Web3における価格再設定の影響（II）：情報の金融化

InfoFiパートIが注目度の測定についてであれば、パートIIはその収益化についてです。プロトコルが影響力をスコア化しトークン化する中、新たな疑問が浮上します：これらのシステムは持続可能な経済を創出できるのか—それとも金融化されたノイズを膨らませているだけなのか？

CoinExリサーチはInfoFiモデルの二次的効果を分析し、注目市場を真に分散化され、相互運用可能で、意味のあるものにするために必要な要素を評価します。

注目経済の3つのアーキタイプ：Kaito、Noise、Cookie

Kaito：ナラティブマイニングとフィードバックフライホイール

Kaitoは ソーシャルから資本へのフィードバックサイクル の最も完成された形を表しています。そのYapsシステムは暗号資産ネイティブなコンテンツ作成者に報酬を与え、そのエコシステムには以下が含まれます：

• プロジェクトのマインドシェアを測定するTGE前のリーダーボード ；
• トークンドロップの資格を決定するYapperランキング ；
• 影響力を投資機会に結びつけるKaito Earns モジュール。

このサイクルは緊密で再帰的です：コンテンツ → Yaps → 露出 → エアドロップ → さらなるコンテンツ。これは単なるクリエイター経済のインフラではなく、 ナラティブ投機のためのゲーム化されたファネル です。

このループは強力であることが証明されています。BerachainとStory Protocolはどちらも、エアドロップの基準をKaitoのメトリクスに結びつけ、Yapsを 影響力の株式の代理 として正当化しました。しかし、それは同時に Kaitoのアルゴリズムが誰が資本を受けるに値するかの事実上の裁定者になる ことを意味し、これにより不透明なスコアリングの問題に戻ります。

Noise：注目度デリバティブ市場

Kaitoが影響力に報酬を与える一方、 Noiseはそれを取引します 。ユーザーはプロジェクトのマインドシェア—トークン価格ではなく、そのソーシャルキャピタル—についてロングまたはショートポジションを取ることができます。もしFarcasterがナラティブの牽引力を得ていると信じるなら、その注目度スコアにレバレッジをかけたロングポジションを取ることができます。

このモデルは Polymarketのような予測市場 からインスピレーションを得ていますが、ひとつの違いがあります：「資産」は将来のイベントではなく、現在の認識です。NoiseはKaitoを唯一の注目度オラクルとして使用しており、革新的でありながらも脆弱な依存関係を導入しています。

その意味するところは根本的です： 注目度はもはや単なるシグナルではなく、投機的な商品となります 。しかし、その商品が単一のデータフィードに基づいて価格付けされると、市場は操作、バイアス、歪みに対して脆弱になります。

Cookie：データネイティブな影響力のためのインフラ

Cookieは異なる道を進みます—より投機的ではなく、よりインフラ的です。その中核的な考え方は、 影響力は生のエンゲージメントではなく、文脈が豊かなデータの関数である ということです。CookieはTwitter、オンチェーンデータ間のインタラクションを追跡して 多次元のKOLプロファイル を構築し、これはAIエージェント、マーケター、プロトコルによって使用されます。

KaitoやNoiseとは異なり、Cookieは注目度に報酬を与えるだけでなく、 それを分析しパッケージ化し 、プログラム可能な影響力経済のための B2Bインテリジェンスレイヤー になることを目指しています。最近立ち上げられた Snaps （コンテンツの質と一貫性に基づくスコア）は、コンテンツと報酬の間のループを閉じ始め、そのData Swarm APIはソーシャルメディアを遥かに超えた野心を示しています。

総じて、Kaito、Noise、Cookieは 3つのInfoFiアーキタイプを表しています：

• Kaito： 注目度をスコア化し、報酬を与え、再配分する。
• Noise： 注目度を金融化し、投機する。
• Cookie： AIエージェントのために注目度を整理し、統合する。

