AIBR プレミアム
拓海先生、お忙しいところ恐縮です。最近、部下から暗号通貨のデータを使って予測モデルを作るべきだと聞きまして、論文を読めと言われたのですが、何がどう重要なのか見当がつきません。投資対効果が取れなければ意味がないと考えていて、まずは要点を教えていただけますか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫です、短く結論だけ先に言うと、この研究は「データの出所を多様にすること」が予測精度をかなり向上させるという点を示していますよ。要点は三つ、短期はオンチェーン指標が効き、長期は伝統的な市場指標やマクロ経済指標が効く、そして複数カテゴリを組み合わせるとモデルが安定する、です。安心してください、一緒に噛み砕いていけるんです。
なるほど、でも「オンチェーン指標」って何ですか。うちの現場は製造業でブロックチェーンとは縁が薄く、イメージが湧きません。投資する価値があるかを見極めたいのです。
良い質問ですよ。on-chain metrics（オンチェーン指標、ブロックチェーン上で直接観測できる活動データ）とは、取引量、アクティブアドレス数、手数料など、ネットワークの「現場の動き」を示す数字です。ビジネスで言えば、製品の出荷量や受注数に相当しますから、短期の需要変動を掴むのに強いんです。
それなら短期の予測には向くと。で、長期の方はというと、伝統的な市場指標やマクロ経済指標が効くとおっしゃいましたが、具体的にはどのような指標でしょうか。
たとえば伝統的な市場指標は株式や金利の動向、macroeconomic indicators（マクロ経済指標、例：GDPや失業率、インフレ率）などです。これらは投資家の心理や資金の流れに影響し、暗号資産の長期的トレンドを左右します。短期は現場、長期はマクロの視点が必要なのです。
これって要するに、現場のデータと経済の大きな流れ、両方を見ないと予測は安定しないということ？投資判断に直結するなら、コストに見合うか検討したいのですが。
その通りです。要点を3つにまとめると、1) データソースの多様化は予測精度を高める、2) on-chain metrics（オンチェーン指標）は短期で強い信号を持つ、3) macroeconomic indicators（マクロ経済指標）は長期で重要になる、です。投資対効果を考えるなら、まずは小さなPoC（概念実証）でどのデータが自社に効くかを確かめるのが現実的ですよ。
PoCですね。予算が限られる中で、どのデータを優先すべきか迷います。論文ではどのデータを重視しているのですか。
この研究では、technical indicators（テクニカル指標）、on-chain metrics（オンチェーン指標）、sentiment and interest metrics（センチメント・関心指標）、traditional market indices（伝統的市場指標）、macroeconomic indicators（マクロ経済指標）といった複数カテゴリを使っています。特にオンチェーン系が短期・長期ともに重要で、長期では伝統的市場やマクロが効いてくる、という結果です。
具体的にうちで使うとしたら、まずどれを外さずに入れるべきか、現場の実行性の観点で教えてください。これを聞いて判断材料にしたいのです。
優先度はビジネスの目的次第ですが、実行性を考えるとまずはon-chain metrics（オンチェーン指標）とtechnical indicators（テクニカル指標）を組み合わせるのが効率的です。理由はデータの入手性と即時性に優れ、短期間で効果検証ができるからです。次のステップでマクロ指標を取り込み、長期予測の堅牢性を高める流れがお勧めです。
わかりました、要するに段階的に導入して効果を検証する運用に落とし込めばよいと。よし、社内会議でこの方針を説明してみます。ありがとうございました、拓海先生。
素晴らしい着眼点ですね！田中専務、その通りです。小さなPoCでon-chainとテクニカルを試し、結果次第でマクロを加える。これで投資対効果を見ながら安全に前進できますよ。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
はい、私の言葉でまとめます。まずはオンチェーンとテクニカル指標で小さな試験運用を行い、効果が見えたら伝統的市場やマクロ指標を加えて長期予測を強化する、ということですね。これなら経営の判断もしやすいです。
1.概要と位置づけ
結論から言えば、この研究は暗号通貨市場の予測において「データソースの多様性」が予測精度とモデルの堅牢性を大きく向上させることを示した点で価値がある。具体的には、ブロックチェーン由来のオンチェーン指標（on-chain metrics、オンチェーン指標）が短期予測で強い説明力を持ち、伝統的な市場指標やマクロ経済指標（macroeconomic indicators、マクロ経済指標）が長期予測で重要になるという二層構造を明らかにした。研究は暗号資産上位100銘柄を対象とするCrypto100 index（Crypto100 index、Crypto100指数）を導入し、多様で相互に補完するデータ群を体系的に比較した点で先行研究と一線を画する。実務的には、データ取得コストや運用負荷を勘案しつつ、段階的にデータカテゴリを追加する運用設計が投資対効果を改善すると示唆している。これにより、単一データに頼る従来手法の限界を超え、短期と長期で異なる「駆動要因」を使い分ける設計思想を経営判断に導入できる。
