複合 AI カテゴリの読み方
注：この文書は英語の原文からの自動翻訳です。
複合 AI カテゴリの読み方
DecAIHub は各プロジェクトに AI/Agents | DeFi や AI/Compute | Infra のような 複合カテゴリ ラベルを割り当てます。これらのラベルはコンパクトに見えますが、二つの情報を同時に運びます：プロジェクトがどんな種類の AI の作業を行うか、そしてその作業をどこに適用するか。このページでは、それらの読み方を説明します。
要約： | の前の部分は AI のサブカテゴリ（AI が何をするか）です。| の後の部分は応用ドメイン（どこで使われるか）です。複数のドメインにまたがるプロジェクトは三つの部分を持つことがあります。
複合カテゴリの構造
すべての複合ラベルは次のパターンに従います：
{AI subcategory} | {Domain}
- AI サブカテゴリ（
|の前）は AI の作業の種類を記述します：エージェント、コンピュート、推論、データ、分析、トレーニングなど。 - ドメイン（
|の後）は応用の文脈を記述します：DeFi、インフラ、Consumer、Gaming、Meme、DeSci など。
プロジェクトが二つを超える領域の交差点に位置する場合、ラベルは三つ目のセグメントを加えます：AI/Agents | DeFi | Infra は、インフラの文脈の中で DeFi に適用されるエージェント技術を意味します。
パースのコツ： 左から右へ読んでください。最も左のセグメントは常に主要な AI サブカテゴリです。追加の AI セグメント（たとえば推論とコンピュートの両方）は、チームの中核的な作業が本当にそれらの種類にまたがるときに現れます。最も右のセグメントは通常、その作業がどこに位置するか（ドメインやインフラの文脈）を絞り込みます。ラベルが曖昧に感じられるなら、カードの AI component と Use case フィールドと相互確認してください——それらはカテゴリ行だけよりも詳しくメカニズムと製品の形を記述します。
AI サブカテゴリ
| サブカテゴリ | 意味 |
|---|---|
| AI/エージェント | 知覚し、判断し、行動する自律的または半自律的な AI システム |
| AI/コンピューティング | AI ワークロードのための分散型 GPU／コンピュートインフラ |
| AI/推論 | 訓練済みモデルを実行して出力（予測、生成）を生み出す |
| AI/データ | AI のためのデータ収集、ラベリング、またはマーケットプレイスのインフラ |
| AI/分析 | AI 駆動のデータ分析、ダッシュボード、インサイト |
| AI/トレーニング | モデルの訓練、ファインチューニング、または連合学習のインフラ |
| AI/その他 | 上記のカテゴリに当てはまらない AI の作業 |
AI サブカテゴリは、プロジェクトの中で どんな種類の AI の作業が行われるか を決定し、DecAIHub がプロジェクトカードの AI component フィールドをどう評価するかに直接影響します。
ドメイン
ドメインのセグメントは、AI が どこに 適用されるかを教えてくれます：
- DeFi — 分散型金融：トレーディング、レンディング、流動性、ポートフォリオ管理。
- インフラ — インフラストラクチャ：プロトコル、プラットフォーム、ミドルウェア、開発者ツール。
- Consumer — エンドユーザー向けアプリケーション：ウォレット、ソーシャル、コンテンツ、個人向けツール。
- Gaming — ゲーム、メタバース、インタラクティブなエンターテインメント。
- Meme — ミーム駆動のトークンとコミュニティ。
- DeSci — 分散型サイエンス：研究、バイオテック、オープンデータ。
ドメインは 粗い ものです。何百ものカードにわたるブラウジングと比較を助けますが、完全な業界分類ではありません。| Consumer を持つ二つのプロジェクトは異なるオーディエンスに対応しているかもしれず、それは想定内です——より細かい粒度は use case と AI component のテキストに宿ります。
複合カテゴリの例
| 複合カテゴリ | AI の方向性 | 適用先 | 実際に何を意味するか |
|---|---|---|---|
AI/Agents | DeFi |
エージェント | 分散型金融 | トレード、ポートフォリオ管理、または DeFi 戦略を実行する AI エージェント |
AI/Agents | Infra |
エージェント | インフラ | AI エージェントを構築しホストするためのプラットフォームとフレームワーク |
AI/Agents | Meme |
エージェント | ミームのナラティブ | ミームトークンの文脈の中で動作する AI エージェント |
AI/Agents | Consumer |
エージェント | エンドユーザーアプリ | 個人利用のための AI エージェント：アシスタント、コンテンツツール、ソーシャルボット |
