Flashbots 研究：MEV がブロックチェーンのスケーリングボーナスを飲み込む方法

著者：ロバート・ミラー、Flashbots

編訳：セーシャ、フォアサイトニュース

今日は、新たな論点を提起します：MEV（最大抽出可能価値）がブロックチェーンのスケーラビリティの主要な制約要因となっています。

EthereumとそのLayer2ネットワーク、Solanaなどの主流のパブリックチェーンが、最速でスケーラビリティを競っている中、MEVによる経済的制約が業界全体に現れています。オンチェーンの検索行動は、驚くべきリソースの無駄遣いを伴い、ほとんどの高スループットブロックチェーンの主要な容量を占め始めています。

これは理論的な仮定や個別の現象ではありません。Solana（MEVボットが40%のブロックスペースを消費）からEthereum Layer2エコシステムに至るまで、この状況は至る所で見られます。影響を定量化するために、特定のトラッキングエンドポイントをサポートするトップOP-Stack Rollupを深く分析した結果、業界全体の問題が明らかになりました：

• 複数のRollupにおけるゴミ取引ボットは、50%以上のガスを消費しながら、手数料は10%未満しか支払っていません；
• 2024年11月から2025年2月の間に、Baseネットワークはガス処理能力を1100万ガス/秒に引き上げましたが、ほぼ全てがゴミボットに占有されています（Ethereumメインネットの容量に相当！）；
• ゴミボットによるガスの持続的な需要がユーザー手数料を押し上げています；
• ゴミ取引市場は高度に集中しており、Base上の80%以上のゴミ取引は2社のサーチャーによって主導されています。

データベースのシャーディング（Rollupなど）、有効性証明、データベースまたはコンセンサスメカニズムの最適化などの技術的スケーラビリティ手段は重要ですが、技術だけでは問題を解決できません。基盤技術のスループットを構築する方法は理解していますが、現在の市場構造はスケーラビリティに経済的制約を課しています。

この記事では、この市場の失敗現象を分析し、その影響をデータで示し、問題を解決することを目的とした新しいMEVオークションメカニズムを提案します。

ゴミ取引の分析

ブロックスペースがなぜ無駄にされるのかを理解するために、まず成功したアービトラージ取引を分解します：

Base上の成功したアービトラージ取引の例

一見すると、これは効率の模範のように見えます：サーチボットが正確なアービトラージを実行し、0.12ドルの利益を得て、0.02ドルの手数料を支払っています。

しかし、この成功したアービトラージの真のコストは驚くべきものです：成功したアービトラージを一度完了するごとに、そのボットは約350件のアービトラージを試みる取引を送信します（大半は失敗）。平均して、単一の成功したアービトラージには約1.32億ガスが消費されます------これはほぼ4つの完全なEthereumブロックに相当します。注意すべきは、これは競争に参加している多くのボットの一つに過ぎず、実際のコストはさらに高くなることです。

次に、ボットのオンチェーン行動を理解するために、典型的な失敗した試みを見てみましょう：

盲目的にアービトラージ機会を探す失敗取引の例

一見、この取引には異常はありません：成功し、トークンの移転は行われていません。唯一の手がかりは、約260万ガスを消費したことです（上の図参照）。

内部呼び出しを深く追跡すると、数十の異なるDEXプールに対して一連の呼び出しを行い、getReserves()とslot0()を通じてプールの状態を照会していることがわかります。これらの呼び出しは、本質的に異なるDEX上の資産価格を取得しているのです。

slot0()とgetReserves()の繰り返し呼び出しを示す追跡例

このボットのコアロジックは非常にシンプルです：

1. チェーン上に取引を送信
2. 実行時に複数のDEXプールの価格を照会
3. アービトラージ機会があれば実行
4. なければ取引を終了

上記の取引はこの4つのステップを反映しており、最終的には終了し、何の操作も実行されません。実際には、これは高強度の価格照会に過ぎず、約260万ガスを消費して市場の状態を読み取るだけで、実質的な行動はありません。

