ブロックチェーンデータは物語を語るが、それを読み解く方法を知っていなければ意味がない。すべての取引、ウォレットの動き、スマートコントラクトのやり取りは、ユーザー、投資家、プロトコルがリアルタイムでどのように行動しているかを明らかにする公開された痕跡を残す。
ここでオンチェーン分析の出番となる。データが隠蔽されたり遅延したりする従来の市場とは異なり、ブロックチェーンでは誰でもその活動を観察できる。
オンチェーン分析を通じて、アナリストは市場のピーク前に分散化の兆候を早期に察知したり、トレンドになる前に健全なDeFiプロトコルを特定したり、リスクや機会を示す異常なウォレットの挙動を検出したりすることができる。
例えば、取引所への資金流入の急増は売り圧力の高まりを示唆する可能性があり、長期保有残高の増加は信頼感の高まりを示す可能性がある。NFTにおいては、底値価格の上昇とユニーク保有者数の減少が同時に見られる場合、表面下では需要が脆弱であることを露呈する可能性がある。
キーテイクアウェイ
- オンチェーン分析は、公開されているブロックチェーンデータを利用して、ユーザーや投資家が実際に何をしているのかを示します。
- これは、蓄積、分配、リスク、成長の初期兆候を検出するのに役立ちます。
- オンチェーンデータは、テクニカル分析やファンダメンタル分析と組み合わせることで最も効果を発揮します。
- クリーンなデータ、明確な手法、そして複数のシグナルが精度を向上させる。
- オンチェーン分析においては、倫理的な利用とプライバシーの尊重が重要である。
「オンチェーン分析は、価格変動だけでなく、ブロックチェーン上で何が起きているかを追跡することで、真の市場動向を明らかにします。」
オンチェーン分析とは何ですか？
オンチェーン分析 ブロックチェーンに直接記録されたデータを分析することで、暗号ネットワークがどのように利用されているか、参加者がどのように行動しているかを理解するプロセスです。ブロックチェーンは公開台帳であるため、誰でもトランザクション、ウォレット残高、スマートコントラクトのやり取り、ネットワークアクティビティをリアルタイムで閲覧できます。オンチェーン分析は、次のような疑問に答えます。
- ユーザーはこのブロックチェーンやトークンを積極的に利用していますか？
- 大口保有者は買い増ししているのか、それとも売り出しているのか？
- 資金は取引所へ流入しているのか（売却の可能性）、それとも取引所から流出しているのか（保有の可能性）？
- プロトコルは成長しているのか、減速しているのか、それとも放棄されつつあるのか？
オンチェーン分析の範囲には以下が含まれます。
- 取引データ: ウォレット間の送金、取引サイズ、支払手数料
- ウォレットとアドレスのアクティビティアクティブユーザー数、新規アドレス数、長期保有者と短期保有者の比率
- トークンの流れ： ウォレット、取引所、スマートコントラクト間でのトークンの移動
- 供給量と所有権の指標：流通供給量、大口保有者によるトークン保有量、取引所における供給量
- プロトコルの使用: DeFiにおける預金、出金、清算、およびスマートコントラクトのやり取り
テクニカル分析やファンダメンタル分析との違い
オンチェーン分析は、テクニカル分析とファンダメンタル分析という、他の2つの一般的な分析手法と比較されることが多い。それぞれが異なる角度から市場を分析する。
| Analysis Type | 何に焦点を当てているか | 使用したデータ | 主目的 |
| テクニカル分析（TA） | 価格チャートや移動平均線、RSI、サポート/レジスタンスレベルなどの指標 | 過去の価格と取引量のデータ | 価格変動を分析し、取引の開始点と終了点を特定する。 |
| ファンダメンタル分析（FA） | プロジェクトの基本要素（チーム、ホワイトペーパー、ロードマップ、トークンの用途、パートナーシップ、マクロ経済要因など） | プロジェクト情報、市場状況、経済データ | 暗号資産プロジェクトの長期的な価値と強さを評価する |
| オンチェーン分析 | 実際のブロックチェーン活動とネットワークの挙動 | トランザクション、ウォレットアクティビティ、トークンフローなどのオンチェーンデータ | ユーザーや投資家がリアルタイムで何をしているかを把握するため |
「ブロックチェーンの透明性により、誰でも活動を検証できるため、オンチェーン分析は強力な洞察源となる。」
オンチェーン分析におけるコアデータタイプとデータソース
これは、ブロックチェーンデータがどこから来て、どのように収集されるかを説明するものです。これらのデータソースを理解することで、生のブロックチェーンアクティビティを明確で有用な洞察へと変換することができます。
