Pyth V2 深度リサーチ：価格情報提供モデルの重要な変革、クロスチェーンおよび多様なシナリオ対応により飛躍的に向上した製品力

2023.04.11

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Pyth V2 深度リサーチ：価格情報提供モデルの重要な変革、クロスチェーンおよび多様なシナリオ対応により飛躍的に向上した製品力

DeFiの利用シーンが増えるにつれて、将来のリスクを予測することがより重要になる。

2023.04.11 - 10:56:30

Pyth预言机

Web3業界の深掘り報道に専念し潮流を洞察

DeFiの利用シーンが増えるにつれて、将来のリスクを予測することがより重要になる。

最近、皆の注目はL2に集まっているように見える。

CoinbaseがBaseテストネットを上場、Arbitrumがエアドロップを開始し、zkSync Eraがメインネット起動を発表、PolygonがzkEVMを上線……。異なる評価額や技術アーキテクチャ、アプリエコシステムについて議論する一方で、忘れてはならない共通のニーズがある——

オラクルである。

すべてのブロックチェーンネットワークは、暗号資産だけでなく現実世界の資産価格もさまざまなデータソースから取得し、オンチェーンアプリケーションに重要な参考情報と入力を提供する必要がある。

この観点から注意深く観察すると、前述のどのL2が公式に起動した直後にも、ほぼ同時にオラクルプロジェクト「Pyth Network」がすでにその価格供給サービスを提供していることがわかる。

L2に限らず、あるチェーンのメインネットまたはテストネットが立ち上がる際、オラクルとの統合には通常技術的な接続期間が必要になる。「先に発表して、後から行動する」ことが常態化する中で、なぜPythはこのような迅速かつシームレスな統合を実現できるのか？

長らく、オラクルはエンドユーザーからは直接認識されにくい存在だったが、L2の相次ぐ台頭により、オラクルはより多くの注目を集めるようになった。その理由は次の通りだ：

高性能と低コストは必然的に多数のエコアプリケーションを生み出し、より多くの金融レゴ的イノベーションを可能にする。例えば、高频取引向けの分散型契約製品や、現実世界の資産に基づくデリバティブ契約などだ。これにより、金融／暗号資産価格の正確性、品質、更新速度に対する要求も高まる。

では、アプリ側にとってPythの利用は良い選択だろうか？

ユーザー視点では、Pyth Networkはまだトークンを発行していないが、さまざまなパブリックチェーンとの協力期待値が高い状況下で、早期参入の価値はあるのか？また、どのような参加方法があるのか？

最近、Pyth NetworkはV2バージョンと多数の新機能をリリースした。前回のバージョンアップからすでに5か月以上が経過している。この間の進展や変化について、公式発表以外では詳細な分析がほとんど見られない。

そこで、L2の爆発的成長という背景とPyth自身のトークン期待値を踏まえ、再びこのオラクルプロジェクトの調査を始めた。

関連分野の投資研究者であれ、オラクルの統合を検討中の開発者であれ、本稿はあなたにとって有益であろう。

データ面での成果：V2アップグレード後に使用量が大幅増加

具体的なメカニズムの分析に入る前に、まず現在のPyth Networkのデータ面での成果を見てみよう。

まず、オラクル業界全体の競争構図を考える上で、「TVS（Total Value Secured）」は比較的重要な指標である。一般的なTVLとは異なり、TVSはオラクルネットワークの総合的な経済的影響と採用状況を示すものであり、「保護された総価値」とも言える。

たとえば、プロトコルAにおけるPythのTVSが100米ドルであれば、これはPythの価格フィードによって生成された取引の総価値が100米ドルであることを意味する。同時に、オラクルの価格フィードは、ユーザ資金損失につながる可能性のあるデータ操作や業務障害を防いでいる。

DefiLlamaのデータによると、単一プロトコル専用のオラクルサービスを提供する2プロジェクトを除けば、PythのTVSはオラクル大手Chainlinkに次ぐ第2位であり、サポート対象プロジェクト数も同様に第2位（54件）となっている。

自社の成長状況を見ると、昨年12月以降、PythのTVSは明確な上昇傾向にある。この成長トレンドは、昨年末にV2バージョンがリリースされた時期とも一致している。

補足しておくと、Pythは2年前にV1をリリースした当初、Solanaチェーン上のエコプロジェクトのみをサポートしていた。V2バージョンではマルチチェーン戦略を採用し、EVMおよび非EVMのパブリックチェーンに対して同時並行でオラクルサービスを提供している。現在、クロスチェーンサービスの各プロジェクトのTVSはすでにSolana全体のTVLを超えている。

