Multicoin：予測市場には他にどんな起業機会があるのか？

原文タイトル：Building The Attention Economy
原文著者： Eli Qian，Multicoin Capital
編訳：Peggy，BlockBeats

編者按：情報爆発の時代において、注意力自体が測定可能で取引可能な資産となりつつあります。本稿では「注意力資産」がどのように予測市場とオラクルメカニズムを通じて金融化されるかを探り、「注意力永続契約」を構築する方法論を提案します。ミーム価値が株式などの伝統的資産において徐々に顕在化する中で、私たちは注意力経済が主流の資産カテゴリーになる瀬戸際に立っているかもしれません。

以下は原文の内容です：

注意力資産の金融的潜在能力

簡潔すぎるかもしれませんが、資産は大きく分けて二つのカテゴリーに分類されます：

1. キャッシュフロー資産------主に株式と債券を含みます。この種の資産はキャッシュフローを生み出し、投資家はそれに基づいて評価を行います。

2. 需給資産------主に商品や外国為替に適用されます。その価格は需給関係によって変動します。

最近、暗号分野では注意力を価値基盤とする新しいタイプの資産が生まれました。現在、「注意力資産」は主にユーザー生成資産（UGAs）、例えばNFT、クリエイタートークン、ミームコインなどです。これらの資産は文化的注意力の「シェリングポイント」として機能し、その価格は注意力の変動を反映しています。

文化的な観点から見ると、ミームコインは興味深いですが、金融的な観点から見ると、まだ多くの欠点があります。効率的な注意力資産は、市場参加者が特定の事象の注意力に対して直接的な金融エクスポージャーを得られるべきです。そうすることで、参加者は誤って価格付けされた資産を取引するように促され、市場は集団行動を通じて注意力予測を反映した価格を形成することができます。

私たちは、適切に構築されれば、注意力資産は真の資産カテゴリーになる潜在能力があると考えています。この理念を推進するために、本稿では「注意力オラクル」（Attention Oracles）の概念を提案します。これは「注意力永続契約」（Attention Perps）をサポートする新しいタイプのオラクル構造であり、トレーダーが文化的注意力をロングまたはショートするための新しい金融ツールです。

簡単に言えば、注意力オラクルは特定のトピックに関する二元予測市場を中心に、価格、流動性、時間の次元を利用して、注意力の変化を捉えるための加重集約指数を構築します。その効果的な運用を確保するために、基盤市場は現実世界における関連する注意力入力を代表するように慎重に選定されなければなりません。予測市場を注意力オラクルの入力として使用することは、「埋め込み操作コスト」を導入し、理論的には悪意のある操作を減少させることができます。なぜなら、対抗的なトレーダーは指数に影響を与えるために資本リスクを負わなければならないからです。

なぜ私たちは注意力永続契約が必要なのか？

UGAsは純粋な投機の領域で製品市場の適合点を見出し、ゼロからの注意力を追跡するのが得意です。例えば、新興ネットトレンドやミームなどです。

UGAsが解決する問題は、伝統的金融システムがカバーできない事象のために資産を創出することです。伝統的な資産発行プロセスは遅く、高価で、規制のハードルが高いため、発行可能な資産の範囲が制限されています。一方、注意力資産はインターネットの速度で運用される必要があります。許可不要のトークン発行メカニズム、バインディングカーブなどの巧妙な価格設定方法、DEXの流動性サポートを組み合わせることで、ほぼ誰でも無料で資産を創出し、流動性を開始し、市場で他者に取引させることができます。

UGAsに関する観察の一つは、彼らの価格が通常ゼロから始まることです。これは欠陥ではなく、特性です。なぜなら、ゼロから新しいミームを創造する場合、その誕生時の注意力はゼロであるため、低価格での参入は合理的だからです。これにより、トレンドを早期に発見することに長けた人々が、低コストの資産を創出することでその能力を収益化できます。しかし、これはUGAsが既に多くの注意力を持つ事象に対して金融エクスポージャーを提供するのには適していないことも意味します。

例えば、あなたがレブロン・ジェームズの注意力をロングしたいと仮定しましょう。あなたはミームコインを作成できますが、市場にはすでに多くのレブロン・トークンが存在します。どれを買うべきでしょうか？さらに、新しいレブロン・ミームコインの価格はゼロに近いですが、レブロンは世界で最も有名な人物の一人であり、彼の注意力は非常に高いはずで、短期間で100倍に急騰することは考えられません。最後に、彼の注意力をショートしたい場合、ミームコインではそれを実現するのも難しいです。

では、既に高い注意力を持つトピックに対する資産はどのようなものであるべきでしょうか？

いくつかの要件には以下が含まれるかもしれません：

1. 双方向取引能力：資産はロングとショートの両方をサポートするべきです。

2. 現実世界の注意力データソースとの接続：注意力を測定するための信頼できる「事実のソース」が必要です。

3. ゼロから始まらないこと：資産は初期価値を持ち、既存の注意力を反映するべきです。

これらのニーズを考慮すると、永続先物契約（Perps）が非常に適していることがすぐにわかります：それらは双方向であり、オラクル（事実のソース）を持ち、デリバティブとしてゼロから始まることはありません。本当に難しいのは、「注意力永続契約」（Attention Perps）のために効果的なオラクルを構築することです。

