AIBR プレミアム
拓海先生、お忙しいところ失礼します。最近うちの若手が「NFTを使えば販路が広がる」と言うのですが、正直ピンと来ません。NFTの価格は何で決まるんでしょうか。投資対効果の観点から端的に教えていただけますか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理しましょう。結論を先に言うと、NFTの価格はブロックチェーン上の所有情報だけで決まるわけではなく、作品の説明文や画像の特徴、それにSNSなどのオフチェーン情報が価格に強く効くんです。要点を3つにまとめると、（1）テキスト、（2）画像、（3）外部の注目度が主要因になる、ですよ。
なるほど。ところで「テキストや画像で説明できる」とは具体的にどういう意味でしょうか。たとえば説明文に『限定』とか『レア』と書くだけで値段が上がるということですか。
素晴らしい着眼点ですね！簡単に言うと、その通り「言葉」や「見た目」に市場が反応することがあるんです。ただし、単語を入れれば必ず上がるという単純な話ではありません。研究では機械学習（Machine Learning, ML）（機械学習）を使って、説明文の単語の頻度と画像の特徴が価格の変動を説明する割合を測っています。要点は3つです：表現が与える印象、画像の希少性や見た目の強さ、そして外部での話題性です。
外部の話題性というのは、Twitterのつぶやきや検索回数みたいな指標ですか。これって要するにNFTの価格はテキストや画像とSNSなどの外部指標で決まるということ？
素晴らしい確認です！概ねそうですが、補足します。SNSやウェブのトラフィックは短期的に価格を押し上げる力が強いものの、長期的に恒常的な価値を保証するわけではありません。研究では「on-chain（オンチェーン、ブロックチェーン上のデータ）」と「off-chain（オフチェーン、ブロックチェーン外のデータ）」を両方使うと価格予測が良くなる、と示されています。要点の3つは変わらず、ただし時間軸で効き方が異なる点に注意してください。
なるほど。うちのような製造業が関わるとしたら、どういうビジネス上の活かし方が考えられますか。投資対効果の観点で短期の投機に巻き込まれない方法が知りたいです。
素晴らしい質問ですね！実務的には三段階で検討するとよいです。第一に、NFTを使って得たい価値（ブランド露出、顧客接点、収益化）を明確にする。第二に、説明文や画像の設計で伝えたいメッセージを精緻化する。第三に、SNS施策やコミュニティ運用で短期的な話題をコントロールする。こうして外部依存リスクを低くし、実際に事業効果が見える形で実装できますよ。
ありがとうございます、わかりやすいです。最後に要点をまとめてもらえますか。会議で部下に説明するときの短い説明が欲しいです。
素晴らしい着眼点ですね！要点を3つでまとめます。1) NFT価格は作品の説明文（テキスト）と画像の特徴が価格に影響する。2) SNSや検索等の外部指標が短期的に価格を大きく動かす。3) したがって我々は、価値目標を定め、表現とコミュニティを設計してリスクを管理すべきである、です。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
承知しました。では私の言葉で言い直します。NFTの値段はブロックチェーンの履歴だけではなく、作品の言葉や見た目、それに外部での話題性が組み合わさって決まるので、我々はまず目的を定め、表現と外部施策をセットで設計して短期的な投機リスクを抑えながら効果検証を行う、ということですね。
1.概要と位置づけ
結論から述べる。Non-Fungible Token (NFT)（非代替性トークン）はデジタル作品の所有証明を可能にし、市場での流通を作り出したが、その価格はブロックチェーン上の取引履歴だけで説明しきれない点を本研究は示している。本研究の最も大きな示唆は、作品の説明文や画像といったオフチェーン（off-chain）データと、SNS等の外部指標を組み合わせることで、NFT価格の説明力が有意に向上するという点である。
なぜ重要か。それは企業がNFTを事業に取り込む際、単にトークンを発行するだけでは期待した価値が得られない可能性があるからである。投資対効果を高めるためには、表現（テキストや画像）と外部施策を設計して価格形成の仕組みを理解し、管理可能な形に組み立てる必要がある。
基礎的な背景として、NFTはブロックチェーン上のメタデータと外部（オフチェーン）に置かれた画像や説明文を組み合わせて成立する。ブロックチェーンは所有の履歴を残すが、作家性や見た目、話題性といった価値の源泉は多くがオフチェーンに存在する点を忘れてはならない。
本稿が位置づける役割は明確である。NFT市場の価格決定要因を定量的に分解し、経営判断に直結する示唆を提供する点で従来の「投機的」「芸術価値のみ」などの単純化された議論を補完することを目標とする。
短いまとめとして、本研究は実務者に対して「表現と外部施策を制御すれば価格形成に影響を与え得る」という実行可能な知見を提供している点で価値が高い。
2.先行研究との差別化ポイント
従来の研究は主に取引データや暗号通貨市場のマクロ動向との相関に注目してきたが、本研究はオンチェーン（on-chain）データとオフチェーン（off-chain）データを統合して分析している点で異なる。特にテキストの内容と画像の視覚特徴量を機械学習（Machine Learning, ML）（機械学習）で取り込み、価格変動との因果的な関係を探った点が差別化要素である。
さらに本研究はSNSアクティビティや検索ボリュームといった外部の注目指標をモデルに加えることで、短期的な価格変動要因と長期的な価値指標を分離しようとしている。これにより、単なる投機と作品固有の価値を区別する分析が可能になった。
