はじめに
Web3 のダイナミックな環境において、トークンは単純なデジタル資産をはるかに超えて進化しています。 これらは分散型経済の生命線であり、新しい形態のガバナンス、金融、社会および環境への影響を可能にします。 しかし、その変革の可能性を真に活用するには、その最適な使用を促進し、それがサービスを提供するコミュニティを形成する根本的なメカニズムを理解する必要があります。
このチュートリアルでは、ゲーム理論が予想される行動を分析し、一致するインセンティブを設計するのにどのように役立つかを探ります。 サイバーフィジカルシステムと制御理論をトークンベースのシステムにどのように適用できるかを明らかにし、安定性と寿命を確保するためにそれらがどのように適応し自己調整するかを明らかにします。 そして最後に、メカニズム設計が、真実性、公平性、およびシステム全体の効率性を促進するルールとインセンティブの作成にどのように役立つかを検討します。
結合曲線、確信投票、予測市場などの実際の例を通じて、これらの強力なツールがどのように社会的行動を調整し、良い結果をもたらすかを紹介します。
市場設計（要約）:
前回のチュートリアルでは、市場は単に物を売買する場所ではなく、私たちの行動と集団の幸福を形作る複雑なルールのシステムであることを説明しました。 私たちは、参加を奨励し、好みを集約し、効果的な分散型意思決定を促進するために、市場を戦略的に設計する方法を探りました。 フリードリヒ・ハイエクが雄弁に述べたように、市場は情報処理の「驚異」として機能し、価格シグナルを利用して参加者の広大なネットワーク全体にリソースを効率的に割り当てます。
このプロセスでは、信頼と適切に設計されたルールが最も重要であり、取引コストを削減し、公平な競争の場を作り出します。 市場が効果的に機能するためには、これらのルールは個人のインセンティブを集団の目標と一致させ、システム全体に利益をもたらす行動を奨励する必要があります。
しかし、市場には課題がないわけではありません。 不完全な契約は情報の非対称性を生み出し、委託者と代理人の問題が発生し、非効率的な結果につながる可能性があります。 幸いなことに、ゲーム理論やその他の分析手法に基づいた革新的な市場設計により、その影響を軽減できるインセンティブ互換システムを設計できるようになります。
アダム・スミスの、市場に貢献せずに価値を搾取する「利権追求者」の重荷から解放された自由市場のビジョンは、依然として願望のままです。 しかし、エリック・ベインホッカーが『富の起源』[1]で指摘しているように、経済学は現実世界の複雑さから切り離された理論で機能することが多いです。 この断絶は、マイク・タイソンの有名な言葉「顔面を殴られるまでは誰もが計画を持っている」[2]のように、痛ましい結果をもたらす可能性があります。 経済システムを経験的データに基づいて構築しなければ、予期せぬショックや最適ではない結果に陥る危険性があります。
ゲーム理論とは何か、複雑なシステムを設計する際にどのように適用できるか
ゲーム理論は、戦略的意思決定を理解するための強力な枠組みです。 これは、多くの人が相互に作用し、それぞれが自分の目標を追求しながら、他の人の行動も考慮する状況を分析するのに役立ちます。 どのようなゲームでも、協力したり競争したりすることを選択する人がいる一方で、貢献せずに利益を得ようとする人もいるかもしれません。
ゲーム理論の本質は、個人が_戦略的_行動者であり、自分自身の_利己心_を最大化するために_合理的な_選択を行うというものです。 行動経済学ではこれが常に真実であるとは限らないことが示されていますが、この概念により、多くの相互作用するプレーヤーがいる複雑なシステムにおける行動をモデル化して予測することができます。 ブロックチェーン ネットワークを考えてみましょう。バリデーター、ユーザー、開発者はそれぞれ異なる目標を持っていますが、それぞれの行動が総合的にシステムのパフォーマンスとセキュリティを形成します。
