以下はチャットGPTのプロ版にリサーチしてもらったアウトプットです。データを集めるためにはプレイヤーが多く必要となります。
＝＝＝ ・インプット
ブロックチェーンを活用したサービス構築に関してアイデアベースでまず記入するので実現可能性について可能かどうかをまず判断してください。
ブロラボオリジナルの暗号資産投資リスク可視化チェックリストを元に導入するかどうかの判断を検討していたリスクスコアに基づいてブロラボ本体またはユーザーが実際にブロックチェーンゲームやNFT投資を扱いそのデータを収集して信用スコアを刻んでいくという健全なプラットフォームの可視化サービスというのが概要です。
例としてリアルな口コミサービスのイメージでブロックチェーンの不正改竄ができない仕組みを最大限活用してレビュアーにも信用スコアがありサービス側にも信用スコアがあるという公平な仕組みをイメージしています。
このアイデアについて既存のサービスやSNSといったサービスから実現可能性について幅広く検討してください。
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了解しました。ブロラボオリジナルの信用スコア可視化プラットフォームの実現可能性について、類似の既存サービス、技術的な実現性、経済的・法的な制約、そしてユーザーの需要について調査を行います。
特に、ブロックチェーンゲームやNFT投資における信頼性向上の事例や、不正改竄防止のための技術的な工夫、成功している既存プロジェクトなども含めてまとめます。
調査が完了次第、結果を共有しますのでお待ちください。
ブロックチェーン上でユーザーの信用スコアを可視化・活用する試みは既にいくつか存在しています。例えば、Bloomは2017年に登場したEthereum上の分散型信用スコアプロトコルで、個人の身元証明と信用リスク評価をブロックチェーンで行い、銀行口座や従来の信用履歴を持たない人々でも信用評価を構築できるようにしました (What Problems Does Bloom Solve?)。また、中国発のOntologyブロックチェーンでは、ユーザーのデジタル資産情報や取引履歴から自己主権型の信用スコア「OScore」を生成する仕組みを提供しており、2020年にはそれを活用した初の信用ベースDeFiプラットフォームWingが開始されています (DeFiの制約を打破──信用スコアを活用したDeFiプラットフォーム「Wing」、オントロジー上でスタート | CoinDesk JAPAN（コインデスク・ジャパン）)。近年ではDeFi分野での信用スコアサービスが増えており、Credit DeFi Alliance (CreDA) は2021年にマルチチェーン上の取引データをAIで分析して個人の信用度を算出し、信用NFT（cNFT）として発行するサービスを開始しました (New DeFI platform CreDA looks to de-risk the world of) (New DeFI platform CreDA looks to de-risk the world of)。CreDAの信用スコアは提携するDeFiプラットフォームで低担保・無担保ローンの実行や、ユーザーへの優遇金利提供に使われています (New DeFI platform CreDA looks to de-risk the world of) (New DeFI platform CreDA looks to de-risk the world of)。また2022年にはRociFiがオンチェーン上の活動履歴に加えTwitterやGitHubアカウント連携など分散ID情報も組み合わせてNFCS（Non-Fungible Credit Score）を算出し、スコアを示すNFTを発行する仕組みを発表しました (RociFi Labs Raises $2.7M to Enable On-Chain Credit Scoring for DeFi) (RociFi Labs Raises $2.7M to Enable On-Chain Credit Scoring for DeFi)。RociFiではスコアに応じて無担保〜低担保ローンを提供しており、スコアはSoulboundトークン（譲渡不可NFT）として発行されます (RociFi Labs Raises $2.7M to Enable On-Chain Credit Scoring for DeFi)。さらにSpectral Financeは、Ethereum上のDeFi取引履歴（ローン返済履歴や清算履歴など）から独自のMACROスコアを算出し、分散型版FICOスコアとも言える信用指標を提供しています (Why we invested in Spectral, on-chain credit scoring for web3 — Samsung Next)。Spectralは2022年に約2,300万ドルの資金調達を行い、信頼できる信用分析インフラへのニーズを示しました (Why we invested in Spectral, on-chain credit scoring for web3 — Samsung Next)。これら以外にもNomisのようにウォレットの資産・取引状況から0〜100の評判スコアを計算しSoulboundトークンとして発行するサービスや (Nomis Protocol | Onchain Reputation and Decentralized Identity Protocol) (Nomis Protocol | Onchain Reputation and Decentralized Identity Protocol)、SteemitのようにSNS上の活動への評価をブロックチェーン上のスコアに反映する例も存在します（Steemitではユーザーの投稿へのアップボート数などに応じて信頼度スコアがブロックチェーン上に記録されます (Reputation Score 101 : What is Steemit Reputation Score, How is It ...)）。ただし、従来のSNSやレビューサイトの評価システム（例：eBayの評価やTwitterの認証バッジなど）は中央集権的であり、プラットフォーム運営側の裁量や改ざんリスクが付きまといます。ブロックチェーンベースの信用スコアは、評価データが改ざん不可能な台帳上に記録され透明性が高いため、中央管理者の恣意的な介入やデータ改竄の心配が少ない点が従来型との大きな違いです (The Role Of Reputation Systems In Building Trust In The NFT Market - GamesPad)。例えばNFTマーケット最大手のOpenSeaや分散型助成プラットフォームのGitcoinでも、ユーザーの過去の取引履歴に基づく評価システムを用いて不正な参加者を排除し、信頼できるユーザーを優遇するといった取り組みが行われています (The Role Of Reputation Systems In Building Trust In The NFT Market - GamesPad)。このように既存サービスとしてもいくつか前例があり、従来のSNSやレビューシステムに比べて「評価の持ち運びが可能」「透明性が高い」「改竄耐性がある」といった利点を持つ点でブロックチェーン活用の意義があるとされています。
