予測市場は、暗号通貨の投機をはるかに超えた根本的な変革の只中にあります。ニッチな取引ツールとして始まったものが、重要な市場検証と情報集約システムへと進化しつつあり、これにより機関、AIシステム、意思決定者がリアルタイムのコンセンサスシグナルにアクセスする方法が変わっています。CGVリサーチの2年間にわたる包括的分析に基づき、本レポートは、構造、製品、AI統合、ビジネスモデル、規制の5つの次元において26の主要な進展が、2026年末までに予測市場を不可欠なインフラとして位置付けると予測しています。この変化はすでに始まっています。2025年までに、PolymarketやKalshiのようなプラットフォームは合計で270億ドルを超える取引高を蓄積しました。さらに重要なのは、CNN、Bloomberg、Google Financeなどの主流メディアが、確率データを直接金融報告やリスク管理システムに組み込み始めたことです。これらのシグナルは投機的な賭けのオッズではなく、リアルタイムのコンセンサス指標として扱われています。ICEなどの主要金融機関がこれらのプラットフォームに数十億ドルを投資し、グローバルな取引システムにデータを展開する中で、「ギャンブル実験」から「市場検証層」へと物語は変わりつつあります。## I. 構造的基盤：市場検証を通じた予測市場の再定義**「ギャンブル」レッテルの終焉**予測市場はもはやギャンブルや投機的デリバティブとして分類されません。代わりに、規制当局、機関、研究者はこれらを分散型情報集約システム、すなわち新たな市場検証インフラと認識しています。ヴァンダービルト大学やシカゴ大学の学術研究は、予測市場の正確性が従来の世論調査を大きく上回り、政治的結果やマクロ経済イベントの予測において優れていることを示しています。CFTCがKalshiの特定カテゴリーに対して規制承認を出し、Bloomberg端末やGoogle Financeに深く統合されることは、エンターテインメントから不可欠な情報ユーティリティへのパラダイムシフトを示しています。**賭けの利益からシグナルの価値へ**業界を再形成している核心的な認識は、「勝者と敗者」よりも「シグナルそのもの」の重要性です。予測市場の真の価値は、その資本加重されたコンセンサス、すなわち何千人もの参加者の集合知にあります。彼らの資金を賭けた参加が正確さを促進します。2025年、PolymarketとKalshiはBrierスコア0.0604（良好な基準は0.125）を示し、連邦準備制度の決定や主要イベントを伝統的な経済学者やメディアのコンセンサスより1-2週間先に予測しました。2026年までに、マクロ経済リスクをヘッジする機関は、これらのシグナルをリテール取引の利益よりもはるかに重視し、ポートフォリオ管理やリスクモデルの標準入力として採用します。**永続的な状態市場が一回限りのイベントに取って代わる**2025年にスポーツ結果や選挙結果といったイベントベースの予測市場は成熟しましたが、流動性のフロンティアは「状態レベル」の永続的市場へとシフトしています。これらの市場は、景気後退の確率は？Q2のビットコインの価格範囲は？地政学的緊張の高まりの可能性は？といった構造的な問いに答えます。これらの市場の未決済建玉は2025年初の最小限から年末には数十億ドルに膨れ上がり、2026年には6か月から3年にわたる長期予測が市場全体の価値を支配し、戦略的ポジショニングのための真の市場検証を求める機関投資家を惹きつけます。**AIシステムの外部現実検証**Claude、Gemini、その他の専門モデルのようなAIシステムが確率的出力を生成する中、予測市場は新たな役割を担います：外部検証層です。実世界データに基づくAIは、「幻覚」と呼ばれる自信満々だが事実と異なる出力を示すことがあります。資本加重のインセンティブによる予測市場は、経験的に裏付けられた現実性チェックを提供します。2025年の初期実験では、市場確率分布内にAI予測を制約することで出力の信頼性が大きく向上しました。2026年までに、このフィードバックループは標準となり、AIの出力が市場検証と大きく乖離した場合は自動的に重み付けが下げられ、市場が機械を検証し、機械が市場から学習する閉ループシステムが構築されます。**統合された情報システム**ソーシャルメディアの意見が金融的結果に影響しないのと異なり、予測市場は情報入力、資本配分、判断出力を一体化したインセンティブシステムに組み込まれています。このアーキテクチャにより、すべてのシグナルが市場検証される仕組みとなります。2026年までに、この閉ループ構造は取引プラットフォームから企業のリスク部門や政府の政策評価ユニットへと拡大し、経済全体に外部性価値を生み出します。**大きな物語：AI × 金融 × インフラ**予測市場は、「暗号ニッチ」から脱却しつつあります。ICEの数十億ドルの投資、DraftKingsやRobinhoodといった伝統的金融プレイヤーの参入、RSS3 MCPのようなAIインフラプロトコルによる予測データの標準化統合により、AI × 金融 × 意思決定インフラの物語の中で再配置されつつあります。これは、Chainlinkがオラクルをブロックチェーンツールから重要な金融インフラへと再定義したのと類似しています。## II. 製品成熟化：多次元的市場の構築**単一イベント市場の安定期入り**2025年の270億ドルの取引高は、スポーツ、経済、政治の単一イベント市場が大半を占めていました。これらは成熟し、2025年後半には参加者の吸収が進み成長率は鈍化しました。今後の革新は、イベント選択の拡大ではなく、基盤インフラの改善に向かいます。AzuroのLiquidityTreeのような流動性モデルは資本効率とリスク分散を最適化し、市場創設者のコストを削減し、価格形成の深さを向上させます。2026年には、機関投資家の単一イベント市場への参加は深まる一方で、イベントの多様性よりも実行品質に基づく差別化が進むでしょう。**マルチイベント・条件付き組み合わせの標準化**実世界のリスクは稀に単独で発生しません。