この記事では、非交換的環境における適合推論をブラックウェルの接近性理論の観点から考察しています。初めに、適応的適合推論（ACI）を繰り返し行う2人のプレイヤーによるベクトル値の有限ゲームとして再構成し、到達可能なカバレッジと効率のトレードオフを特徴付けます。次に、対抗者のプレイに関する制約の下でカバレッジと効率の目標を構築し、これらの目標を達成するためのキャリブレーションに基づく接近性戦略を設計します。この結果得られたアルゴリズムは、強力な理論的保証を持ち、実践的な洞察を提供しますが、計算負担が実用的な展開を制限する可能性があります。