トークンエコシステムの持続可能な発展の道：設計、最適化とツールの応用

持続可能なトークンエコシステムを構築する際には、包括的な計画と精密な実行が極めて重要です。最近公開された動画では、トークンエコシステムが直面している核心的な問題を深く掘り下げ、一連の実用的な解決策とツールを提供しています。

このビデオは、トークンエンジニアリングの原則と方法がトークンシステムの計画と構築において重要であることを強調しています。同時に、プロジェクトの異なる段階で貴重な情報を提供し、意思決定を助けるための代理ベースのシミュレーションツールや量的トークンモデル（QTM）など、さまざまな実用的なツールを紹介しています。これらのツールを活用することで、Web3のスタートアッププロジェクトは長期的で安定した成長を実現できる見込みです。

動画の内容は、トークンエンジニアリングと関連ツールがプロジェクトチームが変化に対応する上での重要な役割を果たすことを明らかにしています。これらのツールは、絶えず変化するトークンエコシステムに適応するための強力な武器であることが証明されています。この認識は、トークンエコシステムに関する深い研究と実践に基づいており、参加者がエコシステムのダイナミクスをより良く理解し、より賢明で先を見越した意思決定を行うことを可能にします。

トークン設計と最適化の三つの段階

発見フェーズ

成功なトークンエコシステムを構築する際には、マクロレベルでいくつかの重要なステップを実行する必要があります。まず、問題を明確に定義し、直面している課題を明確に説明します。次に、ステークホルダー間の価値の流れを特定し、エコシステムの健全性とバランスを確保します。同時に、エコシステム全体とそのトークンの妥当性について深く議論します。トークンの適切な使用を含めて、計画の高いレベルは不可欠です。これらのステップは、成功したトークンエコシステムを構築するために必要な要素です。

! Outlier Ventures:データ駆動型トークンの設計と最適化

デザインフェーズ

トークンエコシステムの構築において、パラメータ化はもう一つの重要なステップです。これには、スプレッドシートやさまざまなシミュレーションツールなどの定量的ツールの適用が含まれます。これらのツールは、最適化された検証済みモデルの作成、リスク分析と予測の実施、トークン供給と評価のトレンドを深く理解するのに役立ちます。これらの定量的ツールを使用することで、エコシステムの運営をよりよく理解し、その設計と最適化に強力なサポートを提供できます。

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デプロイ段階

展開段階では、初期の理論分析と設計を実践に移し、エコシステムを実際にブロックチェーン上に展開します。この段階では、さまざまなツールを使用する必要があり、異なるプログラミング言語や展開環境が含まれます。このプロセスを通じて、最終的に実際のエコシステムトークンまたは製品が生成され、それがブロックチェーン上で実現し、稼働します。

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トークン設計ツール

異なる段階（発見、設計、展開）において、一連のツールを使用する必要があり、これらのツールの焦点と種類は異なる分野でも異なります。これらのツールはDeFi分野だけでなく、さまざまなアプリケーションプロジェクト、インフラ、ゲームなどの分野にも適しています。

詳細な観点を考慮すると、2つの見解が存在します。1つは、生態系を定性的な観点から見ることができ、市場基準を使用するだけで十分だと考えるものです。もう1つは、デジタルツインを作成し、生態系全体を1:1でシミュレーションする必要があると考えるものです。より正確な方向に進むにつれて、必要なプログラミング知識が増え、ユーザーへの要求も増加します。

トークンエコシステムでは、このシステムを理解し設計するためのさまざまなツールがあります。これらのツールには、スプレッドシートモデル、定性的なツール（問題の定義、ステークホルダーのマッピングなど）、さらにはAI駆動の推論を利用することも含まれます。中間部分のツールであるQTM（定量トークンモデル）は、複数の異なる分野をカバーしています。そして、複雑な環境では、シミュレーションツールを使用してエコシステムを1:1でモデル化することができます。

適切なツールと方法を選択することは、スタートアップ企業の成功にとって非常に重要です。異なる種類のツールは、異なる段階で価値のある情報を提供し、企業が賢明な意思決定を行うのを助け、エコシステムの持続的な発展を促進します。

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QTM の概要

QTMは量子トークンモデルであり、10年間の固定シミュレーション時間を採用し、各タイムステップは1ヶ月です。各タイムステップの開始時に、トークンがエコシステムに排出され、その後、いくつかのメタバケットに投入され、より細かい一般的な効用再配分が行われます。このモデルは、オフチェーンのビジネス側面も考慮しており、焼却または買い戻しを行うことができ、ユーザーの採用率などを測定します。

