ポリマーケットで人間と賭けを行うOpenClawは、すでに月収数万ドルを達成しています。
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ポリマーケットで人間と賭けを行うOpenClawは、すでに月収数万ドルを達成しています。
Polymarketで金を掘る——これが新しいエビ養殖ブームになる？
Web3業界の深掘り報道に専念し潮流を洞察執筆：李楠
出典：シリコンスター Pro
OpenClaw の「ロブスター（ザリガニ）」は単なるおもちゃだという人もいれば、それを稼ぐためのマシンに変えようとする人もいる。そのロブスターをPolymarketに送り込むのは、多くの人が今まさに試み始めている新しい手法である。
小紅書では、1,000元でOpenClawのデプロイを依頼する投稿が見られる。その主な用途の一つが、Polymarketにおける定量化取引への活用であり、これは突発的なアイデアではない。
2月13日、OpenClaw公式ブログは、OpenClawを駆動するロボットが予測市場における自律型エージェントの強大な可能性を実証したと報じた——単週で11万5,000ドルの利益を獲得したのだ。
先月（1月末）、Polymarketも興味深い投稿を発信している。「エージェントたちがPolymarket上で取引を行い、自らのトークンコストを補填しようとしている」という内容だ。
これは一見信じがたい話に思える。あるロブスターは飼い主の財布を次々と食い尽くす一方で、別のロブスターは既に自分自身を養うだけでなく、飼い主まで養えるほどになっているのだ。
Polymarketにおけるロボットの金鉱掘り
人間のトレーダーがまだ恐怖と貪欲に振り回されている間に、名前が「0x8dxd」のロボット口座がPolymarketでひっそりと2万回以上の取引を完了し、総利益は170万ドルを超えた。
まず、Polymarketについて簡単に紹介しよう。ここは「すべてが取引可能」な場所である。
Polymarketは世界最大の分散型予測市場プラットフォームであり、ユーザーは将来検証可能な事象について「Yes」または「No」の契約を取引できる。契約価格は0～1ドルの間で変動し、それはそのまま市場の合意確率を表す。ユーザーは自身の予測の正確性に基づいて報酬を得る。
具体例を挙げよう。
2024年から2025年にかけて、世界中のファンや投資家はテイラー・スウィフトとアメリカンフットボール選手トラヴィス・ケルシーの恋愛関係に注目していた。Polymarketはこれに合わせ、「二人は2025年末までに婚約を発表するか？」という予測取引を立ち上げた。市場の多くが「NO」に傾いていたにもかかわらず、誰かが大口で「Yes」を購入し、その後大きな利益を上げたのである。
言い換えれば、ある事象についてより正確な洞察を持つことができれば、Polymarketで儲けるチャンスがある。しかし、0x8dxdのようなロボットにとって、予測能力はそれほど重要ではない。彼らの収益源は、バグを捉える仕組みと、人間には到底及ばないほどの迅速な反応速度にある。
まとめると、ロボットは主に以下の3つのコア戦略を用いている。
第一に、数学的パリティ・アービトラージ（裁定取引）である。これは予測市場のバグを活用したものだ。Polymarketのバイナリオプション取引では、「Yes」でも「No」でも、勝利側の契約の決済価格は必ず1ドルとなる。しかし市場の感情の揺れや流動性の急変によって、両サイド（Yes／No）の合計コストが1ドルを下回ることがある。この瞬間、ロボットは即座に両方のポジションを同時に買い、リスクゼロの裁定取引利益を確保する。
第二に、極短期の暗号資産価格変動市場に特化することである。BTCやETHなどに関する5分間・15分間の短期予測市場は、特に取引所で強制ロスカットが多発するような極端な相場では激しく変動し、価格のずれが生じやすくなる。これがロボットによる高頻度介入の完璧な温床となる。
第三に、デジタル・マーケットメーカーとして機能し、高頻度の双方向指値注文によりスプレッド（売買差額）を稼ぐことである。例えば、ある結果の公正価格が約80セントで推移している場合、ロボットは80セントで買い、直後に81または82セントで売りに出す。1回あたりの利益はごくわずかだが、積み重ねれば非常に大きな収益になる。
