分散型オラクルの合意形成に対する
ピア予測法の潜在的有用性
A Potential Utility of Peer Prediction Method to Consensus
Building on Decentralized Oracle Systems
伊東

謙介 *

Kensuke ITO

1 はじめにNakamoto（2008）によるビットコインが持スマートコントラクトがより汎用的に機能すつ新規性の 1 つは、悪意のあるノードが含まるためには、管理がブロックチェーン内部で完れ得る P2P システムが抱える合意形成に関す結するビットコインとは異なり、トリガーとなる問題群（e.g., ビザンティン将軍問題）に対しる情報をブロックチェーンの外部から取得するて、インセンティブ設計を通じた制御という新必要がある。例えば将来の天気や株価に対するたなアプローチを提示した点である。具体的に予測市場を実装する場合には、期限に達した時はビットコインはコストを負ってシステムの検点で予測対象の結果を示す情報、つまり実際の1に対する報酬を、その天気や株価がどうなったかに関する情報の入価値がシステム全体と連動するビットコインそ力が求められるだろう。このようなスマートコのもので与えることにより、プレイヤーにとっントラクト用に外部から情報を入力する仕組みてシステムに悪影響を及ぼす行為が非合理的とは、ブロックチェーンの文脈において「オラクなるような制度を提案している 2。このアプロー

ル」と呼ばれている 4。運用の利便性から多く

チは、取扱情報を暗号通貨の移転からあるプロの場合オラクルは中央集権型、すなわち上記のグラムの実行に必要なトリガーの移転へと拡張

例では気象庁や証券取引所などの信頼出来る第することでより複雑な処理を P2P 環境で実現

三者機関（TTP: trusted third party）が提供す

証と管理に貢献した者させるスマートコントラクト

3用のプラットる情報を直接使用するが、最近では TTP に依

フォームにおいても継承されており、例えばそ存せずネットワーク全体で入力情報の妥当性にの代表例である Buterin（2014）では固有のトー関して合意形成を行う分散型オラクルの設計もクンである ether を報酬としている。

少数ながら試みられている。本稿執筆時点では* 東京大学大学院学際情報学府社会情報学コース博士課程
キーワード：分散型オラクル , ピア予測法 , ブロックチェーン , 合意形成 , メカニズムデザイン .

分散型オラクルの合意形成に対するピア予測法の潜在的有用性

45

未だ分散型オラクルを備えた実用レベルのアプ働いたとしても、その事実が短時間でシステム

リケーションは公開されていないが、その実現全体に認知されトークン価格が下落するかどうはシステムが TTP に依存せずとも扱える情報かは疑わしいだろう。以上の理由から、分散型の範囲を大幅に拡げるため重要な意義があるだ

オラクルでは担当者に適切な主観的検証を促す

ろう。

補完的なインセンティブ設計が別途求められる

しかしながら、分散型オラクルには単にトーのである。

クン形式で報酬を与えるのみでは入力情報の妥

本稿では、このような分散型オラクルの合意

当性に関して適切な検証を促せないという重要形成に求められる補完的なインセンティブ設計

な課題が存在する。これは扱う情報の質の違いが未だ十分に議論されていない点に着目し、現に起因している。暗号通貨の場合、合意形成を状の整理及び検討を試みる。具体的には、既存経てブロックチェーンに格納すべきは二重支払

文献の調査を通じて（i）現在提案されている

いの有無等の客観的かつ計算によって検証可能

インセンティブ設計の整理及び問題点の指摘な情報だが、分散型オラクルにおけるそれは人（ii） 問 題 点 の 解 決 に 貢 献 し 得 る ピ ア 予 測 法

間が主観的に時間をかけて検証する情報であ（peer prediction method）への言及の 2 点を行る 5。主観的な情報に対する合意形成は、担当

う。以降の構成は次の通りである。まずは次章者が本当に適切な検証を行っているかを客観的にて現在の提案の整理と問題点の指摘を行い、に判断することが極めて難しい。例えば仮に一次々章にてピア予測法の概要とその潜在的な可部の担当者が検証に必要な時間や労力を忌避し能性を論じる。そして最後に議論のまとめと今てランダムに回答を返すような不誠実な行為を後の課題について触れる。

