Flashbotsの研究：MEVがどのようにブロックチェーンの拡張利益を飲み込むか

執筆：ロバート・ミラー、フラッシュボッツ

編集:シアーシャ、フォーサイトニュース

今日は、新しい議論を提起します：MEV（最大抽出可能価値）がブロックチェーンのスケーリングにおける主要な制限要因となっています。

イーサリアムやそのLayer2ネットワーク、ソラナなどの主流のパブリックチェーンが最速でスケーリングを競っているとき、MEVがもたらす経済的制約は業界全体に現れています。オンチェーンの検索行動は驚くべきリソースの無駄遣いの方法で、主要な高スループットブロックチェーンの大部分の容量を占め始めています。

これは理論的な仮定や個別の現象ではありません。Solana（MEVボットが40％のブロックスペースを消費）からEthereum Layer2エコシステムに至るまで、この状況は至る所で見られます。影響を定量化するために、特定のトラッキングエンドポイントをサポートするトップOP-Stack Rollupを深く分析した結果、業界全体の問題が明らかになりました：

複数のロールアップでのゴミ取引ボットが50%以上のガスを消費しているが、手数料は10%未満しか支払っていない；

2024年11月から2025年2月の間に、Baseネットワークはガス処理能力を1100万ガス/秒に引き上げるが、ほぼすべてがゴミボットに占有される（これは3つのイーサリアムメインネットの容量に相当する！）;

ゴミロボットのガスに対する継続的な需要がユーザー手数料を押し上げています；

ゴミ取引市場は高度に集中しており、Base上の80%以上のゴミ取引は2つのサーチャーによって主導されています。

データベースシャーディング（例：Rollup）、有効性証明、データベースまたはコンセンサスメカニズムの最適化などの技術的スケーリング手段は確かに重要ですが、技術だけでは問題を解決することはできません。私たちは基盤技術のスループットを構築する方法を習得していますが、現在の市場構造はスケーリングに経済的な制約を課しています。

この記事では、この市場の失敗現象を分析し、その影響をデータで示し、問題を解決することを目的とした新しいMEVオークションメカニズムを提案します。

ゴミ取引の分析

区画空間がなぜ浪費されるのかを理解するために、まず成功したアービトラージ取引を分解してみましょう：

Baseにおける成功したアービトラージ取引の例

一見すると、これは効率の模範のようです：検索ボットが正確なアービトラージを実行し、0.12ドルの利益を上げ、0.02ドルの手数料を支払います。

しかし、この成功したアービトラージの真のコストは驚異的です:アービトラージが成功するたびに、ボットは約350の取引を送信してアービトラージを試みます(それらのほとんどは失敗します)。 平均して、1回のアービトラージ成功で約1億3,200万ガスを消費し、これはイーサリアムの約4ブロック分に相当します。 これは、競争に出場する多くのボットの1つにすぎず、チェーンの実際のコストはより高いことに注意することが重要です。

今、ロボットのオンチェーン行動を理解するために、典型的な失敗の試みを見てみましょう：

盲目的にアービトラージの機会を探し求める失敗した取引の例

一見この取引には異常はない：実行は成功し、トークンの移転は行われていない。唯一の手がかりは、約260万ガスを消費したこと（上図参照）である。

内部の呼び出しを深く追跡すると、数十の異なる DEX プールに対して一連の呼び出しを行い、getReserves () と slot0 () を通じてプールの状態を照会していることがわかります。これらの呼び出しは、本質的に異なる DEX 上の資産価格を取得しているのです。

slot0 () と getReserves () の繰り返し呼び出しのトレース例を示します

このロボットの核心ロジックは非常にシンプルです：

オンチェーンにトランザクションを送信する

実行時の複数の DEX プールのクエリ料金

アービトラージの機会が存在する場合は実行する

取引を終了します。

上記の取引は、この4つのステップを反映しており、最終的には終了し、何も操作を実行していません。実際には、約260万Gasを消費する高強度の価格照会に過ぎず、市場の状態を読み取るだけで実質的な動きはありません。

Base、World、Solanaなどのパブリックチェーンでは、この戦略がMEVを抽出する主流の方法となっています。少数の成功した取引が大量の失敗した試みの代償を払う必要があり、これはサーチャーにとって理性的な選択ですが、ネットワークにはシステム的な非効率をもたらします。