全体として、ロボットは圧倒的なスピード優位性と絶対的な機械的規律を武器に、Polymarketを容赦なく収穫している。これは、人間という炭素基盤の生物が反応が遅く、合理的でなく、睡眠を必要とするという本質的劣勢と正反対の姿である。そしてOpenClawの登場は、自動取引ロボットの導入ハードルを大幅に下げ、シリコン基盤勢力のさらなる爆発を後押ししている。
従来のPythonベースのロボットと比べ、取引者は高度なプログラミング知識を必要とせず、OpenClawを用いて取引エージェントを設定し、自動化取引を実現できる。またOpenClaw自体の機能も、取引シーンに最適化されている。ロブスターたちは市場価格や取引量を絶え間なく監視し、取引者がチャンスを逃さないよう保証するとともに、リスクを即時に警告してくれる。
実際、すでに多くの人々が前述の0x8dxdとOpenClawを結びつけている。それが直接OpenClawを基盤として構築されたものであるという明確な証拠はないものの、0x8dxdがOpenClawの誕生とほぼ同時に活動を開始した点や、0x8dxdがPolymarketを「引き出し」に変えたという噂が広まった後、OpenClawコミュニティ内では「Polymarket-trading」などのスキル作成が盛んになった点など、無関係とはとても思えない。
最近のPolymarket予測市場において、OpenClawは自動取引に関する議論で頻出するキーワードとなっている。ただし、汎用的な戦略のみで取引を行うことは、必ずしも信頼できるとは限らない。
これでも本当に儲かるのか？
シンプルな結論を述べよう：安定的に裁定取引できる公式が公にされてしまえば、その公式はすぐに無効化される。誰もが同じ手法を使えば、その手法自体が成立しなくなるからだ。したがって、こうしたノウハウを公開するチュートリアルには、慎重になるべきである。
実際、Polymarketはすでにロボットによる裁定取引行為に対処するための調整を始めている。たとえば取引手数料の導入、取引摩擦コストの増加、および注文執行の基盤となるレイテンシ機構の変更などにより、時間差の脆弱性を狙った「フロントランニング」型の自動取引を制限している。
これにより、取引者たちはAIのさらに大きな可能性を追求し、より隠れた機会を探ることを余儀なくされている。そこで意欲的な取引者たちは、汎用戦略を独自の状況に合わせて具現化させ、思いがけない新戦法を生み出した。その代表例が「天気取引」である。
天気予測は、現在Polymarketで最も広く知られているケースの一つであり、一部のロボットは専ら天気データを対象に取引を行っている。
「automatedAItradingbot」という名前のアカウントが2025年1月にPolymarketに参入した。このアカウントは天気予測をテーマにした取引を好んで行い、7万ドル以上の利益を上げている。また、ロンドンの天気市場のみを取引対象とするロボットが、1年未満の期間で1,000ドルを2万4,000ドルに増やしたという報告もある。
その核心的なロジックは、予測市場が突発的な天気変化に対して反応が遅れやすいという点にある。理論的には、感度が高く信頼性のあるAIエージェント（例えば、天気プラグインを搭載したOpenClaw）があれば、公式気象予報が更新された直後に、まだ賠率が適切に調整されていないマーケットに即座にベットできる。
しかし、これだけではまだ「AIらしい」とは言えない。大規模言語モデル（LLM）の進化とともに、ロボットは天気予報といった明白な信号を認識するだけではなく、少なくともある知的次元において、人間にはできないことを実行すべきである。
実際、AIは予測市場においてさらに魅力的な能力を示している。
「LiveTradeBench」と題された論文では、リアルワールドのリアルタイムデータを用いた「シミュレート取引」が行われた。Polymarketにおける「2025年のロシア・ウクライナ停戦」市場では、大規模言語モデルが独自の推論と予測を通じて、大きな利益を得る可能性を示したのである。
具体的な事例は以下の通りである：