2 既存の合意形成手法への評価
議論を進めるにあたり、まずは分散型オラク

プロセスの要旨は、以下の図 16 が示す通りで

ルにおける既存の合意形成手法を、ホワイト

ある。いずれも予測市場が終了した後に、複数ペーパーにて比較的詳細に内容説明を行っていの選択肢中からオラクルの結果に関する合意をる 3 種類の予測市場プラットフォーム : Augur,

得る状況が想定されている。

Gnosis, Stox を例に示したい。各々の合意形成

46

東京大学大学院情報学環紀要

情報学研究

№95

（a）Augur（b）Gnosis（c）Stox

図 1 分散型オラクルの合計形成プロセス

これらの中で最も以前から提案され、かつ唯

stake された場合に次サイクルで暫定的な結果

一完全分散型のオラクルを志向するものがが更新され 8、1 サイクル中にどの選択肢も 2/3

Peterson, Krug, Zoltu, Williams, & Alexanderの閾値を超えなかった（更新に失敗した）場合（2018）による Augur である。Augur では、あにその時点での暫定的な結果を最終的な合意とる予測市場（e.g., 1 週間後の天気は晴れか雨か）見なす 9。期間中に stake されたトークンは暫の結果は、まずは市場の作成者が予め指定した定的な結果の更新に成功したもの以外は全てサ

報告者が規定量の内部トークンを選択肢の 1 つ

イクル終了の度に元の持ち主へ返却されること（e.g.,「晴れ」または「雨」）に stake（賭け）すになっており、もし最終的な合意結果が得られることによって 3 日以内に暫定的に定められた場合には、その合意結果以外に stake されて7

る 。これに対し、ネットワーク参加者達が各いる全トークンが合意結果に stake していた者

選択肢へ任意量のトークンを stake する作業を達の間で stake 量に比例して分配される。つま7 日間のサイクルで繰り返すことによって合意

り、この設計において自身が stake していた選形成が行われる。具体的には、サイクル前に全択肢が最終的な合意となった場合、トークン量

選択肢へ stake されていたトークン総量の 2/3

は 1.5 倍となって返却されるのである。

がサイクル期間中に別のある選択肢へと新たに分散型オラクルの合意形成に対するピア予測法の潜在的有用性

Augur は完全分散型の合意形成を試みる反47

面、図 1（a）で明示したプロセス以外も含め償することが求められおり、これによって適切

れば、観測すべき事象の発生から最終的な合意

な結果報告が促されている。

に至るまでに早くとも約 3 週間はかかるとい以上のように、詳細な部分は異なれども予測う 課 題 を 持 つ。 そ こ で Gnosis（2017a） 及 び

市場における分散型オラクルには（i）検証者

Stox（2017）では、初めに中央集権型で結果を達は選択肢の中から自身が支持する対象へトー定め、必要ならば後に分散型の合意形成も行え

クンを stake する（ii）所与の条件（e.g., front-

るハイブリッド型のオラクルによる効率化を試

runner method）を満たす選択肢 1 つを合意結みている。具体的に、前者では TTP からの情果と見なしそれに stake していた検証者達の間報をオラクルの結果と見なす一方、結果を議論

で他の選択肢に stake されていた全トークンをし直せる期間がその後に別途設けられる。ユー

分配するという 2 点の特徴を共有するインセ

ザーは議論の 1 つの手段として、TTP が結果

ン テ ィ ブ 設 計 が 採 用され て いる。 本 稿 で は、を示してから 12 時間以内に合計 100 ether をPeterson et al.（2018）の表記を援用しこのよう別の選択肢へ stake することで結果の変更を発

な勝者総取り型の設計を staking と呼ぶことと議することが出来、発議後は誰もが各選択肢にする。このような staking は、すなわち stake

任意量の ether を stake 可能となる。この時、したトークンが失われるリスクを通じて検証者

選択肢の中で最も多く ether を集めている状態

達に信念の正直な報告を促す意図が背景にあるを 24 時間維持したものが最終的な合意結果とが、一方で著者はこれには少なくとも 3 点の見なされ、それに stake していた者達には他の問題点が存在すると考える。

選択肢へ stake されていた ether が報酬として第 1 に、検証者が任意量のトークンを stake

分配される 。このような選択肢中で最も多く可能な場合、より多くのトークンを保有する者の stake 量を持つ状態を一定期間維持することほど合意形成の結果を容易に覆すことが出来を条件とする合意形成は front-runner methodる。この問題はトークン保有量が多いほど更なと呼ばれており、後者でも採用されている。後る報酬が得やすい点で proof-of-stake に基づく

