
個人投資家の恩恵が薄れ、予測市場は AI 軍備競争を迎える
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個人投資家の恩恵が薄れ、予測市場は AI 軍備競争を迎える
7 月 FRB 金利政策決定の夜、価格決定権を巡る「クオンタム暗闘」。
執筆:Gino Matos
翻訳:Saoirse、Foresight News
7 月 28 日から 29 日にかけて、米連邦準備制度理事会(FRB)は会議を開催し、新たな金利決議を確定させる。トレーダーは債券、外国為替、暗号通貨、および中央銀行の決議結果に直接連動して決済されるイベント契約を利用して、決議による価格変動を仕掛ける。
ロイター通信は 7 月 21 日に 104 名のエコノミストを対象に調査を実施し、全ての回答者が FRB の金利誘導目標を 3.50%–3.75% に維持すると予想した。Kalshi の 7 月契約ではこの結果への賭けの確率が 87% に達し、関連契約の取引高は約 2970 万ドルだった。しかし市場には、残る 13% の可能性に対して価格を提示するカウンターパーティが必要である。
現在、こうしたカウンターパーティには、マーケットメイカー、量化運用機関、資産運用会社の自己勘定チーム、および AI エージェントが含まれる。これらのプログラムは 24 時間体制で価格を監視し、プラットフォーム横断で同様の契約を比較し、イベント発生確率を継続的に更新する。
様々な機関がイベント契約をテストしており、ブローカーも流動性プロバイダーを継続的に導入している。資産運用会社の自己勘定機関は、決済済みの契約を取引者を選別する尺度とし始めている——トレーダーが人間かアルゴリズムかを問わず、市場のコンセンサスよりも不確実性を正確に価格設定できる場合は、重点关注される。
複数の力が重なることで、オーダーブックが厚くなり、価格発見が加速するが、取引優位性はインフラ速度が最も速い機関に集中する傾向もある。
Kalshi と Polymarket の 2 大プラットフォームの月間総取引高は 6 月に 137 億ドルのピークに達し、7 月の取引高はすでに 110 億ドルを突破している。データは、予測市場の取引規模が専門機関レベルに達していることを証明している。

チャートは、Kalshi と Polymarket の月間取引高が 6 月に 137 億ドルの高点を記録したことを示しており、そのうち Kalshi の年間取引高は 1780 億ドルに達した。
Kalshi によると、6 ヶ月間でプラットフォームの年間取引高は 2 倍以上に成長し 1780 億ドルとなり、機関取引高の增幅は 800% に達し、さらにプラットフォームは初のカスタマイズされた大口取引を完了させた。
Clear Street、Marex、Jump Trading はいずれもこの成長トレンドに合わせてアクセスチャネルを構築している。Clear Street は機関顧客が Kalshi に接続するのを支援し、Marex は Kalshi と Polymarket の 2 大プラットフォームを同時に打通し、Jump Trading は機関がイベント市場取引に直接参加するのを支援する。これに加え、AQR、Susquehanna、OKX も予測市場の専門取引ポジションの採用情報を相次いで発表している。
企業の財務部門も、関税リスクや規制政策によるエクスポージャーをヘッジするために、こうした契約を試験的に利用している。しかし、こうしたヘッジ需要が成立する前提は、市場にカウンターパーティが存在し、継続的かつ大規模に反対ポジションの価格提示を引き受けられることである。
機能する市場を構築するには、供給側が双方向の価格提示を行い、プラットフォーム横断で同様の契約を比較し、価格に明らかな乖離が生じた際に直ちに価格修正を行う意愿が必要である。
取引優位性の測定
オンチェーン自己勘定取引会社 Propr の創業者であり、元クレディ・スイスの量化トレーダーである Louis Régis は、伝統的な金融市場に比べ、イベント契約はトレーダーに対する選別基準がより厳格であると指摘する。こうした契約はトレーダーの分析能力を明確に示すとともに、リスクの境界が明確で制御可能である。
契約は最終的に明確な結果に連動して決済されるため、資金出資者は直感的に判断できる。トレーダーが市場コンセンサスよりも優れた確率価格設定を継続的に提供できるかどうか。イベント契約を通じて取引能力を選別することは、単純に方向性取引の損益記録を確認するよりも純粋である——通常の損益は市場トレンドや証拠金変動などの要因に影響を受けやすい。
Foresight Arena のベンチマーク測定によると、合理的な統計的信頼度で 2 ポイントの安定した取引優位性を確認するには、約 350 件の決済済み二項予測契約が必要である。1 ポイントの優位性を検証する場合、必要なサンプル数はその約 4 倍となる。
数件の FRB 決議や大選関連契約だけで短期利益を上げることは、有利な取引対象を選んだに過ぎず、ポジションの相関性の偶然、あるいは単なる偶然のイベントへの賭けであり、長期的な能力を意味するわけではない。

