暗号通貨業界の長い進化の中で、分散型コンセンサスに基づく経済モデルは、数え切れないほどのユーザーにとって暗号通貨の「聖杯」を垣間見る機会を提供してきました。しかしながら、業界が進展するにつれて、プロジェクトチームは、暗号通貨市場の変動する潮流の中で、長期的なプロトコル開発とユーザー維持のバランスに重点を置くようになっています。ニュースに基づく報酬とトークンベースの報酬の間で比較的「中立的」と見なされているポイントベースのインセンティブモデルは、増加する数のプロジェクトに採用されています。ポイントベースのインセンティブによって生み出される注目が、プロトコルのメトリックスに対する有機的な成長点を作り出し、持続可能な方法でプロジェクトの成長を推進すると考える人が多くいます。

しかしながら、BlastのようなプロジェクトのTGE割り当てなど、最近の展開は、特に低いリターンをもたらす長期的な報酬期間への不満を巡る一連の公憤を引き起こしています。いくつかの著名な投資家は、これらのエアドロップを参加者が最終的に期待外れとなる報酬の約束で関与し続けるように設計された操作的な戦略として批判しています。この記事は、さまざまな角度からポイントベースのインセンティブモデルの長所と短所を検討し、潜在的な解決策を特定することを目的としています。

早期のインセンティブモデル

暗号ブームの最初の波で、Ethereum ICOブームの最高潮の間、エアドロップは比較的簡単で直接的でした。単に0xアドレスを提供するだけで、かなりの量のトークンを受け取ることができました。ICO時代のプロジェクトは、主に投機的なコンセプトに焦点を当て、オンチェーンの相互作用が最小限でしたので、ウォレットアドレスを保持すること自体が、誰にとってもインセンティブの基準として機能することができました。

DeFi Summerが始まると、BalancerやCompoundなどのプロジェクトが流動性マイニングを採用してユーザーをインセンティブ付けする方法として採用しました。当時は、DeFiプロトコルの成長はオンチェーンの流動性の規模に大きく依存していることが明確でした。市場で流動性を呼び込む緊急性を考慮して、これらのプロジェクトは直接のトークンインセンティブを使用しました。このアプローチにより、Total Value Locked（TVL）は大幅に増加しましたが、「farm-and-dump」という問題も引き起こされました。これは、ユーザーが報酬をすぐに売却することを指します。

その後、Uniswapのエアドロップは大きな話題を呼び、インタラクティブなエアドロップのパラダイムを暗号空間に真に導入し、「エアドロップハンター」の新しいグループを生み出しました。多くのDeFiプロジェクトがこれに追随し、さまざまなレイヤー2(L2)ソリューションやパブリックチェーンが技術的に成熟するにつれて、これらのエコシステム内でガバナンスモデルを構築することに焦点が移りました。多くのプロトコルのガバナンスは本質的にトークノミクスと結びついているため、参加者は当然ながらエアドロップを予想するようになりました。このように、トークンとユーザーインタラクションを中心としたインセンティブモデルは、より広範な暗号経済に統合され始めました。

要約すると、暗号空間の初期インセンティブモデルの主な特徴は次のとおりでした:

1. ダイレクトトークンインセンティブ:初期のプロジェクトは競争環境が少なく、成長の余地が十分にありました。トークンのインセンティブを通じてユーザーと価値を共有しながら、規模を拡大することができました。
2. 低い相互作用の障壁：当時のオンチェーンエコシステムの未熟な状態を考慮すると、プロトコルは比較的シンプルな製品モデルを持っていたため、ユーザーにとってはインタラクションプロセスが直感的でした。
3. インスタントリワード（同期）: Uniswap の前に、多くのプロジェクトは流動性マイニングを利用して、ユーザーが預入金に対して即座にトークン報酬を受け取ることを提供していました。報酬はアクションが実行されるとすぐに獲得されました。

ポイントベースのインセンティブの起源

ポイントベースのインセンティブが台頭する前は、暗号エコシステムが繁栄するにつれて、プロジェクトはユーザーを維持することと効果的なインセンティブを提供することの間のジレンマに直面していました。Galxeのようなプラットフォームや同様のタスクベースのプラットフォームは、潜在的な解決策を提供しました。これらのプラットフォームにより、プロジェクトはインセンティブプロセスを特定のユーザーインタラクションに分散させ、トークンを直接配布するのではなく、NFTの形で報酬を提供することができました。このアプローチでは、ユーザーとのやり取りからトークン報酬の実際の配布までの期間が長くなるため、ある程度のインセンティブの遅延が発生しました。タスクプラットフォームのようなポイントベースのインセンティブは、暗号空間内のユーザーエンゲージメントを洗練させる方法の1つとして登場しました。

