null 核心要点
本論文は Tiger Research によって執筆されました。予測市場はすでに主流産業へと成長し、月間取引高は 140 億米ドルに達しています。Meta 自社の「Arena」プロジェクトの推進も、大手テック企業がそれを認めていることを示しています。
その仕組みはシンプルです。事象が起きれば契約の決済は 1 米ドル、起きなければ 0 米ドル。したがって取引価格はリアルタイムの確率そのもので、事象の終了後にオラクルが結果を確定します。
このすべては「皮膚がゲームの中にある」ことに基づいています。参加者は判断を誤れば損失を被るため、彼らの情報には信頼性が生まれます。
西側市場は予測市場を正規の金融システムに組み込みました。一方でアジアでは参加が限られているため、資本流出、情報主権の喪失、そしてユーザー保護の欠如が起きています。
アジアの現在の課題は、これらの市場を阻止することではなく、正規の枠組みの中で責任を持ってこれらのデータをどう活用するかを考えることです。議論を避けることは、実際には指導権を国外に譲ってしまうことだからです。
予測市場はプロダクトを見つけた――市場マッチング
予測市場は長年、ほとんどがコンセプト段階にとどまっていました。2020 年ごろから状況が変わり、少数の小規模プロジェクトが顕著な取引量を積み上げ、規制の障壁を次々と突破しました。これが、予測市場が産業として正式に形を成したことを示す指標です。
その後、成長は加速しました。現在は月間取引高が 140 億米ドルを超え、主要プラットフォームの合計評価額は約 400 億米ドルに達しています。
Meta の参入は、早期段階を超えたことをさらに裏付けています。『ニューヨーク・タイムズ』は最近、マーク・ザッカーバーグ本人が率いるチームが、Arena という予測市場アプリを開発していると報じました。大手テック企業がこれほどのリソースを投入したことは、この産業が実験段階を抜け、検証済みのビジネスモデルを構築したことを示しています。
予測市場の起源はどこにあるのか？
予測市場は新しいものではありません。ブロックチェーン技術によって一般にもたらされ、産業として形成される以前から、それは学術界や金融界で非公式に数十年使われてきました。
非公式な利用
「予測市場」という言葉自体は、その歴史よりも後になって登場しています。1980 年代には、この概念には情報市場、意思決定市場などさまざまな名称があり、2004 年に経済学の論文によって初めて「予測市場」として定着しました。
しかし、その基礎となる実践はこの名称よりずっと前から存在していました。最初の形は、選挙結果に対する政治的な賭けです。18 世紀のロンドンのコーヒーハウスでは、議会スキャンダルや首相交代に賭けが行われ、そこから生じたオッズが新聞に載ることもありました。19 世紀のニューヨークでは、ウォール街近くの店頭市場で、大統領選の結果を予測する非公式な先物市場が非常に活発でした。
学術的な利用
学術界での出発点は 1988 年のアイオワ大学の 3 人の経済学者です。彼らは、世論調査がジェシー・ジャクソンがミシガン予備選で勝ったことを予測できなかったことに困惑し、人々が選挙結果を直接取引できる市場を設計しました。これがのちのアイオワ電子市場（IEM）です。
1992 年と 1993 年に、IEM は商品先物取引委員会（CFTC）から研究用途としての承認を得ました。5 米ドルを投入した人であれば誰でも参加できます。1988 年から 2004 年まで、IEM は約 3 分の 1 の時間を除く多くの期間で従来の世論調査を上回り、集団の判断を価格に集約する実験室となりました。それでも当時、それを公共市場として運営できる規制枠組みは存在しませんでした。
二項オプション
こうした初期の予測市場は、金融市場の二項オプションと非常によく似ています。価格が定められた時間内に一定の閾値を超えるかどうかに基づいて、イエスかノーかに賭ける契約です。その構造――事象が起きれば 1、起かなければ 0 で決済する――は、予測市場の論理と完全に一致しています。
二項オプションは規制された取引所にも入っていました。例として、米国証券取引所の 2007 年の固定リターン・オプション、シカゴ・オプション取引所の 2008 年の S&P 500 を基にした二項オプションなどがあります。ただし、オフショアのプラットフォームでの詐欺が頻発したことにより、複数の主要な司法管轄区が 2017 年から 2021 年にかけて、この種の商品を個人向けに販売することを禁止しました。それでも、この「イエスかノーか」の二項賭けという基本構造は今なお、予測市場の運用の論理的な土台です。