者では、ether ではなく内部トークンを支払う

暗号通貨の採掘作業と同様だが、オラクルにことで展開される front-runner method によっ

とってより深刻なのは、少数派だった選択肢にて事後的な議論の機会が提供され、またオラク

大量のトークンを stake して結果を覆した方がルの結果に関する選択肢では無く発議者の提案

結果として獲得する報酬量が増えるため、トーに賛成するか否かの 2 択に対して stake が行わ

クンを多く保有する検証者に合意形成の結果をれる点が前者との差異である。加えて、本稿の意図的に歪めるインセンティブが存在する点

議論には大きく関わらないため図 1（c）では省だ。staking は、このような戦略的行動により略しているが、予測市場の作成者はもし当初示検証者達の選好を正しく反映出来ない可能性がしたオラクルの結果が後に覆された場合にはそ

高い。

10

れに伴う損失の一部を担保トークンによって補

48

第 2 に、例え各アカウントが stake 可能な

東京大学大学院情報学環紀要

情報学研究

№95

トークン量を固定して 1 人 1 票に近い形式をt と表せる。報酬量 r は具体的に、stake され採ったとしても、その手法は典型的な「美人投た全トークン n・t を合意結果に stake してい票」であり、検証者は自身の選好では無く自身た検証者間で分配した値から自身の stake 分でが予想する他の検証者達の平均的な選好に基づある t を引いたものである。従って合意結果にいて行動してしまう。美人投票ゲームにおいstake し て い た 検 証 者 の 人 数 を n* と す れ ば、て、ナッシュ均衡はこの予想に応じて変化すると 表 せ る。 こ の 結 果 をため選択肢の数だけ存在することが知られていE[r] へ代入して式を整理すると、期待報酬に関

11る 。つまり、この 1 人 1 票型 staking でも検して以下の条件が導かれる。

証者達の真の選好を正しく反映した結果を導くことは出来ないのである。
第 3 に、ゼロ和ゲームであるこの手法は必
ずしも検証作業に参加するインセンティブがあ

ここでは自らの stake 先が合意結果

るとは言えない。これはシンプルなモデルにに選ばれる確率に関する、予想と現実のオッズ

よっても示すことが出来る。n 名の検証者が複比を示す。つまり、モデルにおける期待報酬は数の選択肢に対して共通のトークン量 t を

このオッズを実際の結果より高く見積もっていstake し合い、最も多くのトークンを集めた選た場合のみ正値を取り、結果を正しく予想する

択肢 1 つを合意結果とする 1 人 1 票型の例を限りの期待報酬は（ゼロ和ゲームのためある意考えよう。この時、合意結果に stake していた

味当然だが）0 となる。さらに検証作業自体に場合に得られる報酬を r、ある検証者が予想すかかる時間や労力のコストを考慮すれば、オッ

る自らの stake 先が合意結果となる確率を p とズを正確に予想出来た場合の期待報酬すら負値

置けば、検証作業の期待報酬 E[r] は pr -（1-p）となるだろう 12。

3 ピア予測法の潜在的有用性
前章で指摘した 3 点の問題点を解決するた
めには、どのようなインセンティブ設計が望ましいだろうか。まず、ゼロ和ゲームを回避する
ためには検証の際に新規報酬トークンの発行が・検証者は報告作業自体の対価として新規発行された報酬トークンを受け取る。
・自身の信念を正直に報告した検証者はより多くの報酬トークンを受け取る。

必要だろう。しかし例え報酬を増やして期待値を底上げした場合でも、staking の構造が残るという 2 点を満たす設計が分散型オラクルの限りは戦略的行動に対する脆弱性や美人投票の実現に必要であると著者は考える。これは言わ問題は解決しない。よって

ば暗号通貨の採掘を計算資源では無く人間の主観的検証を元に行う構造だが、本稿の初めに指分散型オラクルの合意形成に対するピア予測法の潜在的有用性

49

摘した通り主観的な検証作業は適切に行われてに対し strictly proper となる代表例の 1 つは、いるか否かの客観的判断が困難であるため、単対数スコアリングルール R（x ¦ px）= ln px であ純な置き換えでは後者の条件を満たすことが出る。先の例に当てはめると期待値は p*x ln px +来ない。そこで本章では解決策としてピア予測（1-p*x）ln（1-px）となり、px に関する 1 階の条法の導入を提案する。以降で詳述する通り、ピ件を導出することで px = p*x が獲得スコアを最

