原著者: ChandlerZ、Foresight News

人間社会が常に未来への好奇心と志向を抱いてきたとすれば、暗号資産ネイティブの予測市場は、この古くからのニーズを、定量化、流動化、再利用が可能な公共財へと変貌させつつあります。過去10年間、インターネットによって情報の民主化が実現しました。Web3と暗号資産の世界では、価値と信念もトークン化され、価格設定され、より検証可能でインセンティブに適合した価値の民主化が形成されつつあります。AIの統合により、予測は単なる価格フィードからより複雑な判断と意思決定へと高度化され、インフラのような性質を帯びるようになります。投機的な解釈を排除することで、予測市場はガバナンス、ヘッジ、そして資源配分のための情報基盤として機能します。Googleが2025年11月にPolymarketとKalshiの市場確率をGoogle Financeに統合することを決定したことは、予測データがパブリックネットワーク層に参入し、数億人のユーザーがアクセスできるようになることを意味します。これは、業界への支持であると同時に、需要の増加を示すシグナルでもあります。

なぜ予測市場は Web3 にとって重要な戦場となるのでしょうか?

予測市場の本質は、個人の心に散在する暗黙知を、価格を通じて公的な確率へと集約することです。この考え方は、ロビン・ハンソンの「未来型」理論に遡ることができます。未来型理論では、価値目標が投票によって決定され、事実判断は市場価格に委ねられるシステムにおいて、予測市場が情報集約の主要なメカニズムとして位置づけられています。学術研究によると、多くのシナリオにおいて、予測市場はイベントの結果を描写する上で、特に動的な更新とインセンティブ制約の点で、単純な世論調査よりも優れた性能を発揮することが示されています。

しかし、理論的な推論から現実の市場に視点を移すと、価格を通じて知識を集約するこのメカニズムは、2024年から2025年には資本とユーザーによって投票されることになることがわかります。PolymarketやKalshiなどの予測プラットフォームでは、1日の取引量が1億ドルに近づいたり、それを上回ったりすることが何度もあり、累積取引量は数百億ドルに跳ね上がり、予測市場がニッチな実験から本格的な爆発的な成長へと移行していることを示しています。データによると、Polymarketの月間アクティブトレーダー数は10月に過去最高の477,850人に達し、1月に記録した462,600人を上回りました。月間取引量も、2月から8月まで10億ドル前後で推移した後、先月は過去最高の30.2億ドルに回復しました。同プラットフォームは10月に38,270の新規市場を開設し、これは8月のほぼ3倍です。ポリマーケットの取引量、アクティブトレーダー数、新規市場数はいずれも10月に過去最高を記録しました。カルシの取引量は10月にポリマーケットを上回り、44億ドルに達しました。

さらに、米国の規制の転換と規制対象企業の買収に伴い、米国へのコンプライアンス回帰への道筋がますます明確になりつつあります。これらの出来事は、予測を中心とする情報デリバティブ市場が、真に堅調で、主流として認められた需要を有していることを示しています。

応用の波及効果の観点から見ると、予測市場は普遍的なリスクヘッジおよびガバナンスのモジュールと見なすことができます。企業は政策実施の確率を評価することで運用リスクをヘッジできます。DAOは条件付き市場を利用して提案とKPIを結び付けることができます。メディアやプラットフォームは確率論的ナラティブを情報提示の新たなレイヤーとして活用できます。GoogleやPerplexityなどの情報ポータルと予測プラットフォームの統合は、確率がインターフェースとなる時代を加速させています。

活況を呈するセクターにおける投資家のジレンマ：資産は利用可能だが投資できない。

あるセクターが爆発的な成長の初期段階に入ると、一般投資家は通常、2つの疑問を抱きます。第一に、需要は本物か？第二に、どうすれば成長の恩恵を受けられるか？前者の答えは既に明らかになっていますが、後者については、セクター予測において長らく厄介な現実を突きつけてきました。つまり、最高のパフォーマンスを発揮する製品は存在するものの、必ずしも投資できるとは限らないのです。

Polymarketを例に挙げましょう。当初、公式声明ではプロジェクトにトークンはなく、エアドロップやTGEの計画も発表されていませんでした。Polymarketの最高マーケティング責任者であるMatthew Modabber氏は最近、POLYトークンとエアドロップ計画を確認し、創設者のShayne Coplan氏も10月初旬にPOLYトークンをローンチする計画を明らかにしましたが、これはPolymarketの初期段階に深く関与しなかった投資家にとって、最も収益性が高く非対称的な初期利益の時期が既に過ぎ去っていることを意味します。現在、あらゆるイベント市場に個人的に参加しない限り、セクターレベルのベータエクスポージャーと長期的なリターンを達成することは困難です。セクターの成長を飛躍的に維持したい投資家にとって、そのようなターゲットは非常に希少です。