実際の価値を生み出さずに価格を読み取るために、多くのリソースが使用されています。 そして、それは一人の捜索者だけでなく、原子スケールのMEVを捕獲するために、すべての捜索者がこの戦術を採用せざるを得ません。 最終的な結果は、データが示すように、パブリックチェーンがスパムトランザクションによってブロックされ、スパムトランザクションによってトランザクション手数料が上昇します。 (注:アトミックレベルのMEVは、単一のオンチェーン操作(単一のトランザクションや単一のブロック内など)で達成される価値の抽出を強調し、アービトラージやフロントランニングなど、ブロックチェーンの即時性とトランザクション順序を利用するシナリオで一般的に使用されます。 ）

ゴミ取引の根本的な原因

高スループットのパブリックチェーンがゴミ取引に詰まるのは偶然ではなく、市場構造の欠陥から引き起こされる直接的で「合理的」な反応です：探索者がブロックの最新状態を読み取って利益を得たい場合、同じブロック内で取引を盲目的に開始する必要があります。

上記で分析したアービトラージロボットは、その典型的なケースです。 オフチェーンクエリは、最後に確認されたブロックのステータスをキャプチャできますが、これは現在のビルディングブロックのトランザクションによって作成されているMEVの機会に遅れをとっています。 BaseやSolanaなどのネットワークでは、ネイティブmempoolはプライベートであるため、検索者はブロックが公開されるまで、ユーザーのトランザクションがどのように実行され、どのような機会を生み出しているかを知る方法がありません。 アービトラージスペースを発見し、キャプチャする唯一の方法は、ユーザーのトランザクションの直後に自分のトランザクションを同じブロックに含めることです。 次のブロックを待つと、オポチュニティは割り込まれます。

横行するオンチェーン検索現象は、以下の要因の相互作用から生じています：

1. トランザクショナルな表現力

従来の金融においてトレーダーが単純な静的注文（例えば「Xの価格で購入」）を提出するのとは異なり、検索者はチェーン上のプログラムとして取引を作成し、市場の即時状態に基づいて実行される条件ロジックを組み込むことで、元々不可能であった複雑な応答戦略を実現できます。

2.プライベートメモリプールに移行する

ユーザーをフロントランから保護するために、ほとんどの高スループットのパブリックチェーンはメモリプールをプライベートに設定しています。これによりフロントランを効果的に防ぐことができますが、検索者はユーザーの注文フローを見ることができません。取引がブロックチェーンに記録される前に反応することができないため、検索者は高い表現力の取引を開始することによって、チェーン上で盲目的に機会を探るしかありません。

3. 手数料が安い

低コストのブロックスペースは、オンチェーンの検索行動をさらに拡大しました。検索者は、単一の成功したアービトラージの利益が大量の失敗した取引のコストをカバーできることをよく理解しているため、各ブロックに膨大な投機的取引を送信することを恐れません。そして、Gas料金が低いほど、検索者はより複雑なロジックを構築し、より複雑な戦略を追求できるようになります。[1]

4.効率的なオークションメカニズムの欠如

サーチャー間の競争には、正式な取引の優先順位表現メカニズムが欠けています。特定の取引をブロック内で直接的な方法で優先順位を付けることができないため、競争は無駄な代替手段に退化します：より多くのガスを消費することです。サーチャーが勝率を上げる主な方法は、ブロック内のより多くの位置でガスを消費し、取引が「正しい位置」に落ちる確率を高めることです。

この4つの要因が共同で「ゴミ取引オークション」を生み出しました。これは非常に無駄なメカニズムで、ネットワークの混雑を助長し、MEVの価値を効果的に捕らえることもできませんでした。ゴミ取引による非効率の規模を定量化するために、データ検証を行いました。

研究が発見された

分析によると、MEV駆動のジャンクトランザクションは拡張に対する経済的制約を構成しています。

スパムトランザクションは、「トークンを転送せずにDEXに繰り返しクエリを実行する」トランザクションを特定することで定義します。 このヒューリスティックなアプローチは、オフチェーンで行うことができたが、オンチェーンで行わざるを得なかった体系的な無駄な「バックランニング」アービトラージを特定することを目的としています。 このアプローチは、Python ツールと Dune ダッシュボードの両方に実装されており、その方法論については付録で詳しく説明しています。