Base、World、Solanaなどのパブリックチェーンでは、この戦略がMEVを抽出する主流の方法となっています。少数の成功した取引が大量の失敗した試みのコストを負担することは、サーチャーにとって合理的な選択ですが、ネットワークにはシステム的な非効率をもたらします。

大量のリソースが価格の読み取りに使われ、実質的な価値を生み出していません。そして、これは唯一のサーチャーだけではなく、すべてのサーチャーが原子レベルのMEVを捕獲するためにこの戦略を採用せざるを得ません。最終的な結果はデータが示す通りです：パブリックチェーンはゴミ取引で詰まり、手数料はゴミ取引によって上昇しています。（注：原子レベルのMEVは、単一のオンチェーン操作（単一の取引または単一のブロック内）で実現される価値の抽出を強調し、アービトラージやフロントランなど、ブロックチェーンの即時性と取引順序を利用するシナリオで一般的です。）

ゴミ取引の根本原因

高スループットのパブリックチェーンがゴミ取引で詰まるのは偶然ではなく、市場構造の欠陥による直接的かつ「合理的」な反応です：サーチャーがブロックの最新状態を読み取って利益を得ようとする場合、同じブロック内で取引を盲目的に開始する必要があります。

前述のアービトラージボットは典型的な例です。オフチェーンの照会では、前の確認ブロックの状態を取得できますが、これは現在構築中のブロック内の取引が生み出すMEV機会に遅れをとります。BaseやSolanaなどのネットワークでは、ネイティブメモリプール（mempool）はプライベートであるため、サーチャーはブロックが公開される前にユーザー取引の実行状況やそれが生み出す機会を知ることができません。アービトラージのスペースを発見し捕獲するための唯一の方法は、自分の取引をユーザー取引の後にすぐに同じブロックに組み込むことです。一度次のブロックを待つと、機会は奪われてしまいます。

蔓延するオンチェーン検索現象は、以下の要因の相互作用から生じています：

1. 取引の表現性

従来の金融において取引者が単純な静的注文（「X価格で購入」など）を提出するのとは異なり、サーチャーはチェーン上のプログラムとして取引を作成し、市場の即時状態に基づく条件ロジックを埋め込むことで、元々不可能だった複雑な反応戦略を実現できます。

2. プライベートメモリプールへの移行

ユーザーをフロントランから保護するために、多くの高スループットパブリックチェーンはメモリプールをプライベートに設定しています。これによりフロントランを効果的に防ぐことができますが、サーチャーはユーザーの注文フローを見ることができません。取引がオンチェーンに載る前に反応できないため、サーチャーは高い表現性の取引を発起し、オンチェーンで盲目的に機会を探るしかありません。

3. 低コストの手数料

低コストのブロックスペースは、オンチェーン検索行動をさらに拡大します。サーチャーは、単一の成功したアービトラージの利益が大量の失敗取引のコストをカバーできることを深く理解しているため、各ブロックに大量の投機的取引を送信することを恐れません。そして、ガス料金が低ければ低いほど、サーチャーはより複雑なロジックを記述し、より複雑な戦略を追求できます。[1]

4. 効率的なオークションメカニズムの欠如

サーチャー間の競争には、正式な取引順序の優先順位を表現するメカニズムが欠けています。特定の取引をブロック内でオークション形式で並べ替えることができないため、競争は無駄な代替手段に退化しています：より多くのガスを消費することです。サーチャーが勝率を高める主な方法は、ブロック内のより多くの位置でガスを消費し、「正しい位置」に取引が落ちる確率を高めることです。

これら4つの要因が相まって「ゴミ取引オークション」を生み出し、極度に無駄なメカニズムを助長し、ネットワークの混雑を引き起こし、MEVの価値を効果的に捕獲できていません。ゴミ取引による非効率の規模を定量化するために、データ検証を行いました。

