予測市場の次のステージ：進化の道筋と究極の課題

トレンドはすでに定まりつつあるが、依然として課題は残っている。

執筆：KarenZ，Foresight News

予測市場は、集団の知恵を集約し、不確実性を定量化することで、政治、スポーツ、金融、暗号資産などの分野に動的な情報価格決定ツールを提供し、情報の広範な集約と共有を実現しており、「真実のエンジン」とも呼ばれている。

ますます多くの人々がこの分野に参加しており、潜在的な経済的利益を得るためだけでなく、このプラットフォームを利用して集団の知恵を活用し、将来の出来事の動向をより正確に把握したいと考えている。

筆者は前回の記事「予測市場の全景：二強が競い合い、新興プレイヤーはどのように突破するか？」で、Polymarket、Kalshi から Limitless、Opinion などの新興予測市場プレイヤー、さらに Robinhood、Jupiter の予測事業拡大までをまとめた。

本稿では、現在の予測市場の現状と新興プラットフォームの探索方向を踏まえ、Web3 予測市場の発展トレンドと主要な課題を探る。

予測市場はどのようなトレンドを示すのか？

1、規制フレームワーク：混沌から分化へ、コンプライアンスの道筋が徐々に明確に

世界の規制当局による予測市場への姿勢は、地域によって顕著な違いがある。米国は商品先物取引委員会（CFTC）を通じて Kalshi、Polymarket などのプラットフォームを承認し、予測市場のコンプライアンスのベンチマークを確立した。

一方、欧州連合やアジアの多くの地域では、依然として高リスク分野と見なされており、多くの国がこれを「ギャンブル」と分類し、暗号資産による決済を禁止している。

今後、予測市場は「分散化」と「地域コンプライアンス」の間でバランスを取る必要があり、例えばジオフェンシング技術で特定地域のユーザーアクセスを制限したり、現地のライセンスを持つ機関と協力して規制要件を満たすなどの方法が考えられる。

2、AI の活用：ツールから参加者へ、市場効率を再構築

予測者として：機械学習を用いて過去データ、ソーシャルメディアの感情、リアルタイムイベントを分析し、高精度な予測モデルを生成することで、一般ユーザーの参加ハードルを下げる。

インフラとして：

• AI オラクルは複数のデータソースを自動で取得し、結果を検証できるため、人為的な介入を減らし、市場がより正確かつタイムリーなデータを取得し、スマートコントラクトの実行に信頼できる根拠を提供する。
• AI による自動決済システムは、迅速かつ正確な決済を実現し、市場の運営効率を大幅に向上させる。

3、ユースケースの拡大：投機から実用へ

現在人気のある政治、スポーツ、暗号資産などの予測に加え、予測市場はサプライチェーンの原材料価格変動の警告、保険料設定、企業の戦略的意思決定など、実用的なシナリオでの応用が模索されている。コアバリューは「投機ツール」から「情報集約、ヘッジ、戦略的意思決定支援」へと転換することが期待される。

例えば：

• サプライチェーン分野：予測市場は原材料価格の変動や物流リスクなどの要因を予測することで、企業にリスク警告を提供し、事前に対応策を策定することでサプライチェーンリスクを低減できる。例えば、ある重要原材料の価格が大幅に上昇すると予測された場合、企業は事前に在庫を増やしたり、代替サプライヤーを探すことで、原材料価格上昇によるコスト圧力を回避できる。
• 企業の戦略的意思決定においても、予測市場は重要な役割を果たす。企業は予測市場で市場トレンドや競合他社の動向などについて予測を立て、さまざまな意見や情報を収集し、戦略的意思決定の参考にできる。

4、さまざまなアプリケーションへの組み込み：予測市場の主流化を加速

金融アプリケーションが予測市場を統合。例えば、Robinhood アプリはすでに Kalshi の一部予測市場を統合し、若年層投資家を惹きつけている。

Web3 ウォレットや DeFi プロトコルが予測市場を統合する動きもある。例えば、Jupiter 予測市場は Kalshi が流動性を提供し、World App は Kalshi Mini App と Polymarket Mini App を通じて予測市場を提供、Web3 ウォレットの MetaMask や Rabby も Polymarket 予測市場をウォレット内に統合予定である。

5、許可不要の市場作成

Opinion、PMX、The Clearing Company などの新興プラットフォームは、ゼロハードルでの予測市場作成を模索している。このモデルはロングテール市場の需要をさらに解放するが、ロングテール市場の深さや流動性が不足する可能性もある。

6、インセンティブメカニズム

多くの予測市場は、トークンや報酬メカニズムを通じて流動性提供者、トレーダー、市場作成者を惹きつけようとしている。その中で、Polymarket は USDC 保有報酬も提供している。

予測市場の主要な課題は？

1、規制の不確実性

各国による予測市場の定義の違いは、コンプライアンスコストの高騰を招いている。さらに、国境を越えたデータフローやマネーロンダリング対策（AML）要件などもコンプライアンスの複雑さを増している。

2、流動性の階層化：ロングテール市場の「荒廃」

主流の予測市場（米国大統領選挙、bitcoin価格など）は流動性が比較的十分だが、中・ロングテール市場は参加者が少なく、スプレッドが大きく、スリッページも高い。一部のプラットフォームは「流動性」インセンティブでユーザーに資金提供を促しているが、長期的にはユースケースの拡大による多様なユーザーの獲得が必要である。

3、市場操作と誠実性リスク：低流動性下での「大魚が小魚を食う」

流動性が不足している市場では、大口資金が少額でオッズを操作し、他の参加者を誤導することができる。

さらに、オラクルのデータソースや裁定メカニズムは非常に重要である。オラクルが攻撃されたり、賄賂を受けたり、過度に中央集権的なデータソースに依存した場合、誤った決済が発生する可能性がある。

まとめ

Web3 予測市場の究極の目標は、「集団知によって駆動されるグローバルなリスク価格決定ネットワーク」を構築することである。その成功は技術的なブレークスルーだけでなく、イノベーションとコンプライアンス、分散化とユーザー体験の間で最適解を見つけられるかどうかにかかっている。

AI や Web3 インフラの進歩、実用的なユースケースへの拡大により、予測市場の潜在力は非常に大きい。

しかし、規制の不確実性、流動性、市場の誠実性と操作という三大コア課題を効果的に解決できて初めて、予測市場は「ニッチなツール」という枠を本当に突破し、グローバルな情報集約とリスクヘッジのシステムに不可欠な一部となることができる。