Web3ワークスタイルガイド

会社員がWeb3データ分析・リサーチで拓く新しい働き方 副業・貢献の可能性

Web3時代におけるデータ分析・リサーチの重要性

インターネットの進化は、情報の取得・活用方法を常に変えてきました。Web3と呼ばれる新しいフェーズでは、ブロックチェーン技術を基盤とした分散型の仕組みが注目されており、これにより、これまでのWebとは異なるデータが生成され、蓄積されていきます。

特に、ブロックチェーン上のトランザクション履歴、分散型アプリケーション（dApps）の利用状況、スマートコントラクトの挙動、さらには分散型自律組織（DAO）のガバナンス活動など、膨大なオンチェーンデータが存在します。これに加え、DiscordやTelegramなどのコミュニティでの議論、SNSでのトレンド、GitHubでの開発状況といったオフチェーン情報も、プロジェクトや市場全体の理解には不可欠です。

これらの多様なデータを分析し、意味のあるインサイトを引き出す能力は、Web3エコシステムにおいて極めて価値が高まっています。なぜなら、透明性が高い一方で、データが複雑かつ分散しているため、適切なツールとスキルがなければ全体の動向や個別のプロジェクトの実態を把握することが難しいからです。

企業でデータ分析、市場調査、競合分析、財務分析、あるいは単に情報収集・整理といった経験を持つ会社員にとって、Web3分野でのデータ分析・リサーチは、既存のスキルセットを活かしつつ、新しい領域で働き方や貢献の機会を見出すための有効な手段となり得ます。

Web3データ分析・リサーチで考えられる働き方・収益モデル

Web3におけるデータ分析やリサーチのスキルは、多様な形で働き方や収益に繋がる可能性があります。以下にいくつかの例を挙げます。

1. オンチェーンデータ分析者

ブロックチェーン上に記録された公開データ（オンチェーンデータ）を分析する専門家です。特定の暗号資産の取引フロー、DeFi（分散型金融）プロトコルにおける資金移動、NFTの売買履歴と価格動向、特定ウォレットの活動パターンなどを分析します。

• 活動内容: Dune Analytics, Nansen, Etherscanなどのツールやブロックチェーンエクスプローラー（ブロックチェーン上の取引などを検索・確認できるツール）を用いてデータを収集・分析し、レポート作成やダッシュボード構築を行います。
• 収益モデル: 特定プロジェクトからの依頼（分析業務）、分析レポートの販売、データ分析プラットフォームへの貢献、自身の分析に基づいた情報発信（コンテンツ作成）など。
• 必要なスキル: SQLなどのデータベース操作、Python/Rなどのプログラミング言語（データ処理・可視化のため）、統計学の基礎、ブロックチェーンの基本的な仕組み、各分野（DeFi, NFTなど）の知識。
• 始め方: 公開されているブロックチェーンデータを実際に触ってみることから始めます。Dune Analyticsのようなプラットフォームで既存の分析を参考にしたり、簡単なクエリを書いてデータを抽出する練習をしたりすることが有効です。関連コミュニティに参加して情報収集するのも良いでしょう。

2. Web3プロジェクト/プロトコルリサーチャー

特定のWeb3プロジェクト、プロトコル、あるいはエコシステム全体に関する深い調査・分析を行います。ホワイトペーパー（プロジェクトの計画書）、技術文書、ロードマップ、チーム構成、ガバナンス構造、トークンエコノミクス（暗号資産の経済圏設計）などを詳細に評価します。

• 活動内容: 文献調査、技術ドキュメントの読解、コミュニティでの情報収集、専門家へのヒアリングなどを通じて、プロジェクトの潜在力、リスク、持続可能性などを評価します。投資家向けのリサーチレポート作成や、プロジェクト自身に対する改善提案なども含まれます。
• 収益モデル: リサーチファームやVCからの依頼、プロジェクトからの依頼（リサーチ協力）、自身のリサーチを基にしたレポート販売やサブスクリプション、特定プロジェクトのDAOメンバーとしての貢献（リサーチに基づいた提案・意思決定）。
• 必要なスキル: 高い情報収集・読解能力、批判的思考力、複雑なシステムを理解する能力、技術的な基礎知識、マクロ・ミクロ経済学の知識（トークンエコノミクス理解のため）。
• 始め方: 興味のあるWeb3プロジェクトのホワイトペーパーを読んで理解を深めることから始めます。関連する技術ブログやニュース記事を読み、異なるプロジェクトを比較分析する練習を行います。リサーチ結果をブログやSNSで発信し、フィードバックを得ることも有効です。