では、いま予測市場はどう取引されているのか？
現在の予測市場が扱うテーマは、想像できるほぼあらゆる事象に及びます。
スポーツイベントが最大の取引量を占めています。リーグや世界大会の連続した日程により進行中のワールドカップが熱をさらに押し上げています。政治、地政学、マクロ経済では、インフレ指標などから私企業のバリュエーション予測まで対象が広がり、「情報そのもの」を取引可能な資産に変えています。暗号資産や株価、そして一部の小道情報に動かされる事象が合わさることで、大衆の関心から専門的な情報ニーズまでをつなぐ一連の系譜が形成されています。
各契約は、二項（イエスかノーか）で決済されます。たとえば 2028 年の共和党の大統領指名候補が J.D. Vance になるかどうか、という例なら、Vance が指名候補に確定すれば「はい」の契約は 1 米ドルを支払い、そうでなければ「いいえ」の契約は 1 米ドルを支払います。
この構造を最も簡単に理解する方法は、1 米ドルを 100% とみなすことです。契約は事象が起きれば 1 米ドル（100%）、起きなければ 0 米ドルなので、中間の取引価格がそのまま確率を表します。40 セントの契約はその 1 米ドルの 40%であり、市場が事象の発生確率を 40%だと見込んでいることになります。セントの値は、そのまま割合（売買スプレッドや取引コストを無視すれば）として読めます。
価格は板（オーダーブック）によって形成され、中央当事者が決めるものではありません。買い注文（例：39 セントで買う）と売り注文（例：40 セントで売る）が各価格帯で積み上がり、双方が一致したところで取引が執行されます。価格（および暗黙の確率）は、多数の参加者の資金がリアルタイムに相互作用しながら生み出されます。トレーダーは満期前にポジションを売って利益を確定させたり損失を抑えたりもでき、要するに事象への見方を金銭に置き換えることになります。
結果はオラクルによって記録されます。契約価格がどれほど精密でも、事象が終わった後には「はい」か「いいえ」かを確定する必要があり、オラクルがその判断を担います。
オラクルには 2 つの運用方式があります。
分散型オラクル：提案者が担保を拠出し、提案された結果を提出します。規定時間内に誰も異議を唱えなければ、それが最終結果になります。異議が出た場合は再提案のプロセスに入り、さらに異議が出た時点で投票に進みます。
集中型：判断基準を事前に設定し、事象の終了後に取引所が公式結果を直接適用して市場を即座に決済します。この方式では、判断の権限を単一の取引所に完全に委ねます。
たとえば Limitless プラットフォームでは、締切期限を過ぎると、あらかじめ定められたルールに従って最終結果が確定します。現実世界の結果をブロックチェーンへ報告するオラクル・サービスがレポートを作成します。暗号資産の価格や株価を追跡する大多数の市場では Pyth Network による自動報告が使われ、スポーツや政治などのカスタム市場は、運営チームが 24〜72 時間以内に手作業で判断します。
予測市場の本質は、情報システムです。多数の参加者の見解を価格という単一の数値に圧縮し、事象の終了後にはあらかじめ定められたルールに従って予測が正しかったかどうかを判断します。
ゲームと情報金融の進化
予測市場は単なる胴元を伴う賭博プラットフォームを超え、情報金融の中核インフラへと進化しました――未来の不確実性をリアルタイムの価格情報へと変換することです。それは、従来の世論調査や専門家予測との根本的な違いとして、「皮膚がゲームの中にある」仕組み、つまり参加者が自分のお金で立場に責任を持つ点にあります。
従来の方法では、専門家の判断が誤っても名誉上の代償がほぼありません。また世論調査では、回答者の無関心や戦略的な誤報をフィルタできません。予測市場の価格は誤りに現実の代償が伴います――誤ったポジションは損失につながり、参加者は最も客観的で最新の情報によって信念を検証せざるを得なくなります。この「代償を引き受ける意思」が、直結して市場の信頼性になります。
この仕組みは実データからも複数の分野で確認できます。
