チェーン上データツール分野の全容スキャン（前編）
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チェーン上データツール分野の全容スキャン（前編）
本稿は、製品タイプ、ビジネスモデル、将来の発展方向の三つの側面から、チェーン上データツールについて分析・まとめたものである。
Web3業界の深掘り報道に専念し潮流を洞察著者：Wendy, IOSG Ventures
TL,DR：
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チェーン上のデータの特性により、チェーン上データ分析ツールは強いニーズを持つ。本稿では市場にある製品を重視点に応じてデータ主導型や取引主導型などに分類する；
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データダッシュボード製品の競争が激化しており、差別化された競争が必要である。自動取引ツールの人気は高いが、リスクに注意すべきである。両タイプの製品には異なるニーズがあり、機能に一部重複があるものの完全に代替することはない；
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データ製品のビジネスモデル化は検討に値する問題であり、本稿ではトークンの有無によるビジネスモデルの利点と欠点を簡単に述べており、より詳しい議論は次回に続く；
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チェーン上ツールの将来の発展方向として、SocialFiやコミュニティの構築、ユーザー像に基づくパーソナライズドレコメンデーション、AIとの統合などが考えられる。
はじめに
Web2でもWeb3でも、データは情報時代において石油のようなリソースであり、多くの参加者が注目し争奪する対象である。オンチェーンAlphaとは、ブロックチェーン上で広く知られていないが利益を得られる価値ある情報を指し、オンチェーンデータの分析を通じて市場の遅れを利用する時間差で超過利得（Alpha）を得ることができる。ブロックチェーンの非中央集権的特徴により、オンチェーンデータは誰でもアクセス可能な宝の山となっているが、マルチチェーンエコシステムの充実、NFT、GameFi、SocialFiなどの多様化に伴い、オンチェーンAlphaの量が増えた一方で、その捕捉難易度も高まっている。一般ユーザーの技術力では対応できず、非技術背景を持つ一般ユーザーにとってオンチェーンデータを分析できるツールの需要は非常に大きい。
オンチェーンデータには以下の独自な特徴があり、データツール製品は不可欠な役割を果たす：
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情報が公開・透明であり、すべての人が確認・検証可能。プロジェクトチームや投資家にとって、これは機会でもあり課題でもある。双方が相互に補完し合い、共に成長する。プロジェクト側にとっては差別化競争が求められ、投資家側にとってはツールの使用や分析能力の向上が求められる。
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情報のタイムリーさが重要で、更新速度が速く24時間途切れることなく生成される。オンチェーンデータのリアルタイム性は顕著であり、取引のチャンスは一瞬で消える。伝統的な金融データの開示と比べ、データがチェーンに記録されるまでのラグはほぼゼロであり、常に新しいオンチェーン行動が記録され続ける。
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情報は多次元的で、複数のソースから成り、異質性が高い。オンチェーンデータは取引操作だけでなく、承認、ステーキング、クロスチェーン送金などさまざまな行動を含む。
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技術的ハードルが高い。大多数のユーザーはGas手数料の設定やMEVといったブロック層の原理について知識を持っておらず、情報取得後もそれを実際の操作や収益化につなげるまでに距離がある。そのため、一部の自動化ツールは一般ユーザーにチェーン上の「科学者」のような力を与える。
本稿では、以下図のように、チェーン上データ分析ツールを大別してデータ指向型と取引指向型の二つに分ける（最終的にユーザーに提供されるものがデータか取引行動かによって区別）。ただし、多くのツールは実際にはデータと取引の両方の機能を持っている。
