作者：Jay Jo 出所：Tiger Research 翻訳：善欧巴、金色财经
デジタル・アセット市場の発展は目覚ましく、ステーブルコインの年間送金・送金規模はすでに数千億ドルに達し、株式、債券などの従来資産のトークン化のプロセスも継続的に加速しています。ブロックチェーンは現在、金融価値の全プロセスに貫通し、資産の発行、流通、決済、清算・決済の各段階をカバーしています。
機関が注目する核心の課題はすでに変化しています。もはや「ブロックチェーン技術を実装できるか」を議論するのではなく、「それを既存の会計、税務、監査、コンプライアンスのプロセスにどのように組み込むか」です。ブロックチェーンは新しい基盤インフラに属するものの、機関の金融はそれに対し、統一された業務プロセス、内部統制メカニズム、業界標準に従うことを依然として求めています。
この需要の転換は、明確なデータの痛点を露呈しています。従来システムは標準化された構造化記録に依存して稼働しますが、オンチェーン・データは原始的な実行情報にすぎず、帳簿状態の変更の直接的な出力です。機関は、データをインデックス化、解析、標準化処理した後で初めて利用可能になります。オンチェーン・データは、整然とした財務帳簿というより、雑多で無秩序な取引の受領票の束に近いのです。
そのため機関は、専用のデータ・パイプラインを必要とします。分散台帳から取引データを取得し、業務レベルでクレンジングと加工を完了し、必要に応じて数十TB規模のデータを保存・検索できるようにすることです。オンチェーン・データは公開され読み取り可能ですが、「データが公開されていること」と「機関の業務への実装要件を満たせること」は同義ではありません。
デジタル・アセットの発展初期には、データ取得の問題は重視されていませんでした。当時の関連業務の多くはニッチな参加者向けに小規模な試験を行うものでした。たとえばJPMorganの預金トークン・プロジェクトは、少数の機関顧客に限定して制限付きの決済ツールを提供するにとどまりました。参加主体やアプリケーションの利用シーンの境界は明確で、取引タイプも単純であり、リアルタイム・データの精度に対する要求も高くありませんでした。
初期のオンチェーン・データのハードルは比較的低く、業務の稼働において、すべての台帳状態をリアルタイムで同期する必要はありませんでした。短い遅延の後にデータが最終的に一致する（最終的一致性）ことが、基本的に要件を満たしていました。少数の自社ノード、サードパーティのRPCインターフェース、または基盤となるオンチェーン・データAPIがあれば、ほとんどの運用シーンを支えるのに十分でした。
しかしオンチェーン・エコシステムが拡張するにつれ、この方式は次第に機能しなくなりました。資産タイプが絶えず増え、取引量が急速に伸びる中で、データ基盤は大量情報をより速く、より正確に処理する必要があります。デジタル・アセット業務が大規模な運用へと移行すると、業界の技術要件は単純なデータ照会から、時間性、正確性、信頼性に対する高い基準へとアップグレードされます。
より高い業務要件は、まったく新しい基盤評価体系の構築を意味します。Tiger Research は、機関金融で安定して利用できるオンチェーン・データ基盤は、同時に「完全性」「一致性」「安定性」の3つの指標を満たす必要があり、いずれも欠かせないと考えています。
完全性は最も基礎的な指標であり、ブロックチェーン上の各取引が、欠落なく収集され、継続的に処理されているかを測ります。データの断層は存在しません。機関の業務では、1件でも取引が欠けるだけで、残高の計算エラー、会計仕訳の歪み、決済結果の偏差につながります。
データ断層はまず、収集段階で発生しやすいです。ブロックチェーンは一定期間の取引をブロックにまとめて台帳に書き込み、基盤は順番にブロック・データを収集します。ノード障害やネットワーク遮断によりブロック収集が停止すると、その区間内のすべての取引が同期ごと失われます。この種の断層は比較的修復しやすく、データのバックフィルによって欠落したブロックを補うことができます。
第2の脆弱性は、原始のブロック・データ収集が完了した後に起こります。インデクサは原始データから取引記録を抽出し、照会可能な形式へ変換します。解析ロジックが不十分であれば、同様に記録の欠落が生じます。たとえばSolanaのデータ・インデックスでは、チェーン上にはネイティブ・トークン標準と拡張トークン標準が同時に存在します。インデクサがネイティブ標準にしか対応していない場合、拡張標準で発行されたトークンの送金記録はすべて見落とされます。
高性能のパブリックチェーンは、完全性の実現難易度をさらに引き上げます。出ブロック間隔が短く、取引スループットが高いほど、データ・パイプラインは極めて短い時間内に大量データ処理を完了する必要があります。仮に収集・解析ロジック自体に欠陥がなくても、リアルタイム処理速度がチェーンの出ブロック・リズムに追いつかなければ、新しい取引データの入庫遅延が発生します。要するに、完全性は「すべての取引を取得すること」だけでなく、「公鏈の稼働速度とプロトコルのアップデート変化を継続的に一致させること」も要求されます。
