# トークンエコシステムの持続可能な発展：包括的視点と実用的ツールトークンエコシステムの持続可能な発展は重要な課題です。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主な課題を深く掘り下げ、実用的な解決策とツールを提供しています。ビデオはトークンエンジニアリングの原則と方法を強調し、トークンシステムの計画と構築に新しい視点を提供します。同時に、エージェントベースのシミュレーションツールやQTMなどの一連の実用的なツールを紹介しており、これらのツールは異なる段階で価値のある情報を提供し、プロジェクトが賢明な決定を下すのを支援します。これらの補助ツールを活用することで、Web3のスタートアップは持続的な成長を実現する機会を得るでしょう。このビデオは私たちに新たな認識をもたらし、プロジェクトチームが変化に対処する際のトークンエンジニアリングおよび関連ツールの重要な役割を浮き彫りにしています。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。この認識の形成は、トークンエコシステムに関する深い研究と実践のおかげで、参加者がエコシステムのダイナミクスをよりよく理解し、より賢明で先見的な意思決定を行うことを可能にしています。! [Outlier Ventures:データ駆動型トークンの設計と最適化](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-539f4b6dc2cd500369c31de2d5c123ac)## トークン設計と最適化の三つの段階###ディスカバリーフェーズ成功したトークンエコシステムを構築するには、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。1. 問題を明確に定義し、直面している課題を明確に述べる。2. ステークホルダー間での価値の流れを明確にし、エコシステムの健全性とバランスを確保する。3. エコシステム全体とそのトークンの合理性についての詳細な議論と考慮を行い、トークンの合理的な使用についても含める。4. 高次元の計画を立て、トークンをどのように効果的に活用し、各種コンテンツを設計するかのプランを含めます。これらのステップは、成功するトークンエコシステムを構築するために不可欠な要素です。! [Outlier Ventures:データ駆動型トークンの設計と最適化](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-aef4af01a702bbe156088a1108a108e0)###設計フェーズパラメータ化はもう一つの重要なステップであり、スプレッドシート、cadCAD、Token Spice、Machinationsなどの定量的ツールを使用したシミュレーションツールが含まれます。これらのツールは、最適化された検証モデルを得て、リスク分析と予測を行い、トークン供給と評価の傾向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通じて、エコシステムの運営をより良く理解し、その設計と最適化に強力なサポートを提供できます。### デプロイメントフェーズデプロイメント段階では、以前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デプロイします。この段階では、SolidityやRustなどのさまざまなプログラミング言語や、Hardhatなどのデプロイメント環境を含む多くのツールを使用する必要があります。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されて運用されることができます。## トークン設計ツール異なる段階で(の発見、設計、展開において、一連のツールを使用する必要があります。これらのツールの重点と種類は異なる分野で異なる場合があります。これらは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、インフラストラクチャ、ゲームなどの分野にも適用されます。詳細な観点を考慮すると、二つの見解があります。一つは、エコシステム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であり、シミュレーションは必要ないというものです。もう一つは、デジタルツインを作成し、全エコシステムを1:1でシミュレーションする必要があるというもので、これは多額の資金リスクを伴います。より正確な方向へ進むにつれて、リソースの強度が増すとともに、必要なプログラミング知識も増加します。これにより、ユーザーに対する要求も高まり、彼らはより複雑なモデルを扱うためのプログラミング能力を持つ必要があり、ユーザーフレンドリー性に影響を与える可能性があります。トークンエコシステムには、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。左端には、電子スプレッドシートモデルやいくつかの定性的ツール、例えば問題の定義、ステークホルダーの問題定義、ステークホルダーのマッピング、特定のバリューフローなどがあります。AI駆動の推論を利用することもでき、機械学習モデルを使用して最初のトークン設計をドラフトすることも可能です。中間部分では、QTM)の量子トークンモデル(は電子スプレッドシートモデルであるが、DeFiに限らず複数の異なる分野をカバーしている。この広範なカバレッジは精度の損失を引き起こす可能性があるが、新興企業に初手の洞察を得るのを助け、そのトークンエコシステムについての初歩的な理解を得ることができる。右端には、複雑な環境下でエコシステムを1:1でモデリングできるシミュレーションツールのcadCADなどがあります。