米ナスダックがPyth Networkを採用、板情報「TotalView」をブロックチェーンへ配信開始
2026年7月2日 13:14
米証券取引所大手のナスダック（Nasdaq）は、分散型オラクルネットワークのPyth Networkを採用し、同社の独自市場データフィード「TotalView」をPythのブロックチェーン市場を通じて配信することを発表した。これにより、DeFi（分散型金融）プロトコルやクオンツ取引システムを開発する開発者は、従来は高額な購読契約が必要だった機関投資家向けのフルオーダーブック（板情報）データに、100以上のブロックチェーンから単一のプログラムインターフェースを介してアクセスできるようになる。ナスダックが独自の深層板データを分散型インフラを通じて配信するのは今回が初の試みとなる。
■TotalViewがもたらす「最良気配値」を超えた詳細データ
TotalViewは、単なる簡易的な価格フィードではない。一般的な金融データ購読サービスが提供するのは、その時点で最も有利な買い気配値と売り気配値を示す「トップ・オブ・ブック（最良気配値）」のみである。これに対しTotalViewは、ナスダック、ニューヨーク証券取引所（NYSE）、および地方取引所で取引される銘柄について、すべての価格帯におけるすべての買い注文と売り注文を表示する。
さらに、取引所の寄り付きおよび引けのオークション（板寄せ取引）の数分前における買い圧力と売り圧力をリアルタイムで可視化する「ネット・オーダー・インバランス・インジケーター（NOII）」も含まれている。この指標は、クオンツトレーダーが株式市場において最も価値のあるシグナルの1つとみなしているものだ。従来、このレベルの粒度を持つデータを入手するには、専用のデータライセンス、エンタープライズ級のインフラ、そして取引所との直接的な契約が必要だった。Pythのマーケットプレイスを通じてこれを公開することで、ブロックチェーン上で開発を行うあらゆるチームにとって、その参入障壁が大幅に下がることになる。
■ナスダックが進める広範なブロックチェーン戦略
今回の発表は、ナスダックが規制当局の承認を得て進めている、一連のブロックチェーン戦略の一環である。同取引所は2026年のインベスター・デイにおいて、ブロックチェーンを活用したトークン化を30億〜60億ドル（約4,890億〜9,780億円、1ドル＝163円換算）規模の市場機会として位置づけていた。また同年3月には、米証券取引委員会（SEC）が、特定の銘柄（当初はラッセル1000構成銘柄の適格株式およびインデックスETF）をトークン化された形式で取引できるようにするナスダックの提案を承認した。これは米国の主要取引所として初の承認事例となった。
同月、ナスダックは暗号資産取引所のKraken（クラーケン）およびそのインフラ提携先であるBackedと提携し、伝統的株式とブロックチェーンネットワークを接続するインフラ開発に着手した。さらに4月には、SECがナスダック・ビットコイン指数に連動するビットコイン・インデックス・オプションの上場提案を承認。同取引所はCMEグループとも提携し、ビットコイン、イーサ、ソラナ、XRPを追跡する暗号資産インデックス先物の提供でも協力している。
今回のTotalViewとPythの提携は、これらトークン化やデリバティブの取り組みとは性質が異なる。新たな金融商品を創出するのではなく、既存の市場データの「配信インフラ」を変更し、確立された機関投資家向けフィードを初めてブロックチェーンネイティブな経路で配信するものだ。この動きにより、Pythのマーケットプレイスは単なる暗号資産価格フィードの提供元にとどまらず、機関投資家グレードのデータレイヤーとしての地位を確立することになる。Pythのデータ提供元には、すでにTradeweb、シンガポール取引所（SGX）、OTC Markets、Kalshi、Euronext、そして米国商務省などが名を連ねている。
■Pythの「プル型オラクル」がデータを配信する仕組み
