NFTの「希少性」は価格に影響を及ぼすのか？
人々は珍しい物や独特な経験により高い価値を与える傾向があります。
よって“レア”なNFTがさらに高い価格で売却されるのは驚くべきことではありませんが、希少性が価格にどれだけ影響を及ぼすのか数量化することも重要な指標となります。
特にブルーチップNFTの価値は以下の項目の影響を多く受けます。
第一に、アイテムの希少性（コレクション当たり発行数量）です。
第二に、他のNFTと比較したときに、そのコレクションだけが持つ魅力です。
希少性は誇示欲が込められた「独占的」消費と類似しています。すなわち、消費者はNFT購買を通して自身が該当コミュニティでの位置を確固たるものにします。
第三に、NFTの希少性価値は使用価値またはプレミアムと連結しています。これはNFT取引を通じて得られる楽しみでもありますし、GameFを利用しながら感じる幸せとも言えます。
最後に、獲得しにくいNFTであるかです。これはメンバーシップ認証の役割をするNFTで見られます。 該当のNFT価値が上がれば市場への参入障壁が高くなり閉鎖的ループが形成されます。
それなら希少性が価格変動を導く主な要因でしょうか。
さらに深く掘り下げるためには、NFT価格と希少性との本質的な相関関係を知ることができる定量的なシステムが必要です。NFT取引のオンチェーン記録を活用してました。
※ 参考:NFTを希少性に応じて4つのグループに分け、"x"はNFTの希少性を示します。
· 90 ≤ x ≤ 100: レジェンド
· 70 ≤ x < 90: 希少
· 40 ≤ x < 70: クラシック
· 0 ≤ x < 40: 一般
最も高いNFT = 最もレアなNFT？
NFTの価格は様々な方式で希少性の影響を受けます。
以下のチャートは各々のプロジェクト内の価格基準上位10個のNFTの希少性と2次マーケットで流通する時間の相関関係を表しています。
多くの事例を見れば希少性に対する追求は確かに存在するという点が分かります。
しかし、NFTが持つ個別価値も希少性に劣らず価格に影響を及ぼしていす。
NFTの美的価値、コミュニティの力などです。
• CryptoPunksの価値はOG用NFTをより多く販売して立証されました。
収集用NFTにおいて希少性は重要な指標となります。
• BAYCはクラシック水準の希少性を持つ初期ブルーチップNFTに分類されます。コミュニティやビジネス価値が市場で注目され、NFTの希少性価値が 絶対的ではないことを示しています。
CryptoPunksに比べて他のプロジェクトで価格基準上位10個のNFT内のレジェンド水準の希少性が占める割合はかなり減っています。
よって、最もレアなNFTが最も高いNFTではないということになります。
希少性が価格順位に影響するのか？
一般（下位40%）およびレジェンド（上位10%）のように、希少性の異なる両NFTのデータを比較して希少性がNFT価格に影響する程度が異なることが分かりました。
一般的にPFPプロジェクトの場合、希少性が高いほど価格が高くなり、
固有の(1/1)特性を持つ上位NFTは販売価格がさらに高い傾向があります。
以下のチャートで見られるように、CryptopunksとDoodles間の途方もない
希少性の差によりNFTの平均価格が急騰しました。
BAYCの場合、希少性によって価格が階層化されるということが見られない
ため、希少性はNFTの核心価値を示していないことがわかります。
ヘッド(Head)及びロングテール(long-tail)効果
最も高い希少性と最も低い希少性の価格差を比較すると、このような疑問が生まれます。
上位10%を買う余裕がなければ、残りの90%のNFTの中からどのように選べばいいのか？ということです。
そこで、希少性上位10%のNFTを排除し相対的に希少性の低いNFTを分析しました。
希少性順位2000~4000の間の中位(medium)水準のNFTを収集し、4000未満の下位(bottom)水準のNFT価格と比較してみました。多くの人は中位NFTが下位NFTよりさらに希少性のあるNFTであるため、価格がさらに高いと予想するでしょう。
この結果をレジェンド(legendary)レベルの希少性のあるNFTのように表すと、
以下のチャートができます。
チャートを見れば、中位NFT(ピンク)が下位NFT(ブルー)より市場で高い地位を持っているにもかかわらず、市場価値には大きな差がないということが
分かります。
一方、上位NFT（黄色）の値は中位NFTの値より高く維持されています。
これに対し、NFT価格が「ヘッド効果(headeffect)」の影響を受けることが
分かります。
すなわち、市場で「ヘッド(上位)コレクティング(headcollecting)」または「最低価格購買(floorsweeping)」のような取引形態を見ることができます。
中間範囲でNFTを収集する購入者は少ないですね。
