DAOオンチェーンデータの活用事例集

Aave DAOにおけるオンチェーンデータに基づいたリスクパラメータ調整とそのガバナンスへの影響

はじめに

分散型金融（DeFi）プロトコルにおけるリスク管理は、その安定性と持続可能性を確保する上で不可欠な要素でございます。特に、貸付プロトコルであるAaveのようなシステムでは、担保として受け入れる資産の種類、その担保率（Loan-to-Value: LTV）、清算閾値、借入金利などのパラメータがプロトコル全体の健全性に直接影響を及ぼします。本稿では、Aave DAOがこれらのリスクパラメータの調整においてオンチェーンデータをどのように活用し、そのプロセスがDAOの透明性と意思決定にどのような影響を与えているかを、具体的な事例を交えながら詳細に分析いたします。

Aave DAOの概要とリスク管理の重要性

Aaveは、ユーザーが暗号資産を預け入れて利息を得たり、担保として預け入れた資産を元に別の資産を借り入れたりできる、主要なDeFiレンディングプロトコルの一つでございます。Aave DAOは、このプロトコルのガバナンスを担い、プロトコルの主要な変更や、リスクパラメータの調整に関する意思決定を行います。AaveのようなDeFiプロトコルは、常に変動する市場状況、新たな資産の上場、セキュリティ上の脅威といったリスクに晒されております。これらのリスクを適切に管理するためには、プロトコルの利用状況、市場の流動性、資産のボラティリティなどのオンチェーンデータを継続的に監視し、必要に応じてリスクパラメータを調整する能力が不可欠でございます。

活用されたオンチェーンデータの種類と内容

Aave DAOにおけるリスクパラメータ調整の意思決定プロセスでは、多岐にわたるオンチェーンデータが活用されます。主なデータの種類と内容は以下の通りでございます。

• プロトコル利用状況データ:
  • 預け入れ総額（Total Value Locked: TVL）: 特定の資産がプロトコルにどれだけ預けられているかを示します。
  • 借入総額（Total Borrowed）: 特定の資産がどれだけ借り入れられているかを示します。
  • 利用率（Utilization Rate）: 預け入れ総額に対する借入総額の比率で、その資産の流動性リスクを評価する上で重要です。
  • 金利モデルデータ: 各資産の市場における貸付・借入金利の推移。
• 各資産のリスクプロファイルデータ:
  • 担保資産の市場価格とボラティリティ: 価格オラクル（例: Chainlink）から供給されるリアルタイムの価格データと、過去の価格変動履歴。
  • 流動性プールデータ: 各DEX（例: Uniswap, Curve）における対象資産の流動性深度。清算時のスリッページリスクを評価します。
  • LTV比率（Loan-to-Value Ratio）: 借り入れ可能な最大額を担保価値で割った比率。
  • 清算閾値（Liquidation Threshold）: 担保資産の価値がこの閾値を下回ると清算が開始される比率。
  • 清算ペナルティ（Liquidation Penalty）: 清算時に徴収される追加手数料。
• ガバナンス投票データ:
  • 提案の提出状況: どのような提案が議論されているか。
  • 投票参加率と投票結果: コミュニティの関心度と、特定のパラメータ変更に対する合意形成の状況。
  • 委任状況: トークン保有者が自身の投票権を誰に委任しているか、主要なステークホルダーの影響力。

