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このページでは、あなたの役割に基づいて最適な学習パスとドキュメントのエントリーポイントをすばやく見つけることができます。
どれを選ぶか迷っていますか? ChainStream をすぐに体験したい場合は、クイックスタートから始めることをお勧めします。

クイック選択

主なニーズに基づいてパスを選択してください:
やりたいこと…推奨パス
トークンの価格や取引データを取得したいデータユーザー
オンチェーンデータに対して柔軟な分析クエリを実行したいGraphQL アナリスト
取引リスクの検出やアドレスの分析をしたいコンプライアンスユーザー
AI にオンチェーンデータをクエリさせたいAI ビルダー
CLI でスクリプト、CI/CD、AI エージェントワークフローを使いたいAI エージェント開発者

データユーザー

ユースケース

表示、分析、または取引判断のためにオンチェーンデータを取得する必要がある開発者。 典型的なシナリオ:
  • dApp でリアルタイムのトークン価格を表示する
  • マーケットダッシュボードやデータ分析ツールを構築する
  • 特定のウォレットのポジション変更を監視する
  • マーケットデータを取得する取引ボットを開発する
典型的なユーザー:
  • DeFi アプリケーション開発者
  • マーケットデータ表示プラットフォーム
  • オンチェーンデータアナリスト
  • 取引ボット開発者

推奨パス

1

データモデルの理解

データコンセプトを読んで、ChainStream のデータ構造を理解しましょう
2

Token API の呼び出し

Token API リファレンスを参照して、価格やトークン情報を取得しましょう
3

ハンズオン:価格アラート

価格アラートボットチュートリアルに従って、完全なアプリケーションを構築しましょう

コア機能

以下の機能を使用します:
  • リアルタイム価格データ(WebSocket プッシュ)
  • マルチチェーントークン情報クエリ
  • 取引・ポジションデータ
  • スマートマネーウォレット追跡
推定所要時間: 推奨パスの完了には約 1〜2 時間かかります

GraphQL アナリスト

ユースケース

柔軟で宣言的なクエリによりオンチェーン OLAP データの集計機能を必要とする開発者やアナリスト。 典型的なシナリオ:
  • 複数チェーンにまたがる DEX 取引パターンの分析
  • 集計されたオンチェーン指標を使ったカスタムダッシュボードの構築
  • トークン保有者の分布やウォレット PnL のクエリ
  • 取引、送金、プールに対するアドホック分析クエリの実行
典型的なユーザー:
  • オンチェーンデータアナリスト
  • クオンツリサーチャー
  • ダッシュボード・分析ツールビルダー
  • DeFi プロトコルチーム

推奨パス

1

GraphQL API の理解

GraphQL 概要を読んで、OLAP 分析 API を理解しましょう
2

最初のクエリを実行

GraphQL IDE を使って最初のクエリガイドに従いましょう
3

データキューブの探索

取引、送金、残高などをカバーする 12 のデータキューブについて学びましょう
4

クエリ例を試す

DEX 取引の例やその他のクエリ例を参照しましょう

コア機能

以下の機能を使用します:
  • 単一の GraphQL エンドポイントですべてのオンチェーンデータクエリ
  • DEX 取引、送金、残高、プール、OHLC、トークン指標にまたがる 12 のデータキューブ
  • 組み込み集計(count、sum、avg、min、max、uniq)
  • 柔軟なフィルタリング、ソート、ページネーション
  • テンプレートやコードエクスポート機能を備えたブラウザベースの GraphQL IDE
推定所要時間: 推奨パスの完了には約 1〜2 時間かかります

コンプライアンスユーザー

ユースケース

取引リスクの評価やアドレスセキュリティの分析が必要なチーム。 典型的なシナリオ:
  • ユーザーの入金が高リスクアドレスからのものかどうかを検出する
  • ウォレットアドレスの過去の行動を分析する
  • 取引リスク評価レポートを生成する
  • ビジネスシステムにリスク管理フローを統合する
典型的なユーザー:
  • 取引所コンプライアンスチーム
  • ウォレットセキュリティチーム
  • リスク管理システム開発者