金利の引き上げは株式のボラティリティや通貨の動きに影響し、スポーツの番狂わせは複数の賭け市場に波及します。2025年、Kalshiの「コンボ」機能は、相関関係を価格付けする複数レッグ取引を可能にし、重要な機関のヘッジ取引を引き付けました。Gnosisの条件付き市場実験は、複雑な価格構造が予測の正確性を高め、リスク管理の高度化を促進することを示しました。2026年には、これらの戦略はニッチな革新から主流の実践へと移行します。機関は、「インフレ率が3%以上かつFRBが利下げした場合、景気後退の確率は？」といった微妙なマクロ経済シナリオを表現するために条件付き市場を活用します。これらの市場検証メカニズムは、戦略的な問いに定量的な答えを提供します。**長期予測市場の資金蓄積**2025年の数か月・数年規模の市場拡大は、真の長期的市場検証に対する機関の需要を示しました。2026年末のビットコイン価格範囲、2027年までの景気後退確率、18か月にわたる地政学リスクマップなどは、増加する未決済建玉を引き寄せました。2025年に導入されたポジション貸し出しメカニズムは、トレーダーが長期ポジションの資本ロックを回避できるようにし、参加を促進しました。2026年には、これらの長期市場は主要な流動性プールを取り込み、機関にとって構造的結果に関するクラウドソースされたコンセンサスを得る貴重な機会となるでしょう。**企業・機関ツールに埋め込まれる予測データ**予測市場の真の転換点は、フロントエンドの取引ではなく、バックエンドの統合です。2025年11月、Google FinanceはKalshiやPolymarketの確率データを直接インターフェースに埋め込み、Gemini AIが確率分析やビジュアルチャートを生成できるようになりました。Bloombergなども追随しています。2026年までに、この埋め込みはさらに深まり、確率シグナルはマクロ調査ツール、企業リスク管理システム、政府の政策シミュレーションプラットフォームの標準入力となるでしょう。CNNやCNBCは、複数年にわたる予測プラットフォームとのデータ提携を通じて、この変化を正式化しました。ライブの確率シグナルを「Squawk Box」や「Fast Money」などの金融番組に埋め込み、2026年には、予測市場のシグナルを統合しない金融・政策機関は競争上不利な立場に立たされるでしょう。リアルタイムの市場検証に基づくコンセンサスではなく、古い世論調査や専門家意見に頼ることになるからです。**B2Bがリテールを初めて上回る**2025年、企業や機関にとって創出される価値は、リテール取引の利益を超え始めました。企業は予測市場データを用いてサプライチェーンを最適化し、機関はマクロリスクをヘッジし、政府は政策シミュレーションを行いました。サプライチェーン分析市場だけでも2025年に96億ドルに達し、今後2035年まで年率16.5％の成長が見込まれています。予測市場はこれらのシステムの中核的コンセンサス価格付けツールとして位置付けられています。2026年には、B2B収益が初めてB2Cを超えます。機関は、予測市場を単なる消費者向け取引プラットフォームではなく、戦略的意思決定のインフラと認識し、資本配分を行います。**規制の抑制的設計と低投機性プラットフォームの優位性**逆説的に、ネイティブトークンを持たないプラットフォームが、トークノミクスを持つものよりも優位に立っています。Kalshiは暗号通貨の投機を排除し、2025年のピーク時に市場シェアの60％超を獲得、月間取引高は5億ドル超に達しました。Polymarketは2026年のPOLYトークンのローンチを計画しているものの、2025年を通じて低投機性の仕組みが大部分の成長を牽引しました。2026年までに、このパターンは確固たるものとなるでしょう。規制当局は、ネイティブトークンや過度の投機インセンティブのないプラットフォームを好む傾向が強まります。信頼性の高い市場検証を示す運営に対して、機関の信頼は集中し、トークンの価値向上を狙ったものよりも実質的な検証に重きを置きます。これにより、正確性を追求するプラットフォームは、投機を最適化したものよりも長続きします。## III. AIエージェントの役割：検証者とエコシステム参加者**AIエージェントは主要な市場参加者に—投機者ではなく**2025年後半までに、RSS3 MCP ServerやOlas Predictのようなインフラにより、AIエージェントは自律的にイベントをスキャンし、データフィードを取得し、PolymarketやGnosisのプラットフォームに取引を行うことが可能になりました。処理速度は人間の反応時間をはるかに超えます。さらに重要なのは、継続的なキャリブレーションです。エージェントは新情報に応じて自動的にポジションを更新し、新たな市場参加者の一種となります。Prophet Arenaのベンチマークは、エージェントの参加が市場効率性を大きく向上させることを示しています。2026年までに、AIエージェントは取引量の30％以上を占めるようになり、アルゴリズムによるデイトレードではなく、持続的な市場参加と低遅延のリキャリブレーションを通じて、コンセンサスの継続的な検証役を果たします。彼らは投機者ではなく、世界の状態が変わるたびに市場を即座に再価格付けし、コンセンサスを検証し続ける存在です。**人間の予測はトレーニングデータに変換される**予測市場とAIモデルの関係は逆転しつつあります。かつては人間の取引シグナルを生成するためだけに存在していた市場が、今や機械学習の高品質なトレーニングデータセットとして機能しています。Prophet ArenaやSIGMA Labのベンチマークは、市場確率が何千もの資本加重予測を通じて洗練されることで、AIの精度向上と幻覚の削減を促進していることを示しています。予測市場によって生成される資金加重のトレーニングデータは、他のデータセットよりも質が高いです。2026年までに、プラットフォームの設計は人間のUXよりもAIモデルの最適化を優先します。