ゼロ知識証明を用いたブロックチェーンおよび代替性のないトークンベースのアートワーク取引のための機械学習拡張協同ゲームフレームワーク

Summary

本研究は、MLをCoGTTフレームワークに統合することで、スマートシティ環境におけるNFTベースのデジタル資産取引を強化します。スマートコントラクトを用いてパブリックブロックチェーン上で実装され、ゼロ知識証明によって支えられるこのフレームワークは、公平性、適応性、透明性を向上させ、分散型システムに固有の実行コストを考慮しつつ84%の取引完了率を達成します。

Abstract

スマートシティの文脈において、非代替性トークン(NFT)は安全で分散化された取引を可能にすることでデジタルアート市場を変革しています。NFT取引が成長する中で、知能と適応力の取り入れが不可欠となり、機械学習(ML)の統合が不可欠となっています。しかし、既存のモデル、特に協同ゲーム理論(CoGTT)フレームワークは、すべての取引フェーズで機械学習を十分に活用していません。主な欠点には、リアルタイムの適応力の不足、最適でない交渉戦略、不十分な買い手・売り手マッチメイキングが含まれます。本研究は、MLを三段階のCoGTTフレームワーク(ML拡張ナイーブ取引、ミニマックス価格交渉、均衡ベース取引)に統合することで、意思決定と価格設定の向上を図ります。この手法は、スマートコントラクトを用いたパブリックブロックチェーンベースのシミュレーション環境内で、意思決定木、クラスタリング、強化学習(Q学習)などのMLアルゴリズムを適用します。このシミュレーションは、市場の動向とアーティストの信頼性の両方を反映したカスタマイズされたデータセットを使用します。このデータセットはNFTマーケットプレイスを模倣するために合成生成されており、制御された実験条件を維持しているため、変動の激しい現実市場への直接的な適用性は制限される可能性があります。ゼロ知識証明(ZKP)はプライバシーを守るために用いられます。ZKPはプライバシーを守るために用いられています。NFT価格推定と戦略的入札のためのMLモデルの比較分析は、予測アルゴリズムと強化学習の組み合わせの有効性を示しています。線形回帰モデルとランダムフォレストモデルはどちらもNFT価格を正確に推定し、ランダムフォレストの方がリアルタイム予測精度が高い(R² = 0.9920)。K-Meansクラスタリングは市場参加者を効果的にセグメント化し、ターゲットを絞った交渉を支援し、シルエットスコア0.8178を達成しています。Qラーニングとランダムフォレストを統合することで、推奨価格と実際の価格の差を最小化する動的な入札戦略が可能になります。離散アクションセット(減少、維持、増加)は解釈可能なリアルタイム入札調整をサポートします。これらの発見は、ML駆動のNFT取引システムがスマートシティにおけるスケーラブルでプライバシー遵守のデジタルマーケットプレイスを支援し、自動化されたデータ駆動型プロセスを通じて取引行動を市場の要求に合わせる可能性を示しています。

Introduction

ブロックチェーン技術と非代替性トークン(NFT)の融合は、特にスマートシティにおいて、デジタル資産の所有と取引モデルを変革的に導入しました。このような環境下で、デジタルアートワークトレーディングフレームワークはアーティストが自身の作品を収益化できるようにし、分散型インフラを通じてコレクターに検証可能な所有権を提供します。これは、透明性、トレーサビリティ、自動化といったスマートシティの目標とよく合致しています。高額な取引手数料、限られた相互運用性、不十分な著作権執行など、いくつかの要因がこれらのシステムの採用と拡張性を妨げています。

これらの問題を多角的に探求する基礎研究が増えています。Vujicicら¹ およびKumarら2は、分散型金融とNFT取引を支える革新的な契約メカニズムの技術的^{概要を提供しています。} Anteら³ 、Guanら4はNFTマーケットプレイスの経済的行動とユーザー体験^を調査し 、ステークホルダー間の変動性と戦略的行動を強調しています。デジタルアート以外の応用、例えば廃棄物管理⁵、安全なAI取引⁶、法的コンプライアンス⁷などは、分散型エコシステムにおけるNFTプラットフォームの多様性と拡大する有用性を示しています。

