Polymarketの外で、DeAgent AIはどのように予測トラックの価値の中心となるのか？

執筆：ChandlerZ、Foresight News

もし人類社会が古くから未来に対する好奇心と賭けを持っていたとすれば、暗号原生の予測市場はこの古い需要を、計測可能で清算可能、再利用可能な公共財に変換しています。過去10年間、情報の民主化はインターネットによって達成されましたが、Web3と暗号の分野では、価値と信念もトークン化され、価格化され、より検証可能で、インセンティブの整合性がある価値の民主化が形成されています。AIの参加により、予測の境界は単純な価格提供からより複雑な判断と裁定へと進化し、予測はインフラストラクチャーの意味を持ち、投機的な理解を排除します。予測市場は、ガバナンス、ヘッジ、資源配分の基盤情報の礎となります。Googleは2025年11月からPolymarketとKalshiの市場確率をGoogle Financeシーンに接続し、予測データが億単位のユーザー入口の公共ネットワーク層に入ることを示しています。これは業界の背書であり、増加する需要のシグナルでもあります。

なぜ予測市場がWeb3の必争の地であると言えるのか

予測市場の本質は、個々の頭の中に散在する暗黙の知識を価格で集約し、公共の確率にすることです。この考え方は、Robin HansonのFutarchy（賭けによる政治）に遡ります。つまり、価値目標が投票で決定され、事実の判断が市場で価格付けされる体制において、予測市場は情報集約の主要なメカニズムとして設定されています。学術界でも、予測市場が多くのシナリオでイベント結果の描写において単純な世論調査よりも優れていることが示されています。特に、動的更新とインセンティブ制約において優位性を持っています。

理論的推論から実際の市場に視点を戻すと、価格で認識を集約するメカニズムが、2024年から2025年にかけて資金とユーザーによって投票されていることがわかります。PolymarketやKalshiを代表とする予測プラットフォームは、日々の取引量が1億ドルに迫るか、さらには突破することが何度もあり、累計取引額は数百億ドル規模に達し、予測市場がニッチな実験から全面的な爆発へと向かっていることを示しています。データによれば、Polymarketの10月の月間アクティブトレーダー数は477,850に達し、過去の462,600の記録を超えました。月間取引量も先月、記録的な30.2億ドルに反発し、2月から8月までの間は10億ドル前後またはそれ以下でした。このプラットフォームの10月の新規市場数は38,270に達し、8月の約3倍です。Polymarketの10月の取引量、アクティブトレーダー数、新規市場数はすべて歴史的な新高値を記録しました。Kalshiの10月の取引額はPolymarketを超え、44億ドルに達しました。

さらに、アメリカの規制が転換し、合併が規制された実体に戻る中で、その合規性がアメリカに戻る道筋も明確になってきました。この一連の出来事は、予測を中心とした情報派生商品市場が実際に強力で、主流の入口に認められた需要を持っていることを示しています。

応用の外部性から見ると、予測市場は一般的なリスクヘッジとガバナンスモジュールの一種と見なすことができます。企業は政策の実施確率をヘッジして経営リスクを軽減し、DAOは条件市場を用いて提案とKPIを結びつけ、メディアやプラットフォームは確率の物語を新しい情報表示層として利用できます。GoogleやPerplexityなどの情報入口と予測プラットフォームの連携は、この確率がインターフェースとなる時代を加速しています。

トラックの繁栄の中での投資家のジレンマ、利用可能だが投資できない

あるトラックが初期の爆発に入ると、一般の投資家は通常2つの質問をします。一つは需要が本物かどうか、もう一つは成長をどのように共有するかです。前者についてはすでに答えが見えていますが、後者は予測トラックにおいて長い間、頭を悩ませる現実に陥っています。つまり、トップ製品は利用可能だが投資できないのです。

