人工知能（AI）は予測市場の風景を静かに再編しており、現在では自律的なエージェントが現実の出来事に関連する結果の取引において重要な役割を果たしている。Valory AGのCEO兼共同創設者であるデイビッド・ミナシュ氏によると、この企業が開発した暗号通貨AIプロトコル「Olas」のチームは、AIエージェントがますます強力なツールとして、小口投資家や機関投資家にとっての競争優位性を提供していると述べている。

エージェント経済とPolystratの台頭

Valory AGが運用するOlasプロトコルは、いわゆる「エージェント経済」を構築しようとしており、これはユーザーに価値を生み出す自律的なAIエージェントがタスクを実行する分散型エコシステムである。このビジョンの最も顕著な例は、2026年2月に予測市場プラットフォーム「ポリマーケット」にローンチされたAIエージェント「Polystrat」である。このエージェントは、ユーザー自身が所有し、管理するもので、24時間体制で戦略を実行し続ける。

ミナシュ氏は「Polystratは、単純に言って、ユーザーの代わりにポリマーケットで24時間体制で取引を行う自律的なAIエージェントです」と語った。このアイデアは簡単で、人間が寝ている、働いている、または集中が切れている間にも、エージェントが取引を続けるということだ。この変化は、従来の取引モデルから大きな転換を示しており、人間の関与が一般的だった。

Polystratの初期の成績は驚異的である。ローンチから1か月で、このエージェントはポリマーケットで4200以上の取引を実行し、単一取引での収益率は最大で376％に達した。この成績は、AI駆動型取引戦略が予測市場においてますます可能性を秘めていることを示している。

予測市場におけるAIの成長

予測市場は、現実の結果に関連する契約を取引するプラットフォームとして、かつてはニッチな予測ツールであったが、今や急速に成長するフィンテック分野の一角として台頭している。この業界のブレイクアウトは2024年の米国大統領選で起きた。当時、取引量が急増し、市場は一般の人々にも注目を集めた。2025年には、主要なプラットフォーム全体の想定取引量は440億ドルを超えており、ピーク時には月間取引量が130億ドルに達した。

現在、この市場を主導する企業は2社である。米国で商品先物取引委員会（CFTC）の監督下にあるイベント契約取引所「カルシ」と、暗号通貨ネイティブのグローバルプラットフォーム「ポリマーケット」である。この2社は、業界全体の取引量の85〜97％を占めており、年間数十兆ドル規模の賭けが、選挙や中央銀行の政策、スポーツや文化イベントなど、あらゆる分野で処理されている。

AI駆動型取引への推進は、単純な観察から生まれている。現代のAIモデルに組み込まれている多くの知性は、まだ金融市場に翻訳されていない。この認識から、Valoryのチームは2023年にOlas上での「予測市場経済」の構築を開始した。このエコシステムでは、AIエージェントが予測ツールやデータパイプラインを使用して、結果を予測し、それに対して取引を行う。

ミナシュ氏によると、これまでの結果は機械が優位であることを示唆している。第三者のデータによると、予測市場で正のパフォーマンスを達成できる人間のトレーダーは、7％〜13％に過ぎず、大多数は損失を被っている。一方で、機械の参加は急速に増加しており、ポリマーケットのウォレットの30％以上がすでにAIエージェントを使用している。これは、アナリティクスプラットフォームLayerHubのデータによるとである。

予測市場における人間と機械の競争

ミナシュ氏は、このトレンドはより広範なシフトを反映していると語っている。人間はすでに自覚していなくても、機械と競争している。彼は「予測市場には人間の参加者と多くの機械が共存しています。したがって、人間はすでに機械と戦っています」と述べた。重要な違いは、機械が感情が少なく、一貫した戦略を維持するのが得意な点にある。

Olasは、日常のユーザーにもAIエージェントを提供することにより、この競争の場を均等にする狙いがある。Polystratの初期の成績は前向きである。チームが共有したデータによると、ポリマーケットにおいてPolystratのAIエージェントはすでに人間の参加者を上回っており、37％以上のエージェントが正の損益（P&L）を示している。一方、人間の参加者のうち正のP&Lを示すのはその半分にも満たない。

ユーザーは、戦略の好み、データソース、リスク許容度に応じて、自分のエージェントを構成できる。このカスタマイズは、Olasプラットフォームの重要な特徴であり、ユーザーが特定のニーズや目標に合わせてAIエージェントを調整できる。

性能に加えて、ミナシュ氏は、AIエージェントが予測市場において見過ごされてきた機会を解き放す可能性があると考えている。多くの予測市場は、主要なグローバルイベント、選挙、マクロ経済データ、または高プロファイルなスポーツ競技に焦点を当てている。しかし、無数の小さな質問はほとんど未探索のままである。

ミナシュ氏は「人間はしばしば情報を掘り起こすことをしないため、労力を払う気にならない」と語った。一方、AIエージェントは、多数の小さな市場を同時に分析できる。彼は「予測市場のロングテールはAIエージェントにとって非常に興味深いです。エージェントに問題を指し示すだけで、作業は行われます」と述べた。

これは、企業や政策立案者、意思決定者にとってのデータ収集ツールとして予測市場を拡張する可能性がある。予測市場は、従来の調査やモデルが見逃す可能性のある分散された知識を集約し、洞察を抽出する方法として長年研究されてきた。その意味では、予測市場は、業界全体にわたる意思決定のための上流技術になる可能性がある。

自動化の台頭にもかかわらず、ミナシュ氏はAIエージェントが人間を完全に置き換えるとは考えていない。むしろ、彼はそれらを補完するものとして位置づけている。「人間はより急いで意思決定を行うため、それが有害になることもある。AIエージェントは、人間が依存するものとなる」と語った。

今後の方向性として、ユーザーが自らのエージェントに専有知識や専門的なデータを追加できるようにすることなどが検討されている。