人間の賭けは、もはや市場のダイナミクスの中心ではなく、シグナル入力の一部となります。これにより、人間の予測は競争的な賭けではなく、協調的な機械学習の一環として位置付けられます。**マルチエージェントゲーム理論はアルファ源**異なる情報と目的を持つ複数のAIエージェントが予測市場内で競合することで、新たなパターンが浮かび上がります。Talus NetworkのIdol.funやOlasのようなプロジェクトは、予測市場を明示的にマルチエージェントの戦闘場と位置付け、集合知が個別モデルを超えることを示しています。Gnosisの条件付きトークンは、複雑な戦略的相互作用をサポートします。2026年までに、多エージェントゲーム理論は主要なアルファ生成メカニズムとなるでしょう。開発者は、マクロ経済予測、地政学リスク、技術採用予測などの特定ドメイン向けにカスタマイズされたエージェント戦略を構築し、市場は適応的な知性の舞台となり、単一モデルでは達成できない洗練された予測を継続的に生成します。**市場確率はAIの幻覚を制約**フィードバックループが形成されつつあります。予測市場に「置けない」とされる予測は、AIシステムによって自動的に重み付けが低下します。2025年のGrokやProphet Arenaの実験では、市場検証された確率と大きく乖離する主張は、事実誤認か十分な裏付けがないと判定されることが多いことが示されました。2026年までに、この制約メカニズムは標準化され、AIは市場と乖離した主張を完全に拒否するのではなく、信頼性の低い出力としてフラグを立て、人的検証を促します。これにより、強力な市場検証が実現します。予測市場のコンセンサスに裏付けられた主張は信頼性を増し、市場価格に反しない主張は懐疑的に扱われます。AI判断を抑制するのではなく、市場検証に基づく情報にAIの出力を拘束する仕組みです。**確率から結果分布へ**初期の予測市場は単一の確率、「景気後退の確率40％」を出力していました。高度な市場は、「軽度の景気後退20％、中程度の景気後退25％、深刻な縮小12％」といった結果の分布を示します。OpinionやPresagioのようなプラットフォームは、点推定ではなく完全な結果曲線を生成するAI駆動のオラクルを導入しています。2026年までに、分布に基づく価格設定が標準となります。この細かな粒度は、尾部イベントや尾部リスク管理において正確性を飛躍的に向上させ、機関のヘッジに最も価値をもたらします。プラットフォームのUIやAPIは、デフォルトで分布ビューをサポートし、機関は中心的な確率だけでなく、全体の結果曲線を管理できるようになります。**予測市場は外部世界モデルのインターフェース**高度なAIシステムにとって、予測市場は世界モデルを更新するための主要な外部インターフェースとなります。実世界のイベント→予測市場の迅速な再価格付け→AIの世界モデルの更新という、緊密なフィードバックループです。RSS3 MCP Serverのようなプロトコルは、2025年にこれを実現済みです。エージェントは市場価格フィードを購読し、イベントの確率を変化させ、内部知識表現を更新します。2026年までに、このループは成熟し標準化され、予測市場はAIが変化する世界に適応し続けるためのリアルタイム基盤となります。## IV. 収益の進化：取引手数料を超えて**データライセンスとシグナルサブスクリプションが収益の主流に**予測市場の最終局面は、取引手数料ではなくデータ所有権です。2025年、Kalshiは取引手数料から一定の収益を上げていましたが、Polymarketは最小限の取引手数料ながらも、データ配信力を通じてはるかに大きな機関価値を獲得しました。2025年の取引高は200億ドル超で、ICEの投資は手数料収入ではなく、排他的なデータ権利のためでした。2026年には、データライセンスとシグナルサブスクリプションの収益が取引手数料を超えます。ある機関が年間数十万ドルのリアルタイム確率シグナルのサブスクリプションを契約するケースも出てきます。計算は簡単です。ヘッジファンドが年間10万ドルを支払い、景気後退予測の精度向上により1億ドルのポートフォリオの5ベーシスポイントを節約できるなら、リテールトレーダーの小さな手数料よりもはるかに高いROIを得られます。機関は信頼性、範囲、シグナルの質に対してプレミアム価格を支払います。**予測シグナルAPIはコア商用製品に**リアルタイム確率シグナルを提供するAPIは、金融、リスク、政策機関にとって不可欠な存在となります。2025年11月、Google Financeは主要プラットフォームの予測シグナルAPIを正式に統合し、Gemini AIは確率分析やビジュアルチャートを生成できるようになりました。FinFeedAPIやDomeも機関顧客向けにサービスを開始しています。2026年までに、これらのAPIは標準的な製品へと進化し、ブルームバーグ端末のように、機関向けのデータフィードとして位置付けられます。大手投資銀行のマクロデスクは、FRBの金利動向、景気後退、地政学的緊張、通貨の変動確率をリアルタイムで提供するAPIに加入します。企業の財務担当者は、確率シグナルを直接財務管理システムに埋め込みます。中央銀行の政策チームは、予測分布を政策シミュレーションに取り込みます。市場規模は数十億ドルから数百億ドルへと拡大し、主要プラットフォームは排他的ライセンスを通じてプレミアム価格を設定します。**コンテンツ作成とナラティブ権威が競争優位に**予測を説明することは、生成すること以上に重要です。2025年12月、CNNとKalshiの提携は、データ配信を超え、ナラティブ制作へと進化しました。なぜ市場確率が変動するのか、コンセンサスの変化が機関のポジショニングに何を示すのか、どの尾部リスクが価格付けされているのかを解説します。説得力のある金融ナラティブを確率データに裏付けられて生成できることが、競争上の差別化要因となります。純粋な確率提供者は周縁化されます。深い分析や長尾の洞察、ビジュアルナラティブを提供できるプラットフォームは、AIシステムやシンクタンク、機関から優先されます。