I. 予測市場において「テクニカルレイヤー」がトレーディングレイヤーより重要な理由

多くのユーザーにとって、予測市場は「イベントベット」や「確率取引」といった商品に映ります。特定の結果を購入し、予測が的中すれば利益を得るという仕組みです。しかし、ブロックチェーン領域における予測市場の本質は、取引自体ではなく、結果がいかに信頼性を持って決定・精算されるかという点にあります。

現物取引や永久契約と異なり、予測市場はオンチェーン資産ではなく実世界のイベントを基盤としています。これらのイベントは通常オフチェーンで発生し、時間的な遅延や情報の非対称性、主観的な解釈も伴います。結果の決定が対立すれば、市場全体の信頼性が損なわれます。

したがって、オンチェーン予測市場の技術的な本質的課題は「取引のマッチング方法」ではなく、以下の三つの根本的な問いに集約されます。

• イベントをどのように正確に定義するか
• 実世界の情報をどのように安全にオンチェーンへ取り込むか
• 紛争発生時、中央集権的な仲裁に頼らずにシステムが自己修正できるか

このため、予測市場は単なる金融アプリケーションではなく、「実世界のプライスオラクル」と呼ばれることが多いのです。

II. イベントの定義方法：予測市場における最小技術単位

オンチェーン予測市場では、イベントは構造化されたデータオブジェクトとして扱われます。優れた設計のイベントは、技術的にも経済的にも曖昧さがなく、確実に精算可能である必要があります。

1. イベント定義の三つのコア要素

有効な予測イベントには、通常以下の三点が明確化されている必要があります。

• What（何が起こるか）：イベントの詳細（例：「特定資産が指定日までに特定価格に到達するか」など）を明示
• When（いつ終了するか）：明確な期限や観測期間を設定し、「遅延精算」や情報の再修正を防止
• Outcome（結果の種類）：結果の集合を定義（例：二択イベント［はい／いいえ］、複数選択イベント［A／B／C］、数値レンジイベント［どの範囲に収まるか］など）

イベントが曖昧であればあるほど、システミックリスクが高まります。これは初期の予測市場が失敗した主因の一つです。

2. 曖昧なイベントが予測市場最大の敵である理由

例えば、「特定政策は成功したか」「あるプロジェクトは市場に受け入れられたか」といった表現は、実世界では意味がありますが、オンチェーンで精算するのはほぼ不可能です。オンチェーン予測市場は、第三者による検証・定量化・確認が可能なイベントを重視します。

成熟した予測市場プラットフォームは、「物語性」よりも精算の確実性を優先します。このトレードオフは保守的なのではなく、技術的合理性に基づくものです。

III. オラクルシステム：実世界をオンチェーンへ

イベントが明確に定義された後、次に重要なのは「実際に何が起こったかをブロックチェーンへ伝える存在は誰か」という問いです。これがオラクルの役割です。

1. 予測市場におけるオラクルの役割

予測市場でオラクルは「予測」するのではなく、最終的な事実を入力します。つまり、以下を決定します。

• どの結果が真実として認定されるか
• 精算が開始されるかどうか
• チャレンジや紛争が許可されるかどうか

オラクルは予測市場において最も重要であり、同時に最も脆弱な単一ポイントです。

2. 主流オラクルタイプの比較

中央集権型オラクル

結果はプラットフォームやチーム、指定されたデータソースから直接提供されます。

メリット：

• 高速・低コスト
• 優れたユーザー体験

デメリット：

• 強い信頼前提が必要
• 規制当局や利害関係者の影響を受けやすい

このモデルは初期段階やセミ中央集権型の予測市場で一般的です。

分散型オラクル

複数ノードやデータソース、経済的インセンティブによってコンセンサスを形成します。

メリット：

• 強力な検閲耐性
• Web3の理念に合致

デメリット：

• 高コスト
• 応答速度が遅い
• 仕組みが複雑

この方式は、紛争リスクの高い高価値イベントに適しています。

ソーシャルコンセンサス型オラクル

ユーザーが結果を提出し、ステーキングやチャレンジ、投票によって最終決定が行われます。

特徴：

• 「真実の決定」をゲーム理論的課題に変換
• 権威ではなく経済的インセンティブに依存

このモデルは、様々なオンチェーン予測市場で広く利用されており、特に自動検証が困難な実世界イベントに適しています。

仲裁と紛争解決：予測市場の安全弁

明確なイベント定義と堅牢なオラクル設計があっても、紛争は避けられません。そのため、成熟した予測市場には組み込みの紛争解決メカニズムが不可欠です。

なぜ紛争ウィンドウが必要なのか

ほとんどの予測市場では、結果が提出された後に紛争ウィンドウが設けられています。

• この期間中、誰でも報告された結果に異議申立が可能
• 異議申立には通常トークンのステーキングが必要
• 異議が認められれば申立者に報酬、失敗すればステークは没収

この設計は、経済的コストで根拠のない紛争を排除し、経済的インセンティブによって真のエラー修正を促進します。

仲裁の経済ロジック

予測市場は「絶対的真実」を目指すのではなく、「エラー修正コストが悪意ある利益を上回る」ことを目指します。結果の操作コストが得られる利益を上回る限り、システムは経済的に安全です。

このため、予測市場はガバナンスメカニズムと非常に似ており、どちらもゲーム理論によるコンセンサスシステムです。

精算メカニズムとイレギュラーケースへの対応

イベント結果が確定すると、システムは精算フェーズに移行します。一見単純ですが、実際には多くのイレギュラーケースへの対応が必要です。

自動精算と手動確認

• 自動精算：価格ベースやオンチェーンデータイベントに適用され、決定論的データソースに依存
• 手動確認：実世界イベントに必要であり、仲裁やコミュニティ合意が必要

イベントの種類によって、精算方法は異なります。

無効および失敗イベントへの対応

成熟した予測市場は、以下のような特殊な状態も考慮します。

• イベントのキャンセル
• データソース障害
• 結果が不確定

これらの場合、最も一般的な解決策は資金の比例返還や元の出資者への返金であり、システミックな信頼危機を防ぎます。

オンチェーン予測市場の技術的トレードオフと今後の進化

予測市場に「完璧なアーキテクチャ」は存在せず、常にエンジニアリング上のトレードオフが伴います。

分散化とユーザー体験のトレードオフ

• 高度な分散化：安全性は高いが複雑
• 適度な中央集権化：効率的だが信頼コストが増加

各プラットフォームはターゲットユーザーに応じて異なる選択をします。

Layer 2およびモジュラーアーキテクチャの影響

Layer 2のコスト低減により、予測市場では以下が可能となります。

• 低コスト・ロングテールイベントの創出
• 精算および紛争サイクルの短縮
• 全体的な取引頻度の向上

ZKおよびAIの潜在的影響

今後、予測市場は以下の技術を統合する可能性があります。

• ZK技術：プライバシー重視の予測や機関投資家の参入を実現
• AIモデル：イベント定義、異常検知、市場監視を支援

予測市場は、AI・金融・ソーシャルシグナルの重要な交点となる可能性があります。