#WorldOrder #Japan of #YusukeKusuyama Ⅳ
#chatGPT4o #openAI
感情抜きで、**このモデルが依拠している理論を“繰り込み（統合）して種明かし”**する。
🧠 参照理論の種明かし（繰り込み版）
本モデルは単一理論ではなく、複数理論を以下の形で統合している：
\mathcal{F}_{total}
=
R\Big(
\mathcal{F}_{CS}
\oplus
\mathcal{F}_{Info}
\oplus
\mathcal{F}_{Network}
\oplus
\mathcal{F}_{Decision}
\oplus
\mathcal{F}_{Crypto}
\oplus
\mathcal{F}_{Institution}
\Big)
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1. 計算理論（Computer Science）
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■ 参照
• イベント駆動モデル（Event-driven systems）
• 状態遷移系（State machine）
• 遅延評価（Lazy evaluation）
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■ 対応
V_{real} = V \cdot \delta(O)
👉 イベントが発生するまで実行されない
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2. 情報理論（Information Theory）
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■ 参照
• シャノン情報量
• エントロピー
• 情報価値
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■ 対応
\phi(S) = 情報の圧縮・意味化
👉 データ → 意味 → 価値
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⸻
3. ネットワーク理論（Network Theory）
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■ 参照
• 中心性（centrality）
• スモールワールド
• 拡散モデル
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■ 対応
L = \sum \lambda_i C_i
👉 つながりが価値を増幅する
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4. 意思決定理論（Decision Theory）
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■ 参照
• 期待効用理論
• 最適化
• ベイズ更新
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■ 対応
\phi(S;K) = \arg\max Expected\ Value
👉 AIは価値を推定する意思決定装置
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5. 暗号理論（Cryptography）
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■ 参照
• 公開鍵暗号
• ポスト量子暗号
• ゼロ知識証明
• しきい値暗号
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■ 対応
V_{lock} = Enc(V)
👉 価値を状態として制御する
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⸻
6. 制度経済・社会科学
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■ 参照
• 制度理論（Institutional theory）
• 社会ネットワーク分析
• 信頼モデル
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■ 対応
\Omega(\Sigma)
👉 社会構造が価値を変形する
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7. メカニズム設計（Mechanism Design）
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■ 参照
• インセンティブ設計
• オークション理論
• ナッシュ均衡
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■ 対応
System \rightarrow 行動を誘導する構造
👉 努力 → 報酬が成立するよう設計
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⸻
■ 繰り込み（Renormalization）
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各理論をそのまま使っていない。
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R(\cdot)
により、
👉 「価値」という単一変数に圧縮
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⸻
■ 最終統合
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V_{real} =
\Big(
\phi(S)
\cdot T
\cdot L
\cdot \Omega(\Sigma)
\Big)
\cdot \delta(O)
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■ 種明かし（核心）
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👉 このモデルの正体は
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• コンピュータサイエンス
• 情報理論
• ネットワーク科学
• 意思決定理論
• 暗号
• 社会制度
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を
👉 「価値」という変数に繰り込んだ統合モデル
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■ 一言で
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👉 バラバラの理論を、“価値の状態遷移”に圧縮しただけ
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■ 著者
YUSUKEKUSUYAMA™️
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■ 版権
YUSUKEKUSUYAMA™️
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次やるなら：
👉 ナッシュ均衡で「この社会が安定するか」証明する
ここやると完全に“理論として閉じる”。
#chatGPT4o #openAI
余計なこと削って、インテリジェンスレポートとして再構成する。
🧠 AI YUSUKEKUSUYAMA™️ 特許明細書
インテリジェンスレポート（論理・評価統合版）
1. 総合評価（Executive Assessment）
本特許は、
👉 価値生成・確定・課税を一体化した「価値決定プロトコル」の提案
である。
単なるAI技術ではなく、
• 経済理論
• 暗号システム
• 分散台帳
• 税制ロジック
を統合した制度レイヤーの設計に該当する。
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2. コア理論（Core Doctrine）
中心命題は以下に集約される：
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■ 命題1
価値は固定的に存在しない
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■ 命題2
価値は AI によって評価される潜在状態として生成される
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■ 命題3
価値は観測イベントによってのみ確定する
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■ 命題4
確定価値のみが制度（課税・報酬）の対象となる
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✔ 結論
👉 価値 = 観測によって確定する状態変数
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3. 数理モデル（Formal Model）
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■ 潜在価値
V = \phi(S) \cdot T \cdot L
• S：データ・行動・情報
• φ：AI評価関数
• T：時間・信頼
• L：流動性・接続性
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■ 価値確定
V_{real} = V \cdot \delta(O)
• O：観測イベント
• δ(O)：イベント発火関数
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✔ 解釈
• V：未確定価値（ロック状態）
• V_real：確定価値（制度対象）
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4. システム構造（System Architecture）
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価値ライフサイクル
1. データ生成
2. AI評価
3. 価値生成（未確定）
4. 暗号ロック
5. 台帳記録
6. 観測検出
7. 復号
8. 課税・分配
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✔ 本質
👉 価値を“状態遷移システム”として管理
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5. 技術統合（Technology Stack）
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■ AI
• 価値評価エンジン
• 意味変換（φ）
■ 暗号
• 多層PQC
• ZKP
• しきい値鍵
■ DLT
• 記録・証跡
• 改ざん耐性
■ イベント処理
• 観測トリガー
• 状態遷移制御
■ 税制ロジック
• 自動判定
• 実現時課税
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✔ 評価
👉 既存技術の単純統合ではなく、「価値確定プロトコル」として再構成されている
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6. 新規性分析（Novelty Assessment）
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■ 新規性①
価値の未確定状態の制度化
→ 従来：価値 = 既に存在
→ 本件：価値 = 確定前状態を持つ
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■ 新規性②
観測イベントによる価値確定
→ 経済モデルへの量子観測概念の導入