暗号経済システムを設計する際に、ゲーム理論は非常に貴重なツールになります。 これは、さまざまなインセンティブ構造の下で参加者がどのように行動するかを予測し、共謀や市場操作などの潜在的な脆弱性を軽減するのに役立ちます。 さまざまなシナリオをモデル化することで、参加者が自己の利益のために行動した場合でも安定して有益な堅牢なトークン経済を構築できます。
オークションの設計は、ゲーム理論が実際に機能している代表的な例です。 ファーストプライスオークション（美術品販売など）では、入札者は戦略的に実際の価値よりも低い価格で入札して、利益を最大化する必要があります。どの程度低い価格で入札するかは、他の人がいくらで入札しているかによって異なります。 対照的に、セカンドプライス（ヴィッカリー）オークションでは、他のプレイヤーの戦略に関係なく、真の価値で入札することが奨励されます。なぜなら、それが_数学的に_ _最適であることが保証されている_からです*[3]。 しかし、ヴィッカリーオークションは共謀に対して脆弱であり、一般的に規制は共謀を阻止することを目的としている。
ゲーム理論の原理を適用することで、中央集権的な管理に頼ることなく、望ましい行動を奨励し、有害な行動を抑制する、堅牢で自立したシステムを構築できます。 このアプローチは、従来のガバナンスメカニズムが適用されないことが多い暗号経済学では不可欠です。
ゲームの種類とその関連性
ゲーム理論にはさまざまな種類のゲームが含まれており、それぞれのゲームには最適な戦略に関する数学的な洞察が含まれています。 複雑なシステムで効果的なメカニズムを設計するには、どのゲームでどの戦略を分析に使用するかを知ることが重要です。
同時ゲーム では、プレイヤーは互いの選択を知らずに同時に行動します。 典型的な例はじゃんけんです。 ナッシュ均衡を見つけること、つまり、どのプレイヤーもアプローチを変えても利益を得られない状態を見つけることが、このタイプのゲームにおける重要な戦略です。 自動マーケットメーカー（AMM）では、リスクを最小限に抑えながら報酬を最大化するために必要な流動性の最適なバランスを見つけることを意味する場合があります。
シーケンシャル ゲーム では、プレイヤーが順番に行動し、後のアクションは以前の選択によって影響を受けます。 たとえば、チェスや取引の交渉などです。 クラウドファンディングやP2Pエクイティプラットフォームは、投資家がプロジェクト提案を評価し、先行投資家の行動に影響されて出資するかどうかを決定するという、その好例です。
協力ゲーム は、チームスポーツのように、プレイヤーが協力して相互に有益な結果を達成するゲームです。 分散型自律組織 (DAO) では、集団的な意思決定とリソースの割り当てを促進するガバナンス メカニズムを設計するために、協力ゲーム理論が重要です。
非協力ゲーム では、プレイヤーは独立して行動し、自分の利益を優先すると想定されます。 たとえば、報酬を最大化するために委任を競うステークプール オペレーターなどです。 このゲームでは、優勢な戦略またはナッシュ均衡を見つけることが鍵となります。 例えば Ecopool の環境慈善団体への毎月の 33% の寄付は検証可能であり、プール運営者が費用を負担するため、持続可能な世界観を持つ委任者にとって魅力的なインセンティブとなります。
繰り返しゲーム はトークン経済に特に関連しています。 ロバート・アクセルロッドの「協力の進化」[4]は、利己的な行為者の間でも繰り返しのやりとりが信頼と協力を育むことができることを強調しています。 これは永久機関に似ており、将来の経済交流に対する肯定的な評判を維持するインセンティブが継続的な協力を促進します。
リーダーフォロワーゲーム (スタックベルク競争とも呼ばれる) は、1 人のプレーヤーが最初に行動し、他のプレーヤーのその後の行動に影響を与えるシナリオについての洞察を提供します。 このダイナミクスは結合曲線で明らかであり、曲線の作成者 (リーダー) がパラメータを設定し、トレーダー (フォロワー) がそれに応じて反応します。 例えば、シグモイド曲線は、投機的な行動を抑止しながら早期導入を奨励し[5]、より安定した予測可能なシステムに貢献します。