以下の図は、Pythオラクルが複数のチェーンで使用されている状況をより直感的に示している。4月1日を例にすると、Pythが各チェーンに提供する価格更新イベントの総数は60万件以上に達しており、これは複数チェーン上の各種DeFiプロトコルが価格更新が必要な際に、Pythの価格フィードをデータソースとして活用して業務を実行していることを意味する（たとえば、あるDeFiプロトコルでBTCのリアルタイム価格で取引を行う場合など）。

現在、どのプロトコルがPythのサービスを利用しているのか？我々が確認したところ、SynthetixがTVSの40％以上を占めており、最大の顧客と言える。その他、Mango Finance、Drift、CAP、ZETA、Perpy、Cypherなど、さまざまなパブリックチェーンおよびL2上の有名なDeFiプロトコルもPythのオラクルサービスを利用している。

これらのプロトコルは、Pythのどのような強みに注目しているのか？もしくは別の視点で言えば、オラクルプロジェクトを調査する際、どこに着目すべきだろうか？

オラクル分析の基本ロジック

前節の疑問に答えるために、まず理解すべきはなぜWeb2ではオラクルが必要ないのに、Web3では必須なのかということだ。

多くの読者はよくこう困惑する。「BinanceやCoinMarketCapなどに暗号資産のデータがあるのに、なぜDeFiプロトコルや他のアプリはそれをそのまま使わず、オラクルが必要なのか？」

その鍵はオンチェーン環境の閉鎖性にある。

オンチェーンアプリケーションは、スマートコントラクトの設計に従って業務を実行し結果を出すが、実行のトリガーとなる条件は外部からの受信によるものであり、外部の何らかの条件をコントラクト内に取り込む必要がある。

あるウェブサイト上の暗号資産価格は、本質的にブロックチェーン世界から独立した外部データであり、いくら簡単に手に入るとしても、それが使えるとは限らない。価格データをオンチェーンプロトコルに伝えるための「アシスト役」が必要であり、これがオラクルが存在する必然的な理由なのである。

つまり、ブロックチェーンの世界では、あるDeFiから時価で暗号資産を購入する場合、おおよそ以下のプロセスを経る：

データソースがオラクルに資産価格を提供；

オラクルが価格をDeFiなどのアプリに伝達；

ユーザーがDeFiアプリに表示される価格で資産を購入。

このように、オラクルは「価格提示者」としての役割を果たす——上流のデータソースから価格を取得し、下流のアプリケーションに伝達することで、アプリケーションのユースケースを支える。この上流・下流の連携プロセスにおいて、自然と以下の3つのキーポイントに関する疑問が浮かぶ：

データソースの品質はどうか？——価格を得るために、そもそもデータソース自体が正しく信頼できるのか、データはどのように処理されるのか？

データはどのように伝達されるのか？——伝達効率やコストはどのくらいか、アプリケーションが使いやすく統合しやすいか？

どのようなユースケースに対応しているのか？——たとえば、ニーズに応じてカスタマイズでき、異なるDeFiアプリの個別要件を満たせるか？

これらは、オラクルの基本面が良好かどうかを測る重要な指標であり、同時にPyth Networkの新変化を分析する際の鍵でもある。

データソースの新変化：価格の信頼区間をさらに集約、専用アプリチェーン

Pyth Networkがオラクル分野で一定の地位を築けている主な理由の一つは、強力なデータプロバイダー資源にある。

プロジェクト発表当初から、Pythは40以上の金融市場および暗号業界のトップクラスの価格データプロバイダーを公表していた。著名な例としては、NYSE最大のマーケットメーカーの一つGTS、CMEグループの決済ユニットJump Tradingなどが挙げられる。暗号分野では、Binance、OKX、Coinbaseといった主要CEXや、DWF Labsのようなマーケットメーカーデータも含まれていた。

今年4月現在、公開情報によるとデータプロバイダーの総数は80社以上に達している。暗号市場では、BTC、ETHなどの主要資産に加え、多数のロングテール資産も追加されている。また、伝統的金融市場では、コモディティ、貴金属、外為などリアルワールド資産の価格も徐々にPyth独自に収録されている。

図：Pyth Network公式サイトが提供する多種金融資産の価格データ

しかし、データソースが増えれば増えるほど、むしろまず疑問を持つべきは、いったい誰の提供する価格を基準とするのか、そして複数のデータソースが提供する価格の正確性をどう保証するのかということだ。

この問題はすべてのDeFiプロトコルの正常稼働に関わるだけでなく、暗号世界全体の秩序の安定の基礎でもある。

多数のデータソースからの価格データに対し、Pyth Networkは「信頼区間（Confidence Interval）」メカニズムを設計し、価格の正確性と安定性を担保している。