現在、Noiseのようなチームがこの問題を研究しています。Noiseプラットフォームでは、トレーダーは特定の暗号プロジェクト（例えばMegaETHやMonad）の「心の占有率」（mindshare）をロングまたはショートすることができます。NoiseはKaitoをオラクルとして使用しており、ソーシャルメディアやニュースデータを集約して、特定のトピックの注意力の程度を示す数字を生成します。

しかし、この設計には改善の余地があります。注意力オラクルの目標は、注意力に関連するデータを入力として取り込み、特定の関数を適用してこれらのデータを処理し、トレーダーがロングまたはショートの操作を行うための数値を出力することです。

ソーシャルメディアを入力として使用する一つの問題は、ソーシャルメディアが簡単に操作されることです。これは古德ハートの法則の一つの変種を反映しています：対抗的な市場では、トレーダーは価格に影響を与えるために入力データを操作しようとします。Kaitoはこの問題に対処するために、ランキングやスパム対策メカニズムを再設計しなければなりませんでした。

さらに、ソーシャルメディアは注意力を完璧に捉えることができません。大谷翔平を例に挙げると、彼は世界中にファンを持ち、さまざまなソーシャルメディアアプリを使用していますが、これらのプラットフォームはすべてKaitoによってインデックスされているわけではありません。もし彼が再びワールドシリーズに勝てば、彼のスター性はさらに強まりますが、彼のファン数やソーシャルメディアでの言及回数は必ずしも線形的に増加するわけではありません。

注意力オラクル：市場に基づくアプローチ

先ほどのレブロン・ジェームズの例に戻り、あなたがレブロンの注意力を取引したいと仮定しましょう。彼のために注意力オラクルを構築する第一歩は、レブロンに関する複数の二元予測市場を収集（または作成、存在しない場合）することです。例えば：

「レブロン・ジェームズは今月末までにX百万フォロワーを持つか？」；「レブロン・ジェームズは2026年にチャンピオンになるか？」；「レブロン・ジェームズは2026年にMVPを獲得するか？」

完全なレブロン注意力オラクルは、より多くの基盤市場を使用しますが、例としてこの三つを一時的に使用します。指数価格は、各市場の価格、流動性、解決時間、重要性を加重集約して計算されます。

各市場について、私たちは価格、流動性、解決時間、そして重要性スコアを持っています。説明を簡単にするために、非常にシンプルな重み計算式を使用します。各市場のスコアは1から10の範囲で、流動性と時間の要因を組み合わせます：

仮に、私たちが三つの市場のスコアを8、2、10に設定した場合、各市場の重みは次のようになります：

最終的な注意力数値は次のようになります：

もしこの三つの市場の解決時間がそれぞれ180日、20日、180日で、重要性スコアがそれぞれ8、2、10であると仮定すると、上記の要素を組み合わせることで次のようになります：

もちろん、注意力指標を計算するためのより複雑な方法もあります。例えば、取引量の代わりに未決済建玉（open interest）を使用したり、関連イベントを考慮したり、市場の深さを調整したり、変数間の非線形関係を考慮することなどです。私たちはまた、読者がリアルタイムのKalshi市場を使用して指数を自分で作成できるインタラクティブなウェブサイトも作成しました。

この予測市場に基づくオラクル構造の主な利点は、操作行為に実際のコストがかかることです。もしあるトレーダーがレブロンの注意力をロングし、価格を操作したい場合、彼らは基盤の二元予測市場のポジションを購入しなければなりません。基盤市場の流動性が十分であると仮定すると、これは市場が過大評価していると考える価格でポジションを購入する必要があることを意味します。

私たちは、これらの市場の発展に伴い、もう一つ非常に重要な利点があると考えています。それは、二元予測市場がマーケットメイカーにヘッジ用の現物市場を提供することです。もしあるマーケットメイカーが注意力指数をショートしている場合、彼らはその指数を構成する基盤の予測市場ポジションをロングすることでリスクエクスポージャーをヘッジできます。

Adjacentは、Kalshi上のリアルタイムで流動性の高い市場を使用して、政治的トレンドを追跡するための指数を作成しています。例えば、民主党と共和党の支配権争いやニューヨーク市長選挙などです。私たちは、同様のアプローチが任意のトピックの注意力を追跡するためにも使用できると考えています。予測市場の発展に伴い、注意力指数を構築するために利用できるトピックの集合も拡大していくでしょう。

注意力オラクルの設計空間

私たちが提案するオラクル構造には、トレードオフがないわけではありません。注意力オラクルをより広く考える際に、以下のいくつかの側面が主要な考慮事項であると考えています：