これらのゲーム タイプを使用して状況を分析することで、プラスの合計の相互作用 (つまり、一方の人の利益がもう一方の人にも利益をもたらす) を生み出すメカニズムをカスタマイズできます。
これらの概念をさらに理解するために、Nicky Case の 30 分間のゲーム 信頼の進化 をプレイすることを強くお勧めします。
サイバーフィジカルシステムと制御理論のトークンシステムへの応用
サイバーフィジカルシステム (CPS) は、プログラム可能なデジタルトークンフローが現実世界とどのように相互作用するかを理解するための強力なレンズを提供します。 テクノロジーの進歩により、デジタル システムは現実世界に影響を及ぼすだけでなく、それを記録することもできるようになり、デジタル、人間、物理の領域を効果的に橋渡しできるようになりました。
Cardano の拡張 UTXO (EUTXO) モデルでは、プログラム可能なトークン フローが個々の決定を記録します。 適切に設計されていれば、トランザクション出力は連続フローでシームレスに入力となり、システムが自己調整できるようになります。 データ パケットへの参照、およびその検証と測定 (それぞれが潜在的に現実世界のアクションを記録する) をこれらのトランザクションに固定できます。
この豊富な検証可能なデータは、複雑なシステム設計を理解し、改善する上で非常に貴重なものとなります。 デジタル トークンと現実世界のアクション間の記録されたインタラクションを分析することで、CPS の有効性に関する洞察が得られ、最適化の領域が特定されます。 このデータ主導のアプローチにより、CPS を継続的に改良および適応させることができ、相互接続された世界の変化するニーズに合わせて CPS を進化させることができます。
CPS 内の研究分野である制御理論は、システムがフィードバックにどのように反応するかに焦点を当てています。 トークン経済では、これは市場の変動、ユーザーの行動、外部イベントに適応するメカニズムを設計し、システムが安定して意図した目標を達成できるようにすることを意味します。 制御理論、トークン経済、現実世界のデータ間のこの動的な相互作用は、効果的な CPS 設計の中心となります。
ここで描かれているサイバネティックモデルは、ルールやインセンティブに対するエージェントレベルの反応からシステムレベルの行動がどのように生じるかを示しています[6]。 このフィードバック ループにより、分散型の自律性が実現します。 ルールとメカニズムを作成し、改良することで、（多くの場合は制御できない）個々のアクションを直接制御することなく、システムを望ましい結果に導くことができます。 さらに、共有 EUTXO 台帳上でほぼリアルタイムの改ざん防止データにアクセスできるため、デジタル経済をほぼリアルタイムで制御できるようになります。 人間を第一に考え、認知負荷の処理には機械を活用することで、情報に基づいた意思決定を行う最高の機会が得られます。
スタッフォード・ビアはかつて、「システムの目的は、それが何をするかである」と述べました(https://en.wikipedia.org/wiki/The_purpose_of_a_system_is_what_it_does)。 つまり、システムは約束したことや主張したことを実行するのではなく、実際に実行することによって実行されます。 cadCAD などのツールと現実世界の検証可能なデータにより、トークンエンジニアはシステムモデリングとシミュレーションを通じてトークン設計を検証および最適化し、システムが期待どおりに機能するようにすることができます。 CadCAD は、目標を達成するためにシステムをどのように変更または操作するのが最善かについて、情報に基づいた厳密にテストされた決定を下すのに役立ちます。 モンテカルロ シミュレーションは、ランダム性と変動性をテストし、不確実性を考慮し、潜在的な落とし穴を特定します。 パラメータスイープは、目的の出力に対する最適な入力の組み合わせを識別するのに役立ち、A/B テストはさまざまなモデルを比較して最も効果的な設計を決定します。 cadCAD は一般的なデータ サイエンス ワークフローと簡単に統合でき、たとえばコンピューター支援ガバナンス (CAG) を支援できます。