図：信頼区間の設計により価格の正確性を保証

TechFlow取材によると、Pythが提示する各価格は、少なくとも5つ以上のデータソースからのデータを必要としている。

例えば、ある資産aの価格について、4つのデータソースのリアルタイム価格が100〜120米ドルの範囲内で、残り1つのデータソースは約80米ドルだとする。通常、Pythは資産aの価格信頼区間を100〜120米ドル程度に設定し、この範囲内の価格がより高い信頼性を持つと考える。これにより、極端なデータソースの影響を受けないデータが配信される（図a）。

一方、データソースが極端ではないものの正確度に若干の差がある場合、Pythは正確度に応じて重み付けを行い、総合的な信頼区間を算出する（図b）。たとえば、資産bの価格について、2つのデータソースが100〜101米ドル、他の2つが100〜120米ドルの場合、Pythは両方の価格帯を重み付けして統合し、最終的な価格帯は100〜110米ドル程度になるかもしれない。

以上の例からわかるように、Pyth Networkは複数のデータソースの価格を取り込み、データソース間の差異を反映しつつ、数学的手法により価格を適切に集約している。

この設計を理解すれば、すぐに別の疑問が湧くだろう。「価格集約が実際に実行されたことをどう保証するのか？証拠はあるのか？」。Pyth Networkの答えは意外だが、理にかなっている——自らブロックチェーンを作る。

意外なのは、PythのV1バージョンでは、Solanaとの密接な関係が明確に感じられることだ。オラクルの動作はSolanaネットワークに依存しており、価格のオンチェーン化、検証、送信などすべてSolana上で行われていた。

しかし、理にかなっているのは、価格集約の実行はSolana上で検証可能とはいえ、Solanaがダウンしたり、他のアプリがネットワークリソースを占有した場合（たとえばNFTのミントが大量に発生したとき）、Pythのオラクルサービスが「巻き添え」を食らい、価格更新が遅延したり、サービスが停止する可能性があるためだ。

図：Pythnetの設計と関連ロールの概要

現在発表されているV2バージョンでは、Pythは「専用専任」の独立アプリチェーン「Pythnet」を持つようになった。PythnetはSolanaチェーンのフォークであり、Solanaの高性能を活用しつつ、Solanaのダウンやネットワーク混雑などの影響を受けない。

このチェーンの基本的な動作ロジックは、データプロバイダーが送信した価格データを集約し、統合価格を形成して自らのチェーンに記録すること。また、価格集約の計算プロセス自体もオンチェーンで実行されるため、価格呼び出しが必要な際には、ブロックチェーンを通じて容易にプロセスと結果を検証でき、最終価格の正確性を保証できる。

さらに、データプロバイダーはPythのトークンをステーキングし、このチェーンのバリデーターとして、データの真実性およびデータ取引の検証を担う。一般ユーザーが自分のPythトークンをこれらのノードに預けて報酬を得られるかは不明だが、独立アプリチェーンの設計はトークンの用途にさらなる想像空間を提供している。

もっと重要なのは、Pythnetの独立運用により、オラクルサービスが他のパブリックチェーンの影響を受けなくなることだ。ターゲットチェーンのリソース使用が顕著な場合でも、Pythは依然としてオンチェーンアプリに価格を提供でき、「専用チェーン専用業務」の設計により、サービスの安定性がより強固に支えられている。

データ伝達の新変化：クロスチェーン対応、「継続的プッシュ」から「必要時プル」へ

多数のデータソースを確保し、正確性を保証した後、より注目すべきはPythがこれらの価格データを需要のあるアプリにどう伝達するかということだ。

本質的には、各種オラクルの製品機能は類似しており、最終目的はいずれも価格データをアプリに供給することだ。しかし、伝達方式の違いが、オラクルの価格フィード効率やコストに差を生み、製品の独自優位性を形成する可能性がある。

では、Pyth NetworkのV2新バージョンでは、データ伝達にどのような注目すべき点があるのか？

さらに分解すると、問題は二つに分けられる——データを誰に伝えるか、そしてどう伝えるか？

まず「誰に伝えるか」については、最も顕著な進歩はクロスチェーン対応だ。Pythの初期設計では、Solana上に構築されていたため、価格フィードサービスは主にSolanaエコシステムのプロジェクトに集中していた。

しかし、暗号市場が急激に変化する中で、オラクルと単一ブロックチェーンの紐付け戦略は安定した選択ではない。新しいパブリックチェーンやL2の登場により、多くのDeFiアプリがクロスチェーン展開を求めるようになり、これによりオラクルの価格フィード範囲にも新たな要求が生まれた。

図 Pyth公式サイトが列挙するサポート対象チェーン

そのため、Pyth自身も積極的にクロスチェーンを採用しており、現在の価格フィードサービスはSolanaだけでなく、ArbitrumやZkSync Eraなど最近注目の12の主要L1およびL2もサポートしている。

