リコールとは何ですか？

導入AI技術は急速に進歩しており、AIエージェントは社会変革の重要な要因となっています。金融、医療、教育、ビジネス管理などの分野で、プロセスの自動化から複雑な意思決定のサポートまで、莫大な潜在能力を示しています。しかし、現在のAIシステムは、データの透明性の欠如、信頼メカニズムの不足、協力の制限など、重大な課題に直面しています。これらの問題は、AIエージェントの広範な適用と進化を妨げています。Recallは、これらの課題に対処するために作成されました。私たちは、技術、アプリケーション、市場など、さまざまな側面を通じて、Recallの独自の利点とAIエコシステムでの重要な役割を探求します。

リコールとは何ですか？Recallは、TextileとCeramic開発会社である3Box Labsの合併の結果です。

Recallは、ブロックチェーン上で知譆を保存、共有、取引するためのネットワークを作成するために設計された先駆的な分散型プラットフォームです。ブロックチェーン技術を活用することで、RecallはAIエージェントにコラボレーションと経済的報酬のための革新的なフレームワークを提供します。AIエージェントは、データの信頼性と起源を検証し、透明に知識を共有し、知識交換を通じて経済的利益を得ることができます。

Recallの分散型構造は、従来のシステムに見られる単一障害点や信頼問題を排除します。ブロックチェーン技術により、すべての取引や戦略が不変で検証可能であることが保証されます。さらに、RecallはFilecoinなどの分散型ストレージソリューションとのパートナーシップを結ぶことで、データのセキュリティと耐久性が向上します。

AIエージェント経済の成長を促進する最小信頼エコシステムを構築することを目的としています。このエコシステムでは、AIエージェントは透明かつ信頼性の高い方法で協力し、取引し、AI技術のフルポテンシャルを引き出すことができます。Recallは、分散型技術と経済的インセンティブを通じて、AIエージェントを人間社会とつなぎ、知識の自由な流れと公正な価値分配を推進することを目指しています。

リコールは単なるテックプラットフォーム以上のものであり、新しい協力モデルを表しています。AI エージェントは、孤立した実体ではなく相互協力や知識共有が可能なネットワークノードになります。このアプローチは、AI テクノロジーを個々のタスクの最適化から複雑なシステム内での協力へと移行させることを目指しており、新しい解決策やグローバルな課題に取り組むためのツールを提供しています。

ソース：https://x.com/recallnet ## プロジェクトの背景### チームメンバーRecallは、TextileとCeramic開発会社である3Box Labsが合併して形成されました。Recallチームは、AI、ブロックチェーン、分散型技術に豊富な経験を持つプロフェッショナルで構成されています。主要チームメンバーには、

• Andrew W. Hill | 共同創設者兼CEO Andrew W. Hillは、Recall（以前はTextile/Tablelandとして知られていました）の共同創設者兼CEOであり、以前はCARTOの最高科学責任者でした。生物学者兼教授としての経歴を持つ彼は、長年にわたりコンピューターソフトウェア業界で活動してきました。彼はコロラド大学ボルダー校で生態学と進化生物学の博士号を取得しています。- Michael Sena | 共同創設者 Michael Senaは、3Boxの共同創業者兼CEOであり、より良いアプリケーション開発を促進し、公正なデータを提唱しています。彼はCeramic Networkを通じてデータの隔たりを取り除き、以前は安全でプライバシー保護のアイデンティティ技術を開発し、分散システムを強化するUportの共同創業者でした。また、ConsenSysの早期従業員でもありました。- Sander Pick | 共同創設者 Sander Pickは、Recall（以前はTextileとTableland）の共同創設者兼CTOであり、Appleのシニアソフトウェアエンジニアでした。さらに、多くのチームメンバーは、先進的なテクノロジー企業や研究機関出身であり、深い専門知識と豊富な実務経験を持っています。彼らの多様性と専門性は、Recallが技術、製品、市場でのブレークスルーを実現することを可能にしています。

資金状況Recallの資金調達の詳細は次のとおりです（すべての資金調達は合併前です。合併後の資金調達は発生していません）:

• 2025年4月4日時点で、リコールは約4200万ドルを調達しています。- 投資家には、Multicoin Capital、Union Square Ventures、CoinFund、Placeholderなどの注目すべきエンティティが含まれています。## リコールコアテクノロジーTraditional AI systems face significant challenges like lack of data transparency, missing trust mechanisms, and limited collaboration, hindering the broad adoption and growth of AI agents. Recall was created to tackle these issues. Its core technologies include blockchain subnets optimized for AI agents, Cognitive APIs, and decentralized storage. These technologies form the robust foundation of the Recall platform, offering innovative solutions to traditional AI system challenges.

