未来コンテンツ経済ラボ

オンチェーンでのコンテンツアセット検索と発見性の技術的探求：インデクシング、グラフDB、セマンティック検索の応用

はじめに：コンテンツDAppsにおけるアセット発見性の重要性

ブロックチェーン技術は、コンテンツアセットの所有権を明確にし、クリエイターと消費者の関係を変革する可能性を秘めています。NFT（Non-Fungible Token）に代表されるオンチェーンアセットは、その分散性、真正性、プログラム可能性から、新しいコンテンツ経済圏の核となりつつあります。しかし、これらのアセットがブロックチェーン上に存在するという特性は、従来のWeb2におけるコンテンツ検索・発見のパラダイムに対し、根本的な技術的課題を提起します。

スマートコントラクトの状態やイベントログから特定のアセットを効率的に探し出すことは容易ではありません。ブロックチェーンはトランザクションの台帳としては優れていますが、複雑なクエリや集計には不向きな構造です。数が増え続けるオンチェーンコンテンツアセットの中から、ユーザーが求めるものを見つけ出す「発見性」は、DAppsのUX向上、そしてエコシステム全体の活性化のために不可欠な要素であり、その実現には高度な技術的アプローチが求められます。

本稿では、このオンチェーンコンテンツアセットの検索・発見性の技術的課題に焦点を当て、解決策として期待される主要な技術要素、すなわちインデクシングプロトコル、分散型グラフデータベース、そしてセマンティック検索技術の応用とその技術的詳細について探求します。

ブロックチェーンデータの検索性とインデクシングの必要性

イーサリアムのようなブロックチェーンは、分散型の状態マシンとして機能しますが、そのデータ構造は高速な特定アセット検索や複雑な条件でのフィルタリングを想定していません。ノードから直接過去のイベントや状態を取得する際、RPCコールにはレート制限があったり、特定のブロック範囲を指定する必要があったりと、非効率性が伴います。すべてのトランザクションをスキャンして必要な情報を抽出することは、現実的な時間・コストでは不可能です。

ここで必要となるのが「インデクシング」です。ブロックチェーン上のイベントログや状態変化を監視し、抽出した構造化データをオフチェーンのデータベースに格納することで、効率的なクエリを可能にします。このインデックスデータを利用することで、DAppsは特定のアセット（例：あるユーザーが所有するNFT）、特定の条件を満たすアセット（例：特定のコレクションに属し、特定の属性を持つNFT）、あるいは履歴データ（例：あるNFTの過去の取引履歴）などを素早く取得できます。

インデクシングプロトコル：The Graphを例に

オンチェーンデータのインデクシングを専門とする代表的なプロジェクトにThe Graphがあります。The Graphは、Subgraphsと呼ばれる特定のブロックチェーンデータに対するオープンAPIを作成・公開するための分散型プロトコルを提供します。

Subgraphsの仕組み

Subgraphsは、以下の要素で構成されます。

1. Subgraph Manifest (subgraph.yaml): インデックス化対象のスマートコントラクトアドレス、監視するイベントや関数、データソースのチェーン、そしてマッピングファイルの場所などを定義します。
2. GraphQL Schema (schema.graphql): インデックス化されたデータに対してクエリを実行するためのスキーマを定義します。ここでは、エンティティ（オブジェクトタイプ）とその属性、エンティティ間のリレーションシップなどが定義されます。コンテンツアセットの場合、AssetエンティティにtokenId, contractAddress, owner, metadataURI, attributesなどの属性を定義し、Userエンティティとの間にownerリレーションシップを定義するなどが考えられます。
3. Mapping (AssemblyScript): スマートコントラクトから発生するイベントや関数呼び出しをリッスンし、GraphQLスキーマで定義されたエンティティにデータを変換・格納するロジックを記述します。例えば、Transferイベントが発生した場合、Tokenエンティティのownerを更新したり、新しいOwnershipTransferエンティティを作成したりします。

これらの要素を定義しデプロイすることで、Indexerと呼ばれるノードオペレーターがそのSubgraphをインデックス化し、データにアクセスするためのGraphQLエンドポイントが提供されます。DAppsはこれらのエンドポイントに対してGraphQLクエリを発行することで、高速にインデックス化されたブロックチェーンデータを取得できます。

