AI判事が予測市場の規模拡大に貢献する方法：最難関の契約を解決するためにLLMをブロックチェーン上でロックする意義

昨年、ベネズエラ大統領選の結果を巡る予測市場契約で、600万ドル超が取引されました。しかし、投票集計後、市場は難題に直面します。政府はニコラス・マドゥロ氏の勝利を公式に宣言し、野党と国際監視団は不正を主張しました。予測市場の契約決済は「公式情報」（マドゥロ氏勝利）に従うべきか、「信頼できる報道の合意」（野党勝利）に従うべきだったのでしょうか。

ベネズエラ選挙では、監視団がルール無視や参加者の「資金の盗難」を指摘し、紛争契約の決済プロトコルを「裁判官・陪審・執行者」と揶揄したり、「著しく不正操作された」と評する声もありました。

これは一過性のトラブルではなく、予測市場の拡大に伴い直面する最大級の課題——契約決済——の典型的な症状です。

ここでのリスクは非常に高いです。決済が適切なら市場への信頼が高まり、取引が活発になり、価格が社会にとって有意義なシグナルとなります。決済が不適切だと取引は不満と予測不可能性を生み、参加者離れや流動性の枯渇を招き、価格は安定的な予測を反映しなくなります。結果として、価格は実際の確率と、歪んだ決済メカニズムがどう裁定するかというトレーダーの思惑が混ざった不明瞭なものとなります。

ベネズエラの紛争は注目度が高かったものの、より微細な失敗は各プラットフォームで常態的に発生しています：

• ウクライナ地図操作では、敵対者が決済メカニズムそのものを操作できることが示されました。領土支配に関する契約は特定のオンライン地図に基づいて決済されると規定されていましたが、誰かが地図を編集し、契約結果に影響を与えたとされています。情報源が操作可能であれば、市場も操作可能です。
• 政府閉鎖契約では、決済情報源が不正確または予測困難な結果につながることが示されました。決済ルールでは米国人事管理局（OPM）のウェブサイトが閉鎖終了を表示した時点で支払いとされていましたが、トランプ大統領が11月12日に予算案に署名したにもかかわらず、OPMのサイト更新は13日まで遅れました。12日終了を正しく予測したトレーダーは、ウェブ管理者の遅延で賭けに敗れました。
• ゼレンスキー大統領のスーツ着用市場では利益相反が懸念されました。契約はウクライナ大統領ゼレンスキーが特定イベントでスーツを着るかを問うもので、2億ドル超の賭けが集まりました。BBCやNew York Postなどがスーツ着用と報道したため、市場は当初「Yes」で決済されましたが、UMAトークン保有者が異議を唱え、決済は「No」に覆りました。

本稿では、LLMと暗号技術を組み合わせることで、操作が極めて困難で、正確かつ完全に透明、かつ信頼性の高い予測市場決済方法を大規模に構築できる可能性を探ります。

これは予測市場だけの課題ではありません

同様の問題は金融市場にも存在します。国際スワップ・デリバティブ協会（ISDA）は、クレジット・デフォルト・スワップ市場での決済課題に長年取り組んできました。これらは企業や国家が債務不履行となった際に支払いが行われる契約であり、2024年のレビューではその困難さが率直に語られています。主要参加者で構成される決定委員会がクレジットイベントの有無を投票で判断しますが、プロセスの不透明性や利益相反、一貫性の欠如など、UMAのプロセスと同様の批判が寄せられています。

根本の課題は同じです。多額の資金が曖昧な状況で何が起きたかの判定に依存する場合、すべての決済メカニズムが操作の標的となり、曖昧さが火種となります。

では、優れた決済メカニズムとはどのようなものでしょうか？

優れたソリューションの特性

実現可能なソリューションは、同時に複数の重要な特性を備える必要があります。

操作耐性。敵対者がWikipediaを編集したり、偽ニュースを流したり、オラクルを買収したり、手続きの抜け穴を利用したりして決済に影響を与えられる場合、市場は最良の予測者ではなく、最良の操作者が勝つゲームになります。

合理的な正確性。メカニズムは大半の決済を正しく行う必要があります。完全な正確性は現実の曖昧さの中で不可能ですが、体系的な誤りや明らかなミスは信頼を損ないます。

事前の透明性。トレーダーは賭ける前に決済方法を正確に理解できなければなりません。途中でルールを変更することは、プラットフォームと参加者の基本的な契約を破ることになります。

信頼できる中立性。参加者は、メカニズムが特定のトレーダーや結果を優遇しないと信じる必要があります。これが、UMAトークン大量保有者が自分の賭けた契約を決済することが問題視される理由です。公平に行動しても、利益相反の印象が信頼を損ないます。

人間の委員会はこれらの特性の一部は満たせますが、特に操作耐性や中立性の確保には苦戦します。UMAのようなトークンベース投票システムも、大口保有者による支配や利益相反の問題が指摘されています。

ここでAIが登場します。

LLM判定者の活用可能性

予測市場コミュニティで注目されている提案があります。契約作成時に特定の大規模言語モデル（LLM）とプロンプトをブロックチェーンに記録し、決済判定者として活用するというものです。