金融・金融政策予測の精度：2026 年 2 月に米連邦準備制度（FRB）のエコノミストによる研究がその理由を説明しています。2022 年以降、予測市場の FOMC（連邦公開市場委員会）会合前の金利見通しは、実績と統計的に高い一致を示し、フェドファンド先物や Bloomberg のコンセンサスを上回っています。原因は、参加者は誤れば資金を即座に失うため、利用可能な情報をより厳密に分析し、それに基づいて価格付けするからです。
政治・選挙における透明な確率推定：2026 年 6 月の韓国の地方選挙で、Polymarket は主要な 16 の都市・道のうち 14 人（14 の当選者）を正確に予測しました。「世論調査を出ても『拮抗している』と言うしかない」地域で、予測市場は参加者が実弾で賭けるリアルタイム確率を示しました。それは、参加者が複数の変数を統合して出した結果であり、単なる予測ではありません。
市場イベントと企業価値への反応：2026 年 3 月にステーブルコインの利息収入上限をめぐる論点が出たとき、予測市場は即座に Coinbase 株の下落確率を 97.6% と価格付けしました。これは事後分析ではなく、リアルタイムのリスク指標として示されたものであり、自分たちの資金が危険にさらされる状況では参加者が敏感に反応することを示しています。学術研究でも同様の結論が出ています。2015 年の、Google や Ford などの企業内予測市場に関する研究では、公式の予測モデルと比べて予測誤差が最大 25% も減少したことが示されました。インサイダー知識とリスク資金が結びつくと、予測精度が向上することを意味します。
情報の非対称性はなおも制約です。2026 年 1 月のベネズエラの事例では、機密情報を使ったインサイダー取引が行われ、実際の弱点が露呈しました。しかし、その「価格を歪めようとする行為」は特定され、犯罪として起訴されたことからも、市場が透明性と説明責任のもとで運営されることを目指しているといえます。
情報が広く分散している領域では、予測市場は精密な分析ツールです。情報が少数の人の手に集中している領域では、それは集中を監視できるメカニズムを識別することができます。参加者の資金が本当にリスクに晒されるからこそ、これらの市場が生成する価格は、金融資産の価値を評価する客観的な情報になります。
アジアにおける政策議論での予測市場の不在
予測市場の性質と軌道は、各国の規制枠組みによって大きく異なります。米国では司法判断によって規制された金融システムに組み込まれていますが、アジアの主要な司法管轄区の多くでは依然として、それを伝統的なギャンブルのカテゴリとして見なしています。
米国では、訴訟によって規制上の不確実性の多くが解消されています。商品先物取引委員会は Kalshi の選挙予測の契約をギャンブルとして分類し、プラットフォームを制裁しようとしましたが、裁判所は選挙予測はチャンスゲームではないとして、規制当局に禁止する権限がないと判断しました。この判決は規制の姿勢を変え、ICE、Robinhood、CME などの伝統的な金融機関の参入を後押しする決定的な触媒となりました。
これに対して、アジアの主要な司法管轄区では、主流の見方は依然として、予測市場の二項決済構造を従来のギャンブルと同一視しています。支配的な規制視点は金融政策ではなく、ギャンブル規制と公共秩序です。各国で運用は異なるものの、この地域では予測市場は多くの場合、公式の政策議論の外に置かれており、例外はインドとインドネシアのみです。
こうした扱いの相違は、最終的には「規制者が市場を金融イノベーションとみなすのか、それとも社会統制の問題とみなすのか」という点に集約されます。
予測市場は規制のジレンマと制度化の十字路に立つ
予測市場は、世界の金融・情報インフラの中核になりました。グローバルなトレンドと、アジアの規制当局の硬直したスタンスとの間には、すでに大きなギャップが生じています。技術と金融の境界がほぼ消えた現在、新しい市場を旧来の規制枠組みに押し込めようとする試みには内在的な限界があります。アジアの主要な司法管轄区の現在の規制運用には、主に 3 つの問題があります。
1 つ目は、規制裁定（アービトラージ）の逆説です。
予測市場は国境のないデジタル・ネットワーク上で動きます。一国がプラットフォームを封鎖したり、ユーザーの利用を制限しても、根本的な需要は消せません。ユーザーは規制されていないオフショア・プラットフォームへ移動し、より大きなリスクを引き受けます。これにより、当該法域から資本が流出し、規制当局は市場監督権と関連する税収の双方を失い、長期的に地域の金融競争力が損なわれます。