ア予測法はまさにこのような主観的な検証作業大化する唯一の報告であることが判るだろう。

に対する適切な報酬配分を扱う分野である。

その他にも二次（quadratic）スコアリングや

13

ピア予測法は、proper scoring rulesと呼ばれるメカニズムデザインからの派生であり、確

球体（spherical）スコアリング等、strictly properとなるルールは多く提案されている。

率的な事象を予測する際の回答に対し報酬の指以上の議論は事象 x が発生したか否かが後に標となるスコアを付与することで検証者達に信客観的な結果として明らかになる前提だった念の正直な報告を促すことを目的としている。

が、例えば学術論文の査読やオンラインのレ

一般的なスコアリングルールは R（x ¦ px）と表

ビューサイト、そして分散型オラクルがそうでせる。ここで px は事象 x に関して検証者が報あるように、予測対象の結果が最終的に明示さ告した発生確率であり、よって R（x ¦ px）は発れない検証作業も存在する。再び天気予報の例

生確率を px と報告した事象 x が実際に起きたを用いるならば、TTP が後に結果を明らかに場合に獲得するスコアを意味している。スコア

する天気を予測するならばスコアリング可能でリングルールは、報告 px と検証者の信念とがある一方、当日に検証者達が観測した天気の分一致する正直な申告が獲得スコアの期待値を最類に関する合意形成（e.g., 一瞬小雨が降ったか

大化する場合には proper、さらにそれが期待も知れない場合を晴れとするか雨とするか）に

値最大化の唯一の選択肢である場合にはは各々の主観的な見解しか存在しないため R（xstrictly proper とされる。この時、単純に報告¦ px）で表現されるスコアリングルールは適用した確率に応じてスコアを与える線形スコアリすることが出来ない 15。そこでピア予測法を初

ングルール R（x ¦ px）= px では proper にならめて示した Miller, Resnick, & Zeckhauser（2005）な い こ と が 良 く 知 ら れ て い る。 例 え ば 松 原

は、検証者の報告では無く、検証者の報告によっ（2016）では晴れか雨の 2 択を予測する天気予て更新される他の検証者の報告に関する事後確報の例を用いてこれを簡潔に説明している。2率分布へのスコアリングを提起した。この概念

択の予測において、検証者が事象 x に対して抱は、事象 x が確率的にシグナル s を発すると仮く真の信念を p*x とすれば、px と報告した場合定し、それを受け取った検証者達の報告によっに 獲 得 す る ス コ ア の 期 待 値 は p*xpx +（1-p*x）て x のタイプを推測するモデルによって定式化

12

である限り、される。具体的に、Miller et al.（2005）は（i）

検証者にとっての期待スコアは px = 1 と虚偽

事象 x のタイプと各タイプが発するシグナル s（1-px）となる。この場合 p*x >14

報告を行った際に最大化されてしまう 。これ

50はそれぞれ所与の事前確率分布に従う 16（ii）

東京大学大学院情報学環紀要

情報学研究

№95

事前確率分布は検証者間の共有知識である（iii）

を示す方向で議論が発展している。例えば検証

事前確率分布は検証者の報告内容に応じて更新者達が観測対象のタイプとシグナルに関する事されるという 3 点を仮定した上で検証者 i に対前確率分布を共有しているという強い仮定に対する以下のスコアリングルールを提案していしては、Witkowski and Parkes（2012）がシグる。

ナルを報告する前に他者の事前確率分布に対す
R（sj ¦ ai（si ））る 予 測 も 報 告 者 に 課 す 手 法 を、 そ し て

ここで ai はシグナル si を受け取った検証者 iRadanovic and Faltings（2013）がシグナル報告

による報告であり、よって R（sj ¦ ai（si））は自と同時に他者が観測したシグナルの予測を報告

分が a と報告した後に別の検証者 j がシグナル

者に課す手法をそれぞれ提案している。また

s を受け取る場合の獲得スコアを表す。スコア

Miller et al.（2005）の欠点として、検証者達がリング対象は sj の事後確率分布 p（sj ¦ ai（si））

結託して全く同じ回答を表明する行為もナッであるため、対数スコアリングを採用するならシュ均衡に含まれる点がしばしば指摘されていば R（sj ¦ ai（si））= ln p（sj ¦ ai（si））である 17。

