AIとブロックチェーンの融合について、多くの議論はモデルの賢さに焦点を当てているが、これは実は間違った問いである。本当に詰まるところは次の点だ：訓練データの出所は信頼できるのか？改ざんされていないのか？問題が起きた場合、誰が責任を取るのか？

データソースが信用できなくなった場合、最も性能の高いモデルであっても誤情報をよりリアルにパッケージ化しているだけに過ぎない。

最近、深く考える価値のあるアイデアに気づいた——本質的には「基礎的だが上限を決定する」インフラを構築することだ：データの保存、流通、利用可能性をすべて検証可能、証明可能、追跡可能にする。言い換えれば、「データが改ざんされていない」ことは空言ではなく、暗号学的証拠によって裏付けられた事実となる。

もしあなたがAI+ブロックチェーンのプロジェクトを評価するなら、まず次の3つの問題を明確にすべきだ：

**第一、データはどこにあるのか？**
**第二、それが改ざんされていないことをどう証明するのか？**
**第三、万一問題が起きた場合、誰が責任を取るのか？**

この3点を徹底的に説明できるプロジェクトこそ、持続可能なエコシステムのストーリーを語る土台を持っている。流行の熱狂に乗るよりも、「データの信頼性を保証するチェーン」をしっかり築くことが先決だ。