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こんにちは。ぬるったんです。
今回はWeb3の分析の勉強を始めて1か月で学んだことや感想などを書きおろしていこうと思います。
データサイエンティストという目線でWeb3を1か月勉強するとこんな感じになるんだな、と思ってもらえる体験記として読んでもらえると嬉しいです。
もし、自分と同じくWeb3の分析を学びたいデータサイエンティストがいたら、少しでも参考になれれば幸いです。
結論として、データサイエンティストの新たな市場として、目を付けたWeb3の市場でしたが、ポテンシャルはすごくあると感じたのですが、現状市場（データサイエンティスト）からの需要はないんだろうなと実感しました。
ですが、ポテンシャルを強く実感することができたのでまとめていきます。
雑記に近い体験記なので、読み物として楽しんでいただければ、と思います。
前提
前提としては、下記のような感じです。
- 平日は約2時間ほどの作業量（ブログ執筆含む）
- 休日は長くて1日4時間ぐらいの作業量（ブログ執筆含む）
- 移動時間でYouTubeで聞き流して学習（1日1時間ほど）
というぐらいの作業感です。平日は会社員として働きながら頑張っているという感じです。
ちなみに会社員はデータサイエンティストでWeb3は一ミリも関連していません。
なので、直接的に本業に関連することはなく完全に自学って感じですね。
いつか芽を生むことを信じていますが、いまのところその気配は全くありません。
上記のような状況で今回はWeb3の学習において、1か月の学びを書きおろします。
今回は下記のような構成で書いていこうと思います。
- Web3の基礎知識
- Web3の分析環境
- Web3の分析
- Web3の稼ぎ方
- その他諸々
- 感想
では、上から順にいきます。
Web3の基礎知識
そもそもWEB3ってなんとなくしか知らなかった状態からのスタートだったので、基礎知識を付けることから始めました。
なにがいままでと違う点で、どのような点が革新的なのかを一から理解することからスタートでしたね。
下記の3つに分けて、「Web3の基礎知識」の学びを書いていこうと思います。
- Web3の市場
- ブロックチェーンの知識
- 政府・大企業の動き
- データサイエンティストの活躍領域
一個ずつ説明していきます。
Web3の市場
Web3にそもそもどのような市場があるのかという話です。
ブロックチェーンを使って、暗号通貨を使ってなどのレベル感から色々と学習をしてみて、どのような市場が存在しているのかを学びました。
この学習した知識をまとめた記事が下記の記事です。
Web3では、分散型のネットワークという点が革新的であり、「分散型」という特徴を活かした市場は下記がメインなのだと学びました。
- 暗号通貨
- Defi（分散型金融）
- メタバース
- NFT（非代替性トークン）
- DApps（分散型アプリ）
- DAO（分散型自律組織）
Web3ではこれらの市場が立ち上がっており、従来とは異なるメリット・デメリットがあるということを学び、まとめました。
とりあえず、上記の市場を理解しておけば、市場理解としては十分です。
詳細について気になる方は上記の記事をぜひ、ご覧ください！
ブロックチェーン知識
Web3では欠かせない技術である、ブロックチェーンの知識も学んでいます。
学習方法としてはYouTube聞き流しです。
「Crypto3.0」さんというYouTubeチャンネルがブロックチェーンの特徴についてまとめており、非常にわかりやすいので、視聴させてもらっています。
学びとしては下記のようなものがありました。
- 従来の課題に解決のために様々なプロジェクトが立ち上がっている
- 各ブロックチェーンにはそれぞれ個別の特徴がある
- レイヤー1、レイヤー2とブロックチェーン同士が機能を補完し合う関係性がある
- 相互運用性を担保するための重要なチェーンの開発
- データ分析をする上で、各プロトコルの理解は必要
まだ記事にはまとめきれていませんが、このようにブロックチェーンには個別の特徴があり、非常に面白いものだと感じました。
なんとなく概要を理解したチェーンは、Ethereum・BSC（バイナンススマートチェーン）・Polygon・Polkadot・Shibarium・Astar・Uniswap・Pancakeswap・Compoundなどです。
これからもう少し主要なプロトコルを理解して、知識を身に付けていきたいと思っています。
Web3のデータ分析をするには、各プロトコルの関係性は理解しておく必要があります。
プロトコルは数多あり、すべて理解するのは不可能なので、主要なプロトコルさえ知っていれば問題ないです。