ブロックチェーン上で信用スコアを構築・運用するための技術基盤は徐々に整いつつあります。スマートコントラクトを用いれば、ユーザーの取引履歴データからスコアを計算しトークン化することが可能であり、前述のCreDAやRociFi、Spectralなどは既にスコアをNFTとして発行する実装を行っています (Decentralized credit scores: How can blockchain tech change ratings) (RociFi Labs Raises $2.7M to Enable On-Chain Credit Scoring for DeFi)。特にEthereumをはじめとするスマートコントラクト対応ブロックチェーンが有力なプラットフォーム候補で、実際に多くのプロジェクトがEthereumメインネットやPolygon・Arbitrumなどのレイヤー2、あるいは独自チェーン上で開発されています（CreDAはEthereum L2上で動作しつつポルカドットやBSCなど複数チェーンのデータを扱い (Decentralized credit scores: How can blockchain tech change ratings)、WingはOntology上に構築 (DeFiの制約を打破──信用スコアを活用したDeFiプラットフォーム「Wing」、オントロジー上でスタート | CoinDesk JAPAN（コインデスク・ジャパン）)）。ブロックチェーンゲームやNFT分野での利用を想定する場合、手数料の低いチェーンや高スループットのチェーンを選ぶことが現実的でしょう。信用スコア算出のためには大量のユーザーデータ記録や頻繁な更新が必要になり得るため、Ethereumメインネットのように手数料コストが高い環境ではユーザー負担が増えすぎる可能性があります。そのためPolygonやSolanaといった安価でスケーラブルなチェーン、あるいはアプリケーション専用チェーン（AppChain）やL2の活用が適していると考えられます。技術的な課題としてしばしば指摘されるのが、不正なレビュー投稿やスコア操作を如何に防ぐかという点です。ブロックチェーン自体はデータ改ざん耐性が高く一度記録した評価を後から書き換えることは困難 (The Role Of Reputation Systems In Building Trust In The NFT Market - GamesPad)ですが、肝心の「入力データ」が不正であれば正確な信用評価はできません。例えば、ユーザーが複数の偽アカウント（Sybilアタック）を作成し、自作自演で互いに高評価を付け合うことで信用スコアを吊り上げる恐れがあります (The Role Of Reputation Systems In Building Trust In The NFT Market - GamesPad)。この対策として、分散型ID（DID）による本人性の保証や、一人一アカウントを確保する仕組み（例：身元確認や生体認証、あるいは証明書NFTの発行など）が重要になります。また、評価を行う際にトークンのステーキングや経済的コストを課すことで、偽評価を行う動機を削ぐことも考えられます。実際、分散型評価システムではPoWやPoSのような経済的担保や、信頼できるユーザーからの評価だけを反映するウェブ・オブ・トラスト方式などでSybil攻撃を緩和することが推奨されています (The Role Of Reputation Systems In Building Trust In The NFT Market - GamesPad)。加えて、AIや機械学習技術を活用して不自然な評価パターンを検知し排除する取り組みも進んでいます。CreDAやRociFiではユーザーのブロックチェーン上の行動履歴をAIで解析して信用スコアを算出していますが (Decentralized credit scores: How can blockchain tech change ratings) (RociFi Labs Raises $2.7M to Enable On-Chain Credit Scoring for DeFi)、同時に異常値検出やリスク予測にもAIを応用し、不正な自己取引によるスコア偽装などを見破ることが期待されています。また、ブロックチェーン上でプライバシーを確保しつつ信用情報を扱うために、ゼロ知識証明（ZKP）などの技術も注目されています (RociFi Labs Raises $2.7M to Enable On-Chain Credit Scoring for DeFi)。例えばRociFiではユーザーのTwitterアカウントやGitHub実績といったオフチェーン情報を直接公開するのではなく、ZKPを用いて「必要な属性を満たしている」ことだけを証明し、肝心の個人情報は明かさないよう工夫しています (RociFi Labs Raises $2.7M to Enable On-Chain Credit Scoring for DeFi)。これは、ユーザーのプライバシーを守りつつ信用に関わる実績を検証可能にする有効な手段です。このように技術面では、スマートコントラクトによるスコア算出・トークン化、DIDによる身元保証、ZKPによるプライバシー保護、AIによる不正検知など必要なピースは出揃いつつあり、概念実証も進んでいます。ただし、大規模に運用する際のスケーラビリティ（多数ユーザーのデータ処理）や、チェーン間で信用情報を共有するインターオペラビリティなど、解決すべき技術課題は残っています (The Role Of Reputation Systems In Building Trust In The NFT Market - GamesPad)。