これらの原則を採用することで、トークン エンジニアは、デジタル領域と物理領域の複雑な相互作用の中で繁栄する、応答性が高く、回復力があり、自律的なシステムを作成し、_社会的および経済的影響のためのトークン_の可能性を最大限に引き出すことができます。
金融暗号の7層と「資本としてのガバナンス」
金融システムは経済システムの不可欠な部分であり、すべての資本の流れには操作と搾取の可能性が伴います。 安全で信頼性の高い金融暗号システムを設計することは複雑な課題であり、多様でしばしば対照的な分野にわたる専門知識が必要です。
イアン・グリッグの_7層金融暗号_[7]は、トークンシステムの分野を概念化するのに役立つ貴重なモデルです。 システム設計時に各レイヤーとその相互作用を調べることで、潜在的な脆弱性を特定して対処し、堅牢で安全な基盤を確保できます。
たとえば、レイヤー 3 から 6 にまたがる Grigg の別の構成は、リカード契約[8]* です。* 不完全な契約と技術的な実装では、誤解や操作が常に発生します。つまり、トークン システムでは、トークン システムが人間規模で何を行うかを定義し、紛争を処理するための規定を用意する必要があります。 リカード契約は、法制度と技術制度を橋渡しし、人間と機械が判読可能な契約を作成します。 法的拘束力のある条件をスマート コントラクトに直接組み込むことで、法制度との連携、取引の合理化、紛争解決のコストの削減、全体的な透明性と信頼性の向上が可能になります。
分散型金融アプリケーションでは、暗号化と優れたソフトウェア エンジニアリングが最も重要です。 Cardano の ネイティブ アセット サポート はプラットフォームの基本機能であり、ネットワークの実証済みの分散型コンセンサス メカニズムを活用して、チェーン上で直接カスタム トークンを作成および管理できます。 これにより、トークン (ERC20) およびトークン バンドル (ERC1155) 用のシンプルなスマート コントラクトが不要になり、コストと脆弱性が削減されるとともに、より安全でスケーラブルなシステムが確保されます。
資本を所有するということは、本質的には社会システムの経済資源を*設計し、組織化し、_変革する_力です。 時間の経過とともに経済的価値が増加する可能性のある株式やユーティリティトークンなどの有形リソースを所有することは、明らかに利益をもたらします。 ただし、社会的地位やガバナンストークンなどの無形のリソースも利益をもたらす可能性があります。 なぜなら、重要なリソースのプールに対する管理権限を持つ人は、それらのリソースの一部を自分の利益のために振り向ける可能性も持っているからです。 この「資本としてのガバナンス」という概念は、権力を公平に分配し、システムの長期的な健全性と持続可能性を確保する、公正で透明なガバナンス メカニズムを設計することの重要性を強調しています。
まとめ：メカニズム設計の詳細と、それが社会的行動を調整するツールとしてどのように使用されるか
メカニズム設計は、個人のインセンティブを集団の目標に合わせるルールを作成する芸術と科学であり、トークン エンジニアリングの基礎となります。 それは、経済的、社会的、環境的など、望ましい結果を特定し、有害な行動を抑制しながら参加者を自然にその結果に導くシステムを設計することです。 次の 3 つの主要領域からインスピレーションを得ています。
契約理論 では、不確実性や情報の非対称性がある場合でも、当事者間の合意をどのように構築すれば最適な結果が得られるかを探ります。
オークション理論 は、オークションで人々が戦略的にどのように行動するか、また収益や効率の最大化などの特定の結果を達成するためにオークション ルールをどのように設計するかを検討します。
マッチング理論 は、個人またはリソースを安定的 (例: 誰もパートナーを変更したくない) かつ最適 (例: 全体的な福祉を最大化する) な方法でペアリングする方法についての洞察を提供します。
