【ITニュース解説】PREDICTION AND FORECASTING PROJECTS IN WEB3: AN OVERVIEW

Web3の世界では、予測と予報が意思決定の中心的な役割を果たす。正確な予測は、分散型アプリケーション（dApps）やプロトコル、投資家が適切な判断を下すために不可欠だ。具体的には、トークンの価格やガス代の予測、ユーザーの利用状況の推定、NFT市場の動向分析など多岐にわたる。しかし、Web3における予測は、多様なデータタイプ、複雑なモデリング技術、そして様々なテクノロジーを扱うため、非常に複雑である。予測プロジェクトは、予測がどのように生成されるかを示す「メカニクス」、予測を駆動する「データ」、そして予測に使われる「テクノロジー」という三つの側面から分類できる。

まず、予測の「メカニクス」、つまり「どのように予測が作られるか」という方法論について説明する。統計モデルは、過去のデータを基に将来を予測する伝統的な手法である。例えば、回帰分析やARIMA（自己回帰和分移動平均モデル）、時系列平滑化といった手法を用いて、トークン価格の変動や取引量などを分析する。イーサリアムのガス代予測にARIMAが使われるのは典型的な例だ。これらのモデルは、過去の事実や出来事を評価し、それに基づいて予測を行う。次に機械学習モデルは、統計モデルが過去のデータそのものを使うのに対し、アルゴリズムがデータからパターンを学習し予測を行う。Gradient Boosting、Random Forests、Support Vector Machinesなどの手法が、ブロックチェーンの取引データ分析や意思決定に活用される。機械学習モデルは、大量で複雑なデータにおける非線形な関係性、つまり単純な比例関係ではない複雑なつながりを捉えるのが得意なため、ウォレットの利用停止（ウォレットチャーン）や分散型アプリケーション（dApp）の普及率を予測するのに適している。深層学習モデルは、さらに複雑で多次元のデータを扱うのに特化している。これは、音声、テキスト、画像といったデータから予測を行う際に利用される。LSTM（長・短期記憶ネットワーク）やGRU（ゲート付き回帰型ユニット）、Transformerといったモデルが、時系列のブロックチェーンデータ分析や、仮想通貨関連のソーシャルメディア（RedditやXなど）におけるユーザーの感情（センチメント）分析に用いられる。例えば、Transformerを使ってソーシャルメディアのシグナルからトークンの需要を予測できる。シミュレーションモデルやメカニスティックモデルは、物理的または社会的なプロセスを明示的に表現する必要がある場合に用いられる。例えば、エージェントベースシミュレーションは、ネットワーク参加、ステーキング、バリデータの動向といった複雑なシステムを個々の「エージェント」の振る舞いを通じてシミュレートし、全体の予測を行う。また、モンテカルロシミュレーションのようなモデルは、DeFi（分散型金融）における流動性リスクを測定し、予測を立てるのに活用される。エキスパートシステムやヒューリスティックシステムは、データが少なかったり、数値化しにくい定性的な情報が多い場合に有効なアプローチだ。このモデルでは、専門家の知識、経験則（rules of thumb）、ファジー論理、デルファイ法といった方法が予測の基礎となる。例えば、ルールベースの予測や、分散型自律組織（DAO）が主導する予測では、オンチェーンの提案やコミュニティの投票パターンが活用され、より良いガバナンスの結果を導き出すのに役立つ。ハイブリッドアプローチは、複数の予測モデルを組み合わせて予測を行う方法だ。例えば、経済統計モデルと現代の言語モデルやAIを組み合わせたり、トークノミクス（トークン経済学）のシミュレーションにARIMAモデルと強化学習を組み合わせたりするといった活用方法がある。これにより、単一のモデルでは捉えきれない複雑な要素を考慮した、より高精度な予測が可能になる。

次に、予測のための「データタイプ」について見ていこう。Web3の予測には、多様で従来にはなかったデータソースが使われる。オンチェーン取引データは、ブロックチェーン上に記録されたデータそのものを指し、ネットワークの活動、スケーラビリティの限界、取引コストなどを予測するのに役立つ。このデータには、一秒あたりの取引数（TPS）のようなネットワークのスループットやスケーラビリティを示す指標、ガス代（ユーザーが取引やスマートコントラクト実行に支払う費用）、バリデータ報酬などが含まれる。クロスプロトコルデータは、複数のブロックチェーンプロトコルやdApps間で行われる活動に関するデータだ。トークンの交換（スワップ）、流動性の移動、NFTの取引などがこれに当たる。分散型取引所（DEX）間のトークンの動き、流動性プールへの資金の流入出、NFTの売買、転送、フロア価格の変動といった情報が含まれ、資金の流れ、DeFiリスク、NFT市場のトレンドを予測する上で非常に価値がある。ソーシャル・テキストデータは、Discord、Telegram、Reddit、X（旧Twitter）などのソーシャルメディアから得られる情報で、感情分析、トピックモデリング、トレンド追跡などが含まれる。これらは、オフチェーンのコミュニティや公開討論から得られ、市場の過熱、トークンの普及、コミュニティ主導の価格変動などを予測するのに使われる。ビジュアルデータは、NFTのメタデータやジェネラティブアートの希少性分析といった、画像ベースまたは視覚的な表現を指す。このデータには、希少性の特徴、ミント時間（作成時間）、クリエイターの履歴といった属性が含まれ、アルゴリズムによって生成されたNFTアート作品の価値を評価するのに用いられる。NFTの評価、希少性に基づく価格設定、コレクターの関心などを予測する際にこのデータが活用される。クロスセクショナルデータは、ある特定の時点におけるブロックチェーンユーザーと活動の集計スナップショットである。これには、ユニークアドレスの追跡、保有資産、インタラクション、中央集権型または分散型取引所での取引活動が含まれる。また、ステーキングプールへの参加状況や委任パターンも含まれ、ユーザーの成長、維持、エコシステム全体の健全性を予測するのに役立つ。