ソース: https://docs.recall.network/intro ### リコールサブネットRecallは、AIエージェント向けに特化したブロックチェーンサブネットを使用しており、これはその技術アーキテクチャの中心です。この設計の目的は、高いスループット、低遅延、信頼性を必要とするAIエージェントのニーズに応えることです。ブロックチェーン技術によって、すべてのデータと取引が不変で検証可能であることが保証されます。

サブネットの分散型性質は単一障害点を排除し、システムのセキュリティと安定性を向上させます。そのモジュラーデザインにより、さまざまなサイズや複雑さのAIネットワークに柔軟なスケーリングが可能です。

Recallの階層型サブネット戦略は、既存の方法の良いところを組み合わせ、サブネットが独自のコンセンサスアルゴリズムを持ちながら親サブネットからセキュリティを継承することを可能にします。この構造はレイテンシを最適化し、より高いスループットのために水平スケーリングを可能にします。サブネットは地理的地域、サービスレベル、機能、またはデータタイプに合わせてカスタマイズできます。

Recallのコアは、コンセンサスエンジンとやり取りする決定論的状態マシンであり、サブネット間でブロックチェーンの状態を一貫して複製することを保証します。 Recallは、オンチェーン契約、オフチェーンサービス、非同期計算を統合し、EVM互換性により、イーサリアムツールとの簡単な統合やデータ集約型アプリケーションのサポートが可能です。

認知APIRecallは、AIエージェント向けに設計された認知APIを提供し、観察と知識共有を可能にします。Recall SDK、API、およびフレームワークプラグインを使用すると、エージェントは決定ログ、履歴データ、モデル出力などのデータに専用のストレージを持つことができます。

「Chain-of-Thought logs」は、AIエージェントが意思決定プロセスを記録および検証し、透明性を高め、開発者にデバッグおよび最適化のためのツールを提供します。

分散ストレージRecallは、Filecoinなどの分散型ストレージソリューションと提携して、データの安全性と耐久性を確保しています。分散型ストレージを利用することで、Recallは従来の中央集権型ストレージに関連する単一障害点やデータ改ざんのリスクを軽減します。Filecoinの分散ストレージネットワークは、Recallに信頼性の高い冗長性のあるデータストレージソリューションを提供し、AIエージェントの知識とデータが安全に保管され、時間の経過とともに簡単に取得できるようにします。

Reed-Solomon消去符号に依存する多くのシステムとは異なり、Recallは分散システム向けに特別に設計されたAlpha Entanglement（AE）コードを使用しています。AEコードは最小限のストレージ要件で冗長性を作成し、ブロック間交互配置を通じてデータの整合性を高め、大量のデータの再構築を必要とせずに失われたデータブロックを効率的に回復します。このアプローチにより修復コストが削減され、ダイナミックな環境でも拡張性が向上します。

Recallが採用するAlpha Entanglementコードは、従来のReed-Solomon消失符号と比較して、保存効率と修復コストの面で顕著な利点を提供します。Reed-Solomonコードは通常、追加のデータブロックを生成してデータを保護しますが、通常、膨大な保存スペースが必要です。対照的に、AEコードは、データと冗長ブロックを多次元格子構造内に「絡ませる」ことで冗長性を少ない保存スペースで作成し、データの整合性を高めます。

また、データブロックが失われた場合、リード・ソロモン符号では大容量のデータを再構築する必要があり、修復コストが高額になります。これに対してAE符号は、広範なデータ再構築を必要とせずに失われたデータブロックを効率的に回復でき、修復コストを削減し、システムのスケーラビリティを向上させることができます。AE符号は、動的な環境に特に適しており、ランダムアクセスと分散修復をサポートし、ストレージ効率とデータの可用性の両方を最適化します。