データ指向型
市場全体データダッシュボード
伝統的な金融におけるブルームバーグのような金融端末と同様、この種のツールはユーザーに市場を俯瞰・監視する視点を提供することを目的としており、一般的にチェーン、プロトコル、通貨単位の全体データを中心とする。ブロックチェーンの初期段階では、分析指標も比較的単純だった。例えばトークン価格、保有アドレス数、保有期間、取引履歴などの基本指標である。その後DeFiプロトコルの台頭やNFT、GameFiなどの細分化領域の発展とともに、データの次元は大きく拡充した。DefiプロトコルではTVL、時価総額、24時間取引高、トークン保有分布、トークンのロック解除スケジュール可視化、NFTレアリティランキング、フロア価格分布などが一般的になった。Tokenterminalは収益、費用、推定市販率やPERなどの指標も提供しているが、短期取引との関連が薄いためデータ遅延時間が長めである。一方、Nansenなどのプラットフォームはデータ遅延が数分レベルである。
DeFiLlama ユーザーインターフェース
データ製品の競争は激しく、多くのチームが差別化競争を模索している：
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包括的リサーチレポートの提供：NansenやMessariは多くのリサーチレポートを出しており、データ製品チーム内には通常アナリストがおり、データ指標の解釈を行い、レポートは製品の一部として提供されることが多い。
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特定垂直領域への集中：NFTSCANはマルチチェーンNFT市場データに特化し、L2Beatは各種Layer2のデータを集計・可視化する。
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SQLクエリツール：Dune AnalyticsやBitqueryなどはユーザーがカスタムSQLクエリを書ける機能を提供し、製品の個別性を高めるが、ある程度の技術的ハードルがある。
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企業向けソリューション：Chainalysisやamberdataなどのデータ製品は主にBtoB向けに完全なブロックチェーンデータソリューションを提供しており、主な顧客は取引所や伝統的金融機関などである。
その他、ビジュアライゼーションに重点を置くCrypto Bubblesや、AIと統合したDexCheck、KaitoAIなどもある。総じて、市場データダッシュボード製品は最も一般的で利用頻度の高いチェーン上データ分析ツールであり、各製品の機能の重点は異なるが、全体として競争が激しい。
Nansenなどのプロジェクト分析についてはIOSGの過去記事：リンク。
アドレス次元での分析
市場全体のスケールでデータを提供する以外に、チェーン上データツールのもう一つの主要な分析視点はアドレスに基づくものである。アドレス次元の分析に特化した製品には主に以下のようなものがある：
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Etherscanを代表とするブロックチェーンエクスプローラは基盤アプリケーションとして存在し、個々のアドレスの各種インタラクション活動やガス消費状況などを確認できる。
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Debankなどの分析プラットフォームでは、個々のアドレスの保有状況、損益、取引履歴などを確認できる。Bubblemapsはアドレス間の関係を可視化し、ユーザーがアドレス間のつながりや資金の流れを直感的に把握できるようにする。Nansenもこのような分析で知られている。「スマートマネートラッキング」は「賢いお金（Smart Money）」の追跡に利用でき、その取引行動を観察したり追随することで利益を得る可能性を高められる。
取引指向型
最近UnibotやMaestroといったTelegramボットツールが人気となり、これらのボット系製品のトークン価格やTVLはここ数週間で約10倍に増加し、熊相場の中でも特に目立っている。Telegramは月間7億人のアクティブユーザーを持つチャットソフトで、豊富なAPIを提供し、開発者が簡単にミニアプリを接続できる。データ端末系製品と比べ、取引指向型ツールはユーザー側の操作プロセスをすべて包含しており、ユーザーにとっては非常に便利で、データ分析から取引までの複雑さや不確実性が減少するが、その代わりにセキュリティリスクや資金コスト（取引手数料とツール使用料）が増加する。