データ収集・分析方法

Aave DAOは、これらのオンチェーンデータを収集・分析するために、複数のアプローチとツールを採用しております。

1. ブロックチェーンエクスプローラーとサブグラフ: Etherscanのようなブロックチェーンエクスプローラーや、The GraphのAave Subgraphは、プロトコルの状態、トランザクション、イベントログをリアルタイムで追跡する基本的な情報源でございます。
2. データ分析プラットフォーム: Dune AnalyticsやMessariといったプラットフォームは、オンチェーンデータを集約し、可視化されたダッシュボードとして提供いたします。Aaveコミュニティメンバーやリスクチームは、これらのダッシュボードを活用し、プロトコルの健全性や特定資産のリスクメトリクスを監視しております。
3. リスク分析チームと第三者機関: Gauntlet NetworkやChaos LabsなどのDeFiリスク分析専門チームは、高度なシミュレーションモデルと計量経済学的手法を用いて、提案されるパラメータ変更がプロトコルの流動性、清算、収益性に与える影響を評価し、詳細なレポートをAaveガバナンスフォーラムに提出いたします。これらのレポートには、様々な市場シナリオにおけるパラメータの耐性予測が含まれます。
4. Aaveガバナンスフォーラム: 提案されるリスクパラメータ変更に関する全ての議論は、ガバナンスフォーラムで公開されます。ここでは、オンチェーンデータに基づいた分析結果や、専門家によるシミュレーション結果が共有され、コミュニティメンバーによる質疑応答や意見交換が行われます。

透明性向上への具体的な寄与

オンチェーンデータの活用は、Aave DAOの透明性確保に大きく貢献しております。

• 完全な情報公開: プロトコルの現在の状態（TVL, 借入総額、各資産のリスクパラメータ設定など）は、全てオンチェーンで公開されており、誰でも検証可能でございます。
• 意思決定プロセスの可視化: リスクパラメータの変更に関する全ての提案（AIP: Aave Improvement Proposal）は、その議論の経緯、データに基づいた分析レポート、コミュニティからのフィードバック、そして最終的な投票結果に至るまで、ガバナンスフォーラムとオンチェーン上で完全に公開されております。
• データの公平なアクセス: コミュニティメンバーは、専門的な分析ツールや公開されたダッシュボードを通じて、プロトコルのデータに公平にアクセスできます。これにより、特定の団体や個人が情報を独占することなく、全員がデータに基づいた議論に参加できる環境が提供されております。

意思決定プロセスへの具体的な影響

オンチェーンデータは、Aave DAOの意思決定プロセスにおいて中心的な役割を果たしております。

• データ駆動型提案の促進: 新たなリスクパラメータ変更の提案は、多くの場合、特定の市場イベント（例: 新規資産の上場、市場の急激な変動）や、プロトコル内のデータ分析（例: 利用率の異常な上昇、清算イベントの増加）によってトリガーされます。提案者は、これらのデータを用いて提案の必要性を論理的に裏付けます。
• 専門家によるリスク評価の基盤: Gauntlet Networkなどのリスク分析チームは、オンチェーンデータを用いてプロトコルのモデルを構築し、異なるパラメータ設定がプロトコルに与える影響を定量的に評価します。この評価結果は、コミュニティが提案の是非を判断する上で極めて重要な情報となります。
• 投票行動への影響: 提案がオンチェーン投票にかけられる前には、データに基づいたリスク分析レポートがコミュニティに共有されます。これにより、トークン保有者は自身の投票権を行使する際に、単なる感覚や主観ではなく、客観的なデータに基づいて意思決定を行うことが可能となります。データによって、特定のパラメータ変更がプロトコルに与える潜在的なリスクとリターンが明確に提示されるため、より洗練された議論と投票行動が促されます。

具体的な意思決定事例：stETHのリスクパラメータ調整

具体的な事例として、Aave V3におけるLido FinanceのラップドステーキングETH（stETH）のリスクパラメータ調整プロセスが挙げられます。

背景: stETHはETHにペッグされたリキッドステーキングトークンであり、Aaveプロトコルにおいて主要な担保資産の一つとして利用されておりました。しかし、特定の時期において、stETHとその基礎となるETHのペッグが一時的に乖離する現象（デペッグ）が発生し、プロトコルに対する潜在的なリスクが懸念されました。

オンチェーンデータ活用: Aaveのリスクチームとコミュニティは、stETH/ETHの価格オラクルデータ、Curve Finance上のstETH/ETHプールの流動性データ、Aaveプロトコル内でのstETHのLTV利用状況、そして清算イベントの履歴などのオンチェーンデータを詳細に分析いたしました。特に、デペッグの程度、流動性プールの深さ、および大規模な清算が発生した場合の市場インパクトに関するデータが重視されました。

