デジタル経済の急速な発展に伴い、データは新時代の重要な生産要素となっています。しかし、データを商業価値に変換することは、単にクラウドに保存するだけではなく、一連の複雑な課題を解決する必要があります。これらの課題は主に、プライバシー保護、コンプライアンス、データの検証可能性、そして流動性などの問題を含んでいます。

この背景の中で、Polygon ネットワークはその独自の利点を活かし、分散型データ市場の構築と AI トレーニングデータのコンプライアンスの流通を促進するための実行可能な道を提供しています。Polygon の利点は主に三つの側面に現れます。まず第一に、その低コストのオンチェーン決済メカニズムにより、頻繁なデータ検証と小額支払いが可能になります。次に、Polygon はイーサリアムエコシステムとの互換性があり、開発者が既存の認証、支払いシステム、スマートコントラクトモジュールを簡単に利用できるようにします。最後に、Polygon のゼロ知識（ZK）技術分野への深い投資は、元のデータプライバシーを保護しながらデータ属性を証明するための技術的サポートを提供します。

しかし、高効率の分散型データ市場を構築することは依然として多くの課題に直面しています。これらの課題には、データ所有権の分散性、データ提供者によるプライバシー漏洩への懸念、データ購入者によるデータ品質の検証可能性の要求、及び規制当局によるコンプライアンス監査の要件が含まれます。従来の中央集権市場は、しばしばプライバシーを犠牲にするか、集中した信頼に依存することでこれらの問題を解決しますが、分散型市場は信頼の基盤を人間関係から数学的証明に移す必要があり、信頼とコンプライアンスの要件を同時に満たす必要があります。

Polygonが提供するソリューションは、これらの問題に新しい視点をもたらしました。例えば、医療画像データの取引シーンにおいて、データ提供者はオフチェーンで原本ファイルを保存し、オンチェーンでデータフィンガープリンとゼロ知識証明を提出することで、データが特定の品質と多様性基準を満たしていることを証明できます。この方法により、データ購入者は原画像に直接触れることなくデータの品質を確認し、それに基づいてライセンス料を支払うことができます。

ビジネスモデルの観点から、非中央集権データマーケットはデータ取引により柔軟な選択肢を提供します。データは分割販売され、使用量に応じて課金されるか、モデル推論の回数に基づいて課金されることがあります。マイクロペイメントと按次決済のメカニズムは、データ品質のテストと検証段階に特に適しています。

人工知能技術の急速な発展に伴い、高品質でコンプライアンスに準拠したトレーニングデータの需要が高まっています。Polygon は、プライバシー、コンプライアンス、検証可能性、そして流動性を兼ね備えた分散型データ市場を構築するための技術基盤を提供しており、AI 時代におけるデータ経済の健全な発展を促進し、データ提供者、利用者、そして規制者にとってのウィンウィンの状況を生み出すことが期待されています。