影響力や権威の収益化は、従来のデータ所有よりもトランザクション収益を超えるでしょう。これは、伝統的な金融メディアがナラティブの権威を通じて競争優位を築くのと類似しています。**予測市場は研究インフラへ**2026年までに、予測市場は、金融データ端末と同様の研究インフラとして制度化されます。シカゴ大学のSIGMA Labはすでに、マクロ経済のベンチマークに予測市場データを利用しています。ヴァンガードやモルガン・スタンレーなどの大手機関は、独自予測モデルから、市場検証されたシグナルを組み合わせたハイブリッドアプローチへと移行しています。予測市場は、新たな研究フレームワークの基盤となり、企業リスク評価、政府の早期警戒システム、AIモデル検証プラットフォームの決定エンジンとなります。中央銀行は、予測市場のシグナルを監視する専任チームを持ち、政策策定に役立てます。企業は、資本予算やM&Aの意思決定に市場確率を直接組み込みます。研究機関は、コンテンツ配信者からシグナル集約者へと進化し、市場確率を実用的な洞察に変換します。## V. 規制とインフラの位置付け**規制のシフト：「どうやって」か**2025年、規制の焦点は存在論的でした：予測市場は許可されるべきか？しかし2026年には、この問いは肯定的に解決済みです。CFTCは特定カテゴリーを承認し、EUのMiCA枠組みは規制サンドボックスを設置しています。規制の問いは、「もし」ではなく、「どうやって」—操作を防ぐには？開示義務は？管轄の境界は？へと変わります。これは、デリバティブ市場の成熟過程を反映しています。最初の禁止論争は、整合性と透明性を確保する構造的規制へと移行しました。2026年までに、インサイダー取引や価格操作、市場乱用に対する規制監視は強化されますが、予測市場が正当な情報インフラであると想定した枠組みの中で行われるでしょう。**非金融用途からの準拠拡大**スマートプラットフォームは、非伝統的な角度から市場に参入しています。Kalshiは政治的制約を回避し、スポーツや経済指標を強調して、累計170億ドル超の取引高を達成しました。GoogleやMicrosoftは、サプライチェーンリスク予測において予測市場の優位性を示しました。気候イベントの確率、市オリンピックメダル分布予測、公共政策の影響予測などは、規制の摩擦が少なく、機関や政府のクライアントを惹きつけています。2026年までに、この戦略は加速します。プラットフォームは、非金融用途—「2027年までに新たな気候規制の確率は？」、企業リスク警告、公共イベント—を優先し、規制適合の入り口とします。ここで成功すれば、ネットワーク効果により、将来的な金融用途への拡大も可能となります。**引用頻度で競う、トラフィックではなく**2025年の議論を支配したのは、リテールや日次アクティブの指標ではなく、シグナルの引用頻度です。これらの確率シグナルは、AIモデルにどれだけ頻繁に参照されているか？機関はどれだけ頻繁にこれらを意思決定に組み込むか？主流メディアは、金融報告にどれだけこれらを引用しているか？です。2026年までに、PolymarketやKalshiは、ユーザー体験ではなく、GeminiやClaudeの外部検証源、Morgan StanleyやVanguardのリスクシステムへの埋め込み、BloombergやCNBCの分析で引用されることを競います。呼び出しのネットワーク効果が勝者を決め、重要なインフラとしての地位を獲得したプラットフォームは指数関数的な優位性を得るでしょう。**究極の位置付け：インフラか、疎外か**26の予測は、ひとつの根本的な点に収束します：2026年末までに、予測市場は水道、電気、ガスと同じくらい不可欠なものになるか、あるいは暗号の闇に消えるか—中途半端な選択肢はありません。成功の姿はこうです：予測市場は、AIの世界モデルのリアルタイム外部インターフェースとして機能します。市場確率は、金融端末の標準入力となります。企業の意思決定は、市場検証されたシグナルを組み込みます。政府の政策評価は、コンセンサス確率を取り込みます。インフラの勝者は、BloombergやChainlinkと同等の地位を獲得し、置き換えが経済的に不可能なほど重要となるのです。失敗の姿はこうです：予測市場は、あくまでニッチな取引会場にとどまり、価値はあるものの限定的となり、AIシステムが内部で確率を生成し、機関が独自予測を開発し、規制が拡大を制限する中で、徐々に疎外されていきます。純粋な取引プラットフォームは、取引手数料からデータ・シグナルの価値へと経済的価値がシフトする中、構造的に不利な立場に置かれます。## 取引を超えて：市場検証は世界的情報インフラへ予測市場を根本から変革しているのは、「取引ツール」から「市場検証インフラ」への移行です。これは単なる意味論的な枠組みの変化ではなく、構造的な進化です。確率シグナルがAIモデルに引用され、兆ドル規模の意思決定に使われるとき。企業のリスク部門が市場検証されたコンセンサスを用いて資本配分を最適化するとき。中央銀行が予測市場のシグナルを政策策定の一部として監視するとき。メディアが予測市場を専門家意見よりも信頼できる情報源とみなすとき—それが、予測市場が本来の目的を達成した瞬間です。それは、ますます複雑で不確実性が高まり、集合知に依存する世界のリアルタイムコンセンサス層となることです。2026年までに、予測市場の検証性の問いは「予測市場は機能するか？」はすでに証明済みです。真の問いは、「予測市場は不可欠なインフラとなるか？」です。構造的な勢い、機関の採用曲線、AI統合の軌跡に基づけば、その答えはますます「はい」です。ただし、それは、市場検証インフラのビジョンを実行し、消費者向け取引会場にとどまらないプラットフォームに限ります。26の予測は、その道筋を示し、リスクは非常に高いのです。---※本分析は、CGVリサーチによる予測市場、AI統合、インフラ開発の2年間の追跡調査を総合したものです。予測は、今後の市場展開の軌跡を示すものであり、実際の結果は規制、技術、競争環境の変動により異なる可能性があります。
