[初心者向け】Web3のデータに関して

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※日本語の間違いがある場合はご連絡いただけると幸いです。

オンチェーンデータとは？

オンチェーンデータとは、ブロックチェーン上に記録されたデータを指す。ブロックチェーンは分散型データベースであるため、オンチェーンデータは公開されており、誰でもアクセスできる。

Web3とWeb32はワールド・ワイド・ウェブの異なるバージョンで、Web3が最新かつ高度なバージョンである。
両者の主な違いは以下の通り：

Web3は非中央集権型であるのに対し、Web2は中央集権型である。つまり、Web3では、データとサービスは単一のエンティティによってではなく、ノードの分散ネットワークによって提供されます。このため、Web3はより弾力性があり、検閲や障害に対して脆弱ではなくなりますが、より複雑で制御が難しくなります。

Web3はブロックチェーン技術に基づいて構築されているが、Web2は伝統的なクライアント・サーバー・アーキテクチャに基づいて構築されている。つまり、Web3では、データは中央サーバーによって保存・転送されるのではなく、暗号アルゴリズムを使って保存・転送される。このため、Web3はより安全で透明性が高いが、速度も遅く、コストも高くなる。

Web3は新しいタイプのアプリケーションやサービスを可能にすることに重点を置いているのに対し、Web2は既存のアプリケーションやサービスを改善することに重点を置いている。これは、Web3がより実験的で前向きであるのに対し、Web2はより成熟し確立されていることを意味する。

これらの違いは、それぞれの環境におけるデータの分析方法に影響を与える。Web33では、データ分析は分散型ネットワークとその基礎となるブロックチェーン技術の挙動を理解することに重点が置かれている。これには、機械学習やネットワーク分析などの高度な技術を使用して、データのパターンや傾向を特定することがよく含まれます。Wen2では、データ分析はユーザーと彼らが使用するアプリケーションの行動を理解することに重点を置いている。この場合、ユーザーの行動を理解し、傾向や洞察を特定するために、統計分析やデータ可視化などの伝統的なテクニックを使用することが多い。

オンチェーン・データ分析を行うには、関連データを収集・整理し、データ可視化や統計分析などのツールやテクニックを使用してパターンや傾向を特定する必要があります。これにより、ブロックチェーン・ネットワークとそのユーザーの行動をよりよく理解し、市場の将来の方向性について予測することができます。場合によっては、機械学習技術を使用して分析プロセスを自動化し、データのより複雑なパターンを特定することもできます。

オン・チェーン・データのカテゴリー

オンチェーン・データには2つのカテゴリーがある：

• 生データ

• 抽象化されたデータ

このようなカテゴリーに分類したのは、実際には、計算されたメトリクスはすべて生データを抽象化したものに過ぎないからです。オンチェーンの生データとは、ブロックチェーン上に記録される未処理のデータを指す。このデータには、取引の送り手と受け手、送金された暗号通貨の量など、個々の取引に関する情報が含まれる。一方、経済データは生データから派生したもので、特定の暗号通貨の需要と供給、時価総額や取引量に関する情報が含まれる。

経済データは生データを単に抽象化したものではなく、様々な手法や指標を用いて算出される。例えば、時価総額は暗号通貨の総供給量に現在価格を乗じることで算出され、取引量は一定期間の総取引数を合計することで算出される。貨幣速度やネットワーク価値対取引比率などの他の指標は、取引数や全体的なネットワーク活動などのさまざまな要因を考慮した、より複雑な計算式を使用して計算される場合があります。

全体として、経済データは暗号通貨市場のより高いレベルのビューを提供し、市場動向の理解や投資判断に役立ちます。ただし、経済データは必ずしも基礎となる市場を正確または完全に表しているわけではないことに留意し、慎重に使用する必要があります。

さまざまな分析ソリューション

中央集権 vs 非中央集権

オンチェーン・データをインデックス化するソリューションには、中央集権型と非中央集権がある。中央集権型のソリューションでは通常、データを収集・整理する単一の事業体が関与するが、非中央集権のソリューションではノードの分散ネットワークを使用してデータにインデックスを付ける。インデクシング・ソリューションの例としては、ユーザーがブロックチェーンを検索・閲覧できるブロック・エクスプローラや、開発者がチェーン上のデータにアクセスし分析するためのAPIやその他のツールを提供するインデクシング・サービスなどがある。

ブロックチェーン技術を使って非中央集権の分析ソリューションを作ることは可能だが、システムの具体的な要件や制約によるだろう。非中央集権アプローチを使用する潜在的な利点の1つは、分析されるデータの完全性とセキュリティを確保するのに役立つことである。しかし、分散型システムは設計と実装がより複雑になり、コンピューティングパワーとストレージの点で追加のリソースを必要とする可能性もある。性能の面では、分散型システムは場合によっては集中型ソリューションよりも遅いかもしれないが、これはシステムの全体的な設計だけでなく、使用される特定のアルゴリズムやデータ構造など、さまざまな要因に依存する。最終的に、分散型アプローチを使用するかどうかは、分析ソリューションの特定のニーズと目標に依存する。

