暗号化スーパーアプリ時代、データインフラは準備ができていますか？

著者：Story，IOSG Ventures

TL;DR

データチャレンジ：高性能パブリックチェーンのブロック生成時間競争がミリ秒レベルに突入。C端の高い同時接続、高トラフィックの変動とマルチチェーンの異種需要がデータサイドの複雑性を増し、データインフラはリアルタイムの増分処理 + 動的スケーリングに移行する必要がある。従来のバッチ処理ETLは数分から数時間の遅延があり、リアルタイム取引には対応できない。The Graph、Nansen、Pangeaなどの新興ソリューションはストリーミング計算を導入し、遅延をリアルタイム追跡レベルに圧縮している。

データ競争のパラダイムシフト：前周期は「理解できること」を満たしていたが、今周期は「利益を生むこと」を強調している。ボンディングカーブモデルの下では、1分の遅延コストが数倍の差を生む。ツールの進化：手動でスリッページを設定することから、スナイパーボット、GMGN統合端末へと進化している。取引のオンチェーン能力は徐々に商品化され、コア競争の最前線はデータそのものに移行している：誰がより早く信号をキャッチできるかが、ユーザーの利益を助けることになる。

取引データの次元拡張：ミームは本質的に注意の金融化であり、重要なのは物語、注目度、そしてその後の拡散である。オフチェーンの世論とオンチェーンデータのクローズドループ：物語の追跡と要約、感情の定量化が取引の核心となる。「水中データ」：資金の流れ、役割のプロファイリング、スマートマネー/KOLアドレスのラベリングが、オンチェーンの匿名アドレスの背後にある隠れたゲームを明らかにする。次世代の取引端末は、オンチェーンとオフチェーンの多次元信号を秒単位で統合し、エントリーとリスク回避の判断を向上させる。

AI駆動の実行可能な信号：情報から利益へ。新たな競争目標：速さ、自動化、超過利益をもたらすこと。LLM+マルチモーダルAIは自動的に意思決定信号を抽出し、コピー取引、利益確定・損切りの実行と組み合わせることができる。リスクの課題：幻覚、信号の寿命が短い、実行の遅延とリスク管理。速度と正確性のバランスを取ること、強化学習とシミュレーションバックテストが鍵となる。

データダッシュボードの生存選択：軽量データ集約/ダッシュボードアプリケーションは防御壁が不足しており、生存空間が圧縮されている。下方向：高性能な基盤パイプラインとデータ研究の統合を深める。上方向：アプリケーション層に拡張し、ユーザーシナリオを直接作成し、データ呼び出しの活性化を図る。未来の競争構造：Web3の水道光熱のインフラになるか、Crypto Bloombergのユーザープラットフォームになるか。

防御壁は「実行可能な信号」と「基盤データ能力」にシフトしており、ロングテール資産と取引データのクローズドループは、暗号ネイティブの起業家にとって独自の機会である。今後2～3年の機会ウィンドウ：

• 上流インフラ：Web2レベルの処理能力 + Web3ネイティブの需要 → Web3 Databricks/AWS。
• 下流実行プラットフォーム：AIエージェント + 多次元データ + シームレスな実行 → Crypto Bloomberg Terminal。

Hubble AI、Space & Time、OKX DEXなどのプロジェクトに感謝します！

引き子：ミーム、高性能パブリックチェーン、AIの三重共鳴

前回の周期では、オンチェーン取引の成長は主にインフラの進化に依存していたが、新しい周期に入ると、インフラが徐々に成熟するにつれて、Pump.funを代表とするスーパーアプリが暗号業界の新たな成長エンジンとなっている。このような資産発行モデルは、統一された発行メカニズムと巧妙な流動性設計により、公平で原始的な取引の戦壕を形成している。この高い富の効果の再現性は、ユーザーの収益期待と取引習慣を深く変えている。ユーザーが必要とするのは、より速いエントリー機会だけでなく、極めて短い時間内に多次元データを取得、解析、実行する能力であり、既存のデータインフラはこの密度とリアルタイム性の要求を満たすことができなくなっている。