る。複数の均衡が存在し得る点でこのままではMiller et al.（2005）は、R（x ¦ px）のケースでstaking の 美 人 投 票 問 題 と 同 様 だ が、 こ れ は

strictly proper とされたスコアリングルールがJurca and Faltings（2007）及び Jurca and Faltings

この場合でも正直な報告 ai（si）= si を促せる

（2009）により、比較対象とする他者の数を複旨を示すと共に、検証者達が他者の受け取るシ数に増やすことを通じた対策が示されている。

グナルを直接観測出来ないより現実的な世界、

さらに、最近では検証作業に費やす労力をモデ

つまり R（a（s）環境下の同時報告ゲーjj）¦ a（sii）

ルへ明示的に反映させる試みも Dasgupta andムにおいて全員が正直に報告する戦略 ai（si）=

Ghosh（2013）や Liu and Chen（2016）らによっsi, ∀ i が狭義ナッシュ均衡に含まれることを明て成されている。前者では各検証者に複数の観らかにした。直感的に言えば、検証者達それぞ測対象への報告を課し、個別の報酬計算に他のれが「自分がこれから報告する内容が他者の報観測対象に対して行った報告も用いることで彼告に与える影響次第でスコアが決まる」というらに労力を割いた正直な報告を促す手法が、後前提を共有した上で相手の出方を読み合う限者ではピア予測法を繰り返し行うことで各検証

り、彼らは全員受け取ったシグナルを正直に報者の報告の質と努力水準を探りつつ最適な報酬告し得る。このように、既存のスコアリングルーを導出する手法がそれぞれ提案されている。

ルを他者との比較に基づくゲームへと拡張する

ピア予測法が持つ上記の研究背景及び議論のことで、客観的な結果が存在しない検証作業で発展は、この手法が本章初めに記した 2 つのも有用なスコアの導出を可能にした点がピア予条件を満たすインセンティブ設計を分散型オラ測法の新規性なのである。

クルにもたらす可能性を示唆している。すなわ

Miller et al.（2005）以降のピア予測法は、モ

ち、作業の対価として担当者全員に報酬トーク

デルの仮定を緩めつつより実用的なメカニズムンを発行しつつその配分をピア予測法のスコア

分散型オラクルの合意形成に対するピア予測法の潜在的有用性

51

に準じて重み付けすることで、適切な検証作業達から先着順で報告を集める形式等が考えられへの規律付けが期待出来る。先述の通りモデル

るだろう 18。このように、ピア予測法と分散型の詳細な検討は本稿で扱う範囲外だが、この達オラクルとの間にはシナジーが存在し、その導成に向けた設計案としては、例えばある検証作

入はこれまで困難だった人間の主観的な検証作

業に対して予め求める報告数と発行トークン量業に基づく採掘メカニズムの実現に大きく貢献が規定されており、その情報を把握する検証者するはずである。

4 おわりに
本稿では、分散型オラクルの合意形成に対すンが公開されておらず、故にその合意形成手法

るピア予測法の潜在的有用性を示した。主観的に対する議論もほとんど行われていない。またな検証作業を伴う性質上、分散型オラクルには

ピア予測法とのシナジーについて言及している

トークン形式の報酬を補完するインセンティブ研究も著者の知る限りでは存在しない。こうし設計が別途求められるが、現在専ら採用されるた状況の下、現在提案されている手法の問題点

各選択肢へトークンを賭け合う staking の手法を明らかにすると共にその問題解決に貢献し得には（i）大量のトークン保有者による戦略的るピア予測法の有用性を示した点は、ブロック

行動に対して脆弱である（ii）美人投票となりチェーン周辺のインセンティブ設計に特化した検証者の真の選好を反映出来ない（iii）ゼロ和メカニズムデザイン 19 という新たな学問分野

ゲームのため検証作業に参加するインセンティの発展に貢献するという意味で学術的意義があブが弱いという 3 点の問題が少なくとも存在る。他方で、本稿はピア予測法の潜在的有用性する。これらは、全ての検証担当者へ報酬トーを示唆するに留まっており、既存の設計に対すクンを発行しつつも、自身の報告が更新する他

