3.1 3つの成長戦略
DEPプロトコルは、喫緊の課題解決から始まり、Web3におけるDePIN / RWA基盤、そして全データのインフラ化へと段階的に拡張する、以下の3つの戦略を展開します。
1つめの柱:実需の創出
まず、即座に収益とトラフィックを生み出す2つの領域で、プロトコルの経済圏を確立します。
- RLHF（Reinforcement Learning from Human Feedback）: ゲーミフィケーションを活用したタスク基盤を提供し、世界中のユーザーから「人間のフィードバック」を収集します。AIの倫理観や精度を調整するための高品質なデータセット（順位付け、修正、要約評価）を作成し、枯渇する学習資源としてAI開発企業へ販売します。
- Ad Fraud Prevention (Verify SDK): モバイルゲーム等のアプリケーションに軽量SDKを組み込み、プレイヤーの生体反応（バイオシグネチャ）を解析することで「実在する人間であること」を証明します。この検証済みトラフィックを広告市場に提供することで、アドフラウドを根絶し、媒体社の収益性を劇的に向上させます。
2つ目の柱：オラクル機能の拡張
最終的に、DEPプロトコルはWeb3エコシステム全体の「真実の供給源」となります。 DePIN（分散型物理インフラ）におけるデバイスの稼働証明や位置情報の検証、RWA（リアルワールドアセット）における資産価値の証明など、オンチェーンとオフチェーンを繋ぐオラクル機能を拡張します。これにより、あらゆるL1/L2ブロックチェーンが必要とする「信頼レイヤー」としての地位を確立します。
3つ目の柱：デジタル・アップサイクルによる拡張
データの対象を、意図的に作られたデータから「既に存在する全データ」へと拡張します。 世界中の企業サーバーには、活用されずに眠る「ダークデータ（ログ、休眠資産）」が膨大に存在します。DEPプロトコルは、これらのデータを分散型ストレージに受け入れ、PII（個人情報）除去やフォーマット変換の検証を行う「デジタル・アップサイクル」モジュールを提供します。これまで廃棄されていたデータを、AIが学習可能なクリーンな資源へと再生させることで、プロトコルの処理能力と経済規模を指数関数的に拡大させます。
3.2 獲得可能市場
我々は、15兆ドル級のマクロな課題に対し、以下の4つのセグメントからアプローチします。各市場のSAM（獲得可能市場規模）は、外部調査機関による全体市場予測（TAM）に基づき算出されています。
市場領域 | 定義・提供価値 | SAM（獲得可能市場規模） | 根拠となる外部出典・市場データ (TAM) |
RLHF市場
(Reinforcement Learning from Human Feedback) | 人間の判断・倫理観をAIにフィードバックし、精度を高めるためのデータ市場。「人間の知性をAIに与える」領域。 | 数兆円規模
(AIデータセット市場全体) | Grand View Research等の調査によれば、世界のAIトレーニングデータセット市場は2030年までに約1.3兆円（86億ドル）規模へ急成長すると予測されており、本領域はその中核を占める。 |
アドフラウド / VHI市場
(Verified Human Interaction) | ボットによる不正閲覧（アドフラウド）を防ぎ、「実在する人間が閲覧したこと」を保証する市場。 | 短期: 450億〜1,300億円
中長期: 4,500億〜7,500億円 | Juniper Researchの予測によると、アドフラウドによる世界の広告費損失は2028年に約25.8兆円（1,720億ドル）に達する見込み。
SAMはこの巨大な損失額（TAM）の一部を、VHIソリューションで回復させることを前提に算出 。 |
DePIN / オラクル市場 | インフラ点検、保険、物流などのリアルワールドデータ（物理的現実）を検証し、ブロックチェーンに接続するレイヤー。 | 数兆円規模
(将来的予測) | Messariのレポートによると、DePIN（分散型物理インフラネットワーク）市場全体の潜在規模は、2028年までに約525兆円（3.5兆ドル）に達すると予測されている。本ネットワークはそのデータの信頼性を担保するオラクル層を担う。 |
デジタル・アップサイクル市場 | 企業のサーバーに眠る休眠データ（ダークデータ）を引き受け、AI学習用に加工して販売する市場。 | 数千億円〜数兆円 | IBM等の調査による「悪いデータ」の経済損失年間約465兆円（3.1兆ドル） を、クリーンデータ化によって価値転換した際の市場ポテンシャルとして推計。 |
出典
3.3 なぜ独自チェーンとネイティブトークンが必要か
