余剰電力の活用：韓国における国家戦略としてのビットコインマイニング - 分析

目次

1. 序論と概要

本研究は、205.18兆ウォン（約1,500億ドル）という過去最高の債務を抱える韓国の国有電力会社、韓国電力公社（KEPCO）のための新たな戦略を調査する。核心的な提案は、余剰電力—主にネットメータリング制度下の家庭用太陽光パネルからのもの—を産業規模のビットコインマイニングに活用することである。その論拠は、本来なら無駄になるエネルギーを直接的な収益源に変換し、それによってKEPCOの財務安定性とエネルギー資源効率を改善することにある。

この研究は、韓国において電力余剰と暗号通貨マイニングを統合し、長期的な収益性を評価するために高度な予測モデルを使用した初の実証分析として位置づけられる。

2. 方法論と技術的枠組み

2.1. 余剰電力とネットメータリング

余剰電力は、ネットメータリングによる相殺適用後の家庭用太陽光発電システムによる残余電力と定義される。ネットメータリングによりプロシューマーは消費電力を相殺できるが、過剰発電分はしばしば収益化されない。本研究は、この余剰を抑制または無視する代わりに、専用のビットコインマイニング施設へ振り向けることができると提唱する。

2.2. ビットコインマイニング収益性モデル

マイニングの収益性は、いくつかの変数の関数である：電力コスト（余剰電力の場合は実質ゼロ）、ビットコイン価格、ネットワークハッシュレート、ハードウェア効率。本研究では、利用可能な最も効率的なマイナーの一つであるAntminer S21 XP Hydを使用して、日々のビットコイン生産量をモデル化している。核心的な利益計算式は以下のように簡略化できる：

日次利益 ≈ (採掘されたビットコイン * ビットコイン価格) - (運用コスト)

ここで、余剰電力の使用により運用コストは最小化される。

2.3. 価格予測モデル

収益を予測するため、本研究では2つの機械学習モデルを採用している：

• ランダムフォレスト回帰モデル： 複数の決定木を構築して動作する、回帰のためのアンサンブル学習手法。
• 長短期記憶（LSTM）： ビットコインの価格履歴のような時系列データにおける長期的な依存関係を学習するのに長けた、リカレントニューラルネットワーク（RNN）の一種。

これらのモデルは、過去のビットコイン価格データで訓練され、複数年にわたる収益性分析に不可欠な将来の価格推移を提供する。

3. 結果と経済分析

3.1. 収益性シナリオ

分析では、30,565台と45,439台という2つの導入規模についてシミュレーションを実行している。予測されるビットコイン価格とネットワーク難易度調整を組み込むことで、余剰電力によるマイニングは非常に収益性が高いと結論づけている。生み出される収益は、KEPCOの営業損失と債務返済コストの一部を直接的に相殺する。

チャートの説明（暗示的）： 折れ線グラフは、両方のマイニング設備規模における時間経過に伴う累積収益（ウォン建て）を示す可能性が高い。ビットコインの強気市場では急激に上昇し、弱気市場では横ばいになるが、電力コストが無視できるため純利益はプラスのままである。

3.2. KEPCO債務への影響

本研究は、マイニング事業が新たで独立した収益源を創出すると主張する。このキャッシュフローは以下の目的に使用できる：1) KEPCOの政府救済や債務発行の必要性を減らす、2) 一部の送電網コストを賄うことで消費者の電気料金を安定させる、3) 未使用の再生可能エネルギーの経済的浪費を最小限に抑える。

4. 批判的分析と専門家の視点

核心的洞察： この論文は単なる暗号通貨マイニングに関するものではない。それは、破綻した国有企業（SOE）モデルに対する、切迫した、革新的なハックである。これは、固定化された物理的資産（過剰な電子）を収益化するために不安定なデジタル資産を使用し、電気料金に関する政治的膠着状態を回避しようとする試みを提案している。真のテーゼは、韓国の根強いエネルギー政治を改革するよりも、ブロックチェーンベースの負荷分散の方が実現可能性が高いかもしれないということである。

論理的流れ： この議論は紙の上では説得力がある：無駄（太陽光余剰）を特定し、流動性のあるアウトプット（ビットコイン）を持つ高エネルギー需要プロセス（マイニング）を適用し、収益を創出する。価格予測にLSTMを使用することは、学術的厳密さの表面を追加している。しかし、この流れはビットコインの長期的な価格上昇に決定的に依存しており、それを投機的資産というより保証された資産として扱っている—これは重大な欠陥である。

強みと欠点： 強みは、実際のハードウェア仕様とMLモデルを使用した具体的で定量的なアプローチにあり、理論的議論を超えている。実際の問題（SOE債務）と実際の資源（抑制された再生可能エネルギー）を正しく特定している。明白な欠点は、システミック・リスクの扱いである。ダモクレスの剣のような規制（中国で見られたような政府によるマイニング取り締まり）、「グリーン」な太陽光と「ダーティ」な暗号通貨を結びつける環境PR上の悪夢、そして収益源の極端な変動性を無視している。『Journal of International Financial Markets, Institutions and Money』で指摘されているように、ビットコインの価格は伝統的金融から大きく切り離された要因に影響を受けるため、それに基づく長期的な国家予算編成は危険である。