この提携が何を実現し、どこに限界があるのかを評価するには、Pythの技術的な仕組みを理解することが不可欠である。Pythは、エンジニアが「プル型（オンデマンド型）オラクル」と呼ぶアーキテクチャを採用している。これは、従来の「プッシュ型」モデルとはコストと信頼性の両面で大きく異なる。
業界大手のChainlink（チェーンリンク）などが今も採用しているプッシュ型モデルでは、データはあらかじめ決められたスケジュールに従って、宛先となるブロックチェーンへ継続的にブロードキャスト（送信）される。この方式では、アプリケーションが実際にそのフィードを読み取っているかどうかにかかわらず、ネットワークのガス代（手数料）が発生し続ける。一方、プル型モデルはこの関係を逆転させる。Pythは、Solanaのランタイムからフォークした独自のProof-of-Authority（PoA）ネットワークである「Pythnet」上でデータを集約し、その集約結果をオフチェーンで保持する。スマートコントラクトは、データを明示的に必要とするときにのみ最新の価格ペイロードを「プル（取得）」し、その要求を同一のトランザクション内に埋め込む。これにより、ガス代はデータが実際に使用されたときにのみ消費される。
実際の集約パイプラインは以下のように機能する。ナスダック、Cboe、Jane Street、Binanceなど、100社を超えるファーストパーティのデータ提供元が、価格見積もりと独自の信頼度見積もり（通常はスプレッド）を400ミリ秒ごとにPythnetへ直接送信する。ステーキングの重み付けを用いた集約アルゴリズムが異常値を除外し、入力を組み合わせて「集約価格」と、実際の市場価格が存在する確率を示す「集約信頼区間」の2つを出力する。この署名済みの集約ペイロードは、PythのクロスチェーンメッセージングレイヤーであるWormholeを介して提供され、サポートされている任意のブロックチェーンがオンデマンドで検証・利用できるようになる。
この信頼区間は単なる飾りではない。DeFiプロトコルがPythを正しく統合すれば、これをサーキットブレーカーとして利用できる。例えば、提供元が大幅に異なる価格を報告している（市場の流動性が極端に低下している、または操作されている可能性がある）ことを示す信頼区間の拡大を検知した場合、プロトコルは新規ポジションの受付を一時停止したり、担保の割引率（ヘアカット）を調整したり、バックアップフィードに切り替えたりすることが可能になる。このようなリアルタイムの不確実性の定量化は、機関投資家の取引では標準的な実務だが、従来のオラクルアーキテクチャにはほとんど存在しなかった。
■開発者が実際に活用できるユースケースと限界
Pythによると、マーケットプレイスを通じてTotalViewにアクセスする開発者や機関投資家ユーザーは、このデータを市場深度分析、注文執行の最適化、およびクオンツモデルの開発に活用できるという。これまで簡略化された最良気配値オラクルに依存せざるを得なかったスマートコントラクトやオンチェーン取引システムが、理論上はフルオーダーブックのシグナルを入力値として組み込めるようになる。
最も恩恵を受ける可能性が高いのは、リスク管理や価格設定ロジックの一部として、暗号資産の価格だけでなく株式市場の状況をモデル化する必要がある「TradFi（伝統的金融）とDeFiのハイブリッドプラットフォーム」や、予測市場、パーペチュアル（無期限先物）プロトコルなどだ。特にクオンツ開発者にとって、Pythの過去価格アーカイブ製品である「Benchmarks」の存在は大きい。本番環境で使用しているものと全く同じデータソースを用いてバックテストを行えるため、モデル開発において極めて高い一貫性を確保できる。
しかしながら、データの可用性と、実際の運用環境への統合との間には、依然として大きなギャップが存在する。多くの機関投資家や規制対象エンティティは、遅延（レイテンシ）への要求、コンプライアンス仕様、取引相手の信頼性などを理由に、引き続き取引所との直接接続や専用データフィードに依存している。オンチェーンインフラは、高頻度取引（HFT）システムが許容できないレベルの遅延を追加してしまう。TotalViewの最も価値あるコンポーネントの1つであるオークション前のNOIIシグナルは、ナスダックの寄り付き・引けオークションの「ミリ秒単位の窓」で最も効果を発揮するが、現在のブロックチェーンのトランザクション確定速度（ファイナリティ）はこの領域で競争できる段階にない。したがって、クオンツモデルの開発や、遅延にそれほど敏感でない注文執行においては本質的な価値があるものの、HFTグレードの執行においては、直接フィードよりも依然として遅いパイプラインにとどまる。