研究結果

分析により、MEV駆動のゴミ取引がスケーラビリティに経済的制約をもたらしていることが確認されました。

「トークンを移転せずにDEXを繰り返し照会する」取引を特定することで、ゴミ取引を定義しました。このヒューリスティックな方法は、オフチェーンで完了できたはずの取引が、システム的に無駄な「バックラン」アービトラージ行動としてオンチェーンに強制されることを特定することを目的としています。私たちはPythonツールとDuneダッシュボードの両方でこの方法を実装しました。具体的な方法論は付録に記載されています。

ゴミ取引検出ツールは特定のRPCメソッドに依存しているため、現在のデータ分析はOP-Stack Rollupに限られています。しかし、Ghost Logsチームのデータは、Solanaにも類似の現象が存在し、他のEthereum Rollup（ZKsync、Arbitrumなど）でもゴミ取引の兆候が見られることを示しています。

1. ゴミ取引はシステム的かつ普遍的である

まず、この問題はシステム的で広く存在しています。OP-Stack Rollupの分析は、ゴミ取引が孤立した現象ではなく、エコシステム全体の主導的な力であることを示しています。Unichain、Base、OPメインネットなどのチェーンでは、ゴミ取引は通常、総ガスの50%以上を消費します。これは、現在の市場設計の構造的な結果であり、局所的な異常ではありません。

2. ゴミ取引が消費するガスは、支払われる手数料を大きく上回る

第二の発見は、チェーンの観点から見ると、ゴミ取引の効率が極めて低いことを示しています。

私たちが分析したすべてのRollupにおいて、ゴミ取引が消費するリソースとその収入との間には巨大なギャップがあります。他のユーザーと比較して、ゴミ取引ボットが消費するガスの量は、支払う手数料の数倍です。例えば、OPメインネットのゴミボットは約57%のガスを消費しながら、約9%の手数料しか支払っておらず、その差は6倍にもなります。

手数料支払いとガス消費のギャップは、ゴミ取引がネットワークに巨大な外部コストをもたらしていることを示していますが、ほとんど相応の価値を提供していません。これはシステム的な非効率市場の典型的な特徴です。これには実際の計算リソースの無駄遣いが含まれ、すべてのフルノードがこれらの取引を実行することを余儀なくされ、すべてのネットワーク参加者のハードウェア要件が引き上げられます。

さらに、私たちはL2におけるゴミ取引がRollupのL1データ可用性（Data Availability）への使用にどのように影響するかを分析しました。

データは、2025年2月の100万ブロックの中で、Base上のゴミボットが約56%のガス消費、26%のL1 DA（データ可用性）使用量、14%のオンチェーン手数料を占めていることを示しています。ゴミボットのDA使用量の割合は最初は驚きでしたが、その後、これは取引数の割合（ガス消費ではなく）に関連していることがわかりました。これは合理的です。なぜなら、DAの使用量はデータ圧縮効率に依存し、ガス消費量には依存しないからです。

3. ゴミ取引はスケーラビリティの利益を制限し、相殺する

第三に、この非効率はスケーラビリティの利点を直接相殺します。ゴミ取引の負の影響を測定するために、新しい指標を導入しました：有効ガススループット、つまりRollupがゴミボットの消費を差し引いた後、毎秒処理されるユーザー利用可能なガス量です。

Baseの傾向は特に顕著です：2024年11月、総ガススループットは1500万ガス/秒でしたが、ユーザーの有効ガススループットはわずか1200万ガス/秒でした。次の4ヶ月間で、総スループットは1100万ガス/秒増加しましたが、有効スループットはほぼ変わりませんでした。言い換えれば、ほぼすべての新たに追加された処理能力がゴミ取引に占有されているのです。

興味深いことに、2月末以降、有効スループットは総スループットの成長傾向とより一致し始めました。これは市場の取引量（およびそれに伴うMEV）に関連しているようです：2月14日の「リブラスキャンダル」発生後、Telegramボット取引のMemecoin取引量が減少し、有効スループットが再び増加し始めました。