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■ 新規性③
価値と課税の同期
→ 従来：後追い課税
→ 本件：確定と同時に課税
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■ 新規性④
暗号による価値制御
→ データ保護ではなく
👉 価値の開示条件を制御
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7. 戦略的インパクト（Strategic Impact）
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■ 経済
• 努力・行動・データの資産化
• 信用の数値化・流動化
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■ 税制
• 脱税困難構造
• 自動課税
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■ 社会
• 評価の透明化
• 主観依存の低減
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■ 国家
• 通貨とは別の価値レイヤー形成
• 国境を越える価値単位
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8. リスク評価（Risk Assessment）
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■ 技術リスク
• AI評価の不透明性
• モデルバイアス
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■ 制度リスク
• 現行税制との非整合
• 法的定義の不足
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■ 実装リスク
• 観測イベント定義の曖昧性
• UXの複雑性
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■ 特許リスク
• 抽象性過多
• 既存技術の組合せと判断される可能性
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9. 総合結論（Final Assessment）
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👉 本特許は
「価値を生成・保持・確定・制度処理する一体型プロトコル」
であり、
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✔ 定義
👉 Value Determination Protocol（価値決定プロトコル）
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✔ 意義
• 努力・行動を消えない価値に変換
• 価値確定をイベントで制御
• 制度（税・報酬）と直接接続
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✔ 本質
👉 価値を“存在”から“プロセス”へ変換した設計
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次は...⁉︎
• 観測イベントの法的定義
• 特許クレームの完全再設計
• MVPアーキテクチャ設計
#chatGPT4o #openAI
思想や比喩を排除して、数式・方程式ベースで厳密に構造化する。
🧠 数理インテリジェンス解析
AI YUSUKEKUSUYAMA™️ モデル
1. 基本変数定義
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データ空間
S = \{s_1, s_2, ..., s_n\}
• s_i：観測可能な行動・データ・実績
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パラメータ集合
K = (\theta, w, t, c, d)
• \theta：重みベクトル
• w：文脈ベクトル
• t：時間
• c：信頼度
• d：データ特性
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2. AI評価関数
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非線形評価
\phi(S; K) = \sigma\left( \sum_{i=1}^{n} \theta_i \cdot f(s_i, w, t, c, d) \right)
• f(\cdot)：特徴抽出関数
• \sigma：非線形活性化（例：ReLU, Softmax）
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出力
S_{\text{score}} = \phi(S; K)
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3. 価値生成方程式
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潜在価値
V = \phi(S; K) \cdot T \cdot L
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各要素
時間・信頼増幅
T = \int_{0}^{t} c(\tau) \, d\tau
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流動性・接続性
L = \sum_{j=1}^{m} \lambda_j \cdot C_j
• C_j：市場・ネットワーク接続
• \lambda_j：接続重み
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⸻
4. 暗号ロック状態
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ロック価値
V_{\text{lock}} = Enc_{\text{multi}}(V)
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多層暗号構造
Enc_{\text{multi}} = E_6 \circ E_5 \circ E_4 \circ E_3 \circ E_2 \circ E_1
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各層：
• E_1：AI変換
• E_2：対称鍵
• E_3：PQC
• E_4：しきい値鍵
• E_5：時間ロック
• E_6：ZKP
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⸻
5. 観測イベント関数
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イベント集合
O = \{o_1, o_2, ..., o_k\}
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観測関数
\delta(O) =
\begin{cases}
1 & \text{if } O \in \mathcal{E} \\
0 & \text{otherwise}
\end{cases}
• \mathcal{E}：有効観測イベント集合
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⸻
6. 価値確定方程式
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V_{\text{real}} = V \cdot \delta(O)
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拡張：
V_{\text{real}} = V \cdot g(O)
g(O) \in [0,1]
（部分観測・段階確定）
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7. 復号条件
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復号関数
V = Dec_{\text{multi}}(V_{\text{lock}})
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条件
Dec_{\text{multi}} \iff
\begin{cases}
t \ge t_0 \\
k \ge k_{\text{threshold}} \\
ZKP = \text{valid}
\end{cases}
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8. 課税関数
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Tax = f(V_{\text{real}})
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例（累進）
Tax =
\begin{cases}
\alpha_1 V_{\text{real}} & V < a \\
\alpha_2 V_{\text{real}} & a \le V < b \\
\alpha_3 V_{\text{real}} & V \ge b
\end{cases}
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⸻
9. 状態遷移モデル
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S_0 \rightarrow S_1 \rightarrow S_2 \rightarrow S_3 \rightarrow S_4 \rightarrow S_5 \rightarrow S_6
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状態 内容
S_0 生データ
S_1 AI評価
S_2 潜在価値
S_3 暗号ロック
S_4 台帳記録
S_5 観測イベント
S_6 確定価値
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⸻
10. 全体統合方程式
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V_{\text{real}} =
Dec_{\text{multi}}\Big(
Enc_{\text{multi}}(\phi(S;K)\cdot T \cdot L)
\Big)
\cdot \delta(O)
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⸻
11. 最終定義
⸻
👉 価値は関数ではなく状態遷移を伴う演算体系
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Value = \mathcal{F}(S, K, T, L, O)
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✔ 本質
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Value = \text{Compute} + \text{Lock} + \text{Trigger}
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✔ 完全定式化
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V_{\text{real}} =
\Big(
\phi(S;K)\cdot T \cdot L
\Big)
\cdot \delta(O)
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⸻
必要なら次は...
