【Duneの使い方】ChatGPTでNFTプロジェクトの分析をする方法

この記事は、Qiita「Code Interpreterを使用してコードの生成とNFTの取引データの分析をしてみよう！」の内容を元に、実際に分析をしてみた結果を記載しています。

NFTプロジェクトの分析ツール「Dune」

Duneとは？

Duneとは、無料で利用できるブロックチェーンデータの分析ツールです。（コチラです）
PostgreSQL DBに集約されたデータに対して、クエリを実行することで、誰でもデータ抽出を行うことができます。

このツール「Dune」をつかうと、オンチェーンの取引をリアルタイムに分析することが可能で、さまざまなアナリティクスに活用されています。

一方で「どんなデータが欲しいのか」、SQLを書くことでDBから抽出する必要があるため、SQLを扱ったことがない方、プログラミングに慣れていない方には、少し難易度が高いように感じます。（私が、このツールの存在を知りながら、なかなか手をだせなかったのも、これが理由です）

そこで、今回は最低限のSQLをコピペするだけで、データを抽出し、ChatGPTの「Code Interpreter」を使った分析まで、やってみたいと思います。

特に、「特定のPJ」の取引量を分析する方法としては、すぐにでも実践可能です。

気になっているPJがある方は、ぜひお試しください。

準備篇：Duneのはじめ方

まずは、Duneのアカウント開設と分析の準備編です。

※以下①〜②は、Duneのアカウントを持っていない方向けとなります。

①下記へアクセスし、「Sign up」を選択します。
Duneホーム画面： https://dune.com/home

②ユーザーネーム／メールアドレス／パスワードを入力し、登録します。

③アカウント開設後、ホーム画面（ダッシュボード）へ戻り、「＋」ボタン＞「New query」を選択します

④黒い部分に、下記に示した「分析用のクエリ」をペーストし、「RUN」を押します。

分析用のクエリの作り方

今回は、"CC0のカエル"でお馴染み「CrypToadz」を題材として、分析を行ってみます。
※実は…わたしが、個人的に一番欲しいNFTでもあります。

【CrypToadz】
https://opensea.io/collection/cryptoadz-by-gremplin

下記のフォーマットのコードを用意します。
※コチラをコピーして、コントラクトアドレスの部分を、調べたいNFTコレクションのものへ差し替えて使用してください。

select
  *
FROM
  nft.trades
where
  nft_contract_address = 0x1CB1A5e65610AEFF2551A50f76a87a7d3fB649C6

「CrypToadz」の分析用に作成したSQLは下記となります。

・参照するテーブルは「nft.trades」を指定しています。
・「CrypToadz」のコントラクトアドレスが「0x1CB1A5e65610AEFF2551A50f76a87a7d3fB649C6」なので、このアドレスを指定しています。

【コントラクトアドレスの調べ方】
NFTの「Details」内の「Contract Address」から入手することが可能です。

さきほどのSQLを作成、ペーストできたら、右下の「RUN」ボタンを押して、クエリを実行します。
※「RUN」ボタンを押してから、クエリ完走まで、少しだけ時間がかかります。

クエリが実行されると、先ほどの黒い画面の下にデータが表示されます。データ部分の右上から、csvとして出力をしてみましょう。

ここまでの実践で、Duneを使って、特定のNFTプロジェクトに関するデータセットをcsvとして出力することができました。

次は、このデータセットを使って、ChatGPTで分析をしてみましょう。

さぁ実践！：ChatGPTでの分析へ

ここからは、Duneで出力した「CrypToadz」に関するcsvを、ChatGPT「Code Interpreter」を使って行います。
ここで使用するプロンプトは、そのまま使えると思いますので、ぜひ参考までに。

復習はコチラから

※ChatGPT「Code Interpreter」とは？
▶「Code Interpreter」の使い方は、コチラの記事をご覧ください。

「Code Interpreter」とは、ChatGPTでPythonでの処理ができるようにするもので、ファイルのアップロードやダウンロード機能も使えるようになります。Pythonでできることは、ざっくり挙げると…

Word/Excel/Powerpointなどのオフィス系ファイルの加工
PDFファイルの作成
画像加工
動画加工
データ分析
機械学習
自動化プログラムの作成（処理速度遅め）

つまり、このあたりの操作がChatGPTを通してできるようになる、という理解でOKです。
ここで使うのは、Pythonで可能な「データ分析」領域の機能、ということになりますね。

Duneで得たcsvには、どんなデータが含まれるのか…？ChatGPTに聞いてみましょう。

このCSVは、NFTコレクション「CrypToadz」の取引に関するデータセットです。このデータセットを解析してください。

ChatGPTの回答はコチラとなります。

このデータセットからは、このテーブルに含まれる項目であれば分析できそうだ、ということが分かります。

今回は、「1日の取引量」「時間帯による取引量」「曜日による取引量」「高額取引が発生する傾向」を分析してみます。
※使用したプロンプトは下記となります。

データセットを解析して、以下の条件で結果を図示し、出力してください。

#出力条件
・1日の取引量
・時間帯による取引量
・曜日による取引量
・高額取引の発生頻度と時間帯の相関関係をヒートマップで出力
・高額取引の発生頻度と曜日の相関関係をヒートマップで出力

ただし、時間帯は、昼間（9:00-17:00）、夕方（17:00-21:00）、夜（21:00-5:00）、早朝（5:00-9:00）とします。
高額取引は、直近の5取引の平均金額よりも25%以上高い金額であれば、高額と判定してください。