それに伴い、取引環境に対するより高次の要求が生まれている：より低い摩擦、より速い確認、より深い流動性。取引所はSolanaやBaseを代表とする高性能パブリックチェーンとLayer2 Rollupに急速に移行している。これらのパブリックチェーンの取引データ量は、前回のイーサリアムと比較して10倍以上の増加を見せており、既存のデータプロバイダーにとってはより厳しいデータ性能の課題をもたらしている。Monad、MegaETHなどの新世代高性能パブリックチェーンの立ち上げが迫る中、オンチェーンデータの処理とストレージの需要は指数関数的に増加するだろう。

同時に、AIの急速な成熟は、スマートな平等を実現する加速要因となっている。GPT-5の知能は博士レベルに達し、Geminiなどのマルチモーダル大モデルはK線を容易に理解できる……AIツールを利用することで、もともと複雑だった取引信号が一般ユーザーにも理解され、実行できるようになっている。このトレンドの中で、トレーダーはAIに取引の意思決定を依存し始めており、AIの取引意思決定は多次元で高効率なデータに依存している。AIは「補助分析ツール」から「取引意思決定の中枢」へと進化しており、その普及はデータのリアルタイム性、可解釈性、スケール処理の要求をさらに拡大している。

ミーム取引の狂潮、高性能パブリックチェーンの拡張、AIの商業化の三重共鳴の中で、オンチェーンエコシステムは新たなデータインフラの要求がますます切実になっている。

10万TPS、ミリ秒レベルのブロック生成に対するデータチャレンジ

高性能パブリックチェーンと高性能Rollupの台頭に伴い、オンチェーンデータの規模と速度は新たな段階に突入した。

高い同時接続と低遅延アーキテクチャの普及により、1日の取引量は簡単に千万件を超え、原始データの規模は百GBに達している。Solanaを例に取ると、過去30日間の平均TPSは1,200を超え、1日の取引数は1億件を超えている；8月17日には107,664TPSの歴史的な新記録を達成した。統計によると、Solanaの帳簿データは年に80-95TBの速度で急速に増加しており、1日あたり210-260GBに相当する。

▲ Chainspect、30日平均TPS

▲ Chainspect、30日取引量

スループットが上昇するだけでなく、新興パブリックチェーンのブロック生成時間もミリ秒レベルに突入している。BNBチェーンのMaxwellアップグレードではブロック生成時間が0.8秒に短縮され、BaseチェーンのFlashblocks技術は200msに圧縮されている。今年下半期、SolanaはAlpenglowを用いてPoHを置き換え、ブロック確認時間を150msに短縮する計画であり、MegaETHメインネットは10msのリアルタイムブロック生成を目指している。これらのコンセンサスと技術の突破は取引のリアルタイム性を大幅に向上させるが、ブロックデータの同期とデコード能力には前例のない要求を突きつけている。

しかし、下流のデータインフラは依然としてバッチ処理ETLパイプラインに依存しており、データ遅延が避けられない。Duneを例に取ると、Solana上の契約インタラクションイベントデータは通常約5分の遅延があり、プロトコル層の集約データは1時間待つ必要がある。これは、ユーザーが400ms以内に確認できるはずのオンチェーン取引が、数百倍の遅延を経て分析ツールで可視化されることを意味し、リアルタイム取引アプリケーションにとってはほぼ受け入れがたい。

▲ Dune, Blockchain Freshness

データ供給側の課題に対処するため、一部のプラットフォームはストリーミングとリアルタイムアーキテクチャに移行している。The GraphはSubstreamsとFirehoseを利用してデータ遅延をほぼリアルタイムに圧縮している。NansenはClickHouseなどのストリーミング処理技術を導入し、Smart Alertsとリアルタイムダッシュボードで数十倍の性能向上を実現している。Pangeaはコミュニティノードから提供される計算、ストレージ、帯域幅を集約し、100ms未満の遅延でマーケットメイカー、量的アナリスト、中央限価注文簿（CLOB）などのB端にリアルタイムストリーミングデータを提供している。

▲ Chainspect

データ量が膨大であるだけでなく、オンチェーン取引は明らかに流量分布の不均一性を示している。過去1年間、Pumpfunの週次取引量は最低から最高まで約30倍の差があった。2024年、ミーム取引プラットフォームGMGNは4日間で6回のサーバー「過負荷」事故に見舞われ、基盤データベースをAWS Auroraからオープンソースの分散SQLデータベースTiDBに移行せざるを得なかった。移行後、システムの水平スケーラビリティと計算の弾力性が大幅に向上し、ビジネスの敏捷性が約30%向上し、取引のピーク時の圧力が大幅に緩和された。