適切なツールと方法を選択することは、スタートアップの成功に不可欠です。異なるタイプのツールは、異なる段階で貴重な情報を提供し、企業が賢明な意思決定を行い、エコシステムの持続的な発展を促進するのに役立ちます。! [Outlier Ventures:データ駆動型トークンの設計と最適化])https://img-cdn.gateio.im/social/moments-44a07d89e581fbc1ec48304130f7388d() QTM の概要QTMは量化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ヶ月となるため、非常に正確なモデルではなく、マクロなシミュレーションモデルに近いです。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るため、モデルにはインセンティブモジュール、トークン帰属モジュール、エアドロップモジュールなどがあります。その後、これらのトークンは複数のメタバケットに投じられ、これらのメタバケットから再度より細かい一般的な効用再配分が行われます。そして、これらの効用ツールから報酬支払いなどが定義されます。また、オフチェーンビジネスの観点から、ビジネスの一般的な資金状況も考慮されており、例えば、焼却や買い戻しが可能であったり、ユーザーの採用率を測定したり、ユーザーの採用状況を定義したりすることができます。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、十分な市場調査を行い、より正確な入力情報を得て、現在起こっていることを深く理解する必要があります。これにより、現実に近い出力結果が得られます。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について初歩的に理解するのに役立ちますが、そこから財務的なアドバイスを導き出すべきではなく、単にその結果に依存すべきではありません。! [Outlier Ventures:データ駆動型トークンの設計と最適化]###https://img-cdn.gateio.im/social/moments-078e9fa8aa8974144f5994da1dce8355() データ分析データ分析の観点から見ると、異なる種類のデータを抽出することができます。まず、マクロ市場の視点から全体市場の発展状況を観察することができ、DeFi市場や暗号通貨市場を含みます。その後、資金調達ラウンドの指標に注目して、プロジェクトの資金調達状況を理解します。たとえば、調達された資金の数量、評価額、および異なるラウンドでの供給量の販売状況です。次に、参加者の行動パターンを研究して、他の人の投資習慣を深く理解することもできます。従来の金融と比較して、ブロックチェーン上のデータには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すべての人に公開されており、エコシステム内のほぼすべての取引を確認できるからです。このことから、ユーザーの増加状況、総ロック価値###TVL(、取引量など、さまざまな指標を取得することができます。そして、さらに注目すべきは、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できる点です。また、Twitter、Reddit、Discord、Telegramなどの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重要な役割を果たしています。これらの情報はすべて公開されており、非常に価値のあるデータです。これらのデータを十分に活用して、エコシステムのパラメータをよりよく理解し、モデルを検証するべきです。例えば、所有権の期限に関するデータを作成することができます。一般的に、異なる利害関係者グループの所有権の期限を観察することができます。所有権の最小値、平均値、中央値、最大値を見ることができ、これはすべての異なる分野の所有権の期限に対する分析です。同様のデータを細分化して、異なる業界分野を区別することもできます。これにより、異なる分野のデータ分布には大きな差異があることがわかります。これらの数値は必ずしも最適ではないかもしれませんが、私たちに出発点を提供してくれます。! [Outlier Ventures:データ駆動型トークンの設計と最適化])https://img-cdn.gateio.im/social/moments-d44dc739d197fa1ef14d72cc7b8dd11d(もう一つのトークンバケットの履歴残高の例を挙げます。ある金融プラットフォームを例にとると、そのネイティブトークンの状況を確認し、エコシステム全体の全取引を追跡し、それらを特定の"トークンバケット"に分類することができます。例えば、そのプラットフォームに関連するアドレス、中央集権型取引所に関連するアドレス、分散型取引所のアドレスなどです。この方法により、各ステークホルダーの残高を確認し、エコシステム全体で何が起こっているのかを観察することができます。トークンエコシステムにおいて、特定のアドレスの行動を観察することは、トークンの流動性に関する重要な情報を提供することができます。例えば、トークンがステーキング契約から特定のアドレスに送信されると、受取人がこれらの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。彼らはこれらのトークンを再投資することを選択するのか、再びステーキング契約に送り返すのか、売却するのか、または他の場所に展開するのか？