Pantera Capital、YZi Lab、OKX Venturesなどの著名機関から支援を受けるaPrioriは、分散型取引の本質的価値観を再構築しています。創業チームはJump、Coinbase、Citadel Securities、dYdXなどの出身者で構成され、ネイティブなブロックチェーン技術とウォール街実務で培ったハイフリークエンシートレーディング（HFT）の知見を融合しています。高性能なパブリック・ブロックチェーン上で、aPrioriは次世代の取引執行インフラを構築し、DeFiに本格的な競争力を持つトレーディング技術を提供します。

aPrioriはオンチェーントレードのワークフローを抜本的に変革しています。AIを活用したDEXアグリゲーターと、MEV対応型のリクイディティステーキングモジュールを組み合わせることで、注文発注からマッチング、利回り獲得まで、オーダーライフサイクル全体を一貫して運用する持続可能な製品エコシステムを実現しています。

先週、AI主導のDEXアグリゲーター「Swapr」をリリースしたaPrioriチームは、現在、オンチェーントレーディングの“インテリジェントコア”、すなわちOrder Flow Segmentation（オーダーフローセグメンテーション）システムの開発に注力しています。このシステムは、行動タグ付け、ウォレットのクラスタリング、AI分析、オンチェーンフィードバックを組み合わせることで、各取引の処理を高度にインテリジェントかつ公平に行い、有害フロー（アービトラージによるスリッページ等の悪質行為）からユーザーを保護。必要とされる領域に流動性を適切に誘導します。これにより、取引全体がよりスマートに最適化され、オンチェーン市場の秩序と信頼性が一層高まります。

「あらゆる取引を把握することが、公平な執行の基盤である」

Order Flow Segmentationは、aPrioriが有する主要な技術革新の一つです。取引行動やウォレット履歴、市場反応を分析し、執行前の段階で当該取引が実需によるものか、あるいはアービトラージやサンドイッチ攻撃等の有害フローかを判断できます。従来は取引完了後のチェックが主流でしたが、本プロアクティブなフィルタリングはリスクを早期に遮断し、LPにとってより安全な対向者を提示するとともに、経路選択や執行の公平性を向上させます。

「テクノロジーとエコシステム──Monadが真価を発揮する時」

各パブリック・ブロックチェーンには独自のデータ特性があります。Solanaは高速なトランザクション処理や活発なユーザー基盤が強みですが、クローズドソースなスマートコントラクトが多く、モデル訓練に必要なデータ取得に制限があります。これに対しEthereumなどのEVMチェーンはデータのオープン性を持つ一方、スループット制約のため取引パターンが保守的となり、データ密度も限定的です。

Monadは、スピードと透明性の絶妙なバランスを実現します。Solana並みの高スループットや積極的な取引戦略に加え、EVMインフラ由来の可読性とオープン性を備えており、aPrioriが次世代オーダーフロー・インテリジェンスモデルを開発する上で、極めて有望なプラットフォームです。

「ユーザーデータは単なる参加記録ではなく、次世代のトレーディングAI育成に寄与する資産です」

Community Data Contribution Program：AIによる取引行動分析の精度向上を目的に、aPrioriはコミュニティ参加型のデータ提供プログラムを開始しました。数ステップの簡単な操作で、誰でもオンチェーン世界のモデル理解をより深めるために貢献できます。

• ウォレットの連携：主要ウォレットアドレスを紐付けして行動プロファイルを明確化。
• 対応ネットワーク：Ethereum、BNB Chain、Monad Testnet。
• ソーシャルアカウント連携：TwitterやDiscordなどを任意で追加し、本人確認の文脈情報を補強。
• チェックイン・タスク履歴管理：専用ダッシュボードでチェックイン履歴、取引活動、貢献度を一元管理。

これらのデータにより、同一ユーザーによる複数アドレスの識別、協調行動の判別、AIによる取引タイプの分類やリスク評価の精度向上が実現します。

「取引が有害フローかどうか、どのように判断するのか」

Swaprのコアエンジンでは、全トランザクションが執行前にAIリスクモデルによって評価されます。主な評価項目は以下の通りです。

• 取引要素：売買方向、トークンルーティング、ガス利用状況、手数料、スリッページ。
• アドレス履歴：取引頻度、過去の行動・傾向、資産移動履歴。
• 市場反応：取引成立後1秒～24時間の価格変動。
• 収益性：期間別の利益発生有無や、LPに悪影響を与える可能性。

このシステムは、情報非対称性を悪用したアービトラージやサンドイッチ攻撃といった有害フローを、個々の取引がシステム公平性に与える脅威度としてAI判定で検知します。

「最先端モデルは取引を理解してこそ価値がある──ただ複雑なだけでは意味がない」

aPrioriはマルチアルゴリズム戦略を導入し、従来型モデル（XGBoost、LightGBM）と時系列モデル（RNN、Transformer）を組み合わせています。前者は構造化データの解釈性に優れ、後者は時間軸での行動変化の把握に長けています。

Swaprは最終的にアンサンブルアーキテクチャを実装し、サブモデルが多様なデータや時間ウィンドウから学習します。統合スコアリングによって、高度な取引行動にも精度と堅牢性をもって対応できます。

「実際に取引の背後にいるのは誰か──アービトラージのために連携しているのか？」

アービトラージは一つのウォレットだけで行われることは稀で、通常は複数アドレスの協調的な動きが介在します。こうした類似行動グループをAIで割り出すことで、アービトラージ集団の動きを先読みし、集中的な有害フローによるLP被害を未然に防ぎます。

「AIをトレード執行の中枢に据える」

より豊富な学習データを活用することで、Swaprのオーダーフロー・インテリジェンスはDeFiルーティングにおける差別化要素となり、最適な価格提供だけでなく、リアルタイムの流動性管理やユーザー・LP双方の均衡ある保護を実現します。

創業者のRayは「真のDeFi執行エンジンは取引を解釈・評価し、システム自身を守る手段も有しています。Swaprを“思考する”取引エントリーポイントの先駆けにしたい」と語っています。

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