より広い視点で見ると、Kalshiのような規制対象のイベント契約プラットフォームにもネイティブ暗号トークンが不足しています。一方、他のオンチェーン予測アプリケーションやツールは、業界指標として機能するための規模とネットワーク効果を欠いているか、単機能ツールのようなものであり、セクターの価値評価を担うことができません。その結果、アプリケーション層では需要が急増している一方で、投資層では投資可能なトークンが不足しており、構造的なギャップが生じています。

Pump.fun と Virtuals から、Polymarket と DeAgent AI を見てみましょう。

2024年のミームセクターを振り返ると、最も代表的な現象の一つはPump.funの爆発的な成功でした。参入障壁の低さと標準化された発行カーブメカニズムは、オンチェーントークンのゼロツーワン創出を促しました。初期の急成長期には、プラットフォーム自体にネイティブトークンがなく、ユーザーは各ミームで個別の株のようなゲームに参加することでのみ繁栄を分かち合うことができました。その後、このエコシステムレベルの人気を指数関数的に定量化できるトークン化されたキャリアであるVirtuals（VIRTUAL）が市場に登場しました。エコシステム内での作成、取引、LPペアリングなどの主要パスをプラットフォームトークンに結び付けることで、VIRTUALを保有することは、エージェント/ミームエコシステム全体の成長指数を保有することとほぼ同等になり、Pump.funがナラティブとファンダメンタルズの面で放出したプレミアムを吸収しました。

Pump.funはプラットフォームトークン「PUMP」を2025年半ばから後半にかけてローンチしましたが、タイミングが遅かったため、その価値獲得ロジックは初期のエコシステムブームとは同期していませんでした。過去の経験から、アプリケーション層が最初に爆発的に成長し、インデックス資産が不足している状況では、製品とトークンの両方を最初に提供するインフラプロジェクトが、価値の再評価において業界平均を上回ることが多いことが分かっています。

新興予測市場セクターに戻ると、DeAgent AIはまさにこのインフラストラクチャの役割を果たしています。DeAgentAIは、Sui、BSC、BTCエコシステムをカバーするAIエージェント・インフラストラクチャであり、AIエージェントがオンチェーンでトラストレスな自律的意思決定を実現できるようにします。分散環境におけるAIが直面する3つの主要な課題、すなわちID認証、継続性保証、そしてコンセンサスメカニズムの解決を目指し、信頼できるAIエージェント・エコシステムを構築します。

DeAgent AIは、AIオラクルとマルチエージェント実行ネットワークを中心とする、予測市場とDeFiシナリオを基盤としたコアプロトコルを構築しました。一方の端は現実世界とオンチェーンのデータに接続し、複雑な判断、意思決定、シグナル生成を検証可能なオラクル出力に標準化します。もう一方の端は、エージェントネットワークを介してこれらの出力を取引、ガバナンス、デリバティブ設計に接続し、セクター全体の情報と価値のハブとなります。

まさにこれが、今日の予測市場セクターにおいて、この鏡像が再現されている理由です。PolymarketはかつてのPump.fun（主力製品でありながら、長らく投資可能なトークンが不足していた）に相当し、DeAgent AI（AIA）は仮想通貨のような価値のコンテナの役割を果たしています。DeAgent AIは、予測市場に欠けている主要なインフラモジュール（AIオラクルとエージェント実行ネットワーク）を提供するだけでなく、公開取引可能なトークンAIAをセクターのインデックス化のアンカーとして提供することで、投資家はAIAを保有することで、予測セクター全体の中長期的な成長に間接的に貢献することができます。

DeAgent AIがトラック予測のための価値コンテナとなる方法

DeAgentAIの技術フレームワークの中核は、ブロックチェーン上で動作する分散型AIエージェントが直面する、継続性、アイデンティティ、コンセンサスという3つの基本的な課題への対処にあります。ホットメモリと長期メモリ、そしてオンチェーン上の状態スナップショットを組み合わせた状態システムにより、エージェントは複数のチェーンやタスク間でリセットされることがなく、その行動と意思決定の完全かつ追跡可能なライフサイクルを保証します。オンチェーン上の固有ID + DIDと階層的認証メカニズムにより、各エージェントのアイデンティティは偽造不可能です。さらに、最小エントロピー意思決定とバリデータによるコンセンサスにより、複数のモデルの混沌とした出力が決定論的でスケーラブルな結果へと収束します。これを基盤として、A2Aプロトコルはエージェント間の標準化された連携処理を行い、MPC実行層は機密性の高い操作のプライバシーとセキュリティを保護します。最終的に、アイデンティティ、セキュリティ、意思決定、そして連携は、検証可能でスケーラブルな分散型AIエージェント・インフラストラクチャに統合されます。

