原題：「注意経済における InfoFi のジレンマ」

原文出典： Tiger Research Reports

要点

· InfoFi は、ユーザーの注意と活動を定量化し、それを報酬に結び付ける構造化された試みです。

· ただし、現在、コンテンツの質の低下や報酬の集中化など、いくつかの構造的な問題があります。

· これらは InfoFi モデル自体の制限ではなく、評価基準と報酬分配方法の設計上の問題であり、早急に改善する必要があります。

1.注目がトークンとなる時代

注目は現代産業において最も希少な資源の一つとなっている。インターネット時代において、情報は氾濫する一方で、人間の情報処理能力は極めて限られている。この希少性により多くの企業が熾烈な競争を繰り広げており、ユーザーの注目を奪い合うことが企業にとっての中核的な競争優位性となっている。

暗号業界では、注目を奪い合う競争の激しさがより顕著に表れている。注目度はトークンの価格設定と流動性形成において重要な役割を果たし、プロジェクトの成否を左右する重要な要素となっている。技術的に高度なプロジェクトであっても、市場の注目を集めることができなければ、市場から淘汰されることが多い。

この現象は暗号市場の構造的特性に起因している。ユーザーは参加者であると同時に投資家でもあり、その注目度がトークンの実際の購入に直接つながり、より大きな需要とネットワーク効果を生み出している。注目が集中する場所には流動性が生まれ、その流動性に基づいて物語が展開されます。そして、確立された物語は新たな注目を集め、市場の発展を促進する好循環を形成します。

2. InfoFi：注目をトークン化する体系的な試み

市場は注目に基づいて運営されています。この構造は、重要な疑問を提起します。この注目から本当に利益を得ることができるのは誰でしょうか？ユーザーはコミュニティ活動やコンテンツ作成を通じて注目を生み出しますが、これらの行動を測定することは難しく、明確な直接的な報酬メカニズムは存在しません。これまでのところ、一般ユーザーはトークンの売買によって間接的な利益を得ることしかできません。真に注目を生み出す貢献者に対する報酬メカニズムは、現在存在しません。

KaitoのInfoFiネットワーク、出典：Kaito

InfoFiはこの問題を解決するための試みです。InfoFiは情報と金融を融合させ、ユーザーのコンテンツが生み出した注目度（閲覧数、コメント数、シェア数など）に基づいて貢献度を評価し、トークン報酬に結びつける仕組みを構築しました。Kaitoの成功により、この仕組みは広く普及しました。

Kaitoは、投稿やコメントなどのソーシャルメディア活動をAIアルゴリズムで評価し、そのスコアに応じてトークン報酬を提供します。ユーザー生成コンテンツへの注目度が高ければ高いほど、プロジェクトの露出度が高まります。資本はこの注目度をシグナルと捉え、投資判断に活用します。注目度が高まるほど、プロジェクトへの資本流入が増加し、参加者への報酬もそれに応じて増加します。参加者、プロジェクト、資本が注目度データを媒介として連携し、好循環を生み出します。

InfoFiモデルは、3つの主要分野において顕著な貢献を果たしています。

まず、評価基準が不明確なユーザーの貢献活動を定量化します。 ポイントシステムにより、貢献を構造的に定義できるようになり、特定の行動に対してどのような報酬を得られるかをユーザーが予測できるため、ユーザー参加の持続性と一貫性が向上します。

次に、InfoFi は注目度を抽象的な概念から定量化および取引可能なデータに変換し、ユーザーの参加を単なる消費から生産的な活動へと変換します。 既存のオンライン参加のほとんどは投資またはコンテンツの共有を伴い、プラットフォームはこれらの活動によって生み出される注目度を通じて収益を上げています。InfoFi はこれらのコンテンツに対するユーザーの市場反応を定量化し、これらのデータに基づいて報酬を発行することで、参加者の行動が生産的な作業とみなされるようになります。この変化により、ユーザーはコミュニティのメンバーだけでなく、ネットワークの価値創造者の役割を獲得します。

かつてはTwitterのインフルエンサーや機関アカウントが情報発信を独占し、注目度と報酬の大部分を占めていましたが、今では一般ユーザーも一定の市場注目を集めれば具体的な報酬を得られるようになり、様々なバックグラウンドを持つユーザーが参加できる機会が増えています。

3. InfoFiが引き起こす注目経済の罠

InfoFiモデルは、ユーザーの貢献度を定量化し報酬に結び付ける、暗号資産業界における新たな報酬設計の試みです。しかし、注目度が過度に集中化された価値となり、その副作用が徐々に現れ始めています。

最初の問題は、注目度をめぐる過当競争とコンテンツの質の低下です。 注目度が報酬の基準になると、コンテンツ作成の目的は、情報提供や有意義な参加の促進から、報酬獲得のみへと移行します。生成AIによってコンテンツ作成が容易になり、実際の情報や洞察が欠如したコンテンツが大量に拡散しています。こうしたいわゆる「AIスロップ」コンテンツはエコシステム全体に広がり、懸念を引き起こしています。

Loudのメカニズム、出典：Loud

Loudプロジェクトはこの傾向を明確に示しています。Loudは注目度をトークン化しようとしており、プラットフォームは特定の期間に最も注目を集めた上位ユーザーに報酬を分配することを選択します。この構造は実験的には興味深いものですが、注目度が報酬の唯一の基準になったため、ユーザー間の過度な競争につながり、大量の低品質コンテンツが繰り返し生成されるようになり、最終的にはコミュニティ全体でコンテンツの均質化につながっています。