1. 入力データの関連性はどの程度か？

2. これらの入力データを取得する実現可能性はどうか？

3. 入力データは操作やゲーム化されやすいか？

4. 注意力数値を計算するために、入力にどのような関数を適用したか？

私たちが提案するオラクルの最も明白なトレードオフは、入力データの取得が難しいことです。もしレブロン・ジェームズの注意力オラクルを構築したい場合、まずレブロンに関連する複数のトピックについて流動性の高い予測市場を複数作成する必要があります。さらに、これらの市場は時間的に流動性を保ち、既存の市場が解決したり無関係になったりした場合には、新しい流動性市場に適時置き換えられる必要があります。したがって、この設計は、成熟した予測市場を持つ高い関心のあるトピック（例えばドナルド・トランプやテイラー・スウィフト）に最も適していると考えています。

もう一つのトレードオフは、注意力がイベントの結果に関わらず増加する可能性があることです。例えば、レブロンが再びチャンピオンにならなくても、人々の彼への関心は高まるかもしれません。なぜなら、彼のパフォーマンスに疑問を持ち始めるからです。彼が本当に年を取ったのか、状態が落ちているのかについての広範な議論が生じる可能性があります。同様に、現実世界の注意力は予期しないイベントに流れることが多く、予測市場はイベントが発生する期待を測定します。もし市場がレブロンがMVPを獲得すると予測していたが、彼が獲得しなかった場合、注意力は上昇するかもしれませんが、指数は下落するかもしれません。ファンや評論家は、彼がMVPを「奪われた」か、選考プロセスが不公平であったかについて議論するかもしれません。

最良のオラクル設計は、最終的には予測市場、ソーシャルメディアデータ、その他のソースの組み合わせになるかもしれません。Google Trendsは最近、開発者がAPIを通じて検索トレンドデータにアクセスできるアルファプロジェクトを開放しました。あるトピックのインターネット検索量は、その注意力と高度に関連しており、Google Trendsが重複検索をフィルタリングするため、ソーシャルメディアデータよりも操作されにくい可能性があります。別のソースとしては、大規模言語モデル（LLM）を使用して、操作されやすい入力を分析し、スパムをフィルタリングすることが考えられます。例えば、LLMは主流のニュースメディアの見出しやX（旧Twitter）上の人気投稿に基づいて注意力をスコアリングすることができます。

私たちは、KalshiやPolymarketのような成熟した取引所が注意力永続契約（Attention Perps）を提供する最も能力のあるプラットフォームであると考えています。なぜなら、彼らはすでに多くの流動性の高い基盤市場を持ち、新しい市場で取引する意欲のあるユーザーがいるからです。しかし、注意力資産の機会はこれらの大規模プラットフォームに限られているとは考えていません。

一つの構成方法は、金庫（vaults）が予測市場を取引し、特定のトピックをロング/ショートの目標とすることです。例えば、テイラー・スウィフトをロングする金庫は、彼女がTop 10のシングルを持つか、スーパーボウルでパフォーマンスを行うかなどのイベントに関する「はい」契約を購入できます。金庫の管理者が、どの市場が注意力の上昇に関連しているかを判断します。

別の例は、Hyperliquidのビルダー展開型永続契約を使用することです。HIP-3は柔軟性を提供し、市場の展開者がオラクルをカスタマイズできるようにします。つまり、HIP-3市場はKalshi/Polymarketの価格、ソーシャルメディア指標、Google Trends、ニュース見出しなどの組み合わせを使用できます。

注意力を資産カテゴリーとして

皮肉なことに、注意力経済の最初の成熟した応用シーンは株式市場に現れるかもしれません。株式価格は二つの部分から構成されます：DCF価値（すなわち内在価値）とミーム価値（memetic value）です。

歴史的に見て、大多数の株式には顕著なミーム価値はありませんでした。しかし、近年、WallStreetBetsやRobinhoodなどの24x5の小売取引プラットフォームのおかげで、ますます多くの株式が持続的なミーム価値を持つようになっています。

株式研究アナリストの目標は、株式の価格を決定することです。DCF部分を計算するための成熟した方法はすでに存在しますが、ミーム価値部分はどのようにモデル化すべきでしょうか？ますます多くの資産の取引がミーム価値の影響を受ける中で、ミーム価値をモデル化する方法を開発することが必要になります。成熟した投資家は、ファン数、いいね数、閲覧数などの指標を使用して市場の感情を測定しています。予測市場や他のオラクル構造は、株式の注意力を測定するための有用なツールとなり、より良い取引モデルを構築することができます。

しかし、注意力資産の機会は株式の価格設定にとどまりません。私たちは、注意力を予測すること自体が経済的価値を持つ活動であると考えています。注意力は消費者の好みや支出の先行指標です。企業は注意力の流れに基づいて研究開発、採用、マーケティング予算を配分します。重要なのは、これらの流れをモデル化するための新しいヒューリスティックな方法を見つけることです。

もしあなたが注意力資産や関連するインフラを構築しているのであれば、ぜひご連絡ください。