技術的な課題と考慮事項

• データのリアルタイム性: ブロックチェーンのファイナリティやIndexerの処理速度により、インデックスデータがチェーン上の最新状態に追いつくまでの遅延（Indexing Lag）が発生する可能性があります。
• クエリ最適化: 複雑なGraphQLクエリは、Subgraphの設計やインデクシング戦略によってはパフォーマンスボトルネックとなることがあります。効果的なインデクシング設計（例：適切なエンティティの正規化、頻繁に使用されるクエリを考慮した設計）が重要です。
• 分散化と信頼性: The Graphプロトコルは分散化を目指していますが、特定のIndexerへの依存や、インデックスデータの正確性を検証するメカニズム（Fishermen, Arbitrators）など、プロトコルレベルでの理解が必要です。
• カスタムインデクサー: 特定の要件（非常に高いリアルタイム性、特定のデータ構造、非標準チェーン）を満たすために、カスタムインデクサーを構築する選択肢もあります。これは、ブロックチェーンクライアントのRPC/WebSocketインターフェースから直接イベントをストリーム処理し、リレーショナルデータベース（PostgreSQLなど）やNoSQLデータベースに格納するアプローチです。パフォーマンスと柔軟性に優れますが、開発・運用コストは高くなります。

分散型グラフデータベースの可能性

コンテンツアセットとその関連性は、しばしば複雑なグラフ構造を形成します。例えば、あるNFTが別のNFTの部分を構成する（ERC-998 Composable NFT）、あるコンテンツが別のコンテンツから派生した、ユーザー間のインタラクション履歴などがこれにあたります。このようなリッチなリレーションシップを効率的にモデル化し、クエリするためには、リレーショナルデータベースよりもグラフデータベースが適している場合があります。

さらに、コンテンツエコシステムの分散性を考慮すると、データを中央集権的な単一データベースではなく、分散型のグラフデータベースに格納することが技術的な思想と整合します。

技術的応用と課題

• リレーションシップモデリング: コンテンツクリエイター、アセット、コレクション、プラットフォーム、派生コンテンツ、ライセンス、ユーザーの視聴・利用履歴などをノードとして定義し、所有、作成、利用、派生、参照などのエッジで結びつけることで、複雑なコンテンツグラフを構築できます。
• 複雑なクエリ: ユーザーのインタラクション履歴に基づいたレコメンデーション、特定のライセンス条件下でのアセット利用パスの追跡など、グラフ構造を活かした複雑なクエリを効率的に実行できます。
• 分散型グラフDB技術: NebulaGraphやArangoDBのような分散型グラフデータベース技術は、大規模なコンテンツグラフの格納とクエリに対応できます。これらの技術を分散型の方法（例：IPFS/Filecoin上にデータを格納し、グラフDBはインデックスとして利用、あるいはDKMSと連携してアクセス制御を行う）でデプロイ・運用することが課題となります。
• オンチェーンデータとの同期: オフチェーンのグラフデータベースに格納されたデータは、オンチェーンの状態と同期する必要があります。これは、前述のインデクシング技術と組み合わせて実現されます。グラフデータベースのノードやエッジがオンチェーンイベントによってトリガーされる形で更新されるアーキテクチャが考えられます。

セマンティック検索の応用

単にキーワードやメタデータでフィルタリングするだけでなく、コンテンツの内容や技術的特性の「意味」を理解した上での検索は、発見性を大きく向上させます。ブロックチェーン上のコンテンツアセットに対して、セマンティック検索技術を応用する試みも始まっています。

技術的アプローチ

• データ抽出とエンベディング: オンチェーンデータ（スマートコントラクトのコード、トランザクション履歴、オンチェーンストレージ上のデータ）や関連するオフチェーンデータ（IPFS/Arweave上のコンテンツファイル、メタデータファイル）から、コンテンツの意味や技術的特徴を抽出します。自然言語処理モデルや特定のデータ構造に特化したエンベディングモデル（例：コードエンベディング、画像エンベディング）を用いて、これらの情報を高次元ベクトルに変換（エンベディング）します。
• ベクトルデータベース: 生成されたベクトルデータをベクトルデータベース（例：Pinecone, Weaviate, Milvus）に格納します。ベクトルデータベースは、高次元ベクトル間の類似度検索（Nearest Neighbor Search）に特化しており、意味的に近いコンテンツアセットを効率的に探し出すことができます。
• 検索インターフェース: ユーザーからの検索クエリ（テキスト、画像、または別のコンテンツアセット）もベクトル化し、ベクトルデータベースに対して類似度検索を実行します。検索結果として得られた類似度の高いアセットのリストをユーザーに提示します。
• オンチェーンデータとの連携: セマンティック検索の対象となるデータがオンチェーンに部分的にしか存在しない場合、分散型ストレージやオラクルを経由してデータを取得・検証し、エンベディング処理を行います。検索結果のアセットが実際にユーザーのアクセス権限を持つかどうかの検証は、オンチェーンの権利管理スマートコントラクトに対して行う必要があります。

