予測市場は本当に役立つのか？
予測市場 情報源として予測市場は理論上、意思決定を改善すると期待されていましたが、現状はスポーツ賭けや暗号資産に偏重しています。
リスク監視やニュース解釈、政策予測など、有用な情報を提供できる可能性はありますが、市場の規模や参加者の増加が不可欠です。
特に、メディアによる活用が進むことで、より多くの専門家や一般層に予測情報が届き、社会全体での有益な活用が期待されます。
予測市場は、未来に関する様々な事象の予測値を市場価格で表現する仕組みです。2007年には、ノーベル賞受賞者たちが予測市場が意思決定の質を向上させると提唱していましたが、近年、PolymarketやKalshiといったプラットフォームで取引額が急増しています。しかし、その多くがスポーツや暗号資産など、必ずしも社会全体にとって有益な情報とは言えない対象に集中している状況とのこと。予測市場が本来の目的を果たし、社会に貢献しているのか、その実態を検証する必要があります。
予測市場の理論的背景と期待
予測市場の理論的根拠は、フリードリヒ・ハイエクの「分散型知識の集積」という考え方に通じるものがあります。市場メカニズムを通じて、個々の情報が価格に反映され、より正確な予測へとつながると期待されてきました。Googleのチーフエコノミスト、ハル・ヴァリアン氏は、予測市場を「情報市場」と捉え、参加者を「情報提供者」と位置付けています。GoogleやMicrosoft、CIAなど、様々な機関が内部で予測市場を試験的に導入しましたが、規模が小さく、参加者が少ないことが課題だったとのこと。より多くの参加者を集め、市場を改善することで、予測精度が向上し、社会全体の未来予測能力を高めることが期待されていました。
現状：スポーツ賭け中心の市場
近年、PolymarketやKalshiといった予測市場プラットフォームの取引額は急増していますが、その多くはスポーツ関連の賭けに集中している状況です。Kalshiでは全体の90%がスポーツ賭け、Polymarketでは80%以上がスポーツ、暗号資産、選挙関連の賭けを占めています。予測市場の普及に伴う問題点として、ギャンブル依存症やインサイダー取引などが指摘されていますが、本来の目的である「有用な情報提供」や「社会の知恵を増やす」という点において、期待通りの成果を上げているのか疑問が残ります。予測市場の有用性を評価するためには、予測そのものだけでなく、その予測に対する需要の有無も考慮する必要があるとのこと。
予測市場の有用性を測る指標と今後の展望
予測市場の有用性を測る上で重要なのは、予測そのものに対する需要があるかどうかです。もし予測市場が参加者自身だけのものであれば、単なる賭けサイトと変わりません。しかし、個人や企業、メディア、政策立案者などが予測市場の情報を活用している場合、それはその有用性の間接的な証拠となります。筆者は、Googleの内部予測市場の立ち上げやMetaculus（市場型ではない予測サイト）でのCTO経験を通じて、予測市場のメリットはリスクモニタリング、意思決定支援、戦略策定、学習促進、そして未来予測能力の向上といった5つのカテゴリーに分類できると述べています。今後は、予測対象の多様化や、予測情報の活用促進を通じて、予測市場が社会に貢献していくことが期待されます。
まとめ
予測市場は、未来予測という強力な可能性を秘めていますが、現状ではスポーツ賭けの場として利用されているケースが多いとのことです。その潜在能力を最大限に引き出すためには、予測対象の範囲を広げ、予測情報を社会全体で活用するための仕組み作りが重要となるでしょう。予測市場が真に有用な情報源となるためには、より多くの人々が予測に参加し、その結果を積極的に活用していくことが不可欠です。
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Dan Schwarz
We all know they’re casinos. It’s time to look at the data behind the froth.
In 2007, Nobel laureates Kenneth Arrow, Daniel Kahneman, and other notable scholars published a statement arguing that prediction markets could “substantially improve public and private decision-making.” The theoretical foundations were deep. Friedrich Hayek had argued in 1945 that markets aggregate dispersed, local, and tacit knowledge through the price system better than any central planner. In 2000, George Mason University economist Robin Hanson proposed a system he called futarchy, in which markets would be used to evaluate whether policies deliver on promises. Seventeen years later, Philip Tetlock, Barbara Mellers, and Peter Scoblic were championing forecasting tournaments as a way to generate useful policy knowledge for the intelligence community and to depolarize political debates. Institutions including Google, Microsoft, the CIA, the wider U.S. intelligence community, and British government intelligence analysts have all experimented with internal prediction markets. Some of these trials were more successful than others, but all were small. And we know, from both theory and practice, that more bettors make markets more accurate. Hal Varian, Google’s chief economist, likes to call prediction markets “information markets,” and the bettors the “suppliers” of the information. For decades, prediction market optimists — and I count myself among them — have argued that once we build better markets and increase the supply of bettors, accuracy will improve, and we’ll all be able to benefit from a new level of societal foresight.Now, in 2026, public prediction markets like Polymarket and Kalshi transact billions of dollars in volume each month. The vast majority of these bets are not on questions that might produce useful information. Roughly 90% of Kalshi’s trading volume (dollars exchanging hands between bettors) is from sports betting, making Kalshi effectively a sports gambling website with a small prediction market attached. I find that over 80% of the trading volume on Polymarket is concentrated on sports, cryptocurrency prices, or election betting.1
※ 著作権に配慮し、引用は冒頭3段落までです。続きは元記事をご覧ください。