4. ゴミ取引の持続的な需要がユーザー手数料を押し上げる

おそらくユーザーにとって最も直接的な影響は、ゴミ取引の持続的な存在が取引手数料の基準線を人為的に押し上げ、長期的に高止まりさせていることです。

Rollupのスケーラビリティの取り組みにより、名目上の手数料は極めて低い水準（例えば約0.01ドル）にまで下がり、多くの自然ユーザーは価格に対して敏感でなくなっていますが、理論的には、ブロックスペースが十分で、ユーザーが価格に敏感でない場合、さらにEIP-1559手数料市場メカニズムの作用により、手数料は絶対的な最低値に近づくはずです。スケーラビリティのビジョンは、十分な容量を創出し、このほぼゼロ手数料の状態を常態化することです。

しかし、実際の状況はそうではありません。ゴミ取引を通じてMEVを捕獲しようとするサーチャーは、大量の取引でブロックを埋め尽くし、大量のガスを消費しています。この行動はブロックの利用率を押し上げ、基礎手数料を持続的に上昇させています。これは、MEV市場のシステム的な非効率を反映しており、自然ユーザーの真の需要ではありません。

エンドユーザーが負担する手数料は依然として低位にありますが、全体の水準は実際に必要なものを大きく上回っています。この問題の重要な点は、大量の安価なブロックスペースに依存する革新的なアプリケーションシナリオ（例えば、オンチェーンソーシャルネットワークや自動化されたマイクロペイメント）が、市場から排除されていることです。

5. ゴミ取引市場は高度に集中している

最後に、分析はMEVゴミ取引のサーチャー市場が極端に集中化していることを示しています。

これを検証するために、ブロック高26000000から26900000の間に、どのスマートコントラクトが「ゴミ取引」と分類されたガスを最も消費したかを統計しました。初期の観察では、市場はトップが高い割合を占めているように見えますが、構造は分散しています。

しかし、この表面的な印象は誤解を招くものです。オンチェーン分析は、サーチャーがゴミ取引を送信するために使用するスマートコントラクトをローテーションする戦略をよく使用していることを示していますが、利益は固定の「利益アドレス」に統一して転送しています。成功したアービトラージ取引のETH転送パスを追跡することで、同じ運営者が制御するスマートコントラクトを特定しようとしました。すべてのボットがこのモデルを採用しているわけではありませんが、トップボットは一般的にそうです。

利益アドレスでデータをグループ化すると、市場の集中度は非常に顕著になります：

結果は明らかです。わずか2社がBase上の80%以上のゴミ取引を支配しています。この極端な集中化は、市場に明らかな参入障壁が存在し、現在の「ゴミ取引オークション」が真の競争市場ではないことを示しています。競争の欠如は価格発見メカニズムをさらに弱体化させ、パブリックチェーンは抽出されたMEVの真の価値を捕獲できず、ゴミ取引による負の外部性を負わざるを得ません。

前進の道

私たちは、ブロックチェーンが限られたブロックスペース内で価値のある経済活動を最大限に受け入れるべきだと考えています。

この基準から見ると、現在の「ゴミ取引オークション」メカニズムは非常に非効率です：Uniswap v3で2回の交換を完了するアービトラージは約20万ガスで済みますが、Baseで同じ経済的結果を実現するには約1.3億ガスを消費します。効率の差は650倍に達し、この差を縮小することがスケーラビリティの真の潜在能力を解放する鍵です。

この問題を解決するためには、オンチェーン検索が主流のモデルとなった4つの理由に立ち返る必要があります：取引の表現性、メモリプールのプライバシー、低廉な手数料、効率的なオークションメカニズムの欠如です。その中で、低ガス料金と高表現性は汎用スマートコントラクトチェーンの明確な目標であり[2]、これらの特性を強化し続ける必要があります。したがって、解決策は他の2点に焦点を当てる必要があります：サーチャーが即将上チェーンの状態を読み取り、ユーザーの権益を保護しつつ、オンチェーンのゴミ取引を最小化する方法でその好みを表現できるようにすることです。