Polymarketを例にとると、公式にはプロジェクトにトークンがないとされ、エアドロップやTGE計画は発表されていませんでした。しかし、最近PolymarketのCMOであるMatthew ModabberがPOLYトークンとエアドロップ計画を確認しました。10月初め、創業者のShayne CoplanもPOLYトークンを発表する予定であることを明らかにしました。しかし、これは依然として、Polymarketに初期から深く関与していない投資家にとって、最も豊かで非対称な原始的な利益期間が実際にはすでに消費されてしまったことを意味します。今や、各イベント市場に自ら参加しない限り、トラックレベルのベータエクスポージャーと長期的なリターンを得ることは難しいです。指数的にトラックの成長を持ちたい投資家にとって、対象は非常に希少です。

より広義に見ると、Kalshiなどの規制されたイベント契約プラットフォームも暗号原生トークンを持っていません。また、他のオンチェーンの予測アプリやツールは、規模やネットワーク効果が業界指数として機能するには不十分であるか、単一機能型ツールのようで、トラックレベルの価値帰属を担うことが難しいです。その結果、需要はアプリケーション層で激しく開花する一方で、投資層ではトークンがないという構造的なギャップが生じています。

Pump.funとVirtualsから見るPolymarketとDeAgent AI

2024年のミームトラックを振り返ると、最も代表的な現象の一つはPump.funの出現です。極めて低い参入障壁と標準化された曲線発行メカニズムが、チェーン上の創造をゼロから一へと点火しました。初期の急成長段階では、プラットフォーム自体には原生トークンがなく、ユーザーは各ミームの個別の博打を通じて繁栄を共有するしかありませんでした。その後、市場はこのエコシステムの熱度を指数化することができるトークンの担体Virtuals（VIRTUAL）を登場させました。VIRTUALは、エコシステム内の作成、取引、LPペアリングなどの重要な経路をプラットフォームトークンに結びつけることで、VIRTUALを保有することがAgent/Memeエコシステム全体の成長インデックスを保有することに近似させ、物語とファンダメンタルの両面でPump.funが放出したプレミアムを引き受けました。

Pump.funは2025年中頃にプラットフォームトークンPUMPを発表しましたが、そのタイミングは遅く、価値捕獲のロジックは初期のエコシステムの爆発とずれています。歴史的な経験は、アプリケーション層が最初に爆発し、指数資産が不足しているとき、既存の製品とトークンの両方を提供するインフラプロジェクトが、価値の再評価でトラックの平均を上回ることが多いことを示しています。

現在形成されつつある予測市場トラックに戻ると、DeAgent AIはまさにそのようなインフラストラクチャー型の役割を果たしています。DeAgent AIは、Sui、BSC、BTCエコシステムをカバーするAIエージェントのインフラストラクチャーであり、AIエージェントがチェーン上で信頼を必要としない自主的な意思決定能力を実現することを可能にします。これは、分散環境におけるAIが直面する3つの主要な課題、すなわちアイデンティティ認証、持続性の保証、合意メカニズムを解決し、信頼できるAIエージェントエコシステムを構築することを目指しています。

DeAgent AIは、予測市場とDeFiシーンに関連して、AIオラクルとマルチエージェント実行ネットワークを中心とした一連の基盤プロトコルを構築しました。一方では、現実世界とオンチェーンデータを接続し、複雑な判断、裁定、信号生成を標準化して検証可能なオラクル出力に変換し、もう一方では、エージェントネットワークを通じてこれらの出力を取引、ガバナンス、派生商品設計に接続し、全体のトラックの情報と価値の中心となります。

このように、このミラーは現在予測市場トラックで再演されています。Polymarketは当時のPump.fun（製品リーダーだが長期的に投資可能なトークンが不足）に対応し、DeAgent AI（AIA）はVirtualsのような価値容器の役割を果たしています。これは、予測市場に欠けている重要なインフラモジュール（AIオラクルとエージェント実行ネットワーク）を提供し、公開市場で取引可能なトークンAIAをトラックの指数化のアンカーとして提供することで、投資家がAIAを保有することで予測トラック全体の中長期的な成長を間接的に共有できるようにします。