誰でもSDKを通じてデータ提供に参加できるオープンな環境（Permissionless）において、データの品質を維持し、公平な分配を行うためには、法定通貨では実現できない以下のブロックチェーン機能が不可欠です。
- 「検証の質」を担保する経済的インセンティブ（Staking & Slashing）： SDKユーザー（データ提供者）はステーキングなしで気軽に参加できますが、そのデータが「真正か、高品質か」を判断するのは、DEPを保有・ステークする「検証ノード」です。 検証ノードはDEPトークンを担保として差し出しており、もし不正な検閲や誤った承認を行うと、資産（DEP）が没収（Slash）されます。この「資産をリスクに晒して品質を守る番人」の仕組みは、中央集権的なサーバー管理や法定通貨では構築できません。
- マイクロ・リワードの超高速分配： SDKを利用する世界中の数百万のユーザーに対し、データ提供の対価（数セント〜数ドル）をリアルタイムに集約して支払う必要があります。銀行送金では手数料と処理時間で破綻しますが、DEP独自チェーンであれば、極小の手数料で瞬時に報酬を分配可能です。
- エコシステムの自律的な拡大： 外部のAI企業（データ購入者）からの収益を、プロトコルが自動的にDEPのプロトコルによる自律的な買い戻しメカニズム（Buyback）に充て、それを検証者とデータ提供者に還元する「価値の還流サイクル」を構築します。これにより、運営会社に依存せずとも、ネットワークの成長自体が参加者の利益になる経済圏を実現します。
3.4 DEA社の優位性
〜「行動変容」を促すトークン設計力と、リアルデータを生み出すゲーミフィケーション実装力〜
なぜ、DEA社がこのデータ・インフラを構築するのか。それは、単にブロックチェーン技術を持っているからではなく、人間を動機づけ、質の高いデータを継続的に生成させるための「行動経済のデザイン力」と「社会実装の実績」において、世界でも稀有なノウハウを有しているからです。
1. 「Play to Earn」運用実績に基づく、堅牢なインセンティブ設計力
データ・オラクルにおいて最も難しいのは、「いかにして人々に、面倒なデータ入力や検証作業を継続してもらえるか」という点です。 DEA社は、NFTゲームの運営を通じ、6年以上にわたり「トークンインセンティブによって人間の行動変容を実現する」社会実装を行ってきました。
- ノウハウの転用: 私たちは、「ゲームで遊ぶ」という行為を「資産をつくる」という経済活動に昇華させた実績を持っています。この知見は、DEPプロトコルにおける「データ生成（タスク）」や「バリデーション（検証）」という、ともすれば退屈な作業を、ユーザーが自発的かつ熱心に取り組むエンターテインメントへと変換する上で決定的な強みとなります。
- 経済圏の維持: DEPトークンは既に全量が流通しており、DEA社に長年の運用経験があります。トークンのインフレ抑制や報酬設計のバランス調整など、持続可能なエコシステムを構築するための泥臭い運用ノウハウは、一朝一夕に得られるものではありません。この実績こそが、データプロバイダー（ユーザー）を長期的にネットワークに繋ぎ止める原動力となります。
2. 『ピクトレ』に見る、社会課題解決型ゲーミフィケーションの実績
DEA社は理論だけでなく、実際にゲームを使ってリアルワールドデータ（RWA）を収集・解決した実績を有しています。その象徴が『ピクトレ（Pictree）』です。
- 「遊び」を「労働」に変えた実証: 『ピクトレ』において、ユーザーは電柱やマンホールなどのインフラ写真を撮影・投稿し、チームで競い合います。ユーザーにとっては「陣取りゲーム」ですが、その裏側では、電力会社や自治体が莫大なコストをかけて行っていた「インフラ点検データ」が、遊びの副産物として大量かつ高速に生成されています。
- DePINの先駆者: これは、近年注目されるDePIN（分散型物理インフラネットワーク）モデルです。「ゲーミフィケーションを使えば、人は楽しみながら社会インフラの維持に貢献できる」という事実を社会実装レベルで証明しており、この成功体験とシステム基盤が、DEPプロトコルを実現する強力なエンジンとなります。
3. 大企業との連携と株式上場に向けたコンプライアンス体制
2026年1月以降、日本を本拠として東証上場を目指す株式会社DEAは、日本を代表する大手企業と数多く連携を実現しています。
結論として、DEA社は単なる技術ベンダーではありません。トークンという「経済的動機」と、ゲームという「精神的動機」を巧みに組み入れ、「人に自発的に動いてもらい、必要なデータを生成してもらう」ことのできる、世界でも数少ないプロフェッショナル集団なのです。