テクニカル・サマリー：待機するか、探索するか：高スループット・ブロックチェーンにおけるアービトラージ競争

1. 問題提起

高スループットのブロックチェーンにおいて、最大抽出可能価値（MEV）のサーチは、2つの異なる経済的アーキテクチャへと二極化している：**ターゲット型サーチ（Targeted Search）と確率的サーチ（Probabilistic Search）**である。

• ターゲット型サーチ： ボットがオフチェーンで機会を特定し、実行をシミュレーションした後、ルートを確定させたトランザクションを送信する。このアプローチは通常、試行回数は少ないが、1試行あたりの手数料は高くなる。
• 確率的サーチ： ボットが、実行中に機会を発見するために、ライブなオンチェーン状態を読み取るトランザクションを繰り返し送信する。このアプローチは、試行強度が非常に高く、ほとんどのトランザクションは有用な状態変化を生み出すことなく失敗（プローブまたはリバート）し、「スパム」を構成する。

核心となる問題は、プロトコルの設計パラメータ（具体的には、順序の粒度（例：サブブロック vs フルブロック）、手数料の下限（フィー・フロア）、および機会へのアクセス）が、これら2つのアーキテクチャ間の競争をどのように形作るかである。既存の文献は確率的サーチを単独でモデル化しているが、本論文はこれら2つのアーキテクチャの違いを定式化し、プロトコルの変更がボットの構成、ブロックスペース消費量、およびプロトコル収益にどのように影響を与えるかを調査する。

2. メソドロジー

理論的枠組み

著者らは、アーキテクチャ間の競争に関する簡約形式の均衡モデルを開発している。このモデルは、期待利益がゼロに抑えられるまで自由参入が行われると仮定している。主な変数は以下の通りである：

• 順序レジーム（Ordering Regimes）： ベースライン（フルブロック）対、より細かい（サブブロック/スライス）順序。
• 競争力 ($\eta_r$)： オンチェーンでの発見トランザクションが、オフチェーンのトランザクションと同じ収益性の高いスライス内で競争力を維持できる確率。モデルは、より細かい順序付けは、ブロックスペースの消費量が増加するため、オンチェーンでの発見の $\eta_r$ を低下させると仮定している。
• 機会へのアクセス ($\lambda$)： ボットが機会にアクセスできる速度。オンチェーンでの発見は、複数のルートを動的にスキャンできるため、一般にアクセス率が高い ($\lambda_C \ge \lambda_O$)。
• コスト ($K$)： ガス代や手数料を含む総コストであり、アーキテクチャや手数料の下限によって異なる。

モデルは、以下の比較静学を予測する結論を導き出している：

1. より細かい順序付けは、特に「スキャン・フットプリント（状態読み取り量）」が大きいボットにとって、オンチェーンでの発見の生存可能性を低下させる。
2. より高い手数料の下限は、手数料への露出が高いアーキテクチャ（1試行あたりのガス代が高く、試行強度が強いもの）に対して不釣り合いに不利に働く。
3. 機会のショック（例：新しいトークンのローンチ）は、オフチェーンでインデックス化されていないルートを生成することで、オンチェーンでの発見を一時的に復活させることができる。

実証戦略

本研究では、Baseをケーススタディとして利用し、2025年6月から2026年2月までの期間を対象としている。この期間には、Flashblocks（200msのサブブロック）の導入と、最小ベース手数料の段階的な引き上げという主要な構成変更が含まれている。

データ構築：

• データセット： 4,365件のユニークなボットアドレスから得られた、2,137万件の成功した循環的アービトラージと、9億8,500万件のスパム・トランザクション（プローブおよびリバート）。
• 分類： 成功したアービトラージ・トランザクションに基づき、ボットのアーキテクチャを識別するトレースレベルの分類器。これは debug_traceTransaction の出力を分析し、ボットを以下のように分類する：
  • オフチェーン発見（Off-chain Discovery）： ルートをオフチェーンで確定。事前のスワップ状態の読み取りがない、あるいは読み取りが実行ルート内に限定されている。
  • オンチェーン評価（On-chain Evaluation）： 状態をオンチェーンで読み取るが、最終的な実行ルート内に限定されている。
  • オンチェーン発見（確率的）（On-chain Discovery (Probabilistic)）： 実行前に広範な会場（venues）をスキャンし、その後にルートを選択する（広範なオンチェーン発見）。
• 集計： ボットの集団の変化、スパム強度、および効率性指標を分析するために、ラベルはボット・週単位で集計される。

分析エピソード

実証分析は、モデルの予測を以下の3つの特定のエピソードを通じてテストしている：

1. Flashblocksの有効化（2025年7月）： より細かい順序付けの影響をテスト。
2. 9月のサージ（2025年9月）： 機会アクセス・ショック（新トークンAVNT/MIRRORのローンチ）の影響をテスト。
3. 最小ベース手数料の引き上げ（2025年12月 – 2026年2月）： 手数料の下限の影響をテスト。