複数のTelegramプロジェクトのTVL変化
これらの自動取引ツールはオンチェーンリアルタイムデータに基づき、ツールが作成したウォレットアドレスを使って取引やインタラクションを行うか、オンチェーン情報をお知らせとしてメール、Discord、Telegramなどに即時プッシュする。また、ファーミング指向の自動取引ツールもあり、ランダムに指定されたインタラクションを行い、プロジェクトからのエアドロ報酬を得たり、プログラムによる裁定取引を行ったりする。UnibotやMaestroを例に挙げると、一般的なオンチェーン自動取引ツールの機能には以下がある：
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指値注文：中心化取引所と同様、特定価格・数量でのトークン指値注文をサポート。
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コピートレード：指定アドレスの取引をコピー可能。通常、「賢いお金」と呼ばれる勝率の高いアドレスの行動を模倣するために使われ、初心者や受動的投資家が少ない労力で暗号資産市場から利益を得る方法を提供する。
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アラート：特定アドレスのオンチェーン動きに対して通知設定が可能。例えば、一定額以上の送金があった場合や、新規トークン契約のデプロイをリアルタイムでスキャンする。
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シミュレーション取引：実際に取引する前に、売買による損益をシミュレーション。ガス手数料の設定やスリッページにより取引が失敗または損失になる可能性があるかを確認できる。
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プライベート取引（private transactions）：フロントランやサンドイッチ攻撃を回避し、潜在的な損失を減らす。
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ファーミング：プロジェクトとランダムにインタラクションし、新プロジェクト内でユーザーのようなオンチェーン行動を模倣することで、トークンエアドロの獲得確率を高める。
Unibot Sniper 機能一覧
自動取引ツールのユーザー数は最近急増しており、オンチェーン取引用Telegramボットの日間ユーザー数は近頃約6,000に達している。その大部分は運営歴の長いMaestroと新興のUnibotからのもので、両者はDEX向けTelegramボットの80％以上のユーザーを占めている。
Telegramオンチェーンロボットユーザー数
しかし、トークン価格の上昇や市場トレンドによる注目泡沫の裏にある真の需要は慎重に検討すべきである。Telegramボットの主流機能である「情報プッシュ」と「コピートレード」は新たなニーズではなく、すでに多くの中心化取引所や比較的成熟した製品（下図参照）が存在する。電報ボットの競争力は明らかに弱い。暗号分野のdegenプレイヤーの母数自体大きくなく、より安全で機能の充実した自動取引プラットフォームを選べるため、筆者はTelegramベースの自動取引ボットのユーザープロフィールには熟練プレイヤーは少なく、多くの人は情報プッシュ機能だけを使っていると考える。一方で楽観的に見ると、Telegramという巨大なユーザー流入を持ち、暗号に友好的なSNSと、操作が簡単で使いやすいボットが組み合わされば、Web3の初心者ユーザーを誘致する入り口の一つになるかもしれない。
コピートレードプラットフォーム製品
自動取引ツールと多く重複または関連するもう一つの製品タイプは、DexscreenerやDextoolsのような分散型取引所（DEX）に類似したものである。これらは主にトークンペアの価格変動をリアルタイムで確認するために使われ、通常フロントエンドにDEXスワップ機能と基本的な契約セキュリティチェックを統合しており、デプロイされた契約に対してハニーポットや取引税などの基本検査を行う。Unibotチームは最近、取引ターミナル「Unibot X」をリリースし、GeckoTerminalと統合した。ユーザーはTelegramアカウントで生成されたウォレットアドレスを使ってUnibotXにログインでき、指値注文などの取引、リアルタイムK線、取引履歴、賢いお金の取引などを確認できる。今後、取引側のDEXとボットがさらに緊密に連携・相互作用し、分散型取引のユーザーエクスペリエンスを向上・豊かにするだろう。
