アテンション・エコノミーの構築

簡潔にまとめると、資産には大きく分けて2種類があります。

1. キャッシュフロー資産 — 主に株式や債券など。これらはキャッシュフローを生み出し、その価値を投資家が評価します。

2. 需給資産 — 主にコモディティや為替。価格は需給によって変動します。

近年、暗号資産領域ではAttentionを価値基準とする新たな資産タイプが登場しました。現在、「Attention Assets」はNFTやクリエイターコイン、ミームコインなど、主にユーザー生成資産（UGA）が中心です。これらは文化的な注目の変動を反映するシェリングポイントとして機能し、価格を通じてその動向を示します。

ミームコインは文化的には興味深いものの、金融面では課題が残ります。効率的なAttention Assetは、市場参加者が何かへの直接的な注目に対して金融的エクスポージャーを得られるべきです。そうすることで、参加者は過小評価・過大評価されている資産を積極的に取引し、市場全体で注目予測を反映した価格形成が可能となります。

適切な設計がなされれば、Attention Assetは新たな資産クラスへと昇華する可能性があります。本稿では、その実現を加速させるため、「Attention Oracle」という新しいオラクル構造を提案します。これにより、文化的な注目度にロング・ショートできる革新的な金融商品「Attention Perp（アテンション・パーペチュアル）」が実現可能です。

要点として、Attention Oracleは特定トピックに関するバイナリ予測市場を集約し、価格・流動性・期間を加味した加重インデックスを作成することで、注目度の変化を捉えます。機能させるには、基礎となる市場が現実の注目を的確に反映するよう慎重に選定する必要があります。予測市場をインプットとすることで、インデックス操作にはコストが発生し、理論上は悪意あるトレーダーによる改ざんリスクが抑制されます。

Attention Perpが必要な理由

UGAは純粋な投機においてプロダクト・マーケット・フィットを達成し、新たなインターネットトレンドやミームなど、ゼロから始まる事象の注目度を追跡するのに非常に優れています。

UGAが解決するのは、従来の金融インフラ上では存在し得ない事象に対して資産を創出することです。伝統的な資産発行は遅く、コストが高く、規制も厳しいため、発行できる資産が制限されます。Attention Assetはインターネットのスピードでグローバルな時流に対応する必要があります。パーミッションレスなトークン発行やボンディングカーブ、DEXの活用により、誰でも無料で資産を創出し、流動性を確保し、世界中の誰もが取引できる環境が整いました。

UGAの特徴の一つは、価格が通常ゼロから始まることです。これは欠点ではなく、ゼロから新しいミームを創造した場合、その時点での注目度はゼロだからです。低価格で参入できるのは合理的であり、トレンドを早期に見抜く人は低コストで資産を創出して収益化できます。しかし、既に多くの注目を集めている事象への金融的エクスポージャーを得る手段としてはUGAは不完全です。

例えば、LeBron Jamesの注目度にロングしたい場合、ミームコインを作ることはできますが、既にLeBron関連のトークンは多数存在します。どれを買うべきか分かりません。また、新規のLeBronミームコインはほぼゼロから始まりますが、LeBronは世界的な著名人です。彼の注目度は非常に高いはずで、短期間で100倍になることは直感的にあり得ません。さらに、彼の注目度にショートしたい場合、ミームコインでは対応が難しいです。

では、既存の高注目トピックに対応する資産はどのようなものになるでしょうか。

要件として考えられるのは以下の通りです。

• ロング・ショート両方に対応できる双方向性があること
• 注目度を測定する現実世界の情報源に紐付いていること
• 価格がゼロから始まらないこと

これらの要件を俯瞰すると、パーペチュアル先物（Perp）が非常に適合していることが分かります。双方向性があり、オラクル（情報源）があり、デリバティブなのでゼロから始まりません。難しいのはAttention Perp用のオラクル構築です。

既にNoiseなど、この課題に取り組むチームも存在します。Noiseでは、MegaETHやMonadなど特定の暗号プロジェクトのマインドシェアに対してロング・ショートが可能です。NoiseはオラクルとしてKaitoを利用し、SNSやニュースのデータを集約してトピックごとのマインドシェアを数値化しています。

