最近いくつかのAI実行システムの推論ログを研究していると、面白い現象を発見しました。同じイベントに対して、モデルは異なる文脈で全くリバースの結論を導き出すことができるのです。最初はモデルのせいだと思いましたが、後になって問題はそこにないことに気付きました。真の問題は、入力された情報自体が推論することができないということです。

想像してみてください。一つの孤立した価格信号、一つの情報が不明瞭な取引記録、一つの不完全なオンチェーンイベント——これらは構造が欠けており、境界がなく、意味が混乱し、因果関係が断たれています。あなたは自動化システムにこれらの破片の情報に基づいて意思決定をさせようとしているのですか？それはまるで医者がぼやけたX線写真を基に手術をするようなもので、結果は想像に難くありません。

これが私がずっと言いたかったが言えなかったポイントです：**未来のブロックチェーン自動化の最大の敵は、データが足りないことではなく、データが推論できないことです。**

清算メカニズムを境界のない情報に基づいてトリガーすることはできません。
ガバナンスシステムを意味の混乱した信号に依存させて合意を判断させることはできません。
因果関係の連鎖が断たれている状況でエージェントにアクションを実行させてはいけません。

さて、問題が出ました。どう解決するのでしょうか？これが私が今APROというプロジェクトに注目している理由でもあります。その考え方は非常に明確です：チェーン上に「答え」を提供するのではなく、「推論可能な材料」を提供しています。

その条件分解モデルを見ると理解できる。コアの論理は、一つのイベントを線形で曖昧な情報から、複数の構造化されたデータ片に分解することだ。各片は以下の要件を満たしている：検証可能、再現可能、問いかけ可能、クロス確認可能、意味が統一されている、モデルに呼び出されることができる、論理推論に参加できる。

別の角度から言えば、情報はチェーンに入るその瞬間から「推論可能な形態」として設計される必要があります。これは単なる付加価値の最適化ではなく、チェーン上の自動化システムの基盤です。この基盤が整うと、後の決済、ガバナンス、エージェントの実行が真に安定して運用できるようになります。