完全性は欠落の有無を確認するための指標であり、一致性は収集データがオンチェーンの台帳と同一であるかを検証するものです。両者は同等に重要です。いかなる誤ったデータであっても、それを基に導出されるすべての会計結果が歪みます。
最終確認が行われるまで、オンチェーン・データには確率的な特徴があります。従来の金融システムは、中央集権サーバーによってデータが統一的に記録されますが、ブロックチェーンは複数者が独立してブロックを検証し、合意によって台帳を更新します。ネットワーク遅延や検証のタイミングの差により、短期的に複数の「有効に見える」ブロックが現れることがあります。
ある段階で有効と見なされたブロックは、後続で台帳から除外されたり、置換ブロックに覆われたりする可能性があります。これがブロック再編（Reorg）です。淘汰されたブロック内の取引は、最終台帳から完全に消えるか、別のブロックへ移されます。ある時点で取得したデータは、最終的に固定化された台帳とずれてしまい、それが一致性リスクになります。
一致性の問題は、ノード・クライアントにも起因しうるものです。ノードを稼働させる中核ソフトウェアであるクライアント・プログラムにバグがあれば、台帳データの解析や計算が誤る原因になります。イーサリアムの主要クライアントでは、取引処理や手数料の精算に異常が複数回発生したことがあり、これは金融機関が顧客資産を誤報し、誤った精算手数料を請求するのと同等です。
単にデータを収集するだけでは一致性は担保できません。スナップショット取得したデータは最終台帳と食い違う可能性があり、クライアントの欠陥も台帳の読み取りの誤差を引き起こします。オンチェーン・データを機関金融の信頼できるデータソースとして用いるには、継続的にオンチェーン台帳と照合し、クロスチェックを行う必要があります。
完全性・一致性は静的なデータ品質を測る指標であり、安定性は、収集・処理・照会の各フローが、大規模な負荷下で継続的かつ中断なく稼働できるかを評価します。金融業界では、単発のサービス停止やデータ遅延だけでも重大な損失につながり得ます。ブロックチェーンの「24時間365日」稼働という特性は、さらに安定性の要求水準を引き上げます。
大規模な業務は、膨大な同時リクエストを意味します。従来のサーバーは負荷分散によってスループットを向上できますが、ブロックチェーン基盤は単純にこの方式を複製できません。各ノードはブロック同期の進捗が一致しないため、同じ照会でもノードによって異なる結果が返ることがあります。例として、ユーザーが送金を行った直後に取引状態を照会した場合、最初に取引を受け取ったノードでは「確認完了」が表示される一方で、別の照会ノードではまだ同期が完了していないかもしれません。基盤が2つの場所から返した結果自体はどちらも誤りではないのに、ユーザーは同一の取引に対して2種類の状態を見ることになります。
データ量が継続的に増加することで、安定性維持の難易度も上がり続けます。機関金融はリアルタイム台帳の照会だけでなく、特定時点の資産状態や完全な取引履歴の遡及も必要です。そのため、大量の履歴データを保存するアーカイブ・ノードに依存する必要があります。ある種の公鏈では、アーカイブデータの規模が数十TBに達することもあります。大量データの保存と照会は、インターフェース遅延やシステム性能のボトルネックを引き起こしやすいのです。
継続的なアップデートと保守も安定性の重要要素です。公鏈は継続的にハードフォーク、ネットワークのアップグレード、クライアントのバージョン反復を経験します。データ・パイプラインがこれらの変化に同期できない場合、元々正常に動いていた基盤が、何の前触れもなく故障する可能性があります。安定性は一度のリリースで達成すれば終わりではなく、オンチェーン環境の変化に継続的に適応しながら、長期的に動的に保守する必要があります。
企業がデジタル・アセット業務を構築する際、ゼロから全スタックの基盤インフラを作ることはほとんどありません。多くは成熟した公鏈の基盤レイヤーを利用し、その上に業務を組み立てます。オンチェーン・データ基盤も同様に、完全性、一致性、安定性の基準を満たすには、単にデータベースを導入するだけでは実現できません。
マルチチェーン環境では、各公鏈の差異化したデータ構造をリアルタイムに解析する必要があり、さらに高い同時アクセス量も受け止め、各種新標準やオンチェーン・アップグレードへ継続的に適応し続ける必要があります。オンチェーン・データ基盤は短期の開発プロジェクトというより、資本を要し、長いライフサイクルで運用経験に高度に依存する大型インフラ・ビジネスに近いものです。
成熟した基盤サービス提供者を選べば、企業はコア業務に集中でき、内製よりも現実的な実行可能性があります。これが Lambda256 が韓国の多数のトップクラスのデジタル・アセット企業の技術パートナーになっている理由でもあります。Lambda256 は Dunamuグループに属し、取引所、金融機関、Web3企業向けにブロックチェーン基盤を提供しており、韓国市場での深い運用経験を積み重ねています。