しかし、各チェーンの技術的特徴とニーズは異なる可能性があり、Pythはどのようにして価格データを複数の異なるチェーン上のアプリに迅速に伝達しているのか？

この問題は非常に重要であり、オラクルの価格フィードモデルの設計に直結し、Pythが他と明確に差をつける優位性でもある。

従来のオラクル価格フィードは一般に「プッシュ」モデルを採用している：

データソースがデータをオラクルに提供；

オラクルが一定時間間隔で継続的に各ブロックチェーンに価格更新をプッシュ；

オンチェーンのDeFiプロトコルが価格を受け取り、プッシュされた価格に基づいて業務を実行。

このモデルはオラクルの動作原理を理解する上で納得できるが、深掘りするとコストと拡張性の問題がある：

オラクルは価格更新ごとにトランザクション費用を支払う必要がある。価格のプッシュはオンチェーンインタラクションであり、必然的にガス代などが発生する。

もしオラクルの価格プッシュをより頻繁にしたい場合、費用は当然上昇する。また、3つのパブリックチェーンでそれぞれBTC/USDT、ETH/USDT、Doge/USDTの3銘柄の価格を得たい場合、単位時間あたり9回の費用を支払う必要がある（1チェーンでの1銘柄価格プッシュを1回とカウント）。

DeFiプロトコルがクロスチェーン運営やより多くの取引ペアをサポートする場合、オラクル利用コストは指数関数的に上昇する。また、各チェーンの性能制約により、ネットワークが混雑すると、アプリが遅れた価格情報を得る確率も高くなる。

一方、Pyth NetworkのV2バージョンでは、従来の受動的な「常に継続プッシュ」を、能動的な「必要時に自分で取得」に置き換えた：

データソースがデータをオラクルに提供；

オラクルの価格更新はターゲットチェーン上で継続的に行われず、Pythnet内で行われる；

ブロックチェーンメカニズムにより、上記2の価格更新が真実かつ有効であることを保証；

オンチェーンDeFiプロトコルが必要なときに、ターゲットチェーンから価格をプル；

価格を取得し、その価格に基づいて業務を実行。

この「必要時プル」方式により、価格フィードサービスの利用ごとに1回の費用しか発生せず、ターゲットチェーンに継続的に価格をプッシュする必要がなくなる。Pythの実際の運用プロセスでは、このプルモデルの原理をさらに詳細に分析すると、拡張性の向上が明らかになる：

Pythnetで集約・検証された価格データは、「Wormhole」（クロスチェーン製品）を通じて異なるチェーンに転送可能；

同じ種類の価格データは、同じWormhole経由で転送され、ターゲットチェーンが異なっても、価格受信サービスのスマートコントラクトは1つだけデプロイすればよい；

下流アプリがデータを呼び出すたびにWormholeにリクエストを送信し、Wormholeが検証後、Pythnetからデータをプルして下流に提供。

図：必要に応じて更新される「プル型」価格フィードサービスの流れ

つまり、異なるチェーンがPythの価格フィードサービスを利用する条件は同一——対応する価格受信コントラクトを設計するだけでよく、開発・デプロイコストは極めて低い。また、これらのコントラクトは実質的に、異なるブロックチェーン（特にEVM）向けに内容がほぼ同じ価格データ保存とクロスチェーン情報伝達モデルを含んでいればよく、非常に容易にデプロイできる（Pythチームメンバーによると、通常2週間未満で完了）。一方、価格フィードの中核コントラクト（パフォーマンス向上、データ統合の深層演算など）はPythnet上で維持管理するだけでよい。

いつでも必要なときに取得できるようになれば、下流のDeFiプロトコルにとっては非常に魅力的だ。DeFiアプリは自社製品の改善に注力し、コストをそこに集中させたいはずであり、オラクルとの接続にあまり時間をかけたくない。

同時に、価格フィードモデルの変化はビジネスモデルの変化も予想させる：

従来のプッシュモデルでは、DeFiプロトコルがオラクルと契約を結び、サブスクリプション制でオラクルサービスを購入し、一定期間データのフィードとプッシュを享受できた。ここには必ずオフチェーンでの交渉や時間コストが伴う。

一方、Pythの現在の「必要時プル」モデルでは、プロトコルとオラクルの協力はよりWeb3的になる：Pythのビジネスチームにオフラインで連絡する必要さえなく、開発ドキュメントとスマートコントラクトのデプロイだけで価格データの取得が可能になる——コントラクトがトリガーされ、ガス代を支払い、データをプルし、その後の利用まで全て自動実行され、「無許可（permissionless）」かつ「全オンチェーン」の特性を備える。