先行研究が示した「市場センチメントの影響」は再確認される一方で、本研究ではテキスト記述の中の特定キーワードや画像の視覚的特徴が統計的に有意であることを示し、芸術的要素が完全に無視できないことも明らかにしている。つまり投機と価値評価の双方を同時に扱った点で貢献がある。
これが実務に意味するのは、マーケティングやコミュニケーション戦略といったオフチェーン活動が価格に直接結びつく可能性が高いという点である。したがって経営判断では技術的実装と同時に表現戦略を評価する必要がある。
短く言えば、従来のオンチェーン中心の視点に対して、オフチェーン情報の影響力を定量化して示した点が本研究の差別化である。
3.中核となる技術的要素
本研究の技術的骨子は三つである。第一にテキスト分析としてのBag-of-Words (BoW)（Bag-of-Words、単語袋モデル）の活用である。説明文を単語の出現頻度で表現し、どの語が価格に関連するかを抽出している。これはビジネスで言えば、商品説明の言い回しが購買に効くかを量的に調べる手法に相当する。
第二に画像特徴の利用である。画像から視覚的特徴量を抽出し、視覚的な魅力や希少性が価格とどう関係するかを検証している。イメージの印象が販売価格に結びつくかを定量化している点が本研究の重要な技術要素である。
第三に外部指標の統合である。具体的にはSNSでの言及数やウェブトラフィック、検索頻度などを特徴量として加え、これらが価格の短期変動に与える影響をモデル化している。技術的にはこれらを機械学習モデルに統合して回帰分析や予測を行っている。
これらの技術要素を組み合わせることで、単一データ源に依存する予測よりも説明力が向上することが確認されている。すなわち、表現を設計し外部施策を合わせることが経営的に意味を持つ根拠となる。
要するに、テキスト、画像、外部指標という三つの領域を同時に扱うことが本研究の技術的中核である。
4.有効性の検証方法と成果
検証はOpenSea上でのNFT取引データを中心に、2017年から2021年初頭までのオンチェーンとオフチェーンデータを収集して行われた。機械学習モデルを用い、まずはテキストと画像のみで価格の説明力を評価し、次に外部指標を追加して説明力の変化を比較している。
成果としては、テキストの情報だけでも価格変動の一部を説明でき、特定のキーワードが価格にプラスに働く傾向が確認された。画像特徴も独立に有意であり、視覚的魅力が価格に寄与することが示された。
さらに外部指標を加えるとモデルの予測精度が向上し、短期的な価格変動の説明力が大きく増した。したがって価格は複合的要因によって形成されることが実証された。これにより、マーケティング施策が実際の価格に直結する可能性が理論的に支持される。
ただし、モデルは完全ではない。外部の投機的動きや市場ショックは予測困難なノイズを生むため、実務では継続的なモニタリングと因果推定の工夫が必要であることも示された。
総じて、本研究は企業がNFTに取り組む際に「何を管理すべきか」を明確にする有用なエビデンスを提供した。
5.研究を巡る議論と課題
議論の中心は因果と相関の切り分けにある。テキストや画像と価格の関係が観測されても、それが因果的に価格を生んでいるか、あるいは人気のある作品が良い説明文や画像を伴っているだけかを断定するのは難しい。従って実務導入の際はA/Bテストやランダム化された実験で検証することが望ましい。
データの偏りも課題である。特定のコレクションやコミュニティに偏ったデータでは一般化が難しい。企業が内部で実装するときは、自社の顧客やブランド特性に合わせた分析を行う必要がある。
また外部指標は短期的に効果を持つ一方で、操作されやすいという点で脆弱性がある。したがって外部施策に頼り切ると短期的な成功は得られても持続的な価値にはつながりにくい。
技術的には、画像やテキストのより高度な表現（たとえば深層学習による意味理解）を使えば説明力はさらに高まる可能性があるが、その分解釈性が落ち、経営判断に使いづらくなるトレードオフが存在する。
結論としては、実務では短期と長期を分けて評価し、因果を検証する仕組みを設計することが重要である。
6.今後の調査・学習の方向性
今後は因果推論（Causal Inference）（因果推論）を取り入れた分析が重要になる。単なる相関から踏み出し、どの施策が価格を動かすのかを検証することで、より実行可能な戦略を作れる。企業は小さなパイロット実験を繰り返して効果を検証する文化を持つべきである。
また、ブランド価値や顧客関係の強化を指標化する研究も必要だ。NFTは単なる売買対象でなく、顧客接点やロイヤルティ構築の手段になり得るため、経済的価値のみに偏らない評価軸を持つべきである。
技術面では、説明可能な機械学習モデルと深層学習の折衷点を探ることが有益である。経営層向けには解釈可能な結果が必要で、モデルのブラックボックス化は導入の障害になり得るからである。
最後に実務者への提言として、まずは小さな実証プロジェクトを回し、表現（テキスト・画像）と外部施策を一体で設計して検証することを勧める。これが投資対効果を見える化する最短経路である。
検索に使える英語キーワード：NFT pricing, NFT valuation, on-chain off-chain, Bag-of-Words, social media impact
会議で使えるフレーズ集
「NFTの価値はブロックチェーンだけで決まるものではなく、説明文と画像、それに外部の注目度が組み合わさって形成されます。」
「まず目的を定め、表現とコミュニティ施策を設計してから小さな実証を回しましょう。これがリスクを抑えた導入の基本です。」
「短期の話題性は取りに行けますが、持続的な価値にするには因果検証を含めた仕組み作りが必要です。」
引用元
Ziemke V., et al., “What Determines the Price of NFTs?”, arXiv preprint arXiv:2310.01815v1, 2023.