生のブロックチェーンデータ
生のブロックチェーンデータ これは、ブロックチェーンに直接書き込まれた元の情報です。このデータは公開され、永続的に保存され、すべてのオンチェーン分析の基盤となります。これには、ブロック、トランザクション、ログ、およびレシートが含まれます。
生データは非常に詳細で技術的ですが、解釈なしにネットワーク上で何が起こったかを正確に示します。そのデータに含まれる重要な情報には、次の2つが挙げられます。
トランザクションフィールド （送信元、送信先、金額、ガス、入力）。これらのフィールドは、アナリストが資金の流れ、ユーザーの行動、契約の使用状況を追跡するのに役立ちます。各トランザクションには、次のようなキーフィールドが含まれています。
- 送信元: 送信者のウォレットアドレス
- 宛先：受取人のウォレットアドレスまたはスマートコントラクトアドレス
- 値：送信されたトークンの数
- ガス代／手数料：取引処理にかかった費用
- 入力データ：スマートコントラクトに送信される指示
イベントログとインデックス付きトピック （ERC-20の送金、承認など）。イベントログは、構造化されていて検索しやすく、分析にも効率的なため、広く利用されています。スマートコントラクトが実行されると、イベントログが生成されます。これらのログにより、次のような特定のアクションを簡単に追跡できます。
- ERC-20トークンの転送
- トークンの承認
- 入金、出金、スワップなどのDeFiアクション
派生データとインデックス
派生データは、生のブロックチェーンデータを処理・整理して理解しやすくすることで作成されます。ほとんどのアナリストは、生のブロックチェーン記録を意味のある指標に変換するため、派生データに依存しています。例としては、以下のようなものがあります。
- UTXO集計（主にビットコイン向け）：未使用出力をグループ化して保有者の行動を分析する
- トークン残高：各アドレスが保有するトークン数を追跡
- 価格正規化指標：市場価格を使用してオンチェーン値を調整する（例：実現キャップ、MVRV）
一般的な公開情報源
オンチェーンデータは、必要な深度や利便性に応じて、複数の公開ソースからアクセスできます。例としては、フルノードやRPCプロバイダー、ブロックエクスプローラー（Etherscan、Blockchair）、オンチェーン分析プロバイダーなどが挙げられます。
データ形式とアクセス方法（API、CSV、SQLエクスポート、Parquet）
チェーン上 データが利用可能です プラットフォームやユースケースに応じて、さまざまな形式で提供されます。どの形式を選択するかは、ユーザーが迅速な情報収集、カスタム調査、または大規模な分析のいずれを求めているかによって異なります。
- API：リアルタイムデータと自動化のために
- CSVファイル：ダウンロードやスプレッドシートでの分析が容易です。
- SQLエクスポート：カスタムクエリとダッシュボードに使用されます。
- Parquetファイル：大規模データ分析のための効率的なフォーマット
「取引の流れ、ウォレットの挙動、ネットワークの利用状況は、価格が反応する前に市場の変化を示すことが多い。」
オンチェーンデータ分析のためのツール、プラットフォーム、およびクエリ環境
オンチェーン分析は、ブロックチェーンデータの収集、処理、解釈に使用されるツールに大きく依存します。これらのツールは、プロフェッショナルな分析プラットフォームから、オープンなコミュニティダッシュボード、低レベルのデータアクセスサービスまで多岐にわたります。
各カテゴリーは、アクティブトレーダーから研究者、コンプライアンスチームまで、さまざまなユーザーと目的に対応しています。
商用分析プラットフォーム
最適な用途： 独自のデータパイプラインを構築することなく、信頼性の高いインサイトを得たいユーザー。
商用分析プラットフォームは、既成のインサイトとプロ仕様の指標に重点を置いています。大量の生ブロックチェーンデータを集約し、クリーンアップし、ウォレットにラベルを付け、理解しやすい指標に変換します。具体的には、以下のようなものがあります。
- Glassnode： は、損益状況、MVRV、SOPR、長期保有者の行動など、詳細なオンチェーン指標で広く知られています。マクロ分析や市場サイクル調査によく利用されています。
- ナンセン: ウォレットのラベル付けと資金の流れの追跡に特化しており、大口投資家の活動、スマートマネーの動き、DeFiのやり取りを特定する際に人気があります。
- IntoTheBlock: トレーダーやアナリストにとって魅力的な統計モデル、オンチェーンシグナル、リスク指標を重視している。