自動取引ツールは一般ユーザーの技術力を大幅に強化するが、大きな中央集権的リスクを抱えている点は重視すべきである。多くの自動取引ツールのウォレットアドレスはツールが生成するものであり、その秘密鍵はプロジェクト側に完全に晒されている。暗号世界の有名な言葉「Not your key, not your money（鍵がなければ、あなたのお金ではない）」の通り、ユーザーが自動取引ツールを使うには、資金をプロジェクト側が管理できるアドレスに移す必要があり、その時点でリスクの弱者側に立ってしまう。
データツール分野の価値ロジック
データツールのビジネスモデルの利点と欠点
Web3全般において、実際の需要が証明しづらい新興細分化分野の製品と比べ、このツール系製品のビジネスロジックは新しいストーリーほど高い天井や想像力がないように聞こえるが、その需要はより現実的で真実である。データツールのビジネスモデルは比較的成熟しており、Web2データ企業のロジックと似ており、Web2分野でも何度も成功が証明されている。一部のツールプロジェクトはトークンを発行しなくても、安定したキャッシュフロー収入を得ている。
トークンによる資金調達や課税を行わないプロジェクトの場合、収入源は以下の通りである：
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C向けユーザー課金：Web2のSaaSに類似。基本機能は無料、高度な機能は有料。または無料サービスに一定の制限（例：10アドレスまで追跡可能）を設ける。C向け課金は一般的に2種類に分けられる：一括購入型とサブスクリプション型。一括購入型は生涯会員のようなもので、サブスクリプション型は月／四半期／年単位での支払い。
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B向け課金：APIのパッケージ販売やデータシステム開発など、開発者や企業向けの課金も有効な収益化手段として証明されている。例えばThe Graphは多数の有名なDeFi/GameFiプロジェクトにAPIサービスを提供しており、Debankも同様の事業を行っている。
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広告収入：ユーザー数がある程度に達すると、プロジェクト側は広告掲載でトラフィックを収益化できる。
オンチェーンデータの特徴と現在の製品から見ると、オンチェーンデータツール分野は確かに確実な機会を持つ分野であり、必然的に競争の激しい分野でもある。この種の製品は初期段階で一定のインフラや設備投資が必要だが、データの公開性と入手可能性により、Web3オンチェーンデータ分析ツールはデータソース面でモートゲージ（防波堤）を失っている。例えば市場データダッシュボード製品の競争はすでに非常に激しく、新規参入のArkhamはNansenの一部類似機能を無料で提供しており、有料ツールに影響を与えるのは避けられない。しかしデータ分野は多岐にわたり、All-in-oneの総合プラットフォームを目指すもよし、あるいは細分化領域に特化して小規模でも高品質な製品を作るもよし、垂直領域のリーダーになる可能性はある。ツール製品はより迅速な製品の反復更新と納品能力を持ち、大量のデータからより価値ある指標を掘り起こし、より完成度の高い機能を提供し、ユーザーの取引収益可能性を高めることで、製品の均質化競争から脱却し、自らの優位性とバリアを築く必要がある。
データツール製品のトークン経済モデル分析
ツール製品がトークン経済を構築する必要があるかどうかについて、業界内でも議論がある。否定的な意見としては、データツール製品のトークンのユースケースが限られ、発行時の熱狂が去った後は価格維持が難しいというものだ。ここでは既にトークンを発行したArkhamとUnibotを例に取り、前述のデータ側と取引側の2つの製品タイプのトークン経済モデル設計を見ていく：
最近Arkhamはデータツールとして自社トークンを発行し、大きな話題を呼んだ。Arkhamは市場ダッシュボード、アドレス分析、相場アラート、情報懸賞など複数機能を持つ総合データ分析プラットフォームである。ARKMトークンはArkham Intel Exchangeエコシステムのネイティブトークンで、総発行量は10億枚。配分は以下の通り：財務50%、投資家20%、チーム20%、マーケットメイキング5%、報酬5%。
