業界は静かだが壊滅的な問題に直面している：信頼できるデータかどうかを検証できないという問題だ。機械学習からデジタル広告に至るまで、重要なシステムはその真正性を一度も確認できない情報の上に構築されている。解決策は、データの出所から検証可能であることを要求する。AIが信用判断、採用、医療診断を管理する世界では、リスクは指数関数的に増大する。驚くべきことに、AIプロジェクトの87%は生産段階に到達しないが、その原因はアルゴリズムではなく、これらのシステムに供給されるデータの質の低さにある。2000億ドルを動かす業界にとって、この数字は大きな失敗を意味している。この影響はAIを超えている。年間7500億ドルの市場規模を持つデジタル広告は、詐欺や不正確さにより投資の約3分の1を失っており、主な原因は取引の信頼性のある監査が不可能なことにある。Amazonのような巨大テクノロジー企業さえも、訓練データに偏見や差別的バイアスが含まれていることに気づき、数年の投資の後にプロジェクトを放棄せざるを得なかった。自動化されたシステムが重要な決定を下す際、その出所やデータの整合性を追跡・検証する方法はほとんど存在しない。## 重要産業における検証不能なデータの隠れたコスト不良なデータはアルゴリズムの誤りを引き起こすだけでなく、その欠陥を大規模に増幅させる。偏った、破損した、または不正確な情報で訓練されたモデルは、偶発的な誤りを犯すのではなく、体系的に偏見を再現し、悪化させる。Amazonの例はこの現実を示している。同社の採用支援ツールは差別を意図して設計されたわけではないが、歴史的に男性中心の採用記録に基づいて「学習」した結果、差別的な判断を下すようになった。根本的に汚染されたデータセットを超える高度なアルゴリズムは存在しない。この課題は単に誤ったデータにとどまらない。訓練データは、その出所、変更履歴、完全性の改変を追跡できる証跡を残さずに収集・処理されることが多い。これらのデータを用いて融資や診断、昇進を判断するシステムを訓練した場合、その出所や改変の有無を証明する手段はほとんど存在しない。## 暗号技術による信頼の基盤としての検証信頼できるAIを構築するには、どんな大規模なデータセンターや高速なプロセッサよりも、最初のバイトから真正性を検証できるデータが必要だ。Walrusはこれを実現し、エンドツーエンドのデータ検証を可能にしている。このモデルでは、各ファイルに唯一かつ検証可能な識別子が付与される。変更はすべて追跡可能な証跡に記録される。開発者は、データの出所、改変者、完全性を暗号的に証明できる。詐欺検知モデルの決定に対して規制当局が疑義を唱えた場合、blobの識別子（データから生成される一意のハッシュ）を提示し、その保存履歴を記録したSuiオブジェクトを示し、訓練データが改変されていないことを暗号的に証明できる。WalrusはSuiのスタックと連携し、チェーン上のプログラムを調整し、データが信頼でき、設計上検証可能な信頼の層を築く。これは善意に頼るのではなく、設計から信頼性を確保する。## 成功事例：AmazonからAlkimiへデジタル広告もまた、検証不能な情報によって壊滅的な打撃を受けている。7500億ドルの市場に投資する広告主は、不正確なレポート、体系的な詐欺、ボットによるインプレッションに直面している。取引は複数のプラットフォームに分散し、パフォーマンス測定システムは誇張された数字を報告することで利益を得ている。Alkimiは、すべてのデータを検証可能にすることで、プログラマブル広告の景観を再設計している。各インプレッション、オファー、取引は、Walrusに不変の記録として保存される。プラットフォームは、顧客の敏感なデータを暗号化し、正確性を暗号的に検証する照合を行うことで、データの信頼性が最優先される産業に最適なソリューションとなっている。## DeFiとAIにおける検証可能なデータの未来AdTechで始まったことは、応用範囲のごく一部にすぎない。AI開発者は、出所が暗号的に検証可能なデータセットを選択することで偏見を排除できる。DeFiプロトコルは、証明された収入を担保としてトークン化し、AdFiが証明された広告収入をプログラマブル資産に変換するのと同様に、検証済みデータを担保として活用できる。分散型データマーケットは、ユーザーが個人情報を収益化しつつ、暗号的に保証されたプライバシーを維持しながら繁栄できる。これらすべては、初めてデータに対して盲目的な信頼を必要としなくなるため可能となる。データは数学的に証明可能だ。WAL（執筆時0.09ドル）は、このエコシステムの経済的基盤を形成し、参加者にSuiネットワーク内のデータの完全性を維持するインセンティブを与える。## デフォルトで検証可能なデータの時代誤ったデータは、長い間産業全体を麻痺させてきた。信頼性の検証なしにデータの信頼性を保証できなければ、AIの信頼性のあるシステムや、詐欺を防ぎリアルタイムで悪意のある行為者を排除するDeFiプロトコルといった、今世紀が約束する革新に進むことはできない。Walrusは、この変革を可能にするインフラを構築している。データが生成された瞬間から検証可能なプラットフォーム上に構築することで、組織は最初から堅固で客観的な基盤の上にシステムを築くことができる。未来は、より高速や大規模になるのではなく、より検証可能なものになるだろう。
検証可能なデータ：Walrusが数兆ドルの品質危機を解決する方法
