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Pump.fun Graduation Regime Windows: Survival Analysis of 832,941 Token Launches and the Social-Presence Effect

この研究は、832,941件のSolana pump.funトークンローンチを分析することで、2025年後半から2026年中盤にかけて卒業率が3.18倍という急激な低下を見せたことを明らかにし、その低下の主な要因をゼロセルフバイ（zero-self-buy）トークンへのシフトに帰している一方で、ソーシャルチャネルの存在感（特にTelegram）が成功確率を大幅に高めることを示している。

原著者： Arati Uday Kamat

公開日 2026-07-07

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CC BY 4.0

原著者： Arati Uday Kamat

原論文は CC BY 4.0 (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) でライセンスされています。 ✨ これは以下の論文のAI生成解説です。著者が執筆または承認したものではありません。技術的な正確性については原論文を参照してください。免責事項の全文を読む

pump.fun を、Solanaブロックチェーン上で開催されている、大規模で混沌とした「オーディション番組」として想像してみてください。毎日、何千もの新しい「出演者」（クリプトトークン）がステージに登場します。彼らの目的はシンプルです。小さな、リスクの高い「ボンディングカーブ（bonding curve）」のステージを卒業し、有名な大劇場「PumpSwap」へと進出するために、十分な数の観客にチケットを買ってもらうことです。

ほとんどの出演者は失敗に終わります。彼らは時間や資金を使い果たし、劇場へ進むことなく退場していきます。この論文は、2026年5月から6月の間に開催された、これら832,941回ものオーディションを詳細に調査した膨大な研究結果です。研究者たちは、2つの大きな問いに答えようとしました。

成功する実際の確率はどのくらいか？
どのような具体的な要素が、トークンの成功率を高めるのか？

以下に、その調査結果を分かりやすい比喩を用いて解説します。

1. 成功率の低下（「卒業率」）

2025年後半、約**0.63%**のトークンが卒業を果たしていました。これは、1,000人の出演者のうち6人がスタンディングオベーションを受け、大劇場へと進出したことを意味します。

2026年中盤までには、その数字は大幅に低下し、0.198%となりました。これは、およそ1,000人に2人の割合です。

比喩: これは、オーディションの難易度が上がったようなものです。「成功率」は前年と比較して3倍以上も低下しました。

2. なぜ成功率が下がったのか？（「セルフバイ」の謎）

研究者たちは、なぜ成功率が下がったのかを徹底的に調べました。その結果、成功率が下がったのは、「優れた」トークンのパフォーマンスが悪くなったからではないことが判明しました。そうではなく、**「出演者の構成」**が変わったのです。

「セルフバイ（自己購入）」トークン: 一部のクリエイターは、自信を示すために（まるで歌手が自分自身のために最前列のチケットを買うように）、開始直後に自分のトークンを購入します。これらのトークンは、はるかに高い成功率（約0.63%）を誇ります。
「ゼロ・セルフバイ」トークン: 2026年の新しいトークンの多くは、最初に自分のトークンを購入しない人々によって作成されていました。これらのトークンの成功率は非常に低くなっています（約0.05%）。

結論: 全体的な成功率が低下したのは、ステージが「ゼロ・セルフバイ」トークンであふれかえったためです。もし、クリエイターが自分のチケットを事前に購入していたトークンだけに注目すれば、成功率は2025年と同じ水準にあります。「運が悪くなった」のではなく、単に「リスクの高い」トークンの数が大幅に増えただけなのです。

3. 「ソーシャルメディア」という超能力

研究では、Twitter (X) のアカウント、ウェブサイト、またはTelegramグループの有無が影響を与えるかどうかを調査しました。結果は衝撃的でした。

Telegramこそが王様: Telegramチャンネルを宣伝しているトークンは、宣伝していないトークンよりも、卒業できる確率が約9倍高くなりました。
「フルスタック」の効果: Twitter、ウェブサイト、Telegramの3つすべてを宣伝しているトークンは、どれも宣伝していないトークンよりも、成功率が17倍高くなりました。
比喩: 想像してみてください。外にファンクラブが待機している（Telegramがある）パフォーマーは、スタンディングオベーションをほぼ確実に受け取れるオーディション番組を。一方で、ファンベースもなくギター一本で現れた者は、たいていブーイングを受けてステージを去ることになります。