解決策の方向性

1. プログラム可能なプライバシーを通じて状態の透明性を実現

効率的な市場は、サーチャーに取引フローへのリアルタイムアクセスを提供する必要がありますが、同時に情報の使用方法をプログラム的に制限する必要があります。システムは、サーチャーが「バックラン」取引のみを行うことができ、フロントラン、サンドイッチ攻撃、またはプライバシーデータの漏洩を実施できないことを検証可能に保証する必要があります。この可視性により、サーチャーはオンチェーンで盲目的に機会を探るのではなく、オフチェーンで条件ロジックを実行できます。サーチャーがオフチェーンで潜在的な利益取引を生成した後、MEVを捕獲するためにそれをブロックに正確に組み込む方法が必要です。

2. 明示的な入札によるMEVオークションメカニズムの構築

ガス消費を競争の次元とする「ゴミ取引オークション」モデルを廃止し、経済的インセンティブに基づく取引順序権の入札メカニズムを設計します。サーチャーは、ターゲット取引のブロック位置に対して直接貨幣の入札を行い、市場化された価格決定メカニズムによって取引の順序を決定します。このモデルは、無秩序なガス消費競争を効率的な価格発見プロセスに変換します：

• サーチャーは数百件の無効取引を送信する必要がなく、実際に価値のある順序権に対してのみ支払います；
• ブロックチェーンは、無意味なオンチェーン計算にリソースを浪費させるのではなく、オークションを通じてMEVの真の価値を捕獲できます。

Flashbotsは、信頼できる実行環境（TEE）を利用してサーチャーに可視性を提供し、サンドイッチ攻撃を防ぐことを試みています。TEEは、特定のコードが実行される際に、データが機械の操作者に対しても機密性を保持することを保証できます。

これにより、サーチャーはTEE内で実行し、プライベート取引に対して検証可能にバックランを行い、サンドイッチ攻撃を実施したり、プライバシーデータをエクスポートしたりすることができなくなります。私たちはこのモデルをEthereum L1で検証しており、サーチャーは類似のシステムを通じてバックラン取引を数ヶ月にわたって行っており、L2への適応を積極的に進めています。

結論

長い間、スケーラビリティに関する議論は基盤技術のスループットに限られてきました。しかし、私たちの研究は、重要な突破口がもはやブロック容量の拡大ではなく、ブロックスペースのより効率的な利用にあることを示しています[3]。これは、1単位のブロックスペースを解放するたびに、MEVがゴミ取引に新たな容量を消費させるからです。言い換えれば、「スケーラビリティ」がもたらす大部分の利益は、経済的合理性を持つMEVボットによって攫われ、真のユーザーはその恩恵を受けられません。この問題は、一般ユーザーの手数料を押し上げ、スケーラビリティの効果を制約し、膨大なネットワークリソースの無駄を引き起こしています。

スケーラビリティの限界はここにあります：ブロックスペースを増やすことでスループットは向上しますが、手数料の改善には限界があります。なぜなら、ますます複雑なオンチェーンMEVが大部分の利益を飲み込むからです。これらの制約を突破し、スケーラビリティの真の潜在能力を解放するためには、無駄なゴミ取引市場から脱却する必要があります。プログラム可能なプライバシーと明示的な入札を通じて、ゴミ取引のインセンティブを排除し、表現力豊かで公平かつ効率的なMEV市場を「ゴミ取引オークション」に代わって構築することができます。

MEVオークションの採用は贅沢な選択ではなく、戦略的な必要性です。核心は、TEEを利用してサーチャーに取引フローへのアクセスを提供し、その使用方法をプログラム的に制限することです。この設計は理想的な結果を実現します：ゴミ取引のない前提でバックランアービトラージをサポートし、サンドイッチ攻撃を防ぎます。ブロックチェーンにとって、これは効率的でゴミのない市場でより多くの収入を捕獲することを意味します。ユーザーや開発者にとっては、より低く安定した手数料と実際に利用可能な容量が最終的にスケーラビリティの全ての価値を解放します。

私たちがゴミ取引の制約を突破したとき、世界はどう変わるでしょうか？取引コストがほとんど無視できるほど低くなったとき、どのような新しい可能性が解放されるでしょうか？また、どのような新しいアプリケーションが誕生するでしょうか？その答えは、実践によってのみ証明されるのです。

