a16z：予測市場のスーパーボウル・モーメント
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a16z：予測市場のスーパーボウル・モーメント
NFLファンは、スーパーボウルを観戦する一方で、予測市場の取引動向にも注目している。
Web3業界の深掘り報道に専念し潮流を洞察執筆：スコット・デューク・コミネルス（Scott Duke Kominers）、a16z
翻訳編集：ソアーズ（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）、数億人の米国NFL（米国プロフットボールリーグ）ファンがテレビ画面に釘付けになり、スーパーボウルの試合を観戦した。その一方で、多くの視聴者はもう一つの画面——予測市場における取引動向にも注目していた。この市場では、優勝チームの予想から最終スコア、さらには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、多岐にわたる事象に対する賭けが可能だ。
過去1年間で、米国の予測市場の取引高は少なくとも279億ドルに達し、その対象はスポーツの結果や経済政策の決定、新製品の発表など、極めて多様な領域に及んでいる。しかし、こうした市場の本質については、今もなお論争が続いている。「これは果たして取引行為なのか、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、あるいは科学的に検証可能な手法なのか？」「現在の運営形態は、すでに最適解なのか？」
市場とインセンティブ機構を長年にわたり研究する経済学者として、私の答えは単純な前提から始まる。すなわち、「予測市場とは、あくまで『市場』である」という認識だ。そして市場とは、資源配分と情報統合のための核心的ツールである。予測市場の仕組みは、特定の事象に連動する資産（証券）を発行し、その事象が実際に発生した場合に保有者に支払いを行うというものである。投資家は自身の判断に基づいてこうした証券を売買し、その過程で市場は本来の価値を発揮する。
市場設計の観点から見れば、予測市場の情報を参照することは、単一のスポーツ解説者の意見を聞くよりも、あるいはラスベガスのブックメーカーのオッズを見るよりも、はるかに信頼性が高い。従来のスポーツブックメーカーの主目的は「試合の勝敗を予測すること」ではなく、「賭け金のバランスを取ること」、すなわち、いつでもどちらか一方の選択肢に資金が偏らないよう、賭け金が少ない方へ意図的に資金を引きつけることにある。ラスベガスのブックメーカーは、人気のない結果（アンダードッグ）への賭けを促すことに重点を置いているが、予測市場は、参加者が自らの真の信念に基づいて取引できる場を提供する。
さらに、予測市場は膨大な情報の中から有効なシグナルを抽出する作業を容易にする。例えば、新たな関税導入の可能性を予測したい場合、大豆先物価格からこれを推定するのは非常に間接的である。なぜなら、先物価格は複数の要因によって影響を受けるからだ。しかし、予測市場で直接この問いを提示すれば、より直感的かつ明確な答えを得ることができる。
このような市場の原型は、16世紀のヨーロッパにまでさかのぼる。当時の人々は、次期ローマ教皇の候補者をめぐってさえ賭けを行っていた。現代的な予測市場の発展は、現代経済学・統計学・メカニズムデザインおよびコンピュータ科学の理論的基盤に根ざしている。1980年代、カリフォルニア工科大学のチャールズ・プラット（Charles Plott）氏とイェール大学のシヤーム・サンダー（Shyam Sunder）氏が、この分野に正式な学術的枠組みを構築した。その後まもなく、世界初の現代的予測市場であるアイオワ電子市場（Iowa Electronic Markets）が誕生した。
予測市場の仕組みは実にシンプルである。例えば、「シアトル・シーホークスのクォーターバック、サム・ダノルドが相手ゴールライン1ヤード以内でパスを投げるかどうか」という事象について、市場はこれに対応する取引契約（コントラクト）を発行する。この事象が実際に発生した場合、1枚のコントラクトにつき1米ドルが保有者に支払われる。取引参加者がこのコントラクトを買い・売りすることで、その市場価格は、その事象が起こる確率として解釈される。つまり、それは市場全体の合意された判断を反映したものとなる。例えば、1枚のコントラクトが0.5米ドルで取引されている場合、それは市場がその事象の発生確率を50％と評価していることを意味する。