AlphaXとCorrAIの二重展開

アプリケーション層において、このインフラストラクチャの最も具体的な成果はAlphaXとCorrAIです。DeAgentAIのフィードバックトレーニングメカニズムをベースにコミュニティによって開発された初のAIモデルであるAlphaXは、Transformerアーキテクチャ、Mixture-of-Experts（MoE）技術、そしてHuman Feedback Reinforcement Learning（RHF）メカニズムを採用し、仮想通貨の価格予測精度の向上に重点を置いています。AlphaXは、2～72時間にわたる仮想通貨の価格動向を72.3%の精度で予測し、2024年12月と2025年1月のライブ取引シミュレーションにおいて、それぞれ+18.21%と+16.00%のROIを達成し、勝率は約90%に達しました。これは、AI予測が実際の取引環境において非常に実用的であることを実証しています。

CorrAI は、DeFi/クオンツユーザー向けのノーコード副操縦士のようなもので、ユーザーが戦略テンプレートを選択し、パラメータを調整し、バックテストを実行し、オンチェーン指示を発行し、観測された信号と戦略の実行を閉ループに接続し、DeAgent AI のエージェント ネットワークに実際の資金と行動をより多く取り込むことを支援します。

エコシステム面では、AlphaXは活動や統合を通じて、SuiやBNBなどのパブリックチェーン上で相当数のユーザーとインタラクションを蓄積してきました。複数のチェーンと多様な応用シナリオのサポートにより、DeAgent AIネットワークは数億のオンチェーンインタラクションと数千万人のユーザーとの実稼働関係を構築しました。もはやホワイトペーパーに留まる実験的なプロジェクトではなく、実際に稼働し、継続的に呼び出されるインフラストラクチャとなっています。

価格フィードから主観的な判断まで：AIオラクル

従来のオラクルは、主にBTC/USDのような客観的な値を扱い、マルチノードの冗長性とデータソースの集約によってコンセンサスを形成します。しかし、質問が主観的／決定論的な判断（例えば「今週末、ETHは上昇する可能性が高いのか、それとも下落する可能性が高いのか？」）になると、各ノードが大規模なモデルを呼び出すことになり、得られる回答がしばしば矛盾します。また、特定のモデルが合意通りに呼び出され、その結果が得られたことを証明することも困難になり、セキュリティと信頼性が損なわれ始めます。

DeAgent AIは、これらの主観的な問いに応えるために、DeAgentAI Oracleを基盤として開発されました。ユーザーは多肢選択式の質問を提出し、サービス料金を支払います。ネットワーク内の複数のAIエージェントが、それぞれ独立して検索と推論に基づいて判断を行い、投票を行います。オンチェーン・コントラクトが投票結果を集約し、最終結果を選択してブロックチェーンに記録します。これにより、これまでばらばらだったAIの出力が、確定的で決定論的な結果へと圧縮されます。特定のノードを信頼するかどうかという問いは、公開されている投票および記録プロセスを検証することで解決されます。AIによる判断が、オンチェーン上で繰り返し呼び出せるパブリックサービスとして初めて実現され、予測市場、ガバナンス決定、InfoFiといったシナリオに非常に適しています。このコンポーネントは現在、社内テスト中です。

DeAgent AIのエージェントは、具体的な事例において、既に現実世界の出来事に関する判断に活用されています。最近の米国連邦政府閉鎖の際、チームは10月末に、KalshiやPolymarketなどのプラットフォームにおける市場価格、過去の閉鎖期間、二者間ゲーム構造、主要な時間ノードを組み合わせ、意思決定ツリーモデルを構築しました。最終的な結論は、今回の閉鎖は、市場センチメントでよく見られるような延々と続く議論ではなく、11月12日から15日（または11月13日から20日前後）の間に強制的に終了する可能性が高いというものでした。

同時に、議論の的となっている「ビットコインは弱気相場に入ったのか」というテーマに関して、DeAgent AIは、オンチェーンデータ、ETFの資金フロー、マクロ経済政策の転換、テクニカル指標の乖離といったシグナルを統合し、現段階はまだ終息していない加速した強気相場ではなく、「弱気相場の初期段階における深い調整」に近いと判断し、それに基づいた重要な価格水準とリスク監視フレームワークを提供した。