それぞれのアプローチは機会の一部を明らかにすると同時に、問題の一部も浮き彫りにします。

脆弱な実験：Loud、GiveRep、Wallchain

Loud：持続性のないインセンティブ

Loudは、最も初期の純粋な注目度トークン化モデルの一つであり、可視性指標に基づいてユーザーに報酬を与え、取引手数料を高パフォーマンスのユーザーに再分配するものでした。Initial Attention Offering（IAO）のコンセプトは大胆で、従来の資本優先モデルを影響力優先の配分に転換しました。

しかし、 品質を維持したり長期的なエンゲージメントをフィルタリングする メカニズムがなければ、このモデルは持続可能なマインドシェアを維持することに苦戦しました。コンテンツの急増は短命となり、投機的なモメンタムが冷めると、そのトークン経済は関連性を失いました。

ここから得られる教訓は、Loudが「失敗した」ということではなく、 可視性のトークン化にはインセンティブ以上のもの、つまりシグナルの持続性と文脈的価値のための階層化されたフィルターが必要だということです。

GiveRep：差別化のない評判システム

GiveRepのビジョン—ソーシャルインタラクションをオンチェーン評判にマッピングすること—は魅力的であり、Web3において非常に必要とされています。しかし、その現在のアーキテクチャはすべてのアクティビティを等しく扱い、貢献の意味的重みを解析していません。

長期的な貢献者からの言及と、カジュアルな再投稿が同様の扱いを受けます。品質に敏感なスコアリングやクロスプラットフォーム検証がなければ、評判は表面的な指標にとどまり、信頼のレイヤーにはなりません。

さらに、現在のSuiエコシステム内での限定的な範囲はネットワーク効果を制限しています。このようなシステムが意味のあるスケールを達成するためには、相互運用性と意味的フィルターがオプションではなく、コアでなければなりません。

Wallchain：分散化された意図、中央集権的な基盤

Wallchainは、XスコアやQuacksポイントなどの指標を通じて実際の影響力を定量化することを目指しています。このプラットフォームは、本物の貢献とAIによる日々の評価を重視しています。しかし、X（Twitter）データへの強い依存は、 プラットフォームレベルの変動—アルゴリズムの変更、API制限、モデレーションの変化—が影響力スコアリングに直接影響する可能性があることを意味します。

これは設計上の欠陥ではなく、より広範なInfoFiの制約を反映しています： Web3プロジェクトはWeb2のデータソースに深く依存したままです 。ネイティブで検証可能な注目度の基盤が出現するまで、多くのInfoFiシステムは、分散化への志向にもかかわらず、同じ脆弱性に直面することになります。

分散化のジレンマ：プラットフォーム依存のプロトコル

中央集権的なデータフィード、分散化されたラッパー

InfoFiの野心にもかかわらず、ほとんどのプロジェクトはX（Twitter）のような 中央集権的なプラットフォームの上に構築されており 、これがスタック全体の単一障害点となっています。ユーザーの注目度が私的に管理されたネットワークからスクレイピングされる場合、 アルゴリズムの不透明性、モデレーションポリシー、アクセス制御が上流のリスクとなります。

WallchainのXスコア、KaitoのYaps、Fantasy.topのKOLランキングなど、同じ弱点が存在します： Web2の領域の上に構築されたWeb3のメトリクス。

スコアリングシステム：新たな不透明なゲートキーパー

ほとんどのInfoFiスコアリングエンジンは クローズドソースで、検証不可能であり、異議申し立てに抵抗します 。Yaps、Quacks、Snapsはすべて、ユーザーの報酬、エアドロップ、可視性へのアクセスを決定しますが、その内部ロジックは隠されています。

この不透明性は Web3が解消しようとした同じ信頼の非対称性を再現しています 。影響力が金融化されるならば、その背後にあるモデルは監査可能で組み合わせ可能でなければなりません。そうでなければ、私たちは一つのブラックボックス（Web2アルゴリズム）を別のものと交換しているだけです。