2 つ目は、国家の情報インフラとしての主権が失われることです。
予測市場は、複雑な社会問題を精密な数値推計へと変換する高度な情報インフラであり、単なる賭け場ではありません。アジアで最近行われた選挙は、予測市場が従来の世論調査よりも速く、かつ正確に世論の感情を読み取れることを示しました。規制の名目で排除すると、最もその社会の感情を反映しているはずのデータが、最終的に国外のサーバーに蓄積されます。その結果、外国のメディアや機関のほうが、地域の社会を現地のアナリストよりも鮮明に理解できるようになります。
3 つ目は、ユーザープロテクションの放棄です。
ユーザーは死角に置かれ、機関による保障がありません。市場を単に否認するだけで、十分な事前の議論を行わない政策では、ユーザーはリスクにさらされ、制度の外へ追いやられるだけです。
議論の重心を徹底的に切り替える必要があります。
問題は、この市場をどうやって阻止するかではなく、正規の枠組みの中でどうやって健全にこれらのデータを活用するかです。この視点の転換には専門研究が必要ですが、現時点で関連する議論はまだ非常に限られています。
この分野で Limitless Research はその空白を埋めようとしており、韓国や日本などアジア市場からの予測データを情報資産として処理しています。今後は、健全なデータ・エコシステムを構築する役割を、より多くの参加者が担うことが求められます。
規制は、川の流れをせき止める堤防であるべきではなく、流れを正しく導くための水路であるべきです。
アジアに今必要なのは、より厳格な取り締まりではなく、この転換に応えるための先行的な議論を開始することです。すでに発生した取引を闇に押し込むことは、最悪の政策です。建設的な議論によってそれを正規の枠組みに組み込み、透明な監督メカニズムを構築し、さらにその過程で生まれたデータを国家と社会の資産として返していくためには、継続的な努力が必要です。
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Tiger Research：ザッカーバーグが予測市場に賭け始める一方、アジア諸国はそれでもなおギャンブルと見なしている
null 核心要点
本論文は Tiger Research によって執筆されました。予測市場はすでに主流産業へと成長し、月間取引高は 140 億米ドルに達しています。Meta 自社の「Arena」プロジェクトの推進も、大手テック企業がそれを認めていることを示しています。
その仕組みはシンプルです。事象が起きれば契約の決済は 1 米ドル、起きなければ 0 米ドル。したがって取引価格はリアルタイムの確率そのもので、事象の終了後にオラクルが結果を確定します。
このすべては「皮膚がゲームの中にある」ことに基づいています。参加者は判断を誤れば損失を被るため、彼らの情報には信頼性が生まれます。
西側市場は予測市場を正規の金融システムに組み込みました。一方でアジアでは参加が限られているため、資本流出、情報主権の喪失、そしてユーザー保護の欠如が起きています。
アジアの現在の課題は、これらの市場を阻止することではなく、正規の枠組みの中で責任を持ってこれらのデータをどう活用するかを考えることです。議論を避けることは、実際には指導権を国外に譲ってしまうことだからです。
予測市場はプロダクトを見つけた――市場マッチング
予測市場は長年、ほとんどがコンセプト段階にとどまっていました。2020 年ごろから状況が変わり、少数の小規模プロジェクトが顕著な取引量を積み上げ、規制の障壁を次々と突破しました。これが、予測市場が産業として正式に形を成したことを示す指標です。
その後、成長は加速しました。現在は月間取引高が 140 億米ドルを超え、主要プラットフォームの合計評価額は約 400 億米ドルに達しています。
Meta の参入は、早期段階を超えたことをさらに裏付けています。『ニューヨーク・タイムズ』は最近、マーク・ザッカーバーグ本人が率いるチームが、Arena という予測市場アプリを開発していると報じました。大手テック企業がこれほどのリソースを投入したことは、この産業が実験段階を抜け、検証済みのビジネスモデルを構築したことを示しています。
予測市場の起源はどこにあるのか？