推奨パス

1

KYT/KYA の理解

セキュリティコンプライアンス概要を読んで、リスク管理機能を理解しましょう
2

リスク評価 API の呼び出し

KYT API リファレンスを参照して、取引リスク評価インターフェースを理解しましょう
3

ハンズオン:入金リスク管理

入金リスク管理統合チュートリアルに従って、完全なフローを実装しましょう

コア機能

以下の機能を使用します:
  • KYT 取引リスク評価(リスクスコアとラベルを返却)
  • KYA アドレスプロファイリング(アドレスタイプ、過去の行動)
  • リスクラベルシステム(設定可能なリスクルール)
推定所要時間: 推奨パスの完了には約 2〜3 時間かかります

AI ビルダー

ユースケース

AI エージェントにオンチェーンデータのクエリと理解をさせたい開発者。 典型的なシナリオ:
  • Claude/GPT にオンチェーンデータに関する質問に回答させる
  • 暗号資産市場を理解する AI アシスタントを構築する
  • AI ワークフローにオンチェーンデータクエリを統合する
典型的なユーザー:
  • AI エージェント開発者
  • 自動取引システム開発者
  • LLM アプリケーション開発者
  • MCP 統合開発者

推奨パス

1

AI 機能の理解

AI インフラストラクチャ概要を読んで、MCP プロトコルを理解しましょう
2

MCP サーバーの設定

MCP セットアップガイドに従って統合を完了しましょう
3

ハンズオン:AI アシスタント

AI トレーディングアシスタントチュートリアルに従って、完全なアプリケーションを構築しましょう

コア機能

以下の機能を使用します:
  • MCP Server 統合(Claude Desktop やその他のクライアントをサポート)
  • AI フレンドリーなツールセット(構造化出力)
  • 自然言語クエリ(例:「過去 24 時間の ETH 価格をクエリ」)
推定所要時間: 推奨パスの完了には約 1〜2 時間かかります

AI エージェント開発者

ユースケース

CLI や Agent Skills を通じてデータアクセスと DeFi 実行の両方を必要とする AI エージェントを構築する開発者。 典型的なシナリオ:
  • オンチェーンデータのクエリと取引実行を行う AI エージェントを構築する
  • トークンリサーチとポートフォリオ管理を自動化する
  • ChainStream を CI/CD パイプラインに統合する
  • Cursor、Claude Code、Codex で Agent Skills を使用する
典型的なユーザー:
  • AI エージェント開発者
  • オンチェーンワークフローを自動化する DevOps エンジニア
  • Cursor / Claude Code パワーユーザー

推奨パス

1

CLI のインストール

CLI 概要を読み、npx @chainstream-io/cli login を実行しましょう
2

Agent Skills のインストール

お使いのプラットフォーム向けの Skills インストールガイドに従いましょう
3

データクエリの探索

トークンリサーチとウォレット分析のための chainstream-data skill を学びましょう
4

DeFi 実行(オプション)

スワップとトークン作成のための chainstream-defi skill を学びましょう

コア機能

以下の機能を使用します:
  • トークン、マーケット、ウォレット、DeFi 操作のための CLI コマンド
  • 構造化された AI ワークフローのための Agent Skills
  • シームレスなサブスクリプション管理のための x402 自動支払い
  • AI チャットアシスタントのための MCP Server 統合
推定所要時間: 推奨パスの完了には約 30〜60 分かかります

次のステップ

選択したパスに基づいて、対応するドキュメントモジュールに移動して学習を始めましょう。

データユーザー

データコンセプトから始める

GraphQL アナリスト

GraphQL API から始める

コンプライアンスユーザー

セキュリティコンプライアンスから始める

AI ビルダー

AI インフラストラクチャから始める

AI エージェント開発者

CLI と Agent Skills から始める