これらのプラットフォームを強化するための学際的なアプローチも登場しています。ゲーム理論は、Sunら^8、Gaoら9、Shaoら¹⁰の研究に見られるように、インセンティブ構造、所有権争い、規制遵守の解決に用いられてきました。これらの研究は、公平な行動と効率的な資源配分を促進するために、均衡基盤型および罰則駆動型モデルを設計しています。同時に、機械学習(ML)技術が導入され、NFTエコシステムにおける不正検出、価格予測、コンテンツ評価^{の向上に向け}られ、^{取引効率を}最適化するためのデータ駆動型戦略^{を提供しています。}最近の研究では、ディープラーニングや視覚的特徴を用いてNFT価格予測を探求し始めています。SeyhanとSefer¹³は、一次および二次NFT販売価格の両方を予測するディープラーニングモデルを提案し、ベースラインモデルよりも精度が向上していることを示しました。同様に、PalaとSefer¹⁴は画像ベースのNFT属性に関する転移学習を用いて販売特性を予測し、価格決定における視覚的特徴の重要性を強調しました。これらの研究は代替データモダリティを重視することで私たちのアプローチを補完し、一方で私たちのフレームワークは機械学習とゲーム理論的交渉を統合し、動的かつ適応型取引を実現しています。

最近の文献は、ブロックチェーンやNFT技術がデジタルエコシステムの安全確保や市場の動態を再構築する上で大きな影響を与えていることを強調しています。ブロックチェーンの統合は、特にゲームや仮想経済において、デジタルプラットフォームにおける資産の安全性、詐欺防止、分散型所有権を強化します¹⁵。同時に、NFT駆動の暗号美学や分散型アート市場は、芸術的価値、所有権、文化的生産を再形成する複雑な社会技術的相互作用を明らかにしています¹⁶。一方、実証研究によればNFTの価格設定は主に希少性、クリエイターの評判、市場のダイナミクスによって支配されていると示されています¹⁸。定量的およびネットワークベースの分析は、戦略的最適化と構造化されたインタラクションネットワークが分散型マーケットプレイスおよび関連システムにおける経済的成果、安定性、成功パターンに大きな影響を与えることをさらに示しています(^19,20)。

これらの進歩にもかかわらず、現在のNFT取引フレームワーク、特に協同ゲーム理論取引(CoGTT)に基づくものは、適応力や意思決定能力に限界が残っています。 図1 は提案されたML拡張協同ゲーム理論取引(CoGTT)フレームワークのアーキテクチャ図を示しています。既存のモデルは主に静的であり、複雑で動的な市場状況やユーザー行動を考慮しないヒューリスティックやルールベースの戦略に頼っていることが多いです。その結果、取引は非効率的で、価格戦略が不十分で、取引の公平性が限られています。

本研究は、これらの制約に対処するために分散型デジタル資産取引プラットフォーム向けの機械学習拡張CoGTTフレームワークを提案します。ML拡張素朴取引、ミニマックス価格交渉、均衡ベース取引の3つの段階に構造化されており、このフレームワークは監督学習、教師なし学習、強化学習技術を活用して市場分析、戦略的交渉、均衡発見の向上を目指しています。具体的には、分類モデル(例:意思決定木)、クラスタリングアルゴリズム(例:K-平均)、動的学習手法(例:Q-学習)が、取引マッチング、価格設定、交渉戦略の最適化に用いられます。

このML拡張アーキテクチャはスマートコントラクト対応のブロックチェーンプラットフォーム(ここではEthereumブロックチェーン)上で展開され、分散型で透明性があり自律的な取引実行を保証します。ユーザーデータを保護し機密性を維持するために、ZKPは統合されており、機密情報を漏らさずに暗号学的に安全な取引検証を可能にします。ML駆動の洞察はスマートコントラクトの論理に直接影響を与え、予測価格やリアルタイムの市場動向に対応する適応的な閾値を埋め込みます。

まとめると、本研究は、ガス料金および導入コスト計算表を表 1に示 し、NFT取引システムの効率(表 2 および 表3に反映)、信頼性、適応性を大幅に向上させる、スケーラブルでプライバシー保護かつインテリジェントな取引フレームワークをパブリックブロックチェーン上に展開します。機械学習とゲーム理論論理、ブロックチェーンインフラを密接に統合することで、提案されたソリューションはスマートシティの目標に沿い、安全で公正かつユーザーを含むデジタル資産交換プラットフォームを提供します。

本研究は、機械学習と協調ゲーム理論取引(CoGTT)を統合したハイブリッドフレームワークを提案し、NFTベースのデジタルアート市場における価格設定、交渉、意思決定を支援します。予測モデルはスマートコントラクトと組み合わせられ、取引環境におけるプロセス自動化、公平性、セキュリティを強化します。プライバシーとコンプライアンス要件に対応するため、価格マッチング、所有権検証、真正性検証にZKPが用いられています。このフレームワークは、機械学習支援によるナイーブ取引、ミニマックス価格交渉、均衡ベースの取引からなる三段階構造を採用しており、スケーラブルなNFTマーケットプレイスの運営に協調的なアプローチを提供します。