ブロックチェーンのデータで何ができるのか？

オンチェーン・データ分析に適用できる方法論は数多くある。一般的な例をいくつか挙げます：

• 記述的分析は、データの要約と記述に関与し、基本統計量の計算やビジュアライゼーションの作成などが含まれます。このタイプの分析は、データの全体像を把握し、傾向やパターンを特定するのに役立ちます。

• 探索的分析（Exploratory Analysis）：データをより深く探索するもので、クラスタリングや次元削減などが含まれる。この種の分析は、データの隠れたパターンや関係を明らかにするのに役立ち、さらなる調査のための仮説やアイデアを生み出すのに役立ちます。

• 推論分析：データのサンプルに基づいて母集団について推論を行うために統計的手法を使用する。この分析では通常、さまざまな統計手法が適用される。これには、平均値、中央値、最頻値、標準偏差のようなものを計算する方法や、仮説を検証したり回帰分析を実行したりするツールが含まれます。 このタイプの分析は、データについて予測や一般化を行うのに役立ち、すぐにはわからない傾向やパターンを特定するのに役立ちます。

• 予測分析は、機械学習アルゴリズムを使用して、データに基づいて将来の出来事や結果について予測を行うものである。この種の分析は、データの傾向やパターンを特定し、予測や推奨を行うために使用できる。通常、クラスタリング、分類、回帰など、データのパターンや関係を特定するために使用できる技術が含まれる。

オンチェーン・データ分析に使用する具体的な手法は、分析の目的や要件、そしてデータ自体の性質によって異なります。

データの可視化について説明しよう。これは、複雑なデータを視覚的な形式で表現するために使用できる一般的な分析ツールです。これにはチャート、グラフ、マップなどのツールがあり、データの傾向やパターンを特定するのに役立ちます。例えば、折れ線グラフは、特定の暗号通貨の価格の経時的な傾向を示すために使用することができ、棒グラフは、異なる暗号通貨の時価総額を比較するために使用することができます。データ可視化ツールはまた、インタラクティブな可視化を作成するために使用することもでき、ユーザーはより深くデータを探索し、リアルタイムでデータを操作することができます。これは、生データを見ただけではすぐには分からない関係やパターンを特定するのに便利である。

エクスプローラーはすでに網羅的な情報を提供しているのに、なぜ可視化ツールを使う必要があるのか？データ可視化ツールとブロック・エクスプローラーは、どちらもオンチェーン・データを分析するために使用できるツールだが、その目的や提供する情報の種類は異なる。

データ可視化ツールは、データを視覚的な形式で表現することに重点を置いており、これによって傾向やパターンを理解し、特定しやすくすることができる。対照的に、ブロックエクスプローラーは、ユーザーがブロックチェーンを閲覧し、特定のブロック、取引、アドレスに関する情報を閲覧できるオンラインツールです。ブロックチェーン上のデータにアクセスし、対話するためのユーザーフレンドリーなインターフェースを提供しますが、一般的に高度な分析や可視化機能は含まれていません。一般的に、データ可視化ツールはブロックエクスプローラーと組み合わせて使用することで、ブロックチェーン上のデータをより包括的に理解することができます。

Web3; データサイエンス; 採用情報

Web3とデータ・サイエンスの将来について議論する際に考えるべきことは4つある：

データサイエンティストやその他のデータプロフェッショナルの雇用機会がWeb3によって増加する。これは、Web 3の導入を準備している組織が、AIやMLを方程式に組み込みながら、データ分析、解釈、手元のデータを使った製品やサービスの創造において豊富な経験を持つ人材に対する大きなニーズを持つという事実によるものである。

企業は、ユーザーから直接データを購入し（データ所有者は自分のデータを好きな人に売ることができる）、これらの新しいデータセットを既存のデータセットと組み合わせたりブレンドしたりして学習モデルを改善し、新しい洞察をオープン市場で販売することができる。

データ・サイエンティストはAIを応用することで、Web3における特定の顧客のニーズをより深く理解することができる。データ会社は、Web3が個人またはユーザーにフォーカスしているため、「意味的理解」をもたらす言語モデルを作成することができ、データはユーザーとのインタラクションにリンクしているため、ユーザーに特化したソリューションを作成することができる。データ会社はまた、生データから洞察を抽出し、その洞察を、主に顧客の期待に基づいて顧客体験を向上させる、より良い製品の推奨に変換することができる。

データ・サイエンティストは、ウェブ3時代の世界経済に大きな影響を与えるだろう。彼らは、他のAIモデルと連携し、より複雑な問題や企業や組織にとっての潜在的なリスクに対処できるコンテンツやAIモデルの作成を支援できる、新しい「ニューロン」に成長するだろう。

データを分析してインサイトを出力してみよう。

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