- メッサリ： オンチェーンデータとファンダメンタルズ分析を組み合わせ、投資家や機関投資家にとって有用な構造化された指標、ダッシュボード、およびレポートを提供します。
コミュニティ／オープンツール
最適な用途： 指標の構築方法や解釈方法について、透明性と管理権を求めるアナリスト。
コミュニティとオープンなツールは、透明性、柔軟性、カスタマイズ性を重視しています。ユーザーはブロックチェーンデータを直接探索し、独自のダッシュボードやクエリを作成できます。
- 砂丘： ユーザーはブロックチェーンデータに対してSQLクエリを作成し、その結果を公開ダッシュボードで視覚化できます。DeFi、NFT、DAOの分析に広く利用されています。
- グラフ： サブグラフを通じてインデックス化されたブロックチェーンデータを提供することで、開発者やアナリストが特定のスマートコントラクトデータを効率的に照会することを容易にします。
- デフィラマ： TVL（総資産額）、プロトコル収益、チェーンレベルの比較といったDeFi指標に焦点を当て、DeFiエコシステムのシンプルで広く信頼されている概要を提供します。
- フリップサイド暗号: 構造化されたブロックチェーンデータセットを提供し、洞察力に富んだ分析やダッシュボードを作成したユーザーに報酬を与える。
ブロックエクスプローラーとRPCプロバイダー
最適な用途： アナリストは、より高度な分析を行うために、ベースレイヤーツールを頻繁に利用する。
これらのツールは、生のブロックチェーンに最も近いものです。ブロックエクスプローラーとRPCプロバイダーは、複雑な解釈を必要とせずにブロックチェーンデータに直接アクセスできます。
- EtherscanEtherscanや同様のエクスプローラーを使用すると、トランザクション、ウォレット残高、トークンの送金、スマートコントラクトのやり取りなどを、人間が読みやすい形式で確認できます。これらは、検証、トラブルシューティング、迅速な調査によく使用されます。
- RPCInfuraやAlchemyなどのRPCプロバイダーを利用することで、アプリケーションやアナリストはブロックチェーンデータをプログラムで照会できるようになります。これらは開発者、自動化システム、高度なオンチェーン研究にとって不可欠です。
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用途に応じたツールの選択（トレーディングシグナル、プロトコル調査、オンチェーンフォレンジックなど）
最適なオンチェーンツールは、具体的な目的によって異なります。トレーダーは、明確なシグナル、アラート、市場対応の指標を提供する商用プラットフォームを好む傾向があります。
プロトコルチームや研究者は通常、利用状況、ユーザー行動、スマートコントラクトのパフォーマンスを追跡するために、コミュニティツールやSQLベースの環境を利用している。
オンチェーンのフォレンジック、コンプライアンス、または調査において、アナリストは資金の動きを正確に追跡するために、ブロックエクスプローラー、RPCアクセス、およびラベル付きウォレットデータベースを組み合わせて使用することがよくあります。
実際には、ほとんどの専門家は複数のツールを組み合わせて使用しています。商用プラットフォームはスピードと利便性を提供する一方、オープンソースツールや生データへのアクセスは柔軟性とより深い洞察をもたらします。
方法論：オンチェーン分析の実行方法
オンチェーン分析は、単にチャートや指標を見るだけではありません。生のブロックチェーンデータを意味のある洞察へと変換する明確なプロセスに従うものです。優れた方法論は、ノイズを減らし、誤った結論を避け、意思決定を改善するのに役立ちます。ここでは、適用すべき7つの方法論をご紹介します。
データクリーニングと正規化
生のブロックチェーンデータは、多くの場合、乱雑で一貫性に欠ける。トークンによって使用される小数点以下の桁数が異なったり、値が基本単位で記録されていたり、同じユーザーが複数のアドレスを管理していたりする可能性がある。
データクレンジングは、まず単位を標準化して値を比較可能にすることから始まります。例えば、生のトークン量を標準トークン単位に変換したり、値を米ドル建てに調整したりします。アナリストは、ラップトークン、ブリッジ資産、チェーン固有の標準規格についても考慮する必要があります。
1つのエンティティが複数のアドレスを運用する可能性があるため、アドレスの再利用やウォレットのクラスタリングは慎重に処理されます。適切なクリーニングと正規化が行われないと、オンチェーンの指標は誤解を招く可能性があります。
時間枠と平滑化
ブロックチェーンの活動は、特に短期的な時間軸において非常に変動しやすい。適切な時間軸を選択することが極めて重要である。日次データは短期的なシグナルを得るのに役立つが、ノイズが多い場合がある。