特定の問題に焦点を当てたこれらの予測と分析は、DeAgent AIオラクルが主観的かつ複雑な問題を分解・統合する能力を実証しています。また、その出力は単なるデモンストレーションに留まらず、市場予測や取引判断に活用できるシグナルに直接変換できることも示しています。

AIAがトラックの成長を飛躍的に加速させる方法

投資家の観点から見ると、AIAの価値獲得ロジックは、DeAgentAI OracleとAgentネットワークの決済手段として、そしてノードとバリデーターのステーク資産とガバナンス認証情報として機能している点にあります。より多くの予測アプリケーション、ガバナンスモジュール、そしてDeFi戦略がこのネットワークに接続するにつれて、リクエスト数、呼び出し頻度、そしてセキュリティ要件がAIAの実際の需要に反映され、一時的な誇大宣伝に頼るのではなく、その価値がセクター全体の利用状況に自然に結びつくようになります。

さらに重要なのは、このバリューチェーンが閉ループ型で予測可能であることです。Polymarketのような予測アプリケーションが市場カテゴリーを拡大し、より複雑な主観的な質問を導入するにつれて、複雑な判断を行うためにAIオラクルが活用されるようになります。こうした判断は、DeAgent AIのようなAIオラクル基盤への需要の高まりを直接反映しています。そして、Oracle/Agentネットワークの利用が増加するにつれて、決済・ステーキング資産としての関連トークンであるAIAの需要と価値もそれに応じて上昇するでしょう。言い換えれば、予測市場が拡大し続けると信じるならば、AIオラクルへの需要も同時に増加し、最終的にはAIAの長期的な価格形成に反映されるであろうことは容易に想像できます。

資産の観点から見ると、AIAは「機能性」と「投資可能性」という基準を同時に満たしています。一方で、AIAはAIオラクルやインテリジェントエージェントインフラが主観的な問題に対処することに対応し、予測市場の核心的な問題点に直接対処しています。他方、AIA自体は公開市場で配分可能なトークン資産です。対照的に、KalshiやPolymarketなどの予測プラットフォームには現在、投資用のネイティブトークンが不足しています。また、従来の価格オラクルにもトークンはありますが、それらは客観価格フィードトラックを提供するものであり、AI主導の主観的オラクルと同じバリューチェーンには属していません。AIオラクル＋取引可能なトークンというニッチ市場において、AIAは現在、使いやすさと投資可能性の両方を同時に満たす数少ない、あるいは唯一の資産の一つであり、予測セクターの成長にとって最も直接的なインデックス化手段となる可能性を秘めています。

市場の動向を予測するにはどうすればいいでしょうか?

現在の予測市場は、アプリケーションのストーリーが表面上で語られる一方で、舞台裏で徐々に価値が定着していく段階に明らかに入っています。PolymarketとKalshiは、実取引量によってこの市場の存在を実証しました。長期的に真に価格決定できるのは、これらのアプリケーションの運用を支えるレイヤー、すなわち判断と決済を担うAIオラクルとインテリジェントエージェントネットワーク、そしてそれらに紐づく機能トークンであると考えられます。

予測アプリケーションがより複雑で主観的な判断を扱おうとするにつれ、AIオラクルへの需要は必然的に高まり、その頻度も増すでしょう。この需要は最終的に、DeAgent AIのようなインフラの継続的な利用につながります。決済、決済、ステーキングといったインフラに密接に結びついた機能トークンも、このプロセスにおいて相応の価値を吸収するでしょう。したがって、今や真の問題は、この分野に参加するかどうかではなく、どのように、そしてどのレベルで参加するかです。

比較的明確なアプローチは、アプリケーション層では参加度、インフラ層ではポジションサイズを活用することです。アプリケーション層では、ユーザーはPolymarketのようなプラットフォームをアルファ獲得ツールとして引き続き活用し、ポジションサイズを用いて特定のイベントに賭けることができます。インフラ層では、AIオラクルが予測市場の標準機能となるという長期的な目標に沿って、AIA（AIオラクルアルゴリズム）を適度に配分します。前者は、この特定の状況においてそれが収益性があるかどうかを、後者は市場の成長に伴い、基盤となるインフラから利益を得られるかどうかを判断します。

もちろん、AIAはポートフォリオを構成する要素の一つに過ぎず、リスク管理そのものの代替となるものではありません。より賢明なアプローチは、AIAをセクターのインフラ指数予測の一部として扱い、この長期的なロジックを自身のリスク予算の範囲内で考慮し、市場があなたの判断を検証できるようにすることです。