これらはすべて、各利害関係者の行動を理解するための分析を通じて得られる重要な情報であり、私たちはこれらのデータをモデルにフィードバックすることで、モデルを調整するのに役立てることができます。! [Outlier Ventures:データ駆動型トークンの設計と最適化])https://img-cdn.gateio.im/social/moments-8deeda92b35f1f80f00597ed566715f5(このモデルは、個々のアドレスのトークン受取者行動を分析するだけでなく、代表的な利害関係者グループに対しても分析を行うことができます。例えば、複数のトークンプロジェクトを分析すると、約38%のトークンがステーキング契約を通じて受け取った後、最初の取引がステーキング契約に送り返されることがわかります。一方、中央集権型取引所の割合は約8%、分散型取引所の割合は約14%です。QTM上で特定の時点のトークンバケツの配分状況を確認することで、トークンの流通供給量の状況を把握できます。これらの数値は私たちのパラメータに適用され、エコシステムの行動を初歩的に理解する手助けになります。これらのデータを利用することで、例えば今後約10年間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の予測を行うことができます。これには、財団、チーム、ステーキング配分、総流通供給、流動性プールなどが含まれます。また、価格のシミュレーションや予測も行うことができます。重要なのは、これらの予測は投機や金融アドバイスのためではなく、供給の帰属とトークンの需要との関係を理解するのに役立ち、これら二つの要素のバランス状況を把握するためのものです。さらに、異なるユーティリティ部分の配分など、他の側面を分析することもできます。たとえば、どれだけのトークンがステーキングされているか、どれだけが流動性マイニングのインセンティブプログラムに使用されているか、または焼却メカニズムがある場合、どれだけのトークンが焼却されているかを理解することができます。トークンが店舗や他の場所で使用できる場合、これらのインセンティブの米ドル価値を理解するために、毎月のユーティリティ報酬を観察することもできます。トークンの全体的な使用状況を理解することは非常に重要であり、特にインセンティブエコシステムを考慮する際にはコスト要因を考慮する必要があります。! [Outlier Ventures:データ駆動型トークンの設計と最適化])https://img-cdn.gateio.im/social/moments-a6b71e12aa773a7e432108b8a646dc5e(## データ駆動型モデル別のテーマは、帰属プログラムに対する新しい考え方です。時には、人々は非常に長い帰属プログラム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、これは初期流通における供給が非常に低いことを意味し、結果として市場での投機や潜在的な炒作行為を引き起こすからです。したがって、私たちは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を提案します。言い換えれば、エコシステムの需要を予測することは必ずしも必要ではなく、帰属のリリースは、あらかじめ定義された特定の主要業績指標に基づいてコントローラーによって制御されます。これらの主要業績指標には、TVL、取引量、ユーザー採用率、ビジネスの収益性などが含まれる可能性があります。この例では、単純にトークンの価格が使用されました。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、大量の供給が帰属によって市場に出てきましたが、製品がまだ十分に成熟していない可能性があるため、市場の需要が不足し、採用量が少なく、トークンの価格が下落しました。
トークンエコシステムの持続可能な発展：包括的な視点と実用的なツールの解析
トークンエコシステムの持続可能な発展：包括的視点と実用的ツール
トークンエコシステムの持続可能な発展は重要な課題です。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主な課題を深く掘り下げ、実用的な解決策とツールを提供しています。
ビデオはトークンエンジニアリングの原則と方法を強調し、トークンシステムの計画と構築に新しい視点を提供します。同時に、エージェントベースのシミュレーションツールやQTMなどの一連の実用的なツールを紹介しており、これらのツールは異なる段階で価値のある情報を提供し、プロジェクトが賢明な決定を下すのを支援します。これらの補助ツールを活用することで、Web3のスタートアップは持続的な成長を実現する機会を得るでしょう。
このビデオは私たちに新たな認識をもたらし、プロジェクトチームが変化に対処する際のトークンエンジニアリングおよび関連ツールの重要な役割を浮き彫りにしています。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。この認識の形成は、トークンエコシステムに関する深い研究と実践のおかげで、参加者がエコシステムのダイナミクスをよりよく理解し、より賢明で先見的な意思決定を行うことを可能にしています。
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トークン設計と最適化の三つの段階
###ディスカバリーフェーズ
成功したトークンエコシステムを構築するには、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。
これらのステップは、成功するトークンエコシステムを構築するために不可欠な要素です。
! Outlier Ventures:データ駆動型トークンの設計と最適化
###設計フェーズ