▲ Dune, Pumpfun Weekly Volume

▲ Odaily, TiDBのWeb3サービスケース

マルチチェーンエコシステムはこの複雑性をさらに悪化させている。異なるパブリックチェーンはログフォーマット、イベント構造、取引フィールドにおいて差異があり、新しいチェーンが追加されるたびにカスタマイズされた解析ロジックが必要となり、データインフラの柔軟性とスケーラビリティが大きく試されている。そのため、一部のデータプロバイダーは「顧客優先」戦略を採用している：活発な取引活動がある場所に優先的にどのチェーンのサービスを接続するか、柔軟性とスケールの間でトレードオフを行っている。

高性能チェーンが普及する中で、データ処理が依然として固定間隔のバッチ処理ETL段階にとどまるなら、遅延の蓄積、デコードのボトルネック、クエリの遅延という困難に直面し、リアルタイム性、精緻さ、動的インタラクションのデータ消費要求を満たすことができなくなる。したがって、オンチェーンデータインフラはストリーミング増分処理とリアルタイム計算アーキテクチャにさらに進化し、負荷分散メカニズムと組み合わせて、暗号市場の周期的な取引ピークによる同時接続の圧力に対応する必要がある。これは単なる技術的な道筋の自然な延長ではなく、リアルタイムクエリの安定性を保証するための重要な要素であり、次世代のオンチェーンデータプラットフォームの競争において真の分水嶺を形成することになる。

速度は富：オンチェーンデータ競争のパラダイムシフト

オンチェーンデータの核心命題は「可視化」から「実行可能」に移行している。前回の周期では、Duneはオンチェーン分析の標準ツールであった。研究者や投資家の「理解できる」ニーズを満たし、人々はSQLグラフを使ってオンチェーンの物語をつなぎ合わせていた。

• GameFiやDeFiのプレイヤーはDuneを利用して資金の流入と流出を追跡し、金の収益率を計算し、市場の転換点でタイムリーに撤退していた。
• NFTプレイヤーはDuneを通じて取引量のトレンド、クジラの保有状況、分布特性を分析し、市場の熱度を予測していた。

しかし今周期では、ミームプレイヤーが最も活発な消費グループとなっている。彼らは現象的なアプリPump.funを推進し、累計収益は7億ドルに達し、前周期の消費級リーダーアプリOpenseaの総収入の2倍に近づいている。

ミームの競技場では、市場の時間感度が極限まで高められている。速度はもはや付加価値ではなく、利益と損失を決定する核心的な変数である。ボンディングカーブで価格設定された一次市場では、速度がコストとなる。トークン価格は買い需要に応じて指数関数的に上昇し、たとえ1分遅れたとしても、エントリーコストは数倍の差が生じる可能性がある。Multicoinの研究によれば、このゲームで最も利益を上げるプレイヤーは、通常10%のスリッページを支払って競合他社よりも3ポイント早くブロックに入る必要がある。富の効果と「一夜にして富を得る神話」がプレイヤーを秒単位のK線、同ブロック取引実行エンジン、ワンストップ意思決定パネルに追い立て、情報収集と注文速度を競わせている。

▲ Binance

Uniswapの手動取引時代、ユーザーは自らスリッページとガスを設定し、フロントエンドでは価格を確認できず、取引はまるで「宝くじを買う」ようだった；BananaGunスナイパーボット時代には、自動スナイピングとスリッページ技術により、リテールプレイヤーは科学者と同じスタートラインに立つことができた；PepeBoost時代には、ボットが最初にプール情報をプッシュすると同時に、前方の保有データも同期してプッシュされる；最終的に現在のGMGN時代に至り、K線情報、多次元データ分析、取引実行を統合した端末が構築され、ミーム取引の「Bloomberg Terminal」となっている。

取引ツールが進化するにつれて、実行のハードルは徐々に解消され、競争の最前線は避けられずデータそのものに移行している：誰がより早く、より正確に信号をキャッチできるかが、瞬時に変化する市場で取引の優位性を築き、ユーザーを助けることになる。