ソース：https://www.awcloud.com/3778.html ## テクニカルフィーチャーを呼び戻す### スケーラビリティRecall’s architecture is designed with scalability in mind, supporting large-scale AI agent networks. Its flexible data storage mechanism allows agents to adjust storage strategies dynamically as needed, and function triggers enable efficient event-driven processing. Moreover, Recall’s verifiable execution environment ensures agents behave correctly and consistently, maintaining high performance and reliability even as the network expands.

• 大容量データの処理：Recallの適応可能なデータストレージメカニズムにより、AIエージェントは大規模なデータセットを扱う際にリソースの使用と処理効率を最適化できます。たとえば、金融データ分析では、AIエージェントがリアルタイムのデータフローに応じてストレージと処理戦略を調整し、効率的な運用を維持することができます。- 分散コンピューティングタスク：Recallの機能トリガーは、分散コンピューティングタスクに最適であり、イベント駆動型処理で素早い応答を可能にします。例えば、リアルタイムモニタリングシステムでは、AIエージェントがイベントトリガーに迅速に反応し、システムの信頼性のためにタイムリーなデータ処理と分析を確実にします。### 相互運用性Recallは、さまざまなAIエージェント間のコラボレーションとコミュニケーションを可能にする、その技術フレームワークの重要な特徴です。標準化されたインターフェースとプロトコルを通じて、Recallは異なるAIエージェントがシームレスに連携し、知識とリソースを共有できるようにします。この相互運用性はシステムの効率を向上させ、複雑なマルチエージェントシステムの基盤を築きます。

• Collaborative Multi-agent Systems: In intricate multi-agent systems, Recall’s standardized interfaces and protocols ensure smooth cooperation among different AI agents. For example, in smart logistics systems, multiple AI agents can work together on inventory management, route planning, and delivery tasks, enhancing overall efficiency.- クロスドメインアプリケーション：リコールの相互運用性は、異なる分野のAIエージェント間での協力をサポートしています。例えば、医療や金融の分野では、AIエージェントがデータや知識を交換し、より包括的な意思決定支援を提供することができます。### リアルタイム可観測性Recallは、AIエージェントにリアルタイムのモニタリングおよび検証機能を提供します。認知APIとブロックチェーン技術を使用することで、エージェントのアクションや意思決定プロセスを即座に記録および検証することができます。このリアルタイムの可観測性はシステムの透明性を高め、開発者やユーザーに即時のフィードバックを提供し、問題の迅速な特定および解決を支援します。

• リアルタイムの意思決定支援：高速な意思決定シナリオにおいて、Recallのリアルタイムの可観測性は、AIエージェントの行動や意思決定プロセスが即座に監視され、検証されることを保証します。例えば、自律走行システムにおいて、AIエージェントはリアルタイムで自身の意思決定プロセスを記録し、検証することで、システムの安全性と信頼性を確保します。- システムの最適化とデバッグ：開発者は、リコールのリアルタイムの観測力を活用して、システムの問題を迅速に特定して対処することができます。たとえば、インテリジェントな顧客サービスシステムでは、開発者はAIエージェントのアクションをリアルタイムでモニターし、パフォーマンスと応答時間を最適化することができます。## 市場と競争分析Recallは、AIエージェント経済と分散型ストレージ部門のリーダーとして位置付けられており、AIエージェントの協力と取引の中心プラットフォームを目指しています。 AIエージェント技術が急速に進化し、アプリケーションシナリオが多様化する中、Recallの分散型アーキテクチャと経済的インセンティブは、AIエージェント経済の持続可能な成長を促進しようとしています。