また、個別で記事はまとめたいと思っていますね。
政府・大企業の動き
Web3市場が今後拡大しそうかどうかを予測するために、政府・大企業の動きを調査しました。
日本はWeb3が遅れていると言われている中で、政府はどのような動きを取っているか？大企業はどのように参入しているかを調べてまとめた記事が下記です。
主な学びは下記です。
- 政府もWeb3は成長戦略の一つとして位置づけられている
- 経済産業省の資料が想像以上にまとまっている
- 大企業の参入は限定的で「メタバース」「NFT」が主戦場
- 総じて、Web3拡大のポテンシャルはある
所感としては、政府は具体的な政策は打っていないもののWeb3の課題は理解しており、ポテンシャルについても認識はしている状況です。
特に、法整備が整っていないために、Web3関連の企業家が海外に逃げてしまっていることは大きな課題感があります。
また、大企業の参入という点では、多くの企業がWeb3市場に参入しているものの市場としては「メタバース」「NET」に閉じています。
特に、参入している企業は「エンタメ企業」が多いです。「メタバース」「NFT」で新たな体験価値の創出・コンテンツIPの最大活用を狙っている企業が多く参入しています。
総じて、政府・大企業の動きからWeb3の市場には大きなポテンシャルがあることは確認できました。
もっと詳しく知りたい方はぜひ、上記の記事をご覧ください！
データサイエンティストの活躍領域
1か月Web3の市場を学習してきて、改めてデータサイエンティストの活躍領域を考えました。
Web3には今後さらに多くの企業が参入してきて、市場規模の拡大が見込まれます。
その際は、データサイエンティストがデータ分析によって意思決定をサポートすることになります。
このような概況でデータサイエンティストの活躍領域をまとめた記事が下記です。
主な学びは下記です。
- いままでのデータサイエンティストの仕事は引き続き必要
- データサイエンティストとして必要なスキルは変わらない
- 大変なのはWeb3のドメイン知識を身に付けること
- オープンなデータが多いため新たな活躍領域はできてきそう
Web3の市場が拡大してくると、大企業は多くの資金をつぎ込むことになります。
このような状態になると、いままで通りマーケティングの分析やサービス改善の分析の需要は増してくるでしょう。
そのため、データサイエンティストの仕事・スキルは従来と大きく変わりません。
重要なのはWeb3のドメイン知識がかなり深く必要であり、知識を身に付けることが大変であるということが挙げられます。
しかし、大きく異なる点が一点だけ存在します。それは、世界中に公開されているデータが非常に多いことです。
ブロックチェーンのデータは世界中に公開されているため、公開データを基にした分析はあらゆる需要を生み、データサイエンティストの活躍領域は広がっていくことが考えられます。
公開データを分析するためにはより深くWeb3の知識が必要であり、一長一短で身に付くものではありません。
だからこそ、いまから学習を進めておくことで先行者利益を得られると期待できる、というのが結論です。
もっと詳しく知りたい方は上記の記事をぜひ、ご覧ください！
Web3の分析環境
続いて、Web3の分析環境について解説していきます。
ブロックチェーンのデータは公開されているはずだけど実際どうやって分析するの？と思った時に分析環境を調べました。
様々な分析プラットフォームがあるのですが、それぞれに特徴があり、どのような分析プラットフォームを使うべきか調べてまとめました。
今回は下記の順に説明していきます。
- Web3の分析プラットフォーム全般
- Flipside Cryptoの使い方
- DuneAnalyticsの使い方
では、順に説明していきます。
Web3の分析プラットフォーム全般
Web3の分析プラットフォームがどのようなものかを調べました。
ブロックチェーンのデータは単なるトランザクションであり、分析をしやすいように加工して管理することが必要です。
そのため、多くの企業・組織がデータの加工を行い、プラットフォームを構築しています。
分析プラットフォームをまとめたのが、下記の記事です。
大きな学びは下記の2つでした。
- 企業がビジネス目的で整備しているプラットフォームがある
- コミュニティ志向のオープンな分析プラットフォームがある
様々な分析プラットフォームがありますが、多くのプラットフォームは基本的にはビジネス目的で企業に使ってもらうタイプのプラットフォームです。
そのため、フリートライアルで無償期間はあるものの基本は有償で使うようなビジネスモデルであり、Web3の分散的で透明性が高い思想には反しています。