次元は優位性：K線の背後にある真実

ミームコインの本質は注意の金融化である。質の高い物語は持続的にブレークスルーを生み出し、注意を集め、価格と時価総額を押し上げる。ミームトレーダーにとって、リアルタイム性は確かに重要だが、大きな結果を得るためには、次の3つの質問に答えることがより重要である：このトークンの物語は何か、誰が注目しているか、そして注意は今後どのように持続的に拡大するか。これらはK線上に影を残すだけであり、真の推進力は多次元データに依存する------オフチェーンの世論、オンチェーンのアドレスと保有構造、そして両者の正確なマッピングである。

オンチェーン × オフチェーン：注意から取引へのクローズドループ

ユーザーはオフチェーンで注意を引き、オンチェーンで取引を完了し、両者のクローズドループデータがミーム取引の核心的な優位性となっている。

#物語の追跡と拡散チェーンの識別

Twitterなどのソーシャルプラットフォームでは、XHuntのような小さなツールがミームプレイヤーにプロジェクトのKOLのフォロワーリストを分析させ、プロジェクトの背後にいる関連者や潜在的な注意の拡散チェーンを判断するのに役立つ。6551 DEXは、Twitter、公式サイト、ツイートのコメント、発注履歴、KOLのフォローなどを集約し、トレーダーに対して完全で、世論のリアルタイム変化に応じたAIレポートを生成し、トレーダーが物語を正確にキャッチできるようにしている。

#感情指標の定量化

KaitoやCookie.funなどのInfofiツールはCrypto Twitterのコンテンツを集約し、世論分析を行い、Mindshare、Sentiment、Influenceの定量化指標を提供している。Cookie.funの例では、これらの2つの指標データを価格チャートに直接重ね合わせ、オフチェーンの感情を読み取れる「テクニカル指標」に変換している。

▲ Cookie.fun

#オンチェーンとオフチェーンは同等に重要

OKX DEXは製品上でVibes分析と市場を並列表示し、KOLのシグナルタイミング、主要関連KOL、Narrative Summary、総合スコアを集約し、オフチェーン情報の検索時間を短縮している。Narrative Summaryはすでにユーザーの反響が最も良いAI製品機能となっている。

水中データの表示：可視の帳簿を可用のアルファに変換する

従来の金融の注文フローデータは大手ブローカーに掌握されており、量的会社は取引戦略を最適化するために毎年数億ドルを支払ってデータを取得する必要がある。それに対して、Cryptoの取引帳簿は完全に公開されており、高価な情報を「オープンソース化」し、採掘を待つ露天鉱山を形成している。

水中データの価値は、可視の取引から不可視の意図を抽出することにある。これには資金の流れと役割のプロファイリングが含まれる------大口が建玉を構築するか、手がかりを配布するか、KOLのサブアカウントアドレス、資金の集中または分散、バンドル取引（bundles）や異常な資金の流れ；また、アドレスのプロファイリングの連動も含まれる------各アドレスにスマートマネー、KOL/VC、開発者、フィッシング、マウス取引などのラベルを付け、オフチェーンのアイデンティティと結びつけ、オンチェーンとオフチェーンのデータを連携させる。

これらの信号は一般のユーザーには気づかれにくいが、短期的な市場の動向に大きな影響を与えることができる。リアルタイムでアドレスラベル、保有特性、バンドル取引を解析することで、取引支援ツールは「水面下」のゲームの動向を明らかにし、トレーダーが秒単位の市場でリスクを回避し、アルファを探す手助けをしている。

例えば、GMGNはオンチェーンのリアルタイム取引とトークン契約データの集合の上に、さらにスマートマネー、KOL/VCアドレス、開発者ウォレット、マウス取引、フィッシングアドレス、バンドル取引などのラベル分析を統合し、オンチェーンアドレスとソーシャルメディアアカウントをマッピングし、資金の流れ、リスク信号、価格行動を秒単位で整合させ、ユーザーがより迅速にエントリーとリスク回避の判断を行えるようにしている。

▲ GMGN

AI駆動の実行可能な信号：情報から利益へ

「次のAIは、ツールを売るのではなく、利益を売る。」 ------ セコイアキャピタル

この判断はCrypto Tradingの分野でも同様に成立する。データの速度と次元が基準を満たした後、次の競争目標はデータ意思決定の段階で、多次元の複雑なデータを直接実行可能な取引信号に変換できるかどうかである。データ意思決定の評価基準は、速さ、自動化、超過利益率の3点に集約できる。