4. 「最初の5分間」のルール

研究者たちは、トークンが卒業するまでに正確にどれくらいの時間がかかるかを追跡しました。

発見: もしトークンが卒業できるのであれば、それは極めて速く起こります。
比喩: それはスプリント（短距離走）のようなものです。成功するトークンの90%は、レース開始から2分以内に卒業しています。もしトークンが5分経過してもゴールラインを越えていない場合、それはほぼ確実に失敗に終わります。トークンの「生存」は、瞬時に決まってしまうのです。

5. 彼らは実際に何を公開したのか？

この論文は単なる数字の羅列ではありません。他の人々が数学的な検証を行えるようにするための扉を開くものです。

データセット: 彼らは、監視したすべてのトークンの膨大なリスト（86万件以上）を、成功したか失敗したかのラベルと共に公開しました。これを彼らは RED-PUMP-2026-v1 と呼んでいます。
フレームワーク: 彼らは、時間の経過に伴うこれらの傾向を測定するための新しい手法、Graduation Regime Windows (GRW) を作成しました。これは、異なる「シーズン」（例：2025年の「マリノ・シーズン」対 2026年の「レッド・パンプ・シーズン」）に名前を付け、誰もがリンゴとリンゴを比較できるようにするための仕組みのようなものです。

まとめ

この論文は、"pump.fun" というオーディションがいまだに極めてリスクが高いこと（500個に1個未満しか成功しない）を物語っています。しかし、以下の条件を満たすトークンには、有利な状況が整っています。

クリエイターが自身のチケットを購入している（セルフバイ）。
強力なソーシャルメディアの存在感、特にTelegramグループを持っている。
驚異的なスピードで動き出す（最初の数分以内）。

全体的な成功率の低下は、「勝者」の質が落ちたからではなく、こうした強みのないトークンの数が大幅に増加したために起こった現象なのです。

技術要約：Pump.fun 卒業レジーム・ウィンドウ（Graduation Regime Windows）

問題提起
Solanaベースのプラットフォームであるpump.funは、ミームコインのローンチを促進しており、トークンのボンディングカーブ・リザーブが閾値（約85 SOL）に達すると、PumpSwap DEXへと「卒業（graduation）」し移行する。卒業は稀なイベントである。業界のダッシュボードや先行研究（例：Marino et al., 2026）は集計された卒業率を提供してきたが、既存の文献には以下の欠落がある：(1) 方法論的な再現のための公開されたレコードレベルのベンチマークデータセットの不在、(2) 卒業ダイナミクスをモデル化するための生存分析手法（カプラン＝マイヤー法、コックス比例ハザードモデル）の適用、(3) オフチェーンのソーシャル・プレゼンス機能（Twitter、ウェブサイト、Telegram）の卒業予測因子としての定量的評価。さらに、卒業率は時間の経過とともに大幅に変化しており（2024年第4四半期の<2%から2025年後半の0.63%へ）、これら異なる時間的「レジーム」を比較するためのフレームワークが必要となっている。

方法論
著者らは、2026年5月8日から2026年6月10日までの期間（「RED-PUMP-2026-v1」レジーム）に継続的に観測された832,941件のユニークなトークンローンチの生存分析を提示する。

