新メソッド群「Jet Analytics & Indexed RPC」の概要
今回追加されたメソッドは以下の7種類です。これらの機能は、すべてのERPC Solana RPCプランで追加契約なしに、既存のAPIキーとエンドポイントから利用できます。
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getTransactionsForAddress: 特定のアドレスに関連する過去のトランザクションを取得します。slot、blockTime、signature、statusなどの条件で絞り込みが可能です。
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getTransfersByAddress: 特定のオーナーアドレスによるSPL Token v1の転送データを取得します。送受信の方向、カウンターパーティ、ミント、量などの条件を指定できます。
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jetTopPrograms: 指定した時間範囲で呼び出し回数の多いプログラムをランキング形式で取得します。プログラムごとの呼び出し回数、エラー数、消費されたCompute Units(計算資源)を確認できます。
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jetProgramStats: 特定のプログラムIDについて、時間ごとの呼び出し回数、エラー数、消費されたCompute Unitsを時系列で取得します。DeFi、NFT、ゲームなどの分野で利用状況の分析に役立ちます。
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jetSlotStats: 単一または範囲指定したslot(Solanaブロックチェーンの時間の最小単位)におけるトランザクション数、投票トランザクション数、非投票トランザクション数、ブロックタイムを取得します。
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jetTpsTimeseries: 指定した時間範囲における、時間ごとのTotal TPS(1秒あたりのトランザクション数)と非投票TPSの推移を取得します。ネットワークの活動状況や負荷分析に活用できます。
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jetEpochSummary: 指定したepoch(一定期間)におけるslot数、非投票トランザクション数、投票トランザクション数、合計トランザクション数、プログラム呼び出し数などの集計データを取得します。
これらのメソッドは、ERPCダッシュボード内のドキュメントからすぐに試すことができ、リクエスト形式、パラメータ、レスポンス形式、利用上の注意点を確認しながら検証を進めることが可能です。

過去データ取得の強化がもたらすメリット
従来のSolana RPCでは、現在の状態や直近の情報の取得には優れていましたが、過去のトランザクション履歴、アドレスの活動状況、トークン転送、プログラムの実行状況といった過去データの取得には、専用のインデクサーやアーカイブノード、あるいは独自のデータベース構築が必要でした。これにより、開発者は過去データを持った状態でアプリケーション開発を始めるのが難しい状況にありました。
ERPCのJet Analytics & Indexed RPCは、Jetstreamer由来のself-hosted indexをSolana RPC基盤に組み込むことで、この課題を解決します。過去データの高速取得は、単に古い情報を参照するだけでなく、アプリケーション設計、分析精度、利用者体験、運用復旧のすべてに影響を与えます。
例えば、ウォレットやExplorerではアドレスごとの履歴表示、分析基盤では期間別のプログラム呼び出しやTPS(1秒あたりのトランザクション処理数)推移の把握、インデクサーやデータベースの障害時には欠落期間の補完が可能になります。
幅広い利用シーンと今後の展望
この新機能は、Explorer、ウォレット、インデクサー、分析基盤、監視システム、さらにはAIエージェントなど、Solanaエコシステム内の多様なアプリケーションやサービスでの利用が想定されています。
AIエージェントがSolana RPCからリアルタイムデータを取得し、Jet Analytics & Indexed RPCから過去のアクティビティ、トランザクション履歴、トークン転送、プログラム統計、TPSトレンドを取得することで、より文脈を考慮したレポート、監視、通知、調査、開発支援が可能になります。
ERPCは、Solana RPC、WebSocket、Geyser gRPC、Shredstreamといったリアルタイム配信機能に加え、今回のJet Analytics & Indexed RPCにより、過去データ、集計データ、分析データも同じSolana RPCの導線で扱えるようになりました。これにより、リアルタイムイベントの確認から過去期間の補完、監視基準の構築、プログラム活動分析までを一体的に組み合わせることが可能になります。
ELSOUL LABOは、オランダ政府の研究開発支援制度WBSOにおいて5年連続で承認を受けており、Solana RPCインフラ、バリデータ運用、リアルタイムデータ配信、過去データ取得、AIエージェントによる運用・開発支援の研究開発を継続しています。その成果は、ERPCを含む各種サービスに反映されています。
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本記事は、各社の公式発表および公開情報を基に、AI Workstyle Lab編集部が 事実確認・再構成を行い作成しています。一次情報の内容は編集部にて確認し、 CoWriter(AI自動生成システム)で速報性を高めつつ、最終的な編集プロセスを経て公開しています。