■今回の統合でも解決されない課題
この提携がもたらす最大の懸念事項は、「機関投資家向けデータがオンチェーンになる」という華やかな表現の陰に隠れてしまいがちである。
第一に、分散型オラクルネットワークを介してデータを配信したとしても、「オラクルに対する信頼問題」が解消されるわけではない。Pythの設計は、複数のファーストパーティ提供元からデータを集約し、信頼区間を含めることで、単一ソースの価格フィードよりも改善されている。しかし、Pythnet自体はProof-of-Authority（PoA）チェーンとして動作しており、ブロック生成はオープンなコンセンサスネットワークではなく、審査を経た少数のバリデータセットに依存している。これは集約レイヤーにおける単一障害点となる。実際、2026年5月22日にはこのリスクが顕在化し、Pythnetのバリデータが停止したことで4時間以上にわたってブロック生成がストップし、サポートされている100以上のチェーンすべてで価格フィードの更新が停止した。Pythのデータに依存していたすべてのDeFiプロトコルは、その間、最新のフィードを得られない状態に陥った。
第二に、この提携は、Pythを介してTotalViewデータを消費するDeFiプロトコルの「下流におけるライセンス上の位置づけ」を明確にしていない。取引所の市場データライセンスは歴史的にユースケースごとに細かく規定されており、定期的な監査を通じて執行され、誤用された場合には遡及して多額の賠償責任が発生することがある。複数の情報筋によると、ナスダックの既存のライセンスモデルに変更はなく、今回の合意は配信経路を拡大するものであって、ナスダックの既存の市場データライセンスモデルや取引業務を変更するものではないという。このライセンス枠組みが、Pythのオンチェーン配信レイヤーを介してTotalViewを消費するスマートコントラクト、予測市場、自動取引ボットにまで適用されるのかどうかについて、両当事者は公に言及していない。TotalViewデータを本番システムに統合することを計画している開発者は、デプロイ前にナスダックと直接ライセンス状況を確認すべきである。
また、データソースの品質にかかわらず、オラクル操作（オラクル攻撃）は依然としてDeFi全体における活発な脅威である。悪意あるアクターがスマートコントラクトの参照する入力を操作し、不正な引き出しや強制清算を引き起こすオラクル攻撃は、2020年以降の主要なDeFiハッキング被害の13〜20%を占めており、2022年だけでも4億300万ドルのプロトコル損失をもたらしている。ナスダックのファーストパーティデータはデータ源としての耐操作性を向上させるが、オラクルの配信パイプラインやスマートコントラクトの実装自体は、依然として攻撃対象領域（アタックサーフェス）のままである。
■トークン価格とは裏腹に拡大するPythのマーケットプレイス
今回の提携は、2026年4月にローンチされた「Pyth Data Marketplace」の目覚ましい成長軌道を象徴している。ローンチ以来、データ提供元の顔ぶれは暗号資産ネイティブな価格ソースから、米国商務省、Kalshi、Euronext、Tradeweb、シンガポール取引所へと拡大し、今回のナスダックの参入に至った。また、Pythは6月10日に米国株式をカバーする24時間365日稼働の独自インデックス製品群「Pyth Indices」もローンチしている。