データ収集: 公開ブロックチェーンのオブザーバーが、pump.funのプログラム・アカウント・アップデート・ストリームを購読した。各ローンチについて、システムはミントアドレス、タイムスタンプ（seenAt, created_timestamp）、初期時価総額（SOL単位）、およびローンチメタデータにおけるTwitter、ウェブサイト、またはTelegram URLの存在を示す3つのBooleanインジケーターを記録した。
イベント定義: 本研究ではトークンを24時間追跡する。終端アウトカムは、GRADUATED（ボンディングカーブを通過）またはTIMEOUT（24時間が経過したが卒業せず）である。TIMEOUTは右側打ち切りイベントとして扱う。
統計的枠組み:
- カプラン＝マイヤー推定量: 累積卒業確率 $F(t) = 1 - S(t)$ を推定し、生存曲線を生成するために使用される。
- 層別化: ソーシャルチャネルのインジケーター（個別および組み合わせカウント）と初期時価総額の四分位数によって分析を層別化した。
- コックス比例ハザードモデル: ハザード比（ $\lambda_i(t|x_i) = \lambda_0(t) \exp(\beta^\top x_i)$ ）を推定するために、多変量半パラメトリックモデルを適合させた。共変量には、ソーシャルインジケーター、対数変換された初期時価総額、および対数変換された説明文の長さが含まれる。推定を安定させるためにL2ペナルティ（ $10^{-3}$ ）を適用した。
- レジーム比較: 著者らは、現在の34日間のウィンドウを、過去の期間（2024年第4四半期およびMarino et al., 2026のウィンドウ）と比較するための「卒業レジーム・ウィンドウ（GRW）」フレームワークを定式化した。

主要な結果

全体的な卒業率: RED-PUMP-2026-v1ウィンドウにおける統合卒業率は0.198%（Wilson 95% CI [0.189%, 0.208%]）であった。これは、Marino et al. (2026) が2025年9月〜10月に対して報告した0.63%という率から3.18倍の低下を意味する。
ソーシャル・プレゼンスの効果: オフチェーンのソーシャルインジケーターは高い予測能を持つ。
- Telegramチャンネルを持つローンチは、持たない場合（0.166%）と比較して1.485%の割合で卒業しており（8.94倍のリフト）、Telegramに関する多変量コックス・ハザード比は5.40（95% CI [4.73, 6.17], $p=6.6 \times 10^{-138}$ ）であった。
- 3つすべてのソーシャルチャネルを宣伝しているローンチは、いずれも持たない場合（0.110%）と比較して**1.919%**の割合で卒業しており（17.4倍のリフト）、これは顕著な差である。
時価総額と自己買い（Self-Buying）:
- 初期時価総額の分布は、プラットフォームのデフォルト値である30 SOLに大きな質量がある。
- 上位四分位数（初期時価総額 > 31 SOL、作成者による自己買いと解釈）は**0.634%**で卒業しており、これはMarino et al. (2026) の研究によるプールされた率0.63%とほぼ完全に一致する。
- 下位3つの四分位数（ゼロ自己買いローンチが支配的）の卒業率はわずか**0.053%**であった。
モデルの性能: コックスモデルは、Harrellのコンコーダンス指数0.858を達成した。
時間的ダイナミクス: 観測ウィンドウの最初の4日間は、オブザーバーのインフラストラクチャのウォームアップ遅延により、人工的に低い率（0.015%–0.043%）を示した。この期間を除外すると、定常状態の率は**0.207%**である。

意義および主張
本論文は、主に4つの貢献を主張している：

RED-PUMP-2026-v1: pump.funに関する初の公開されたレコードレベルのベンチマークデータセット（860,213件のローンチ）であり、固定されたスキーマを持ち、Zenodo上でCC-BY-4.0の下で公開されている。
方法論的な初適用: pump.funの卒業イベントに対するカプラン＝マイヤー生存曲線およびコックス比例ハザードモデルの最初の公開された適用である。
縦断的な分解: 卒業率のレジーム間での低下は、成功率の低下（自己買いローンチの成功率は約0.63%で安定している）ではなく、主に組成の変化（ゼロ自己買いローンチへのシフト）に起因するという経験的な分解を示している。
標準化: 将来的な比較研究のための標準化された指標として、**卒業レジーム・ウィンドウ（GRW）フレームワークおよびPump.fun 卒業指数（PGI）**を導入した。

著者らは、ソーシャルチャネルに関して因果関係を主張しているわけではなく、努力のプロキシ（代理指標）、発見可能性、および選択性が非排他的な解釈であることを明示している。また、24時間の観測上限および検出ラグは制限事項であること、および報告された卒業率の上昇は、さらなる検証なしに実行可能なトレーディングシグナルではなく、フィルター設計のための予測的指標であることも注記している。