以下の例を考えてみる。
　（1） 顧客　｛顧客番号、名称、...｝[ R ]
　（2） 製品　｛製品番号、名称、...｝[ R ]
　（3） 顧客. 製品. 対照表　｛顧客番号 (R)、製品番号 (R)、DATE、...｝ （「受注」 と同値である）

　対照表は 「event」 の原型である （「データ 解析に関する FAQ」 77ページ を参照されたい）。
　もし、対照表を 「event」 として認知するために、（受注伝票のなかに記述されている） 受注番号を認知番号にすれば、「受注」 entity が認知され--こういう言いかたは 「論点先取り」 になって正しくないので、正確に言えば、受注伝票のなかに受注番号が採番されているので受注は entity として認知される--上述の対照表は以下のように記述される。

　　　　受注　｛受注番号、顧客番号 (R)、製品番号 (R)、受注日、...｝

　「resource」 が、2つ以上、関与していれば、対照表が生成されるので、対照表が 「event」 の原型になって、以上の現象的な 「からくり」 を言うことはできる。だが、「resource」 が 1つなら、以上の解釈は成立しない。「event」には、以下の 2つの性質がある。

　（1） 論理式変数
　（2） 個体変数

　ここでいう論理式変数というのは、aRb の R のことをいう。つまり、a および b を個体とすれば、個体の間に成立する関係のことをいう。言い換えれば、個体を座標のなかに一意に配置する関数である （「存在するということは変項の値である」 という クワイン 氏流の言いかたをしても良い）。
　いっぽう、Ｔ字形 ER手法では、entity は以下のように定義されている。

　　「entity とは認知番号を附与された対象である」

　認知番号は コード 体系のなかで合意された番号をいう。とすれば、「event」 は entity （個体-- a または b） として認知されるが、いっぽうで、論理式変数 （関係 R） として演算される、という 2つの性質を帯びている。しかも、Ｔ字形 ER手法では、「モノ と関係は同一 レベル で扱われる （--クラス を使わない--）」 ので、[ entity の順序対を制御する ] R は （アルゴリズム ではなくて） データ として記述される。

　したがって、「aRb」 において、たとえば、「resource」 を a として、「event」 を b とすれば、（R と b が同値なので） b を使って R を記述することになる--もっと単純に言えば、個体として認知された 「event」 を使って R を記述することになる。だから、「event」 のなかに、「resource」 の identifier が挿入されることになる。□

　
[ 補筆 ]

　「モノ と関係」 を検討するならば、「存在論」 の研究を回避できない。
　「ラッセル の パラドックス （素朴集合論の パラドックス）」 が契機となって 「数学の哲学」 として論理主義 （logicism） と直観主義 （intuitionism） と形式主義 （formalism） が形成されたが、哲学および数学基礎論に興味を抱いているほどの人々なら、それらの考えかたが、実在論 （realism） と唯名論 （nominalism） と観念論 （conceptualism） に呼応していることは直ぐに見て取ることができるでしょう。フレンケル 氏や ウィトゲンシュタイン 氏が的確に言い当てたように、論理主義では 「クラス は発見できる」 と考えるし、直観主義では 「クラス は発明される」 と考える。この 2つの考えかたの典型的な相違点は、「無限」 とか 「普遍な存在」 に関する意見の不一致から起こる （論理主義は、これらを 「強く」 認知する）。
　形式主義は、「モノ と関係」 を使って記述された構造--「モノ と関係」 を記述する言語的形式--は 「無意味な ゲーム」 である、と考える。

　「本質 （実体）」 は、アリストテレス にとって、「モノ （thing）」 であった。
　だが、「意味」 は言語形式のなかで成立する。
　とすれば、「本質」 は、言語形式のなかでは、「意味」 として記述できる。
　「意味」 が成立するためには、文脈が前提となる。つまり、「意味」 を 「定義」 しようとすれば、「定義」 に先立つ豊富な用例が与えられていなければならない。「モノ と関係」 を記述する 「無意味な ゲーム」 では、定義に先立つ用例はいらない（なぜなら、モノ を無定義語として扱うことができる）。

　われわれ システム・エンジニア が（日常言語を使って記述されている） データ を解析するときに遭遇する最大の難点が （文脈のなかで成立している） 「意味」 に先立つ豊富な （「意味」 を間違いないように記述できる豊富な） 用例を集める、という点にある。

　しかも、「意味」 は 「モノ と関係」 を形成する構造 （モデル） として記述されていなければならない。
　この点が 「意味論的規則」 を、どのようにして扱えばよいのか、という悩ましい点なのである。

　数学的構造が純粋に成立しない文脈なら--しかし、或る程度、成立する、というような文脈なら--、「意味論的規則」 を弱めて、「公準」 （環境的公準） を導入することができる。つまり、環境的公準の与えられた集合に対して、環境的公準とはなにか、ということを明晰に言うことができる。なぜなら、それは、形成された集合の メンバー になるから。
　そのために、Ｔ字形 ER手法のなかに導入された （環境的） 公準が 「時間 （時系列）」 の概念である--「DATE」 を判断規準にして、認知された entity は 「resource （事物）」 と 「event （事象）」 の 2つに類別される--数学的構造が純粋に成立しない文脈では、推論規則 （関係の論理） のなかで、完全な 「順序対」 を扱うことができない、という構造的な難点を回避するために、この 2つの entity 概念が導入された。時系列のなかで、2つの 「event」 の順序対は 「意味」 を記述する （49ページ を参照されたい）。

　しかし、小生が、いまだに、データ を解析するときに遭遇する難点は、個体の 「性質」 を記述する、という点である。「或る モノ には或る性質が帰属する」 という記述のなかで、どのような性質が帰属するのか、という判断規準を明晰に語ることができない。
　たとえば、企業 （会社 コード を認知番号とする entity、法的実体） では、資本金は帰属する性質なのかどうか、という点を考えてみればよい。「常識的に考えれば」、法的実体である企業は資本金がなければ成立しないので、資本金は企業に帰属する性質である、と判断できる。しかし、資本金をはじめとする 「財務情報 （与信判断）」 を企業の VE として扱うこともできる。

　データ を実地に扱っている複数の エンドユーザ が合意して、（文脈のなかで） どのような性質を entity のなかに帰属するか、という点が、その企業の考えかた （文化） を示している、ということもできる。

　以上のように歯切れの悪い言いかたしかできなかったが、「主語-述語 （S-P）」 形式のなかで、（認知された） 主語に対して、どのような述語 （性質、意味） が成立するのか、という判断は、（文脈を前提にしているので） ことさように単純ではない、というのが小生の正直な意見である。