取引手段から市場検証インフラまで：2026年の予測市場に関する26の重要予測
予測市場は、暗号通貨の投機をはるかに超えた根本的な変革の只中にあります。ニッチな取引ツールとして始まったものが、重要な市場検証と情報集約システムへと進化しつつあり、これにより機関、AIシステム、意思決定者がリアルタイムのコンセンサスシグナルにアクセスする方法が変わっています。CGVリサーチの2年間にわたる包括的分析に基づき、本レポートは、構造、製品、AI統合、ビジネスモデル、規制の5つの次元において26の主要な進展が、2026年末までに予測市場を不可欠なインフラとして位置付けると予測しています。
この変化はすでに始まっています。2025年までに、PolymarketやKalshiのようなプラットフォームは合計で270億ドルを超える取引高を蓄積しました。さらに重要なのは、CNN、Bloomberg、Google Financeなどの主流メディアが、確率データを直接金融報告やリスク管理システムに組み込み始めたことです。これらのシグナルは投機的な賭けのオッズではなく、リアルタイムのコンセンサス指標として扱われています。ICEなどの主要金融機関がこれらのプラットフォームに数十億ドルを投資し、グローバルな取引システムにデータを展開する中で、「ギャンブル実験」から「市場検証層」へと物語は変わりつつあります。
I. 構造的基盤：市場検証を通じた予測市場の再定義
「ギャンブル」レッテルの終焉
予測市場はもはやギャンブルや投機的デリバティブとして分類されません。代わりに、規制当局、機関、研究者はこれらを分散型情報集約システム、すなわち新たな市場検証インフラと認識しています。ヴァンダービルト大学やシカゴ大学の学術研究は、予測市場の正確性が従来の世論調査を大きく上回り、政治的結果やマクロ経済イベントの予測において優れていることを示しています。CFTCがKalshiの特定カテゴリーに対して規制承認を出し、Bloomberg端末やGoogle Financeに深く統合されることは、エンターテインメントから不可欠な情報ユーティリティへのパラダイムシフトを示しています。
賭けの利益からシグナルの価値へ
業界を再形成している核心的な認識は、「勝者と敗者」よりも「シグナルそのもの」の重要性です。予測市場の真の価値は、その資本加重されたコンセンサス、すなわち何千人もの参加者の集合知にあります。彼らの資金を賭けた参加が正確さを促進します。2025年、PolymarketとKalshiはBrierスコア0.0604（良好な基準は0.125）を示し、連邦準備制度の決定や主要イベントを伝統的な経済学者やメディアのコンセンサスより1-2週間先に予測しました。2026年までに、マクロ経済リスクをヘッジする機関は、これらのシグナルをリテール取引の利益よりもはるかに重視し、ポートフォリオ管理やリスクモデルの標準入力として採用します。
永続的な状態市場が一回限りのイベントに取って代わる
2025年にスポーツ結果や選挙結果といったイベントベースの予測市場は成熟しましたが、流動性のフロンティアは「状態レベル」の永続的市場へとシフトしています。これらの市場は、景気後退の確率は？Q2のビットコインの価格範囲は？地政学的緊張の高まりの可能性は？といった構造的な問いに答えます。これらの市場の未決済建玉は2025年初の最小限から年末には数十億ドルに膨れ上がり、2026年には6か月から3年にわたる長期予測が市場全体の価値を支配し、戦略的ポジショニングのための真の市場検証を求める機関投資家を惹きつけます。
AIシステムの外部現実検証
Claude、Gemini、その他の専門モデルのようなAIシステムが確率的出力を生成する中、予測市場は新たな役割を担います：外部検証層です。実世界データに基づくAIは、「幻覚」と呼ばれる自信満々だが事実と異なる出力を示すことがあります。資本加重のインセンティブによる予測市場は、経験的に裏付けられた現実性チェックを提供します。2025年の初期実験では、市場確率分布内にAI予測を制約することで出力の信頼性が大きく向上しました。2026年までに、このフィードバックループは標準となり、AIの出力が市場検証と大きく乖離した場合は自動的に重み付けが下げられ、市場が機械を検証し、機械が市場から学習する閉ループシステムが構築されます。
統合された情報システム
ソーシャルメディアの意見が金融的結果に影響しないのと異なり、予測市場は情報入力、資本配分、判断出力を一体化したインセンティブシステムに組み込まれています。このアーキテクチャにより、すべてのシグナルが市場検証される仕組みとなります。2026年までに、この閉ループ構造は取引プラットフォームから企業のリスク部門や政府の政策評価ユニットへと拡大し、経済全体に外部性価値を生み出します。
大きな物語：AI × 金融 × インフラ
予測市場は、「暗号ニッチ」から脱却しつつあります。ICEの数十億ドルの投資、DraftKingsやRobinhoodといった伝統的金融プレイヤーの参入、RSS3 MCPのようなAIインフラプロトコルによる予測データの標準化統合により、AI × 金融 × 意思決定インフラの物語の中で再配置されつつあります。これは、Chainlinkがオラクルをブロックチェーンツールから重要な金融インフラへと再定義したのと類似しています。
II. 製品成熟化：多次元的市場の構築
単一イベント市場の安定期入り
2025年の270億ドルの取引高は、スポーツ、経済、政治の単一イベント市場が大半を占めていました。これらは成熟し、2025年後半には参加者の吸収が進み成長率は鈍化しました。今後の革新は、イベント選択の拡大ではなく、基盤インフラの改善に向かいます。AzuroのLiquidityTreeのような流動性モデルは資本効率とリスク分散を最適化し、市場創設者のコストを削減し、価格形成の深さを向上させます。2026年には、機関投資家の単一イベント市場への参加は深まる一方で、イベントの多様性よりも実行品質に基づく差別化が進むでしょう。
マルチイベント・条件付き組み合わせの標準化