Propr はこの評価システムを Polymarket にも拡張する計画である。考核に合格したトレーダーと AI エージェントは、単一アカウントで最大 10 万ドルの取引枠を得られ、複数アカウント合計で上限 30 万ドル、利益配分比例は 80% に達する。
会社はすべての取引を有効なシグナルと見なし、一部のシグナルを実盤プラットフォームにコピーして A ブックのポジションとし、残りはシステム内部でシミュレーション実行し、B ブックに分類する。どちらの方法でも、トレーダーは同等の基準で損益核算を受ける。
現在 Propr は取引シグナルの約 5% のみを実際の取引市場に投入し、残りのシグナルは内部シミュレーションに留めている。Louis Régis によると、このモードを採用するのは十分なデータを蓄積し、慎重に自己資金をスケジューリングするためである。A ブックか B ブックかを問わず、収益は最終的に USDC でオンチェーン決済される。
実行レベルの課題
Louis Régis は、予測市場は本質的に AI エージェントに適していると考える。各契約の構造は標準化され、価格はリアルタイムで観測可能であり、固定されたルールに基づいて決済される。
エージェントは継続的に市場を監視し、毎分価格を更新できる。Louis Régis によると、標準化された市場環境と絶え間ない再価格設定能力が組み合わされば、理論的には稳固な取引優位性を形成できる。
Prediction Arena はベンチマークテストを実施した。6 種類の最先端 AI モデルにそれぞれ 1 万ドルの資金を配分し、1 月 12 日から 3 月 9 日にかけて Kalshi、Polymarket で自律取引させた。その結果、モデルは Kalshi で 16%–30.8% の損失幅を記録。Polymarket では平均損失幅は小さかったが、依然として負の収益を記録し、平均ドローダウンは 1.1% だった。別の研究論文も指出。予測精度を安定した利益に転換するには、合理的なベット戦略を組み合わせると同時に、戦略実行を支える十分な流動性を持つ必要がある。
予測市場は、AI 取引モデルが予測觀點を利益を生む取引に転換できるかをテストするための絶好の試験場となり得る。
将来の市場進化の展望
楽観的なシナリオでは、資金支援を得たトレーダー、マーケットメイカー、AI エージェントが十分な実盤資金をもたらし、買値売値スプレッドを狭め、オーダーブックを厚くし、Kalshi と Polymarket 間の価格水準を近づける。
2026 年 1 月の研究論文は、Polymarket、Kalshi、PredictIt および Robinhood プラットフォーム上の同様の契約を分析した。研究によると、流動性と取引活跃度が高位にある場合、Polymarket が価格発見を主導する傾向があり、大規模な単方向オーダーフローがどのプラットフォームが最初に価格調整を行うかを決定する。より多くの実盤資金が参入することで、头部プラットフォームがより多くの契約でリード優位を拡大し、各大プラットフォーム間のスプレッドを縮小することが期待される。
悲観的なシナリオでは、取引優位性は顶尖インフラを持つ少数の機関に集中する。一般の個人トレーダーは情報により精通したカウンターパーティに負け続ける。市場がイベントを価格設定できなくなると、流動性は急速に萎縮する。
Louis Régis は「私は发展方向に自信を持っているが、最終的な規模は予測できない」と述べた。たとえある自己勘定機関の拡張速度が迅猛でも、月間取引額がすでに数百億ドルに達している市場と比較すると、単一機関が提供できる取引量は依然として非常に限られている。

市場はすでに 7 月 28 日から 29 日の FRB 金利据え置き予想を事前に仕掛けており、公式声明発表前に主流予想はほぼ固まっている。真の駆け引きはテール区間に存在する。つまり、このコンセンサスから外れた確率区間である。CPI、GDP、非農業部門雇用者数データが発表されると、すべての契約は集中して再価格設定される窓を迎える。
米経済分析局は 7 月 30 日に GDP 速報値を発表し、7 月雇用報告は 8 月 7 日に公表される。各ラウンドのデータ発表ごとに同じ競争が繰り広げられる。データのサプライズを最も早く予測できるか、あるいは時代遅れの価格設定を最も早く修正できるかが、取引オーダーフローを掌握する鍵となる。
こうしたデータ相場を継続的に正確に価格設定できることは、トレーダーあるいはモデルが、自己勘定機関の実盤資金支援を獲得できる鍵である。
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