強調すべきは、このモデルの出力品質は入力品質に依存するということです。したがって、QTMを使用する前に、より正確な入力情報を得るために十分な市場調査を行う必要があります。QTMは初期のスタートアップ企業の教育ツールと見なされており、彼らが自らのエコシステムを初歩的に理解するのに役立ちますが、そこから財務アドバイスを導き出すべきではありません。

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データ分析

データ分析の観点から、さまざまな種類のデータを抽出できます。まず、マクロ市場の視点から全体市場の発展状況を観察できます。次に、資金調達ラウンドの指標に注目し、プロジェクトの資金調達状況を理解できます。また、参加者の行動パターンを研究し、投資習慣を深く理解できます。

ブロックチェーン上のデータは、従来の金融と比較して顕著な違いがあります。なぜなら、ブロックチェーン上のデータは誰にでも公開されているからです。ユーザーの成長状況、総ロック価値（TVL）、取引量など、さまざまな指標を取得できます。また、異なるインセンティブメカニズムがエコシステムの運営にどのように影響を与えるかを観察することもできます。ソーシャルメディアプラットフォームは、トークン経済やプロジェクトのパフォーマンスにおいても重要な役割を果たしています。

これらの公開されている価値のあるデータは、エコシステムのパラメータをよりよく理解し、モデルを検証するために十分に活用されるべきです。例えば、帰属期限のデータを確認し、異なるステークホルダーグループの帰属期限を観察することができます。また、エコシステム全体のすべての取引を追跡し、それらを特定の「トークンバケツ」に分類して、各ステークホルダーの残高の変化を観察することもできます。

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特定のアドレスの行動を観察することで、トークンの流動性に関する重要な情報を提供できます。例えば、受取人がステーキング契約から受け取ったトークンをどのように扱うかを理解することができます。これらの情報は、各ステークホルダーの行動を理解するのに役立ち、モデルにフィードバックして調整することができます。

これらのデータを利用して、未来10年ほどのエコシステムにおける異なるバケットの残高供給状況を予測することができます。また、価格のシミュレーションや予測も行えます。これらの予測は、供給の帰属とトークンの需要との関係を理解し、両者のバランス状況を把握するのに役立ちます。

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データ駆動型モデル

帰属プランに対する新しい考え方は重要なテーマです。時には人々は非常に長い帰属プランが必要だと考えますが、これは必ずしも良いことではありません。なぜなら、初期流通供給が非常に低くなり、市場での投機や潜在的な価格操作を引き起こす可能性があるからです。そのため、市場の需要に影響されない調整されたトークン帰属メカニズムを導入することが提案されました。このメカニズムは、コントローラーが事前に定義された特定の主要業績評価指標に基づいて帰属のリリースを制御します。

トークンエコシステムにおいて、帰属と価格の関係は、実際のトークンの事例を分析することで理解できます。例えば、エコシステムが始まった最初の年には、大量の供給が帰属を通じて市場に投入されますが、製品がまだ成熟していない可能性があるため、市場の需要が不足し、トークンの価格が下落することがあります。時間が経つにつれて、採用状況が変化し、ユーザーが参加して収入が増加することで、買い戻しが行われ、価格は最終的に回復します。

! Outlier Ventures:データ駆動型トークンの設計と最適化

モデルでは、3つの異なる需要シナリオをシミュレートできます：論理関数、線形関数、指数成長。コントローラーは、異なる時間点での異なる排出量を管理します。トークンの価格が上昇すると、より多くのトークンがエコシステムに放出され、これが早期投資家によるトークンの売却を引き起こし、価格の下落につながる可能性があります。逆に、価格が設定された価格を下回ると、トークンの発行量は減少します。この制御メカニズムを通じて、トークンの価格は再び上昇し、最終的にはボラティリティを減少させ、エコシステムを安定させます。

! Outlier Ventures:データ駆動型トークンの設計と最適化

エコシステムにおける価格は非常に重要な指標です。未来を正確に予測することはできませんが、少なくとも需要の側面を考慮し、それをモデル化し予測しようとするべきです。モンテカルロシミュレーションとパラメータスキャンを通じて利用可能な解決策の全体的なスペースを探索することで、異なる状況における可能性を理解し、より包括的で柔軟な戦略を策定するのに役立ちます。

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さらに、これらの帰属に対して異なる重み付け配分を行うこともできます。たとえば、初期段階では、エコシステムのインセンティブがより多くのトークン帰属配分を受ける可能性があり、チームは少ない割合を得るかもしれません。しかし、時間が経つにつれて状況は変わる可能性があります。なぜなら、私たちはトークン帰属だけに依存するのではなく、持続可能な成長モデルを構築したいと考えているからです。

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