業界での蓄積を背景に、Lambda256 は2024年に Web3 開発プラットフォーム Nodit をリリースしました。プラットフォーム最新の発表であるオンチェーン・データ基盤プロダクト Datashare は、完全に機関金融のデータ品質と運用基準を中心に設計されています。正式な商用前に、Datashare データウェアハウスのバージョンは、提携顧客に対して2年間試験運用を行い、実際の業務シーンで十分に検証されています。
Datashare のコアとなる技術的優位性は、断片化したマルチチェーンの原始データを加工して、既存の業務システムにそのまま接続できる標準化データセットへ変換する点にあります。各公鏈は独自のデータ構造と会計ルールを持つため、収集・解析ロジックはそれに合わせて個別にカスタマイズする必要があります。そこに各種の新プロトコル標準やネットワークの継続的なアップグレードが重なることで、運用・保守の難易度はさらに上がります。Datashare は、専門の開発チーム、自社開発のインデックス・エンジン、高性能データ・パイプラインによって、各チェーンの差異化特性と継続的な反復ニーズに対応します。
一連の仕組みが安定して稼働する前提は、上流の原始ノード・サービスが信頼できることです。Datashare は Nodit Hyper Node のノードアーキテクチャに依拠し、大量リクエストを柔軟に受け入れ、単一ノード障害にも落ち着いて対処できます。Hyper Node は、最小限の利用可能ノード数のしきい値を維持し、遅延や障害復旧の指標を管理します。単一ノードの異常があっても、データ収集チェーン全体へ波及せず、メインネットのアップグレードやクライアントのバージョン入れ替え期間でも中断のないサービスを安定して支えられます。
もう一つの差別化能力は、すべての収集データに独立した検証プロセスを追加していることです。Datashare は継続的にオンチェーン・台帳状態と照合してクロス検証し、ブロック再編、クライアント異常、チェーンのアップグレードがもたらすデータの偏差を識別することで、各取引の実行結果、イベントログ、残高の変動が互いに一致していることを保証します。複数レベルのオンチェーン検証により、データ欠落や解析エラーを効果的に低減し、それゆえ信頼できるデータソースとして、機関の既存業務プロセスに組み込むことが可能になります。
正確度だけではオンチェーン・データの価値は解放されません。機関には、さらに多様な公鏈とデータタイプのカバレッジも必要です。Datashare はデフォルトで市場の主流公鏈 13本をサポートし、Nodit がカバーしている50本超の公鏈リソースに依拠することで、カスタムのデータセットを迅速に拡張できます。Lambda256 は今後、ラベル化されたデータ・サービスを提供する計画で、取引所ウォレットアドレス、DeFi コントラクト、価格情報を統合し、会計・税務にとどまらず、リスク管理や異常取引監視の領域へ応用シーンを広げます。
機関金融がオンチェーン・データを導入するには、コンプライアンス能力とデータ品質の両方が同等に重要です。特に韓国の金融機関が外部インフラを導入する際、ネットワーク分離、権限管理、社内ネットワークでの運用ルールについて厳格な要件が課されます。Datashare は、国内 IDC データセンターでのローカル展開をサポートし、監督当局の要件を満たします。同時に SOC 2 認証も保有し、安全管理体制を整備しているため、金融機関が自社の統制・リスク管理および監督フレームワークの中でオンチェーン・データを活用しやすくなっています。
データの帰属とアクセス権限を金融機関が自主的に管理できることは、極めて重要です。Datashare はアーキテクチャ直伝モードをサポートし、オンチェーン・データを企業の自己クラウドストレージ（例：AWS S3）へ直接プッシュします。企業が第三者の基盤インフラを利用する場合でも、データ管理権とアクセス制御権限は完全に保持されます。
製品は継続的に強化され、主要なデータ分析ツールとの連携能力も高めています。Snowflake、BigQuery、Databricks などのデータウェアハウス／分析プラットフォームとネイティブ互換であり、オンチェーン・データを既存の業務プロセスへシームレスに統合できます。
Lambda256 の付帯運用サポートも競争力があります。ブロックチェーン・ネットワークは年間を通じて無休で稼働しており、通信断や遅延の問題を迅速に発見し、対処することが重要です。Datashare はローカルチームによる 7×24 時間のモニタリングと専属の技術サポートを備え、金融機関が自社でブロックチェーン運用チームを構築する負担を大幅に軽減し、低コストで安定してオンチェーン・データを利用できます。
より多くの機関が、従来の取引所への上場に加えて、株式をトークンとして同時にオンチェーン発行しています。世界のデジタル・アセット・グループ Galaxy Digital は普通株のトークン（普通株トークンは(GLXYはSolanaで発行；資産トークン化サービス提供者SecuritizeはNYSE上場当日にSolanaで代替トークン化株式を発行)SECZ）を展開しています。Solana の低コストと高速度により、コンプライアンスを備えた証券トークン化の最有力な基盤として選ばれています。
