現時点で、ほとんどのDAOやオンチェーン資産管理プロトコルのガバナンスモデルは、実際にはかなりシンプルで粗雑です。つまり、提案、投票、そして完成です。 しかし問題は、投票に使われるデータの質が不均一であり、決定が実施された後は誰もその影響を追跡しないことです。 その結果、ガバナンスはますます非効率化し、時には「ゴミが入っては出る」という悪循環に陥ることもあります。

実際、オラクルの役割は誰の想像もはるかに超えています。 単にデータを提供するだけでなく、徐々にオンチェーンガバナンスの中核インフラへと進化し、意思決定プロセス全体に積極的に参加し、強化しています。

実際のシーンを見てみましょう。 例えば、数億ドル規模の資産が運用されているDAOの金庫があり、ポートフォリオ調整に関する提案が目の前にあるとしましょう。 通常のプロセスは何でしょうか? コミュニティは情報の非対称性に投票しなければならず、ほとんどの人は調整後リスクがどれほどになるのか理解していません。 しかし、検証可能なデータ層にアクセスしたらどうでしょうか?

提案前に、コミュニティはこのシステムを直接呼び出し、チェーン全体の過去のデータ(収入の変化、リスク上限の所在)、そして最終的にノードのコンセンサス署名を含む分析レポートをシミュレートできます。 投票には事実に基づくものがあり、盲目ではありません。

提案が可決されると、システムは自動的に実行プロセスを監視します。 受託者やスマートコントラクトは投票決議に従って厳格に行動しますか? 資産配分比率は正しいのでしょうか? リスクは超過していますか? 逸脱したらすぐに警告が出ます。

独立した業績監査報告書を発行する前に一定期間待つべきです。 この決定の実際の影響は明らかです。 ファンドマネージャーや出資者の業績のフォローアップ評価や、次の投資方向の計画はデータによって支えられています。

これにより、データ駆動型の意思決定を信頼し、プロセスの監視、結果の検証に至るまで、完全なガバナンスクローズドループが生まれます。 従来の投票は真のデータ駆動型インテリジェントガバナンスとなりました。