a16z：予測市場の「スーパーボウル・モーメント」

原文タイトル：The Super Bowl of prediction markets

原文著者：Scott Duke Kominers，a16z crypto

原文翻訳：Saoirse，Foresight News

米国時間2月8日（日本時間2月9日午前7時30分）、数億人のNFLファンがスクリーンに釘付けになりスーパーボウルを観戦する中、多くの人々がもう一つの画面にも目を向けていた——予測市場の取引動向だ。ここでは、優勝チームや最終スコアから各チームのクォーターバックのパス獲得ヤード数に至るまで、あらゆる種類の賭けが可能である。

過去1年間で、米国の予測市場の取引量は少なくとも2790億ドルに達し、取引対象はスポーツイベントの結果、経済政策の決定、新製品の発売など多岐にわたる。しかし、この種の市場の本質については常に議論が絶えない：それは取引行為なのか、それともギャンブルなのか？ 大衆の知恵を集約するニュースツールなのか、それとも科学的検証の手段なのか？ そして現在の発展モデルは、すでに最適解なのだろうか？

市場とインセンティブメカニズムを長年研究してきた経済学者として、私の答えは単純な前提から始まる：予測市場は、本質的に市場である。そして市場は、資源を配分し、情報を統合するための中心的なツールだ。予測市場の仕組みは、特定のイベントに連動した資産を発行すること——そのイベントが達成された時、資産を保有するトレーダーが利益を得られるようにし、人々は自身のイベントの行方に関する判断に基づいて取引を行う。市場の核心的価値はここから発揮される。

市場設計の観点から見ると、予測市場の情報を参照することは、単独のスポーツ評論家の意見を聞くことや、ラスベガスの賭けのオッズを見ることよりもはるかに参考になる。伝統的なスポーツ賭博機関の主な目的は、試合の勝敗を予測することではなく、オッズを調整して「賭け金のバランスを取る」こと、つまり常に資金が少ない側に資金を流入させることにある。ラスベガスの賭けは、プレイヤーが番狂わせの結果に賭けることを望んでいるが、予測市場は、人々が自身の真の判断に基づいて取引を行うことを可能にする。

予測市場はまた、膨大な情報から有効なシグナルを抽出することをより容易にする。例えば、新たな関税導入の可能性を予測したい場合、大豆先物価格から推測するのは非常に間接的だ——先物価格は複数の要因の影響を受けるからだ。しかし、予測市場で直接この質問を投げかければ、より直接的な答えを得ることができる。

このモデルの原型は、16世紀のヨーロッパにまで遡ることができ、当時の人々は「次期教皇の選出」にさえ賭けていた。現代の予測市場の発展は、現代の経済学、統計学、メカニズムデザイン、コンピュータサイエンスの理論体系に根ざしている。1980年代、カリフォルニア工科大学のチャールズ・プラットとイェール大学のシャイアム・サンダーが正式な学術的枠組みを構築し、間もなく最初の現代的な予測市場——アイオワ電子市場（Iowa Electronic Markets）が誕生した。

予測市場の仕組みは実にシンプルだ。「シアトル・シーホークスのクォーターバック、サム・ダーノルドが相手陣のエンドゾーン1ヤードライン内でパスを投げるかどうか」という賭けを例にとると、市場は対応する取引契約を発行し、もしそのイベントが発生すれば、各契約は保有者に1ドルを支払う。トレーダーがこの契約を売買するにつれて、契約の市場価格はイベント発生の確率として解釈でき、トレーダー全体の結果に対する判断を表す。例えば、各契約が0.5ドルで取引されていれば、市場がそのイベント発生の確率を50％と見ていることを意味する。

