はじめに

Uniswap v4 は、これまでの AMM（Automated Market Maker）を進化させ、AMM を作るためのプラットフォームへと変貌しました。特に Hook という拡張機構により、流動性提供者（LP）やトレーダーの体験を自由にカスタマイズできます。

一方、EigenLayer は オフチェーン計算の信頼性を担保するプラットフォーム であり、Uniswap v4 の Hook と組み合わせることで、これまで不可能だった革新的な取引メカニズムを実装できます。

本記事では、EigenLayer の Actively Validated Services（AVS）を活用し、Uniswap v4 Hook を最大限に活かす方法について、具体的なコードを交えながら詳しく解説します。

EigenLayer とは？

1. EigenLayer の基本概念

EigenLayer は Ethereum 上で 信頼できるオフチェーン計算 を提供するプロトコルです。AVS（Actively Validated Services）と呼ばれるオペレーターが、分散型の計算リソースとして機能し、以下のような役割を担います。

オフチェーンでの計算処理（例：注文マッチング、オークション実行）
オンチェーンとの連携（結果を Ethereum に反映）
経済的インセンティブによる誠実性の担保

つまり、AVS を利用することで「ブロックチェーン上では計算コストが高すぎる処理」を効率的かつ安全に実行できます。

2. Uniswap v4 Hook × EigenLayer の可能性

Uniswap v4 の Hook は、スワップ処理の前後で独自のロジックを挿入できる仕組み です。AVS と組み合わせることで、以下のような機能を実現できます。

注文のマッチング（Coincidence of Wants 解決）
ダイナミックな手数料調整（市場のボラティリティに応じた変動手数料）
LST プールの LP ポジション最適化（流動性提供者のリバランス自動化）
ダークプールによるプライベート取引（流動性を保ちつつ価格影響を最小化）
LVR（Loss Versus Rebalancing）軽減のためのオークション
クロスチェーンの統合流動性プール（異なるチェーン間で価格差を最小化）

次章から、それぞれのアイデアを詳しく解説し、実際のコードも交えて具体的な実装方法を見ていきます。

1. Coincidence of Wants を解決し、Taker Fee を削減

課題: 取引手数料の無駄

従来の AMM では、売り手と買い手が同じタイミングで取引した場合でも、両者はプールを介してスワップを行い、それぞれ 0.3% の手数料を支払います。しかし、本来であれば売り手と買い手が直接マッチングできれば手数料は不要です。

解決策: AVS によるオフチェーン注文マッチング

Uniswap v4 の Hook を活用し、AVS を通じてトレーダーの注文を一時的に保持し、同じ価格で売買したいトレーダー同士を直接マッチング させることで、手数料を削減できます。

実装コード（Solidity + AVS 組み合わせ）

contract CoincidenceOfWantsHook {
    address public avsOperator;  // AVSオペレーターのアドレス
    mapping(bytes32 => Order) public orderBook;

    struct Order {
        address trader;
        uint256 amount;
        uint256 price;
    }

    function submitOrder(address trader, uint256 amount, uint256 price) external {
        bytes32 orderHash = keccak256(abi.encodePacked(trader, amount, price));
        orderBook[orderHash] = Order(trader, amount, price);

        // AVS にオーダーを送信してマッチングを実行
        (bool success, ) = avsOperator.call(abi.encodeWithSignature("matchOrders(bytes32)", orderHash));
        require(success, "AVS matching failed");
    }

    function executeMatchedOrder(bytes32 orderHash, address counterparty) external {
        Order storage order = orderBook[orderHash];
        require(order.trader != address(0), "Order not found");

        // マッチング成功後、両者の資産をスワップ
        _swap(order.trader, counterparty, order.amount, order.price);
        delete orderBook[orderHash];
    }

    function _swap(address trader1, address trader2, uint256 amount, uint256 price) internal {
        // ERC20 トークンのスワップ処理
    }
}

2. 市場のボラティリティに応じた動的手数料

課題: 高ボラティリティ時の LP 保護

市場のボラティリティが高まると、流動性提供者（LP）は インパーマネントロスのリスクが増加 します。しかし、Uniswap の通常の手数料設定では、ボラティリティに応じた手数料変更ができません。

解決策: AVS によるリアルタイム手数料変更

AVS を利用して、外部オラクル（Chainlink など）からボラティリティ情報を取得し、リアルタイムで手数料を調整できます。

実装コード（手数料変更ロジック）

contract DynamicFeeHook {
    address public avsOperator;
    uint256 public currentFee;  // 現在の手数料（bps）

    function updateFee(uint256 newFee) external {
        require(msg.sender == avsOperator, "Only AVS can update fee");
        currentFee = newFee;
    }
}

AVS では以下のようなオフチェーンロジックを実装し、一定のボラティリティを超えた場合に手数料を変更する処理を実装できます。

async function monitorVolatility() {
    const volatility = await getVolatilityFromOracle();
    if (volatility > THRESHOLD) {
        await dynamicFeeHook.updateFee(newFee);
    }
}

3. LST プールの LP ポジション最適化（流動性提供者のリバランス自動化）

課題: LST（Liquid Staking Token）特有のスリッページ

LST（例: stETH, rETH）は 利回りが発生するトークン であるため、時間の経過とともに価値が変化します。
例えば、stETH-ETH プールでは stETH が自動的に増加 するため、LP のポジションが最適な価格レンジから外れやすく、余分なスリッページが発生します。