基本的な仕組みはこうです。契約作成時、市場運営者は自然言語による決済基準だけでなく、使用する正確なLLM（タイムスタンプ付きモデルバージョン）と判定に使うプロンプトを指定します。

この仕様が暗号的にブロックチェーンに記録されます。取引開始時、参加者は決済メカニズム全体を確認でき、どのAIモデルが結果を判定し、どのプロンプトが与えられ、どの情報源を参照するかを正確に把握できます。

納得できなければ、取引しません。

決済時には、記録されたLLMが記録されたプロンプトで、指定された情報源にアクセスし、判定を下します。その結果に応じて支払いが行われます。

このアプローチは複数の重要な制約を同時に解決します：

強い操作耐性（絶対ではありません）。Wikipediaや小規模ニュースサイトとは異なり、主要なLLMの出力は容易に編集できません。モデルの重みは記録時点で固定されています。決済を操作するには、モデルが参照する情報源を改ざんするか、モデルの学習データを事前に毒する必要がありますが、どちらもオラクル買収や地図編集に比べてコストと不確実性が高い攻撃です。

高い正確性。推論モデルは急速に進化しており、Webをナビゲートして新情報を取得できる場合、LLM判定者は多くの市場を正確に決済できるはずです。精度検証の実験も進行中です。

透明性の確保。決済メカニズム全体が事前に公開・監査可能です。途中でルール変更や裁量判断、密室交渉はありません。参加者は何に同意するかを明確に理解できます。

中立性の大幅向上。LLMは結果に金銭的利害を持ちません。買収もできません。UMAトークンも保有しません。バイアスがあるとしても、それはモデル自体の性質であり、利害関係者の場当たり的な判断ではありません。

もちろん、LLM判定者にも限界があり、以下で整理します。

モデルの誤判定。LLMがニュース記事を誤読したり、事実を誤認したり、決済基準の適用が一貫しない場合があります。しかし、トレーダーはどのモデルで賭けるかを把握できるため、その癖を織り込んで価格を形成します。特定モデルが曖昧なケースを特定の方向に決済しやすい場合、熟練トレーダーはそれを考慮します。モデルは完璧でなくても、予測可能であれば十分です。

操作は不可能ではなく、困難になるだけです。プロンプトが特定のニュースソースを指定していれば、敵対者はそのソースに記事を投稿しようとする可能性があります。大手メディアへの攻撃はコストが高いですが、小規模メディアでは現実的です。地図編集問題の別バージョンです。プロンプト設計が極めて重要で、複数の冗長な情報源に依存する決済メカニズムの方が、一点突破型より堅牢です。

毒入り攻撃も理論上可能です。十分な資源を持つ敵対者がLLMの学習データに影響を与え、将来の判定を偏らせようとすることも考えられます。しかし、これは契約の遥か前から行動しなければならず、不確実性とコストが高く、委員会メンバーを買収するより遥かにハードルが高いです。

LLM判定者の乱立は調整問題を生みます。異なる市場運営者が異なるLLMやプロンプトを採用すると、流動性が分散し、トレーダーが契約を比較したり市場間で情報を集約しにくくなります。標準化には価値がありますが、市場が最適なLLM・プロンプト組み合わせを発見する余地も重要です。最適解は両者の組み合わせで、実験を許容しつつ、コミュニティが実績あるデフォルトに収束できる仕組みが必要です。

開発者はこれらの戦略をどう採用できるか

要約すると、AIベースの決済は（人間のバイアス、利益相反、不透明性）という課題を、（モデルの限界、プロンプト設計の難しさ、情報源の脆弱性）というより対処しやすい課題に置き換えます。今後どう進めるべきでしょうか。プラットフォームは以下を実施すべきです：

低リスク契約でLLM決済をテストし、実績を積む。どのモデルが最適か、どのプロンプト構造が堅牢か、実際にどんな失敗が起きるかを検証する。

標準化。ベストプラクティスが確立されたら、コミュニティは標準的なLLM・プロンプト組み合わせのデフォルト化を目指すべきです。イノベーションの余地は残しつつ、流動性を理解度の高い市場に集中させます。

透明性ツールの構築。トレーダーが取引前に決済メカニズム（モデル、プロンプト、情報源）を容易に確認できるインターフェースを用意するべきです。決済方法を細則に隠してはなりません。

継続的なガバナンス。AI判定者を用いても、人間がメタレベルの意思決定（どのモデルを信頼するか、明らかな誤判定時の対応、デフォルト更新のタイミングなど）を担う必要があります。目指すのは人間を完全に排除することではなく、場当たり的な個別判断から体系的なルール設定への移行です。

予測市場は、複雑な世界を理解するための大きな可能性を持っています。その可能性は信頼に依存し、公正な契約決済が信頼の基盤です。決済メカニズムが失敗すれば、混乱と怒りが生じ、トレーダーは市場から離れます。私は、賭けの精神に反する結果に失望して予測市場を完全に離れる人々を何度も見てきました。これは、予測市場の利点と応用拡大の機会損失です。

LLM判定者は万能ではありませんが、暗号技術と組み合わせることで、透明性・中立性・操作耐性を実現できます。予測市場がガバナンスより速く拡大する現状では、まさに求められる解決策かもしれません。

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