もし、あなたがその事象の発生確率を50％よりも高い（例えば67％）と判断したならば、このコントラクトを購入すればよい。もし事象が実際に発生した場合、0.5米ドルで購入したコントラクトは1米ドルの支払いを受け、粗利は0.67米ドルとなる。また、あなたの購入行動は、コントラクトの市場価格を押し上げ、それに伴い確率評価も上昇させる。これはすなわち、「現状の市場はこの事象の発生確率を過小評価している」という信号を市場に送ることになる。逆に、誰かが市場が確率を過大評価していると判断すれば、売却行動によって価格と確率評価を下げるだろう。
予測市場が健全に機能する場合、他の予測手法と比較しても明確な優位性を示すことができる。世論調査やアンケートは、単に意見の割合を示すのみであり、それを確率評価に変換するには、標本と母集団との関係性を統計的手法で分析する必要がある。しかも、こうした調査結果は、ある時点における静的なデータにすぎず、予測市場の情報は、新たな参加者や新たな情報の流入とともに、常に更新され続ける。
さらに重要なのは、予測市場には明確なインセンティブ機構が備わっている点である。参加者は全員が「当事者」として市場に関与しており、自らが保有する情報を慎重に検討し、自分が最も理解している分野にのみ資金を投入し、リスクを負う必要がある。予測市場においては、個人の知識や専門性を直接収益に結びつけることが可能であり、それが参加者に、関連分野に関する情報を積極的に深掘りさせることにつながる。
最後に、予測市場の適用範囲は、他のツールと比べて圧倒的に広い。例えば、石油需要に影響を与える情報を有する者がいる場合、原油先物の買いまたは売りにより利益を得ることが可能だが、実際には、我々が予測したい多くの事象は、コモディティ市場や株式市場では取引できない。最近では、特定の数学的難問が解決される時期を予測する専用の予測市場が登場しており、こうした情報は科学の進展にとって極めて重要であるばかりか、人工知能（AI）の発展水準を測る上で不可欠なベンチマークともなる。
こうした優位性が明らかであるにもかかわらず、予測市場が真にその価値を発揮するためには、なお多くの課題を克服しなければならない。まず第一に、市場インフラの面で、未解決の問題が山積している。具体的には、「ある事象が実際に発生したかどうかを、いかにして検証し、市場全体で合意を得るか？」、「市場の透明性と監査可能性を、いかにして確保するか？」といった根本的な問いである。
第二に、市場設計上の課題がある。たとえば、関連情報を持つ参加者が市場に参入することが不可欠である。すべての参加者が無知である場合、市場価格は一切の有効なシグナルを伝えることができない。逆に、異なる情報を保有する多様な参加者が、それぞれ意欲を持って取引に参加しなければ、予測市場の確率評価は歪む。英国のEU離脱国民投票（ブレグジット）前の予測市場は、まさにその反面教師となった典型例である。
さらに、絶対的な内部情報（インサイダー情報）を有する者が市場に参入した場合、新たな問題が生じる。例えば、シーホークスの攻撃コーディネーターが、サム・ダノルドがゴールライン1ヤード以内でパスを投げるかどうかを正確に把握しているだけでなく、その結果に直接影響を及ぼす能力を持っているとする。こうした人物が取引に参加した場合、市場の公平性は深刻に損なわれる。潜在的な参加者が市場内にインサイダー取引者が存在すると考えれば、合理的な判断として市場から離脱してしまう可能性があり、最終的には市場全体の崩壊を招く恐れもある。
加えて、予測市場は操作リスクにもさらされている。本来、大衆の判断を集約するためのツールであるはずの市場が、意図的に世論を操作する手段へと転化してしまう可能性があるのだ。例えば、ある候補者の選挙運動チームが「勝利が目前に迫っている」という印象を演出するために、選挙資金を活用して予測市場の確率評価を操作しようとするかもしれない。幸いなことに、予測市場には一定の自己修正能力が備わっている。すなわち、あるコントラクトの確率評価が妥当な範囲から逸脱した場合、必ずどこかの参加者が逆方向の取引を行い、市場を再び合理的な状態へと導こうとする。
こうした多様なリスクを踏まえれば、予測市場プラットフォームは、参加者管理、コントラクト設計、市場運営などの各環節におけるルールを明確に開示し、全体の運営透明性を高める努力を重ねる必要がある。これらの課題が適切に解決されれば、予測市場が将来の予測分野において、ますます中心的な役割を担っていくことは、ほぼ確実であると言えるだろう。
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