最後に、Web3予測のための「テクノロジー・プラットフォーム」について解説する。Web3予測プロジェクトは、伝統的なツールと分散型インフラを組み合わせて活用する。オンプレミスとオープンソースツールは、統計分析や予測を行うための伝統的なソフトウェア環境やライブラリである。Python（scikit-learn、統計モデリング、Prophet）、R、MATLABなどがこのカテゴリーに含まれる。これらのローカルツールは、完全な制御、透明性、柔軟性を提供するが、通常はかなりの計算資源を必要とする。機械学習フレームワークは、機械学習モデルや深層学習モデルを構築するための専門的なフレームワークで、高度なAIを用いた高精度な大規模予測を可能にする。TensorFlowやPyTorchは、時系列ブロックチェーンデータのためのLSTMやTransformerのようなニューラルネットワークの基盤となり、Hugging Face Transformersは最先端の自然言語処理モデルを提供するライブラリだ。これにより、Web3コミュニティの感情分析に理想的なモデルを構築できる。Web3特化型インフラストラクチャは、分散型エコシステムのために特別に構築されたツール群である。The Graphはブロックチェーンデータを効率的にクエリするために使われ、Chainlinkオラクルはオフチェーンデータとオンチェーンデータを統合する。このインフラは、ブロックチェーン環境において正確な予測を行うためのデータ基盤となる。クラウド・ハイブリッドプラットフォームも予測に有用である。AWS Forecast、Google Vertex AI、あるいはブロックチェーンAPIとAIモデルを組み合わせたカスタムパイプラインなどが挙げられる。これらのプラットフォームは、クラウドコンピューティングとAIを組み合わせることで、予測パイプラインを自動化し、スケーラビリティと速度を実現するが、分散性の面では多少の妥協が必要となる場合がある。分散型データマーケットプレイスは、ユーザーがデータの所有権を持つ形でデータ共有と予測を可能にするプラットフォームであり、分散型アプリケーション（dApps）やオープンで許可不要な参加をサポートする。Ocean ProtocolやDune Analyticsのダッシュボードのような分散型マーケットプレイスでは、ブロックチェーンデータや集合知にアクセスして予測に活用できる。Ocean ProtocolはWeb3エコシステムでデータの公開、共有、収益化を可能にし、Dune Analyticsはコミュニティ主導のダッシュボードプラットフォームで、ブロックチェーンデータのクエリと可視化を提供する。

これらのメカニクス、データ、テクノロジーは相互に関連し、Web3予測の多様なプロジェクトを形成している。例えば、統計的手法とオンチェーンデータを組み合わせれば、イーサリアムのガス代をARIMAで予測できる。機械学習手法とオンチェーンデータを使えば、ウォレットの行動をRandom Forestで分析し、深層学習手法とソーシャル・テキストデータを組み合わせれば、仮想通貨関連のツイートをTransformerモデルで分析できる。シミュレーションやメカニスティックモデルは、バリデータの振る舞いをエージェントベースシミュレーションで予測するのに使われ、エキスパートシステムはDAOガバナンスの結果をルールベースで導き出す。さらにハイブリッドアプローチは、ARIMAと深層学習を組み合わせて価格変動を予測するといったように、様々な要素を融合させる。

Web3における予測は、従来の金融予測の枠を超え、ブロックチェーン固有のデータ、分散型ガバナンスのシグナル、そしてコミュニティ主導の感情といった要素を統合する。メカニクス、データ、テクノロジーという三つの側面からプロジェクトを分類することで、分散型エコシステムでどのように予測が構築されているかが理解できる。このフレームワークは、予測モデルを比較し、適切なデータソースと連携させ、バリデータ参加の予測、トークン変動の予測、NFTのフロア価格の予測など、それぞれのユースケースに最適なテクノロジーを選択するための共通言語を提供するものとなる。