週次または月次のデータ表示は、より広範な傾向を把握するのに役立ちます。移動平均などの平滑化手法は、ランダムな変動を抑え、根本的なパターンを際立たせるためによく用いられます。重要なのは、短期的な取引であれ、長期的なネットワーク評価であれ、分析の目的に合わせて時間軸を選択することです。
コホート分析
コホート分析は、共通の特徴に基づいてアドレスやトークンをグループ化します。年齢コホートは、資産の保有期間に基づいてコインや保有者を分類し、アナリストが短期トレーダーと長期保有者を区別するのに役立ちます。
保有者グループは、保有額、活動レベル、行動パターンなどによって分類することもできます。この方法を用いることで、長期保有者が買い増し、短期保有者が売却するなど、異なるグループが市場状況にどのように反応するかを明らかにすることができます。
住所ラベル付けとヒューリスティクス
ブロックチェーンのアドレスはデフォルトでは匿名であるため、解釈にはラベル付けが不可欠です。アドレスのラベル付けでは、既知のタグや行動パターンを用いて、取引所、スマートコントラクト、ファンド、プロトコルウォレットなどを識別します。
取引頻度、やり取りのパターン、取引相手などのヒューリスティックは、未知のアドレスを分類するのに役立ちます。ラベル付けによって理解は深まりますが、決して完璧ではなく、絶対的なものではなく確率的なものとして扱うべきです。
大規模イベントの検出
主要なオンチェーンイベントは、しばしば市場に影響を与えます。トークンのロック解除は供給量を増加させる可能性があり、大口投資家による送金は蓄積または分配のシグナルとなる可能性があり、コントラクトのアップグレードはプロトコルの動作に影響を与える可能性があります。
これらの事象を検出するには、残高、資金の流れ、契約活動における異常な変化を監視する必要があります。すべての大規模な送金やロック解除が価格変動につながるわけではないため、状況を把握することが重要ですが、多くの場合、リスクやボラティリティを高めます。
オンチェーン信号とオフチェーン信号を組み合わせる
オンチェーンデータは、オフチェーン情報と組み合わせることで、より強力な情報伝達手段となります。オーダーブックデータは市場の流動性と圧力を即座に示し、デリバティブ指標はレバレッジとリスクポジションを明らかにします。
社会的感情は、急激な活動の急増や、特定の物語に左右される動きを説明するのに役立つ。オンチェーンデータだけではこれらの要因を見落とす可能性があるが、複数のシグナルを組み合わせることで、より包括的な市場像が得られる。
オンチェーンシグナルのバックテスト
バックテストとは、オンチェーン指標を過去のデータと比較し、過去にどのようなパフォーマンスを示したかを評価する手法です。一般的なアプローチとしては、シグナルを定義し、それを過去の期間に適用し、その結果を価格やリスク指標と比較します。
よくある落とし穴としては、過学習、変化する市場状況の無視、過去の行動がそのまま繰り返されると仮定することなどが挙げられます。優れたバックテストは、完璧な過去のパフォーマンスよりも、堅牢性、シンプルさ、そして現実的な仮定に焦点を当てます。
オンチェーン分析に関する事例研究（簡潔で実践的な例）
事例研究は、オンチェーン理論を実践的な理解へと導くのに役立ちます。以下の例は、一般的なオンチェーン指標が実際の状況でどのように適用され、より明確な意思決定を支援するかを示しています。
例1：交換フローとSOPRを使用して分布を検出する
このシナリオでは、アナリストは取引所への資金流入とSOPR（支出利益率）を監視します。取引所へのトークン流入が継続的に増加している場合、保有者が売却の準備をしている可能性が示唆されます。同時に、SOPRが1を上回っている場合は、コインが利益を上げて支出されていることを示しています。
両方のシグナルが同時に現れる場合、それは多くの場合、投資家が利益を積み増すのではなく、利益確定に動いていることを示唆しています。トレーダーは、この組み合わせを売り圧力の高まり、あるいは市場の天井形成の可能性を示す警告サインと解釈するかもしれません。
例2：DeFi融資市場向けプロトコル健全性ダッシュボード
プロトコルチームは、プラットフォームの状態を監視するためのシンプルなオンチェーンダッシュボードを構築します。主な指標には、ロックされた総資産額、アクティブな借り手と貸し手の数、利用率、清算量、プロトコル収益などが含まれます。
