Solana バリデータおよび RPC の立ち上げ・運用が、専門的なコマンド操作なしに、自然言語の対話だけで完了
ELSOUL LABO B.V.（本社：オランダ・アムステルダム、代表取締役 CEO：川崎文武）および Validators DAO が開発・運用する SLV は、v0.10.0 をリリースしました。本リリースにより、Solana バリデータおよび RPC の立ち上げ・運用が、専門的なコマンド操作なしに、自然言語の対話だけで完了するようになります。
これまで、Solana バリデータの初期セットアップには、CLI の習熟、設定ファイルの手動編集、手順の記憶と判断を含め、数時間から数日を要していました。SLV v0.10.0 では、AI Agent との短い対話の中でデプロイが完了します。Solana ネットワークへの参入障壁を構造的に引き下げるリリースです。
誰にとって、何が変わるのか
新たに Solana バリデータを始める方にとって - これまで、Solana バリデータの立ち上げは高い技術的ハードルを伴う作業でした。どのコマンドをどの順序で実行するか、どの設定値が適切か、どのバージョンを使うべきか。これらの判断を一つでも誤れば、ネットワークへの参加すら安定しません。SLV v0.10.0 では、AI Agent がこれらの判断を正確に代行します。やりたいことを伝えるだけで、必要な手順が自動的に構成され、確認を経て実行されます。
すでに運用中のバリデータ事業者にとって - Solana では現在、v3 系へのアップグレードに伴い、頻繁なバージョン変更と切り戻しが求められています。この運用負荷は膨大であり、毎回の手順確認と実行に多くの時間がかかります。SLV v0.10.0 では、アップグレード、ダウングレード、再起動、アイデンティティ切り替えといった日常的な運用作業を、自然言語の対話で完結させることが可能になります。
Solana エコシステム全体にとって - Solana ネットワークの品質は、各バリデータの運用品質に直接依存します。参入障壁が高いままでは、運用者の多様性は限られ、ネットワーク全体の分散性と回復力が制約されます。運用基盤の品質を維持したまま参入障壁を下げることは、Solana エコシステムの健全な成長にとって不可欠な要素です。
CLI から AI Agent へ ― 技術的に何が変わったのか
SLV はこれまで CLI ツールとして提供されてきました。v0.10.0 では、この CLI 基盤はそのまま維持されつつ、AI Agent がその基盤をより正確に操作する仕組みが導入されました。
You: Deploy a mainnet Jito validator on 203.0.113.10
Agent: I'll set up a mainnet Jito validator. Let me walk you through...
運用者はコマンドを覚える必要も、設定ファイルを手動で編集する必要もありません。AI Agent が適切な手順を選択し、設定値を提案し、dry-run で確認した上で実行に移します。
重要なのは、これが汎用的な AI に Solana の運用を丸投げする仕組みではないという点です。
なぜ SLV の AI Agent Skills でなければ成立しないのか
汎用的な AI だけで Solana バリデータの運用を自動化しようとしても、安定しません。バリデータ運用には、バージョンごとの前提条件、ネットワーク構成の違い、障害時の切り戻し判断など、文書化されにくい勘所が数多く存在します。こうした知識が欠けた状態で AI に作業させれば、曖昧な手順が実行され、結果としてバリデータの評価低下やネットワーク品質の低下を招くリスクがあります。
SLV v0.10.0 が提供する AI Agent Skills は、SLV の開発・運用を通じて蓄積されてきた実運用の知識を、AI Agent が正確に参照できる形に体系化したものです。必要作業の CLI コマンドと Ansible Playbook の対応関係、推奨バージョン、安全な運用慣行、よくある落とし穴が網羅されています。
信頼が求められるバリデータ業務だからこそ、AI Agent が参照する基盤の精度が決定的に重要です。SLV は、この基盤そのものを提供します。
3つの実運用スキル
v0.10.0 では、以下の 3つの AI Agent Skills が公開されました。
slv-validator - メインネット・テストネットのバリデータをデプロイ・管理するスキルです。Jito、Agave、Firedancer の各構成に対応しています。
slv-rpc - RPC ノードのデプロイと管理に特化したスキルです。Standard、Index、Geyser gRPC の各構成をカバーしています。