予測市場は新しいものではありません。ブロックチェーン技術によって一般にもたらされ、産業として形成される以前から、それは学術界や金融界で非公式に数十年使われてきました。
非公式な利用
「予測市場」という言葉自体は、その歴史よりも後になって登場しています。1980 年代には、この概念には情報市場、意思決定市場などさまざまな名称があり、2004 年に経済学の論文によって初めて「予測市場」として定着しました。
しかし、その基礎となる実践はこの名称よりずっと前から存在していました。最初の形は、選挙結果に対する政治的な賭けです。18 世紀のロンドンのコーヒーハウスでは、議会スキャンダルや首相交代に賭けが行われ、そこから生じたオッズが新聞に載ることもありました。19 世紀のニューヨークでは、ウォール街近くの店頭市場で、大統領選の結果を予測する非公式な先物市場が非常に活発でした。
学術的な利用
学術界での出発点は 1988 年のアイオワ大学の 3 人の経済学者です。彼らは、世論調査がジェシー・ジャクソンがミシガン予備選で勝ったことを予測できなかったことに困惑し、人々が選挙結果を直接取引できる市場を設計しました。これがのちのアイオワ電子市場（IEM）です。
1992 年と 1993 年に、IEM は商品先物取引委員会（CFTC）から研究用途としての承認を得ました。5 米ドルを投入した人であれば誰でも参加できます。1988 年から 2004 年まで、IEM は約 3 分の 1 の時間を除く多くの期間で従来の世論調査を上回り、集団の判断を価格に集約する実験室となりました。それでも当時、それを公共市場として運営できる規制枠組みは存在しませんでした。
二項オプション
こうした初期の予測市場は、金融市場の二項オプションと非常によく似ています。価格が定められた時間内に一定の閾値を超えるかどうかに基づいて、イエスかノーかに賭ける契約です。その構造――事象が起きれば 1、起かなければ 0 で決済する――は、予測市場の論理と完全に一致しています。
二項オプションは規制された取引所にも入っていました。例として、米国証券取引所の 2007 年の固定リターン・オプション、シカゴ・オプション取引所の 2008 年の S&P 500 を基にした二項オプションなどがあります。ただし、オフショアのプラットフォームでの詐欺が頻発したことにより、複数の主要な司法管轄区が 2017 年から 2021 年にかけて、この種の商品を個人向けに販売することを禁止しました。それでも、この「イエスかノーか」の二項賭けという基本構造は今なお、予測市場の運用の論理的な土台です。
では、いま予測市場はどう取引されているのか？
現在の予測市場が扱うテーマは、想像できるほぼあらゆる事象に及びます。
スポーツイベントが最大の取引量を占めています。リーグや世界大会の連続した日程により進行中のワールドカップが熱をさらに押し上げています。政治、地政学、マクロ経済では、インフレ指標などから私企業のバリュエーション予測まで対象が広がり、「情報そのもの」を取引可能な資産に変えています。暗号資産や株価、そして一部の小道情報に動かされる事象が合わさることで、大衆の関心から専門的な情報ニーズまでをつなぐ一連の系譜が形成されています。
各契約は、二項（イエスかノーか）で決済されます。たとえば 2028 年の共和党の大統領指名候補が J.D. Vance になるかどうか、という例なら、Vance が指名候補に確定すれば「はい」の契約は 1 米ドルを支払い、そうでなければ「いいえ」の契約は 1 米ドルを支払います。
この構造を最も簡単に理解する方法は、1 米ドルを 100% とみなすことです。契約は事象が起きれば 1 米ドル（100%）、起きなければ 0 米ドルなので、中間の取引価格がそのまま確率を表します。40 セントの契約はその 1 米ドルの 40%であり、市場が事象の発生確率を 40%だと見込んでいることになります。セントの値は、そのまま割合（売買スプレッドや取引コストを無視すれば）として読めます。
価格は板（オーダーブック）によって形成され、中央当事者が決めるものではありません。買い注文（例：39 セントで買う）と売り注文（例：40 セントで売る）が各価格帯で積み上がり、双方が一致したところで取引が執行されます。価格（および暗黙の確率）は、多数の参加者の資金がリアルタイムに相互作用しながら生み出されます。トレーダーは満期前にポジションを売って利益を確定させたり損失を抑えたりもでき、要するに事象への見方を金銭に置き換えることになります。