TVL（総貸出残高）が安定している一方で、アクティブユーザー数が減少し、清算件数が増加する場合は、ストレスやユーザーの信頼低下の兆候である可能性があります。これらの指標を長期的に追跡することで、チームや投資家は、融資プロトコルが持続的に成長しているのか、それとも潜在的なリスクに直面しているのかを迅速に評価できます。
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オンチェーン分析におけるベストプラクティスと倫理
効果的かつ責任あるオンチェーン分析には、技術スキルだけでは不十分です。アナリストは、得られた知見が信頼性、再現性、倫理的な利用を確保するために、ベストプラクティスに従う必要があります。これにより、分析の完全性とネットワーク参加者のプライバシーの両方が保護されます。
再現性とクエリの文書化
再現性は、信頼できる分析の基盤です。すべてのクエリ、指標の計算、データ変換は明確に文書化されるべきであり、そうすることで他の人、あるいは将来の自分自身が結果を再現できるようになります。
これには、データソース、期間、フィルタリング方法、正規化手順の指定が含まれます。クエリと方法を文書化することで、アナリストは自身の作業の検証可能性を確保できます。
複数の独立した信号を組み合わせる
ブロックチェーンデータにはノイズ、異常値、外れ値などが含まれるため、単一の指標や基準値に頼ると誤解を招く可能性があります。
結論を強化するためには、複数の独立したシグナルを組み合わせるのが最善の方法です。例えば、取引所への資金流入の増加は、SOPR、アクティブアドレス、またはコホート維持率などの指標と併せて分析することができます。
前提条件と閾値に関する透明性
オンチェーン分析にはすべて、ウォレットのクラスタリング、トークンの分類、平滑化手法、あるいは「大規模送金」を定義するための閾値などに関する仮定が含まれています。
アナリストは、これらの前提条件と、使用した閾値の根拠を明確に開示すべきである。透明性を確保することで、読者は分析の限界と潜在的な偏りを理解できる。
プライバシーに関する懸念と責任ある情報開示
ブロックチェーンデータは公開されているとはいえ、倫理的な配慮は依然として重要である。アナリストは、個人を特定できる情報を開示したり、個々のユーザーの匿名性を不必要に損なう可能性のあるクエリを公開したりすることを避けるべきである。
脆弱性、不正行為、または不審な活動を発見した場合は、責任ある情報開示の慣行に従うべきであり、個人を公に非難したり標的にしたりするのではなく、関連するプロジェクトや当局に警告を発するべきである。
結論
オンチェーン分析が ブロックチェーンの透明性 実践的な洞察へと繋がります。ブロックチェーン上の実際の活動、例えばトランザクション、ウォレットの動作、トークンの流れ、プロトコルの使用状況を分析することで、価格が示唆するだけでなく、ユーザーや投資家が実際に何をしているのかを理解するのに役立ちます。これにより、オンチェーン分析はテクニカル分析やファンダメンタル分析を強力に補完するものとなります。
しかし、オンチェーン分析は慎重に適用することで最大限の効果を発揮します。クリーンなデータ、適切な時間枠、複数の確認シグナル、そして明確な前提条件が不可欠です。プライバシー、透明性、責任ある情報開示といった倫理的な配慮は、技術的な正確さと同様に重要です。
初心者にとっての重要なポイントはシンプルです。まずは小規模から始めましょう。いくつかの基本的な指標を学び、それらが何を測定しているのかを理解し、さまざまな市場状況下でそれらがどのように変化するかを観察してください。
よくあるご質問
オンチェーン分析とは、簡単に言うとどのようなものですか？
オンチェーン分析とは、ブロックチェーンのデータを分析し、トランザクション、ウォレット、トークンの動きを追跡することで、ユーザー、投資家、プロトコルがどのように行動するかを理解することです。
オンチェーン分析は誰が利用しているのか？
トレーダー、長期投資家、DeFi開発者、研究者、コンプライアンスチームは、オンチェーン分析を利用してデータに基づいた意思決定を行っています。
オンチェーン分析はテクニカル分析よりも優れているのか？
どちらが良いというわけではなく、異なるだけです。オンチェーン分析は実際のブロックチェーンの活動を示すのに対し、テクニカル分析は価格チャートに焦点を当てます。多くのユーザーは両方を組み合わせて使用しています。
初心者にとって最も重要なオンチェーン指標は何ですか？
初心者が一般的に用いる指標には、アクティブアドレス数、取引所への資金流入・流出数、SOPR、MVRV、およびロックされた総資産額（TVL）などがあります。
オンチェーン分析を利用するには、高度な技術スキルが必要ですか？
いいえ。多くのプラットフォームは既製のダッシュボードや指標を提供しており、初心者でも簡単に利用できます。
