ゲーミファイド分散型取引体験
ゲスト作成者： ハンバールオ
第1の原則は、複雑な問題を最も基本的な原則や事実に分解し、それらの原理から解決策を構築することを目的とした問題解決手法です。
1. ユーザーのニーズから始める
1.1 お客様のニーズに応える
最初の原則に基づき、DEXが対処すべき問題は以下のとおりです。
セキュリティと信頼の問題：DEXを利用すると、資金を処理する中央集権的なエンティティを1つだけ信頼する必要がなくなります。つまり、たとえ取引所が攻撃されても、利用者の資金は安全です。
権限と審査の問題：DEXは、中央機関の審査や許可なしに、誰でもどこでも取引できます。
流動性の問題：注文板モデルは、より伝統的で使い慣れた取引インターフェースを提供することができ、より多くのトレーダーを惹きつけ、流動性を高める可能性があります。
クロスチェーンの問題：複数のチェーンの資産が増加するにつれて、複数のチェーン間で取引できるプラットフォームが必要です。
プライバシー問題：DEXは中央集権型取引所よりも高い取引プライバシーを提供することができます。なぜなら、取引は中央集権型サーバー経由で行われないためです。
1.2 問題と課題
シームレスな使用を実現するためには、一連のテクニカルユーザーエクスペリエンス（UX）や規制上の問題に対処する必要があります。
使いやすさ：現在、多くのDEXのユーザーインターフェース（UI）や体験は、中央集権型取引所のものほど一貫性がありません。普及するには、よりユーザーフレンドリーになる必要があります。
パフォーマンスとスケーラビリティ：DEXは大量の取引を処理する必要がありますが、レイヤー1ブロックチェーンはパフォーマンスを制限します。レイヤー2ソリューションなどの技術の進歩は、この問題の解決に役立ちます。
教育と意識向上：ほとんどの人は、まだDEXに慣れていません。そのメリットを理解するには、幅広い教育が必要です。
規制とコンプライアンス：一部の国や地域では、DEXが法的な問題や規制上の問題に直面する可能性があります。
StarkExなどのZKロールアップ技術は、パフォーマンスとスケーラビリティの点でDEXを大幅に向上させました。
こうした改善を受け、主な課題は使いやすさ、教育、意識に変化しています。
1.3 AIの登場に伴う利用者の考え方の変化
AIの波の中で、特にGPTのような大規模モデルが徐々にAGI（人間レベルでの人工知能）の時代に近づく中、私たちは実際に一連の社会的・技術的変化を見ています。
ユーザーマインドセットの変化は、以下のトレンドによって検討できます。
即時の満足への期待が高まった：AI技術は、利用者にソリューションや回答を迅速に提供できるため、即時のフィードバックに対する期待も高まっています。つまり、従来の製品やサービスは、お客様のニーズを満たすために応答時間を改善する必要があるかもしれません。
新たなエンターテイメント需要：生産性の解放により、人々はより多くの余暇時間を持っています。そのため、エンターテインメントやレジャー商品に対する需要が高まっています。利用者は、商品を楽しませるだけでなく、より深く多様な体験を提供することを期待しています。
パーソナライズされた体験を追求する：AI技術の発展により、商品は利用者をよりよく理解できるようになり、よりパーソナライズされた体験を提供します。利用者は、商品に「商品を知る」ことや、カスタマイズされた体験やサービスを提供することを期待しています。
新しい教育と学習方法：AIの進歩に伴い、学習方法や教育方法も変化しています。AIを活用した学習に頼る傾向が高まり、より効率的でカスタマイズされた学習方法を求める人が増えています。
プライバシーに関する懸念：AI技術の普及に伴い、利用者のプライバシーに対する懸念も高まっています。たとえば、商品がどのようにデータを収集、使用、確保するかについて、より懸念を抱くかもしれません。
リアルとバーチャルの定義：仮想現実や拡張現実などの技術が発展するにつれて、人々は「現実」と「仮想」の境界線を曖昧にし始めるかもしれません。その結果、現実感や没入感に基づいて商品を選択する可能性があります。
社会的交流の変化：ソーシャル領域におけるAIの応用は、人々が互いに交流する方法を変える可能性があります。たとえば、AIとの交流が活発になる一方で、実際の人との交流は減少する可能性があります。
1.4 ゲーミフィケーション
ゲームメカニクスをゲーム以外の環境に応用することは、利用者を惹きつけて維持し、利用者の活動を増やし、利用者体験を向上させ、満足度を向上させる革新的な方法です。
ゲーミファイド特典システム：トークン、NFT、その他の仮想アイテムを特典として提供し、初回取引、新規利用者の紹介、コミュニティ活動への参加など、特定のタスクを完了させます。
インタラクティブな学習タスク：ゲームミッションは、仮想取引による実際の取引プロセスをシミュレーションするなど、タスクを完了しながら、DEXの基本操作や概念を学ぶように設計されています。
