オンチェーンで長く活動すればするほど、あなたはある痛い現実に気づくでしょう：DeFiプロジェクトの崩壊は、契約に欠陥があるからではなく、データに問題があるからです。

価格のフィードが遅れると、清算が突破される。乱数を偽造すれば、公平性が完全に崩壊する。オフチェーンのデータが改ざんされれば、どんなに巧妙な経済モデルも救えない。予言機のこの分野はすでに完全に理解されていると思われるかもしれませんが、正直なところ、根本的な問題は一度も本質的に解決されていません。

これが私が最近APROを研究している理由です。大きなストーリーに惹かれたわけではなく、「データの信頼性」という点で、明らかにエンジニアリングの実践に偏ったアプローチを取っているからです。純粋なマーケティングではありません。

従来の予言機には二つの道があります：ノード数を増やして安全性を高めるか、経済的インセンティブを用いてノードに悪事をさせないかです。合理的に思えますが、実際には天井があります。クロスチェーン決済、現実資産、ゲームの状態、オフチェーンの行動といった複雑なシナリオになると、このロジックは機能しなくなります。

一方、APROはより根本的な問いを投げかけます：データ自体が汚染される可能性があるなら、そのデータを検証する仕組みはもっと「賢く」できないのか？答えは、AI検証メカニズムを予言機システムに組み込むことです。これは概念を煽るためではなく、非常に実用的な技術的選択です。別の角度から言えば、「誰かが見積もりを出しているか」だけを見るのではなく、「このデータは過去に合理的だったか」も同時に判断するのです。