表4の比較分析 8,9,10,13,14,21,22,23,24,25,26,27,28,29,30,31,32, 33,34,35,36,37,38は、デジタル市場、IoTセキュリティ、エネルギーシステムなどの分散型領域におけるブロックチェーン、NFT、機械学習、ゲーム理論モデルの統合を強調しています。これまでの研究では、高度な学習モデルとブロックチェーンメカニズムを組み合わせることで、価格の精度、セキュリティ、透明性、均衡最適化が向上することが示されています。実証的および分析的な証拠は、ハイブリッドMLとブロックチェーンのフレームワークを通じて、効率の向上、不正防止、コスト削減、公正なインセンティブ配分の成果を示しています。

Protocol

ブロックチェーンベースのNFTアートワーク取引のフレームワークは、スマートコントラクト、プライバシー保護メカニズム、ゲーム理論的モデリング、機械学習アルゴリズム、強化学習、ガスコスト評価を統合した多層プロトコルとして構成されています。

このプロセスは、参加者登録、資産リスト、注文提出、取引実行などのコア機能を定義したスマートコントラクトの開発から始まります。これらの契約により、ユーザーのオンボーディング、資産登録、安全な注文処理が可能になります。正確性と効率性を評価するために、契約ロジックをテストし、異なるトランザクション速度設定で実行コストを記録しました。

ZKPは、機密情報を開示せずに作品の真正性を検証するために組み込まれています。各トランザクションはオンチェーンチェックとZKP検証による二重検証を受け、機密性とデータの完全性が保証されています。モジュラー型ZKP設計はメインのスマートコントラクトとは独立して機能し、統合と大規模展開の支援を可能にします。証明生成および検証遅延を評価し、実現可能性を評価しました。

ウェブベースのインターフェースは汎用フレームワークを用いて実装されました。インターフェースにはランディングページ、アーティストダッシュボード、取引プラットフォームなどのモジュールが含まれています。ウォレットベースの認証によりトランザクション署名が可能になり、アップロードやミント機能によりアーティストはデジタル作品のトークン化が可能です。

市場設計レベルでは、協同ゲーム理論取引(CoGTT)モデルは構造化された三段階交渉メカニズムを採用しています。第1段階では、提出された入札とアスクに基づいて直接価格マッチングが行われます。マッチしない参加者は第2フェーズに進み、交渉による最小最大価格戦略(中間点評価法を含む)を用います。合意に至らなければ、取引は第3段階に進み、ナッシュ均衡原則を適用し、均衡収束価格に達するまで反復交渉が続きます。これらのフェーズはモジュラーアルゴリズムとして実装されています:ナイーブマッチング(アルゴリズム1)、中間点ブローカーリング(アルゴリズム2)、ナッシュ均衡取引(アルゴリズム3)、そして統合ワークフロー(アルゴリズム4)。

機械学習モデルは意思決定支援のために取引プロセスに統合されています。入札、アスク、取引量、過去の価格データ、評判スコアなどの市場特徴が予測モデリングに利用されます。線形回帰(アルゴリズム5)は公正価格を推定し、パフォーマンスは平均二乗誤差(MSE)を用いて評価されます。K-meansクラスタリング(アルゴリズム6)は、特徴正規化とPCAに基づく次元削減を用いて、ユーザーをシルエットスコアで評価するクラスタに分割します。ランダムフォレスト(アルゴリズム7)は、MSEおよび^R2の両方で検証された追加の価格予測を提供します。統合的アルゴリズム(アルゴリズム8)は、回帰分析、クラスタリング、ランダムフォレスト出力を組み合わせ、適応型取引のための動的な意思決定フローを形成します。

Q学習による強化学習を適用し、入札戦略の最適化に活用します。状態空間は現在の価格水準と入札値によって定義され、アクションには増減、減少、保持が含まれます。Qエージェントはランダムフォレスト予測からのフィードバックを用いて学習され、価格誤差を減らし参加者の有用性を高めるポリシーを学習します。均衡に整合した方針に収束するまでシミュレーションが行われ、出力はシミュレーションされた取引環境で検証されます。

各契約関数のガス消費量は体系的に記録され、取引コストは異なる速度設定で計算されます。例えば、registerArtist()関数は90,123単位のガスを消費し、対応するコストは市場のETH価格と照らしてベンチマークされました。これらの評価はコストと実行効率のトレードオフを特定します。

