【ITニュース解説】Technical Typology of Prediction Markets: Infrastructure, Mechanics & Resolution Systems

予測市場とは、特定の出来事の結末を予測するためにお金を賭けたり、仮想のポイントを使ったりする市場である。天気予報や古代の占いのように未来を予測する行為は昔から存在したが、現代の予測市場は、多様な情報を集約して取引可能な予測へと変換することで、より高度な未来予測を実現しようとしている。この市場は、イノベーションと規制、アクセシビリティのバランスをとりながら進化を続けている。

予測市場のシステムを開発する上で、システムエンジニアはいくつかの複雑な技術的課題に直面する。まず、参加者から寄せられる膨大な予測情報をどのように効率的に集約し、より正確な集団的知性として機能させるかという「情報集約」の課題がある。次に、市場が終了した際、予測対象の出来事の「本当の結果」をどのように公平かつ正確に決定するかという「結果確定（レゾリューション）」の仕組みが非常に重要だ。さらに、多くのユーザーが利用するプラットフォームとして、大量の取引やデータ処理に耐えうる「スケーラビリティ」の高いインフラを構築する必要がある。また、市場が健全に機能し、参加者が正確な予測をするインセンティブ（動機付け）を保ちつつ、プラットフォームが持続可能であるための「経済メカニズム」の設計も欠かせない。そして、多くの市場では「規制」という法的枠組みの中で運用する必要があるため、その要件を満たしながらシステムを構築することも大きな課題となる。これらの技術的選択が、予測市場の能力や限界、そして市場での位置付けを根本的に決定する。

予測市場を深く理解するためには、その技術的な特徴をいくつかの軸で分類することが有効だ。一つ目は「結果確定（レゾリューション）システム」で、市場の勝敗をどのように決めるかである。これは、プラットフォームの運営者や専門家、コミュニティの投票など「人間」が判断する中央集権的な方法や、外部のデータソース（オラクル）が自動で判断する「プログラムベース」の方法、あるいはそれらを組み合わせた「ハイブリッド」な方法がある。人間による判断は柔軟性があるが中央集権のリスクを伴い、プログラムによる自動判定は改ざんされにくいが、そのプログラム自体の信頼性が問われる。

二つ目は「ガバナンスモデル」、つまり誰がプラットフォームのルールや変更を最終的に決定するかだ。一部の予測市場は企業など「単一の主体」が全てを管理する中央集権型である。これは意思決定が速く責任の所在が明確だが、その主体が市場を停止させたり、不透明な決定を下したりするリスクがある。一方、ブロックチェーンを活用した市場では、特定の仮想通貨の保有者が投票によって意思決定に参加する「トークンベースの分散型ガバナンス」を採用するものもある。これは検閲に強く透明性が高いが、投票率の低さや、一部の大口保有者に権力が集中するリスクがある。両方の良い点を組み合わせた「ハイブリッド」なモデルも存在する。

三つ目は「技術インフラ」、予測市場がどんな技術基盤の上に構築されているかである。従来のWebサイトのように「中央集権的なサーバー」で全てを管理するプラットフォームは、処理速度が速く使いやすいが、サーバーがダウンしたり、規制当局によって閉鎖されたりするリスクがある。これに対し、「ブロックチェーン上のスマートコントラクト」で市場を構築するタイプは、取引や結果確定のプロセスが全て公開され、透明性と信頼性が高いが、取引手数料（ガス代）や処理速度の課題がある。これらの中間に位置するのが「ハイブリッド」なアプローチで、主要な取引ロジックはブロックチェーン上で動かしつつ、ユーザーインターフェースや注文の照合など、一部の機能を通常のサーバーで処理することで、使いやすさと分散化を両立させようとしている。

四つ目は「市場メカニクス」、参加者がどのように予測を取引し、価格が決定されるかの仕組みである。一般的な株式市場のように、買い手と売り手が注文を出し合う「連続二重オークション（注文簿形式）」は効率的な価格発見を可能にするが、参加者が少ない市場では取引が停滞しやすい。一方、ブロックチェーン上では「自動マーケットメイカー（AMM）」と呼ばれるプログラムが、流動性プールと呼ばれる資金のまとまりを使い、自動的に価格を調整して取引を提供する。これは常に取引が可能だが、価格のずれや流動性提供者にとってのリスクも伴う。複数のメカニズムを組み合わせる「ハイブリッド」な方式も存在する。