意思決定プロセス: 1. データに基づいたリスク評価: Gauntlet NetworkやChaos Labsは、stETHのデペッグリスクと流動性枯渇リスクに関する詳細なオンチェーンデータ分析レポートをAaveガバナンスフォーラムに提出いたしました。これらのレポートでは、stETHのLTV比率や清算閾値の現状維持がプロトコルにもたらすリスクが定量的に示唆されました。 2. AIPの提案: データ分析結果に基づき、stETHのLTV比率の段階的な引き下げ、清算閾値の調整、および場合によっては借入の一時停止を提案するAIPが提起されました。提案には、具体的なパラメータ変更案と、それがプロトコルにもたらす影響に関するシミュレーション結果が添付されました。 3. コミュニティ議論と投票: フォーラムでの活発な議論の後、提案されたAIPはオンチェーン投票にかけられました。投票期間中も、コミュニティは提供されたオンチェーンデータと分析レポートを参照し、自身の投票行動を決定いたしました。 4. 結果: 大部分のコミュニティの賛同を得て、stETHのLTV比率の引き下げや清算閾値の調整が可決され、プロトコルに実装されました。この意思決定は、オンチェーンデータに基づいた客観的なリスク評価が、プロトコルの安定性を守る上で極めて重要であることを示しております。

この意思決定の詳細は、Aaveのガバナンスフォーラムの該当スレッドや、オンチェーンの投票結果を参照することで追跡可能でございます。

事例から得られる学術的な示唆や教訓

Aave DAOのリスクパラメータ調整におけるオンチェーンデータ活用事例は、学術的な視点からいくつかの重要な示唆を提供いたします。

1. 分散型ガバナンスにおける専門知識とデータ分析の統合: 複雑なDeFiプロトコルにおいて、オンチェーンデータに基づく専門的なリスク分析が、分散型ガバナンスの意思決定の質を高める上で不可欠であることを示唆いたします。これは、単なるトークン保有者の多数決ではなく、専門家の知見と客観的データが融合した、より洗練されたガバナンスモデルの可能性を示しております。
2. リアルタイムリスク管理の重要性: オンチェーンデータはリアルタイムの市場状況とプロトコル状態を反映するため、DeFiプロトコルは動的にリスクパラメータを調整し、予期せぬ市場イベントに対応できる柔軟性を持つ必要がございます。これは、従来の金融システムにおける静的なリスク評価モデルとは異なる、DeFi特有のリスク管理フレームワークの必要性を浮き彫りにします。
3. 透明性が意思決定の正当性を強化: 全てのデータ、分析、議論、投票結果がオンチェーンで公開されていることにより、意思決定プロセスの正当性と信頼性が高まります。これは、ガバナンスアクターの説明責任を強化し、コミュニティの信頼を維持する上で極めて重要でございます。
4. ガバナンスインセンティブ設計の課題: データに基づく意思決定は理想的である一方で、投票権を持つ多くのトークン保有者が常に詳細なリスク分析を理解し、投票に積極的に参加するとは限りません。専門家への委任、または分析結果の分かりやすい提示方法など、情報格差を埋め、参加を促すガバナンスインセンティブ設計のさらなる研究が求められます。

まとめ

Aave DAOにおけるオンチェーンデータに基づいたリスクパラメータ調整の事例は、分散型自律組織が直面する複雑な課題に対し、透明性、客観性、そして効率性をもって対応する具体的な方法を示しております。プロトコルの利用状況、市場データ、ガバナンス活動といった多岐にわたるオンチェーンデータを分析し、専門家の知見と組み合わせることで、Aave DAOはプロトコルの持続可能性を確保しつつ、そのガバナンスの信頼性を高めております。この事例は、今後のDeFiエコシステムにおけるオンチェーンデータ活用のさらなる深化と、より堅牢な分散型ガバナンスモデルの構築に向けた重要な示唆を与えるものと考えられます。