アリーナ&リーダーボード：模擬取引大会に参加できるアリーナを作成し、上位にランクインしたお客様に特典をプレゼントします。これにより、利用者間の交流が増えるだけでなく、利用者が取引スキルを学び、改善するためのプラットフォームも得られます。
ゲーミファイドチュートリアルとストーリーライン：ストーリーラインやキャラクターを作成して、DEXの歴史、仕組み、メリットを理解し、教育プロセスをより魅力的に魅力的にします。
コミュニティイベントと課題：定期的にコミュニティの課題やイベントを開催し、お客様の参加を奨励する。これにより、コミュニティ構築が促進されるだけでなく、交流やエンターテインメントの機会も増えます。
ゲームメカニズムをDEXに適用することで、より魅力的でインタラクティブ、楽しい環境を作り出し、より多くの利用者を惹きつけ、定着率を高めることができます。
ただし、ゲーミファイド要素がDEXのコア機能と合致し、利用者が主要な取引活動から注意をそらされないようにすることが重要です。
2. ゲーミフィケーション設計
2.1 シナリオ分析
DEXのユーザー教育とインタラクションをアプリのようなゲームとして設計し、頑丈な大型ゲームよりもカジュアルな体験を重視します。
ゲーミフィケーションはさまざまなビジネスシナリオに浸透します。
ウォレット接続
入出金
取引
市場の上昇・下落を予想する
マイニング
社会的交流
このゲーミファイドアプローチは、DEXの参入障壁を効果的に低下させ、よりアクセスしやすく、より分かりやすくします。
取引自体はゲームではありません。特に実際の資金が関係している場合です。しかし、特に教育やトレーニングの文脈において、特定の取引要素をゲーミイングすることで、新規利用者は取引プロセスや戦略をより簡単に理解し、理解することができます。
2.2 テクニカルな実装
軽量ゲームエンジン
ミニゲームの開発には、ゲームエンジンを使用する必要があります。
ここで必要なのは、「カジュアルゲーム」向けのUnityのような軽量ゲームエンジンであり、ゲーム制作に特化したゲームエンジンではありません。
ミニゲームをゲーム以外のアプリケーションに統合することを検討する場合、以下のような軽量ゲームエンジンを選ぶ理由はいくつかあります。
シンプルな学習曲線：軽量のゲームエンジンはより簡潔であることが多く、開発者にとって学習曲線はより穏やかです。特に、ゲーム開発の主力分野ではないチームにとっては、迅速な学習と成果が重要です。
効率的なパフォーマンス：カジュアルなミニゲームには、高いパフォーマンスが要求されないことがよくあります。多くの不要な機能を省くことで、軽量ゲームエンジンはほとんどのデバイスでスムーズに動作し、バッテリーの消費量を削減できます。
迅速な開発と反復：軽量エンジンは柔軟性が高い傾向があり、複雑な設定や構成は必要ありません。つまり、試作品から最終製品へと迅速に移行し、より迅速に反復できます。
ゲーム以外の機能とのシームレスな統合：ミニゲームをプライマリーアプリケーションやプラットフォームに統合する場合、軽量エンジンは一般的に統合が容易です。また、アプリケーションの他の部分と競合することはありません。
少ないリソース消費：軽量エンジンには、大口ゲームエンジンが行う膨大なリソースやファイルがないため、アプリケーションの全体的なサイズやメモリフットプリントは小さくなります。
フラッター&フラッターフレーム
Flutterは、Googleが開発したオープンソースUIソフトウェア開発ツールキットです。当初は、開発者がiOS、Android、Web向けの高品質なネイティブアプリを構築できるように設計されました。
しかし、後にデスクトップなど他のプラットフォームにも拡大しました。
Flutterの主な特長は、Dart言語の使用、高性能なレンダリングエンジン、開発プロセスを簡素化する多数のコンポーネントやプラグインです。
Flutter Flameは、Flutterプラットフォーム上に構築された軽量のゲーム開発フレームワークです。その目的は、Flutterを使用してゲームやゲーム関連のアプリを作成するシンプルで使いやすい方法を提供することです。
両者の関係は、以下の観点から理解できます。
ベースプラットフォーム：FlameはFlutter上に構築されており、クロスプラットフォーム機能、高性能レンダリング、豊富なコンポーネントライブラリなど、そのすべての機能とメリットを活用しています。
開発言語：FlameはFlutter向けに設計されているため、プログラミング言語としてDartも使用しています。
拡張性：Flameは他のFlutterライブラリやプラグインとシームレスに統合されるため、開発者はオーディオ、アニメーション、その他の機能を簡単に追加できます。