参考までに、ガバナンストークンであるPYTHトークンは、発表後の24時間で約9%上昇し、2026年6月30日時点で約0.04ドル（約6.5円、1ドル＝163円換算）で取引されていた。2024年3月に記録した史上最高値（ATH）の1.1552ドルからは、約97%下落している。PYTHトークンは、保有者がプロトコルのパラメータに投票するためのガバナンストークンであり、その価格はPythのオラクルインフラの稼働実績とは切り離されている。インフラ自体の拡大は、トークン価格に関係なく継続している。
ナスダックとPythの提携が真の成功を収めるかどうかは、今後の普及状況にかかっている。すなわち、DeFiプロトコルが深層板データを本番システムに有意義に統合するかどうか、Pythnetインフラが機関投資家グレードの利用に耐えうる稼働率（アップタイム）を提供できるかどうか、そして他の主要取引所がナスダックに続いてPyth Data Marketplaceに参入するかどうかが、今後の見通しを左右することになる。
■注目ポイントQ&A
●ナスダックのTotalViewとは何ですか？ 通常の価格フィードと何が違うのですか？
一般的な金融データ購読サービスは、ある時点での最良の買い気配値と売り気配値（最良気配値）のみを表示します。これに対し、ナスダックのTotalViewは、ナスダック、NYSE、および地方取引所で取引される銘柄について、すべての価格帯におけるすべての注文を表示するフルオーダーブック（板情報）データです。さらに、寄り付き・引けオークション前の注文フローの圧力を測定する「ネット・オーダー・インバランス・インジケーター（NOII）」も含まれており、機関投資家が市場の流動性をモデル化し、注文執行のタイミングを計るために使用しています。
●Pythのプル型オラクルはどのように機能し、Chainlinkなどのプッシュ型オラクルとどう違うのですか？
プッシュ型オラクル（Chainlinkの初期設計など）は、アプリケーションがデータを使用しているかどうかにかかわらず、あらかじめ決められたスケジュールでデータをブロックチェーンに送信し続けるため、無駄なガス代が発生します。一方、Pythのプル型オラクルは、集約されたデータを独自のProof-of-Authorityチェーン「Pythnet」上にオフチェーンで保持し、スマートコントラクトが明示的に要求したときにのみデータを配信します。これにより無駄なガス代を削減し、1秒未満の低遅延を実現しています。また、価格更新ごとに出力される「信頼区間」により、データ提供元間での価格のばらつき（市場の不確実性）をリアルタイムで把握できます。
●DeFiのスマートコントラクトは、フルオーダーブックのデータをリアルタイムで実際に活用できますか？ 遅延は障壁になりますか？
クオンツモデルの開発、バックテスト、および遅延にそれほど敏感でないアプリケーションにおいては、Pythを介してTotalViewデータを統合することは十分に可能です。しかし、ナスダックのオークション前NOIIシグナルを利用するような高頻度取引（HFT）戦略においては、ブロックチェーンのトランザクション確定に伴う遅延が障壁となります。そのため、現在のインフラではHFTグレードのリアルタイム利用は実用的ではなく、ミリ秒単位の精度を必要としないモデル開発やリスク管理、注文執行システムにおいて最も価値を発揮します。
●Pythのオラクルインフラを利用する上での既知のリスクは何ですか？
主に2つのリスクが指摘されています。1つ目は稼働率（アップタイム）のリスクです。2026年5月にPythnetのバリデータが停止し、4時間以上にわたって100以上のチェーンで価格フィードの更新がストップしました。PythのProof-of-Authority設計は、少数の検証者に依存しているため、中央集権的な単一障害点となります。2つ目はライセンスのリスクです。ナスダックとPythの合意では、データを消費するDeFiプロトコルの下流におけるライセンス上の位置づけが明確にされていません。本番環境への統合を検討する開発者は、事前にナスダックに直接ライセンス状況を確認することが推奨されます。
元記事: Nasdaq Selects Pyth to Distribute TotalView Order Book Across Blockchains