競争上の優位性- 分散化：Recallの分散型フレームワークは、集中型システムに固有の単一障害点のリスクを取り除き、データのセキュリティと透明性を確保します。これは特に、データセキュリティが最重要視される金融や医療のような分野で特に有利です。- 経済的インセンティブ：知識取引を通じてAIエージェントに報酬を経済的に提供し、開発者や企業が生態系の開発に積極的に参加するよう促す。このインセンティブシステムは知識の自由な流れを奨励し、AIエージェント経済の成長を促進します。- 技術リーダーシップ：Recallのブロックチェーンベースの最適化設計は、高性能と信頼性を保証します。そのモジュラーで柔軟な設計は、さまざまなサイズや複雑さのAIエージェントネットワークに適応します。### 分散型ストレージプラットフォームの比較

Recallは、ブロックチェーンサブネットの最適化により、AIエージェントのコラボレーションと知識交換のための独自の機能を提供します。対照的に、Eliza、GAME、AutoGenなどのプラットフォームは、マルチエージェントのコラボレーションとタスク管理に重点を置いていますが、LangGraphとCrewAIは、複雑なロジックプロセスとチームコラボレーションに重点を置いています。リコールは、主にAIエージェントの知識の保存と共有に使用されますが、他のプラットフォームは、エンタープライズレベルのタスク管理、チームコラボレーション、軽量のマルチエージェントオーケストレーションを対象としています。Recallと他のプラットフォームはどちらも、ユーザーデータを保護するために強力な暗号化を利用しています。ただし、Recallは、プライバシー保護を強化するためにブロックチェーン技術を統合することにより、データセキュリティをさらに強化します。さらに、RecallとFilecoinブロックチェーンの統合により、ブロックチェーン技術を直接利用しない他のプラットフォームとは異なり、データの透明性と不変性が保証されます。データ管理に関しては、リコールやその他のプラットフォームは高レベルのユーザーコントロールを提供しますが、リコールはブロックチェーン技術を通じてデータの信頼性を高めます。パフォーマンス面では、Recallは適度なアップロード/ダウンロード速度、高いスループット、優れたスケーラビリティを提供しますが、他のプラットフォームはコラボレーションとタスク管理に優れています。これらの利点が組み合わさることで、RecallはAIエージェントの領域で明確な競争力を発揮しています。

AIエージェントプラットフォームとの比較

Recallのブロックチェーン最適化設計は、AIエージェントの協力と知識交換のためのユニークな機能を提供し、データの透明性と不変性において著しい利点をもたらします。主なアプリケーションは、AIエージェントの知識の保存と共有であり、Eliza、GAME、AutoGenなどのプラットフォームは、複数のエージェントの協力やタスク管理に焦点を当てており、エンタープライズレベルのタスク、チーム協力、軽量なマルチエージェントのオーケストレーションに適しています。Recallと他のプラットフォームの両方が強力なプライバシー保護を提供していますが、Recallは特にブロックチェーンの統合により、データのセキュリティと信頼性を確保する優れたデータ制御と透明性を持っています。この独自性により、RecallはAIエージェントセクターで著しい競争上の優位性を持っています。

エコロジカル開発### 技術革新セラミック

• 2020年3月：分散データベースインフラストラクチャ3Boxの共同創設者であるマイケル・セナによってセラミックプロジェクトが開始されました。- 2021年1月27日：CeramicはClayテストネットを立ち上げ、メインネットの展開に向けて重要な一歩を踏み出しました。- 2021年3月：セラミックファイアのメインネットがローンチされ、パフォーマンスの向上、完全に分散型のピアディスカバリーシステム、ネットワーク監視、さまざまなバグ修正が特徴となっています。- 2021年10月:セラミックはさらなるパフォーマンスの最適化とネットワークの拡張を行い、より多くの開発者やアプリケーションを収容しました。Textile ThreadDB

• 2019年7月：TextileはLibp2p上に構築されたサーバーレスP2PデータベースであるThreadDBを導入しました。- 2020年2月：ThreadDBの機能が拡張され、より広範囲の動的データストレージと管理オプションをサポートするようになりました。- 2021年6月：ThreadDBのパフォーマンス最適化が行われ、データの格納と取得効率が向上しました。- 2023年1月9日：TextileのホストされたHubインフラストラクチャが廃止され、それによりThreadDBとBucketデータが利用できなくなりました。これらの技術革新は、Recallプラットフォームの開発と統合の強固な基盤を提供しました。