もしあなたがイベント発生の確率が50％（例えば67％）を超えると判断したら、この契約を購入することができる。最終的にイベントが実現すれば、0.5ドルで購入した契約は1ドルの利益を得られ、粗利益は0.67ドルになる。あなたの購入行動は契約の市場価格を押し上げ、対応する確率評価も上昇する。これは市場に対し、現在の市場がイベント発生の可能性を過小評価していると考える者がいるというシグナルを送ることになる。逆に、市場が確率を過大評価していると考える者がいれば、売却行動が価格と確率評価を引き下げる。

予測市場がうまく機能している時、他の予測手段と比較して顕著な優位性を示すことができる。世論調査やアンケートは意見の割合しか示さず、それを確率評価に変換するには、統計的手法を用いて調査サンプルと全体人口の関連性を分析する必要がある。さらに、この種の調査結果は往々にしてある一時点の静的なデータに過ぎないが、予測市場の情報は新たな参加者の参入や新情報の出現に伴って継続的に更新される。

さらに重要なのは、予測市場には明確なインセンティブメカニズムがあり、トレーダーは皆「自らが関与している」ことだ。彼らは自分が持つ情報を慎重に整理し、自分が最も理解している分野にのみ資金を投入し、リスクを負わなければならない。予測市場では、人々は自身の情報と専門知識を利益に変換することができ、これは関連分野の情報を深く理解するよう人々を動機付ける。

最後に、予測市場のカバー範囲は他のツールをはるかに凌駕している。例えば、石油需要に影響を与える関連情報を持っている人は、原油先物を買いまたは売りすることで利益を得ることができる。しかし現実には、私たちが予測したい結果の多くは、商品や株式市場を通じて実現することはできない。例えば最近では、特定の数学的難問の解決時期を予測するために、各方面の判断を統合しようとする専用の予測市場が出現している——この情報は科学の発展にとって極めて重要であり、人工知能の発展レベルを測る重要な指標でもある。

優位性が顕著であるにもかかわらず、予測市場が真の価値を発揮するためには、まだ多くの問題を解決する必要がある。まず第一に、市場インフラのレベルでは、常に明確にすべき問題が存在する：あるイベントが実際に発生したことをどのように検証し、市場に合意を形成させるか？ 市場運営の透明性と監査可能性をどのように確保するか？

次に、市場設計の課題がある。例えば、関連情報を持つ参加者が取引に参加しなければならない——もしすべての参加者が何も知らなければ、市場価格は何の有効なシグナルも伝えることができない。逆に、様々な関連情報を持つ参加者全員が取引に参加する意思を持たなければ、予測市場の評価は偏り、英国のEU離脱国民投票前の予測市場はその典型的な反例である。

また、絶対的な内部情報を持つ参加者が参入すれば、新たな問題も引き起こす。例えば、シーホークスの攻撃コーディネーターがサム・ダーノルドが1ヤードライン内でパスを投げるかどうかを明確に知っており、さらにはその結果に直接影響を与えることができる場合、このような人物が取引に参加すれば、市場の公平性は著しく損なわれる。潜在的な参加者が市場にインサイダー取引者がいると考えるなら、彼らは合理的に市場から離脱することを選択し、最終的には市場全体が崩壊する可能性がある。

さらに、予測市場は操作されるリスクも存在する：大衆の判断を統合するために作られたこのツールを、世論を操作する手段に変えようとする者がいるかもしれない。例えば、ある候補者の選挙運動チームが「勝利目前」の雰囲気を作り出すために、選挙資金を使って予測市場の評価に影響を与える可能性がある。しかし幸いなことに、予測市場にはこの点である程度の自己修正能力がある——もしある契約の確率評価が合理的な範囲から外れれば、常に逆の取引を行うトレーダーが現れ、市場を理性に戻すだろう。

上記の様々なリスクに基づき、予測市場プラットフォームは運営の透明性を高め、参加者管理、契約設計、市場運営などの各段階のルールを明確に開示することに注力しなければならない。もしこれらの問題がうまく解決されれば、予測市場が将来の予測分野でますます重要な役割を果たすことが予想される。

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