オラクルの定義

オラクルは、ブロックチェーンシステムに不可欠なインフラの一部であり、オンチェーンのスマートコントラクトとオフチェーンデータを連携させる役割を持っています。外部の情報を取得・検証し、ブロックチェーンネットワークへ配信することで、スマートコントラクトがオフチェーンの事象に即応し、対応する処理を実行することを可能にします。また、オラクルはその構造によって中央集権型と分散型に分類されます。これらは、DeFiをはじめとする各種ブロックチェーンアプリケーションが外部と連携する上で極めて重要なコンポーネントです。
オラクルの定義

ブロックチェーンおよび暗号資産分野において、オラクルは、ブロックチェーンと外部データ間の接続課題を解決する重要なインフラとして確立されています。ブロックチェーンは、本来的に閉鎖的かつ決定論的な環境であり、オフチェーンデータへ直接アクセスできません。このため、オラクルはオンチェーンとオフチェーンの間のデータブリッジとして機能し、現実世界の情報を安全かつ確実にブロックチェーンへ伝達します。これにより、スマートコントラクトは外部条件に基づいた処理を実行可能となります。オラクルの活用範囲は広く、価格フィード、天候情報、スポーツ結果、その他多様な外部情報の入力に対応し、分散型金融(DeFi)、保険、ギャンブルをはじめとする分野へ不可欠なデータを提供しています。

オラクルの概念は、ブロックチェーン技術黎明期に誕生し、スマートコントラクトの応用拡大とともにその重要性が高まってきました。初期のブロックチェーンアプリケーションは、オフチェーンデータにアクセスできないことで、スマートコントラクトの実用性が大きく制約されていました。Ethereumなど、チューリング完全なスマートコントラクトを実装可能なプラットフォームの登場により、オラクルソリューションが発展。Chainlink、Band Protocolなどのプロジェクトが、マルチパーティ検証メカニズムを活用し、データの信頼性と改ざん耐性を担保する分散型オラクルネットワークの構築に注力しています。

オラクルの仕組みは、複数の主要な構成要素から成り立っています。まず、APIインターフェースやWebクローラーなどを通じて外部データソースから情報を取得します。次に、多数のオラクルは、複数ソースからデータを集約・検証する仕組みを採用し、アルゴリズムによる異常値除去と合意形成を行います。その後、検証済みデータをトランザクションを通じてブロックチェーン上に記録し、スマートコントラクトがそのデータを呼び出して所定のロジックを実行します。さらに、正当なノードへの報酬付与や不正行為への罰則を組み込んだインセンティブシステムによってネットワークの安全性を維持するシステムも存在します。オラクルはアーキテクチャにより中央集権型(単一主体管理)・分散型(分散型ネットワーク運営)に分類され、分散型はより高いセキュリティと検閲耐性がありますが、構造がより複雑です。

一方で、オラクルシステムには多くの課題とリスクが存在します。まずデータの正確性が懸念され、外部ソースには誤情報、遅延、操作リスクが潜んでいます。中央集権化リスクもあり、限られたデータ提供者への過度な依存が単一障害点を生みます。攻撃リスクとしては、悪意ある者による市場操作やノード買収の可能性が挙げられます。加えて、経済的インセンティブが不十分な場合、サービス品質が低下するリスクも顕在化します。規制面では、オラクルシステムが法的責任の定義不明やデータプライバシー遵守の課題に直面することもあります。こうしたリスクは、オラクルがブロックチェーンシステムにおける重大な脆弱性であるため、設計の最適化とリスク管理が不可欠です。

オラクルは、ブロックチェーンエコシステムを構成する不可欠な要素として、その役割は揺るぎありません。オラクルはブロックチェーンと現実世界の情報障壁を打破し、スマートコントラクトの適用範囲と実用性を大きく拡張しています。今後、クロスチェーン技術やIoTの発展に伴い、オラクルシステムはより高度なデータタイプやインタラクションに対応し進化する見込みです。しかし、この技術を活用する際には、ユーザーや開発者がオラクルの限界やリスクを十分に認識し、複数の検証機構を導入し、適切なオラクルソリューションを慎重に選定することで、より安全かつ信頼性の高いブロックチェーンアプリケーションを構築することが求められます。

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関連用語集
APR
Annual Percentage Rate(APR)は、複利を考慮しない単純な年間利率として、収益やコストを示します。APRは、取引所の預金商品、DeFiレンディングプラットフォーム、ステーキングページなどでよく見かけます。APRを理解することで、保有期間に応じたリターンの予測や、商品ごとの比較、複利やロックアップの適用有無の判断が容易になります。
LTV
ローン・トゥ・バリュー比率(LTV)は、担保の市場価値に対する借入額の割合を示します。この指標は、貸付の安全性を評価するために用いられます。LTVによって、借入可能な金額やリスクが高まるタイミングが決まります。DeFiレンディングや取引所のレバレッジ取引、NFT担保ローンなどで幅広く利用されています。資産ごとに価格変動の度合いが異なるため、プラットフォームではLTVの最大上限や清算警告の閾値が設定され、リアルタイムの価格変動に応じて動的に調整されます。
年利回り
年間利回り(APY)は、複利を年率で示す指標であり、さまざまな商品の実質的なリターンを比較する際に用いられます。APRが単利のみを計算するのに対し、APYは得られた利息を元本に再投資する効果を含みます。Web3や暗号資産投資の分野では、APYはステーキング、レンディング、流動性プール、プラットフォームの収益ページなどで広く利用されています。GateでもリターンはAPYで表示されています。APYを正しく理解するためには、複利の頻度と収益源の内容を両方考慮することが重要です。
エポック
Web3では、「cycle」とは、ブロックチェーンプロトコルやアプリケーション内で、一定の時間やブロック間隔ごとに定期的に発生するプロセスや期間を指します。代表的な例として、Bitcoinの半減期、Ethereumのコンセンサスラウンド、トークンのベスティングスケジュール、Layer 2の出金チャレンジ期間、ファンディングレートやイールドの決済、オラクルのアップデート、ガバナンス投票期間などが挙げられます。これらのサイクルは、持続時間や発動条件、柔軟性が各システムによって異なります。サイクルの仕組みを理解することで、流動性の管理やアクションのタイミング最適化、リスク境界の把握に役立ちます。
非巡回型有向グラフ
有向非巡回グラフ(DAG)は、オブジェクトとそれらの方向性を持つ関係を、循環のない前方のみの構造で整理するネットワークです。このデータ構造は、トランザクションの依存関係やワークフローのプロセス、バージョン履歴の表現などに幅広く活用されています。暗号ネットワークでは、DAGによりトランザクションの並列処理やコンセンサス情報の共有が可能となり、スループットや承認効率の向上につながります。また、DAGはイベント間の順序や因果関係を明確に示すため、ブロックチェーン運用の透明性と信頼性を高める上でも重要な役割を果たします。

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