結果はオラクルによって記録されます。契約価格がどれほど精密でも、事象が終わった後には「はい」か「いいえ」かを確定する必要があり、オラクルがその判断を担います。
オラクルには 2 つの運用方式があります。
分散型オラクル：提案者が担保を拠出し、提案された結果を提出します。規定時間内に誰も異議を唱えなければ、それが最終結果になります。異議が出た場合は再提案のプロセスに入り、さらに異議が出た時点で投票に進みます。
集中型：判断基準を事前に設定し、事象の終了後に取引所が公式結果を直接適用して市場を即座に決済します。この方式では、判断の権限を単一の取引所に完全に委ねます。
たとえば Limitless プラットフォームでは、締切期限を過ぎると、あらかじめ定められたルールに従って最終結果が確定します。現実世界の結果をブロックチェーンへ報告するオラクル・サービスがレポートを作成します。暗号資産の価格や株価を追跡する大多数の市場では Pyth Network による自動報告が使われ、スポーツや政治などのカスタム市場は、運営チームが 24〜72 時間以内に手作業で判断します。
予測市場の本質は、情報システムです。多数の参加者の見解を価格という単一の数値に圧縮し、事象の終了後にはあらかじめ定められたルールに従って予測が正しかったかどうかを判断します。
ゲームと情報金融の進化
予測市場は単なる胴元を伴う賭博プラットフォームを超え、情報金融の中核インフラへと進化しました――未来の不確実性をリアルタイムの価格情報へと変換することです。それは、従来の世論調査や専門家予測との根本的な違いとして、「皮膚がゲームの中にある」仕組み、つまり参加者が自分のお金で立場に責任を持つ点にあります。
従来の方法では、専門家の判断が誤っても名誉上の代償がほぼありません。また世論調査では、回答者の無関心や戦略的な誤報をフィルタできません。予測市場の価格は誤りに現実の代償が伴います――誤ったポジションは損失につながり、参加者は最も客観的で最新の情報によって信念を検証せざるを得なくなります。この「代償を引き受ける意思」が、直結して市場の信頼性になります。
この仕組みは実データからも複数の分野で確認できます。
金融・金融政策予測の精度：2026 年 2 月に米連邦準備制度（FRB）のエコノミストによる研究がその理由を説明しています。2022 年以降、予測市場の FOMC（連邦公開市場委員会）会合前の金利見通しは、実績と統計的に高い一致を示し、フェドファンド先物や Bloomberg のコンセンサスを上回っています。原因は、参加者は誤れば資金を即座に失うため、利用可能な情報をより厳密に分析し、それに基づいて価格付けするからです。
政治・選挙における透明な確率推定：2026 年 6 月の韓国の地方選挙で、Polymarket は主要な 16 の都市・道のうち 14 人（14 の当選者）を正確に予測しました。「世論調査を出ても『拮抗している』と言うしかない」地域で、予測市場は参加者が実弾で賭けるリアルタイム確率を示しました。それは、参加者が複数の変数を統合して出した結果であり、単なる予測ではありません。
市場イベントと企業価値への反応：2026 年 3 月にステーブルコインの利息収入上限をめぐる論点が出たとき、予測市場は即座に Coinbase 株の下落確率を 97.6% と価格付けしました。これは事後分析ではなく、リアルタイムのリスク指標として示されたものであり、自分たちの資金が危険にさらされる状況では参加者が敏感に反応することを示しています。学術研究でも同様の結論が出ています。2015 年の、Google や Ford などの企業内予測市場に関する研究では、公式の予測モデルと比べて予測誤差が最大 25% も減少したことが示されました。インサイダー知識とリスク資金が結びつくと、予測精度が向上することを意味します。
情報の非対称性はなおも制約です。2026 年 1 月のベネズエラの事例では、機密情報を使ったインサイダー取引が行われ、実際の弱点が露呈しました。しかし、その「価格を歪めようとする行為」は特定され、犯罪として起訴されたことからも、市場が透明性と説明責任のもとで運営されることを目指しているといえます。