slv-grpc-geyser - gRPC Geyser ストリーミングのデプロイと管理を行うスキルです。Yellowstone および Richat に対応しています。
各スキルには、運用知識を網羅した SKILL.md、対話型デプロイフローを定義した AGENT.md、前提環境の自動インストールスクリプト、サンプルインベントリファイルが含まれます。
スキルはプレーンな Markdown と Ansible で構成されており、特定の AI Agent へのロックインはありません。OpenClaw、Claude Code、Codex、Cursor、Windsurf など、任意の AI コーディングエージェントから利用できます。AI Agent を使わず、Ansible Playbook を直接実行することも可能です。
ClawHub Skills: https://clawhub.ai/skills?sort=downloads&q=slv
Firedancer フルサポート
v0.10.0 では、Firedancer への対応が大幅に拡充されました。firedancer-agave および firedancer-jito のバリデータタイプに正式対応し、パラメータ化されたコンフィグテンプレート（hugepage、ポート、アイデンティティ）、firedancer.service によるサービス管理、デプロイ時の hugetlbfs クリーンアップが実装されています。Firedancer は Solana の次世代バリデータクライアントとして注目されており、SLV からフルサポートされることで、より多くの運用者が Firedancer を選択肢に加えやすくなります。
安全性の設計 ― dry-run ファースト
AI Agent が操作を実行する際、SLV は常に dry-run（--check モード）を先に提案します。変更内容を事前に確認し、運用者が承認した上で実行に移る設計です。
なお、AI Agent はプロンプトの内容や指示の与え方によって動作が変わります。SLV が提供するスキルは正確な運用基盤を AI Agent に与えるものですが、最終的な実行判断と結果に対する責任は、運用者自身にあります。これは従来の CLI 運用と同様であり、ツールの形態が変わっても、運用責任の所在は変わりません。
WBSO 5年連続承認 ― 研究と実装の循環が生んだ成果
ELSOUL LABO は、オランダ政府の研究開発支援制度 WBSO において 2022 年から 5 年連続で承認を受けています。2026 年に承認された研究開発プロジェクトには「バリデータ配置および運用オーケストレーションの自動化に関する研究開発」が含まれており、SLV v0.10.0 の AI Agent Skills は、この研究テーマが実装として結実したものです。
ELSOUL LABO の研究開発は、現実世界の実装や運用から切り離されていません。研究の仮説は実装として形になり、運用の制約下で検証され、そこで得られた課題が次の研究に取り込まれます。SLV v0.10.0 は、この循環の成果として生まれました。
今後の展望
SLV は今後、MCP（Model Context Protocol）との連携によるさらなる精度向上と、より高度な自動化を追求していきます。
AI Agent によるバリデータ運用は、始まったばかりです。現時点でもデプロイから日常運用まで自然言語で完結する環境が整いましたが、MCP との連携により、さらに高度な自動化が可能になります。たとえば自動フェイルオーバーのような、手順が長く、かつ失敗の許されない作業も、MCP を通じて AI Agent がより正確に実行できる環境を整えていきます。モニタリングデータに基づく判断、複数ノードの統合的なオーケストレーションなど、運用の信頼性をさらに高める可能性が控えています。
SLV が提供するのは、この進化を支える信頼の基盤です。曖昧な AI 活用ではなく、正確な運用知識に裏打ちされた AI Agent との協調。Solana の運用品質を構造的に支え、誰もが同じ前提条件で参加できる環境を作るための基盤として、SLV は進化を続けます。
リンク一覧
- SLV Website: https://slv.dev/ja
- SLV GitHub: https://github.com/ValidatorsDAO/slv
- ClawHub Skills: https://clawhub.ai/skills?sort=downloads&q=slv
- Validators DAO 公式 Discord: https://discord.gg/C7ZQSrCkYR
- ERPC 公式 Website: https://erpc.global/ja
公式フェイスブックページ