一方で、従来型の証券とオンチェーン上のトークン証券を同時に運用する機関は、新たな運用上の課題に直面します。証券会社はオンチェーン・トークンの保有者、および実質的な受益者を正確に追跡し、規制当局や監査機関へ完全な台帳を提出する必要があります。株式の名義書き（株主名簿）の作成は上場の取引終了時点だけでなく、配当・確定日、株主総会の投票登録日などでも、完全なデータが求められます。いずれかのノードでデータが欠落したり、残高の計算が誤ったりすれば、配当の誤送、情報開示違反、監査の失敗など、重大なリスクにつながり得ます。
難しさはSolana固有のデータアーキテクチャにあります。取引コストは低く、確認速度は速いものの、取引記録は大量の独立したアカウントに分散して保存されます。1件の普通のDeFi取引に関するデータは、トークン・アカウント、資金プール、手数料アカウントの複数箇所に分散します。Solana のアーカイブ・ノードのデータ規模は数百TBに達しており、機関が単独で任意の時点の持株者リストや完全な取引履歴を遡及するのは難しいのです。
Solana のトークン化資産を機関の体制に組み込むには、即時に分析でき、二次加工の必要がないデータ基盤に依拠する必要があります。Datashare は断片化された原始データをクレンジングし標準化フォーマットに整え、機関が保有するデータウェアハウスのクエリにそのまま接続できるようにします。製品のパイプラインは、Solana の出ブロック周期（0.4秒未満）に対して深く最適化され、単一チェーンのリアルタイム処理能力は約2万TPSで、インデックス遅延を最大限に圧縮します。
AI エージェントがユーザーに代わって自主的に支払いを開始する「自主支払い」分野が注目を集めています。Coinbase がオンチェーン決済プロトコル x402 をリリースした後、ステーブルコインの自動化決済基盤を活用することで、実装が加速しています。
自主支払いを商用化して実現するには、意思決定の背後にあるオンチェーン・データ品質が生命線です。人による審査が消えた後は、システムは利用可能残高、取引の最終性、詐欺リスクをデータに基づいて判断するしかありません。データの欠落や歪みは、支払い承認の誤判定につながります。
実際のオンチェーン環境では複数の要因がデータ異常を引き起こしやすく、最も顕著なのが取引実行の失敗です。ネットワークの混雑の影響で、ブロックチェーン全体の取引失敗率は一般に 20% を超えます。Solana では、投票関連でない取引の失敗率がさらに 40% を超えることもあります。
もし決済システムが、失敗した取引を成功した送金として識別すると、帳簿上の残高を誤って減らしてしまいます。その後の通常の支払いは、残高照合の異常によりブロックされます。ブロック再編も別の大きな懸念です。いったん「確定」とみなされた取引が、その後に取り消されて台帳から削除されることがあり、資金照合の混乱を招きやすくなります。
Datashare は出所の段階から信頼性の欠陥を解決します。最終確認が完了した「有効な取引」だけを決済システムへ引き渡します。データ・パイプラインの段階では、リアルタイムに未確認取引と失敗取引を区別し、検証済みの標準化データセットのみを索引出力することで、オンチェーン・データの歪みによる業務障害を回避します。
製品は継続的に GIWA、Kaia などの海外・国内の主要ローカル公鏈のカバレッジを拡大し、ソリューションの汎用性を高めています。自主支払いの基盤は、この仕組みによって安定した多元的なデータ基盤を獲得し、特定の1つの公鏈に限定されず、各地域の業務シーンと規制ルールに柔軟に適応できます。
デジタル・アセット業務の成否は、データ処理の精度に大きく左右されます。オンチェーン・データは、発行、支払い、清算の全金融プロセスにわたって連携します。データの欠落や歪みは、業務の信頼性を損なうだけでなく、深刻なコンプライアンス・リスクも引き起こします。Datashare は基盤として、こうした運用リスクを効果的に低減し、機関金融と利用可能なオンチェーン・データの間の壁を取り払います。
Datashare 以外にも、金融機関は Lambda256 のその他の金融テック製品を選択できます。デジタル・アセット清算運用プラットフォームの SCOPE、コンプライアンス監督ツールの CLAIR です。企業は業務の発展に合わせて機能を段階的に積み上げることができ、基盤を全体的に作り直す必要はありません。
それにより、金融機関は重い基盤の構築・運用保守業務をアウトソースし、コア業務に集中して、イノベーションの提供や製品の差別化に注力できます。参入障壁を下げながら、業務規模や規制の変化に応じて、段階的に技術能力を強化していけます。
281.76K 人気度
70.71K 人気度
3.91M 人気度
502.77K 人気度
158.22K 人気度
デジタル資産の入口：オンチェーンデータ基盤
作者：Jay Jo 出所：Tiger Research 翻訳：善欧巴、金色财经
一、オンチェーンのデータはまだ機関の商用条件を満たしていない