る代替モデルを提示するまでには至っていな者の報告に関する事後確率分布に基づき報酬量い。従って、ピア予測法を採用した具体的なイを決定するピア予測法を用いて各々への分配をンセンティブ設計を定式化し、staking に基づ重み付けすることにより解決する可能性があく既存手法と比較した場合の優位性を厳密に検る。報酬トークンとピア予測法の組み合わせに証することが今後の重要な課題である。

より、分散型オラクルはシステム全体と個別の最後に、将来報酬トークンとピア予測法の組検証作業の両面から望ましくない行動を予防

み合わせを試みる際に考慮すべき 2 点の課題

し、結果として計算資源では無く人間の主観的について記したい。第 1 に、もし何らかの外な検証作業に基づく採掘メカニズムの実現が期

生的ショックによりトークンの価格が下落する

待出来るだろう。

と、ピア予測法による報酬の重み付けは適切な冒頭で記した通り分散型オラクルは本稿執筆

レビューを促すインセンティブとしての効果を時点において未だ実用レベルのアプリケーショ

発揮出来なくなる。この場合、入力情報に対す

52

東京大学大学院情報学環紀要

情報学研究

№95

る検証作業が不十分となるため分散型オラクル

き起こす可能性がある。staking の場合には新全体の質が下がり、その結果トークン価格が更規発行を伴わないものの、既述の通りゼロ和に下落するという悪循環に陥ってしまう。このゲームでは検証に参加するインセンティブが不ような問題を解決するためには、ビットコイン

足する。つまり、分散型オラクルにおいてシスにおける採掘難易度調整のような価格安定化の

テムの持続性と適切な検証作業の促進は基本的ための何らかのメカニズムが必要となるだろにトレードオフの関係にある。以上の問題に取う。第 2 に、検証作業へのインセンティブとり組むには、ビットコインにおける半減期のよして担当者への報酬が必要である一方、際限のうな報酬を新規発行しつつもその総供給量を固無い新規トークン発行はインフレーションを引定するメカニズムが求められるだろう。

註1

すなわち、proof-of-work に基づき後に正統と見なされる新規ブロックを作成した採掘者。

2

	経済学の文脈において、これはプリンシパル = エージェント問題として捉えることが出来る。ビットコインによる採掘者への報酬は、例えば経営者に対する規律付けとしてストックオプションのような業績連動型の報酬を与える手法に相当するだろう。

3	スマートコントラクトという用語は Szabo（1997）によって提唱されたが、ブロックチェーンの文脈においてはより狭義に用いられることが多い。ブロックチェーンの文脈におけるスマートコントラクトに関しては、例えば Hileman and Rauchs（2017）,
p11, pp57-60. を参照せよ。

4	ブロックチェーンの文脈におけるオラクルという用語に関しては、著者の知る限りでは未だ学術的な定義付けが成されていない。従ってこの用語の概念については、例えば次のようなウェブページ : [Blockchain Oracles: online], [Ethereum and Oracles:
online]、及び後に示す予測市場のホワイトペーパー群 : Peterson et al.（2018）, Gnosis（2017a）, Stox（2017）等を参照せよ。

5

	分散型オラクルに関する議論では、
例えば [Oraclize: online] 等 TTP からの情報が伝送の過程で改ざんされていないことをブロッ
クチェーン上で証明するための技術についてもしばしば扱われるが、本稿では人間が検証を行う際のインセンティブ設計に議論の対象を絞っている点に留意されたい。

6

それぞれホワイトペーパーを元に著者作成。

7	もしこの報告者が観測すべき事象の発生から 3 日以内に回答しなかった場合には、代わりにネットワーク参加者全員が回答可能となり、最初に成された回答が暫定的な結果となる。

8

	著者が読む限り 1 サイクルの間に複数の選択肢が 2/3 の閾値を超えた場合の対処は Peterson et al.（2018）には明記されていない。しかし、先に 2/3 を獲得した選択肢を次サイクルの暫定的な結果とする解釈が自然だろう。

9	もし最初のサイクルで全く stake が行われなかった場合には、初めの暫定的な結果が最終的な合意となる。

10	Gnosis（2017a）において 100 ether が stake されて以降の仕組みは Ultimate Oracle と呼ばれている。ただし、同年 12 月に発表されたホワイトペーパー Gnosis（2017b）においてはこの Ultimate Oracle を含むオラクルの設計全般に関する議論が削除されている点は留意する必要がある。