解決策: AVS を活用した自動リバランス

AVS に LST のリアルタイム利回りデータを監視させ、LP ポジションを自動的に調整する仕組み を導入します。

実装コード（LST のリバランス管理）

contract LSTRebalanceHook {
    address public avsOperator;
    mapping(address => uint256) public lastYieldUpdate;

    function updateLPPosition(address lpToken) external {
        require(msg.sender == avsOperator, "Only AVS can update");

        uint256 yield = getLSTYield(lpToken);
        uint256 newPosition = calculateNewPosition(yield);
        rebalanceLP(lpToken, newPosition);

        lastYieldUpdate[lpToken] = block.timestamp;
    }

    function getLSTYield(address lpToken) internal view returns (uint256) {
        // AVS から取得した LST 利回りデータを使用
    }

    function calculateNewPosition(uint256 yield) internal pure returns (uint256) {
        return yield * SOME_CONSTANT;  // 利回りを考慮した新しい LP ポジション計算
    }

    function rebalanceLP(address lpToken, uint256 newPosition) internal {
        // LP ポジションを新しい価格レンジに調整
    }
}

これにより、LP は手動でリバランスを行う必要がなくなり、常に最適なポジションを維持 できます。

4. ダークプールによるプライベート取引（流動性を保ちつつ価格影響を最小化）

課題: 大口注文による価格インパクト

DeFi では、大口トレーダー（例: 機関投資家）が取引を行うと、市場価格に影響を与えやすい ため、実際のスワップ価格が不利になることがあります。

解決策: AVS によるダークプール実装

AVS に注文を一時的に保持させ、他の買い手・売り手とマッチングできる場合のみ公開市場で取引を実行 する仕組みを構築します。

実装コード（ダークプールオーダーマッチング）

contract DarkPoolHook {
    address public avsOperator;
    mapping(address => Order) public darkOrders;

    struct Order {
        address trader;
        uint256 amount;
        uint256 price;
        bool isMatched;
    }

    function submitDarkOrder(uint256 amount, uint256 price) external {
        darkOrders[msg.sender] = Order(msg.sender, amount, price, false);

        (bool success, ) = avsOperator.call(
            abi.encodeWithSignature("matchDarkOrders(address)", msg.sender)
        );
        require(success, "AVS match failed");
    }

    function executeMatchedOrder(address trader) external {
        Order storage order = darkOrders[trader];
        require(order.isMatched, "Order not matched");

        _executeTrade(order.trader, order.amount, order.price);
        delete darkOrders[trader];
    }

    function _executeTrade(address trader, uint256 amount, uint256 price) internal {
        // 実際のスワップ処理
    }
}

この仕組みにより、大口トレーダーは市場への影響を最小限に抑えながら最適な価格で取引可能 になります。

5. LVR（Loss Versus Rebalancing）軽減のためのオークション

課題: LVR（Loss Versus Rebalancing）による LP 収益低下

LVR とは、オンチェーン取引の遅延による価格乖離で LP が損失を被る現象 です。
例えば、Binance などの オフチェーン取引所では価格が常に更新される のに対し、Ethereum では ブロックごと（約 12 秒ごと）にしか取引できない ため、その価格差を利用したアービトラージが発生します。

解決策: AVS による LVR オークションの導入

誰が最初に取引を行うかをオークション形式で決定し、LP への報酬を最大化 する仕組みを導入します。

実装コード（LVR オークションの管理）

contract LVRAuctionHook {
    address public avsOperator;
    mapping(uint256 => Bid) public bids;

    struct Bid {
        address trader;
        uint256 amount;
    }

    function submitBid(uint256 amount) external {
        uint256 blockNumber = block.number;
        bids[blockNumber] = Bid(msg.sender, amount);
    }

    function finalizeAuction(uint256 blockNumber) external {
        require(msg.sender == avsOperator, "Only AVS can finalize");

        Bid storage winningBid = bids[blockNumber];
        distributeAuctionProceeds(winningBid.trader, winningBid.amount);
        delete bids[blockNumber];
    }

    function distributeAuctionProceeds(address winner, uint256 amount) internal {
        // LP への報酬分配処理
    }
}

この仕組みを活用すれば、LVR による LP の損失を最小限に抑えつつ、オークションの収益を LP に還元可能 です。

6. クロスチェーンの統合流動性プール（異なるチェーン間で価格差を最小化）

課題: チェーンごとの価格差と非効率な価格発見

異なるチェーン（Ethereum, Arbitrum, Optimism など）では、AMM プールごとに価格が異なる ため、

アービトラージによる取引コストの増大
小規模チェーンの価格発見の遅れ
といった問題が発生します。

解決策: AVS によるクロスチェーン流動性統合

AVS を利用して各チェーンの価格を統合し、すべてのチェーンで同じプールに流動性を供給する 仕組みを構築します。

実装コード（クロスチェーン注文ルーティング）

contract CrossChainLiquidityHook {
    address public avsOperator;

    function routeOrder(address token, uint256 amount) external {
        (bool success, ) = avsOperator.call(
            abi.encodeWithSignature("routeOrder(address,uint256)", token, amount)
        );
        require(success, "AVS routing failed");
    }
}

AVS では以下のようなオフチェーンロジックを実装し、各チェーンの価格を統合します。

async function aggregateLiquidity() {
    const prices = await fetchAllChainPrices();
    const optimalRoute = calculateOptimalRoute(prices);
    executeCrossChainSwap(optimalRoute);
}

これにより、異なるチェーン間での価格差を最小限に抑え、より効率的な価格発見とスワップを実現 できます。

まとめ

EigenLayer の AVS と Uniswap v4 Hook を組み合わせることで、従来の AMM では実現できなかった数々の革新的な取引メカニズムを実装できます。特に、オフチェーン計算を活用することで、ガスコストを抑えながらも高機能な流動性提供と取引を実現可能です。

今後、さらに多くのユースケースが生まれることが予想されるため、Uniswap v4 × EigenLayer による新しい DeFi の可能性 を探求してみてはいかがでしょうか？

参考文献