フレームワークのパフォーマンスは複数の指標を用いて評価されました。線形回帰ではMSEが4.54×10⁻²⁸となり、K-Meansクラスタリングではシルエットスコアが0.8178となりました。ランダムフォレストではMSEが0.1311、^R2 が0.9920でした。Q学習出力は、異なる価格条件下で収束性および均衡整合性を評価しました。これらの結果は、ブロックチェーンベースの市場環境下でのNFTアートワーク取引を支援する提案アプローチの実現可能性を示しています。

デジタルアート取引のための提案協同ゲーム理論取引(CoGTT)フレームワーク

革新的なハイブリッドアプローチである協同ゲーム理論取引(CoGTT)フレームワークは、ゲーム理論的NFT取引アプローチと追加の価格メカニズム、ナッシュ均衡を組み合わせてNFT市場の効率性と調整を向上させます。提案されたアプローチは、スマートコントラクト対応のブロックチェーンプラットフォームに基づいて構築されています。このアプローチは高度な暗号技術とZKPを活用し、安全かつプライベートな取引検証を実現します。ZKPは、買い手や売り手に関する機密情報を開示せずに所有権や取引の詳細を検証することを可能にします。

この提案されたアプローチは、分散型マーケットプレイス内でクリエイター、バイヤー、中間ブローカー間の戦略的なやり取りを導入します。このモデルは、競争と協力のダイナミクスを考慮しつつ、すべての参加者にインセンティブをバランスよくバランスさせ、取引成果を最適化することを目指しています。提案された枠組みは主にナイーブビッド・アスクマッチング、中間点ベースの交渉、ナッシュ均衡ベースの決済に焦点を当てていますが、セカンドプライスオークションなどの他の手法も存在し、NFT市場でも重要性を保っています。デジタルアート作品取引では、オークショニアは以下の手法で取引価格を決定します。

消費者入札価格:価格は買い手の最高入札に基づいて直接設定されます。この方法は、購入者が作品に対して支払う最大価値を反映し、競争入札を促進します。

平均価格法:価格は買い手の提示価格と売り手の希望価格の中間点として計算され、均衡を形成します。この均衡価格計算:

平衡(Erice)=_D.R.A.R.+_D.B.Rice。

このアプローチは、買い手と売り手の双方の利益をバランスさせ、公正で双方が合意できる取引を実現することを目指しています。これらの手法は価格戦略に柔軟性を提供し、デジタルアート作品取引エコシステムの多様な好みや市場動態に対応しています。

3フェーズゲーム理論に基づく協同取引モデル

このセクションでは、デジタルアート向けに設計された革新的な3段階ゲーム理論に基づく協同取引アプローチを紹介します。この手法は、入札価格とアスク価格の両方を動的に調整し、取引効率と公平性を最適化します。表 2 および 表3に示されているように、ブローカーによって促進されています。分散型NFT市場における公平性、効率性、収益性の向上を目指し、クリエイターとアート作品購入者の利益のバランスを取ることを目指しています。 図2 は、デジタルアート作品向けの提案された3フェーズ取引システムモデルを示しており、詳細なアルゴリズムはアルゴリズム4に記載されています。提案されたCoGTTフレームワークは、デジタルアート作品取引プロセスを3段階で効率的に完了させます:a) 売り値および入札価格に基づく素朴な取引、b) 交渉された最小最大価格に基づく取引、c) ナッシュ均衡法を用いた取引。第1段階では、クリエイターとバイヤーからの初期情報に基づいてナイーブ取引が開始されます。第2段階は、売り手と買い手の間で交渉された未取引リクエストの最小限価格に基づいて取引を行うことを指します。最後に、第3段階ではナッシュ均衡法を用いて取引プロセスを最終決定します。

第一段階 - 売り込み価格と入札価格に関するナイーブトレード:

第1段階では、デジタルアート作品のクリエイター(提供者)が希望価格と最低販売価格に基づいて昇順に整理されます。同様に、買い手(消費者)は提出した入札価格と最高入札価格に応じて昇順に並べられます。クリエイターの最低希望価格と購入者の最高入札価格は機密扱いにされています。その後、協力的なアプローチで買い手とクリエイターをマッチングし、買い手の入札価格とクリエイターの希望価格が一致する形で作品の配分を促進します。この配分は、合算価格が買い手の入札範囲内であれば、1人または複数のクリエイターが関与する場合があります。価格制約によりこの段階で作品を確保できなかった買い手は、第2段階に進みます。取引アプローチの詳細はアルゴリズム1にまとめられています。

第二段階 - 交渉された最小限値での取引

第2段階では、マッチしない買い手からの要望に対応し、デジタルアートクリエイターからの最低希望価格と購入者からの最高入札価格を活用して取引プロセスを完了させます。この取引手法では、中間値、日中中間点値、市場均衡など様々な手法を用いて、取引効率を高める中間値を求めます。これらの中間点アプローチの詳細は以下の小節で論じられています。取引アプローチの詳細はアルゴリズム2に記載されています。