速さ：AIの能力が進化するにつれて、自然言語とマルチモーダルLLMの利点がここで徐々に発揮される。彼らは膨大なデータを統合し理解するだけでなく、データ間に意味的な関連を構築し、自動的に意思決定的な結論を抽出することができる。オンチェーンの高強度、低取引深度の取引環境では、各信号は非常に短い有効性と資金容量を持ち、速度は信号がもたらす利益率に直接影響を与える。

自動化：人間は24時間取引を監視することはできないが、AIはできる。例えば、ユーザーはSenpiプラットフォームでエージェントに利益確定と損切りを伴うコピー取引の条件を指示することができる。これには、AIがバックエンドでリアルタイムにデータをポーリングまたは監視し、推奨信号を監視した際に自動的に意思決定を行う必要がある。

利益率：最終的に、どんな取引信号の有効性も、それが持続的に超過リターンをもたらすかどうかに依存する。AIはオンチェーン信号を十分に理解するだけでなく、リスク管理と組み合わせて、高いボラティリティの環境下でリスク対リターンを最大限に高める必要がある。例えば、スリッページ損失、実行遅延などのオンチェーン特有の利益率に影響を与える要因を考慮に入れる。

この能力はデータプラットフォームのビジネスロジックを再構築している：データアクセス権を売ることから、利益駆動信号を売ることへ。次世代ツールの競争焦点はもはやデータのカバレッジではなく、信号の実行可能性------「洞察」から「実行」への最後の1マイルを本当に完了できるかどうかである。

いくつかの新興プロジェクトはこの方向を探求し始めている。例えば、TruenorthはAI駆動の発見エンジンとして、「意思決定実行率」を情報の有効性評価に組み込み、強化学習を通じて結果出力を最適化し、無効なノイズを最小限に抑え、ユーザーが直接注文に向けた実行可能な情報フローを構築するのを助けている。

▲ Truenorth

AIが実行可能な信号を生成する上で大きな潜在能力を持っている一方で、複数の課題にも直面している。

幻覚：オンチェーンデータは高度に異種であり、ノイズが多いため、LLMが自然言語クエリやマルチモーダル信号を解析する際に「幻覚」や過剰適合が発生し、信号の利益率と正確性に影響を与えることがある。例えば、同名のトークンが複数ある場合、AIはしばしばCTティッカーに対応する契約アドレスを見つけられない。また、多くのAI信号製品において、CT内でのAIに関する議論がSleepless AIに向けられることがよくある。

信号の寿命：取引環境は瞬時に変化する。どんな遅延も利益を侵食するため、AIは非常に短い時間内にデータの抽出、推論、実行を完了する必要がある。最もシンプルなコピー取引戦略でさえ、スマートマネーを追跡しなければ、利益は正から負に転じることがある。

リスク管理：高ボラティリティのシナリオでは、AIが連続してオンチェーンで失敗したり、スリッページが大きすぎたりすると、超過利益をもたらすどころか、数分で全ての元本を消耗してしまう可能性がある。

したがって、速度と正確性の間でバランスを見つけ、強化学習、転移学習、シミュレーションバックテストなどのメカニズムを通じてエラー率を低下させることが、AIがこの分野で実現するための競争点となる。

上に行くか下に行くか？データダッシュボードの生存選択

AIが直接実行可能な信号を生成し、さらには注文を補助できるようになるにつれて、単にデータを集約する「軽中間層アプリケーション」は生存危機に直面している。オンチェーンデータをつなぎ合わせてダッシュボードツールを作るにせよ、集約の上に実行ロジックを重ねた取引ボットにせよ、本質的には持続可能な防御壁が不足している。過去には、このようなツールは利便性やユーザーの心の中（例えば、ユーザーがDexscreenerでトークンのCTO状況を確認する習慣）によって成り立っていたが、今や同じデータが複数の場所で入手可能になり、実行エンジンが商品化され、AIが同じデータ上で意思決定信号を生成し、実行をトリガーできるようになると、それらの競争力は急速に希薄化している。

今後、高効率のオンチェーン実行エンジンは成熟を続け、取引のハードルをさらに下げるだろう。このトレンドの中で、データプロバイダーは選択を迫られる：下に行くか、より速いデータ取得と処理インフラを深耕するか；上に行くか、アプリケーション層に拡張し、ユーザーシナリオと消費フローを直接掌握するか。中間に挟まれ、単にデータを集約し軽量にパッケージ化するモデルは、生存空間が持続的に圧縮されることになる。