実世界のリスクは稀に単独で発生しません。金利の引き上げは株式のボラティリティや通貨の動きに影響し、スポーツの番狂わせは複数の賭け市場に波及します。2025年、Kalshiの「コンボ」機能は、相関関係を価格付けする複数レッグ取引を可能にし、重要な機関のヘッジ取引を引き付けました。Gnosisの条件付き市場実験は、複雑な価格構造が予測の正確性を高め、リスク管理の高度化を促進することを示しました。2026年には、これらの戦略はニッチな革新から主流の実践へと移行します。機関は、「インフレ率が3%以上かつFRBが利下げした場合、景気後退の確率は？」といった微妙なマクロ経済シナリオを表現するために条件付き市場を活用します。これらの市場検証メカニズムは、戦略的な問いに定量的な答えを提供します。
長期予測市場の資金蓄積
2025年の数か月・数年規模の市場拡大は、真の長期的市場検証に対する機関の需要を示しました。2026年末のビットコイン価格範囲、2027年までの景気後退確率、18か月にわたる地政学リスクマップなどは、増加する未決済建玉を引き寄せました。2025年に導入されたポジション貸し出しメカニズムは、トレーダーが長期ポジションの資本ロックを回避できるようにし、参加を促進しました。2026年には、これらの長期市場は主要な流動性プールを取り込み、機関にとって構造的結果に関するクラウドソースされたコンセンサスを得る貴重な機会となるでしょう。
企業・機関ツールに埋め込まれる予測データ
予測市場の真の転換点は、フロントエンドの取引ではなく、バックエンドの統合です。2025年11月、Google FinanceはKalshiやPolymarketの確率データを直接インターフェースに埋め込み、Gemini AIが確率分析やビジュアルチャートを生成できるようになりました。Bloombergなども追随しています。2026年までに、この埋め込みはさらに深まり、確率シグナルはマクロ調査ツール、企業リスク管理システム、政府の政策シミュレーションプラットフォームの標準入力となるでしょう。
CNNやCNBCは、複数年にわたる予測プラットフォームとのデータ提携を通じて、この変化を正式化しました。ライブの確率シグナルを「Squawk Box」や「Fast Money」などの金融番組に埋め込み、2026年には、予測市場のシグナルを統合しない金融・政策機関は競争上不利な立場に立たされるでしょう。リアルタイムの市場検証に基づくコンセンサスではなく、古い世論調査や専門家意見に頼ることになるからです。
B2Bがリテールを初めて上回る
2025年、企業や機関にとって創出される価値は、リテール取引の利益を超え始めました。企業は予測市場データを用いてサプライチェーンを最適化し、機関はマクロリスクをヘッジし、政府は政策シミュレーションを行いました。サプライチェーン分析市場だけでも2025年に96億ドルに達し、今後2035年まで年率16.5％の成長が見込まれています。予測市場はこれらのシステムの中核的コンセンサス価格付けツールとして位置付けられています。
2026年には、B2B収益が初めてB2Cを超えます。機関は、予測市場を単なる消費者向け取引プラットフォームではなく、戦略的意思決定のインフラと認識し、資本配分を行います。
規制の抑制的設計と低投機性プラットフォームの優位性
逆説的に、ネイティブトークンを持たないプラットフォームが、トークノミクスを持つものよりも優位に立っています。Kalshiは暗号通貨の投機を排除し、2025年のピーク時に市場シェアの60％超を獲得、月間取引高は5億ドル超に達しました。Polymarketは2026年のPOLYトークンのローンチを計画しているものの、2025年を通じて低投機性の仕組みが大部分の成長を牽引しました。
2026年までに、このパターンは確固たるものとなるでしょう。規制当局は、ネイティブトークンや過度の投機インセンティブのないプラットフォームを好む傾向が強まります。信頼性の高い市場検証を示す運営に対して、機関の信頼は集中し、トークンの価値向上を狙ったものよりも実質的な検証に重きを置きます。これにより、正確性を追求するプラットフォームは、投機を最適化したものよりも長続きします。
III. AIエージェントの役割：検証者とエコシステム参加者
AIエージェントは主要な市場参加者に—投機者ではなく
2025年後半までに、RSS3 MCP ServerやOlas Predictのようなインフラにより、AIエージェントは自律的にイベントをスキャンし、データフィードを取得し、PolymarketやGnosisのプラットフォームに取引を行うことが可能になりました。処理速度は人間の反応時間をはるかに超えます。さらに重要なのは、継続的なキャリブレーションです。エージェントは新情報に応じて自動的にポジションを更新し、新たな市場参加者の一種となります。Prophet Arenaのベンチマークは、エージェントの参加が市場効率性を大きく向上させることを示しています。
2026年までに、AIエージェントは取引量の30％以上を占めるようになり、アルゴリズムによるデイトレードではなく、持続的な市場参加と低遅延のリキャリブレーションを通じて、コンセンサスの継続的な検証役を果たします。彼らは投機者ではなく、世界の状態が変わるたびに市場を即座に再価格付けし、コンセンサスを検証し続ける存在です。
人間の予測はトレーニングデータに変換される
予測市場とAIモデルの関係は逆転しつつあります。かつては人間の取引シグナルを生成するためだけに存在していた市場が、今や機械学習の高品質なトレーニングデータセットとして機能しています。Prophet ArenaやSIGMA Labのベンチマークは、市場確率が何千もの資本加重予測を通じて洗練されることで、AIの精度向上と幻覚の削減を促進していることを示しています。予測市場によって生成される資金加重のトレーニングデータは、他のデータセットよりも質が高いです。