3. 市場トレンド/競合分析者

Web3市場全体のトレンド、特定のセクター（例: GameFi, Metaverse, DIDなど）の動向、主要プロジェクトの競争環境などを分析します。

• 活動内容: データ分析ツール、ニュースサイト、リサーチレポート、コミュニティ情報などを組み合わせて市場全体の変化や競合の動きを把握し、レポートやプレゼンテーションを作成します。
• 収益モデル: Web3関連企業（取引所、開発企業、VCなど）へのレポート提供、メディアへの寄稿、自身のメディア運営による収益化。
• 必要なスキル: 市場分析のフレームワーク理解、情報収集・整理能力、トレンドを見抜く力、データ可視化スキル、特定の市場セクターに関する深い知識。
• 始め方: 主要なWeb3ニュースメディア、リサーチレポート（公開されているもの）、市場データサイト（CoinMarketCap, CoinGeckoなど）を日常的にチェックし、市場全体の流れを把握する習慣をつけます。特定の関心分野（例: NFTアート市場）に絞って詳細な情報収集・分析を行うことから始められます。

4. コミュニティ動向分析/センチメント分析

Web3プロジェクトのコミュニティ（Discord, Telegram, Twitterなど）における議論や感情（センチメント）を分析します。コミュニティの活性度、ユーザーの関心事、プロジェクトに対する評判などを把握します。

• 活動内容: コミュニティツールの活用、自然言語処理（NLP）技術を用いたテキスト分析、コミュニティメンバーへのヒアリングなどを通じて、コミュニティの健全性や傾向を分析します。
• 収益モデル: プロジェクトチームからの依頼（コミュニティ健全性レポート）、マーケティング・PR会社からの依頼。
• 必要なスキル: コミュニティツールの利用経験、コミュニケーション能力、テキスト分析（NLPの基礎知識）、統計分析。
• 始め方: 複数のWeb3プロジェクトの公式コミュニティに参加し、どのような議論が行われているかを観察することから始めます。コミュニティの雰囲気がプロジェクトにどう影響しているかなどを分析し、簡単なレポートを作成する練習をすると良いでしょう。

5. 特定プロジェクトへのリサーチ貢献（DAOメンバーなど）

DAOなどの分散型組織において、意思決定プロセスに必要なリサーチやデータ分析を行い、提案や投票に活かします。

• 活動内容: 自身の持つ分析スキルやリサーチ能力を活かして、DAOの資金使途、プロダクト開発の方向性、エコシステムの改善案などについて、データに基づいた提言を行います。他のメンバーの提案に対する評価・分析も行います。
• 収益モデル: DAOからの報酬（ガバナンストークンなど）、自身の貢献に対する評価。直接的な金銭収益というよりは、プロジェクトへの貢献度に応じたインセンティブや影響力の拡大といった側面が強い場合があります。
• 必要なスキル: DAOのガバナンスプロセス理解、関連する分野（DeFi, NFTなど）の知識、論理的思考力、提案力、コミュニティでの合意形成スキル。
• 始め方: 関心のあるDAOに参加し、フォーラムでの議論や提案プロセスを観察します。自身が貢献できそうな分野を見つけ、簡単な分析結果や意見を共有することから始めます。DAOによっては、リサーチや分析を専門に行うワーキンググループが存在する場合もあります。

これらの働き方は、フルタイムのキャリアとして追求することも、本業を持つ会社員の副業として、あるいは自身のスキルアップやWeb3エコシステムへの貢献として行うことも可能です。