ARKMトークン保有者はガバナンス権を持ち、Arkhamの戦略方向性に投票できる。また、ARKMトークンはArkhamエコシステムに貢献したユーザーへの報酬にも使える。情報提供、ARKMステーキング、ARKMエコプロジェクトの開発、新規ユーザー紹介などでARKM報酬を得られる。
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情報懸賞プラットフォームは経済モデルに新たなユースケースを提供している。懸賞の発行と受け取り時にはそれぞれ2.5%と5%の手数料がかかる。ARKMで決済すれば20%の割引を受けられ、ARKMをロックすることで最大50%の割引（ただし30日以上保有ロックが必要）が可能。情報を持つユーザーはオークションを開催したり、情報をプラットフォームに提出したりできる。オークションは15日のロック期間があり、落札者がスマートコントラクトから引き出すのはその期間後。ただし出品者は早期撤退可能だが、10%の手数料がかかる。プラットフォームに提出された情報は等級に応じてARKM報酬が与えられる。購入された情報は90日間排他的に保持され、その後すべてのユーザーに公開され、これによりプラットフォームの知能化と継続的発展が促進される。
Arkhamのデータ関連機能はほぼすべて無料で提供されており、そのエコシステムとトークン活用の重点は情報懸賞プラットフォームにある。これがまさに製品で最も議論を呼ぶ機能である。暗号通貨の匿名性は広く称賛される特徴だが、Arkhamの情報プラットフォームは逆にオンチェーンの匿名アドレスをオフチェーンの実体と結びつけ、マーキングする。
Arkhamのトークンモデルが革新事業に重点を置くのに対し、Unibotのトークンモデルはより伝統的でシンプルである。UnibotはTelegramベースの自動取引ボットで、現在はイーサリアムにのみ展開されており、FDVは1.76億ドル。トークン交換、指値注文、コピートレード、プライベート取引、流動性提供などの機能を提供。ユーザーはコード知識がなくても、Telegramのチャットボックスだけで取引指示を出せる。ウォレットアドレスはUnibotが生成できるほか、自分の秘密鍵をインポートすることも可能（リスク大）。
自動取引ツール分野のトッププロジェクトとして、Unibotの収益はすでに4,000ETHを超えており、主な収入源はツール利用料とトークン取引税。トークンは収益共有機能を持ち、10個以上の$UNIBOTトークンを保有していることが資格条件。報酬は保有数に比例する。トークン保有者は、ツールプラットフォームの取引手数料の40%およびUNIBOTトークン取引の取引税（総額の1%）を得られる。報酬は2時間ごとに計算され、24時間後に受け取れる。2時間ごとに200個以上移動させると収益シェアが没収される。大きな価格上昇が市場のFOMO感情と注目を集め、新規ユーザーの急増をもたらし、自動取引ツール分野全体の上昇を牽引した。
Arkhamの経済モデルの大きなリスクは革新事業に過度に依存していること、Unibotのトークンのリスクは主に現時点での価格上昇の持続不可能性にある。収益構造を分析すると、急増する収益の80%がトークン取引税に由来しており、市場の熱狂と新規ユーザーの流入に大きく依存している。一旦市場の熱狂や取引量が低下すれば、量と価格の両方が落ち込む「デイビスダブルショック」を被る可能性が高い。
可視化するに、ツール分野のトークンモデルに対する議論は根拠がある。エコシステムの豊かさ、トークンユースケースの拡張は経済モデル設計時に重点的に考慮すべき問題である。短期的・長期的利益のバランスも取るべきで、短期的な富の創出効果はユーザー増加を大きく後押しするが、長期的にはより持続可能な建設方向を見つけるべきである。
将来の発展方向
SocialFiとの統合
社交の基本条件は十分なユーザー参加が必要であることだ。SocialFiが常に直面している問題は、より多くのユーザーを惹きつけ、維持できるかである。MetaがリリースしたThreadsでさえ、Instagramと強固に連携しているにもかかわらず、ユーザーの粘着性は低く、リリース2週目には日次アクティブユーザーが20%減少し、平均使用時間も当初の20分から5分未満にまで低下した。現在のWeb3の主要なSNSおよびUGCプラットフォームはTwitterやDiscordといったWeb2アプリであり、ネイティブなWeb3ソーシャルメディアは不足している。データプラットフォームのユーザーは共通の関心を持ち、情報密度も高く、SocialFiの基礎となるポテンシャルがある。xueqiuやfutuのデータ指向ソーシャルの難しさ。