デジタル・アセット市場の発展は目覚ましく、ステーブルコインの年間送金・送金規模はすでに数千億ドルに達し、株式、債券などの従来資産のトークン化のプロセスも継続的に加速しています。ブロックチェーンは現在、金融価値の全プロセスに貫通し、資産の発行、流通、決済、清算・決済の各段階をカバーしています。
機関が注目する核心の課題はすでに変化しています。もはや「ブロックチェーン技術を実装できるか」を議論するのではなく、「それを既存の会計、税務、監査、コンプライアンスのプロセスにどのように組み込むか」です。ブロックチェーンは新しい基盤インフラに属するものの、機関の金融はそれに対し、統一された業務プロセス、内部統制メカニズム、業界標準に従うことを依然として求めています。
この需要の転換は、明確なデータの痛点を露呈しています。従来システムは標準化された構造化記録に依存して稼働しますが、オンチェーン・データは原始的な実行情報にすぎず、帳簿状態の変更の直接的な出力です。機関は、データをインデックス化、解析、標準化処理した後で初めて利用可能になります。オンチェーン・データは、整然とした財務帳簿というより、雑多で無秩序な取引の受領票の束に近いのです。
そのため機関は、専用のデータ・パイプラインを必要とします。分散台帳から取引データを取得し、業務レベルでクレンジングと加工を完了し、必要に応じて数十TB規模のデータを保存・検索できるようにすることです。オンチェーン・データは公開され読み取り可能ですが、「データが公開されていること」と「機関の業務への実装要件を満たせること」は同義ではありません。
二、オンチェーン・データ基盤：現状と限界
デジタル・アセットの発展初期には、データ取得の問題は重視されていませんでした。当時の関連業務の多くはニッチな参加者向けに小規模な試験を行うものでした。たとえばJPMorganの預金トークン・プロジェクトは、少数の機関顧客に限定して制限付きの決済ツールを提供するにとどまりました。参加主体やアプリケーションの利用シーンの境界は明確で、取引タイプも単純であり、リアルタイム・データの精度に対する要求も高くありませんでした。
初期のオンチェーン・データのハードルは比較的低く、業務の稼働において、すべての台帳状態をリアルタイムで同期する必要はありませんでした。短い遅延の後にデータが最終的に一致する（最終的一致性）ことが、基本的に要件を満たしていました。少数の自社ノード、サードパーティのRPCインターフェース、または基盤となるオンチェーン・データAPIがあれば、ほとんどの運用シーンを支えるのに十分でした。
しかしオンチェーン・エコシステムが拡張するにつれ、この方式は次第に機能しなくなりました。資産タイプが絶えず増え、取引量が急速に伸びる中で、データ基盤は大量情報をより速く、より正確に処理する必要があります。デジタル・アセット業務が大規模な運用へと移行すると、業界の技術要件は単純なデータ照会から、時間性、正確性、信頼性に対する高い基準へとアップグレードされます。
三、機関級オンチェーン・データ基盤の3つのコア標準
より高い業務要件は、まったく新しい基盤評価体系の構築を意味します。Tiger Research は、機関金融で安定して利用できるオンチェーン・データ基盤は、同時に「完全性」「一致性」「安定性」の3つの指標を満たす必要があり、いずれも欠かせないと考えています。
3.1 完全性：すべての取引を完全に捕捉
完全性は最も基礎的な指標であり、ブロックチェーン上の各取引が、欠落なく収集され、継続的に処理されているかを測ります。データの断層は存在しません。機関の業務では、1件でも取引が欠けるだけで、残高の計算エラー、会計仕訳の歪み、決済結果の偏差につながります。
データ断層はまず、収集段階で発生しやすいです。ブロックチェーンは一定期間の取引をブロックにまとめて台帳に書き込み、基盤は順番にブロック・データを収集します。ノード障害やネットワーク遮断によりブロック収集が停止すると、その区間内のすべての取引が同期ごと失われます。この種の断層は比較的修復しやすく、データのバックフィルによって欠落したブロックを補うことができます。
第2の脆弱性は、原始のブロック・データ収集が完了した後に起こります。インデクサは原始データから取引記録を抽出し、照会可能な形式へ変換します。解析ロジックが不十分であれば、同様に記録の欠落が生じます。たとえばSolanaのデータ・インデックスでは、チェーン上にはネイティブ・トークン標準と拡張トークン標準が同時に存在します。インデクサがネイティブ標準にしか対応していない場合、拡張標準で発行されたトークンの送金記録はすべて見落とされます。
高性能のパブリックチェーンは、完全性の実現難易度をさらに引き上げます。出ブロック間隔が短く、取引スループットが高いほど、データ・パイプラインは極めて短い時間内に大量データ処理を完了する必要があります。仮に収集・解析ロジック自体に欠陥がなくても、リアルタイム処理速度がチェーンの出ブロック・リズムに追いつかなければ、新しい取引データの入庫遅延が発生します。要するに、完全性は「すべての取引を取得すること」だけでなく、「公鏈の稼働速度とプロトコルのアップデート変化を継続的に一致させること」も要求されます。
3.2 一致性：データとオンチェーンの台帳状態が完全に一致