ゴミ取引検出ツールは特定のRPCメソッドに依存しているため、現在のデータ分析はOP-Stack Rollupに限られています。しかし、Ghost Logsチームのデータは、Solanaにも同様の現象が存在し、他のEthereum Rollup（ZKsyncやArbitrumなど）でもゴミ取引の兆候が発見されていることを示しています。

1.ゴミ取引は系統的かつ普遍的である

まず、この問題は体系的で広く存在しています。OP-Stack Rollupの分析は、ゴミ取引が孤立した現象ではなく、エコシステム全体で支配的な力であることを示しています。Unichain、Base、OPメインネットなどのチェーンでは、ゴミ取引が通常、総ガスの50%以上を消費します。これは、現在の市場設計の構造的な結果であり、局所的な異常ではないことが明らかです。

2. ゴミ取引で消費されるガスは、支払われる手数料を大幅に上回ります。

第二の発見は、チェーンの観点から見ると、ゴミ取引の効率が非常に低いことを示しています。

私たちが分析したすべてのロールアップにおいて、ゴミ取引が消費するリソースとそれによって得られる収入との間には巨大なギャップがあります。他のユーザーと比較して、ゴミ取引ボットが消費するガスの量は、彼らが支払う手数料の数倍に達します。例えば、OPメインネット上のゴミボットは約57%のガスを消費しましたが、手数料は約9%しか支払っておらず、その差は6倍にも達します。

手数料の支払いとガス消費量の格差は、ガベージトランザクションがネットワークに多大な外部コストを課す一方で、システミックで非効率的な市場の典型的な価値をほとんど提供しないことを示しています。 これには、各フルノードがこれらのトランザクションを実行することを余儀なくされ、すべてのネットワーク参加者のハードウェア要件が上昇するため、コンピューティングリソースの実際の浪費が含まれます。

さらに、私たちはL2におけるゴミ取引がRollupのL1データ可用性（Data Availability）への影響について分析しました。

データによると、2025年2月の100万ブロックの中で、Base上のゴミロボットは約56％のGas消費、26％のL1 DA（データ可用性）使用量、そして14％のオンチェーン手数料に貢献しました。ゴミロボットのDA使用量の割合は最初は驚くべきものでしたが、その後、これは取引数の割合（Gas消費ではなく）に関連していることが分かりました。これは合理的です。なぜなら、DA使用量はデータ圧縮効率に依存し、Gas消費量には依存しないからです。

3.ゴミ取引の制限は、スケーラビリティの利益を相殺しました。

第三に、この非効率性は、スケーリングの利点を直接打ち消します。 スパム トランザクションの悪影響を測定するために、スパム ボットの消費量を差し引いた後、ロールアップによって処理される 1 秒あたりにユーザーが利用できるガスの量である Effective Gas Throughput という新しい指標が導入されました。

Base のトレンドは特に明らかです：2024 年 11 月、総 Gas スループットは 1500 万 Gas / 秒で、ユーザーの有効 Gas スループットはわずか 1200 万 Gas / 秒です。次の四ヶ月間で、総スループットは 1100 万 Gas / 秒増加しましたが、有効スループットはほとんど変わりませんでした。言い換えれば、ほぼすべての新しい処理能力はゴミ取引によって占有されています。

興味深いことに、2月末以降、有効スループットは総スループットの増加傾向とより一致し始めました。これは市場取引量（およびそれに伴うMEV）と関連しているようです：2月14日の「リブラスキャンダル」が発生した後、Telegramボット取引のMemecoin取引量が減少するにつれて、有効スループットは再び増加し始めました。

4. ゴミ取引の継続的な需要がユーザー手数料を押し上げている

おそらく、ユーザーへの最も直接的な影響は、スパム取引の持続性が取引手数料のベンチマークを人為的に押し上げ、長期間にわたって高く保つことです。

ロールアップのスケーリングにより、名目手数料は非常に低いレベル(たとえば、約0.01ドル)に減少し、多くのオーガニックユーザーは価格に敏感ではなくなりましたが、理論的には、十分なブロックスペースがあり、ユーザーは価格に敏感ではなく、EIP-1559手数料市場メカニズムが機能している場合、手数料は絶対的な最小値に近づくはずです。 この拡張のビジョンは、このほぼゼロの手数料ステータスを標準にするのに十分な容量を作成することです。

