2025年のトップDeAIデータ収集ベンダーのリスト

今日の世界はデータによって動かされており、企業はますますデータに依存するようになっています。しかし、従来のデータ収集方法は、多様性、透明性、プライバシー、コストの面で多くの課題に直面することがよくあります。この記事では、分散型データ収集の現状を確認し、データプロバイダーを選択するための重要な手順を紹介し、検討する価値のある上位 5 つのプラットフォームを紹介します。

中央集権的独占から分散化へ

従来、データ収集には、さまざまなソース (アプリケーション、デバイス、Web サイトなど) から単一の組織によって管理される中央サーバーまたはデータベースへのデータ送信が含まれます。このデータは通常、API、センサー、追跡ツール、または人間の入力を通じて収集されます。

このモデルの最大のボトルネックは、さまざまな地域や文化から「グローバル」かつ「多様な」データを真に収集することが不可能であることです。分散型データ収集は、ブロックチェーン技術を通じてこの問題を解決します。ブロックチェーン技術は、少額の国境を越えた支払いを可能にし、それによって世界中のユーザーがインセンティブと引き換えに自発的にデータを提供することを奨励します。これは、中央集権型プラットフォームや Web2 プラットフォームでは難しいことです。

もう一つの重要なポイントは透明性です。集中型の AI とデータ収集は、透明性と説明責任を欠いた「ブラックボックス操作」であると批判されることがよくあります。人々は、これらのプラットフォーム上のデータがどのように、どこで収集されるのか、またそれが合法かつ倫理的であるのかどうかを理解する方法がありません。

対照的に、分散型データ収集では、データ収集プロセスをオンチェーンに配置し、データを単一のエンティティによって制御するのではなく、複数の独立したノードに分散して保存することで、透明性が大幅に向上します。このブロックチェーン駆動型構造により、ユーザーはデータの使用状況を追跡し、データ操作のリスクを軽減できるだけでなく、幅広い合意なしに単一の当事者がデータを変更したり独占したりできないことも保証されます。

したがって、分散型ソリューションは、企業がデータ戦略を策定するための重要な代替オプションになりつつあります。これらのプラットフォームはブロックチェーン技術を活用して、データの多様性と検証可能性を高め、まったく新しいデータソースへの扉を開きます。

企業が分散型データプラットフォームを選択するための重要なステップ

企業が分散型データ収集方法を検討したい場合は、次の点に重点を置く必要があります。

データのニーズを評価する: 必要なデータの種類と、アクセスとプライバシーの観点からの優先順位を特定します。
プラットフォーム機能の評価: 候補プラットフォームの技術的機能とアプリケーションシナリオを詳細に理解し、適合性を判断します。
統合戦略を策定する: 分散データソースを既存のビジネスプロセスに組み込む方法を検討します。
業界のトレンドに注目する: 分散型データ分野は依然として急速に発展しており、新たなソリューションやトレンドに引き続き注目する必要があります。

推奨される5つの分散型データプラットフォーム

1. オーシャンプロトコル

コア機能: AIと機械学習のためのデータセットの分散型市場
利点:

データセットは安全に公開され、収益化できる
データはプロバイダーによって保持され、プライバシーコンピューティングをサポートします。
積極的なコミュニティと企業のサポート

適用可能なシナリオ:データセットを購入/販売したり、データに対して計算タスクを実行したりしたいユーザー
例: データプロバイダーがデータの制御権を持っていることを確認しながら、診断AIをトレーニングするための医療画像データセットにアクセスする
公式サイト：https://oceanprotocol.com/

2. サハラAI

コア機能：分散型ナレッジエージェントプラットフォームとAIデータマーケット
利点:

AIエージェントとユーザーデータ間の相互作用に焦点を当てる
ユーザーに知識を提供し、AIとのやり取りに参加するよう促す
データ主権とローカルモデルの微調整を重視

適用可能なシナリオ: コミュニティまたは企業の知識ベースに基づいて AI エージェントを構築したい開発者
例: 大量のユーザーレビューを収集し、感情分析AIエージェントをトレーニングする
公式サイト：https://sahara.ai

3. OORT データハブ

コア機能: AI向けの分散型データ収集およびアノテーションソリューションの提供
利点:

大規模なグローバルデータ提供者ネットワークを持つ
AIデータの収集、ラベル付け、保管、前処理、計算を含むフルプロセスサービスを提供
適用可能なシナリオ: モデルのトレーニングや微調整に多様な実世界の構造化データを必要とする企業

例: 多言語 NLP プロジェクト向けに 50 言語の高品質データセットを収集してアノテーションを付ける
公式サイト: https://www.oortech.com/oort-datahub-b2b

4. ヴァナ

コア機能: ユーザーが個人データを管理、収益化、共有するための分散型プラットフォーム
利点:

ユーザーは自分のデータ（ソーシャルメディア、健康、フィットネスなど）を所有し、販売できます。
データプールをサポートし、コミュニティデータセットを構築する
トークンインセンティブメカニズムを内蔵

適用可能なシナリオ: 準拠したユーザー同意データを使用した AI モデルの構築。特に社会、健康、ライフスタイルの分野に適しています。
例: ユーザーはVanaを通じて個人データを管理・収益化し、コミュニティAIプロジェクトに貢献することができます。
公式サイト：https://www.vana.com

5. ストリーマー

コア機能: リアルタイムデータストリーミングのための分散型ネットワーク
利点:

IoT、交通、センサーなどからのリアルタイムデータストリームをサポートします。
ポイントツーポイントのパブリッシュ/サブスクライブプロトコルに基づく
時系列データの処理が得意

適用可能なシナリオ: 自動運転、スマートシティ、取引ロボットなど、リアルタイムデータに依存するAIシステム
例: AI ビジネスに交通予測が含まれる場合は、Streamr を使用して、コネクテッドカーやセンサーからのリアルタイムデータストリームにアクセスできます。
公式サイト：https://streamr.network/

データ：AI時代の次のホットトピック

AI の機能が向上を続けるにつれて、本当のボトルネックとなるのはアルゴリズムではなく、データになります。高品質で構造化された多様なデータをタイムリーに取得できるかどうかが、AI イノベーションの次の波の成否を左右するでしょう。

しかし、効率的なデータ収集インフラストラクチャはまだ初期段階にあります。スケーラブルでコンプライアンスに準拠し、AI に適した分散型データソリューションに今投資する企業が、業界の未来をリードすることになります。

インテリジェントなデータ取得の時代は一時的なトレンドではなく、AI開発の新たな主流です。

著者: マックス・リー博士（OORT創設者、コロンビア大学教授）

フォーブス誌に初掲載：https://www.forbes.com/sites/digital-assets/2025/05/02/top-5-decentralized-data-collection-providers-in-2025-for-ai-business/