ガバナンスの演出、真の所有権ではない

一部のプラットフォームはコミュニティ指向の物語（例：評判のステーキング、ソーシャルスラッシング）を採用していますが、意味のあるガバナンスフレームワークを持つものはほとんどありません。スコアリングの重み付け、リーダーボードのしきい値、エアドロップの適格性に関する決定は、多くの場合 プロダクトチームやアドバイザリーボードの背後で中央集権化されたままです。

真の分散化はトークン配布以上のものを必要とします—それは アクセス、資本、影響力を定義するデータモデルに対するユーザー主導の制御 を要求します。

プロトコルの可能性：InfoFiが次に向かうべき場所

InfoFiのネイティブ消費者としてのAIエージェント

次世代のAIエージェントは情報を処理するだけでなく、 その情報に基づいて取引を行います。 InfoFiのデータセット—リアルタイムのソーシャルシグナル、ナラティブトレンド、評判スコアなど—は、投資、キュレーション、または研究戦略を実行する自律型エージェントにとって理想的なインプットです。

Kaitoのマインドシェア指標を使用して新興トークンへのエクスポージャーを調整するポートフォリオマネージャーAIを想像してみてください。あるいは、WallchainとGiveRepのデータを使用してプロトコル貢献者を審査する評判スコアリングボットを考えてみましょう。これらのエージェントは構造化された高整合性データを要求し、InfoFiにシグナル品質、透明性、相互運用性の向上を促すでしょう。

ここで、Cookieの AI重視のデータAPI が、ノイズの多い人間のコンテンツを機械が使用可能なインテリジェンスに変換する重要なミドルウェアになる可能性があります。

DeFi：トラストレスなファイナンスには信頼できるコンテキストが必要

DeFiには常にネイティブな信用レイヤーが欠けていました。ほとんどのプロトコルは過剰な担保に依存しています—それは望んでいるからではなく、 リスクを価格付けする方法がないからです。

InfoFiはこの問題の解決に役立ちます。Ethosプロファイルのようなオンチェーン評判システムにより、貸し手はウォレット残高以上の情報で借り手を評価できるようになります。KaitoやCookieからの予測メトリクスは、注目度ベースの利回り戦略を強化できるでしょう。そして、マインドシェア指標は ボラティリティモデリングや保険価格設定のリスク入力 として機能する可能性があります。

評判、影響力、注目度 をDeFiに組み込むことで、InfoFiはついにWeb3に 盲目的でない信頼レイヤー を提供できるでしょう。

重要な転換：プラットフォームからプロトコルへ

InfoFiプレイヤーが 自己分散化 する意志がなければ、これらは実現しません。つまり：

• スコアリングモデルをオープンソースモジュールに変換すること；
• ガバナンスをプログラム可能で包括的にすること；
• レガシープラットフォームに依存しないデータ取り込みレイヤーを構築すること。

結論：影響力は資産である—ただし検証可能な場合のみ

InfoFiは新しいフロンティアを開きました：情報、注目度、ソーシャルキャピタルを流動的な経済資産として扱うことです。しかし、最初の実験の波—どれほど野心的であっても—不完全な分散化、不透明なスコアリング、投機的な設計の構造的コストを明らかにしました。

それでも、そのテーゼは強力なままです。Web3がアルゴリズム的メディアのノイズから脱却し、そのナラティブへの信頼を再構築するためには、影響力を測定可能、透明、組み合わせ可能にするインフラストラクチャに投資する必要があります。

次のフェーズは、ハイプメカニクスやリーダーボードマイニングによって勝利するのではなく、検証可能なデータ、AIネイティブプロトコル、コンテキストとともにスケールする信頼レイヤーの上に構築されるでしょう。InfoFiの未来は、誰が注目を集めるかではなく—誰がその価値を証明できるかにかかっています。