DataAlways、Hasu、Fahim、Danning、dmarz、Nathan、Georgios、Dan、buffalu、Quintus、Tesa、Anika、Brian、Xin、Sam、Eli、Christine、Christoph、Alex、Fred、そして他の多くの方々からの貴重な意見に感謝します。特にPhilに感謝し、Achalのデザイン面での支援にも感謝します。

付録

ゴミ取引識別のヒューリスティック手法

ゴミ取引を識別するために、私たちは2つのヒューリスティックルールを採用しました：

• トークン移転なし：取引はトークン移転を含んでいますか？もしあれば、ゴミ取引とは分類されません。
• DEX価格照会の繰り返し：取引がトークン移転を実行せずに、一般的なDEX価格データに対して4回以上の照会を行った場合、ゴミ取引として分類されます。

私たちは、この記事を執筆する時点で、これらのヒューリスティック手法が信頼できると考えています：トークン移転を含む操作は通常、ユーザーに実際の価値を提供し、ゴミ取引はMEV機会を捕獲する際にのみトークンを移転するからです。さらに、DEX価格照会のルールは、システム的にアービトラージ機会を探るボットを効果的に識別できるため、私たちが観察した主要なゴミ取引の形式です。この定義は、オンチェーンでDEX価格を照会する無駄な行動に焦点を当てており、生産的なバックラン行動を排除しています。

しかし、この定義は将来的にさらに最適化する必要があります：ゴミ取引ボットは簡単なトークン移転を行うことでこのルールを回避できるため、「ゴミ取引」の分類基準は今後の研究の方向性として価値があります。さらに、この定義はMEVの主流を占める盲目的なバックランアービトラージボットに主に焦点を当てており、清算などの他のMEV戦略は含まれていません。

ゴミ取引識別の方法論

私たちは取引追跡を分析することでゴミ取引を識別しました：各取引について、そのすべての追跡を確認し、トークン移転関数またはDEX価格関数（slot0()、getReserves()など）を呼び出しているかどうかを判断します。取引がトークン移転を含む場合は除外し、トークンを移転せずに4回以上のDEX価格照会を行った場合はゴミ取引として分類します。

4回を閾値として選択したのは保守的な考慮からであり、実験では閾値を3回に設定しても全体の結果にほとんど影響がないことが示されています。同様に、私たちはDuneで移転イベントをフィルタリングして取引を調査し、追跡に基づく方法との結果の違いはほとんどないことを発見しました。

spam-inspectツール

ゴミ取引を研究するために、私たちはspam-inspectというPythonツールを開発しました。このツールはEthereum Rollup活動を分析するために設計されており、ゴミボットの行動を効率的に識別することを目的としています。このツールは、ブロック内の各取引を追跡し、上記のヒューリスティックルールを用いて分析を実行します。

このツールはtrace_blockメソッドに依存しており、現在はOP-RethまたはOP-ErigonをサポートするOP-Stackチェーンでのみ利用可能です。

Duneクエリ

私たちはDune上に物化ビュー（materialized views）を構築し、Transferイベントを含む取引をフィルタリングし、繰り返しDEX価格呼び出しを識別して、ゴミ取引基準に合致するハッシュ値を特定しました。spam-inspectとの違いは、この方法が取引追跡ではなく移転イベントに依存している点です。これらのゴミ取引物化ビューは、後続のクエリ分析に使用されました。

データ可用性（DA）の推定

この記事では主にゴミ取引がガスに与える影響について議論していますが、他のリソースも消費します。例えば、RollupがL1データ可用性を占有します。L2のゴミ取引によるL1 DAリソースの無駄を推定するために、私たちはカスタムデータパイプラインを構築しました（op-batcherの一部モジュールを再利用）し、2つの計算グループを通じて結果を導き出しました：

• すべての取引を含むブロックの圧縮後の総サイズ；
• ゴミ取引を除去した後のブロックの圧縮後の総サイズ。

両者の差が、単一ブロック内のゴミ取引が消費するL1 DAの推定値となります。