価値はどこから来るのか：ブルーチップNFTの希少性と価格は関連しているのか？

著者：NFTGo

多くのケースで、人々は希少なアイテムやユニークな体験にプレミアムを支払うことをいとわない。古い言葉に「希少なものは貴重である」とあるが、NFTの世界では、このデジタル資産の希少性とその対価の価値をどのように定量化すればよいのだろうか？

純粋なビジネスの観点から見ると、多くの資産は供給を制限する必要がないが、希少性の価値は消費者の需要や市場全体の需要に影響を与える。意図的に希少性や数量を設計することは異なる効果を生む。希少価値は経済的に「資源は有限で、需要は無限である」という概念に根ざしており、価格は資源の希少性を示す信号である。

ブルーチップNFTの希少価値は、以下の4つのポイントから測定できる。1つ目は、NFTが属するプロジェクト自体の希少性であり、各コレクションは特定の数量を発行し、大半は1万点である。

2つ目は、コレクション全体の中で他のNFTと比較した希少価値である。希少性は「見せびらかし」の「独占感」消費の概念と密接に関連しており、NFTとその所有者の類似性や美的観点は、ある意味で態度やアイデンティティの感情的価値を表すこともある。例えば、周杰倫が保有するAzukiとその特徴の同質性である。

3つ目は、NFTの希少性がもたらす使用価値、つまりプレミアムであり、NFTの売買の楽しさや新しい分野であるGameFiやメタバースにおける多様な応用と展開を含む。

4つ目は、入手の難易度や時間価値である。希少性の価値はコミュニティの維持コストを反映する。例えば、一部のコミュニティPASSの運営コストの増加は価格に反映され、閉じたループを形成する。

では、希少性は価格の主導的な影響因子なのだろうか？1月以降、市場全体のNFT取引量は減少しているが、初期の市場コンセンサスに基づくブルーチッププロジェクトはその希少性により価格が上昇しており、消費者のトップ資産に対する積極的な期待を反映している。

私たちはデータを通じてNFTの価格と希少性の内在的な関連性を定量化し、可能な法則やパターンを探求することができる。私たちはそれぞれ特徴を持つ6つのブルーチッププロジェクトを選び、NFTの希少性がその価格に与える影響を評価した。

TL; DR

希少なNFTの保有者は、一般的なNFTの保有者よりも10倍以上の価格決定権を持っている。

人々の一般的な認識「希少なNFTは高価である」とは反対に、希少性が価格に与える影響は必ずしも正の相関を示すわけではない。

希少性の影響力は、美的価値やコミュニティの合意など、希少性に比べてより隠れた因子に譲ることがある。

たとえMedium NFTが市場でBottom NFTよりも希少性のランキングが高くても、両者の市場価格の階層効果は明確ではない。一方、Top NFTの価値はMedium NFTをはるかに上回る。

挙げられた6つのプロジェクトの中で、Doodlesの希少性と価格の関連性が最も強く、BAYCには明らかに価格に影響を与える他の変数が存在する。

注：希少性に応じて、NFTを4つのグループに分けました。xはNFTの希少度を示します：

90 ≤ x ≤ 100: 伝説的

70 ≤ x < 90: 希少

40 ≤ x < 70: クラシック

0 ≤ x < 40: 通常

最も高価なNFTは、最も希少なものでしょうか？

異なるNFTの価格は希少性の影響を受けるが、下の図は各コレクションの中で価格が上位10位のNFTの希少度と、その二次市場での総流通時間を示している。

各ブルーチップコレクションの中で価格上位10位のNFTの希少度分布、出典：NFTGo.io

ほとんどのシーンでは、多くの人がさまざまなツールを使って希少性を調べる。しかし、コレクション価値以外のNFTの他の価値は、希少性が価格に与える影響を大きく希薄化する。希少性の影響力は、美的価値やコミュニティの合意など、より隠れた因子に譲ることがある。

CryptoPunksの市場ポジショニングはOG NFTプロジェクトに偏っており、最初のNFTプロジェクトとしてのコレクション価値は言うまでもなく、希少性はコレクション体験において極めて重要なスパイスである。一方、BAYCは非常にクラシックで比較的初期のブルーチップNFTであるが、そのプロジェクトの背後にあるコミュニティとビジネスシステムがNFTの他の価値を支えており、希少性がその価格に与える影響を分散させている。価格上位10位のNFTの中で伝説的な希少度の割合はCryptoPunksに比べて明らかに減少している。