一方で、コミュニティ志向のオープンな分析プラットフォームもいくつか存在しており、Web3の発展のために分析プラットフォームを提供しています。
このオープンな分析プラットフォームの例がDuneAnalytics・Flipside Cryptoです。
一般のデータサイエンティストがWeb3のデータ分析を実施する際には上記を使うことが有用であると理解しました。
特に、海外ではこのようにWeb3のプラットフォーム作りは盛んな印象を持ちました。
もっと詳しく知りたい方は上記の記事をご覧ください！
Flipside Cryptoの使い方
Web3の分析プラットフォームとして、有用なFlipside Cryptoについてまとめた記事が下記です。
Googleで検索すると、Web3の分析環境として多く出てくるのが、DuneAnalyticsだったため、Flipside Cryptoについても調べてまとめてみました。
まず、驚きは始めるまでの手順が非常に簡単ということです。
登録して、一瞬で使えるようになり、ユーザービリティがとにかく高い。
また、実際の分析環境としても、クエリの処理は早く、ダッシュボード機能も直感的で使いやすいです。
なにより、過去の先人達のクエリを見られることは非常に嬉しい機能で学習が捗ります。
興味を持った方はぜひ、上記の記事をご覧ください。
DuneAnalyticsの使い方
Web3の分析環境としては、より一般的なDuneAnalyticsの使い方を学びました。
DuneAnalyticsの始め方・使い方を学んだ記事は下記です。
基本機能はFlipside Cryptoと同等であり、さほど機能性に違いはないことが分かりました。
しかし、DuneAnalyticsが世界中のデータ分析者に市民権を得ている理由が「カスタムテーブル」です。
つまり、扱えるデータセットが有用で非常に素晴らしく整理されています。
NFTの分析用テーブル、DEX分析用のテーブル、などそれぞれの市場に合わせて整備されたテーブルが用意されており、データ分析がものすごくしやすいのです。
テーブルが数多く整備されていることがDuneAnalyticsの最大の魅力と理解できました。
詳しく知りたい方は上記の記事をぜひご覧ください。
Web3の実際の分析
ここからは、Web3を実際に分析して学んだことをまとめていきます。
実際に分析してみると、データの理解に苦しんだり、そもそもどのような取引から生まれたデータなのかが分からなかったり、難しいことも多かったです。
しかし、Web3関連ではクエリが公開されていることが有用で、世界中で好評価を得ているダッシュボードのクエリを見ることができます。
そのため、サンプルコードが豊富にある状態ですので、学びやすいことは確かです。
Web3関連の分析では、下記を実施してみました。
- Bitcoinの分析
- DEX（分散型取引所）分析
- OpenSea分析
詳しく説明していきます。
Bitcoinの分析
まずは手始めにWeb3でも超有名なBitcoinの分析を実施してみました。
すでに公開されているダッシュボードを参考にして、どのようなデータ構造になっているか、実際にクエリを作って投げてみたりしました。
初めてのBitcoin分析をまとめた記事が下記です。DuneAnalyticsでやってみた記事、Flipside Cryptoでやってみた記事です。
公開されているダッシュボードを参考にクエリを作って、データを抽出することは簡単にできました。
しかし、出てきたデータの傾向がなぜ起きているのか、どのような出来事があったのか、などの前提知識がなく、データの理解をすることが難しかったです。
結果的に、Bitcoin版NFT「Ordinals」の分析だったことが後ほどわかり、前提知識がないままとりあえずデータを触ってみた、あまりよろしくないパターンのデータ分析になりました。
やはり、Web3周りの基礎知識は重要であり、自身でももっと深入りすべきだと実感させれられました。
詳しく分析の内容などを知りたい方は上記の記事を参照してください！
DEX（分散型取引所）分析
次に、実際に分析してみたのがDEX（分散型取引所）分析です。
今回は、自身でDEX関連のサービスを利用してみてからの分析でした。
自身のウォレットとUniswapを接続して、諸々と操作をしてみた後にデータを触ってみました。
データ抽出してみた結果をまとめたのが下記の記事です。
ここではDEXの取引量を見ているにすぎず、あまり深入りして分析はしていません。
しかし、かなり大きな学びがありました。DuneAnalyticsのカスタムテーブルが非常に有用であるということです。
DuneAnalyticsでは各ブロックチェーン上のデータを標準化して、分析しやすいようにしています。
