ミームトークンの世界では、コミュニティの盛り上がりやバイラルな拡散が一夜にしてプロジェクトの命運を分けることがあり、従来の経済モデルは的外れになっている可能性があります。経済学者のOliver Beige（@oliverbeige）によるX上の最近のスレッドはこの問題を指摘し、多くの基本的な経済問題――暗号通貨を含む――は本質的に組合せ的であり、微分積分学はそのための適切な道具ではないと主張しています。

Beigeのスレッドは統計学者Kareem Carr（@kareem_carr）の引用を挙げ、Financial Timesの人気記事「The Wrong Kind of Maths」(link)が微分積分学への攻撃として誤解されたと示しています。実際には、それは経済学者が誤った種類の科学的問いに取り組んでいるという話です。Beigeはさらに踏み込んで言います：「ほとんどの基本的経済問題は調整（coordination）にかかわる組合せ問題だ。だから、微分積分学はそのための間違った種類の数学だ。」

簡単に分解してみましょう。微分積分学は、完全市場における価格の滑らかな変動や利子の複利のような連続的な変化をモデル化するのに優れています。しかし現実、特にミームトークンの世界では、物事はそれほど流動的ではありません。ステーキング（staking）を行うかどうか、クリエイターが協力するか、コミュニティが暴落時に結束するかといった協調は離散的な選択を伴います：はい／いいえ、参加するか離脱するか、買うか売るか。ここで組合せ数学が威力を発揮します。組合せ数学は有限集合の数え上げ、配列、最適化を扱い、パズルやネットワークのような問題に適しています。

ミームトークン愛好家にとって、これは深く共鳴します。SolanaやEthereum上でトークンをローンチすることを想像してみてください。成功は単に流動性曲線（いわゆる微分積分的な話）だけではありません。ネットワーク効果が重要です。インフルエンサー、エアドロップ、ソーシャルメディアの話題性をどう組み合わせて自走するコミュニティを作るか？これは組合せ最適化の問題です――限られた資源（マーケティング予算やトークン供給など）を離散的な選択肢の間でどう配分してエンゲージメントを最大化するかを見つける作業です。

Beigeは返信で詳述します：「制約付き最適化が間違った数学というわけではない。むしろ、組合せ最適化は線形的な最適化とは同じ種類の最適化ではないということだ。」ここで彼が区別しているのは、線形計画法（直線や連続変数を扱う、Leonid Kantorovichのような経済学者に関連する考え方）と、整数や離散的な意思決定を扱う組合せ的なバージョンです。彼はニュートン（微積の先駆者）とKantorovichを混同することへの以前の投稿にも言及しています。

これをミームトークンに当てはめると、バイラルなメカニクスが想定できます。DogecoinやPEPEのようなトークンは、ソーシャルグラフを通じてミームが広がることで成功します――本質的に、木構造やネットワーク内のクラスタといった組合せ的な構造です。グラフ理論（組合せ論の一分野）のツールは、アイデアがどのように伝播するかをモデル化し、トークンが爆発的に伸びるティッピングポイントを予測するのに役立ちます。

Beigeが指摘するように、我々の脳も「組合せ問題を解くようにハードワイヤされている」ことが多いです。これが、直感的でコミュニティ主導の戦略が、暗号の世界で堅苦しい微分積分ベースの金融モデルよりも効果を発揮する理由を説明します。ブロックチェーン実務者にとって、組合せ的な思考を取り入れることはより良いトークノミクス設計につながります：ホエール支配を避けるためのより公平な分配、投票参加を最適化するガバナンスモデル、離散取引を効率的に扱う分散型取引所のアルゴリズムなどです。

この議論は単なる学術的な空論ではありません。集合的行動に基づいてミームトークンが急騰する可能性のある領域では、協調を組合せ的な課題として理解することがクリエイターを強化します。次にポンプを分析したりローンチを計画したりするときは、導関数や微分の議論はひとまず置いて、組み合わせを考えてみてください――それが勝負の分かれ目になるかもしれません。

全文のスレッドはこちらを参照してください。経済学と暗号イノベーションをつなぐさらなる洞察はMeme Insiderでお届けします。