3. 主な貢献

1. サーチ・アーキテクチャの定式化： 本論文は、ターゲット型サーチと確率的サーチを正式に区別し、順序の粒度と手数料がそれらの相対的な生存可能性をどのように形成するかをモデル化している。
2. トレースレベルの分類器： トランザクション・トレースにおける観測可能なルート発見に基づき、検索アーキテクチャを特定する新しい分類器の開発。これは、実行挙動およびスパム・プロファイルに対して検証されている。
3. 比較静学の実証的検証：
   • Flashblocks： 細かい順序付けが、スキャン・フットプリントが大きいオンチェーン発見ボットを選別し、市場をより軽量なオフチェーン発見ボットへとシフトさせることを確認した。
   • 機会のショック： 新しいトークンローンチにより、短期間の参入者によって確率的サーチが一時的に復活することを示した。
   • 手数料の下限： 手数料の下限が、機会のフローを維持できないボット（高い露出を持つアーキテクチャ）を選別することを示した。
4. チェーンレベルの成果の定量化： 優先手数料（プライオリティ・フィー）の構成およびブロックスペースの効率性への影響を測定した。

4. 主な結果

ボット・アーキテクチャの特性

• 確率的サーチ（オンチェーン発見）： 成功したアービトラージ活動のわずか**23%を占めるが、スパム・トランザクションの95%を生成し、Baseの総ガス消費量の20%**を占める。これらのボットは成功率が低く（4.58%）、成功あたりのコストが高い。
• ターゲット型サーチ（オフチェーン発見）： 成功率が高く（42.51%）、スパム生成が少なく、1トランザクションあたりの優先手数料の支払額が高い。

エピソード別の知見

• Flashblocks（より細かい順序付け）：
  • 選別効果： オンチェーン発見ボットの集団は、アクティブなボットの約63%から約25%に減少した。スキャン・フットプリントが大きいボット（短いカルデータ、高い事前読み取り）が淘汰された。
  • 生存者： 残ったオンチェーン・ボットは、ロジックを簡素化した（長いカルデータ、より少ない読み取り）。
  • スパムのパラドックス： ボットの集団が減少したにもかかわらず、集計されたスパムは比例して減少しなかった。これは、生存したボットが試行強度（より頻繁なプローブ）を高めたためである。
  • 効率性： オフチェーン発見の成功率は、ステートの陳腐化リスクが減少したことにより、向上した（35.8% $\to$ 43.6%）。
• 9月のサージ（機会のショック）：
  • AVNTおよびMIRRORトークンのローンチに伴い、オンチェーン発見ボットの一時的な急増（約30から220へ）が発生した。
  • 一時的な参入者： これらの新しいボットの92%は、特定のトークン・ルートがルーチン化されると撤退する、短命な「試行者（triers）」であった。
• 手数料の下限の引き上げ（コスト・チャネル）：
  • 最小ベース手数料が200Kから5M WEIに上昇するにつれ、オンチェーン発見ボットの割合は22%から8.4%に低下した。
  • 選別メカニズム： 手数料の下限は、試行あたりの価値が低いボットを選別した。ボットは、繰り返される失敗した試行の累積コストを相殺できるほど、成功した機会が価値のある場合にのみ生き残った。
  • フットプリントの安定性： Flashblocksとは異なり、手数料の引き上げは、スキャン集中的なロジックを減らすようには選別せず、むしろ低収益の試行を排除した。

プロトコル収益とブロックスペース

• 収益構成： Flashblocks導入後、スパムに由来する優先手数料の割合は、60%超から約40-45%に低下した。収益は、成功したアービトラージと、より高い入札を行う確率的試行へとシフトした。
• ブロックスペースの効率性： スパムは依然として大きな負担であるが、Flashblocksの後、および手数料の引き上げ中（約20%から15%へ）に、総ガス消費量に占める割合は減少した（ただし、機会ショックの際には一時的なスパイクが見られた）。

5. 意義と主張

本論文は、プロトコルの設計は単にMEV抽出の量に影響を与えるだけでなく、サーチのメカニズムを根本的に変えるものであると主張している。

• 均衡行動： 失敗した試行（スパム）は、単なる非効率性ではなく、特定の順序および手数料制約下におけるサーチ・アーキテクチャの均衡の結果である。
• 政策上のトレードオフ：
  • より細かい順序付け（例：Flashblocks）は、広範なスキャニングを効果的に抑制するが、生存者の試行強度を高める可能性があり、総スパム量の削減を限定的なものにする。
  • 手数料の下限は、価値とコストの境界をフィルタリングする役割を果たし、低収益の機会を持つ確率的サーチヤーに不釣り合いな影響を与える。
• 外部性： 確率的サーチの主な外部性は、ブロックスペースの混雑である。プロトコルの変更は、ボットの構成をターゲット型サーチへとシフトさせることでこれを緩和できるが、一時的な機会ショックによってスパムが再燃することもある。

著者らは、これらのアーキテクチャの区別を理解することが、有用な経済活動（アービトラージなど）を抑制することなく、スパムの外部性を軽減するプロトコルを設計する上で極めて重要であると結論付けている。また、今後の研究として、これらのダイナミクスが他のMEV形態（清算、クロスドメイン・アービトラージ）や異なるブロックチェーン環境にどのように適用されるかを探求すべきであると示唆している。