広く採用されたポイントベースのモデルを最初に採用したプロジェクトの1つはBlurです。創設者のPacmanは、ポイントを使用してNFTトレーディングのインセンティブを計算することで革新的な取り組みを行い、これらの措置はBlurのプロトコルの成長、特に流動性と取引量の面で大きな効果をもたらしました。Blurの成長に関する図1のデータを分析すると、ポイントは3つの主な機能を果たしました。

1. 自信を高める: ポイントベースのインセンティブにより、ユーザーは早期に潜在的な報酬を得ることができ、将来のエアドロップに対する信頼感を高め、初期のトークン価格にポジティブに影響を与えることができます。
2. 報酬サイクルの延長: ポイントは、将来のエアドロップに対するユーザーの期待を管理するのに役立ち、全体的な報酬サイクルを効果的に延長することができます。明確な例は、Blurであり、トークンのローンチ後もポイントのインセンティブを提供し続け、売り圧力を軽減し、持続的なインセンティブ環境をユーザーに提供しています。これは持続的な取引量とTVLに反映されています。
3. 具体的な価値: 相互作用タスクを完了した後に授与されるNFTと比較して、ポイントはユーザーに将来のトークンを主張する感覚を与えるだけでなく、シンボリックなバッジを獲得するだけではないという意味で価値感があります。この価値感は、初期のマイニング活動、取引量、およびトークン価格の相関関係からも明らかです。

図1：Blur（DefiLlama）のデータ

これらの機能に基づいて、ポイントベースのインセンティブのいくつかの利点が現れます:

1. 改善された定着率: 以前の「ファームアンドダンプ」状況では、ユーザーはしばしばプロトコルに対するロイヤルティが低い傾向がありました。 ポイントベースのインセンティブは、ユーザーが継続的なキャッシュフローとオンチェーンの相互作用を生み出すのを促すことができます。
2. トークンコストの削減: ポイントベースのインセンティブは、トークンの市場メイキングコストやプロジェクトの運営費用を下げることができ、場合によってはコンプライアンスリスクを低減することさえあります。
3. より大きな柔軟性: ポイントベースのインセンティブの有機的適応性により、プロジェクトはトークン価格の変動に直接影響を受けないため、柔軟性が増し、プロジェクトは製品開発により焦点を当てることができます。

ポイントによって作成された自信

ポイントを主なインセンティブモデルとする暗号プロジェクトの運転サイクルでは、一般的にサイクルは3つのフェーズに分けることができ、2つの重要なマイルストーンがあります：ポイントベースのインセンティブの採用とTGE（トークン生成イベント）。図2は、プロジェクトのライフサイクル全体でのユーザーの信頼度の変化を示しています。

図2：プロジェクトライフサイクル全体でのユーザー信頼度の変化

ポイントベースのインセンティブ導入前は、ユーザーは一般的にプロジェクトの潜在能力に楽観的であり、良いニュースに支えられて初期段階での全体的な信頼感が線形的に成長します。ポイントベースのインセンティブが導入されると、ポイントが提供する報酬感により一時的にユーザーの信頼感が向上します。ただし、インセンティブ期間が進むにつれて、ユーザーのエアドロップへの期待は時間をかけて均等に広がり、市場は外部でこれらのインセンティブの価値を織り込み始めます。その結果、ポイントベースのインセンティブ導入前の水準に全体的な信頼感が回帰する傾向があります。

TGE後、ポイントベースのインセンティブプロセスを経験したユーザーは、信頼度がさらに低下する可能性があります。これは、ポイントインセンティブサイクルの長期間が、ユーザーにとってサイクルに関連するコストを継続的に負担することを困難にするためです、特にTGE後の利益が不確定な状況で。多くの人が保有株を売却することを選択する可能性があり、売り圧力が増加することにつながるかもしれません。

要約すると、ポイントによってもたらされる自信の向上は、基本的にユーザーにプロジェクトのエコシステムと関わる手段を提供するため、ポイントベースのインセンティブ期間の初期段階で最も顕著です。しかし、長期的なユーザー維持にとって、最も重要な要因はプロジェクトチームの行動である。一方、ポイントベースのインセンティブは、チームにユーザーの期待を管理する幅広い選択肢を提供します。