ミドルバリュー:クリエイターとバイヤーの間の中間価値を見つけるためのブローカー方式で、シンプルなミドルバリューアプローチを取り入れます。例えば、デジタルアートの入札価格が50で、売り込み価格が52の場合、入札価格と売値価格を平均して中間値を求めることができます。

日中中間点価格:インコーポレイテッド・ブローカー方式は、同じ種類のアートの最低取引価格と最大価格をマークし、以下の式で中間値を算出します:(日の現在の高値+日の現在の安値)/2。この中間値が、中価格がアートクリエイターの最低希望価格より高く、買い手の最高入札価格より低い場合に取引価格として設定されます。

市場均衡:中間価格は市場の均衡を示す重要な指標です。これは、アートクリエイター(希望価格)と買い手(入札価格)が資産に対して一致する価格を反映しています。この値は、最高入札価格と最低売り価格を平均して算出され、極端な買い値や売り値の影響を受けない現在の市場価値を公正に反映します。この式は以下の3つの方程式で示されます。

 

第三段階 - ナッシュ均衡法に基づく取引

第三段階では、未取引のリクエストの拡張情報、例えばクリエイターからの最低希望価格や買い手の最大入札価格を両者に明かし、買い手の入札価格が自分たちが受け入れる限り高く、クリエイターのアスク価格が受け入れられる最低価格という均衡点に合意します。取引アプローチの詳細はアルゴリズム3に示されています。

フレームワークの第1および第2段階では、機密保持とインセンティブの整合性が用いられ、価格の戦略的な誤報告を抑制します。買い手の最大支払い意欲とクリエイターの最低許容価格は割り当て時に機密価値として維持され、過小報告や過大申告による操作の機会が制限されます。マッチング決定は明示的な開示ではなくレンジ(最低アスク価格と最高値値)に依存するため、価格の誤報告はフェーズ1やフェーズ2の割り当てから除外される可能性を高め、取引機会を減少させます。さらに、以前の取引が失敗した場合、プロトコルはナッシュ均衡に基づく第3フェーズに進みます。この段階では、反復的な調整により参加者の真の評価をより正確に反映する結果の収束が生まれます。この進展は、初期段階での誤報告を抑制しています。なぜなら、操作の失敗は実行を遅らせるだけで、最終的には取引成功のために評価額の真実開示が必要になるからです。

機械学習(ML)アルゴリズムの出力は孤立した予測として扱われるのではなく、価格設定、交渉、均衡発見を導くために三段階協同ゲーム理論取引(CoGTT)フレームワークに積極的に組み込まれています。接続は現在次のように説明されています。

フェーズ1-線形回帰を用いたナイーブ取引:線形回帰モデルは、過去のトレンドに対してビッドとアスクの特性を平均して公正な価格ベンチマークを生成します。この予測された公正価格は、買い手の提出入札とクリエイターの希望価格の両方と比較されます。いずれかの当事者が予測された公正価格から大きく逸脱した値を報告すると、配分の優先順位が下がり、誤報告のインセンティブが減少します。したがって、回帰出力はどの取引が直接配分に適しているかをフィルタリングする仕組みとして機能します。

フェーズ2 - ランダムフォレストを用いた最小最大交渉:ランダムフォレストモデルは、ビッドアスクスプレッド、取引量、評判スコアを取り入れることで動的価格推定を洗練させます。これらの予測は、中間値に基づく交渉手法(中間価値、日中中間点、市場均衡)の調整に直接用いられます。例えば、中間価格を計算する際、ランダムフォレスト予測を補正因子として適用し、交渉値が市場の行動と整合していることを保証します。この統合により、ブローカーの成果が恣意的な算術的中間点ではなく、学習された市場パターンに根ざしていることが保証されます。

フェーズ3 - K-meansクラスタリングを用いた均衡ベース取引:この段階で、買い手と売り手の参加者はまず行動特徴(ビッド/アスクの攻撃性、評判、過去の活動)に基づいてクラスタに分割されます。このセグメンテーションにより、比較可能な参加者間で均衡交渉が行われ、ボラティリティを抑え公平性が向上します。クラスタの割り当ては、均衡発見においてどの価格が考慮されるかのグループレベルの制約として機能します。