しかし、この設計は改良の余地があります。Attention Oracleの目的は、注目度に関連するデータをインプットとして受け取り、関数を適用し、トレーダーがロング・ショートできる値をアウトプットすることです。

SNSをインプットにする問題は、操作が容易な点です。グッドハートの法則が働き、敵対的な市場ではトレーダーが価格決定のインプットを操作しようとします。Kaitoは既にリーダーボードやスパム対策フィルターの再設計を余儀なくされています。

さらに、SNSは注目度を完全には捉えきれません。例えば大谷翔平選手の場合、彼にはグローバルなファンベースがあり、様々なSNSアプリを利用していますが、Kaitoが全てをインデックスしているとは限りません。仮に大谷選手がワールドシリーズでもう一度優勝しても、フォロワー数やSNS上での言及が必ずしも直線的に増加するわけではありません。

Attention Oracle：市場ベースのアプローチ

LeBron Jamesの例に戻ると、彼の注目度を取引したい場合、まずLeBronに関する複数のバイナリ予測市場（例：「LeBron Jamesのフォロワー数が月末までにX百万人を超えるか」「LeBron Jamesが2026年にチャンピオンになるか」「LeBron Jamesが2026年にMVPを獲得するか」など）を集約する必要があります。適切なLeBron Attention Oracleでは、より多くの基礎市場を用いますが、ここでは3つの例で説明します。インデックス価格は各市場の価格、流動性、解決までの期間、重要度を加重集計して算出します。

各市場には価格、流動性、解決までの期間、重要度スコアがあります。例示のため、非常にシンプルな加重計算式を用います。各市場には1〜10の重要度スコア、流動性、期間要素があります。

仮に3市場の重要度を8、2、10と評価した場合、各市場のウェイトは以下の通りです。

最終的な注目度数値は以下のようになります。

市場の解決までの期間がそれぞれ180日、20日、180日、重要度が8、2、10と仮定すると、上記を組み合わせて次のようになります。

実際には、取引量ではなく未決済建玉（open interest）を用いる、相関イベントの考慮、市場深度の調整、変数間の非線形関係など、より高度な算出方法も考えられます。読者がKalshiのライブ市場を使って独自のインデックスを作成できるインタラクティブサイトも用意しました。

この予測市場ベースのオラクル構造の最大の利点は、操作に実質的なコストが伴うことです。例えば、LeBronの注目度にロングし、価格を操作して上昇させたい場合、基礎となるバイナリ予測市場のポジションを購入する必要があります。基礎市場に十分な流動性があれば、市場が過大評価と判断する価格でポジションを買うことになります。

もう一つ重要な利点は、これらの市場が成長するにつれ、バイナリ予測市場がマーケットメイカーにヘッジのための現物市場を提供する点です。マーケットメイカーが注目度数値にショートした場合、基礎となる予測市場ポジションをロングすることでエクスポージャーをヘッジできます。

AdjacentはKalshiのライブ・流動性の高い市場を活用し、民主党 vs 共和党の支配やNYC市長選などの政治トレンドを追跡するインデックスを作成しています。類似の手法で任意のトピックの注目度を追跡できると考えます。予測市場の拡大とともに、対象トピックの幅も広がります。

Attention Oracle設計空間

本オラクル構造にはトレードオフも存在します。Attention Oracleを広く検討する際、主な考慮事項は以下の通りです。

• インプットの関連性はどの程度か
• インプットの取得はどれほど実用的か
• インプットの操作・ゲーム性はどれほどか
• 注目度数値を算出する関数は何か

本提案の最も明白なトレードオフは、インプットの取得が困難な点です。LeBron Jamesの注目度オラクルを構築するには、まず彼に関連する多様な流動性の高い予測市場を創出する必要があります。さらに、それらの市場が時間とともに流動性を維持し、既存市場が解決・陳腐化した際は新たな流動性市場に置き換える必要があります。したがって、本設計は既に堅牢な予測市場が存在する高知名度トピック（例：Donald TrumpやTaylor Swift）に最適だと考えます。