ポイントの操作性

現在のポイントベースのインセンティブモデルは、基本的にはプロジェクトチームがユーザーの期待を管理するためのツールとなっています。ポイントベースのインセンティブは通常長期にわたるため、ユーザーは「固定費」という感覚を持つようになり、受動的な継続をもたらすことがあります。プロジェクトチームがインセンティブ期間を延長し、一定水準の報酬を維持する限り、プロジェクトの主要な指標を維持することができます。時間の経過とともに、チームがインセンティブをどのように割り当てるかに対する柔軟性が増すことになります。

流通に関して言えば、ポイントの操作可能性は、主にオフチェーン発行とルールの明確さという2つの側面に現れます。トークンのインセンティブとは異なり、ポイントベースの報酬はオフチェーンのままであることが多く、プロジェクトチームが行動する余地が大きくなります。ルールの明確さという点では、プロジェクトチームはプロトコル内のインセンティブの分配をコントロールします。例えば、Blastのインセンティブプログラムでは、報酬サイクルの期間が長いため、チームは全体を通してユーザーの反応を控えめにすることができ、自信の喪失を最小限に抑えることができます。しかし、Blastの流通の第2段階では、初期の大規模な預金者のポイントを効果的に希釈し、よりオンチェーンでやり取りする人に利益をシフトさせました。大口預金者にとって、この再分配は、潜在的なエアドロップが初期資本コストをカバーできないことを意味し、その後のオンチェーンインタラクションのコストを増加させました。しかし、預金を引き出せば、サンクコストの問題に直面することになります。最終的なエアドロップの配布では、大規模な保有者への段階的な線形リリースは、プロジェクトチームが大規模な保有者から小規模な参加者に利益をシフトすることを選択したことを示しました。

市場価格に関しては、Whales Marketのようなプラットフォームは、プロジェクトチームにとって貴重なデータソースとなります。これらのプラットフォームは、ポイントのOTC（オーバーザカウンター）取引を可能にし、市場ベースの価格設定を行うことができます。これにより、プロジェクトチームはTGE（Token Generation Event）の前にマーケットメーカーを通じた情報を得て、適切な調整ができます。TGEの前の低い流動性環境は、マーケットメイキングの複雑さを減らす効果もあります。しかし、このような取引はプロジェクトの知覚された価値の早期の消耗にも寄与することがあります。

操作性から導かれるポイントベースのインセンティブのデメリット

ポイントの操作可能性から、ポイントベースのインセンティブのいくつかの欠点を特定することができます:

1. 高い操作性: 配布や市場価格に関して、プロジェクトチームには調整や結果に影響を与える重要な余地があります。
2. 期待の疲れ：ポイントベースのインセンティブの長期間と、二次市場での投機的な活動は、将来のエアドロップに対するユーザーの期待を低下させる可能性があります。
3. 利益希釈：ポイントの拡張リリース期間により、初期参加者と後の参加者が生成する価値が分散されるため、早期に参加した人々の利益に悪影響を及ぼす可能性があります。

強みを最大限に活かし、弱点を最小限に抑える方法

ポイントベースのインセンティブモデルの強みと弱みを分析した後、その利点を活用し、デメリットを緩和して、暗号空間でより効果的なインセンティブ構造を作成する方法を探ることができます。

ディストリビューションデザイン

ポイントベースのモデルでは、しばしば長いインセンティブサイクルを持ちますが、ポイントの配布方法はプロトコルの発展にとって重要です。タスクプラットフォーム上の相互作用とは異なり、ほとんどのプロジェクトでは、相互作用メトリクスとポイント割り当ての関係に透明性が欠如しており、ユーザーは自分の行動がどのように報酬に翻訳されるかを知りません。ただし、ルールを完全に透明にすることも問題があります。これにより、自動システム（または「ファーム」）がこれらのルールを悪用し、ブロックチェーン上のシビル攻撃に対する防御コストが上昇します。

1つの潜在的な解決策は、ユーザーにルールの可視性を制御するためにインセンティブプロセスを分散化することです。例えば、エコシステム内のさまざまなプロトコルを通じてポイントを有機的に分配することで、配布コストを分散させ、ユーザーのオンチェーンの行動に基づいてインセンティブ構造をさらに洗練させることができます。この分散型の割り当てアプローチは、プロジェクトチームに動的な調整の柔軟性を提供し、複数のエコシステム間の相互作用に参加することにより、ユーザーが報酬を最大化することを可能にします（これはしばしば「コンポーザビリティ」と呼ばれます）。

