スタンフォードのブロックチェーン研究：NFTマーケットプレミアム評価モデルは、NFT価格をより正確に算出できるのか？
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スタンフォードのブロックチェーン研究：NFTマーケットプレミアム評価モデルは、NFT価格をより正確に算出できるのか？
本稿では、市場の基盤構造と基本原則を考慮した新たな評価モデルである「プレミアム評価モデル」を紹介する。
Web3業界の深掘り報道に専念し潮流を洞察執筆：Yusen Zhan 、Black、Zi'ang （Tony） Ling
翻訳・編集：TechFlow
注：本稿はスタンフォード・ブロックチェーン・レビューからの提供記事です。TechFlowはスタンフォード・ブロックチェーン・レビューのパートナーとして、独占的に翻訳・転載する権利を有しています。
はじめに
急速に進化する非代替性トークン（NFT）分野において、効果的な価格付けモデルは複雑さと解釈可能性の間でバランスを取る必要があります。「フロア価格」のようにNFT取引で頻繁に用いられる指標も、多くの場合、おおよその出発点やベースラインを示すことはできても、NFTの内包的価値や個別の特性を正確に反映することはできません。
過去には、多くのNFT価格モデルが勾配ブースティング決定木（GBDT）に依存してきました。これらのモデルは信頼できる予測を提供するものの、非常に複雑で解釈が困難です。本稿では、市場構造と基本原則を考慮した新しい「プレミアム評価モデル」を紹介し、NFT分野におけるクリエイター、トレーダー、コレクターがNFT価格の複雑さをより深く理解できるよう支援することを目指します。
ベースライン：勾配ブースティング決定木モデル
現在、NFT価格付けによく使われる技術の一つが、勾配ブースティング決定木（GBDT）です。このアンサンブル学習法は、決定基準に基づいて意思決定を行う単一の決定木という基本概念から発展しました。しかしGBDTの特徴は、複数の決定木を連続的に構築し、それぞれの新規木が前段階の木の誤差を修正しようとする点にあります。この体系的かつ反復的なアプローチにより、GBDTモデルは複雑なデータパターンや微妙な差異を識別・統合する能力を備えます。
GBDTモデルの強み
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堅牢性：GBDTはデータセット内の外れ値に対して耐性があり、さまざまなデータ環境に適用可能です。
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混合データの処理：カテゴリ変数と数値変数を含むデータセットをシームレスに扱うことができます。
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自動的な特徴選択：モデル自体が関連性の高い特徴を優先するため、大規模な特徴工学の必要性が低減されます。
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過学習の抑制：アンサンブルによる反復的補正の性質上、単一の決定木と比較して過学習が少なくなります。
GBDTモデルの課題と限界
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複雑性：複数の決定木からなるアンサンブルであるため、内部の動作や特定の意思決定経路を追跡するのは困難です。
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学習時間：反復的プロセスのため、シンプルなモデルよりも訓練に時間がかかります。
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メモリ消費量：多数の決定木を保存する必要があるため、リソース制約のある環境ではボトルネックとなる可能性があります。
複雑性と透明性の欠如：根本的な問題
NFT価格付けという文脈において、GBDT最大の課題は透明性の欠如です。モデルは価格や評価額を提示できるかもしれませんが、なぜその価格に至ったのかを説明できない「ブラックボックス」アルゴリズムなのです。
多決定木間で細かなデータパターンを捉えることがGBDTの主な長所ですが、これがステークホルダーに価格決定の根拠を説明する際には逆に二律背反となります。こうした明確な解釈可能性の欠如は、NFT関係者の多くにとって価格指標が理解しがたいものになり得ます。そのため、正確さに加えて解釈可能性も兼ね備えた価格モデルの必要性が強調されます。
プレミアムモデルの概要
上述の通り、我々はNFT価格付けのためのプレミアムモデルを導入します。このモデルは、価格をこれらのデジタル資産の基本原則および個別特性と一致させることで、正確性と解釈可能性のバランスを実現します。
NFTの価格は、コレクションベースの価値とその特性によるプレミアムから構成されます。プレミアムモデルの核心となる式は以下の通りです：
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評価額：NFTの予測価値。
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フロア価格：特定のコレクションまたはカテゴリーにおいて、現在市場で提示されている最低販売価格。
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切片：フロア価格に対する基本調整項であり、全体的に上方または下方へ調整される内在的要因を考慮します。
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特徴重み：各特徴に割り当てられた係数。その特徴がNFT価格にどの程度影響するかを決定します。各特徴は、フロア価格に対する相対的価値に応じて予想価格に影響を与えます。
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特性プレミアム：NFTが持つ特定の魅力的な属性や特徴に付与される追加価値。これはフロア価格と対応する特徴重みの積です。
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コレクションベースの価値：NFTがコレクション内で持つベースライン価値。フロア価格に由来し、一般的な市場状況や特定の特性とは無関係な他の要因を反映した切片の影響を受けることがあります。
プレミアム評価モデルの導出