ここでは「dex.trades」というDEX関連のサービスの取引を集約しているテーブルを利用することで初心者でも簡単に分析ができることが分かりました。
カスタムテーブルを知り、格納されているデータの意味を知り、使い方を覚えることで幅広く分析が可能であるということが理解できました。
上記が実感できた非常に勉強になる取り組みでした。
もっと知りたい方は上記の記事をご覧ください！
OpenSea分析
最後にOpenSea分析です。
世界最大級のNFTマーケットプレイスである「OpenSea」の全体傾向を抽出した分析になります。
下記の記事が、OpenSeaの分析をまとめた記事です。
個人的にはこれからデータサイエンティストが分析対象になる最初の領域は「NfT」だと思っています。
なぜなら、各企業がWeb3業界で資金を投じているのが「メタバース」「NFT」であり、広く分析が可能なものは「NFT」に限られるからです。
この記事でも深入りして分析をまとめることはできていません。
裏側ではかなり試行錯誤してみたのですが、あまり自信を持って公開するには程遠かったので、全体傾向の単純なデータ抽出に留めています。
実際にデータを触ってみて学びは多いので、まずは触ってみることが重要です。
加えて、自身もユーザーとして体験することが大事だと再確認しました。NFTマーケットプレイスに身を置く必要性があり、ユーザーとして行動していこうと思います。
もっと詳しく知りたい方は上記の記事をご覧ください！
Web3の稼ぎ方
Web3で自身として稼げるかどうかという点でも諸々と試した1か月でした。
- metamaskの開設
- Uniswapを使ってみた
- ASTR・シバリウムの購入
などを実施してみました。まずはDefi領域から少しづつ試したのがこの1ヵ月でした。
ここらはまだ記事には出来ていませんが、実際にやってみたこととして簡単に書いていこうと思います。
metamaskの開設
まず、metamaskを開設してみました。
metamaskは暗号資産のウォレットとして、人気のあるウォレットです。
metamaskを中心にDefiサービスやNFTサービスなどを利用するため、Web3関連のサービス利用には必ず必要なサービスになります。
しかし、Web3の思想上、個人情報や必要な情報は自身で管理しなければいけません。
具体的にはウォレットを復元するための12個のリカバリーフレーズというパスワードのようなものは自己管理しなければならず、忘れると一生資産が引き出せなくなります。
このようなWeb3特有の自己管理について、びくびくしながらmetamaskの設定を行いました。
しかし、逆に利便性も大きく感じました。
無駄な手続きなどはなく、簡易な設定のみで環境を整えられることを感じ、Web3誰でも参入できる利便性を大きく実感できました。
ちなみに、私は国内の取引所はCoincheck、海外の取引所はBybitを使ってました。
metamaskへの最初の送金は信頼性を確認するために、適切な手続きがありましたが、その後は、即時の送金ができるようになりました。
最初の送金に確認が入ることで、意図しない送金はなされない仕組み作りなど想像よりも安心な作りであり、その後は即時送金の利便性を大きく実感しました。
Uniswapを使ってみた
次に、Uniswapを使ってみました。
自身のmetamaskとUniswapを接続して、LP（流動性提供者）になりトークンを受け取りながら運用を試みました。
しかし、実際上手く預けることができず、まだ資産運用ができていません。
あまりにも少額すぎるから、原因を明らかにできませんでしたが、一旦離れて別のことに着手しています。
当初、自身が参加しやすそうな領域として、Defiを選択したのですが、実際にはNFTの方が分析需要が高いことに気が付き始めて、少しNFTに身を寄せ始めています。
また、気が向いたらUniswapで資産運用をしてみようと思っています。
ASTRの購入
Web3では各プロトコルの特徴などを知っておくことは非常に重要です。
そのため、自身が各プロトコルを調べていくにあたり、値上がりが期待できそうだったコインを購入してみました。
その一つがASTRです。日本発のプロジェクトという点にも惹かれました。
ASTRの購入については、「Astar2.0」の発表に基づいて値上がりが期待できることを期待したコインの購入でした。
しかし、Astarを手に入れるためには「bitbank」からの購入しか知らず、アカウント登録・KYC（本人認証）に1週間ほど要してしまい、その間に5円後半のAstarが8円後半にまで値上がりしてしまいました。
Web3ではスピード感が重要だと気付かされ、中々悔しい思いをしました。
しかし、ASTRの力は強く現時点ではさらに値上がりをして少し黒字になっています。
