• DeFiレンディングにおいて、Morphoのような「アダプティブサプライモデル」は、理論上、市場変動に迅速に適応し資本を効率的に活用することで、Aave V3のような伝統的モデルより機会損失を抑え、収益を最大化できる可能性が学術論文で示されています。これは、専門の「キュレーター」が金利を動的に設定するためです。
• モデルの違いとキュレーターの役割:
  • Morpho Blueは、独立した貸出市場を誰でも作成できる基盤です。金利はアルゴリズムで自律調整され、リスク管理はMetaMorphoのような外部ボールト（キュレーターの役割）に委ねられます。
  • Aave V3は、DAOガバナンスとアルゴリズムで金利・リスクを管理する実績あるモデルですが、市場ごとのリアルタイムな最適化という点ではMorpho Blueと特性が異なります。
• 収益性とリスクの現実:
  • Morpho Blueの特定ボールトが高い瞬間的APYを示す例はありますが、これはキュレーターの戦略やリスク許容度に大きく依存します。Aave V3の金利も変動するため、リスク調整後の長期的なリターン比較はデータ不足により困難です。
  • Aave V3はDAOによる包括的リスク管理で安定性を提供します。一方、Morpho Blueはリスクを個々の市場やキュレーターに分散・外部化するため、ユーザーによる慎重なキュレーター選定とリスク評価が不可欠です。
• Eulerの教訓と結論:
  • 過去のEulerの事例は、アダプティブモデルの可能性と、スマートコントラクトのセキュリティリスク対策の重要性を示しています（ハッキングは金利モデルの欠陥ではありませんでした）。
  • 結論として、アダプティブサプライモデルは理論的に大きな可能性を持ちますが、その持続的な優位性を判断するには更なる運用実績データとリスク調整後リターンの比較分析が必要です。投資家は、機会と固有リスクを慎重に評価し、自身の戦略に適合するか見極める必要があります。

1. はじめに：DeFiレンディングの進化と本レポートの意義

これらのプロトコルは、「アダプティブサプライモデル」や「ダイナミックプライシング（動的価格設定）」といった概念を導入し、市場環境の変化により迅速かつ効果的に対応することで、貸し手と借り手の双方にとってより魅力的な条件を提供することを目指しています。

本レポートは、学術論文「A Curationary Tale: Logarithmic Regret in DeFi Lending via Dynamic Pricing 」で提示された、「キュレーター（市場の目利き役）を介した動的な金利設定が、伝統的なモデルよりも優れた成果を上げる」という理論的洞察を基点とし、この主張が現実にどのように現れているのかを検証します。そのために、特にMorpho BlueとAave V3を中心に、それぞれの仕組み、潜在的な収益性、金利形成、そしてリスクプロファイルについての洞察を解説します。

2. 論文：「A Curationary Tale」の主張 – なぜアダプティブモデルは優れているのか？