Compound DAOにおけるオンチェーンガバナンス投票データの分析：参加率、委任、および意思決定への影響
はじめに
本記事では、分散型金融（DeFi）プロトコルであるCompoundの分散型自律組織（DAO）、すなわちCompound DAOにおけるオンチェーンデータの活用事例として、ガバナンス投票データに焦点を当てて分析します。DAOにおける意思決定の透明性と効率性は重要な研究課題であり、オンチェーンに記録されるデータはその実態を解明するための貴重な情報源となります。Compound DAOは、プロトコルのアップグレードやパラメータ変更、資金管理など、重要な意思決定をオンチェーンガバナンス投票によって行っており、その過程で生成されるデータは豊富かつ公開されています。本記事では、これらのオンチェーンデータがどのように透明性を確保し、意思決定プロセスに影響を与えているのかを詳細に検討します。
Compound DAO ガバナンスの概要とオンチェーンデータ
Compound DAOにおけるガバナンスは、COMPトークン保有者またはその委任を受けたデリゲートによって行われます。重要な意思決定はCompound Improvement Proposal（CIP）として提案され、一定期間の議論を経て、COMPトークンを用いたオンチェーン投票が実施されます。このプロセスにおける主要なオンチェーンデータは以下の通りです。
- COMPトークン保有・委任データ: どのウォレットアドレスがどれだけのCOMPを保有しているか、そして誰にその投票権を委任しているか、または委任を受けているかに関するデータです。これはCOMPトークンのTransferイベントやDelegateイベントとしてオンチェーンに記録されます。
- ガバナンス提案データ: 提案がいつ作成されたか、その提案内容は何か（これは通常IPFSなどに格納されたドキュメントへのリンクとしてオンチェーンに記録され、提案のパラメータ変更など本体はスマートコントラクトの呼び出しとしてエンコードされます）、提案の状態（Pending, Active, Succeeded, Failedなど）に関するデータです。これはCompoundのGovernor BravoコントラクトにおけるProposalCreated, ProposalExecutedなどのイベントとして記録されます。
- ガバナンス投票データ: 各提案に対して、どのウォレットアドレスが（そして通常は委任された分も含め）どれだけのCOMPを投票権として使用し、賛成（For）、反対（Against）、棄権（Abstain）のいずれに投票したかに関するデータです。これはVoteCastイベントとしてオンチェーンに記録されます。また、提案が可決されるには、一定のクオラム（総投票権に対する賛成票の割合）と閾値（投じられた総票数に対する賛成票の割合）を満たす必要がありますが、これらの条件達成状況もオンチェーンデータの集計によって判断されます。
これらのデータはすべてイーサリアムブロックチェーン上に公開されており、Etherscanなどのブロックエクスプローラーでトランザクションやイベントログを追跡することで、誰でも参照・検証することが可能です。
データの収集・分析方法と透明性への寄与
Compound DAOのオンチェーンガバナンスデータは、主に以下の方法で収集・分析されます。
- ブロックエクスプローラーの利用: Etherscanなどのツールを用いて、Compoundガバナンスコントラクト（Governor Bravo）に関連するイベントログ（ProposalCreated, VoteCast, DelegateChangedなど）を直接参照します。これにより、個別の提案の作成者、投票者、投票内容、委任の変更履歴などを詳細に確認できます。
- オンチェーンデータ分析プラットフォームの利用: Dune AnalyticsやThe Graphのようなプラットフォームでは、Compoundガバナンスに関連するオンチェーンデータをSQLクエリなどを用いて集計・可視化するためのダッシュボードが多数公開されています。これにより、過去の提案における平均投票参加率、特定のウォレットアドレスの投票履歴、デリゲートごとの投票行動の傾向、クオラム達成状況の推移などを容易に分析することが可能です。
- Compound ガバナンスポータルの利用: Compoundが公式に提供するガバナンスポータルは、オンチェーンデータを集約し、各提案の状態、投票結果、投票参加者リストなどを分かりやすく表示しています。これは、一般ユーザーがガバナンス活動を把握するための主要なインターフェースですが、その背後にあるのはオンチェーンデータです。
これらのツールやプラットフォームの利用は、Compound DAOのガバナンスプロセスにおける透明性を飛躍的に向上させています。具体的には、以下の点が挙げられます。
- 完全な監査可能性: 誰が、いつ、どの提案に、どれだけの投票権を行使したかという全ての情報がオンチェーンに記録され、改ざん不可能であるため、ガバナンスプロセス全体が完全に監査可能です。
- リアルタイムな情報公開: 投票が行われると、その結果はほぼリアルタイムでオンチェーンに反映され、公開されます。これにより、投票期間中や終了直後に、誰でも投票状況を把握できます。
- データに基づく議論の活性化: 過去の投票率の低さ、特定のデリゲートへの投票権の集中、あるいはクオラム割れといったデータが公開されることで、コミュニティ内でガバナンスの改善に関する議論（例：投票インセンティブ、委任の促進、クオラム要件の見直しなど）が活発に行われる基盤となります。