DebankのStream機能はSocialFiへの挑戦の一例である。ウォレットアドレスをアカウントとすることで、より多くの検証可能な情報を提供でき、KOLの見解はより説得力を持ち、分野をより透明で信頼できる方向に推進できる。ユーザーは価値ある情報に対して投げ銭ができ、クリエイター経済の理想的な実現形態となる。
社交の基本条件は十分なユーザー参加が必要であることだ。SocialFiが常に直面している問題は、より多くのユーザーを惹きつけ、維持できるかである。MetaがリリースしたThreadsでさえ、Instagramと強固に連携しているにもかかわらず、ユーザーの粘着性は低く、リリース2週目には日次アクティブユーザーが20%減少し、平均使用時間も当初の20分から5分未満にまで低下した。現在のWeb3の主要なSNSおよびUGCプラットフォームはTwitterやDiscordといったWeb2アプリであり、ネイティブなWeb3ソーシャルメディアは不足している。データプラットフォームのユーザーは共通の関心を持ち、情報密度も高く、SocialFiの基礎となるポテンシャルがある。xueqiuやfutuのデータ指向ソーシャルの難しさ。
パーソナライズドレコメンデーション
オンチェーンデータの公開性と透明性により、個人の行動や嗜好の分析が自然に行える。現在、Web3のパーソナライズドレコメンデーションアルゴリズムやエンジンはまだ萌芽段階にあるが、マルチチェーンエコシステムやアプリの充実に伴い、ユーザー像の次元も増えるだろう。
Web2のトップ製品を比較対象とすれば、レコメンデーションアルゴリズムはすでに非常に成熟した技術である。淘宝、抖音、美团、Bilibiliはいずれもユーザーが好みそうな商品や動画を推薦する。しかし現在、Duneのようなデータ製品やOpenSeaのような取引市場では、パーソナライズドレコメンデーションはまだ実現できていない。データ量が増えるにつれ、推薦の正確性も正のフィードバックループに入り、ブロックチェーンのデータ統合特性により、Web2よりも精度が高まる可能性がある。また、データ主権を持つことで、自分自身のパーソナライズモデルの選択や微調整が可能になる。Web2の衣食住行における多分野推薦と同様、Web3のソーシャル、取引、ゲームにもそれぞれの応用シーンがあり、レコメンデーションアルゴリズムはレゴブロックのようにさまざまな分野に組み込まれるだろう。
AIとの統合
オンチェーンデータの公開性と透明性により、個人の行動や嗜好の分析が自然に行える。現在、Web3のパーソナライズドレコメンデーションアルゴリズムやエンジンはまだ萌芽段階にあるが、マルチチェーンエコシステムやアプリの充実に伴い、ユーザー像の次元も増えるだろう。
Web2のトップ製品を比較対象とすれば、レコメンデーションアルゴリズムはすでに非常に成熟した技術である。淘宝、抖音、美团、Bilibiliはいずれもユーザーが好みそうな商品や動画を推薦する。しかし現在、Duneのようなデータ製品やOpenSeaのような取引市場では、パーソナライズドレコメンデーションはまだ実現できていない。データ量が増えるにつれ、推薦の正確性も正のフィードバックループに入り、ブロックチェーンのデータ統合特性により、Web2よりも精度が高まる可能性がある。また、データ主権を持つことで、自分自身のパーソナライズモデルの選択や微調整が可能になる。Web2の衣食住行における多分野推薦と同様、Web3のソーシャル、取引、ゲームにもそれぞれの応用シーンがあり、レコメンデーションアルゴリズムはレゴブロックのようにさまざまな分野に組み込まれるだろう。
まとめ
本稿では、製品タイプ、ビジネスモデル、将来の発展方向の三つの側面からオンチェーンデータツールについて分析・まとめを行い、この分野の実務者、機関、個人投資家にさらなる啓発と考察を提供することを願っている。現在のWeb3業界は依然として初期探索段階といえるが、データ分野ではすでにいくつかの10億ドル評価のユニコーンが誕生している。DeFi SummerからNFT Summer、将来のLayer2 SummerやGameFi Summerへ、インフラからアプリケーションまで、すべてのシーン判断にはオンチェーンデータ分析ツールの利用と支援が欠かせない。すべてのアドレスとすべてのインタラクションが非中央集権的世界の星々大海を築き上げており、この極めて可能性のある分野は今後最も重要なアンカーの一つとなるだろう。データネイティブな業界に身を置く我々は、依然としてオンチェーンデータのAlpha魔法に期待を寄せている。
篇幅の都合上、次回はデータ製品のビジネスモデル実践についてさらに詳しく議論する。
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