技術的課題

• データ量と計算コスト: 大規模なオンチェーンコンテンツアセット全体のエンベディングとインデックス化は、膨大な計算資源とストレージを要求します。
• エンベディングモデルの選定と精度: コンテンツの性質（コード、テキスト、画像、音楽など）によって適切なエンベディングモデルが異なります。また、ブロックチェーン特有のデータ（例：スマートコントラクトのバイトコード）を意味的に捉えるためのカスタムモデルや技術も必要となる場合があります。
• リアルタイム更新: 新しいコンテンツアセットが作成されたり、既存アセットの状態が変化したりした場合、リアルタイムにエンベディングとベクトルデータベースのインデックスを更新する必要があります。
• 分散化とプライバシー: ベクトルデータベースを分散化させる技術や、ユーザーの検索行動や興味が中央集権的なデータベースに集約されることによるプライバシー懸念への対応も課題です。

主要プロジェクトに見る技術的アプローチ

コンテンツ産業における主要なブロックチェーンプロジェクトは、これらの技術をどのように活用しているのでしょうか。

• OpenSea/Blur (NFTマーケットプレイス): 膨大なNFTデータ（所有者、価格履歴、メタデータ属性）のインデクシングは、プラットフォームの基盤をなしています。カスタム構築された高速なインデクシングシステムや、The Graphなどのプロトコルを利用しています。特にNFT属性によるフィルタリングや並べ替えは、効率的なインデックス設計が鍵となります。
• Lens Protocol (分散型ソーシャルグラフ): ユーザー、投稿、フォロワーなどの関係性をオンチェーンで表現しており、これを効率的にクエリするためにインデクシングやグラフ構造の考え方が重要になります。ユーザー間のインタラクションに基づくコンテンツ発見（例：人気のある投稿、興味のあるユーザー）には、グラフデータやセマンティック分析が応用可能です。
• 分散型音楽/映像プラットフォーム: アーティスト、トラック、アルバム、レーベル、リスナー、再生履歴などの複雑な関係性を管理し、効率的な検索やレコメンデーションを提供するために、グラフデータベースやセマンティック検索の技術が有効なユースケースとなり得ます。

これらのプロジェクトでは、高速なデータ取得と複雑なリレーションシップの表現、そしてスケーラビリティをいかに実現するかが技術的な挑戦の中心にあります。インデクシング、グラフ構造、そしてセマンティックな理解を組み合わせることで、よりリッチでパーソナライズされたコンテンツ発見体験を目指しています。

将来展望と開発者コミュニティの動向

オンチェーンコンテンツアセットの検索・発見性技術は、まだ発展途上にあります。今後の技術動向として、以下の点が注目されます。

• プロトコルレベルでの発見性機能: 特定のコンテンツチェーンやL3ソリューションが、標準機能としてデータインデクシングや基本的なクエリ層を提供する可能性があります。
• AIとブロックチェーンの連携強化: 生成AIによるコンテンツ生成だけでなく、AIを用いたオンチェーンデータのセマンティック分析、パーソナライズされたコンテンツレコメンデーションの技術開発が進むと考えられます。
• 分散型検索エンジンの進化: Presearchのようなプロジェクトや、新しい分散型インデクシング/クエリ技術が登場し、中央集権的な検索プラットフォームに依存しないエコシステムが形成される可能性があります。
• 検証可能な検索結果: 検索結果がオンチェーンデータの正確な反映であることを、ゼロ知識証明などの技術を用いて検証可能にする研究も進むかもしれません。

ブロックチェーンエンジニアは、これらの技術要素（インデクシング、グラフデータベース、セマンティック検索）を深く理解し、コンテンツDAppsの要件に合わせて適切な技術スタックを選択・設計・実装することが求められます。Subgraph開発、カスタムインデクサー構築、グラフデータベースのデプロイ・運用、ベクトルデータベースを用いた検索システム構築といったスキルは、この分野でますます重要になるでしょう。開発者コミュニティでは、これらの技術に関する新しいツール、ライブラリ、設計パターンについての活発な議論が続いています。

結論

ブロックチェーン上のコンテンツアセットが普及するにつれて、それらを効率的かつ意味的に検索し、ユーザーが発見できるようにする技術は、コンテンツDAppsの成功を左右する鍵となります。従来のWeb2の検索技術では対応できないブロックチェーン特有の課題に対し、インデクシングプロトコルによるデータ抽出と構造化、分散型グラフデータベースによるリレーションシップ表現、そしてセマンティック検索による意味的理解は、強力な解決策を提供します。

これらの技術はそれぞれ独自の技術的詳細と実装課題を持ちますが、適切に組み合わせることで、膨大かつ複雑なオンチェーンコンテンツエコシステムにおいて、ユーザーが真に価値あるアセットに出会えるような発見体験を実現できます。ブロックチェーンエンジニアとして、これらの技術動向を注視し、進化するエコシステムに貢献していくことが期待されます。