業界は静かだが壊滅的な問題に直面している：信頼できるデータかどうかを検証できないという問題だ。機械学習からデジタル広告に至るまで、重要なシステムはその真正性を一度も確認できない情報の上に構築されている。解決策は、データの出所から検証可能であることを要求する。
AIが信用判断、採用、医療診断を管理する世界では、リスクは指数関数的に増大する。驚くべきことに、AIプロジェクトの87%は生産段階に到達しないが、その原因はアルゴリズムではなく、これらのシステムに供給されるデータの質の低さにある。2000億ドルを動かす業界にとって、この数字は大きな失敗を意味している。
この影響はAIを超えている。年間7500億ドルの市場規模を持つデジタル広告は、詐欺や不正確さにより投資の約3分の1を失っており、主な原因は取引の信頼性のある監査が不可能なことにある。Amazonのような巨大テクノロジー企業さえも、訓練データに偏見や差別的バイアスが含まれていることに気づき、数年の投資の後にプロジェクトを放棄せざるを得なかった。自動化されたシステムが重要な決定を下す際、その出所やデータの整合性を追跡・検証する方法はほとんど存在しない。
重要産業における検証不能なデータの隠れたコスト
不良なデータはアルゴリズムの誤りを引き起こすだけでなく、その欠陥を大規模に増幅させる。偏った、破損した、または不正確な情報で訓練されたモデルは、偶発的な誤りを犯すのではなく、体系的に偏見を再現し、悪化させる。
Amazonの例はこの現実を示している。同社の採用支援ツールは差別を意図して設計されたわけではないが、歴史的に男性中心の採用記録に基づいて「学習」した結果、差別的な判断を下すようになった。根本的に汚染されたデータセットを超える高度なアルゴリズムは存在しない。
この課題は単に誤ったデータにとどまらない。訓練データは、その出所、変更履歴、完全性の改変を追跡できる証跡を残さずに収集・処理されることが多い。これらのデータを用いて融資や診断、昇進を判断するシステムを訓練した場合、その出所や改変の有無を証明する手段はほとんど存在しない。
暗号技術による信頼の基盤としての検証
信頼できるAIを構築するには、どんな大規模なデータセンターや高速なプロセッサよりも、最初のバイトから真正性を検証できるデータが必要だ。Walrusはこれを実現し、エンドツーエンドのデータ検証を可能にしている。
このモデルでは、各ファイルに唯一かつ検証可能な識別子が付与される。変更はすべて追跡可能な証跡に記録される。開発者は、データの出所、改変者、完全性を暗号的に証明できる。詐欺検知モデルの決定に対して規制当局が疑義を唱えた場合、blobの識別子（データから生成される一意のハッシュ）を提示し、その保存履歴を記録したSuiオブジェクトを示し、訓練データが改変されていないことを暗号的に証明できる。
WalrusはSuiのスタックと連携し、チェーン上のプログラムを調整し、データが信頼でき、設計上検証可能な信頼の層を築く。これは善意に頼るのではなく、設計から信頼性を確保する。
成功事例：AmazonからAlkimiへ
デジタル広告もまた、検証不能な情報によって壊滅的な打撃を受けている。7500億ドルの市場に投資する広告主は、不正確なレポート、体系的な詐欺、ボットによるインプレッションに直面している。取引は複数のプラットフォームに分散し、パフォーマンス測定システムは誇張された数字を報告することで利益を得ている。
Alkimiは、すべてのデータを検証可能にすることで、プログラマブル広告の景観を再設計している。各インプレッション、オファー、取引は、Walrusに不変の記録として保存される。プラットフォームは、顧客の敏感なデータを暗号化し、正確性を暗号的に検証する照合を行うことで、データの信頼性が最優先される産業に最適なソリューションとなっている。
DeFiとAIにおける検証可能なデータの未来
AdTechで始まったことは、応用範囲のごく一部にすぎない。AI開発者は、出所が暗号的に検証可能なデータセットを選択することで偏見を排除できる。DeFiプロトコルは、証明された収入を担保としてトークン化し、AdFiが証明された広告収入をプログラマブル資産に変換するのと同様に、検証済みデータを担保として活用できる。分散型データマーケットは、ユーザーが個人情報を収益化しつつ、暗号的に保証されたプライバシーを維持しながら繁栄できる。
これらすべては、初めてデータに対して盲目的な信頼を必要としなくなるため可能となる。データは数学的に証明可能だ。WAL（執筆時0.09ドル）は、このエコシステムの経済的基盤を形成し、参加者にSuiネットワーク内のデータの完全性を維持するインセンティブを与える。
デフォルトで検証可能なデータの時代
誤ったデータは、長い間産業全体を麻痺させてきた。信頼性の検証なしにデータの信頼性を保証できなければ、AIの信頼性のあるシステムや、詐欺を防ぎリアルタイムで悪意のある行為者を排除するDeFiプロトコルといった、今世紀が約束する革新に進むことはできない。
Walrusは、この変革を可能にするインフラを構築している。データが生成された瞬間から検証可能なプラットフォーム上に構築することで、組織は最初から堅固で客観的な基盤の上にシステムを築くことができる。未来は、より高速や大規模になるのではなく、より検証可能なものになるだろう。