完全性は欠落の有無を確認するための指標であり、一致性は収集データがオンチェーンの台帳と同一であるかを検証するものです。両者は同等に重要です。いかなる誤ったデータであっても、それを基に導出されるすべての会計結果が歪みます。
最終確認が行われるまで、オンチェーン・データには確率的な特徴があります。従来の金融システムは、中央集権サーバーによってデータが統一的に記録されますが、ブロックチェーンは複数者が独立してブロックを検証し、合意によって台帳を更新します。ネットワーク遅延や検証のタイミングの差により、短期的に複数の「有効に見える」ブロックが現れることがあります。
ある段階で有効と見なされたブロックは、後続で台帳から除外されたり、置換ブロックに覆われたりする可能性があります。これがブロック再編（Reorg）です。淘汰されたブロック内の取引は、最終台帳から完全に消えるか、別のブロックへ移されます。ある時点で取得したデータは、最終的に固定化された台帳とずれてしまい、それが一致性リスクになります。
一致性の問題は、ノード・クライアントにも起因しうるものです。ノードを稼働させる中核ソフトウェアであるクライアント・プログラムにバグがあれば、台帳データの解析や計算が誤る原因になります。イーサリアムの主要クライアントでは、取引処理や手数料の精算に異常が複数回発生したことがあり、これは金融機関が顧客資産を誤報し、誤った精算手数料を請求するのと同等です。
単にデータを収集するだけでは一致性は担保できません。スナップショット取得したデータは最終台帳と食い違う可能性があり、クライアントの欠陥も台帳の読み取りの誤差を引き起こします。オンチェーン・データを機関金融の信頼できるデータソースとして用いるには、継続的にオンチェーン台帳と照合し、クロスチェックを行う必要があります。
3.3 安定性：大規模シーンでも途切れずに稼働
完全性・一致性は静的なデータ品質を測る指標であり、安定性は、収集・処理・照会の各フローが、大規模な負荷下で継続的かつ中断なく稼働できるかを評価します。金融業界では、単発のサービス停止やデータ遅延だけでも重大な損失につながり得ます。ブロックチェーンの「24時間365日」稼働という特性は、さらに安定性の要求水準を引き上げます。
大規模な業務は、膨大な同時リクエストを意味します。従来のサーバーは負荷分散によってスループットを向上できますが、ブロックチェーン基盤は単純にこの方式を複製できません。各ノードはブロック同期の進捗が一致しないため、同じ照会でもノードによって異なる結果が返ることがあります。例として、ユーザーが送金を行った直後に取引状態を照会した場合、最初に取引を受け取ったノードでは「確認完了」が表示される一方で、別の照会ノードではまだ同期が完了していないかもしれません。基盤が2つの場所から返した結果自体はどちらも誤りではないのに、ユーザーは同一の取引に対して2種類の状態を見ることになります。
データ量が継続的に増加することで、安定性維持の難易度も上がり続けます。機関金融はリアルタイム台帳の照会だけでなく、特定時点の資産状態や完全な取引履歴の遡及も必要です。そのため、大量の履歴データを保存するアーカイブ・ノードに依存する必要があります。ある種の公鏈では、アーカイブデータの規模が数十TBに達することもあります。大量データの保存と照会は、インターフェース遅延やシステム性能のボトルネックを引き起こしやすいのです。
継続的なアップデートと保守も安定性の重要要素です。公鏈は継続的にハードフォーク、ネットワークのアップグレード、クライアントのバージョン反復を経験します。データ・パイプラインがこれらの変化に同期できない場合、元々正常に動いていた基盤が、何の前触れもなく故障する可能性があります。安定性は一度のリリースで達成すれば終わりではなく、オンチェーン環境の変化に継続的に適応しながら、長期的に動的に保守する必要があります。
四、Lambda256：機関金融向けオンチェーン・データ基盤
企業がデジタル・アセット業務を構築する際、ゼロから全スタックの基盤インフラを作ることはほとんどありません。多くは成熟した公鏈の基盤レイヤーを利用し、その上に業務を組み立てます。オンチェーン・データ基盤も同様に、完全性、一致性、安定性の基準を満たすには、単にデータベースを導入するだけでは実現できません。
マルチチェーン環境では、各公鏈の差異化したデータ構造をリアルタイムに解析する必要があり、さらに高い同時アクセス量も受け止め、各種新標準やオンチェーン・アップグレードへ継続的に適応し続ける必要があります。オンチェーン・データ基盤は短期の開発プロジェクトというより、資本を要し、長いライフサイクルで運用経験に高度に依存する大型インフラ・ビジネスに近いものです。
成熟した基盤サービス提供者を選べば、企業はコア業務に集中でき、内製よりも現実的な実行可能性があります。これが Lambda256 が韓国の多数のトップクラスのデジタル・アセット企業の技術パートナーになっている理由でもあります。Lambda256 は Dunamuグループに属し、取引所、金融機関、Web3企業向けにブロックチェーン基盤を提供しており、韓国市場での深い運用経験を積み重ねています。