11

	美人投票の概念は、現在では平均値に p ∈（0, 1] をかけた値を予想し合う数当てゲーム p-Beauty Contest Game として一般化されている（e.g., Moulin（1986）, Nagel（1995））。ナッシュ均衡が選択肢の数だけ存在する状態は、単純に平均値を当てる p =1 のケースに限定される点に注意せよ。

12

	検証作業に必要なコストを c と仮定した場合、モデルにおける期待報酬は E[r] = p（r - c）-（1 - p）（t + c）となる。これに対して同様に r を代入して式を整理すると、E[r] = 0 が成立するための条件はとなり、右辺は必ず 1 よりも大きくなることが判る。
13

Proper scoring rules に関しては、例えば Gneiting and Raftery（2007）によるサーベイを参照せよ。

14

3
4

	松原（2016）では、報告者が p*x =偽報告 px = 1 に対する期待スコア

6
8, 1 - p*x =14という信念を持つ場合、正直な報告 px =34

に対する期待スコアが

5
8

、虚

という具体的な数値例を用いてこれを示している。

15

	Stox（2017）pp 53-55. では proper scoring rule について言及しているが、これはオラクルが機能している状態を仮定した上で分散型オラクルの合意形成に対するピア予測法の潜在的有用性

53

の予測市場への参加者達に対するスコアリングである点に注意せよ。
16	すなわち 2 択の天気予報でシグナルも対応する 2 種類のみである場合には p（x = 晴れ）; p（x = 雨）; p（s = 晴れ ¦ x = 晴れ）;p（s = 雨 ¦ x = 晴れ）; p（s = 晴れ ¦ x = 雨）; p（s = 雨 ¦ x = 雨）が所与の事前確率として定義される。

17

	天気予報の例をこれに当てはめるならば si = 晴れの時に正直に報告する場合の期待スコアは p（sj = 晴れ ¦ si = 晴れ）ln p（sj =晴れ ¦ ai（si）= 晴れ）+ p（sj = 雨 ¦ si = 晴れ）ln p（sj = 雨 ¦ ai（si）= 晴れ）反対に雨と虚偽報告する場合の期待スコアは p（sj= 晴れ ¦ si = 晴れ）ln p（sj = 晴れ ¦ ai（si）= 雨）+ p（sj = 雨 ¦ si = 晴れ）ln p（sj = 雨 ¦ ai（si）= 雨）と表せる。

18

検証者達が同時では無く順番に報告を行う形式は Miller et al.（2005）においてもモデルの拡張例として言及されている。

19

	この試みは、近年 cryptoeconomics と呼ばれている。Ethereum 開発者達を中心に提唱されている造語であり、その定義や議論展開については、例えば Davidson, De Filippi, & Potts（2016）を参照せよ。

参考文献
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情報学研究

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伊東謙介（いとう・けんすけ）［生年月］1991/12［出身大学または最終学歴］東京大学学際情報学府社会情報学コース博士課程在籍

分散型オラクルの合意形成に対するピア予測法の潜在的有用性

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A Potential Utility of Peer Prediction Method
to Consensus Building on Decentralized
Oracle Systems
Kensuke ITO*

In this paper, we pointed the potential utility of peer prediction method to the existing consensus
building in decentralized oracle systems where participants aim to verify the validity of input
information to blockchain without relying on a trusted third party（TTP）. This is importantbecause, despite the recent expectation of implementing decentralized oracle systems, few discussions
have dealt with the incentive design for their consensus building, much less the synergy with peer
prediction method. Specifically, we mentioned the followings through the survey of preceding studies:（i）the current predominant method of staking that allows validators to bet the reward tokens has
the limitations such as a vulnerability to strategic behavior and a lack of incentive to participate in
the verification,（ii）these problems could be solved by peer prediction method which determines theamount of rewards based on the posterior probability distribution on the report of others updated byone’s own report. Peer prediction method can encourage validators to perform proper verification
while supplementing the token-based rewards, and thereby can contribute to the realization of themining mechanism based on subjective review instead of computational resources. On the other hand,several obstacles still remain to propose a practical incentive design, such as the fluctuation of token
price that would prevent peer prediction from incentivizing proper verification.

Ph.D. student, Graduate School of Interdisciplinary Information Studies, The University of Tokyo.
Key Words：Decentralized Oracle, Peer Prediction Method, Blockchain, Consensus Building, Mechanism Design.

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情報学研究№95