始めるためのステップと学習方法

Web3におけるデータ分析・リサーチの分野で活動を始めるための一般的なステップと学習方法を以下に示します。

1. Web3の基礎を理解する:
   • ブロックチェーン、暗号資産、スマートコントラクト、DeFi、NFT、DAOといった基本的な概念を理解することが出発点です。公式ドキュメントや信頼できる解説記事、書籍などを通じて学びます。
2. データ分析・リサーチの基本スキルを確認/習得する:
   • データソースの特定、データの収集方法、クリーニング、分析、可視化、レポート作成といった、一般的なデータ分析・リサーチのプロセスとスキルを確認します。不足しているスキルがあれば、オンラインコースやチュートリアルで補います。SQLやPython/Rの基礎、表計算ソフトの活用なども含まれます。
3. Web3関連のデータソース・ツールに慣れる:
   • Etherscanのようなブロックチェーンエクスプローラーの使い方、Dune Analyticsのようなオンチェーンデータ分析プラットフォームの利用方法を学びます。特定の分野（DeFi, NFTなど）に特化したデータ提供サービスやツールも調査します。
4. 実践的な分析・リサーチを行う:
   • 小規模なテーマ（例: 特定のNFTコレクションの取引傾向、特定のDeFiプロトコルの利用状況）から始めて、実際にデータを触り、分析し、結果をまとめる練習を行います。
5. 情報発信とコミュニティ参加:
   • 自身の分析結果やリサーチ内容をブログ、Twitter、Mirror.xyzなどで発信してみます。Web3関連のオンライン/オフラインコミュニティに参加し、他の学習者や専門家と交流することで、新しい情報や機会を得ることができます。
6. 具体的な機会を探す:
   • プロジェクトが公開しているタスクボード、DAOの貢献機会リスト、Web3関連の求人サイトなどを通じて、データ分析・リサーチに関連する具体的な仕事や貢献機会を探します。

Web3データ分析・リサーチに伴うリスクと注意点

Web3分野での活動には、新しい機会と同時にいくつかのリスクも存在します。データ分析・リサーチを行う上でも、以下の点に注意が必要です。

• データの正確性と解釈: ブロックチェーン上のデータは公開されていますが、それをどのように解釈するかは分析者のスキルに依存します。データの不正確な解釈や、分析の対象範囲の限定による誤った結論はリスクとなります。また、オンチェーンデータだけでは全体像が見えず、オフチェーン情報との組み合わせが重要となる場合が多いです。
• 市場の変動性: Web3市場、特に暗号資産やNFTの価格は非常に変動が大きいです。分析結果が市場の急速な変化によってすぐに陳腐化する可能性があります。リサーチの際は、常にリアルタイムに近い情報を参照し、変動リスクを考慮に入れる必要があります。
• プロジェクトの不確実性: Web3プロジェクトの多くはまだ発展途上であり、成功が保証されているわけではありません。リサーチ対象のプロジェクトが頓挫したり、技術的な問題が発生したりするリスクも存在します。リサーチ結果を自身の投資判断に利用する場合は、特に慎重な検討が必要です。
• 情報過多とフェイクニュース: Web3分野は情報の更新スピードが速く、かつ不確かな情報や詐欺的な情報も多く流通しています。信頼できる情報源を見極め、クロスチェックを行う能力が不可欠です。
• 法規制の不確実性: Web3に関する法規制はまだ整備途上であり、国や地域によって異なります。将来的には規制によって特定の活動が制限されたり、データ利用に関するルールが変わったりする可能性も考慮に入れる必要があります。

これらのリスクを理解し、常に最新の情報を参照しながら、多角的な視点で分析・リサーチを行うことが重要です。

まとめと次のステップへの示唆

Web3におけるデータ分析・リサーチは、ブロックチェーン上の透明性の高いデータと、多様なオフチェーン情報を組み合わせることで、これまでの産業にはなかった新しいインサイトを生み出す可能性を秘めています。会社員が既存の分析スキルやリサーチ能力を活かし、Web3の知識を習得することで、オンチェーンデータ分析者、プロジェクトリサーチャー、市場トレンド分析者、コミュニティ動向分析者、あるいはDAOへの貢献者として、多様な働き方や収益機会を見出すことができます。

始めるためには、Web3の基礎学習から入り、データ分析ツールの使い方を学び、実践的な分析・リサーチを通じてスキルを磨くことが有効です。同時に、この分野に伴うデータの解釈の難しさ、市場の変動性、プロジェクトの不確実性といったリスクを十分に理解し、慎重に進める必要があります。

Web3はまだ進化の途上にあり、データ分析・リサーチの分野もこれからさらに発展していくでしょう。自身のスキルとWeb3への関心を組み合わせることで、この新しい時代の働き方の一端を担うことができるかもしれません。まずは関心のあるテーマについて、小さなデータから分析を始めてみる、あるいは興味のあるプロジェクトのリサーチに取り組んでみることから始めてみてはいかがでしょうか。