下に行くことは、インフラの防御壁を構築することを意味する。Hubble AIは取引製品の開発過程で、単にTGボットに依存するだけでは長期的な優位性を形成できないことに気づき、上流のデータ処理に移行し、「Crypto Databricks」の構築に取り組んでいる。Solanaのデータ処理速度を極限まで高めた後、Hubble AIはデータ処理からデータ研究の統合プラットフォームへと移行し、バリューチェーンの上流で位置を占め、アメリカの「金融のオンチェーン」物語とオンチェーンAIエージェントアプリケーションのデータニーズに基盤を提供している。

上に行くことは、アプリケーションシナリオに拡張し、エンドユーザーをロックオンすることを意味する。Space and Timeは当初、ミリ秒レベルのSQLインデックスとオラクルプッシュに特化していたが、最近ではC端の消費シナリオを探求し、Ethereum上でDream.Spaceという「バイブコーディング」製品を発表した。ユーザーは自然言語でスマートコントラクトを記述したり、データ分析ダッシュボードを生成したりできる。この転換は、同社のデータサービスの呼び出し頻度を高めるだけでなく、エンドユーザーとの直接的な粘着性を生み出している。

このように、中間に挟まれ、単にデータインターフェースを販売する役割は生存空間を失いつつある。今後のB2B2Cデータ競争は、2つのタイプのプレイヤーによって主導されることになる：一つは基盤パイプラインを掌握し、「オンチェーンの水道光熱」のインフラ型企業；もう一つはユーザーの意思決定シナリオに近づき、データをアプリケーション体験に変換するプラットフォームである。

小結

ミームの狂潮、高性能パブリックチェーンの爆発、AIの商業化の三重共鳴の中で、オンチェーンデータ競争は構造的な転換を迎えている。取引速度、データ次元、実行信号の進化により、「見えるグラフ」はもはや核心的な競争力ではなく、真の防御壁は「ユーザーに利益をもたらす実行可能な信号」と「それを支える基盤データ能力」にシフトしている。

今後2～3年、暗号データ領域で最も魅力的な起業機会は、Web2レベルの基盤インフラの成熟度とWeb3オンチェーンネイティブの実行モデルの交差点に現れるだろう。BTC/ETHなどの大規模トークンのデータは高度に標準化されており、特徴が従来の金融先物製品に近く、徐々に従来の金融機関や一部のWeb2フィンテックプラットフォームにデータカバレッジの範囲に取り込まれている。

逆に、ミームコインやロングテールのオンチェーン資産のデータは、非常に高い非標準性と断片化の特徴を示している------コミュニティの物語、オンチェーンの世論からクロスチェーンの流動性まで、これらの情報はオンチェーンのアドレスプロファイリング、オフチェーンのソーシャルシグナル、さらには秒単位の取引実行と組み合わせて解釈する必要がある。まさにこの違いの中で、ロングテール資産とミームデータの処理と取引のクローズドループが、暗号ネイティブの起業家にとって独自の機会ウィンドウを形成している。

私たちは、以下の2つの方向で長期的に深耕するプロジェクトに期待している：

上流インフラ------ Web2の巨人に匹敵する処理能力を持つストリーミングデータパイプライン、超低遅延インデックス、クロスチェーンの統一解析フレームワークを持つオンチェーンデータ企業。このようなプロジェクトはWeb3版のDatabricks/AWSとなる可能性があり、ユーザーが徐々にオンチェーンに移行するにつれて、取引量は数量的に増加し、B2B2Cモデルは長期的な複利価値を持つ。

下流実行プラットフォーム------ 多次元データ、AIエージェント、シームレスな取引実行を統合したアプリケーション。オンチェーン/オフチェーンの断片的な信号を直接実行可能な取引に変換することで、このような製品はCryptoネイティブのBloomberg Terminalとなる潜在能力を持ち、そのビジネスモデルはデータアクセス料に依存するのではなく、超過利益と信号提供によって収益化される。

私たちは、この2つのタイプのプレイヤーが次世代の暗号データ競争を主導し、持続可能な競争優位性を構築すると考えている。

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