マイルストーン- 2025年2月: テキスタイルとセラミックが合併してRecallを立ち上げました。- 2025年3月: リコール財団が設立されました。- 2025年3月：Recallテストネットが稼働し、6万人以上の参加者を集め、40万件以上の取引を促進しました。- 2025年3月：Recallは、エージェントの競技、コミュニティへの参加、AIエージェントエコシステム内での学習を促進するために、サージリワードプログラムを導入しました。

Source: Gate.com### サージリワードプログラム3月に、RecallはSurgeコミュニティポイントプログラムを立ち上げました。現在までに、125,000人以上のユーザーが参加し、AIコンペティション、ソーシャルタスク、さまざまなチャレンジを通じてポイントを獲得しています。SurgeはRecallコミュニティをXのフォロワー225,000人、Discordのメンバー125,000人に拡大しました。Surgeリワードプログラムに参加する方法はこちらです。

• Recall Surgeウェブサイトを訪問してください：points.recall.networkでプロフィールを作成してください。- タスクを完了してポイントを獲得する：Absinthe、Galxe、Zealy（近日公開のKaitoを含む）などのプラットフォームでのコミュニティタスクに参加することでポイントを蓄積できます。タスクにはソーシャルメディアの活動、ミームの作成、ネットワークの利用、紹介などが含まれます。- エージェントコンペティションに参加する： エージェントコンペティションにビルダーまたはユーザーとして参加します。 ビルダーはコンテストに登録し、競争し、優れた成績を収めることでポイントを獲得します。 他のユーザーはコンテストを提案したり、投票したり、勝者を予測することでポイントを獲得します。- リーダーボードをチェックしてください：ポイントを獲得しながら、サージリーダーボードを登ることで、リコールへの貢献を示しましょう。- 他の人を紹介する: 他の人を紹介することで追加の報酬を得て、彼らの生涯ポイントの10%を獲得します。## リスク分析### テクニカルリスクRecallのブロックチェーンサブネット技術の利用は、分散化とセキュリティの利点を提供しますが、パフォーマンスとスケーラビリティの観点から課題もあります。AIエージェントネットワークが拡大し取引量が増加するにつれて、処理速度や容量の潜在的なボトルネックがシステムのパフォーマンスを低下させ、ユーザーエクスペリエンスに影響を与える可能性があります。

スマートコントラクトはRecallプロジェクトの重要な部分ですが、悪用される可能性のある脆弱性を含んでおり、データ漏洩、資産損失、またはシステムの障害を引き起こす可能性があります。スマートコントラクトの複雑さは開発と監査を複雑にし、問題があればプロジェクトの信頼性に影響を与える可能性があります。

市場リスクAIエージェント経済はまだ新興段階であり、完全に発展していません。不確かな市場需要と変動する受容性は、Recallの市場浸透と商業的成功に影響を与える可能性があります。AIエージェントへの認識と需要が期待に達しない場合、Recallの成長と収益性が制約される可能性があります。

AIとブロックチェーン技術が進化するにつれて、競争が激化しています。リコールは、他のAIエージェントプラットフォームや分散型ストレージプロジェクトから挑戦を受けています。これらは技術、リソース、市場シェアで優位に立ち、リコールの市場ポジションを脅かす可能性があります。

Regulatory Risks分散型ストレージの規制リスク：分散型ストレージ技術はプライバシーとデータセキュリティを向上させる一方、規制上の課題も引き起こす可能性があります。データがネットワークノード全体に分散されているため、従来のデータ管理や監査手法を適用するのは困難です。たとえば、IPFSやFilecoinなどのプラットフォームはデータプライバシーを確保し、検閲に対抗するのに優れていますが、違法コンテンツを保存したり規制当局の監督を逃れるためにも利用される可能性があります。多くの国々では、分散型ストレージプラットフォームに関する曖昧な規制があり、企業に対するコンプライアンスリスクを生み出しています。一部の地域では、企業にデータの追跡可能性と合法性を保証することを求める可能性があり、従来の分散型ストレージ技術がこれを容易にサポートすることは難しいかもしれません。

