ソロマイニングの成功確率はどのように算出されますか？
新サービスである「キャッチ・ザ・ブロック」のローンチが発表されました。この記事では、ソロマイニングの仕組みと、ブロックチェーン上のブロックを「キャッチ」、つまり発見する確率はどのように算出されるのかについてご説明します。
ソロマイニングとは
ソロマイニングとは、独立したマイナーとして単独でブロックチェーン上の取引ブロックを確認する試みです。言い換えれば、ソロマイニングはプールを使うことなく、ブロックチェーン上の取引ブロックを確認するということです。
サトシ・ナカモトは「1CPU1票」と書きましたが、これは自宅にPCを所有しているすべての人が、ブロックチェーン上のプロトコルアップグレードやその他の決定に対して投票できることを意味していました。
ブロックチェーン上で投票するためには、その人がノードを立ち上げる必要があります。そして、マイナーはそのノードを経由してマイニングを開始することができます。マイナーは、他のノードやマイナーと、最初に取引ブロックを確認する競争を行います。これはソロマイニングと呼ばれ、マイナーが、他の人 (やプール) の助けを借りずに、自分自身でマイニングしてブロックを確認しようとするマイニングです。
ソロマイニングの反対はプールマイニングです。プールマイニングは、ソロマイニングと非常によく似たプロセスです。しかし、マイナーが単独でブロックを確認しようとするのではなく、他のマイナーの助けを借りることで、ブロックを発見したり、キャッチしたりする確率が高くなります。すべてのマイナーは、貢献した作業量に応じて報酬を分け合います。
ソロマイニングの詳細はこちらの記事で紹介しています。
「キャッチ・ザ・ブロック」ソロマイニングでのブロック獲得確率は？
今日のソロマイニングは、運の要素に大きく左右されます。1台のASICでビットコインのマイニングに挑む少なからぬ人もおり、6.25 BTCもの報酬を獲得しようとしています。ブロックを発見する確率は、ソロマイナーが利用するハッシュレートの量に大きく依存します。
もし、ブロックチェーン・ネットワーク全体の1/3のハッシュレートを持っているマイナーならば、統計的には1/3のブロックをキャッチすることができます。
最高級のASICを使ったソロマイニングで、ブロックを見つける確率はどの程度なのか見てみましょう。
AntMiner S19 XP ハッシュレート：140 TH/s
Bitcoin Network ハッシュレート： 215,370,000 TH/s
Bitcoin ブロックタイム：10分間
上記の例では、AntMiner S19 XP は、ネットワークハッシュレート全体の 1/1538357 のハッシュレートとなります。そのため、10分間のブロック獲得可能性は、0.000065% となります。統計的に言って、1538357ブロック、10683日、つまり29年に1回ブロックをキャッチできると思われます。.
NiceHashのソロマイニングでブロックをキャッチする可能性は？
NiceHashのキャッチ・ザ・ブロックは、ASICを使ったソロマイニングと非常に似た仕組みとなっています。ただし、特定の時間枠でハッシュパワーと購入する点を除いて。この時間枠の中で、ブロックを発見して報酬を得る可能性があります。
もう1つの違いは、NiceHashでは様々なパッケージを購入できる点です。ハッシュレートが小さいパッケージを購入すると、支払いは安くなりますが、ブロックをキャッチするチャンスは少なくなります。一方で、より大きなパッケージを購入し、より多く支払うことで、ブロックをキャッチする可能性を高めることができます。
ビットコインのソロマイニングでブロックをキャッチする確率の例を見てみましょう。
Gold L パッケージ価格：0.01 BTC ≈ €195 (記事執筆時点)
Bitcoin ネットワークハッシュレート：215,370,000 TH/s
Bitcoin ブロックタイム：10分間
パッケージタイム：60分間 (長くても短くてもよい)
上記の価格 (価格は上下します) でGold Lパッケージを購入すると、特定の期間 (例えば60分間) に12652.6 TH/sを利用することになります。ブロック発見確率は、0.00587%です。パッケージは60分間存続し、ブロックタイムは10分間のため、非常に低い確率ではありますが、2ブロック以上を獲得する確率があります。
このように、1つのパッケージを購入するだけで、複数のブロックをキャッチする可能性があることが最大の魅力です。
報酬獲得可能性の計算式
ブロックのキャッチをモデル化するためにポアソン過程を設定します。ポアソン過程とは、新しいイベントが指数分布に従ったランダムな間隔で発生する過程です。ポアソン分布の本質的な特性はメモリレスである点です。つまり、任意の2つのイベント間の間隔は互いに独立であり、統計的に同じとなります。
ある事象が与えられた時間間隔で少なくとも1回発生する確率は、その事象が決して発生しないことの補数です。そして、指数累積分布関数 (CDF) を用いることで、与えられた時間間隔内で少なくとも1回発生する確率を定義することができます。