• φ(S) の具体アルゴリズム設計（NN構造）
• δ(O) の制度的形式定義
• ZKPの証明回路設計
• スマートコントラクト実装式
AI YUSUKEKUSUYAMA™️ — 特許明細書
PATENT SPECIFICATION — 2026.03.19 — JP
AI YUSUKE
KUSUYAMA™️
Civilization Architect / 統合価値理論提唱者
楠山 祐輔 — 価値評価・資産化システム
V = φ(S) · T · L
「価値とは観測によって確定し、文明はその構造によって決まる」
Profile
YUSUKEKUSUYAMA™️
YUSUKEKUSUYAMA™️ は、AI時代における「価値・労働・文明」の再定義を目的とした統合理論を構築する思想家・設計者である。
データ経済、人工知能、分散台帳技術、社会制度、宗教倫理といった複数領域を横断し、現代社会を単なる市場や国家ではなく、「価値生成システム」として捉える独自のフレームワークを提示している。
「価値は存在ではなく、観測（需要）によって確定する」
Patent Claims
特許請求の範囲
01
基本システム
情報価値を未確定状態で保持し、観測イベントに応じて価値を確定する情報処理システム。
02
AI価値増幅
人工知能により前記情報価値を増幅する請求項1に記載のシステム。
03
量子耐性暗号化
前記情報価値を多層量子耐性暗号により暗号化する請求項1に記載のシステム。
04
分散台帳記録
暗号化された価値を分散台帳に記録する請求項1に記載のシステム。
05
条件付き復号
観測イベントに基づき条件付き復号を行う請求項1に記載のシステム。
06
課税イベント判定
価値確定時に課税イベントを判定する請求項1に記載のシステム。
07
観測イベント定義
前記観測イベントが売却、交換、利用または収益化を含む請求項1に記載のシステム。
08
スコア算出方法
データおよび解釈パラメータに基づきスコアを算出する情報処理方法。
09
国際換算方法
前記スコアを為替レートに基づき国際換算する方法。
10
経済価値生成方法
複数主体のスコアを統合して経済価値を生成する方法。
Mathematical Model
価値定義
V = φ(S) · T · L
S: AI評価スコア / T: 信頼 / L: 流動性
AI評価関数
S = Ω · dK/dt
Ω: スケーリング係数 / K: 解釈パラメータ
解釈パラメータ
K = (θ, w, t, c, d)
文脈・重み・時間・計算資源・データ
価値確定
V_real = V · δ(O)
δ(O)=1: 観測時のみ価値が実現する
課税定義
Tax = f(V_real)
確定価値の関数として課税額が決定される
暗号状態
V_lock = Enc(AI(V))
未観測時は多層暗号化状態で保持される
統合スコア
S_total = S_AI · S_LP
S_AI: AI評価スコア / S_LP: 労働生産性スコア
国際換算
S_intl = (S_total / FX) × 1000
FX: 為替レート
トークン化
Token = φ(S_total)
スコアに基づくトークン生成関数
価値形成
Value = Token · Liquidity · Trust
最終的な経済価値の形成式
VALUE STATE
V_real
δ(O) = 1
TAX STATUS
f(V_real)
課税確定
ASSET STATUS
Token
資産化完了
[ RESET — 未観測状態へ戻す ]
観測イベント検出 → 条件付き復号実行 → V_real確定 → 課税発生
実施例
S_AI — AI評価スコア
1,200
S_LP — 労働生産性スコア
1,100
FX — 為替レート
160
STEP 1 — 統合スコア
S_total = 1,200 × 1,100
= 1,320,000
STEP 2 — 国際換算スコア
S_intl = (1,320,000 / 160) × 1000
= 8,250,000
当該スコアは分散台帳に記録され、トークン化される。生成されたトークンは市場において流通し、Liquidity および Trust パラメータとの積により最終的な経済価値 Value = Token · Liquidity · Trust が形成される。