中位希少性を持つNFTを集めることは、他の二つの戦略（上位、下位NFT収集）に比べてそれほど実利があるとは思えません。これに心理的、経済的に見ると、中位NFTでは「希少性が価格に影響する」という点が作動しません（dysfunctional）。
希少性意外の要素
希少性以外の要素(outliers)が与える影響を調べるため、大規模なNFT取引を定量分析しました。
まず、Z-スコアと標準偏差を並べてNFTコレクションの最高値を分析しました。
次にデータが位置するデータ集合内平均でデータ偏差を測定し、NFTの価格多様性を分析しました。
AzukiのNFT販売が大部分は平均NFT売却価格より低く、一部のZ-スコアは3点から7点の間でした。
希少性の影響を受けたのはどれくらいでしょうか？
Azukiの希少性分布図を見ると、ほとんど正常水準の希少性を帯びています。
希少性と価格間の相関関係をより詳しく分析するために、財務でよく使われる統計分析方法を使用してみました。 ピアソン相関は相関分析に広く使われており、以下は ピアソン相関係数 (PCC)公式です。
ピアソン相関関係
Xは希少性を示し、yは最新の販売価格を示します。ピアソン相関（PC）は、各データセットが正規分布のときのみ維持されます。NFTデータは一般的に非正規分布を示しました。
両データセット（NFT希少性および最新価格）の分布を示すため、6つのサンプルグループに対する希少性および最新価格に対するデータを収集しました。
NFTコレクションの希少性·価格分布
BAYCのような特定コレクションは正規分布を見せていますが、NFTコレクションのデータ分布は「価格」側面で依然として非正規的だということが
わかります。
スピアマン相関関係でさらに調べました。
これは希少性と価格間の相関関係を比較的保守的に推定したものです。
以下は、スピアマン相関関係を単純化した公式です。
スピアマン相関
スピアマン相関方程式の結果は-1と1の間の値で、関係が完全に陽数あるいは完全に陰数であることを示します。
スピアマン相関関係はコレクションによって大きく異なっていました。
計算によると、特定コレクションの希少性と価格間の相関関係が少なかったです。
コレクションの希少性と価格間に有意義な相関関係があることはありえますが、他の変数も相当なことを意味します。
以下のグラフはピアソン相関関係とスピアマン相関関係の結果との違いを示したものです。
ピアソン相関とスピアマン相関の結果の違い
最終的に、この6つのプロジェクトの中でDoodlesが最も高い希少性-価格相関を持っていることが分かりました。
逆にBAYCには希少性以外の価格に影響を及ぼす他の変数が明確でした。
コミュニティにいない多くの人は、BAYCで価格に影響を与える付加的な
要素を理解しにくいでしょう。
結論、価格が決まる要因はコミュニティか？希少性か？
Panini NBAカードと同様に、価格階層化は収集を楽しむ購買者数が多い時に発生します。
Paniniの価値策定にはセンタリング、辺、角および表面が含まれます。これと同様に、NFT価格は希少性だけでなくコミュニティの影響も大きく受けます。
例えば、StartCatchersは異なる流動的特性を持っており、コミュニティは 「3つの流動的特性>2>1>停滞」といいます。
また、mfersプロジェクトの価値は文化的要素の影響を受けます。消費者はNFTイメージが自分の一部を反映すると考えるため、NFTのイメージに共感します。
希少性が価格に及ぼす影響は減り、消費者の共感とコミュニティの影響が大きくなります。
また、NFTはセレブ効果もあります。セレブ関連のNFTは他のNFTより高い価格で売却されます。したがって、該当コミュニティが多くの戦略と接近
チャンネルを作り出せば、該当NFTをより簡単に知らせ流通を促進させるでしょう。
特に、PFPプロジェクト(プロフィール画像に活用されるNFT)がそれにあたります。
その他にも様々な要因がNFT価値を決定します。PFPプロジェクトは
主要有名人と協力して希少な特徴としてこれを活用します。
これにより、独自の影響力を拡大し、NFT価格を高めることができます。
一方、一部のNFT価格策定や評価ツールもこのような希少性の特徴を考慮して再構成される必要があります。
まとめ
今回はデータ分析メカニズムを構築し、NFT希少性と価格間の相関関係を調べ、NFT価格決定力を定量的に分析し、希少性と価格に及ぼす影響を調べました。
また投資家がNFT市場でより良い戦略と期待収益を計画できるように、2次市場で流通した時間、プロジェクト活動および変動性のような流動的要因を基盤に多様なコレクションの特性を追加分析しました。
注意：本記事に記載された内容は、作成された内容は作成者本人の見解であり、外部の不当な圧力や干渉なしに作成されたことを確認します。
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