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- DuneAnalytics上で分析可能なOpenSeaのデータ詳細
- OpenSeaのデータ分析方法
今回は世界最大級のNFTマーケットプレイスである、「OpenSea」をDuneAnalyticsで分析していきます。
数多くのデータが公開されている世界が「Web3」です。
Web3はデータが公開されている以上、データサイエンティストとして働く方にとっては大きな市場になることが予測される有望市場です。
特に、NFTはブロックチェーンを用いないと実現できない技術であることから、大手企業が発行しているNFTでもデータが公開されている魅力的な市場です。
今回は、今後の発展が期待されるNFTの最大マーケットプレイスである「OpenSea」について、公開されているデータおよびデータ分析を実施していきます。
結論は、「まずは分析してみること＆ユーザーとして参加すること」です。
では、本題に移ります。
NFTとは？
NFT（Non-Fungible Token）の略であり、非代替性トークンを指します。
ブロックチェーンを活用した技術の一つであり、デジタル資産に対して所有権を証明することができることが特徴です。
所有権を証明できることから、デジタル資産に対しても唯一無二の価値を付けることができるため、デジタルアートの売買や偽造防止など様々な市場を生み出しています。
従来にはなかった特徴であり、今後さらなる応用が期待されている技術です。
OpenSeaとは？
OpenSea（オープンシー）は、NFTを取引するためのオンラインプラットフォームで、世界最大かつ最も人気のあるNFTマーケットプレイスです。
アーティスト、クリエイター、コレクターがデジタルアート、バーチャルアイテム、ゲームアセットなどのNFTを作成、販売、購入、トレードするために利用されています。
OpenSeaはNFT市場の急速な成長と共に注目を浴びており、NFTに関心を持つ人々にとっては重要なプラットフォームの一つです。
今後はさらなる市場拡大が見込まれ、NFTを語る上では欠かせないプラットフォームとして位置づけれらています。
分析で利用するDuneAnalytics
今回はDuneAnalyticsで分析を実施していきます。
DuneAnalyticsは世界中のデータ分析者が利用できる分析プラットフォームであり、コミュニティ志向のオープン型のプラットフォームです。
主な特徴はブロックチェーンのデータを標準化して、カスタムテーブル・Spellbookテーブルとして整備している点です。
つまり、NFTの分析ならこのテーブル・DEXの分析ならこのテーブル、と各市場やテーマに対するテーブルが整備されているということです。
このような特徴から、簡単に分析ができる環境であり、世界中のWeb3のデータ分析者から指示されている分析ツールです。
⇒DuneAnalyticsについてもっと詳しく知りたい方はコチラ
OpenSeaのデータ
OpenSeaのデータはどのように整備されているか確認していきます。
今回は「opensea.trades」というデータを利用していきます。下記がデータの定義です。
| 列名 | データ型 | 説明 |
|---|---|---|
| blockchain | 文字列 (String) | トランザクションが発生したブロックチェーンの名称 |
| project | 文字列 (String) | 取引対象のプロジェクトやゲームの名前 |
| version | 文字列 (String) | プロジェクトのバージョン情報 |
| block_time | 日時 (Datetime) | トランザクションが含まれたブロックの生成日時 |
| token_id | 整数 (Integer) | 取引対象のトークンやNFTの一意のID |
| collection | 文字列 (String) | トークンが所属するコレクション名 |
| amount_usd | 浮動小数点 (Float) | 取引の金額を米ドルで換算したもの |
| token_standard | 文字列 (String) | トークンの規格（ERC-721 など） |
| trade_type | 文字列 (String) | 取引の種類 |
| number_of_items | 整数 (Integer) | 取引対象のアイテム数 |
| trade_category | 文字列 (String) | 取引のカテゴリ |
| evt_type | 文字列 (String) | イベントのタイプ |
| seller | アドレス (Address) | 販売者のアドレス |
| buyer | アドレス (Address) | 購入者のアドレス |
| amount_original | 浮動小数点 (Float) | オリジナルの取引金額 |
| amount_raw | 整数 (Integer) | 取引金額の生データ |
| currency_symbol | 文字列 (String) | 取引に使用された通貨のシンボル |
| currency_contract | アドレス (Address) | 通貨のスマートコントラクトのアドレス |
| nft_contract_address | アドレス (Address) | NFTのスマートコントラクトのアドレス |
| project_contract_address | アドレス (Address) | プロジェクトのスマートコントラクトのアドレス |
| aggregator_name | 文字列 (String) | 取引情報の集約者の名前 |
| aggregator_address | アドレス (Address) | 取引情報の集約者のアドレス |
| block_number | 整数 (Integer) | トランザクションが含まれたブロックの番号 |
| tx_hash | 文字列 (String) | トランザクションのハッシュ値 |
| tx_from | アドレス (Address) | トランザクションを発行したアドレス |
| tx_to | アドレス (Address) | トランザクションの宛先アドレス |
| unique_trade_id | 文字列 (String) | 取引の一意のID |
今回、分析で用いたカラムに関して色付けしています。
上記のテーブルにOpenseaの取引データがすべて含まれています。