しかし、実際の状況はそうではありません。ゴミ取引を通じてMEVを捕らえようとする探索者は、大量の取引でブロックを埋め尽くし、多くのガスを消費しています。この行動はブロック利用率を押し上げ、基礎手数料が継続的に上昇する結果を招いています。これは自然なユーザーの真の需要ではなく、MEV市場の体系的な非効率をより反映しています。

エンドユーザーが負担する手数料は依然として低い水準にありますが、全体的なレベルは実際に必要なものを遥かに上回っています。この問題の重要な点は、大量の安価なブロックスペースに依存する革新的なアプリケーションシナリオ（オンチェーンソーシャルネットワークや自動化されたマイクロペイメントなど）が、このために市場から排除されているということです。

5.ゴミ取引市場は高度に集中している

最後に、分析によると、MEVゴミ取引のサーチャーマーケットは極度の集中化特性を示しています。

この点を検証するために、ブロック高26000000から26900000の間で、どのスマートコントラクトが最も多く「ゴミ取引」と分類されるガスを消費したかを統計しました。初期の観察では、市場は一見して上位が高い割合を占めているものの、構造は分散しているようです。

しかし、この表面上は欺瞞的です。オンチェーン分析によると、検索者がよく使用する戦略は、スパムトランザクションを送信するためのスマートコントラクトをローテーションすることですが、利益を固定の「利益アドレス」に一元的に転送します。成功したアービトラージ取引のETH送金パスを追跡することで、同一のオペレーターによって制御されているスマートコントラクトを識別しようとしています。すべてのボットがこのモデルを採用しているわけではありませんが、主要なボットは一般的にそうです。

利益アドレスでデータをグループ化すると、市場の集中度が非常に顕著になります：

結果は明らかで、わずか2つの機関がBase上の80%以上のゴミ取引を支配しています。この極端な集中化は、市場に明らかな参入障壁が存在することを示しており、現在の「ゴミ取引オークション」は本当の競争市場ではありません。競争の欠如は価格発見メカニズムをさらに弱体化させ、パブリックチェーンは抽出されたMEVの真の価値を捕捉できず、ゴミ取引がもたらす負の外部性を受け入れざるを得ません。

今後の方向性

私たちは、ブロックチェーンは限られたブロックスペース内で価値のある経済活動を最大限に受け入れるべきだと考えています。

この基準では、現在の「ゴミオークション」メカニズムは非常に非効率的です:Uniswap v3で2回のスワップを完了するのに約200,000のガスしかかかりませんが、Baseで同じ経済的結果を達成するには約1億3,000万のガスが必要です。 効率のギャップは650倍にもなり、このギャップを埋めることが、スケーリングの真の可能性を引き出すための鍵となります。

この問題を解決するには、まず、オンチェーン検索が主流のモデルになった4つの主な理由、つまりトランザクション表現、mempoolのプライバシー、低手数料、効率的なオークションメカニズムの欠如に立ち返る必要があります。 その中でも、ガス代の安さや表現力の高さ[2]一般的なスマートコントラクトチェーンの明確な目標であり、これらの特徴を引き続き強化していく必要があります。 したがって、このソリューションは、他の2つの点に焦点を当てる必要があります:検索者が今後のオンチェーンのステータスを読み取り、ユーザーの権利を保護し、オンチェーンスパムトランザクションを最小限に抑える方法で自分の好みを表現できるようにすることです。

ソリューションの方向性

1 プログラム可能なプライバシーを通じて状態の透明化を実現する

効率的な市場は、検索者にトレードフローへのリアルタイムアクセスを提供しつつ、その情報の使用方法をプログラム的に制限する必要があります。システムは、検索者が「バックラン」取引のみを実行でき、フロントラン、サンドイッチ攻撃、またはプライバシーデータの漏洩を行えないことを検証可能に保証する必要があります。この可視性により、検索者はチェーン外で条件ロジックを実行でき、チェーン上で盲目的に探査することはありません。検索者がチェーン外で潜在的な利益を生む取引を生成した後でも、MEVをキャッチするためにその取引をブロックに正確に埋め込む方法が必要です。