2026年までに、プラットフォームの設計は人間のUXよりもAIモデルの最適化を優先します。人間の賭けは、もはや市場のダイナミクスの中心ではなく、シグナル入力の一部となります。これにより、人間の予測は競争的な賭けではなく、協調的な機械学習の一環として位置付けられます。
マルチエージェントゲーム理論はアルファ源
異なる情報と目的を持つ複数のAIエージェントが予測市場内で競合することで、新たなパターンが浮かび上がります。Talus NetworkのIdol.funやOlasのようなプロジェクトは、予測市場を明示的にマルチエージェントの戦闘場と位置付け、集合知が個別モデルを超えることを示しています。Gnosisの条件付きトークンは、複雑な戦略的相互作用をサポートします。
2026年までに、多エージェントゲーム理論は主要なアルファ生成メカニズムとなるでしょう。開発者は、マクロ経済予測、地政学リスク、技術採用予測などの特定ドメイン向けにカスタマイズされたエージェント戦略を構築し、市場は適応的な知性の舞台となり、単一モデルでは達成できない洗練された予測を継続的に生成します。
市場確率はAIの幻覚を制約
フィードバックループが形成されつつあります。予測市場に「置けない」とされる予測は、AIシステムによって自動的に重み付けが低下します。2025年のGrokやProphet Arenaの実験では、市場検証された確率と大きく乖離する主張は、事実誤認か十分な裏付けがないと判定されることが多いことが示されました。2026年までに、この制約メカニズムは標準化され、AIは市場と乖離した主張を完全に拒否するのではなく、信頼性の低い出力としてフラグを立て、人的検証を促します。
これにより、強力な市場検証が実現します。予測市場のコンセンサスに裏付けられた主張は信頼性を増し、市場価格に反しない主張は懐疑的に扱われます。AI判断を抑制するのではなく、市場検証に基づく情報にAIの出力を拘束する仕組みです。
確率から結果分布へ
初期の予測市場は単一の確率、「景気後退の確率40％」を出力していました。高度な市場は、「軽度の景気後退20％、中程度の景気後退25％、深刻な縮小12％」といった結果の分布を示します。OpinionやPresagioのようなプラットフォームは、点推定ではなく完全な結果曲線を生成するAI駆動のオラクルを導入しています。
2026年までに、分布に基づく価格設定が標準となります。この細かな粒度は、尾部イベントや尾部リスク管理において正確性を飛躍的に向上させ、機関のヘッジに最も価値をもたらします。プラットフォームのUIやAPIは、デフォルトで分布ビューをサポートし、機関は中心的な確率だけでなく、全体の結果曲線を管理できるようになります。
予測市場は外部世界モデルのインターフェース
高度なAIシステムにとって、予測市場は世界モデルを更新するための主要な外部インターフェースとなります。実世界のイベント→予測市場の迅速な再価格付け→AIの世界モデルの更新という、緊密なフィードバックループです。RSS3 MCP Serverのようなプロトコルは、2025年にこれを実現済みです。エージェントは市場価格フィードを購読し、イベントの確率を変化させ、内部知識表現を更新します。2026年までに、このループは成熟し標準化され、予測市場はAIが変化する世界に適応し続けるためのリアルタイム基盤となります。
IV. 収益の進化：取引手数料を超えて
データライセンスとシグナルサブスクリプションが収益の主流に
予測市場の最終局面は、取引手数料ではなくデータ所有権です。2025年、Kalshiは取引手数料から一定の収益を上げていましたが、Polymarketは最小限の取引手数料ながらも、データ配信力を通じてはるかに大きな機関価値を獲得しました。2025年の取引高は200億ドル超で、ICEの投資は手数料収入ではなく、排他的なデータ権利のためでした。
2026年には、データライセンスとシグナルサブスクリプションの収益が取引手数料を超えます。ある機関が年間数十万ドルのリアルタイム確率シグナルのサブスクリプションを契約するケースも出てきます。計算は簡単です。ヘッジファンドが年間10万ドルを支払い、景気後退予測の精度向上により1億ドルのポートフォリオの5ベーシスポイントを節約できるなら、リテールトレーダーの小さな手数料よりもはるかに高いROIを得られます。機関は信頼性、範囲、シグナルの質に対してプレミアム価格を支払います。
予測シグナルAPIはコア商用製品に
リアルタイム確率シグナルを提供するAPIは、金融、リスク、政策機関にとって不可欠な存在となります。2025年11月、Google Financeは主要プラットフォームの予測シグナルAPIを正式に統合し、Gemini AIは確率分析やビジュアルチャートを生成できるようになりました。FinFeedAPIやDomeも機関顧客向けにサービスを開始しています。2026年までに、これらのAPIは標準的な製品へと進化し、ブルームバーグ端末のように、機関向けのデータフィードとして位置付けられます。
大手投資銀行のマクロデスクは、FRBの金利動向、景気後退、地政学的緊張、通貨の変動確率をリアルタイムで提供するAPIに加入します。企業の財務担当者は、確率シグナルを直接財務管理システムに埋め込みます。中央銀行の政策チームは、予測分布を政策シミュレーションに取り込みます。市場規模は数十億ドルから数百億ドルへと拡大し、主要プラットフォームは排他的ライセンスを通じてプレミアム価格を設定します。
コンテンツ作成とナラティブ権威が競争優位に
予測を説明することは、生成すること以上に重要です。2025年12月、CNNとKalshiの提携は、データ配信を超え、ナラティブ制作へと進化しました。なぜ市場確率が変動するのか、コンセンサスの変化が機関のポジショニングに何を示すのか、どの尾部リスクが価格付けされているのかを解説します。説得力のある金融ナラティブを確率データに裏付けられて生成できることが、競争上の差別化要因となります。