パラメータ化はもう一つの重要なステップであり、スプレッドシート、cadCAD、Token Spice、Machinationsなどの定量的ツールを使用したシミュレーションツールが含まれます。これらのツールは、最適化された検証モデルを得て、リスク分析と予測を行い、トークン供給と評価の傾向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通じて、エコシステムの運営をより良く理解し、その設計と最適化に強力なサポートを提供できます。
デプロイメントフェーズ
デプロイメント段階では、以前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デプロイします。この段階では、SolidityやRustなどのさまざまなプログラミング言語や、Hardhatなどのデプロイメント環境を含む多くのツールを使用する必要があります。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されて運用されることができます。
トークン設計ツール
異なる段階で(の発見、設計、展開において、一連のツールを使用する必要があります。これらのツールの重点と種類は異なる分野で異なる場合があります。これらは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、インフラストラクチャ、ゲームなどの分野にも適用されます。
詳細な観点を考慮すると、二つの見解があります。一つは、エコシステム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であり、シミュレーションは必要ないというものです。もう一つは、デジタルツインを作成し、全エコシステムを1:1でシミュレーションする必要があるというもので、これは多額の資金リスクを伴います。より正確な方向へ進むにつれて、リソースの強度が増すとともに、必要なプログラミング知識も増加します。これにより、ユーザーに対する要求も高まり、彼らはより複雑なモデルを扱うためのプログラミング能力を持つ必要があり、ユーザーフレンドリー性に影響を与える可能性があります。
トークンエコシステムには、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。左端には、電子スプレッドシートモデルやいくつかの定性的ツール、例えば問題の定義、ステークホルダーの問題定義、ステークホルダーのマッピング、特定のバリューフローなどがあります。AI駆動の推論を利用することもでき、機械学習モデルを使用して最初のトークン設計をドラフトすることも可能です。
中間部分では、QTM)の量子トークンモデル(は電子スプレッドシートモデルであるが、DeFiに限らず複数の異なる分野をカバーしている。この広範なカバレッジは精度の損失を引き起こす可能性があるが、新興企業に初手の洞察を得るのを助け、そのトークンエコシステムについての初歩的な理解を得ることができる。
右端には、複雑な環境下でエコシステムを1:1でモデリングできるシミュレーションツールのcadCADなどがあります。適切なツールと方法を選択することは、スタートアップの成功に不可欠です。異なるタイプのツールは、異なる段階で貴重な情報を提供し、企業が賢明な意思決定を行い、エコシステムの持続的な発展を促進するのに役立ちます。
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) QTM の概要
QTMは量化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ヶ月となるため、非常に正確なモデルではなく、マクロなシミュレーションモデルに近いです。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るため、モデルにはインセンティブモジュール、トークン帰属モジュール、エアドロップモジュールなどがあります。その後、これらのトークンは複数のメタバケットに投じられ、これらのメタバケットから再度より細かい一般的な効用再配分が行われます。そして、これらの効用ツールから報酬支払いなどが定義されます。また、オフチェーンビジネスの観点から、ビジネスの一般的な資金状況も考慮されており、例えば、焼却や買い戻しが可能であったり、ユーザーの採用率を測定したり、ユーザーの採用状況を定義したりすることができます。
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、十分な市場調査を行い、より正確な入力情報を得て、現在起こっていることを深く理解する必要があります。これにより、現実に近い出力結果が得られます。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について初歩的に理解するのに役立ちますが、そこから財務的なアドバイスを導き出すべきではなく、単にその結果に依存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見ると、異なる種類のデータを抽出することができます。まず、マクロ市場の視点から全体市場の発展状況を観察することができ、DeFi市場や暗号通貨市場を含みます。その後、資金調達ラウンドの指標に注目して、プロジェクトの資金調達状況を理解します。たとえば、調達された資金の数量、評価額、および異なるラウンドでの供給量の販売状況です。次に、参加者の行動パターンを研究して、他の人の投資習慣を深く理解することもできます。
従来の金融と比較して、ブロックチェーン上のデータには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すべての人に公開されており、エコシステム内のほぼすべての取引を確認できるからです。このことから、ユーザーの増加状況、総ロック価値###TVL(、取引量など、さまざまな指標を取得することができます。そして、さらに注目すべきは、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できる点です。また、Twitter、Reddit、Discord、Telegramなどの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重要な役割を果たしています。