実践的洞察： KEPCOにとって、これは国家戦略ではなく、小規模なパイロット事業として始めるべきである。運用リスクと市場リスクを吸収するために民間のマイニング企業と提携する。パイロット事業を利用してリアルタイムの送電網バランス調整能力を開発する—これが真の隠れた宝石である。送電網安定化のための柔軟な計算負荷（マイニングのような）を使用する技術は、『Energy Web』のようなプロジェクトによって開拓されている。目標は暗号通貨ヘッジファンドになることではなく、柔軟性を収益化できる、より賢く柔軟な送電網事業者になることである。この論文のモデルは良い第一歩のビジネスケースであるが、戦略的な最終目標は送電網のデジタル化と強靭性でなければならない。

5. 技術的詳細と数理モデル

収益性計算の核心は、マイニングハードウェアのハッシュパワーとエネルギー効率に依存する。Antminer S21 XP Hydは、約335 TH/sのハッシュレートと16 J/THの電力効率を有する。

単一のマイナーによる日次のビットコイン生産量は、以下のように近似できる：

$\text{日次BTC} \approx \frac{\text{自社のハッシュレート}}{\text{ネットワークハッシュレート}} \times \text{BTCブロック報酬} \times 144$

ここで、144は1日に採掘されるおおよそのブロック数である。本研究ではこれを数万台のユニットにわたって集計している。価格予測のためのLSTMモデルは、通常、過去の価格の系列 $[P_{t-n}, ..., P_{t-1}]$ を使用して将来の価格 $\hat{P}_t$ を予測し、平均二乗誤差（MSE）のような誤差関数を最小化するように訓練される：

$\text{MSE} = \frac{1}{N} \sum_{i=1}^{N} (P_i - \hat{P}_i)^2$

6. 分析フレームワークと事例

フレームワーク：公益事業暗号通貨収益化（PUCM）フレームワーク

1. 資源の特定： 送電網を監査し、固定化または余剰電力（例：夜間風力、太陽光抑制）を特定する。
2. 技術的実現可能性： 変電所または発電所におけるマイニングハードウェアのスケーラブルな導入をモデル化する。
3. 財務モデリング： 暗号通貨の変動性、ハードウェアの減価償却、ネットワーク難易度予測を組み込んだモンテカルロシミュレーションを実行する。
4. リスクとガバナンス評価： 規制、評判、市場リスクを評価する。ガバナンスモデル（官民パートナーシップを推奨）を設計する。
5. パイロット設計： 明確なKPI（収益、送電網安定性指標）を持つ、小規模で期間限定のパイロットを実施する。

事例 - 済州島パイロット： 本研究は、KEPCOの済州島での既存プロジェクトを参照している。論理的な事例としては、済州島の太陽光発電所にコンテナ型マイニングユニット（例：100台のAntminer）を設置することが含まれる。このユニットは、送電網需要が低く太陽光出力が高い場合にのみ稼働する。BTCでの収益は毎月ウォンに変換され、別の収益項目として報告され、モデルの実世界での検証を提供する。

7. 将来の応用と研究の方向性

• ビットコインを超えて： AIトレーニング、タンパク質折りたたみ（@Folding@home）、またはグリーン水素生産スケジューリングのような、他のエネルギー集約的で中断可能な計算プロセスへのモデルの適用。
• グリッド・アズ・ア・サービス（GaaS）： あらゆる柔軟なデータセンター負荷が余剰電力の消費に入札できるプラットフォームを開発し、動的なエネルギー市場を創出する。
• カーボンクレジット統合： 検証済みの再生可能余剰電力の使用を、デジタルカーボンクレジットまたは「グリーンBTC」証明書の生成に結びつけ、ESG的魅力を高める。
• 高度な予測： 太陽光/風力の気象予測モデルと暗号通貨市場モデルを統合し、送電網への電力販売とマイニングへの使用の切り替えを最適化する。
• 政策研究： 公益事業体が貸借対照表上でデジタル資産を保有・取引することを可能にするために必要な規制変更の詳細な分析。

8. 参考文献

1. KEPCO. (2024). 年次財務報告書. 韓国電力公社.
2. KEPCO Jeju Project Documentation. (2023). 内部プロジェクト概要.
3. Nakamoto, S. (2008). Bitcoin: A Peer-to-Peer Electronic Cash System.
4. Farell, R. (2022). Digital Gold and State Strategy. Journal of Cybersecurity and Financial Markets, 5(2), 45-67.
5. U.S. Department of the Treasury. (2024). Report on Digital Asset Considerations.
6. World Bank. (2023). Sovereign Holdings of Cryptocurrencies: A Survey.
7. Bhutan Ministry of Finance. (2024). National Digital Asset Strategy.
8. El Salvador Bitcoin Office. (2024). Transparency Report.
9. Goodfellow, I., et al. (2014). Generative Adversarial Nets. Advances in Neural Information Processing Systems.
10. Energy Web Foundation. (2023). White Paper: Decentralized Flexibility for the Grid.
11. Biais, B., et al. (2023). Equilibrium Bitcoin Pricing. The Journal of Finance.