分散型AIのパイオニアOORTが、ユーザー投稿データセットを主要な従来型データマーケットプレイスに上場

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読了時間3分 2025年7月16日

OORTは、ユーザーから提供されたデータセットを従来のエンタープライズデータマーケットプレイスに正式に公開しました。Web3ネイティブのデータクラウドプラットフォームが、分散型コミュニティの貢献者から収集したデータをエンタープライズバイヤーや主流のAI開発者に公開するのは、今回が初めてです。

Cryptopolitanに共有されたプレスリリースによると、10万個のデータポイントを含むこのデータセットは、Google Cloud Analytics Hub、Datarade Marketplace、Databricks Marketplace、Snowflake Marketplaceといった主要なデータマーケットプレイスで購入可能になる予定です。また、近日中にSAP Datasphere Marketplaceにも掲載される予定です。.

価格設定に関しては、データセットは非排他的です。つまり、データセットは複数購入可能で、価格は画像 1 枚あたり 0.02 ～ 0.10 ドル (1 セットあたり 2,000 ～ 10,000 ドル) となります。.

高品質なトレーニングデータセットへの需要の高まり

OORTによるこのマイルストーンは、高品質で偏りのないトレーニングデータセットへの需要の高まりと一致しています。Grand View Researchの最新分析、世界のデータマーケットプレイスプラットフォーム市場は2024年に14億9,000万ドルと推定されており、2025年から2030年にかけて年平均成長率25.2%で成長し、57億3,000万ドルに達すると予測されています。

OORTのデータセットが従来のデータマーケットプレイスに掲載されることで、潜在的な購入者は、フィルタリング機能や検索機能など、既存のインフラをよりシームレスに活用し、関連データセットを見つけられるようになります。さらに重要なのは、OORTの分散型AIデータクラウドによって収集されたすぐに利用可能なデータは、増大する需要に対応できるよう、大規模に発見可能になることです。.

OORTの創設者兼CEOであるマックス・リー博士は、このマイルストーンについて次のようにコメントしています。「これらのデータセットを従来のデータプラットフォームで利用できるようにすることで、分散型インフラストラクチャが単なるアイデアではなく、実用的なソリューションであることを証明しています。」

「これはOORTだけでなく、分散型AIの未来にとっての転換点となります。企業のバイヤーは初めて、分散型ネットワークから真にグローバルでユーザーが提供したデータセットにアクセスできるようになります。DeAIの有用性にはまだ疑問を抱く人も多いですが、OORTはAIの最も難しい部分、つまり高品質で多様性に富んだグローバルなデータを解き放つことで、具体的な価値を提供しています」とマックス・リー博士は付け加えました。.

分散化とデータ需要のマッチング

Web3のイノベーションは、従来のデータセット市場が既に需要に追いついていない一方で、基盤となる技術を十分に活用していないとしてしばしば批判されてきました。EPOCH AI によると、LLMモデルの学習速度を考えると、2026年から2032年の間にAI学習用データセットが枯渇する可能性があることが明らかになっています。

OORTのデータハブは、ブロックチェーン技術を活用し、分散型データ収集を奨励することでこの欠点を解決します。これにより、AIトレーニングデータセットの多様性が向上すると同時に、データ収集プロセスに透明性がもたらされます。これは、Web3とAIエンタープライズセクターの両方にとって画期的な出来事です。.

OORTのデータセットに対する高い需要と過去の成功を踏まえると、従来のエンタープライズデータマーケットプレイスへの上場により、同社は100万ドルの収益を生み出す可能性があると予測されています。この収益の一部は、トークノミクスに基づき、OORTネイティブトークンの買い戻しとバーンに充てられ、保有者に価値をもたらします。.

OORTはデビュー以来、注目すべきマイルストーンを達成していることも特筆に値します。最近では、をリリースしに分散型AI（DeAI）データ収集dApp Binance 、同プラットフォーム初のDeAIとなりました。このWeb3ネイティブソリューションは、30万人以上の登録ユーザーを獲得しtrac8万人以上のアクティブコントリビューターを擁しています。

OORTのデータセットは、Web3エコシステムを超えて既にその価値が証明されており、コミュニティから提供されたコレクションの中には、 Google Kaggleの複数のカテゴリ。

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マリア・パグカリナワン

1. 高品質なトレーニングデータセットへの需要の高まり

2. 分散化とデータ需要のマッチング

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