意思決定プロセスへの具体的な影響
オンチェーンガバナンス投票データは、Compound DAOにおける意思決定プロセスに多方面から影響を与えています。
- 提案内容の形成: 過去の投票データ分析に基づき、コミュニティは次にどのような提案が可決されやすいか、あるいはどのような点が懸念事項となるかを予測・議論することがあります。例えば、ある種類のパラメータ変更提案が高い賛成率で可決される傾向がある場合、類似の提案が再度行われる可能性が高まります。逆に、投票率が低迷している場合、より多くのコミュニティメンバーの関心を引くための提案内容やプロモーション方法が検討されることがあります。
- デリゲート（委任先）の選定と責任: 委任データは、コミュニティにおける投票権の集中度合いや、主要なデリゲートが誰であるかを明確に示します。各デリゲートの過去の投票履歴（オンチェーンデータとして公開されている）は、彼らがコミュニティの利益を代表しているかを判断する材料となります。これにより、トークン保有者は自身の投票権を委任する相手を選択する際にデータに基づいた判断が可能となり、デリゲートは自身の投票行動に対する説明責任を負うことになります。
- 投票行動への影響: 投票期間中にリアルタイムで公開される途中経過データ（賛成票、反対票、クオラム達成度など）は、まだ投票していない参加者の行動に影響を与える可能性があります。例えば、クオラム達成が危ぶまれている場合に、投票を促す動きが強まることや、拮抗している状況で自身の投票が結果に影響を与える可能性を認識し、より慎重に投票を行うといった行動が見られることがあります。
- 具体的な意思決定事例:
- CIP-XX (例として挙げる架空の提案): プロトコルの特定アセットに対する担保率（Collateral Factor）を変更する提案。この提案に対する投票に際して、過去の担保率変更提案の投票率や結果、あるいは当該アセットの過去の価格変動や利用状況に関するオンチェーンデータ（Compoundプロトコルの利用状況データ）が議論の材料とされることがあります。最終的な投票結果（賛成票数、反対票数）がオンチェーンに記録され、設定された閾値とクオラム条件を満たしたかどうかが判定されます。その後のプロトコルのパラメータ変更は、投票結果に従いオンチェーンで自動実行（または承認後実行）されます。この一連のプロセスは全てオンチェーンデータとして追跡可能です。投票の詳細は、CompoundのガバナンスポータルやEtherscan上の該当するTxハッシュを参照することで確認できます。
- COMP配布に関する提案: プロトコルの利用者にCOMPを配布するメカニズムの変更に関する提案。このような提案では、過去のCOMP配布データ（オンチェーンのTransferデータ）や、現在のプロトコル利用状況データが分析され、新しい配布案の根拠や影響が議論されます。投票結果はオンチェーンに記録され、可決された場合はコントラクトのアップグレードやパラメータ変更がオンチェーンで行われます。
事例から得られる学術的な示唆や教訓
Compound DAOのオンチェーンガバナンス投票データの活用事例は、DAOのガバナンス研究においていくつかの重要な示唆を与えます。
- ガバナンス活動のデータ化と定量分析の可能性: 従来の組織における意思決定プロセスがしばしば不透明であるのに対し、DAOでは主要なガバナンス活動（投票、委任など）がオンチェーンデータとして詳細に記録されるため、ガバナンスの効率性、参加度、権力集中などを定量的に分析する道が開かれます。これは、組織行動論や政治学における集合的意思決定の研究に新たなデータソースを提供します。
- アカウンタビリティと透明性の関係: オンチェーンデータの透明性は、デリゲートや主要な意思決定主体のアカウンタビリティ（説明責任）を高める効果があると考えられます。彼らの行動が公開されることで、コミュニティによる評価や批判の対象となり得ます。これは、分散型システムにおけるガバナンスメカニズム設計の重要な考慮事項となります。
- データに基づくコミュニティ形成とインセンティブ設計: 投票率や参加者の分析は、コミュニティの活性度を示す指標となり得ます。これらのデータに基づき、より多くのメンバーをガバナンスに参加させるためのインセンティブ設計（例：投票者への報酬）や、情報提供の方法（例：データダッシュボードの改善）が検討される可能性があります。
- ガバナンス構造の進化: オンチェーンデータの分析から得られる知見は、Compoundのような主要なDAOがガバナンス構造自体を見直すきっかけとなることがあります（例：クオラム要件や提案提出閾値の変更など）。これは、分散型ガバナンスが実運用を通じてどのように進化していくかを観察する上で貴重な事例となります。
まとめ
Compound DAOにおけるオンチェーンガバナンス投票データの活用は、分散型自律組織における意思決定プロセスの透明性を確保し、データに基づいたコミュニティ内の議論や意思決定を促進する上で重要な役割を果たしています。COMPトークン保有・委任データ、提案データ、投票データといったオンチェーンに記録された情報は、ブロックエクスプローラーや分析ツールを通じて誰でも詳細に追跡・分析することが可能です。この高い透明性とデータの可用性は、DAOのガバナンス構造や参加者の行動を学術的に研究するための豊富なデータソースを提供しており、分散型システムのガバナンスにおける新たな知見をもたらす可能性を秘めています。今後のDAOの発展においても、オンチェーンデータの分析に基づいたガバナンスの設計と運用は、その持続可能性と効率性を高める上でますます重要になると考えられます。