昨年10月、ゼレンスキー大統領がホワイトハウスを訪問し、「ドローンとトマホークミサイルの交換」を提案した際、Grok-3は「信念に基づく推論（belief-based reasoning）」を実行し、内部で推定していた停戦確率を0.15から0.22へと動的に上方修正した。同時に、当時の「YES」契約価格が大幅に跳ね上がり、0.18に達していることに気づいた。この乖離は相互検証となり、Grok-3はこの契約が過小評価されていると判断し、明確な買い持ち戦略を採用した。最終的に、この契約の市場価格は着実に上昇し、利益を実現する機会を与えた。
ただし、Grokが最も優れたモデルではなかった。
上記の論文では、米国株式市場およびPolymarket予測市場を含む、21の主要な大規模言語モデルの金融市場でのパフォーマンスがテストされた。その中で、Claude-Sonnet-3.7がPolymarketにおいて圧倒的な成績を残した。50取引日間の観測期間において、累積リターン率は20.54％に達し、最大ドローダウンは10.65％と、市場平均を大きく上回った。
「お金を拾う」物語の裏側
上記の実験は、ロボットによる裁定取引の富の物語よりも、はるかに注目に値する。少なくともそこには新たな可能性が示唆されている。つまり、0x8dxdたちが頼っていたのは「速度」と「フロントランニング」であったが、大規模言語モデルの登場は、もう一枚の「底牌」をテーブルの上に置いた——それは「推論そのもの」が武器になり得るということだ。
今後の自動取引ロボットの役割分担は、おそらく大規模言語モデルが意思決定を担い、断片的な情報を確率的結論に圧縮し、OpenClawのようなツールがその結論を実際に注文操作やポジション管理へと実行する、という形になるだろう。かつてはヘッジファンドや定量投資ファンドだけが扱えた領域が、今や個人開発者でも構築可能になっているのだ。
これは、予測市場における競争の次元が変化しつつあることを意味する。
従来の予測市場では、人間は経験と直感に頼っていた。高頻度裁定取引の時代には、機械は速度と規律を武器としていた。今や推論能力そのものがプログラム化され、真の壁は「複雑な情報をいかに正確な確率に変換できるか」へと移行しているのだ。
こうして再び新たな幻想が浮かび上がる。「もし自分に十分に賢く信頼できるロブスターがいれば、Polymarketを『紙幣印刷機』に変えられるかもしれない」と。
残念ながら、理論と実践の間には依然として大きな隔たりがある。AI予測能力を評価するためのプラットフォーム「Prophet Arena」を用いた研究は、無視できないリスクを明らかにしている。
まず、大規模言語モデルの予測能力は安定していない。トップクラスのモデルであっても、オープンドメイン予測では市場の合意に近づく、あるいはそれを上回ることはあるが、「予測が当たる」と「実際に儲かる」は別問題である。予測精度の向上が、自動的に持続的な超過収益につながるわけではない。
第二に、時間的ウィンドウは現実的な課題である。ある事象が結果に近づくにつれて、突発的情報の衝撃はより集中し、その段階ではモデルはしばしば保守的になり、確率の調整が遅れる。一方、人間の市場の反応速度は、この局面でむしろ優れている。
第三に、大規模言語モデルはノイズに左右されやすい。感情的なニュース1本、ソーシャルメディア上のちょっとした動きでも、モデルの確率判断が大きく振れてしまうことがある。これに対し、経験豊富な人間のトレーダーはむしろ強いアンカー感を持ち、短期的なノイズに流されにくい。
さらに、OpenClaw類のフレームワークは通常、秘密鍵のインポートと取引権限の付与を要求するため、さまざまなセキュリティリスクが静かに口座を空にしてしまう可能性がある。
したがって、AI＋OpenClawが予測市場に対して「次元を超えた打撃」を加えると期待するよりは、この技術が市場にもたらす深い影響に注目すべきである。AI駆動のエージェントがますます増加し、価格変動が情報に対してより速く反応するようになれば、逆に自動裁定取引の幻想は消えていくだろう。
ロボットやロブスターが氾濫すれば、裁定取引のウィンドウはどんどん狭まっていく。そのとき、継続的な利益が得られるかどうかは、「より賢いロブスターを持っているか」ではなく、「自分がどれほどのリスクを負っているかを理解しているか」にかかってくる。
AIは人間の代わりに賭けをしてくれても、その結果を負うのは、やはり人間自身なのである。
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