2.先行研究との差別化ポイント
従来の研究はしばしば技術指標（technical indicators、テクニカル指標）やセンチメント（sentiment metrics、センチメント指標）のように二つ程度のカテゴリを組み合わせることが多く、それらの選択は直感や経験に依存する傾向が強かった。これに対して本研究は、多様なデータカテゴリを網羅的に収集し、特徴量削減アルゴリズムを用いて「どの特徴が一貫して有効か」を系統的に抽出した点で差別化される。さらにCrypto100という代表指数を導入することで、個別銘柄のノイズを低減し、広範な市場挙動の解析を可能にしている。結果的に、単一カテゴリに依存するモデルよりも、複合カテゴリを利用したモデルの汎化性能が明確に優れることを示した点が実務的に重要である。ここから得られる示唆は明快で、経営判断においてはデータ投資を「多様性の確保」という観点で評価すべきである。
3.中核となる技術的要素
本研究の技術的中核は三つある。第一に、多様なデータソースから日次データを収集するデータ基盤であり、Coinmetrics.io、CoinGecko、European Central Bank (ECB)（欧州中央銀行）などからの受け入れ体制が構築されている点だ。第二に、特徴量選択と次元削減のための独自アルゴリズムであり、これによりノイズ耐性の高い特徴群を抽出してモデルの過学習を抑制している。第三に、複数の予測ホライゾン（短期・中期・長期）で性能を比較する実験設計であり、各ホライゾンごとの有効特徴の差異を定量的に示した点が挙げられる。専門用語を平たく言えば、データの質と種類を増やしてから、本当に効く信号だけを残して機械に学習させる、という流れである。これにより、短期の「現場の動き」と長期の「経済・市場の潮流」を同時に捉えることが可能になる。
4.有効性の検証方法と成果
評価はCrypto100指数を対象に、異なるデータカテゴリを組み合わせた場合の予測精度を多数のモデルと時間軸で比較する形で行われた。検証では、オンチェーン指標が短期（数日から数週間）で強い説明力を持つ一方、伝統的市場指標やマクロ経済指標が数カ月から数四半期のスパンで精度を押し上げることが確認された。さらに、データカテゴリを増やすことで平均的な精度が改善されるだけでなく、外れ値やストレス相場でもモデルの安定性が向上するという成果が示された。実務への示唆としては、まず短期の意思決定にはオンチェーンとテクニカルを中心とした軽量なパイプラインを構築し、長期的な資産配分やリスク管理にはマクロを加えた重厚な分析を組み合わせることが有効である。
5.研究を巡る議論と課題
本研究が明らかにした多くの示唆にもかかわらず、いくつかの注意点が残る。第一に、データ取得と前処理のコストが企業によって大きく異なるため、同じ手法が全組織にそのまま適用できるわけではない。第二に、暗号通貨市場は規制変化や技術革新により構造が変わりやすく、過去の有効特徴が将来も有効である保証はない。第三に、モデル解釈性の確保とブラックボックス化の防止が依然として重要であり、経営層が結果を信頼して意思決定に使うための説明可能性が求められる。これらの課題に対しては、定期的な再評価とフィードバックループの設計、取得コストの見積もり、そして説明可能なモデルの併用が解決策として挙げられる。
6.今後の調査・学習の方向性
今後は三つの方向で調査が進むべきである。第一に、データソース間の相互作用を明示的にモデル化する手法の開発であり、これは短期と長期の情報をより効率的に統合するために重要である。第二に、地域別や資産別の差異を考慮したローカライズされたモデルの研究であり、企業が自社の戦略に合わせて最適化できることが求められる。第三に、運用面でのコスト対効果を定量化する研究であり、PoCから本番導入までの投資回収プロセスを明確にすることが重要である。実務者はまず小規模な導入で有効性を検証し、得られた知見をもとに段階的にデータカテゴリを拡張する学習サイクルを設計すべきである。
Search keywords: on-chain metrics, macroeconomic indicators, Crypto100, data source diversity, cryptocurrency forecasting, feature selection, market indices
会議で使えるフレーズ集
「まずはオンチェーン指標とテクニカル指標でPoCを行い、効果を確認してからマクロ指標を段階的に追加しましょう。」
「この論文はデータソースの多様性が精度と安定性を高めることを示しており、単一データ依存のリスクを低減できます。」
「短期の意思決定にはオンチェーン系の即時性が有効で、長期の戦略にはマクロ経済の視点が不可欠です。」
「まずは小さな試験運用で投資対効果を検証し、定量的な基準でスケール判断を行います。」
G. Demosthenous, C. Georgiou, and E. Polydorou, “From On-chain to Macro: Assessing the Importance of Data Source Diversity in Cryptocurrency Market Forecasting,” arXiv preprint arXiv:2506.21246v1, 2025.