強化学習(Q-learning)統合:Q-ラーニングはランダムフォレスト予測を基に動的入札戦略を最適化します。エージェントが入札を調整するたびに(下げ、保持、または上げ)、報酬シグナルはランダムフォレスト予測の公正価格に対して計算されます。複数のエピソードを通じて、Qエージェントは価格誤差を最小化し効用を最大化するポリシーを学び、これらのポリシーはフェーズ3均衡取引で直接実行されます。実際には、均衡発見時の買い手の入札調整は、トレーニングシミュレーションで最適化・検証された戦略に基づいています。

これらのメカニズムを合わせることで、MLの出力がCoGTTフェーズと密接に連携した意思決定支援エンジンとして機能していることが示されています。線形回帰は現実的な初期配分を強制し、ランダムフォレストは交渉を実証的な市場行動に根拠づけ、均衡過程のクラスタリング構造を、強化学習は適応戦略の洗練を推進します。アルゴリズム予測を運用上の意思決定ポイントに明示的にリンクさせることで、このフレームワークは取引が自動化されるだけでなく、市場適応型インテリジェンスによっても情報提供されることを保証します。

データセット、特徴、再現性フレームワーク

データセットの定義と動機付け

NFTおよびデジタル資産取引環境は、買い手入札価格、売り手アスク価格、過去の取引価格、取引量、参加者の評判など、複数の市場および参加者属性によって特徴づけられます。公開されているNFTデータセットはこれらすべての属性を同時に提供していないため、本研究は合成生成されたデータセットを用いて、現実的な市場行動を維持しつつ制御されたプロトコル検証を可能にします。データセットのサイズは、実験シナリオやモデル要件に応じて100から1000トランザクションの範囲です。

各データセットのレコードは、ビッド、アスク、ヒストリカルプライス、ボリューム、レピュテーション、公正価格で構成されており、公正価格はビッド値とアスク値の算術平均として定義されます。

合成データ生成プロセス:

買い手の入札は、小規模実験では[90, 110]、大規模シミュレーションでは[100, 100]といった範囲を用いて、有界一様分布からサンプリングされます。売り手のアスク価格は、対応するビッドに正の確率オフセットを加えることで生成され、現実的なビッド・アスク・スプレッドをモデル化します。過去の価格は、市場のボラティリティをシミュレートするために付加的ノイズを用いて入札価値を中心とした正規分布から抽出されます。トランザクションボリュームはあらかじめ定義された範囲内の整数値(例:[1, 10]または[100, 1000])で生成され、参加者の評判スコアは[0, 1](正規化された信頼スコア)または[0, 5](星評価表現)の均一分布からサンプリングされます。すべての実験は固定ランダムシード(numpy.random.seed(42))を使用して、決定論的かつ再現可能なデータセット再構築を確保しています。

データ方式、保存、アクセス

すべてのデータセットはCSV形式で保存され、固定された6列スキーマ(入札、売値、historical_price、ボリューム、評判、fair_price)で表されます。特に指定がない限り、各CSVファイルには通常約1,000件のレコードが含まれています。分散型再現性のために、データセットファイルはIPFSにアップロードされ、対応するコンテンツ識別子(CID)はスマートコントラクトアドレスとともに設定ファイルに記録されます。この設計により、中央集権的なストレージに依存せずに同一のデータセットを独立して取得できます。

データセットの準備と分割

データセットは、random_state=42のtrain_test_split 40/42で実装された80/20のトレーニング–テスト分割でトレーニングとテストのサブセットに分割されます。ランダムフォレストのハイパーパラメータチューニングでは5重クロス検証が適用され、必要に応じてクラスタリングやPCAベースのワークフローではStandardScaler()を用いた特徴スケーリングが適用されます。

機械学習モデルとパラメータ化

すべての機械学習モデルは、再現性を確保するために固定設定の確立されたライブラリを用いて実装されています。パラメータと値の完全な要約は付随する表に示されています。線形回帰(LR)は、入札、売り値、過去の価格、出来高、評判を入力にし、公正価格を目標変数とした最小二乗推定量を用います。パフォーマンスは平均二乗誤差(MSE)を用いて評価されます。K平均クラスタリングは、拡大解釈された特徴部分集合に適用され、主成分解析(PCA)を用いて2つの成分が90%以上の分散を捉えて縮小できます。クラスターの数は肘とシルエットの基準を用いて2〜3の範囲で選ばれます。ランダムフォレスト回帰(RF)は、100〜200本の木、深度および分割パラメータを5重クロス検証で調整した非線形価格推定に用いられます。モデル性能はMSEとR²を用いて評価されます。Q-ラーニングは、31の離散化価格状態、3つの入札調整アクション、固定学習パラメータ(α = 0.1、γ = 0.9、ε = 0.1)を備えた表形式強化学習アプローチとして実装されています。収束はエピソード報酬の安定化によって評価されます。計算的には、線形回帰とK-平均は最大10³ サンプルまでのデータセットで数秒で完了し、ランダムフォレストの訓練はスケールによって数秒から数分で処理され、Q学習は低次元状態空間のため効率的に収束します。