情報が広く分散している領域では、予測市場は精密な分析ツールです。情報が少数の人の手に集中している領域では、それは集中を監視できるメカニズムを識別することができます。参加者の資金が本当にリスクに晒されるからこそ、これらの市場が生成する価格は、金融資産の価値を評価する客観的な情報になります。
アジアにおける政策議論での予測市場の不在
予測市場の性質と軌道は、各国の規制枠組みによって大きく異なります。米国では司法判断によって規制された金融システムに組み込まれていますが、アジアの主要な司法管轄区の多くでは依然として、それを伝統的なギャンブルのカテゴリとして見なしています。
米国では、訴訟によって規制上の不確実性の多くが解消されています。商品先物取引委員会は Kalshi の選挙予測の契約をギャンブルとして分類し、プラットフォームを制裁しようとしましたが、裁判所は選挙予測はチャンスゲームではないとして、規制当局に禁止する権限がないと判断しました。この判決は規制の姿勢を変え、ICE、Robinhood、CME などの伝統的な金融機関の参入を後押しする決定的な触媒となりました。
これに対して、アジアの主要な司法管轄区では、主流の見方は依然として、予測市場の二項決済構造を従来のギャンブルと同一視しています。支配的な規制視点は金融政策ではなく、ギャンブル規制と公共秩序です。各国で運用は異なるものの、この地域では予測市場は多くの場合、公式の政策議論の外に置かれており、例外はインドとインドネシアのみです。
こうした扱いの相違は、最終的には「規制者が市場を金融イノベーションとみなすのか、それとも社会統制の問題とみなすのか」という点に集約されます。
予測市場は規制のジレンマと制度化の十字路に立つ
予測市場は、世界の金融・情報インフラの中核になりました。グローバルなトレンドと、アジアの規制当局の硬直したスタンスとの間には、すでに大きなギャップが生じています。技術と金融の境界がほぼ消えた現在、新しい市場を旧来の規制枠組みに押し込めようとする試みには内在的な限界があります。アジアの主要な司法管轄区の現在の規制運用には、主に 3 つの問題があります。
1 つ目は、規制裁定（アービトラージ）の逆説です。
予測市場は国境のないデジタル・ネットワーク上で動きます。一国がプラットフォームを封鎖したり、ユーザーの利用を制限しても、根本的な需要は消せません。ユーザーは規制されていないオフショア・プラットフォームへ移動し、より大きなリスクを引き受けます。これにより、当該法域から資本が流出し、規制当局は市場監督権と関連する税収の双方を失い、長期的に地域の金融競争力が損なわれます。
2 つ目は、国家の情報インフラとしての主権が失われることです。
予測市場は、複雑な社会問題を精密な数値推計へと変換する高度な情報インフラであり、単なる賭け場ではありません。アジアで最近行われた選挙は、予測市場が従来の世論調査よりも速く、かつ正確に世論の感情を読み取れることを示しました。規制の名目で排除すると、最もその社会の感情を反映しているはずのデータが、最終的に国外のサーバーに蓄積されます。その結果、外国のメディアや機関のほうが、地域の社会を現地のアナリストよりも鮮明に理解できるようになります。
3 つ目は、ユーザープロテクションの放棄です。
ユーザーは死角に置かれ、機関による保障がありません。市場を単に否認するだけで、十分な事前の議論を行わない政策では、ユーザーはリスクにさらされ、制度の外へ追いやられるだけです。
議論の重心を徹底的に切り替える必要があります。
問題は、この市場をどうやって阻止するかではなく、正規の枠組みの中でどうやって健全にこれらのデータを活用するかです。この視点の転換には専門研究が必要ですが、現時点で関連する議論はまだ非常に限られています。
この分野で Limitless Research はその空白を埋めようとしており、韓国や日本などアジア市場からの予測データを情報資産として処理しています。今後は、健全なデータ・エコシステムを構築する役割を、より多くの参加者が担うことが求められます。
規制は、川の流れをせき止める堤防であるべきではなく、流れを正しく導くための水路であるべきです。
アジアに今必要なのは、より厳格な取り締まりではなく、この転換に応えるための先行的な議論を開始することです。すでに発生した取引を闇に押し込むことは、最悪の政策です。建設的な議論によってそれを正規の枠組みに組み込み、透明な監督メカニズムを構築し、さらにその過程で生まれたデータを国家と社会の資産として返していくためには、継続的な努力が必要です。