ノーベル賞受賞者のエリック・マスキン氏の研究は、適切に設計されたメカニズムの 3 つの重要な特性を強調しています。
誠実さ、個人の合理性、そして_効率性_。 つまり、参加者は個人情報を正直に報告するように動機づけられ、参加しないよりも参加する方が有利になり、このメカニズムによって、総福祉の最大化やコストの最小化など、システムにとって望ましい結果が得られます。 分散型システムでは、これらの原則は持続可能性にとって重要です。 実際に機能している強力なメカニズムの例をいくつか考えてみましょう。
結合曲線 はトークンの売買に対する動的なインセンティブを生み出します。 リーダーは、流動性のブートストラップ、価格の安定化、特定の資金調達目標の達成など、目的を最大化するために曲線パラメータを戦略的に設定します。 フォロワー（またはトレーダー）は、曲線の方程式に基づいて自分の行動が価格に及ぼす影響を正確に計算できるため、より合理的な意思決定が可能になります。
確信投票[9]は、参加者が時間の経過とともに継続的に表明する好みに基づいてリソースを割り当てます。 選択が長く続くほど、その選択の重みは増します。 これにより、金権政治、シビル攻撃、土壇場での投票変動などの欠点が軽減されます。
予測市場 では、参加者はトークンを使用して、プロジェクトの成功や失敗などの結果に賭けることができます。 これらの市場は、集団の知恵を活用し、「リスクを負う」ことで正直な情報共有を奨励します。
これらのメカニズムや他の多くのメカニズムは、後発者を不利にすることなく新しいプラットフォームへの早期導入者を引き付けるなど、特定の課題を解決するために使用できます。 さらに重要なのは、効果的に機能するだけでなく、肯定的な社会的成果をもたらすトークン エコシステムを作成するには、適切に設計されたメカニズムが不可欠であるということです。 これらは、潜在的な対立を強力な協力関係に変え、自己利益を集団の利益のために活用するために使用するツールです。
結論
ゲーム理論、制御理論、メカニズム設計の調査により、トークン経済を形成するための強力なツールが明らかになりました。 これらのコンセプトにより、個人の動機と集団の目標を一致させ、変化に適応しながら社会的、経済的影響を促進するエコシステムを構築できます。
ゲーム理論による行動の予測から、制御理論によるシステムの自律的な操縦、メカニズム設計によるインセンティブの作成まで、これらの原則が分散型システムの課題にどのように対処できるかを見てきました。 確信投票、結合曲線、予測市場などの例は、それらの実際の応用を示しています。
ブロックチェーン技術が進化するにつれて、さらに洗練されたアプリケーションが登場し、経済、ガバナンス、グローバルな相互作用に革命をもたらします。 次のチュートリアルでは、トークン エコノミーの設計と管理の実践的な側面を詳しく説明し、ガバナンス、ネットワーク効果、法的考慮事項、技術倫理について探ります。
トークンエンジニアリングの旅はまだ始まったばかりです。 これらのツールを賢く活用して、より協力的で持続可能かつ公平な未来を築きましょう。
謝辞
日本語翻訳にご協力いただいたYutaさんに感謝します。
ベインホッカー、エリック D. 富の起源：経済学の根本的な改革とそれがビジネスと社会に与える意味。 ハーバードビジネススクール出版、2017年。 ↩︎
タイソン、マイク。 顔を殴られるまでは誰もが計画を持っている、1987年。 ↩︎
ラフガーデン、ティム。 アルゴリズムに関する20の講義hmicゲーム理論。 ケンブリッジ大学出版局、2016年。 ↩︎
クーツ、ベロニカ。 結合曲線、形状、使用例の紹介。 ミディアム、2019年。 ↩︎
Voshmgir, Shermin & Zargham, Michael. （2019年）。 暗号経済システムの基礎。 ウィーン経済大学、2019年。 ↩︎
エメット、ジェフ。 信念投票：ガバナンスに代わる新しい継続的な意思決定。 ミディアム、2019年。 ↩︎