ブロックチェーンの実行、プライバシー、コストログ

スマートコントラクトの展開と実行

取引ロジックをエンコードするスマートコントラクトはSolidity(pragma ^0.8.20)で書かれ、コンパイラ最適化が有効(200回)され、標準化された開発フレームワークを用いてSepoliaテストネットワークに展開されています。ウォレットベースのトランザクション署名は、RPCエンドポイントを介して接続されたブラウザベースのウォレットを通じて行われます。契約展開およびトランザクション機能のガス使用量は自動的に記録され、実行コストは同時期のETH/USD換算率で計算されます。

ゼロ知識証明積分

プライバシー保護の検証は、回線コンパイル、信頼設定、証明生成、オンチェーン検証を含むZK-SNARKパイプラインを通じて実装されています。プルーフはオフチェーンで生成され、メインの取引契約と併用された専用の検証者コントラクトを用いてオンチェーンで検証されます。これにより、所有権や取引の正確性を検証しながら、参加者の機密データを明かさずに済みます。

ソフトウェア環境と実行ワークフロー

すべての実験は、固定ハードウェア構成の64ビットLinuxシステム上で実施されます。機械学習のワークフローはPython環境で実行されますが、ブロックチェーン開発やフロントエンドのインタラクションは、固定されたフレームワークバージョンを持つJavaScriptベースのスタックに依存しています。フロントエンドアプリケーションはパッケージマネージャーを使って構築・提供され、スマートコントラクトは標準化された開発フレームワークでコンパイル・デプロイされ、ZKP検証はトランザクション実行フローに統合されています。

正確なソフトウェアバージョン、コンパイラフラグ、ウォレット設定、IPFSのピンニングポリシー、実行コマンド、そしてCIDの例が再現性ファイルに記載され、独立したレプリケーションを容易にします。

運用成果と完了率

展開されたプロトコルの堅牢性は、その実行統計に反映されています。コアとなるスマートコントラクト機能は高い完了率を達成しており、すべての取引操作で全体の成功率は84%です。詳細な関数レベルの実行回数と完了率は対応する結果表で報告されます。

アルゴリズム

本節では、ブローカーを用いて制作者から利用可能なアートユニットとその希望価格、さらにユーザーから必要なユニットや入札価格を集める三段階の協力ゲーム理論デジタルアートワークのフレームワークを紹介します。提案されたアプローチに基づき、ブローカーはクリエイターとユーザー間の取引を仲介します。取引プロセスは3つの明確な段階で展開します。第1段階では、アルゴリズム1で示されたように、スクソード価格とビッド価格にナイーブトレーディングアルゴリズムが適用されます。第2段階では、アルゴリズム2で提示された最小最大価格交渉ベースの取引アルゴリズムを導入します。最後に、第3フェーズではナッシュ均衡ベースの取引アルゴリズム(アルゴリズム3で詳述)が用いられ、アルゴリズム4は3つのアルゴリズムすべてを統合し、包括的な三段階協同ゲーム理論的デジタルアート取引アプローチを導入します。アルゴリズム5は公正価格予測のための線形回帰を示します。アルゴリズム6は買い手/売り手グループ化のためのK-Meansクラスタリングを示しています。アルゴリズム7はリアルタイム交渉における価格予測のためのランダムフォレストを示します。アルゴリズム8は機械学習ベースのNFT取引アルゴリズムの流れを示しています。アルゴリズム5–8はアルゴリズム8の一部です。

提案されたフレームワークは、NFTベースのデジタルアート取引を体系的に処理するための三段階の協同ゲーム理論取引(CoGTT)メカニズムを実装しています。第1段階では、アルゴリズム1で形式化された直接入札・売買マッチングを用いてナイーブ取引が行われます。買い手は入札価格の下位順で、売り手は希望価格の上昇順で注文されるため、買い手の予算制約内で作品の連続配分が可能になります。この段階で取引を完了できない買い手は第2フェーズに転送され、そこでアルゴリズム2を用いて交渉された最小限価格が適用されます。この段階では、売り手の最低希望価格と買い手の最高入札価格の間の中間価格を計算し、市場需要やリアルタイム取引指標を用いてさらに調整されます。取引は、交渉価格が許容されるビッドアスクレンジ内にある場合にのみ実行されます。未解決の取引については、フレームワークは第3フェーズに進み、アルゴリズム3を用いてナッシュ均衡ベースの取引を適用します。ここでは、参加者ユーティリティに基づく反復的な価格調整が安定した均衡価格に収束し、合理的な決済を保証します。これら3つの段階は、アルゴリズム4で定義された統一意思決定ワークフローの中で調整されており、直接マッチング、ブローカー、均衡解決を単一の取引パイプラインに統合します。