これらの情報はすべて公開されており、非常に価値のあるデータです。これらのデータを十分に活用して、エコシステムのパラメータをよりよく理解し、モデルを検証するべきです。
例えば、所有権の期限に関するデータを作成することができます。一般的に、異なる利害関係者グループの所有権の期限を観察することができます。所有権の最小値、平均値、中央値、最大値を見ることができ、これはすべての異なる分野の所有権の期限に対する分析です。同様のデータを細分化して、異なる業界分野を区別することもできます。これにより、異なる分野のデータ分布には大きな差異があることがわかります。これらの数値は必ずしも最適ではないかもしれませんが、私たちに出発点を提供してくれます。
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もう一つのトークンバケットの履歴残高の例を挙げます。ある金融プラットフォームを例にとると、そのネイティブトークンの状況を確認し、エコシステム全体の全取引を追跡し、それらを特定の"トークンバケット"に分類することができます。例えば、そのプラットフォームに関連するアドレス、中央集権型取引所に関連するアドレス、分散型取引所のアドレスなどです。この方法により、各ステークホルダーの残高を確認し、エコシステム全体で何が起こっているのかを観察することができます。
トークンエコシステムにおいて、特定のアドレスの行動を観察することは、トークンの流動性に関する重要な情報を提供することができます。例えば、トークンがステーキング契約から特定のアドレスに送信されると、受取人がこれらの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。彼らはこれらのトークンを再投資することを選択するのか、再びステーキング契約に送り返すのか、売却するのか、または他の場所に展開するのか？これらはすべて、各利害関係者の行動を理解するための分析を通じて得られる重要な情報であり、私たちはこれらのデータをモデルにフィードバックすることで、モデルを調整するのに役立てることができます。
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このモデルは、個々のアドレスのトークン受取者行動を分析するだけでなく、代表的な利害関係者グループに対しても分析を行うことができます。例えば、複数のトークンプロジェクトを分析すると、約38%のトークンがステーキング契約を通じて受け取った後、最初の取引がステーキング契約に送り返されることがわかります。一方、中央集権型取引所の割合は約8%、分散型取引所の割合は約14%です。QTM上で特定の時点のトークンバケツの配分状況を確認することで、トークンの流通供給量の状況を把握できます。これらの数値は私たちのパラメータに適用され、エコシステムの行動を初歩的に理解する手助けになります。
これらのデータを利用することで、例えば今後約10年間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の予測を行うことができます。これには、財団、チーム、ステーキング配分、総流通供給、流動性プールなどが含まれます。また、価格のシミュレーションや予測も行うことができます。重要なのは、これらの予測は投機や金融アドバイスのためではなく、供給の帰属とトークンの需要との関係を理解するのに役立ち、これら二つの要素のバランス状況を把握するためのものです。
さらに、異なるユーティリティ部分の配分など、他の側面を分析することもできます。たとえば、どれだけのトークンがステーキングされているか、どれだけが流動性マイニングのインセンティブプログラムに使用されているか、または焼却メカニズムがある場合、どれだけのトークンが焼却されているかを理解することができます。トークンが店舗や他の場所で使用できる場合、これらのインセンティブの米ドル価値を理解するために、毎月のユーティリティ報酬を観察することもできます。トークンの全体的な使用状況を理解することは非常に重要であり、特にインセンティブエコシステムを考慮する際にはコスト要因を考慮する必要があります。
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データ駆動型モデル
別のテーマは、帰属プログラムに対する新しい考え方です。時には、人々は非常に長い帰属プログラム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、これは初期流通における供給が非常に低いことを意味し、結果として市場での投機や潜在的な炒作行為を引き起こすからです。したがって、私たちは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を提案します。言い換えれば、エコシステムの需要を予測することは必ずしも必要ではなく、帰属のリリースは、あらかじめ定義された特定の主要業績指標に基づいてコントローラーによって制御されます。これらの主要業績指標には、TVL、取引量、ユーザー採用率、ビジネスの収益性などが含まれる可能性があります。この例では、単純にトークンの価格が使用されました。
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、大量の供給が帰属によって市場に出てきましたが、製品がまだ十分に成熟していない可能性があるため、市場の需要が不足し、採用量が少なく、トークンの価格が下落しました。