最も一般的な例を挙げると、GPTを使って財務データ分析、産業機器の監視、医療文書の分類を行うと、大部分の出力結果は、質問に対して無関係であったり、プロンプトを必死に調整し続けなければならなくなります。最終的には、GPTがあなたが求めているものを理解しているのかどうかも分からなくなってしまいます。

もちろん、多くの人が言いたいのは、AIモデルは訓練を続けるプロセスではないかということです。十分なデータを与えれば、彼はあなたが考えていることを理解し、あなたが求めるものを提供するはずです。しかし、実際にはそうではありません。個人にとって最も理想的な方法は、自分専用のAIモデルを作成し、自分のデータを理解し、自分のビジネスに適応させることです。

しかし、実際に直面する問題は次々とやってきます。これらを実現するための前提は、大量のデータ、モデルをトレーニングする人、そして最も重要なのはモデルを実行するためのインフラストラクチャが必要であり、基本的に90%の人を退かせることができます。

1️⃣ヒント呼び出しインターフェース
任意のデプロイ済みのSLM（Specialized Language Model）には、/v1/completionsインターフェースを介して直接アクセスできます。

適応範囲は非常に広い：AIボット、オンチェーン推論、さらにはゲームスクリプトにも使用できます。

2️⃣モデル管理インターフェース
/v1/modelsを通じて、あなた自身がトレーニングしたものや他の人が共有したものを含むすべての既製モデルを呼び出すことができます。
詳細情報を見たいですか？ /model/info を使用すれば、価格、推論モード、アクセス権グループなどの設定パラメータを確認できます。さらに、team_id 管理もサポートしており、OpenAI ツールとの互換性があり、アクセス権に基づいてグループ化できますので、チーム協力と権限管理に非常に適しています。

3️⃣ Expense & Expense Tracking(経費と経費追跡)
ブロックチェーン上の呼び出しモデルは無料ではありませんが、重要なのはそのお金がどこに行ったのかです。
OpenLedgerは完全に透明な追跡メカニズムを提供します：
毎回の呼び出しによって発生する費用は、2つのタイプの人々に自動的に配分されます：1つはデータを提供する人、もう1つはこのモデルを訓練し、オンラインにする人です。
/spend/logs を使って、誰がどのモデルをいつ、いくら支払ったのかを確認できます。
ユーザー ID、リクエスト ID、API キー、期間でフィルタリングすることで、全プロセスのブロックチェーン上の透明性を実現できます。

個人的には、これが「AI経済」の正しい開き方だと思います。大規模モデルの時代には、単に推論の効果を巻き込むだけでは意味がありません。システムにとって重要なのは、分配ができ、トレーサビリティがあり、稼働でき、データ生産性を活用できることです。これがAI経済の核心です。少なくとも現在、OpenLedgerが進んでいる道は、「モデルの調整」から「モデルの構築 + 収益分配 + データの所有権」というブロックチェーン上の経済活動への移行です。ユーザーも開発者も、何らかの利益を得ることができます。