もう一つのトレードオフは、市場がどう解決しても注目度が増加する可能性がある点です。例えばLeBronが新たな優勝を逃しても、彼のパフォーマンスに疑問を持つ議論が増え、注目度が高まるかもしれません。現実世界の注目は予期せぬイベントに流れることが多く、予測市場はイベント発生の期待値を測定します。市場がLeBronのMVP受賞を予測していても、実際に受賞しなければインデックスは下がる一方で、注目度は増加する可能性があります。ファンや評論家が「LeBronは不当にMVPを逃した」と議論することになるでしょう。

最良のオラクル設計は、予測市場、SNSデータ、その他の情報源を組み合わせる形になるかもしれません。Google Trendsは最近、検索トレンドデータをAPI経由で取得できるアルファプログラムを開始しました。インターネット検索量はトピックの注目度と明確な相関があり、重複検索を除外するため、SNS指標よりも操作耐性が高い可能性があります。その他、LLMを使ってスパムを除外するために操作されやすいインプットを分析する方法も考えられます。例えば主要ニュースヘッドラインやXのトレンド投稿を基に注目度をスコアリングするLLMなどです。

KalshiやPolymarketなどの既存取引所は、既に多くの流動性の高い基礎市場とユーザーを持つため、Attention Perpの提供に最も適しています。ただし、Attention Assetの機会は大手プレイヤーだけに限定されません。

一つの構成例として、特定トピックにロング・ショートすることを目的とした予測市場取引のバルト（vault）が考えられます。例えば、Taylor Swiftロングバルトでは、Top10入り、スーパーボウル出演などのイベントでYes契約を購入します。どの市場が注目度増加と相関するかはバルトマネージャーが判断します。

もう一つの例は、Hyperliquidのbuilder-deployed perpetualsの活用です。HIP-3はオラクル定義の柔軟性を市場デプロイヤーに委ねており、Kalshi/Polymarketの価格、SNS指標、Google Trends、ニュースヘッドラインなどを組み合わせた市場も可能です。

Attentionを資産クラスとして捉える

皮肉にも、Attention Economyの成熟した最初の応用は株式市場になる可能性があります。株価はDCF（本質的価値）とミーム的価値の2要素で構成されます。

歴史的に多くの株式はミーム的価値を持ちませんでしたが、近年WallStreetBetsやRobinhoodのような24x5リテール取引プラットフォームの登場により、より多くの銘柄が持続的なミーム的価値を持つようになりました。

株式リサーチアナリストの目標は株価を算出することです。DCF要素の計算方法は確立されていますが、ミーム的要素はどうでしょうか。より多くの資産がミーム的価値で取引されるようになるにつれ、ミーム的価値をモデル化する手法の開発が必要となります。高度な投資家は既にフォロワー数、いいね、インプレッションなどを用いてセンチメントを測定しています。予測市場やその他のオラクル構造は、株式の注目度を測定し、より優れた取引モデルを導く有用なツールとなり得ます。

しかし、Attention Assetの機会は株価形成を超えて広がっています。注目度の予測は経済的に価値のある活動です。Attentionは消費者の嗜好や支出の先行指標です。企業は注目度の流れに応じてR&D、採用、マーケティング予算を配分します。これらの流れをモデル化する新たなヒューリスティックの構築が課題です。

Attention Assetやそのインフラを構築している方は、ぜひご連絡ください。

免責事項：本記事は、Attention Oracle、Attention Perp、または本記事で表現されたアイデアに基づく、派生する、または組み込まれるその他のプロダクトの法的・規制上の影響について、いかなる特定の法域でも意見を述べるものではありません。

免責事項：

1. 本記事は[Multicoin]より転載しています。著作権は原著者[Eli Qian]に帰属します。転載にご異議がある場合はGate Learnチームまでご連絡ください。速やかに対応いたします。
2. 責任免除：本記事に記載された見解・意見は著者個人のものであり、投資助言を構成するものではありません。
3. 本記事の他言語翻訳はGate Learnチームが行っています。記載がない限り、翻訳記事の無断転載・配布・盗用は禁止されています。