出典：Kaito Mindshare

2つ目の問題は報酬の集中化です。 注目度ベースの報酬は特定のプロジェクトやトピックに集中し始め、他のプロジェクトのコンテンツは実際には市場から受動的に消えたり減少したりします。これはKaitoの共有データによって明確に示されています。一時期、LoudはTwitter上の暗号コンテンツの70%以上を占め、エコシステム内の情報の流れを支配していました。報酬が注目度に集中すると、コンテンツの多様性は低下し、高額トークン報酬を提供するプロジェクトを中心に情報が徐々に生成されるようになります。最終的には、マーケティング予算の規模がエコシステム内での影響力を決定します。

4. InfoFiの構造的限界：評価と分配

4.1. コンテンツ評価の単純な方法の限界

注目度中心の報酬構造は、コンテンツをどのように評価し、報酬をどのように分配すべきかという根本的な疑問を提起します。現在のほとんどのInfoFiプラットフォームは、視聴回数、いいね！、コメントなどの単純な指標に基づいてコンテンツの価値を判断しています。この構造は、「エンゲージメントが高いということは、コンテンツが良いということ」を前提としています。

エンゲージメントの高いコンテンツは、確かに情報の質や配信効果が高いかもしれませんが、この構造は主に非常に高品質なコンテンツに当てはまります。低・中価格帯のコンテンツの多くでは、フィードバックの量と質の関係が明確ではなく、結果として、繰り返しの多い形式や過度に肯定的なコンテンツが高評価を受けてしまいます。同時に、多様な視点を提示したり、新しいトピックを探求したりするコンテンツは、本来の評価を受けにくい可能性があります。

これらの問題を解決するには、より包括的なコンテンツ品質評価システムが必要です。純粋にエンゲージメントに基づく評価基準は固定されていますが、コンテンツの価値は時間や環境の変化によって変化します。例えば、AIは有意義なコンテンツを識別できますが、コミュニティベースのアルゴリズム調整手法も導入できます。後者は、定期的に提供されるユーザーフィードバックデータに基づいてアルゴリズムが評価基準を調整できるようにすることで、評価システムを柔軟に変化に対応させるのに役立ちます。

4.2. 報酬構造の集中とバランスの必要性

コンテンツ評価の限界は報酬構造の問題と共存しており、これも情報フローの偏りを悪化させています。現在のInfoFiエコシステムでは通常、プロジェクトごとに個別のリーダーボードが運営されており、報酬には独自のトークンが使用されています。この構造では、マーケティング予算の大きいプロジェクトはより多くのコンテンツを引き付けることができ、ユーザーの注目は特定のプロジェクトに集中する傾向があります。

これらの問題を解決するには、報酬分配構造を調整する必要があります。各プロジェクトは独自の報酬を保持でき、プラットフォームはコンテンツの集中をリアルタイムで監視し、プラットフォームトークンを使用して調整することができます。例えば、コンテンツが特定のプロジェクトに集中しすぎている可能性がある場合、プラットフォームトークンの報酬を一時的に減らし、比較的カバレッジの低いトピックには追加のプラットフォームトークンを割り当てることができます。複数のプロジェクトをカバーするコンテンツにも追加の報酬が与えられます。これにより、多様なトピックと視点を持つ環境が生まれます。

InfoFiの構造の中核を成すのは評価と報酬です。コンテンツがどのように評価されるかがエコシステムの情報の流れを決定づけ、誰がどのような報酬を得るかも重要です。現在の構造は、単一基準の評価システムとマーケティング中心の報酬構造の組み合わせに依存しており、注目度の優位性を加速させる一方で、情報の多様性を弱めています。評価基準の柔軟性は持続可能な運営に不可欠であり、流通構造のバランスの取れた調整もInfoFiエコシステムが直面する重要な課題です。

5. 結論

InfoFiの構造化された実験は、注目度を定量化し、それを経済価値に変換することを目的としており、既存の一方通行のコンテンツ消費構造を、生産者中心の参加型経済へと変革することを目指しており、これは非常に意義深いものです。しかし、現在のInfoFiエコシステムは、注目度のトークン化の過程で、コンテンツ品質の低下や情報フローの偏りなど、構造的な副作用に直面しています。これらの副作用は、モデルの限界というよりも、初期設計段階におけるジレンマです。

単純なフィードバックに基づく評価モデルは限界を露呈し、マーケティングリソースの影響を受ける報酬構造にも問題が顕在化しています。コンテンツの質を正しく評価できるシステム、コミュニティベースのアルゴリズム調整メカニズム、プラットフォームレベルのバランス調整メカニズムの改善が急務です。InfoFiは、メンバーが情報の制作と発信に参加することで公正な報酬を受け取れるエコシステムの構築を目指しています。この目標を達成するには、技術的な改善だけでなく、設計におけるコミュニティ参加の促進も必要です。

暗号エコシステムにおいて、注目度はトークンのように機能します。InfoFiは、新しい経済構造を設計・運用する上で重要な実験です。その可能性は、貴重な情報や洞察を共有できる構造へと発展することで初めて最大限に発揮されます。この実験の成果は、デジタル時代の情報量的経済の発展を加速させるでしょう。

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