五つ目は「規制環境」、その市場が法的にどのような扱いを受けているかだ。一部の予測市場は、政府機関の「完全な規制下」に置かれ、金融商品として認められている。これにより法的確実性が得られ、より多くの投資家が安心して参加できるが、製品の提供範囲が制限されたり、運用コストが高くなったりする。一方、ブロックチェーン上の市場の多くは「無規制またはパーミッションレス」で、誰でも参加できるが、法的なリスクや閉鎖される可能性も存在する。大学の研究プロジェクトのように「研究目的」で運用され、特別な許可を受けている市場もある。

六つ目は「結果タイプ」、予測する事柄がどのような形式かである。「バイナリ予測市場」は、特定の出来事が「起こるか、起こらないか（イエス/ノー）」の二択を予測する最もシンプルな形式だ。次に、「カテゴリカル/多結果市場」は、複数の選択肢の中から一つを選ぶタイプで、選挙の勝者予測などがこれに当たる。さらに、「スカラー/連続予測市場」は、特定の数値（例：来月のインフレ率）を範囲内で予測するもので、より精密な予測を可能にする。これらのタイプを複数扱う「ハイブリッド」な市場もある。

これらの分類軸に基づいて、予測市場はいくつかの典型的なタイプに分けられる。例えば「規制された金融取引所」は、米国のKalshiのように厳格な規制の下で運営され、機関投資家向けの金融商品を提供する。次に「オンチェーン分散型市場」は、PolymarketやAugurのようにブロックチェーン上でスマートコントラクトによって運営され、検閲耐性と透明性を重視する。これとは対照的に、「中央集権型オフチェーンプラットフォーム」は、かつて存在したPredictItのように、従来のWeb技術と中央集権的な運営によって、使いやすさと迅速な処理を追求する。お金を賭けるのではなく、仮想通貨や評判システムを用いる「仮想通貨/評判ベースプラットフォーム」のMetaculusやManifold Marketsは、予測の正確さや知識の集約に焦点を当てる。特定の組織内や目的のために設計された「専門/意思決定市場」や、複数の予測市場の情報を集約して見せる「アグリゲーター/メタ予測プラットフォーム」のFiveThirtyEightのようなものも存在する。

これらの異なるタイプの予測市場には、それぞれ強みと弱みがあり、技術的な設計には避けられないトレードオフが存在する。例えば、ブロックチェーンのような「分散化されたシステム」は、中央管理者の不在による検閲耐性や透明性を提供するが、取引の処理速度が遅くなったり、手数料が高くなったりと「パフォーマンス」が犠牲になる場合がある。また、リアルマネーを使う市場は強いインセンティブ（動機付け）を生み出しやすいが、参加するためには法的規制や本人確認が必要となり、「アクセシビリティ」が制限されることがある。逆に、仮想通貨や評判システムを用いる市場は誰でも参加しやすいが、金銭的なインセンティブが弱いため、参加者のエンゲージメントや流動性が低い傾向がある。どの設計が最適かは、その予測市場がどのような目的で、誰に使われるかによって大きく変わる。

予測市場の分野は進化を続けており、いくつかの新しいトレンドが見られる。異なるタイプの長所を組み合わせた「ハイブリッドモデル」がますます増えている。例えば、規制されたプラットフォームが分散型金融（DeFi）と連携する動きや、仮想通貨とリアルマネーのインセンティブを組み合わせるプラットフォームなどが登場している。また、予測結果の判定において、人間の判断だけでなく「AI（人工知能）が支援するレゾリューションシステム」が導入され、より迅速かつ正確な結果確定を目指す動きもある。さらに、予測市場がブロックチェーン上の分散型金融エコシステム（DeFi）や、伝統的な機関投資家の金融システムと深く統合されていくことも予想される。

結論として、予測市場には「これさえあれば完璧」という万能な設計は存在しない。最適なシステムは、その市場が何を達成したいのか、どのようなユーザーをターゲットにするのか、といった具体的な要件によって異なる。システムエンジニアとしては、分散化、パフォーマンス、インセンティブ、アクセシビリティといった要素が互いにトレードオフの関係にあることを理解し、それぞれの市場の戦略的目標に合致した技術的なアーキテクチャを選択することが成功の鍵となる。この分野は、AIやブロックチェーンといった最先端技術を導入しながら高度化しているが、根本的なトレードオフは今後も多様なアーキテクチャを生み出し続けるだろう。この市場が成長を続けていることは、PolymarketやKalshiといったプラットフォームへの数十億ドル規模の投資によっても裏付けられている。