僕には友人がいるのだが、そのDeFiプロジェクトは非常に不幸な死に方をした——価格データの遅延が3秒あり、それを套利ロボットに一目見られただけで爆破的に清算された。さらに、あるブロックチェーンゲームのプロジェクトでは、乱数生成アルゴリズムが解析され、レアアイテムがスタジオによって大量に刷り出されて崩壊した事例も見た。これらの話はすべて、致命的な問題を指している：ブロックチェーンはコードの完璧な実行を保証できるが、もし入力されるデータ自体が腐っていれば、すべて無意味になる。

データの誤りが数千万ドルの清算を引き起こす可能性のある業界において、これは小さな問題ではない。

最近、APROというプロジェクトを研究していて、突然理解した——予言機（オラクル）における戦いは、もはや「誰が速いか」から「誰が賢いか」への進化を遂げている。

**データパイプラインからスマート翻訳へ**

従来の予言機は実質的に単なる配達係だった。A地点に数字があり、B地点のコントラクトがそれを必要とする場合、予言機はそれを運ぶ役割を果たすだけで、その数字が本物か偽物かは予言機の仕事ではない。このロジックは初期段階では十分だった——価格データはただの数字で、特に複雑なことはなかった。

しかし今は違う。私たちは不動産をオンチェーン化し、債券をオンチェーン化し、サプライチェーンのデータもオンチェーン化したい。そうなると、「運搬人」の役割はボトルネックになる。

APROのアイデアは面白い。彼らは運搬速度をさらに強化するのではなく、データをオンチェーン化する前に「理解層」を挿入した。

不動産のオンチェーン化を例にとると、APROのAIエンジンは所有権証明書の数字をそのままコピーするのではなく、次の3つのことを行う：第一に、所有権書類の法律条項を徹底的に読み解く；第二に、政府の登記システムの電子記録を横断的に検証する；第三に、所有権が本当に明確か、隠れた抵当がないかを自己判断する。言い換えれば、現実世界のロジックを「翻訳」して、ブロックチェーンが理解できる形式に変換している。

これはもはや単なるデータパイプラインではなく、業界に詳しい翻訳者の役割を果たしている。

**二重の保険設計がかなり攻めている**

最も感心したのは、APROの「二重検証」メカニズムだ。単純なAIモデルは結局ブラックボックスだ。もし学習がおかしくなったらどうするのか？だから、APROはAIによる審査のほかに、分散型の検証ネットワークも導入している。

簡単に言えば、まずAIがデータを通過させて明らかな問題がないか確認し、その後、分散された検証者に再度チェックさせる。経済的インセンティブを用いて真剣に検証させる仕組みだ。機械の効率と人間の知恵の両方を兼ね備えている。

この組み合わせは非常に面白い。これは、実際のジレンマを解決している：純粋な中央集権的審査は効率的だが不正操作のリスクがある；一方、純粋な分散検証は民主的だが遅すぎる。APROはこの両者の長所を巧みに融合させている。

**なぜ今になってこの問題が重視されるのか**

正直なところ、初期の頃はみんな取引量やユーザー数を競っていて、「基盤インフラ」のデータ品質の問題にはあまり関心がなかった。DeFiの規模が拡大し、実資産を扱い始めると、ゴミデータの破壊力の大きさに気づいたのだ。

今振り返ると、予言機のこの分野の差別化はますます明確になっていく。ノードを増やして速度を競う方案は次第にコモディティ化していくだろう。本当に価値があるのは、現実世界を理解し、スマートな審査を行い、正確性と効率のバランスを取れる予言機だ。

APROはちょうどその方向性にあり、かつ比較的明確な思考を持っている——ブラックマジックに頼らず、AIと分散化の組み合わせを用いる。このアプローチは、現状の予言機の分野の中では一風変わった視点と言える。