したがって、異なるプロジェクトのポジショニングを考慮すると、最も高価なNFTが最も希少なものであるとは限らない。

希少性は価格の階層に影響を与えるのか？

異なる希少性のNFTのデータを比較することで------最も一般的なNormalと最も希少なLegendary（それぞれ後40％および前10％）------希少性が異なるコレクションにおいて影響の程度が異なることがわかる。PFPプロジェクトにおいては、一般的に希少性が高いほど価格も高く、1/1のトップトレイトを持つNFTはしばしば高い価格を持つ。

下の図から、CryptopunksとDoodlesプロジェクトにおいて、希少性の大きな差がNFTの平均価格の急上昇を引き起こしていることがわかる。一方、BAYCに関しては、明らかに希少性は価格の階層に顕著な影響を与えておらず、希少性はNFT自体のコアバリューを代表したり反映したりするものではない。

希少性ランキングに基づくNFTの平均価格（米ドル単位）；出典：NFTGo.io

トップとロングテール効果

最高と最低の希少性の価格階層の差を比較した後、ユーザーがよく直面する問題がある。もし前10％の希少性の高価なNFTを手に入れることができない場合、後90％の希少性の範囲内のNFTをどう選ぶべきか？私たちは前10％の高希少性のNFTを除外し、相対的に低い希少性のNFTをさらに分析する。

現在の希少性ランキングが2000から4000のNFTをデータセットとして収集し（Medium NFTと呼ぶ）、それをランキング4000以外のNFTと価格比較する（Bottom NFTと呼ぶ）。多くの人は、Medium NFTがBottom NFTよりも希少なNFTを含んでいると考え、明らかにその価格も高いはずだと思うが、果たしてそうなのだろうか？下の図は2つのNFTの平均価格（米ドル）を示している。

異なる希少性ランキングNFTの平均価格（米ドル）；出典：NFTGo.io

私たちは、希少性ランキングが高いNFTと低いNFTの間に明確な境界線があることを確認できる。高希少性の効果を研究するために、希少性がLegendaryのNFTを追加し、ランキング2000以内のNFT（Top NFTと呼ぶ）を選択した。下の図は各グループのNFTの平均価格（米ドル）を示している。

出典：NFTGo.io

私たちは、Medium NFTが市場でBottom NFTよりも地位が高いにもかかわらず、両者の市場価格の階層効果は明確ではないことを発見した。一方、Medium NFTは市場で比較的希少であるが、Top NFTの価値は依然としてMedium NFTをはるかに上回る。明らかに、「トップ効果」がNFTの価格に影響を与えている。

市場にはさまざまな取引行動があり、私たちはしばしば「フロアを掃く」や「トップを収集する」、「1/1トレイトを収集する」といった言葉を耳にするが、ミドルを収集することに関する言葉はあまり聞かれない。希少性と金稼ぎに関連するGameFiのプロジェクトにおいても、中程度の希少性のNFTを収集することは他の2つの戦略に比べてあまり経済的ではないように見える。

したがって、心理的および経済的な理由から、希少性が価格に与える影響はミドルにおいて一定の「失敗」が存在する。

どのグループのNFTが最も関連性が高いのか？

希少性と価格の関連性をさらに確認するために、z-score標準化および標準偏差とピアソン相関係数（Pearson Correlation Coefficient）を用いてコレクションの価格を分析した。一方では、データがそのデータセットの平均からどれだけ偏っているかを測定し、同時にNFTコレクションの価格の多様性を評価し、売り手が市場をどのように推進しているかを理解する。

ピアソン相関（Pearson Correlation）

ここで、xは希少度を示し、yは最新の価格を示す。各データセットが正規分布である場合にのみ、ピアソン相関（Pearson Correlation）が成立するが、NFTデータは近似的に正規でもなく、通常は非正規である。2つのデータセットの分布（NFTの希少性と最新価格）を評価するために、6つのコレクションサンプルのNFTの希少性と価格を統計した。

NFTコレクションの希少性と価格分布；出典：NFTGo.io

上の図から、BAYCのような特定のコレクションが正規分布を示しているが、価格に関してはNFTコレクションのデータ分布は依然として非正規であることがわかる。これは、希少性が価格に与える影響が小さいことを意味する。価格データセットが非正規である場合、QQプロット法を用いてデータが正規分布に適合するかどうかを検証する。NFT価格を正規分布と比較する------図の赤い線は正規分布に適合するデータを示し、点は実際のデータを示す。