目的：Flutter自体は堅牢な開発フレームワークですが、ゲームではなくアプリケーションの作成が主な焦点です。そのため、このギャップを埋めるには、「炎」などのフレームワークが必要です。Flameは、ゲームループ、スプライトレンダリング、衝突検出など、ゲーム関連のコア機能を提供します。
コミュニティ&リソース：FlameはFlutterに基づいているため、Flutterの強力なコミュニティとリソースから当然利益を得られます。つまり、開発者は、チュートリアルや問題解決、サポートを求める際に、より多くのリソースを活用できます。
つまり、Flutterはクロスプラットフォームのアプリケーション開発環境を提供していますが、Flutter Flameはゲーム開発に最適化されたツールや機能を追加し、Flutter内でのゲーム開発を可能にします。
2.3 リリース戦略
Flutterでゲーム開発を検討し、Webにデプロイする場合、2つの異なる戦略があります。
ゲーム開発に特にFlutterを使用し、ゲームをWeb上で実行させます。
フロントエンド全体をFlutterに移行します。
各戦略には独自のメリットと考慮事項があります。
たとえば、最初のアプローチは、Flutterの能力を活用してゲームを開発し、ゲームがWebに最適化されることを保証します。
第2のアプローチはより広いものであり、ゲームだけでなく、すべてのフロントエンドの側面でFlutterが完全に採用されていることを意味します。これにより、アプリケーション全体で一貫したUI/UXを提供することができますが、移行と適応の点でより広範な作業が必要になる可能性があります。
3. ゲーミフィケーション&ソーシャルトレード
現在、ゲーミフィケーションとソーシャル取引は、デジタル通貨とDEXの分野で注目を集めています。
DEXの文脈における両者の役割と可能性をよりよく理解するために、それらを1つずつ分析してみましょう。
3.1 ゲーミフィケーション
メリット
ユーザーエンゲージメント：競争、課題、報酬メカニズムの導入により、お客様のエンゲージメントとロイヤルティを高めることができます。
学歴：初心者は、ゲーミフィケーションを通じて取引の複雑さや戦略をより簡単に学べます。
お客様の維持率：継続的な特典やチャレンジは、参加して長期的に取引することを奨励します。
課題
簡素化：過剰なゲーミフィケーションは、取引のリスクを見落とす結果となり、賢明な判断に至らなくなる可能性があります。
持続可能性：利用者の関心を維持するためには、継続的に更新し、新しいゲーム要素を追加する必要があります。
3.2 ソーシャルトレード
メリット
コレクティブな知恵：他の成功したトレーダーの戦略や行動に基づいて意思決定を行うことができます。
コミュニティ構築：ユーザー間の交流やコミュニケーションを促進し、コミュニティの団結を強化します。
参入障壁の低減：初心者は、経験豊富なトレーダーを模倣することですぐに始めることができます。
課題
リスク拡大：特定のトレーダーをフォローする利用者が多い場合、システミックリスクが高まる可能性があります。
過剰依存：利用者は、自身の調査や分析を行うのではなく、他のトレーダーに過度に依存する可能性があります。
プライバシーに関する懸念：取引戦略や行動を公表すると、プライバシー侵害や不必要な注意につながる可能性があります。
では、ゲーミフィケーションとソーシャルトレードの未来の方向性はどれですか？
実際には、対象者とDEXの市場ポジションによって異なります。
より多くの若い利用者や初心者を惹きつけることが目標であれば、よりリラックスして楽しい取引体験を提供できるため、ゲーミフィケーションがより適切かもしれません。
経験や戦略を共有したいプロトレーダーにとって、ソーシャル取引はより魅力的かもしれません。
しかし、将来の方向性は、どちらかを選択するのではなく、両方の強みを組み合わせることです。
ゲーミフィケーションとソーシャル取引の両方の要素を統合するDEXは、楽しく詳細なユーザー体験を提供し、さまざまなユーザーのニーズを満たすことができます。
AIの波動の中で、利用者はすでにインテリジェントな自動化された体験に慣れており、より便利でパーソナライズされたサービスを求めています。
同時に、娯楽や社会的交流に対する需要も絶えず高まっています。
スローガンや外部の認識の観点から考えると、いくつかの戦略があると思います。
ゲーミフィケーションをプライマリー、ソーシャルトレードをセカンダリー：このアプローチでは、取引の楽しさとエンゲージメントを重視しています。例：
「取引：とても楽しいです！
「最も楽しい取引体験」を体験しよう！
このアプローチは、若い利用者、初心者、またはユニークな取引体験を求める人々を惹きつけたい方に適しています。
ソーシャルトレードをプライマリー、ゲーミフィケーションをセカンダリー：ここでは、社会的側面の価値とつながりの力を強調できます。例：
「世界と取引しよう」
「取引をもっと社交的にしよう」