2 明示的入札によるMEVオークションメカニズムの構築

ガス消費を競争的側面とする「ゴミ取引オークション」モデルを放棄し、代わりに経済的インセンティブに基づく取引注文権入札メカニズムを設計します。 検索者は、ターゲットトランザクションのブロックロケーションの通貨クォートを直接送信でき、トランザクションの順序は市場ベースの価格設定メカニズムを通じて決定されます。 このモデルは、無秩序なガス消費競争を効率的な価格発見プロセスに変換します。

検索者は数百件の無効な取引を送信する必要はなく、本当に価値のあるランキング権に対してのみ支払えばよい。

ブロックチェーンは、無意味なチェーン上の計算にリソースを浪費させるのではなく、オークションを通じてMEVの真の価値を捕らえることができます。

Flashbotsは、検索者に可視性を提供しながらサンドイッチ攻撃を防ぐために、信頼できる実行環境（TEE）の利用を試みています。TEEは、特定のコードが実行される際に、データが機械オペレーターに対しても機密性を保持することを保証します。

これにより、サーチャーはTEE内で実行でき、プライベートトランザクションに対して検証可能なポストランを行い、サンドイッチ攻撃を実施したり、プライバシーデータをエクスポートしたりすることができません。このモデルはEthereum L1で検証されており、サーチャーは同様のシステムを通じてポストラン取引を数ヶ月にわたり行っており、現在L2への適応を積極的に進めています。

結論

長い間、スケーリングに関する議論は、基盤となるテクノロジのスループットに限定されてきました。 しかし、私たちの調査によると、重要な限界点はもはやブロック容量を拡大することではなく、ブロックスペース[3]をより効率的に使用することです。 これは、ブロック スペースの単位が解放されるたびに、MEV はスパム トランザクションに追加の容量を消費するように動機付けるためです。 言い換えれば、「スケーリング」による収益の大部分は、経済的に合理的なMEVボットによって獲得されており、実際のユーザーはその恩恵を受けることができません。 この問題は、一般ユーザーの料金を押し上げ、容量拡張の効果を制限し、大量のネットワークリソースの浪費を引き起こしています。

拡張の限界はここにあります：ブロックスペースを増やすことでスループットを向上させることはできますが、手数料の改善には限界があります。なぜなら、ますます複雑化するオンチェーンのMEVがほとんどの利益を吸収してしまうからです。これらの制限を突破し、拡張の真の潜在能力を解放するためには、無駄なゴミ取引市場から脱却する必要があります。プログラム可能なプライバシーと明示的な入札を通じて、私たちはゴミ取引のインセンティブを排除し、表現力豊かで公平かつ効率的なMEV市場を「ゴミ取引オークション」に代わるものとして確立することができます。

MEVオークションを採用することは贅沢な選択ではなく、戦略的な必要性です。核心はTEEsを利用して検索者に取引フローへのアクセス権を提供し、同時にその使用方法をプログラムで制限することにあります。この設計により理想的な結果が得られます：ゴミ取引なしでアービトラージをサポートし、サンドイッチ攻撃を防ぐことができます。ブロックチェーンにとって、これは効率的でゴミのない市場でより多くの収入を捕らえることを意味します。そしてユーザーや開発者にとって、低く安定した手数料と真に利用可能なキャパシティが最終的に拡張の全価値を解放することになります。

ゴミ取引の制限を突破したとき、世界はどうなるのでしょうか？取引コストがほとんど無視できるほど低くなったとき、どのような新しい可能性が開かれるのでしょうか？また、どのような新しいアプリケーションが生まれるのでしょうか？その答えは、実践によってのみ証明されるのです。

DataAlwaysさん、Hasuさん、Fahimさん、Danningさん、dmarzさん、Nathanさん、Georgiosさん、Danさん、buffaluさん、Quintusさん、Tesaさん、Anikaさん、Brianさん、Xinさん、Samさん、Eliさん、Christineさん、Christophさん、Alexさん、Fredさん、その他多くの方々に貴重なコメントをいただき、ありがとうございました。 Phil 氏と Achal 氏にデザインを手伝ってくださったことに感謝します。

