原著者: Jay Jo、Tiger Research
原文翻訳：AididiaoJP、Foresight News
TL;DR
InfoFi は、ユーザーの注目と活動を定量化し、それを報酬に結び付ける構造化された試みです。
InfoFi には現在、コンテンツ品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。
注目が象徴的な時代
現代産業において、注意力は最も希少な資源の一つとなっています。インターネット時代において、情報は氾濫していますが、人間の情報処理能力は極めて限られています。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、ユーザーの注意力を獲得する能力こそが、企業にとっての競争優位性の核心となっています。
暗号資産業界は、注目を集めるための競争の激しさをより極端な形で示してきました。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ます。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よくあります。
この現象は、暗号資産市場の構造的な特性に起因しています。ユーザーは参加者であるだけでなく投資家でもあり、彼らの注目はトークンの実際の購入に直接つながり、需要の増大とネットワーク効果を生み出します。注目が集ま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。
InfoFi: 注目をトークン化する体系的な試み
市場は注目度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。つまり、この注目度から実際に利益を得るのは誰なのかということです。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度を生み出しますが、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。現状では、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。実際に注目度を生み出した貢献者に対する報酬メカニズムは、今のところ存在しません。
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、ユーザーの貢献度（閲覧数、コメント、シェア数など）をコンテンツが生み出す注目度に基づいて評価し、トークン報酬に結びつける仕組みを構築しています。Kaitoの成功により、この仕組みは広く普及しました。
KaitoはAIアルゴリズムを用いて、投稿やコメントなどのソーシャルメディア活動を評価します。プラットフォームは、そのスコアに基づい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まれば高まるほど、プロジェクトの露出度が高まります。キャピタル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金流入が増加し、参加者への報酬も増加します。参加者、プロジェクト、そしてキャピタルは、注目度データを媒介として連携し、好循環を形成します。
InfoFi モデルは、3 つの主要分野で優れた貢献を果たします。
まず、評価基準が明確でないユーザーの貢献活動を定量化します。ポイントベースのシステムにより、貢献を体系的に定義できるようになり、ユーザーは特定の行動に対してどのような報酬が得られるかを予測できるため、ユーザーの参加の持続性と一貫性が向上します。
第二に、InfoFiは「注目」を抽象的な概念から定量化・取引可能なデータへと変換し、ユーザー参加を単なる消費から生産的な活動へと転換します。既存のオンライン参加の多くは投資や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」から収益を得ています。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、そのデータに基づいて報酬を発行することで、参加者の行動を生産的な活動とみなします。この変革により、ユーザーは単なるコミュニティメンバーではなく、ネットワークの価値創造者としての役割を担うようになります。
第三に、InfoFiは情報発信のハードルを下げました。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ることで具体的な報酬を得られるようになり、様々な背景を持つユーザーが参加できる機会が増えています。
InfoFiが引き起こした注目経済の罠
InfoFiモデルは、ユーザーの貢献を定量化し、報酬に結び付けるという、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、注目度は過度に集中化された価値観となっており、その副作用が徐々に現れ始めています。
第一の問題は、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となると、コンテンツ作成の目的は情報提供や有意義なエンゲージメントの促進から、単なる報酬獲得へと変化します。生成AIによってコンテンツ作成は容易になる一方で、真の情報や洞察を欠いた大量のコンテンツが急速に拡散します。こうしたいわゆる「AIスロップ」コンテンツがエコシステム全体に蔓延し、懸念を引き起こしています。
ラウド・メカニズム、出典：ラウド
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試み、プラットフォームは特定の期間に最も注目度の高いユーザーに報酬を分配することを選択しています。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となり、ユーザー間の過度な競争を招き、低品質で重複した大量のコンテンツの生成を促し、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ります。
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のシェアデータからも明らかです。LoudはかつてTwitter上の暗号通貨コンテンツの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。報酬が注目度に焦点を合わせると、コンテンツの多様性は低下し、情報は徐々に高額トークン報酬を提供するプロジェクトを中心に回っていきます。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するのです。
InfoFiの構造的限界：評価と流通
コンテンツ評価における単純なアプローチの限界
注目度中心の報酬構造は、根本的な疑問を提起します。コンテンツはどのように評価され、報酬はどのように分配されるべきでしょうか？現在、ほとんどのInfoFiプラットフォームは、視聴回数、いいね！、コメントといった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、質の高いコンテンツである」という前提に基づいています。
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の質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。中級レベルや低級レベル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に高い評価が与えられてしまいます。一方で、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傾向があります。
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。エンゲージメントのみに基づく評価基準は固定的ですが、コンテンツの価値は時間の経過とともに、あるいは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し、コミュニティベースのアルゴリズム調整手法も導入することができます。後者は、定期的に提供されるユーザーからの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、評価システムが変化に柔軟に対応できるようにします。
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用されており、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が豊富な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。
これらの問題に対処するには、報酬分配構造の調整が必要です。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度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を行うことができます。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、比較的カバー率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付与することができます。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付与されます。これにより、多様なトピックと視点を持つ環境が実現します。
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が非常に重要です。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に依存しており、注目度の支配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。
結論
InfoFiの構造化された実験は、アテンションを定量化し、それを経済的価値に変換することを目指しており、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ものであり、これは非常に意義深いものです。しかしながら、現在のInfoFiエコシステムは、アテンションのトークン化のプロセスにおいて、コンテンツ品質の低下や情報フローの偏りといった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と言えるでしょう。
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課題が露呈しています。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平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ためには、技術的な改善に加え、設計におけるコミュニティ参加を促進することも必要です。
暗号エコシステムにおいて、注目はトークンのように機能します。InfoFiは、新たな経済構造の設計と運用における重要な実験です。その潜在能力は、価値ある情報と洞察を共有できる構造へと発展した時に初めて最大限に発揮されます。この実験の成果は、デジタル時代における情報量化経済の発展を加速させるでしょう。