AIエージェント取引の規制リスク：AIエージェントを使用した取引には、データプライバシー、知的財産、取引のセキュリティに関する懸念があり、それによって厳格な規制の対象になる可能性があります。AIエージェントの自律性と複雑さにより、その行動を予測し制御することが困難であり、規制当局の監督を複雑にしています。AIエージェントは社会工学攻撃や金融詐欺に利用される可能性があり、データ漏洩や資産の損失のリスクがあります。例えば、2024年には、仮想通貨ユーザーが社会工学を利用して、Baseブロックチェーンに統合されたAIエージェントFreysaを操り、5万ドルを自分の口座に送金させる事件が発生しました。この事件は、効果的な規制と保護が欠如している状況でAIエージェントが不正利用される可能性を示し、重大なセキュリティ上の脅威をもたらすことを示しています。

将来の展望Recallの将来は、技術の拡大、エコシステムの構築、クロスドメインアプリケーション、コミュニティ主導のイニシアチブに焦点を当てています。

技術的拡張のために、Recallは数百万のエージェントが知識を検証し、収益化し、交換するための基本的なインテリジェンス層を開発しています。Recallブロックチェーンは、エージェントが客観的に知性を証明するだけでなく、次世代のマルチエージェント協調AIをサポートするための安全でコスト効果の高いインフラを提供しています。

エコシステム構築では、RecallはAIエージェント経済を推進するために、より多くの開発者や企業を自身のエコシステムに引きつけることを目指しています。強力な開発ツール、インフラサポート、オープンソースの共同プラットフォームを提供することで、RecallはAIエージェント開発の参入障壁を下げ、より幅広い参加を奨励しています。Recallを通じて、エージェントは知識やスキルの取引によって協力し、より多くのエージェントが参加することで知性が向上します。Recallはまた、DAOなどのガバナンスモデルを探求し、コミュニティの関与とプロジェクトの持続可能性を高める予定です。

クロスドメインアプリケーションでは、Recall は、その技術をIoT、サプライチェーン、ヘルスケアなどの領域で活用することを探求します。分散型ストレージをブロックチェーン技術と組み合わせることで、これらのセクターにおいてデータプライバシーの向上や検閲への抵抗力を提供することができます。例えば、IoTでは、Recall はデバイス間での安全なデータストレージや共有ソリューションを提供できます。サプライチェーンでは、データの透明性と追跡可能性を確保し、全体のサプライチェーンの効率と信頼性を向上させることができます。ヘルスケアでは、食事計画エージェントが糖尿病管理エージェントから食事の調整を受け取り、個別のアドバイスを確実にします。これらの初期のユースケースは、Recall の潜在能力の始まりに過ぎません。

最終的に、コミュニティ主導の取り組みにおいて、Recallはコミュニティガバナンスとオープンソース開発を通じて持続可能な発展を促進します。ポイントリワードプログラムなどのインセンティブを導入し、コミュニティ主導の開発モデルを採用することで、Recallはエコシステム構築により多くの開発者やユーザーを参加させ、活気ある、自己維持可能なコミュニティを作り上げることを目指しています。このアプローチは技術革新を加速し、プロジェクトの長期的な安定性を確保します。

結論Recallは、ブロックチェーン技術を通じてAIエージェント向けの新しい協力と経済インセンティブフレームワークを提供する革新的な分散型プラットフォームです。これは、従来のAIシステムがデータの透明性、信頼メカニズム、協力の面で直面する課題に対処し、AIエージェント経済の成長のための堅固な基盤を提供します。Recallのコア技術には、AIエージェントに最適化されたブロックチェーンサブネット、認知API、分散型ストレージ技術が含まれ、データのセキュリティ、透明性、耐久性を確保します。Recallのアプリケーションは、ファイナンス、ヘルスケア、教育、IoTなどに及び、データプライバシーの強化と検閲への耐性を提供します。Recallは、技術、市場、規制リスクや課題に直面していますが、技術の拡大、エコシステム構築、クロスドメインアプリケーション、コミュニティ主導の取り組みなど、明確な将来方向があります。これらの取り組みにより、RecallはAIエージェント経済と分散型ストレージ技術の推進において重要な存在となり、オープンで包括的で持続可能な知的社会のための強固な基盤を築いています。