業界での蓄積を背景に、Lambda256 は2024年に Web3 開発プラットフォーム Nodit をリリースしました。プラットフォーム最新の発表であるオンチェーン・データ基盤プロダクト Datashare は、完全に機関金融のデータ品質と運用基準を中心に設計されています。正式な商用前に、Datashare データウェアハウスのバージョンは、提携顧客に対して2年間試験運用を行い、実際の業務シーンで十分に検証されています。
4.1 技術的優位性：自社開発のインデックス・エンジンと高性能データ・パイプライン
Datashare のコアとなる技術的優位性は、断片化したマルチチェーンの原始データを加工して、既存の業務システムにそのまま接続できる標準化データセットへ変換する点にあります。各公鏈は独自のデータ構造と会計ルールを持つため、収集・解析ロジックはそれに合わせて個別にカスタマイズする必要があります。そこに各種の新プロトコル標準やネットワークの継続的なアップグレードが重なることで、運用・保守の難易度はさらに上がります。Datashare は、専門の開発チーム、自社開発のインデックス・エンジン、高性能データ・パイプラインによって、各チェーンの差異化特性と継続的な反復ニーズに対応します。
一連の仕組みが安定して稼働する前提は、上流の原始ノード・サービスが信頼できることです。Datashare は Nodit Hyper Node のノードアーキテクチャに依拠し、大量リクエストを柔軟に受け入れ、単一ノード障害にも落ち着いて対処できます。Hyper Node は、最小限の利用可能ノード数のしきい値を維持し、遅延や障害復旧の指標を管理します。単一ノードの異常があっても、データ収集チェーン全体へ波及せず、メインネットのアップグレードやクライアントのバージョン入れ替え期間でも中断のないサービスを安定して支えられます。
もう一つの差別化能力は、すべての収集データに独立した検証プロセスを追加していることです。Datashare は継続的にオンチェーン・台帳状態と照合してクロス検証し、ブロック再編、クライアント異常、チェーンのアップグレードがもたらすデータの偏差を識別することで、各取引の実行結果、イベントログ、残高の変動が互いに一致していることを保証します。複数レベルのオンチェーン検証により、データ欠落や解析エラーを効果的に低減し、それゆえ信頼できるデータソースとして、機関の既存業務プロセスに組み込むことが可能になります。
正確度だけではオンチェーン・データの価値は解放されません。機関には、さらに多様な公鏈とデータタイプのカバレッジも必要です。Datashare はデフォルトで市場の主流公鏈 13本をサポートし、Nodit がカバーしている50本超の公鏈リソースに依拠することで、カスタムのデータセットを迅速に拡張できます。Lambda256 は今後、ラベル化されたデータ・サービスを提供する計画で、取引所ウォレットアドレス、DeFi コントラクト、価格情報を統合し、会計・税務にとどまらず、リスク管理や異常取引監視の領域へ応用シーンを広げます。
4.2 運用上の優位性：コンプライアンス能力と業務システムへの深い統合
機関金融がオンチェーン・データを導入するには、コンプライアンス能力とデータ品質の両方が同等に重要です。特に韓国の金融機関が外部インフラを導入する際、ネットワーク分離、権限管理、社内ネットワークでの運用ルールについて厳格な要件が課されます。Datashare は、国内 IDC データセンターでのローカル展開をサポートし、監督当局の要件を満たします。同時に SOC 2 認証も保有し、安全管理体制を整備しているため、金融機関が自社の統制・リスク管理および監督フレームワークの中でオンチェーン・データを活用しやすくなっています。
データの帰属とアクセス権限を金融機関が自主的に管理できることは、極めて重要です。Datashare はアーキテクチャ直伝モードをサポートし、オンチェーン・データを企業の自己クラウドストレージ（例：AWS S3）へ直接プッシュします。企業が第三者の基盤インフラを利用する場合でも、データ管理権とアクセス制御権限は完全に保持されます。
製品は継続的に強化され、主要なデータ分析ツールとの連携能力も高めています。Snowflake、BigQuery、Databricks などのデータウェアハウス／分析プラットフォームとネイティブ互換であり、オンチェーン・データを既存の業務プロセスへシームレスに統合できます。
Lambda256 の付帯運用サポートも競争力があります。ブロックチェーン・ネットワークは年間を通じて無休で稼働しており、通信断や遅延の問題を迅速に発見し、対処することが重要です。Datashare はローカルチームによる 7×24 時間のモニタリングと専属の技術サポートを備え、金融機関が自社でブロックチェーン運用チームを構築する負担を大幅に軽減し、低コストで安定してオンチェーン・データを利用できます。
五、オンチェーン・データ基盤の主要な実装シーン
シーン1：トークン化株式のオンチェーン持株台帳の追跡
