一見すると、Ero、WRTH、TradeOS、そしてSmoothlyはほとんど互いに関係がないように見える。
人間の注意に関わる人もいる。
物理的な資産に注目する人もいる。
取引のためのAIを構築する人もいる。
人間のコミュニケーション能力とも関係があるものもある。
しかし、もっと深く見ると、すべてが同じパターンを示し始めていることがわかる。
AIには、信頼できる情報が必要だ。
そして私の見立てでは、そこでヴェローナのエコシステムはようやく面白くなり始める。
Ero by EarnOS → 検証済みの人間の活動
ブランドは、表示やクリックだけを必要としているわけではありません。
その背後に本物の人間がいることを、彼らは確信する必要があります。
Eroでは、ユーザーがさまざまな活動を行い、それが検証されて成功したときに報酬を得ることができます。
つまり、人間の注意が単なる数字から、背後に証拠のあるシグナルへと変わり始めます。
WRTH → 物理的な資産 + 検証可能な情報
物理的なコレクターズアイテムの場合は、問題は別です。
ソフトウェアはある商品を認識できますが、その商品の情報が本当に信頼できることを、どうやって知るのでしょうか？
WRTHはAIを使って、特定、価格設定、そして物理的な資産の管理を支援します。
ここでヴェローナのコンセプトが関係してきます。資産に関する重要な情報は、単に一方の主張に頼るよりも、より簡単に検証できるのです。
TradeOS → 人間の戦略がAIエージェントへ
市場は24/7で動く。
人間がずっとグラフの先を走り続けることなど不可能です。
TradeOSは、ユーザーが日常の言葉で取引戦略やアイデアを説明できるようにし、その内容を市場を監視・分析するのに役立つAIエージェントへと変換します。
言い換えれば、人間が意思決定するやり方は、ソフトウェアによって継続的に実行できるようになり得ます。
Smoothly → 検証された人間の能力が、AIの知能になる
この概念を、別の方向へスムーズに持ち込む。
コミュニケーション能力の高い人たちは、まず評価を受けます。
その検証済みのコミュニケーターが示す答えやコミュニケーションのスタイルが、その後AIエージェントを構築するために使われます。
つまりAIは、単に汎用的な答えを出すだけではありません。
そのAIの背後には、まず評価され、検証された人間の能力があります。
要するに：
Ero → 実際の人間の活動の証拠
WRTH → 物理的資産に関する証拠と情報
TradeOS → 人間の戦略がAIエージェントに変換される
Smoothly → 検証された人間の能力がAIの知能に変換される
4つの商品。
まったく異なる4つの市場。
しかし、よりはっきりしてきたのは一方向です：
ソフトウェアとAIが用いる情報を、より信頼できるものにします。
AIは、今後もさらに賢くなっていく可能性があります。
しかし、非常に賢いAIであっても、使っているデータがボットからのもの、偽のアクティビティ、検証されていない情報、あるいは証拠のないシグナルである場合は問題に直面します。
だからこそ私には、ヴェローナのエコシステムの発展が注目に値するものに見えます。
アプリが増えているからだけではありません。
とはいえ、その概念を実際の利用に適用し始めると、AIのための知性の層がどのようなものかが見えてくるため：
人間の活動、物理的な資産、市場の知性、そして人間の能力。
AIの未来は、より賢いモデルを作ることだけではないかもしれません。
おそらく最も重要な部分の一つは、次の一点を確実にすることです：
AIは、どの情報が本当に信頼に値するのかを知っています。