AI/Compute | Infra |
コンピュート | インフラ | AI のための分散型 GPU ネットワークとコンピュートマーケットプレイス |
AI/Data | Infra |
データ | インフラ | AI のためのデータパイプライン、ラベリングプラットフォーム、またはデータマーケットプレイス |
AI/Analytics | DeFi |
分析 | 分散型金融 | DeFi 向けの AI 駆動の市場分析、リスクスコアリング、またはシグナル検出 |
AI/Inference | AI/Compute | Infra |
推論 + コンピュート | インフラ | 推論サービングとコンピュート供給を組み合わせたインフラ |
例は限界ではなく アンカー として使ってください。エコシステムが異なるレイヤーでエージェント、データ、ツールを試すにつれて、新しい組み合わせが現れます。
複合カテゴリはプロジェクトカードのどこに現れるか
すべてのプロジェクトカードの Category フィールドには複合ラベルが含まれます。DecAIHub でプロジェクトをフィルタリングまたはブラウジングするとき、これらのラベルによって AI の方向性とドメインの両方で素早く絞り込めます。
AI サブカテゴリはまた、どの検証の問いが最も関連するかを導きます。たとえば、AI/Compute プロジェクトは実際に分散型コンピュートを提供しているかで評価され、AI/Agents プロジェクトはそのエージェントが本当に知覚し、判断し、行動するかで評価されます。
ワークフローの提案： Category から始めてクラスタを選び、次にそのクラスタの期待を念頭に置いて プロジェクトが本当に AI を持っているか見分ける方法 を読んでください。データ中心のラベルは最終的にデータセット、パイプライン、ラベリングに結びつくはずです。エージェント中心のラベルは、ツールの使用、メモリ、行動の痕跡に結びつくはずです——マーケティングだけでなく、カードに反映された形で。
混同しないでください
- AI component — プロジェクト内部の具体的な技術（例：「ファインチューニング済み LLM」「強化学習モデル」）。複合カテゴリはより広く、プロジェクトの内部アーキテクチャではなく方向性を分類します。
- AI use case — 製品の中で AI が何に使われるか（例：「ポートフォリオのリバランス」）。複合カテゴリのドメインセグメントは関連しますが、より一般的です。
よくある質問
プロジェクトの複合カテゴリは時とともに変わり得ますか？
はい。チームはピボットし、製品を追加し、ある AI レイヤーから別のレイヤーへ焦点を移します。DecAIHub は、検証された作業の 支配的な パターンが変化したときにラベルを更新します。「プロジェクトが今日何であるか」の真実の源として、常にカードの日付とエビデンス表を扱ってください。
ラベルが認識できないドメインを使っている場合はどうですか？
まれな、または新興のドメインタグも依然として「応用の文脈」を意味します。技術的な側面については上の表の AI サブカテゴリ のリンクを使い、製品のストーリーについてはプロジェクトの use case 行を読んでください。
最初のセグメントは常に単一の AI サブカテゴリですか？
たいていは。二つの AI サブカテゴリが現れるとき（たとえば推論とコンピュート）、両方ともプロジェクトが重視する AI の作業の種類 を記述します。ドメインのセグメントは依然として、その作業が どこに 適用されるかを記述します。
複合カテゴリだけでは証明されないこと
- 詳細な複合ラベルは、プロジェクトが本物の AI を持つことを 証明しません。
AI/Agents | DeFi | Infraとラベル付けされたプロジェクトでも、稼働する AI の Tier-1 エビデンス が見つからなければai_score = 0であり得ます。 - ラベルの中の複数の AI セグメントは、プロジェクトが単一セグメントのプロジェクトより多くの AI の作業を行うことを 証明しません。ラベルの複雑さは、エビデンスの深さではなく分類の範囲を反映します。
- ドメインのセグメントは、プロジェクトがそのドメインでオンチェーンに活動していることを 証明しません。
| DeFiとラベル付けされたプロジェクトは、実際の製品ではなくマーケティングの中だけで DeFi プロトコルとやり取りしているかもしれません。検証のために Onchain necessity フラグを確認してください。
外部リンク
- ISO/IEC 22989:2022 — Artificial intelligence concepts and terminology — AI 概念のための国際的な語彙。口語的な用語を形式的なものへマッピングするときに有用な背景。
- OECD — Artificial Intelligence — 国際的な議論で使われる AI の原則と用語の政策志向の概観。
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