より多くの機関が、従来の取引所への上場に加えて、株式をトークンとして同時にオンチェーン発行しています。世界のデジタル・アセット・グループ Galaxy Digital は普通株のトークン（普通株トークンは(GLXYはSolanaで発行；資産トークン化サービス提供者SecuritizeはNYSE上場当日にSolanaで代替トークン化株式を発行)SECZ）を展開しています。Solana の低コストと高速度により、コンプライアンスを備えた証券トークン化の最有力な基盤として選ばれています。
一方で、従来型の証券とオンチェーン上のトークン証券を同時に運用する機関は、新たな運用上の課題に直面します。証券会社はオンチェーン・トークンの保有者、および実質的な受益者を正確に追跡し、規制当局や監査機関へ完全な台帳を提出する必要があります。株式の名義書き（株主名簿）の作成は上場の取引終了時点だけでなく、配当・確定日、株主総会の投票登録日などでも、完全なデータが求められます。いずれかのノードでデータが欠落したり、残高の計算が誤ったりすれば、配当の誤送、情報開示違反、監査の失敗など、重大なリスクにつながり得ます。
難しさはSolana固有のデータアーキテクチャにあります。取引コストは低く、確認速度は速いものの、取引記録は大量の独立したアカウントに分散して保存されます。1件の普通のDeFi取引に関するデータは、トークン・アカウント、資金プール、手数料アカウントの複数箇所に分散します。Solana のアーカイブ・ノードのデータ規模は数百TBに達しており、機関が単独で任意の時点の持株者リストや完全な取引履歴を遡及するのは難しいのです。
Solana のトークン化資産を機関の体制に組み込むには、即時に分析でき、二次加工の必要がないデータ基盤に依拠する必要があります。Datashare は断片化された原始データをクレンジングし標準化フォーマットに整え、機関が保有するデータウェアハウスのクエリにそのまま接続できるようにします。製品のパイプラインは、Solana の出ブロック周期（0.4秒未満）に対して深く最適化され、単一チェーンのリアルタイム処理能力は約2万TPSで、インデックス遅延を最大限に圧縮します。
シーン2：AI 自主決済の清算リスク管理
AI エージェントがユーザーに代わって自主的に支払いを開始する「自主支払い」分野が注目を集めています。Coinbase がオンチェーン決済プロトコル x402 をリリースした後、ステーブルコインの自動化決済基盤を活用することで、実装が加速しています。
自主支払いを商用化して実現するには、意思決定の背後にあるオンチェーン・データ品質が生命線です。人による審査が消えた後は、システムは利用可能残高、取引の最終性、詐欺リスクをデータに基づいて判断するしかありません。データの欠落や歪みは、支払い承認の誤判定につながります。
実際のオンチェーン環境では複数の要因がデータ異常を引き起こしやすく、最も顕著なのが取引実行の失敗です。ネットワークの混雑の影響で、ブロックチェーン全体の取引失敗率は一般に 20% を超えます。Solana では、投票関連でない取引の失敗率がさらに 40% を超えることもあります。
もし決済システムが、失敗した取引を成功した送金として識別すると、帳簿上の残高を誤って減らしてしまいます。その後の通常の支払いは、残高照合の異常によりブロックされます。ブロック再編も別の大きな懸念です。いったん「確定」とみなされた取引が、その後に取り消されて台帳から削除されることがあり、資金照合の混乱を招きやすくなります。
Datashare は出所の段階から信頼性の欠陥を解決します。最終確認が完了した「有効な取引」だけを決済システムへ引き渡します。データ・パイプラインの段階では、リアルタイムに未確認取引と失敗取引を区別し、検証済みの標準化データセットのみを索引出力することで、オンチェーン・データの歪みによる業務障害を回避します。
製品は継続的に GIWA、Kaia などの海外・国内の主要ローカル公鏈のカバレッジを拡大し、ソリューションの汎用性を高めています。自主支払いの基盤は、この仕組みによって安定した多元的なデータ基盤を獲得し、特定の1つの公鏈に限定されず、各地域の業務シーンと規制ルールに柔軟に適応できます。
六、結語
デジタル・アセット業務の成否は、データ処理の精度に大きく左右されます。オンチェーン・データは、発行、支払い、清算の全金融プロセスにわたって連携します。データの欠落や歪みは、業務の信頼性を損なうだけでなく、深刻なコンプライアンス・リスクも引き起こします。Datashare は基盤として、こうした運用リスクを効果的に低減し、機関金融と利用可能なオンチェーン・データの間の壁を取り払います。
Datashare 以外にも、金融機関は Lambda256 のその他の金融テック製品を選択できます。デジタル・アセット清算運用プラットフォームの SCOPE、コンプライアンス監督ツールの CLAIR です。企業は業務の発展に合わせて機能を段階的に積み上げることができ、基盤を全体的に作り直す必要はありません。
それにより、金融機関は重い基盤の構築・運用保守業務をアウトソースし、コア業務に集中して、イノベーションの提供や製品の差別化に注力できます。参入障壁を下げながら、業務規模や規制の変化に応じて、段階的に技術能力を強化していけます。