今後は、ASTRのファーミングなどでさらなる運用をしてみたいと思っています。
シバリウムの購入
もう一つ購入したのが「SHIB（シバリウム）」のコインです。
8月上旬にレイヤー2ネットワークのshibariumのリリースがあるニュースに乗じて、価格上昇を期待した購入です。
正直ベースあまり中身を理解せずに購入したコインです。
YouTubeなどで話題になっていたので、とりあえず購入してみましたが、結果は失敗です。
20%ほど下落することになり、あまり大きな成果は得られませんでした。
もう少し自身で深く理解した上で購入すべきだったと失敗を糧に学びを得ることができました。
今後も各プロトコルの理解は深めながら、知識を蓄えていきたいと思っています。
ここまでがWeb3関連で稼ごうとした筆者自身の動きです。
諸々やってみた感想ではありますが、やはり情報戦感が強く、リスクは高いように思えました。
急騰することもあれば、急落することもあり、株式投資などと比較するとかなり難しく本気でやろうとすると労力を要する領域だというのが感想です。
ただ、必要な知識が多く、参入している人が少ないことから、適切な知識を身に付けて穴場マーケットで一発狙うことはできそうな市場だと感じました。
少額投資で宝くじ的にポートフォリオに組み込むことは悪くはないでしょう。
もう少し自身でも学習をしてみようと思っています。
その他諸々の気づき
その他諸々の気付きを雑多にまとめていこうと思います。
- 「Web3.0」と「Web3」は違うよ、ということ
- 現状、Web3のデータ分析の発信に需要はなさそう
- 個人的に1番の発見はNFTのトラッキング
詳しく説明していきます。
「Web3.0」と「Web3」は違うよ、ということ
本来的に「Web3.0」と「Web3」は違うらしいということに気づいたのが、本ブログを始めて3週間ぐらいすぎたところで知ったという、恥ずかしい話です。
こちらの記事のようにWeb3.0は、もともと「セマンティックWeb」という、「Webサイトを人だけでなくソフトウェアにも理解可能な形式にする構想」を指すということです。
「Web3」は分散型ネットワークを指し、本ブログで扱いたいのはこっちでした。
これを知ってから「Web3」と明記するようになり、本ブログでもちょくちょく表記ゆれしているのはこれが原因です。
現状、Web3のデータ分析の発信に需要はなさそう
Web3関連のデータ分析について少し発信をしていく中で、やはりWeb3のデータ分析関連の需要は現状なさそうです。
明らかにTwitterなどの反応も下がっているし、まだまだ興味を持っている人も少ないというのが所感です。
しかし、だからこその好機だと思っています。
なぜなら、海外では比較的分析も多くあり、データサイエンティストの求人もあります。日本はこれから法整備が進み、徐々にWeb3の市場が立ち上げってくると予測できます。
その時に多くの人が勉強することになるでしょう。
そのような未来を信じて、Web3のデータ分析の発信を続けていこうと思います。
個人的に1番の発見はNFTのトラッキング
個人的に1番の発見だったのが、NFTのトラッキングが出来てしまうことです。
KDDI社が運営しているαUマーケットのNFT IDから取引がトラッキングできてしまうことを発見しました。
正式にまだまとめられていませんが、こちらのNoteに雑記っぽくまとめています。
これは、大手企業のNFT事業の取引情報が公開されているということです。
NFTの中にはすでに有料で販売されているものもあります。
これらのNFTがトラッキングできるということはNFT事業でどれくらい売り上げているかもわかってしまうということです。
おそらく他企業のNFTもトラッキングできてしまうことから、データ分析者の活躍領域はまずはNFTだと感じました。
Web3全般でも特にNFTにフォーカスして、学習を進めることは非常に効率的なのではないかと考えています。
総括：Web3学んでおくといいことあるかもよ
総括として、Web3を学んで必ず自身のキャリアのためになるかは言い切れないですが、学んでおくといいことあるかもよ、というのが1ヵ月勉強してみた感想です。
Web3は政府の動きや大企業の動きを見ると、ポテンシャルは大きく、今後の市場拡大は期待できる領域です。
徐々に大手企業も参入しており、形は出来てきています。
今後、大きく市場が立ち上がった時にデータ分析のニーズはかなり広く出てくるでしょう。
その際に、先行して学んできたメリットが力を発揮すると思います。
いまから学んでおくことで、自身のキャリアを大きく変える可能性は大きくあります。
データサイエンティストのキャリアに頭打ちを感じている人などは特におすすめの領域ですので、共に学んでいきましょう！
今回は以上です。