また、NFT関連の取引がまとまっている「nft.trades」というテーブルでも同等のデータが取得できます。
（「nft.trades」から、project=”opensea”で取得してもデータにアクセスすることが可能です。）
OpenSeaを分析してみる
実際にOpenSeaを分析していきます。
今回は下記のようにOpenSeaの全体傾向のデータを分析していきます。
- 全体の取引回数
- 全体の取引金額
- 全体の取引ウォレット数
一つずつ解説していきます。
データ抽出クエリ
まずはOpenSeaでの全体傾向を把握するためにデータを抽出します。
世界で最大級のNFTマーケットプレイスにおいて、どれくらいの金額・回数・ウォレット数（参加者数）があるのか確認していきます。
下記のクエリで時系列毎の各指標を可視化していきます。
SELECT
year_month,
COUNT(*) AS trade_count,
SUM(amount_usd) AS total_amount_usd,
COUNT(DISTINCT seller) AS unique_sellers,
COUNT(DISTINCT buyer) AS unique_buyers
FROM (
SELECT
DATE_FORMAT(block_time, '%Y-%m') AS year_month,
amount_usd,
seller,
buyer
FROM
opensea.trades
WHERE
seller != buyer
) AS subquery
GROUP BY
year_month
ORDER BY
year_month;クエリはさほど複雑ではありませんが、一部条件で「売り手≠買い手」という条件を入れています。
一部、売り手と買い手が同等の取引が含まれるため、これらの取引はノイズとみなして除外しています。
出力は下記のようになります。
なお、上記のクエリはこちらに格納してあります。
データの可視化
抽出したデータについて、各指標を可視化していきます。
全体の取引回数
まずは、OpenSea全体の取引回数を確認していきます。
取引回数は下記のようになります。
2022年6月頃から少しづつ取引回数が伸びていき、2022年1月にピークを迎えています。
2022年1月では約500万回の取引が行われています。
現在はピーク時と比較すると約20%程の取引回数となっており、やや活気がなくなっている状況だということがわかります。
全体の取引金額
次に、全体の取引金額の推移を同様の形式で見ていきます。
取引金額の推移は下記のようになっています。
取引金額においても回数と類似の傾向が出ていることが見て取れます。2022年6月ごろから盛り上がり始め、急激に取引金額が増えています。
ピーク時はやはり2022年1月であり、約50億ドルほどの取引金額があります。
取引金額でみると、現在のOpenSeaの盛り下がり傾向がより顕著に見て取れます。
全体の取引ウォレット数
最後に全体の取引ウォレット数を見ていきます。
取引ウォレット数は重複を排除した形でユニーク数でカウントしています。（1つのウォレットで3回取引をしても、1とカウント）
ただし、１人で複数のウォレットを使って取引することもあるため、正確に1人という訳ではありません。
NFTの取引は「売り手」と「買い手」が存在するので、それぞれでユニーク数を抽出しています。
下記は「売り手」のユニーク数です。
下記が「買い手」のユニーク数です。
DuneAnalyticsだと少しわかりづらかったので、Excelで合わせこんでみたのが、下記の図です。
取引額が大きかった2022年1月付近では、買い手の数が非常に多くなっている傾向が見えます。
NFTが需要過多になった証拠です。
一方で、盛り上がりが落ち着いてきた頃には、売り手と買い手がほぼ同等の数に落ち着いてます。
考察
2022年1月に大きくOpenSea市場が盛り上がったことが見て取れますが、これは大きく下記の2点が影響しています。
- ビットコイン市場の下落：
ビットコインが年初から約10%の下落相場であり、相対的なNFTの価値上昇に伴い、需要が上がった - OpenSeaの資金調達：
2022年1月上旬にParadigmとCoatueが主導する資金調達（シリーズC）で、3億ドルを調達して、OpenSeaへの注目が高まった
少しづつ注目を浴びていたNFT市場に大きな注目トピックが重なったことで、爆発的に市場が盛り上がったことが要因であると考えられます。
参考はコチラの記事です。
このような市場の全体傾向を世界中の分析者がアクセスできる点は非常に画期的です。
今後、NFT領域においてデータサイエンティストの活躍領域は多くなってくることが予測されます。
分析してみた感想
分析してみた感想としては、実際にNFTを売買した経験をもう少し積んでみた方がよいというのが感想です。
加えて、NFT・Web3の知識をもう一段上げた上で分析をしていくことが必要だと実感しました。
どのような観点で分析を実施するべきか、このデータが意味しているものがどのような意味を持つかがまだ網羅的にわからなかった、というのが現状です。
裏側ではもう少し色々とデータを触ってみたのですが、自身を持てずに本記事に書けなかった内容も多くあるので、もう少しWeb3・NFTの知識を深めてから解説しようと思いました。
逆に言うと、Web3に精通したデータサイエンティストという人材を作るのはかなり難しいです。
いまから学習して、先行者としてメリットを得られる可能性は大きく感じました。
【まとめ】ポテンシャルは大きいが、知識が必要
まとめとして、Web3のデータサイエンティストの需要に関して、今後のポテンシャルは大きいです。
NFT市場の分析だけでも各企業で知りたい情報は異なると予想されますし、各企業に専属の分析官が必要であるシーンが多く訪れることが予測されます。
ただし、市場分析だけでもWeb3業界の知識が必要であり、参入障壁がかなり高いのが実情です。
まだまだ、情報が少ないWeb3のデータサイエンティストですが、分析の勉強とセットでユーザーとしてWeb3に参入することが望ましいです。
まずは、ユーザーとしてWeb3の理解を深めることが重要な行動になります。
下記におすすめの仮想通貨取引所「Coincheck」の始め方を解説しているので、まずは一度登録してWEB3.0の世界に飛び込んでみましょう！
WEB3.0の世界へ早く飛び込んでおくことで、先行者としての利益を享受することができます。
共にWEB3.0を学んでいきましょう。今回は以上です。