ステークホルダーの利益のバランス調整

多くのプロトコルは、TVL（総保有価値）とオンチェーン相互作用メトリクスのバランスを取るという課題に直面しており、これは彼らがポイントの割り当て方に反映されています。取引に焦点を当てるBlurのようなプロジェクトやTVLを優先するDeFiプロトコルなど、これらのメトリクスは、ポイントが単一の主要なメトリックをインセンティブに利用することで、相互に成長を後押しするフライホイール効果を生み出すことができます。

しかし、このロジックをレイヤー2（L2）ソリューションに適用すると、ダイナミクスはより複雑になります。参加者はしばしば行動やニーズが異なり、プロジェクトチームは単一の指標から多様化した成長に焦点を移すことがあります。この変化により、より洗練されたポイント割り当てメカニズムが求められます。例えば、Blastの「ゴールデンポイント」という試みは、これらの複雑さに対処しようとしましたが、割り当て比率の問題により効果が制限され、最適な結果が得られませんでした。現時点では、この課題に直接対処する広く採用されたメカニズムはありません。

将来のポイントベースのインセンティブのためのプロトコル設計では、相互作用と預入金の両方に特化したインセンティブをより洗練させることを検討することが重要です。これにより、モデルは成長の複数の側面をよりバランス良くすることができ、レイヤー2プロジェクトや他のプロトコルの進化する目標とより適合する、ユーザーエンゲージメントと流動性に対する繊細なアプローチを必要とするインセンティブを提供することができます。

需要スペース vs インセンティブスペース

今日、多くのプロジェクトは、継続的なインセンティブ活動を維持しながら、TGE(トークン生成イベント)を遅らせることを主な目的として、ポイントベースのインセンティブを使用しています。ポイントベースのインセンティブの従来のユースケースとは異なり、これらのプロジェクトは、ポイント自体に固有の有用性を提供できないことがよくあります。この実用的なアプリケーションの欠如は、ユーザーがポイントを単なるトークンの別の形式として認識する主な理由です。このギャップに対処するために、プロジェクトはポイントの効果的なユースケースを開発できます。例えば、クロスチェーンブリッジやオンチェーンデリバティブでは、ポイントを使って取引手数料を相殺することができます。これにより、ユーザーはポイントの有用性をすぐに享受でき、プロトコルの継続的な使用を促進すると同時に、ポイント割り当てのためのより多くのスペースを作成できます。このアプローチは、インフレ圧力を軽減し、ユーザーの期待を管理するのに役立ちます。ただし、ユーザーインタラクションと手数料削減の関係を正確にバランスさせることが重要です。

また、伝統的な市場であろうと暗号空間であろうと、需要は常にインセンティブを上回らなければならず、その需要の重要な部分はプロトコル自体から来ます。たとえば、多くのミーム関連のプロジェクトは、需要側で自然に優位に立っているため、ポイントベースのインセンティブを提供していません。ユーザーは、直接の報酬以上のプロトコルから価値を得ており、したがって、プロジェクトチームは、ユーザーエンゲージメントが、投機的なトークン報酬の魅力ではなく、本物の価値によって推進されるように、製品モデルの開発に焦点を当てるべきです（PMF）

コンセンサスベースのインセンティブ

ユーザーにとって、コンセンサスベースのインセンティブは、明確で透明性の高い環境を作り出し、コンセンサスの構築に独立したアクターとして参加できるようにします。たとえば、プロジェクトチームはコミュニティ内に分散型環境を作成し、プルーフ・オブ・ワーク(PoW)メカニズムと同様に、結果に基づいて報酬が分配されるオープンな競争に参加できるようにします。このような競争は、コンセンサスフレームワーク内でのエアドロップ配信の遅延の影響を軽減し、ユーザーの忠誠心と維持率を高めることができます。しかし、コンセンサスメカニズムは変化が遅く、柔軟性が限られているため、急速に成長するエコシステムにはあまり適していません。

オンチェーンポイント

オンチェーン上でのポイントの保管は、直接トークンを発行することとは異なり、流動性を減少させながら、オンチェーン上の不変性と組み合わせ可能性の利点を追加します。 LineaのLXPはこれの優れた例を提供しています。すべてのアドレスとポイント残高がオンチェーン上で追跡できるため、操作の余地は目に見えて減少します。さらに、スマートコントラクトによって、これらのポイントのオンチェーン上での組み合わせ可能性が向上し、エコシステム内での関連性が大幅に増加します。これにより、エコシステム内のプロトコルは、オンチェーン上のメトリクスに基づいてインセンティブを調整し、よりダイナミックでレスポンシブなインセンティブ構造を作成することが可能となります。

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