価格の正確さ、適応性、戦略的意思決定を高めるために、CoGTTフレームワークには複数の機械学習モデルが搭載されています。アルゴリズム5は線形回帰を適用し、観測可能な市場特徴を用いて基準的な公正価格を推定し、初期取引評価時の解釈可能なフィルタリング機構として機能します。リアルタイム交渉のために、アルゴリズム7はランダムフォレスト回帰計を用いて、ビッド・アスク・スプレッド、過去価格、出来高、参加者評判に影響される非線形価格パターンを捉えます。参加者の行動はさらにアルゴリズム6を用いて構造化され、これはPCAに基づく次元削減を用いたK-Meansクラスタリングを適用し、買い手と売り手を行動的に類似したクラスタに分け、均衡交渉時の安定性を向上させます。これらのモデルはアルゴリズム8で説明される統一されたML駆動型取引ワークフローに統合されており、線形回帰はフェーズ1のフィルタリングをサポートし、ランダムフォレストはフェーズ2の交渉価格を精緻化し、クラスタリングはフェーズ3の参加者グループ化に情報を提供し、強化学習はナッシュ均衡に向けた入札調整を最適化します。これらのアルゴリズムを組み合わせることで、提案されたフレームワークは理論的に根拠があるだけでなく、適応的でデータ駆動型で、動的なNFTマーケットプレイス環境に適したものとなっています。すべてのアルゴリズムは 補足ファイル1に記載されています。

Results

提案されているブロックチェーンベースのデジタルアートワーク取引アプローチは、ZKPを活用しています。各取引手法はスマートコントラクトにカプセル化されており、アートクリエイター登録、ユーザー登録、取引メカニズムなどの重要な機能が専用の契約機能として定義されています。シミュレーションで使用されるブロックチェーンプラットフォームの環境パラメータは 表1に示されています。

一貫性を維持するため、すべての取引方法は標準化されたパブリックブロックチェーンのパラメータと登録プロセスを遵守しています。ZKPは、機密データの機密性を保ちつつ、作品の所有権を検証することでセキュリティを強化します。提案されたフロントエンドのアプローチは、Next.jsを用いて開発され、ランディングページとユーザープロフィールページを備えています。主要なスマートコントラクト機能にはRegisterArtist()、RegisterUser()、SellOrderRequest()、BuyOrderRequest()、Tr...

Discussion

本研究は、NFTベースのデジタルアート市場向けに機械学習を活用した協同ゲーム理論取引(CoGTT)フレームワークを提案し、価格の精度、戦略的交渉、意思決定の効率性を向上させることを目的としています。このアプローチは、Decision Trees、K-Means、Q-learningなどの監督型、非教師型、強化学習モデルをスマートコントラクト対応のブロックチェーンプラットフォーム上で統合し、分散型で透明性のある適応型取引を可能にします。ML拡張ナイーブ取引、ミニマックス価格交渉、均衡ベース取引の3段階構造が導入され、動的な市場行動分析と取引最適化を可能にします。さらに、プライバシー保護、安全かつ検証可能な取引を確保するためにZKPも組み込まれています。このハイブリッドフレームワークは、デジタル資産取引所における信頼、公平性、スケーラビリティを高めることでスマートシティの目標に沿ったものです²⁶。

この研究は、機械学習、ゲーム理論、ブロックチェーン技術を統合した新しい学...

Materials

List of materials used in this article

Name	Company	Catalog Number	Comments
ハードハット(ブロックチェーン開発フレームワーク)	ヘルメット	v2.19.1	https://hardhat.org
MetaMask(ウォレット拡張機能)	MetaMask	v11.10.0	https://metamask.io
Next.js	Next.js	v14.1.0	https://nextjs.org
Node.js	Node.js	v20.11.1	https://nodejs.org
NVIDIA RTX 3060	NVIDIA	https://www.nvidia.com/	Intel Core i7-12700H
ピニャータ	Pinata.cloud	v2.1.0	https://www.pinata.cloud
ピンの方針	Pinata.cloud	—	https://docs.pinata.cloud
反応してください	反応してください	v18.2.0	https://react.dev
リミックス	リミックス	v0.31.0	https://remix.ethereum.org
Solidity(コンパイラ言語)	ソリディティ	v0.8.20	https://soliditylang.org
Ubuntu	Ubuntu	22.04 LTS	https://ubuntu.com