NFT価格のQQプロット；出典：NFTGo.io

私たちは、データセットの一部が正規分布に適合していることを観察したが、分析方法を選択する際には、コレクション内のすべての異常値を考慮する必要がある。一般的に、NFT価格は非正規分布の傾向があり、いくつかの研究は、この傾向がピアソン相関係数（Pearson Correlation Coefficient）の推定値に誤差をもたらす原因であることを確認している。

非正規分布は相関係数を+0.14膨張させ、私たちはより堅牢な方法で検証する------スピアマン相関（Spearman Correlation）による希少性と価格の関連性の推定は比較的保守的である。以下はスピアマン相関（Spearman Correlation）の簡略化された公式である。

スピアマン相関

この式の結果は-1から1の間の値であり、関係が完全に正または完全に負であることを示す。この数値が0に近いほど、非負の相関が示される。スピアマン相関（Spearman Correlation）は異なるコレクション間で大きく変動し、計算結果は、特定のコレクションの希少性と価格の関連性が非常に小さいことを示している。つまり、他の変数が存在することを意味し、特定のコレクションの希少性と価格は有意に関連している。下の図はピアソン相関（Pearson Correlation）とスピアマン相関（Spearman Correlation）の分析結果の違いを示している。

ピアソン相関とスピアマン相関の違い；出典：NFTGo.io

研究結果は、スピアマンアルゴリズムによって生成された誤差が小さいことを示しており、ピアソン相関を使用する際には、非正規分布の存在により、すべてのコレクションの推定結果が過大または過小になることがある。

最終的な統計結果は、研究した6つのプロジェクトの中で、Doodlesの希少性と価格の関連性が最も強く、BAYCには明らかに価格に影響を与える他の変数が存在することを示している。これがBAYCが史上最も成功したNFTプロジェクトの1つである理由かもしれない。希少な猿だけでなく、人々はBAYCがもたらす他のより価値のあるものを重視している。

価格はコミュニティによって定義されるのか、それとも希少性によって定義されるのか？

Panini NBA選手カードや希少なゲームカードのように、ある種のコレクションアイテムのプレイヤー群が十分に多い場合、価格の階層が生まれる。NFTも同様であるが、NFTの価格階層は希少性の単一の影響因子だけではない。むしろ、コミュニティによって定義されることが多い。

例えば、mferやStartCatchersのように、さまざまなダイナミックトレイトがあり、コミュニティは3つのダイナミックトレイトを定義する>2つ>1つ>すべて静止。さらに、mfersのプロジェクトの価値はその背後にある文化的合意にあり、NFTのイメージは多くの保有者に自分自身を見せるようにし、共鳴を引き起こす。

希少性が価格に与える影響力は大きく希薄化され、美的共鳴やコミュニティの合意が代わりに重要になる。また、NFTの価格は有名人効果とも関連しており、有名人に関連するトレイトNFTの価格は平均を上回ることがある。例えば、多くの人が周杰倫が保有するAzukiと同じトレイトのNFTを購入することを選び、その結果、この種のNFTの価格が上昇する。

このように、NFTを発行する際には、プロジェクト側も多くのアイデアを持つ必要がある。コミュニティがより多くのプレイを作り出すことで、宣伝が容易になり、流通量が増加する。PFPプロジェクトの画像に含まれるプレイ（または話題）は、考慮すべき要素の1つである。一方で、NFT評価ツールを作成しようとするプロジェクト側は、NFTの価値がさまざまな要因によって決定され、影響を受けることを理解する必要がある。PFPプロジェクトは、コラボレーションやミームの拡散を通じて、自身の影響力を拡大しながら、希少性を再定義し、NFTの価格を隠れた形で引き上げている。

結論

データ分析メカニズムを構築することで、私たちはNFTの希少性と価格の関連性を探求し、NFTの価格決定権を定量的に分析し、希少性が価格に与える影響を再評価した。同時に、保有時間の違いや購入者の購入時期の違いにより、価格と希少性の分析には一定の偏差や変数が存在することに注意が必要である。また、二次市場の流通時間、プロジェクトの活動および差異などの動的要因に基づいて、異なるコレクションシリーズの特性についてさらに分析を行い、投資家がNFT市場の投資戦略と収益予測をより良く計画できるよう支援した。