虫垂

ゴミ取引識別のヒューリスティック手法

ゴミ取引を識別するために、私たちは2つのヒューリスティックルールを採用しました：

トークン移転なし：取引はトークン移転を含んでいますか？もしそうなら、スパム取引には分類されません。

DEX価格の重複確認：取引がトークンの移転を実行せずに、一般的なDEX価格データに対して少なくとも4回の確認を行った場合、それはスパム取引として分類されます。

私たちは、この記事を書いている時点で、これらのヒューリスティック手法が信頼できると考えています：トークン移転を伴う操作は通常、ユーザーに実際の価値を持ち、ジャンク取引はMEV機会を捕捉する際にのみトークンを移転します。さらに、DEX価格の照会ルールは、体系的にアービトラージ機会を検出するボットを効果的に識別することができ、これは私たちが観察した主なジャンク取引の形態です。この定義は、オンチェーンでのみDEX価格を照会する無駄な行為に焦点を当てており、生産的なバックランニング行為を除外しています。

しかし、この定義は将来的にさらに最適化が必要です：ゴミ取引ボットは、単純なトークンの移動を通じてこのルールを回避できるため、「ゴミ取引」の分類基準は今後の研究の方向性として価値があります。さらに、この定義はMEVの主流である盲目的なアフターレースのアービトラージボットを主にカバーしており、清算などの他のMEV戦略は含まれていません。

スパムトランザクションの識別方法

私たちは、トランザクショントレースを分析することでスパムトランザクションを特定します:各トランザクションについて、そのすべてのトレースをチェックして、トークン転送関数を呼び出すか、DEX価格関数(slot0()、getReserves()など)を呼び出すかを決定します。 トランザクションにトークンの転送が含まれる場合、そのトランザクションは除外されます。 トークンが転送されず、4つ以上のDEX価格クエリが開始された場合、スパムトランザクションとして分類されます。

閾値として4回を選択したのは保守的な考慮からであり、実験では閾値を3回に設定しても全体の結果にほとんど影響がないことが示されています。同様に、Dune上で転送イベントをフィルタリングすることで、追跡に基づく方法との結果に大きな差がないことがわかりました。

spam-inspect ツール

ゴミ取引を研究するために、私たちは spam-inspect を開発しました。これは、Ethereum Rollup アクティビティを分析するために特別に設計された Python ツールであり、ゴミボットの行動を効率的に特定することを目的としています。このツールは、ブロック内の各取引を追跡し、上記のヒューリスティックルールを使用して分析を実行します。

このツールは trace_block メソッドに依存しており、現在は OP-Reth または OP-Erigon をサポートする OP-Stack チェーン上でのみ利用可能です。

Duneのクエリ

私たちは Dune 上にマテリアライズドビューを構築し、Transfer イベントを含む取引をフィルタリングし、重複する DEX 価格呼び出しを特定することで、ジャンク取引基準に合致するハッシュ値を特定しました。spam-inspect との違いは、この方法が取引追跡ではなく転送イベントに依存していることです。これらのジャンク取引マテリアライズドビューは、その後のクエリ分析に利用されます。

データ可用性 (DA) の見積もり

この記事では、ガベージ トランザクションがガスに与える影響に焦点を当てていますが、L1 データの可用性に対するロールアップの使用など、他のリソースも消費します。 L2 ガベージ トランザクションによって浪費される L1 DA リソースを見積もるために、カスタム データ パイプライン (op-batcher の一部のモジュールを再利用) を構築し、次の 2 つの計算セットで結果を取得しました。

すべての取引を含むブロックの圧縮後の総サイズ；

ゴミ取引を削除した後のブロック圧縮後の総サイズ。

両者の差は、単一ブロック内のゴミ取引に消費されるL1 DAの推定値です。

脚注

[1] これは、チェーンのMEV使用量がそのスループットの増加に応じて同期的に拡大することを示しています。

[2] 特定アプリケーションチェーン（app-specific chain）の論理は異なる可能性があります：意図的に取引の表現力を制限することは、このシナリオでは有効な戦略となる可能性があります。

[3] 明示オークションはシステム的なリソースの非効率性の問題を解決しましたが、新たな制限を導入しました：公正な競争オークションを運営するために必要な時間です。ネットワークの遅延とオークションの計算量の影響により、この時間はブロック時間の下限を設定し、ブロック空間の利用率を最大化することとブロック時間を最小化することの間にトレードオフが存在します。関連する特集記事が近日公開されます。