透明，比正確さよりも重要。

多くの評価システムの問題は、「正確に計算できるかどうか」ではなく、
そもそも「どうやって結論を導き出しているのか」がわからないことにある。
ブラックボックスが存在すれば、信頼はただの後押しに過ぎず、理解にはつながらない。

@bluwhaleai の Whale Score は、別のアプローチを取っている。
それは、単一のスコアを提供するのではなく、
スコアの構成要素を分解して示す：
構成の次元はどこにあるのか、過去の変化はどうか、百分位はどこに位置しているのか。

あなたはその重み付けの設計に同意しなくてもよい、
ある指標が過大評価されていると疑問を持ってもよい、
しかし少なくとも次のことは明確になる：
何を見ているのか、何を無視しているのか、何に偏っているのか。

この「議論の余地があること自体」が、信頼の基盤となる。
すべての人が同意することを求めるのではなく、異なる判断が同じ見える事実に基づいていることを許容する。

チェーン上の金融において、
透明性は付加的な要素ではなく、
信用の成立条件そのものである。

Bluwhale は、評価を「権威ある結論」から、
「理解可能な判断過程」へと引き戻している。
この一歩は、おそらくモデルをさらに5%調整するよりも重要だ。