純粋な確率提供者は周縁化されます。深い分析や長尾の洞察、ビジュアルナラティブを提供できるプラットフォームは、AIシステムやシンクタンク、機関から優先されます。影響力や権威の収益化は、従来のデータ所有よりもトランザクション収益を超えるでしょう。これは、伝統的な金融メディアがナラティブの権威を通じて競争優位を築くのと類似しています。
予測市場は研究インフラへ
2026年までに、予測市場は、金融データ端末と同様の研究インフラとして制度化されます。シカゴ大学のSIGMA Labはすでに、マクロ経済のベンチマークに予測市場データを利用しています。ヴァンガードやモルガン・スタンレーなどの大手機関は、独自予測モデルから、市場検証されたシグナルを組み合わせたハイブリッドアプローチへと移行しています。
予測市場は、新たな研究フレームワークの基盤となり、企業リスク評価、政府の早期警戒システム、AIモデル検証プラットフォームの決定エンジンとなります。中央銀行は、予測市場のシグナルを監視する専任チームを持ち、政策策定に役立てます。企業は、資本予算やM&Aの意思決定に市場確率を直接組み込みます。研究機関は、コンテンツ配信者からシグナル集約者へと進化し、市場確率を実用的な洞察に変換します。
V. 規制とインフラの位置付け
規制のシフト：「どうやって」か
2025年、規制の焦点は存在論的でした：予測市場は許可されるべきか？しかし2026年には、この問いは肯定的に解決済みです。CFTCは特定カテゴリーを承認し、EUのMiCA枠組みは規制サンドボックスを設置しています。規制の問いは、「もし」ではなく、「どうやって」—操作を防ぐには？開示義務は？管轄の境界は？へと変わります。
これは、デリバティブ市場の成熟過程を反映しています。最初の禁止論争は、整合性と透明性を確保する構造的規制へと移行しました。2026年までに、インサイダー取引や価格操作、市場乱用に対する規制監視は強化されますが、予測市場が正当な情報インフラであると想定した枠組みの中で行われるでしょう。
非金融用途からの準拠拡大
スマートプラットフォームは、非伝統的な角度から市場に参入しています。Kalshiは政治的制約を回避し、スポーツや経済指標を強調して、累計170億ドル超の取引高を達成しました。GoogleやMicrosoftは、サプライチェーンリスク予測において予測市場の優位性を示しました。気候イベントの確率、市オリンピックメダル分布予測、公共政策の影響予測などは、規制の摩擦が少なく、機関や政府のクライアントを惹きつけています。
2026年までに、この戦略は加速します。プラットフォームは、非金融用途—「2027年までに新たな気候規制の確率は？」、企業リスク警告、公共イベント—を優先し、規制適合の入り口とします。ここで成功すれば、ネットワーク効果により、将来的な金融用途への拡大も可能となります。
引用頻度で競う、トラフィックではなく
2025年の議論を支配したのは、リテールや日次アクティブの指標ではなく、シグナルの引用頻度です。これらの確率シグナルは、AIモデルにどれだけ頻繁に参照されているか？機関はどれだけ頻繁にこれらを意思決定に組み込むか？主流メディアは、金融報告にどれだけこれらを引用しているか？です。
2026年までに、PolymarketやKalshiは、ユーザー体験ではなく、GeminiやClaudeの外部検証源、Morgan StanleyやVanguardのリスクシステムへの埋め込み、BloombergやCNBCの分析で引用されることを競います。呼び出しのネットワーク効果が勝者を決め、重要なインフラとしての地位を獲得したプラットフォームは指数関数的な優位性を得るでしょう。
究極の位置付け：インフラか、疎外か
26の予測は、ひとつの根本的な点に収束します：2026年末までに、予測市場は水道、電気、ガスと同じくらい不可欠なものになるか、あるいは暗号の闇に消えるか—中途半端な選択肢はありません。
成功の姿はこうです：予測市場は、AIの世界モデルのリアルタイム外部インターフェースとして機能します。市場確率は、金融端末の標準入力となります。企業の意思決定は、市場検証されたシグナルを組み込みます。政府の政策評価は、コンセンサス確率を取り込みます。インフラの勝者は、BloombergやChainlinkと同等の地位を獲得し、置き換えが経済的に不可能なほど重要となるのです。
失敗の姿はこうです：予測市場は、あくまでニッチな取引会場にとどまり、価値はあるものの限定的となり、AIシステムが内部で確率を生成し、機関が独自予測を開発し、規制が拡大を制限する中で、徐々に疎外されていきます。純粋な取引プラットフォームは、取引手数料からデータ・シグナルの価値へと経済的価値がシフトする中、構造的に不利な立場に置かれます。
取引を超えて：市場検証は世界的情報インフラへ
予測市場を根本から変革しているのは、「取引ツール」から「市場検証インフラ」への移行です。これは単なる意味論的な枠組みの変化ではなく、構造的な進化です。
確率シグナルがAIモデルに引用され、兆ドル規模の意思決定に使われるとき。企業のリスク部門が市場検証されたコンセンサスを用いて資本配分を最適化するとき。中央銀行が予測市場のシグナルを政策策定の一部として監視するとき。メディアが予測市場を専門家意見よりも信頼できる情報源とみなすとき—それが、予測市場が本来の目的を達成した瞬間です。それは、ますます複雑で不確実性が高まり、集合知に依存する世界のリアルタイムコンセンサス層となることです。
2026年までに、予測市場の検証性の問いは「予測市場は機能するか？」はすでに証明済みです。真の問いは、「予測市場は不可欠なインフラとなるか？」です。構造的な勢い、機関の採用曲線、AI統合の軌跡に基づけば、その答えはますます「はい」です。ただし、それは、市場検証インフラのビジョンを実行し、消費者向け取引会場にとどまらないプラットフォームに限ります。26の予測は、その道筋を示し、リスクは非常に高いのです。
※本分析は、CGVリサーチによる予測市場、AI統合、インフラ開発の2年間の追跡調査を総合したものです。予測は、今後の市場展開の軌跡を示すものであり、実際の結果は規制、技術、競争環境の変動により異なる可能性があります。