この戦略は、他者と交流し、経験や戦略を共有したい人々を惹きつけるかもしれません。
以下の2つを組み合わせてください。また、ゲーミフィケーションとソーシャルトレードの要素を融合させ、独自のブランドメッセージを作成しようとすることもできます。例：
「取引して楽しんで自由にシェアしよう」
この戦略は、幅広い利用者を惹きつける可能性がありますが、メッセージの明確さと魅力を確保するためには、さらなる努力が必要な場合があります。
AIの波動下での利用者の考え方の変化を考慮すると、AI時代において、利用者はインテリジェントなサービスを期待するだけでなく、より多くの交流や社会的機会を求めるため、第3の戦略が最も有望であると考えています。
ゲーミフィケーションとソーシャル取引の要素を組み合わせることで、利用者は楽しく、詳細な取引体験を得ることができます。
4. オンデバイス機械学習
オンデバイス機械学習（エッジ機械学習またはエッジMLとも呼ばれます）とは、サーバーやクラウドセンターではなく、お客様のデバイス上で機械学習の計算を直接行うことを意味します。
これにより、プライバシー保護の強化やレイテンシーの低減などのメリットが得られます。エッジ機械学習をDEXに適用すると、さまざまな面でメリットが得られます。
4.1 パーソナライズされた取引体験
Edge MLは、お客様の過去の取引データや好みに合わせてカスタマイズされた取引体験を生み出すのに役立ちます。
ビジネスシナリオ
お客様一人ひとりに合わせたおすすめ：利用者の取引履歴や行動に基づいて、新しい通貨ペアや投資機会を提案します。
スマート通知：ターゲット市場トレンドのアップデートやアラートをお客様に提供します。
4.2 スマート取引アシスタント
このアプリケーションは、リアルタイムの取引アドバイスと市場分析を提供するスマートアシスタントを開発しています。
ビジネスシナリオ：
取引戦略の最適化：お客様の取引戦略を分析し、最適化の提案を行います。
リスク管理：市況をリアルタイムで分析し、リスクをより効果的に管理できます。
4.3 最適化されたネットワークとリソースの利用率
デバイスで計算を実行することで、DEXは中央サーバーへの負荷を軽減し、全体的なパフォーマンスと効率性を向上させることができます。
4.4 プライバシー保護の強化
データは主にローカルで処理・保管されるため、利用者のプライバシーは保護されます。
ビジネスシナリオ
プライベート取引分析：利用者は、機密情報をサーバーにアップロードすることなく、取引履歴をローカルで分析できます。
4.5 ゲームにおける不正防止メカニズム
機械学習を利用してゲームの不正行為を検知することは、注目の分野です。
詐欺行為はゲームの公平性を損ない、正直なプレイヤーの退場につながる可能性があります。
不正行為に対処する手順
データ収集：通常のプレイヤーと既知の詐欺師の両方から行動データを収集します。このデータセットには、文字移動速度、ヒット精度、リソース獲得率、キーストローク頻度、ネットワーク動作などのパラメータが含まれる可能性があります。
機能エンジニアリング：上記のデータに基づいて、通常のプレイヤーと詐欺師を区別する一連の機能を作成します。たとえば、プレイヤーが一連の複雑なタスクを非常に短時間で完了した場合、不正行為の兆候である可能性があります。
モデルトレーニング：ディシジョンツリー、ニューラルネットワーク、サポートベクターマシンなどの分類モデルを訓練するために、ラベル付けされたデータ（例：どのプレイヤーが浮気しているのか、どのプレイヤーが浮気していないのかを把握している）を使用します。
リアルタイム検出：リアルタイムのゲームプレイでは、プレイヤーの行動データを収集し、訓練されたモデルを使用して予測します。モデルがプレイヤーの不正行為の可能性が高いと予測した場合、警告、アカウント制限、その他の罰則など、適切な措置を取ることができます。
フィードバックループ：チーターは検知を回避するために戦略を変更する可能性があるため、モデルを定期的に更新・再トレーニングすることが重要です。プレイヤーが不審な行動を報告するためのフィードバックシステムを設定することができます。これらのレポートは新しいトレーニングデータとして機能します。
プライバシーを考慮：プレイヤーデータを収集する際は、プライバシー規制を遵守し、データ収集の目的を明確に通知してください。
誤検出に対処する：どの検知システムでも、誤報が表示される可能性があります。そのため、誤検出率が低く、プレイヤーが不正検出に異議を申し立てるメカニズムを提供します。
エッジMLは、よりプライベートでパーソナライズされた効率的なDEX体験の可能性を生み出します。さらに、分散化の中核的理念に沿ったDEXの運用における中央集権的な要素も削減されます。
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