プレミアムモデルでは、線形回帰を用いて特定の特徴がNFTの推定価格にどのように影響するかを分析します。特徴重みとフロア価格を変数として利用することで、線形回帰モデルはNFTの固有特性と現在の市場ベースラインに基づき、価格を効率的に予測できます。
当社のプレミアムモデルによると、次式が得られます：
簡単な変換を経て、次の式が得られます：
左辺をy、右辺を線形回帰形式として再定義すると、次のようになります：
ただし：
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yは予測出力。
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xはNFTの特徴を表すワンホットエンコーディングベクトル。ベクトルの各位置は特定の特徴を表し、NFTが持つ特徴に対応する位置が「オン」（＝1）、それ以外は0となります。
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wは重みベクトル。各要素は特定の特徴に関連する価格への寄与度を示します。
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bは切片。特徴とは独立した価格調整項です。
wT * x 項は2つのベクトルの内積として計算されます：
実際の使用例として、3つの特徴（A, B, C）を持つと仮定します。BとCの特徴を持つNFTは、ワンホットベクトル x = [0, 1, 1] で表現されます。線形回帰モデルは、各特徴に学習された重みと切片に基づいてNFTの価格を予測します。したがって、特徴重みの和はwTxと書き直せます。この分析に基づき、オープンソースの機械学習ライブラリを使って線形回帰モデルを実装し、当社のプレミアムモデルを構築できます。
評価の実例
高度な価格付けモデルを用いて、希少なBored Ape Yacht Club #7403の価格を評価できます。以下は、このトークンに対応する基本情報です：
このNFTはTrippy Fur、Faux Hawk Hat、Angry Eyes、Aquamarine Background、Silver Hoop Earring、Phoneme Mouthといった複数の特徴を持っています。特にTrippy Furは最も希少な属性とされています。当社のGoPricing APIによると、#7403の評価結果は以下の通りです：
「pricing」はトークン7403の推定価格（104.42672366856866 ETH）、「floor」はリクエスト時のフロア価格です。当社の推定価格は次のように分解できます：
上記の例からわかるように、ユーザーには重みではなくプレミアムのみを計算し、最終的な推定結果を以下のように提示できます：
プレミアム評価モデルの利点
上記の理論的導出と実際のデモンストレーションから、本モデルが実用的で市場整合性の高い価格戦略フレームワークを提供していることがわかります。これにより、実践的で適応性があり、透明性の高い評価手法が可能になります。プレミアム評価モデルの主な特徴と利点を以下にまとめます：
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線形性：プレミアムモデルはフロア価格との線形関係を維持し、決定された重みセットに基づいてNFTと特徴間の一貫した価格比率を保ちます。
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透明性：パラメータが容易に検証可能であり、評価プロセスの可視性が高いため、モデルの透明性は顕著な特徴です。
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リアルタイム対応：モデルはリアルタイム性を持ち、NFT価格がフロア価格の変動を即座に反映するため、評価額は常に最新の市場動向と同期します。
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信頼できる中立性：希少性の知覚や感情的価値といった第三者バイアスを回避し、パラメータは取引履歴に基づく線形平均によって算出されます。訓練時には販売価格とフロア価格のみを入力として使用します。
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解釈可能性：
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パラメータの明確性：重みや切片といった各パラメータは実際の意味を持ち、NFT領域における特徴の重要性やコレクションの基礎価値を明確に示します。
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共有される特徴重み：異なるNFT間で特徴が浸透するのと同様に、特徴重みも様々なNFT価格で共有され、統一的かつ一貫した評価方法を保証します。
したがって、プレミアムモデルは透明性を確保しつつ、単純さと複雑さのバランスを取っています。明瞭さ、適応性、公平性を重視することで、NFTの正確かつ効果的な評価の堅固な基盤を提供します。
結論
急速に変化するNFT市場では、透明性が重視される価格モデルが不可欠です。GBDTのような木構造ベースのモデルは人気でしたが、その複雑さが課題となることもあります。これを解決するために、より透明性の高い線形のプレミアムモデルへの移行が求められています。
今後は、プレミアムモデルをNFT価格オラクル、レンディングプロトコル、自動マーケットメイカー（AMM）と統合していくことを期待しています。たとえば、ChainlinkのようなNFT価格オラクルでは、プレミアムモデルが価格入力を精緻化し、より安定したフィードバックを保証できます。BendDAOのようなNFT貸付プロトコルでは、高度な価格モデルが安全なNFT担保ローンを可能にし、DeFiにおけるNFTの新たな道を開くでしょう。
さらに、Uniswap v4のようなNFT対応AMMでは、高度な価格モデルが交換アルゴリズムを強化し、報酬をNFTの価値や希少性と一致させることができます。また、プレミアムモデルはNFTの分散所有を促進し、NFTインデックスの形成を助け、シンセティックNFTの進化を推進しながら、NFTプラットフォームおよび金融アプリケーションにおいて、堅牢で透明性が高く、ユーザーフレンドリーな価格付けメカニズムを維持することができるでしょう。
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