DeAgent AIが予測トラックの価値容器となる方法

DeAgent AIの技術フレームワークの核心は、分散型AIエージェントがチェーン上で運用される際に直面する連続性、一貫性、合意性という3つの根本的な課題を解決することにあります。熱記憶と長期記憶を組み合わせた状態システム、そしてオンチェーン状態スナップショットを通じて、エージェントはマルチチェーン・マルチタスクの中でリセットされず、行動と意思決定には完全で追跡可能なライフサイクルがあります。オンチェーンの唯一のアイデンティティ + DIDと階層的な権限付与メカニズムを用いて、各エージェントのアイデンティティが偽造されないことを保証します。さらに、最小エントロピー決定（Minimum Entropy Decision）と検証者の合意を用いて、多モデルの雑多な出力を決済可能な確定的な結果に収束させます。この基盤の上に、A2Aプロトコルがエージェント間の標準化された協力を担当し、MPC実行層が敏感な操作のプライバシーとセキュリティを保証し、最終的にアイデンティティ、セキュリティ、意思決定、協力を統合した検証可能で拡張可能な分散型AIエージェントインフラストラクチャーを構築します。

AlphaXとCorrAIの二輪落地

アプリケーション層において、AlphaXとCorrAIはこのインフラストラクチャーの最も直感的な実現です。AlphaXは、DeAgent AIのフィードバックトレーニングメカニズムに基づいてコミュニティが孵化した最初のAIモデルで、Transformerアーキテクチャ、Mixture-of-Experts（MoE）技術、そして人間のフィードバック強化学習（RHF）メカニズムを採用し、暗号通貨の価格予測の正確性を向上させることに特化しています。AlphaXは2～72時間の暗号価格トレンドを予測し、正確率は72.3%を記録し、2024年12月と2025年1月の実際のシミュレーションで+18.21%と+16.00%のROIを達成し、勝率は約90%で、AI予測が実際の取引環境でかなりの実用性を持つことを証明しました。

CorrAIは、DeFi/量的ユーザー向けのノーコードCopilotのようなもので、ユーザーが戦略テンプレートを選択し、パラメータを調整し、バックテストを行い、オンチェーン指示を出すのを助け、信号を見て戦略を実行することを閉じたループにします。また、より多くの実際の資金と行動をDeAgent AIのエージェントネットワークに引き込むことにもつながります。

エコシステム側では、AlphaXはすでにSui、BNBなどのパブリックチェーン上で活動や統合を通じてかなりのユーザーとインタラクションを蓄積しており、複数のチェーンと多様なアプリケーションシーンと組み合わせて、DeAgent AI全体のネットワークは数億のオンチェーンインタラクションと数千万のユーザーの生産関係を形成しています。もはやホワイトペーパーに留まる実験プロジェクトではなく、実際に稼働し、継続的に呼び出されるインフラストラクチャーです。

価格提供から主観的判断のAIオラクルへ

従来のオラクルは主にBTC/USDのような客観的な数値を処理し、多ノードの冗長性とデータソースの集約によって合意を達成します。しかし、問題が主観的/不確定な判断（例えば「今週末ETHは上昇する可能性が高いか、それとも下落するか？」）に変わると、各ノードは大規模モデルを呼び出し、出される答えはしばしば一致せず、実際に合意されたモデルを呼び出してこの結果を得たことを証明することも難しく、安全性と信頼性が失われ始めます。

DeAgent AIは、最初からこのような主観的な問題に対処するためにDeAgent AIオラクルを設計しました。ユーザーは選択肢形式で問題を提出し、サービス料を支払います。ネットワーク内の複数のAIエージェントが検索と推論に基づいて独立して判断し、投票を行い、オンチェーン契約によって票数を集計し、最終結果を選出して記録します。これにより、元々分散していたAI出力が決済可能な確定的な結果に圧縮され、特定のノードが置き換えられることを信じるかどうかは、公開された投票と記録プロセスを検証することで、AIが判断を下すことが初めてチェーン上で繰り返し呼び出される公共サービスに変わります。これは、予測市場、ガバナンス裁定、InfoFiなどのシーンに非常に適しています。現在、このコンポーネントは内部テスト中です。

具体的なケースとして、DeAgent AIのエージェントは実際の世界のイベントに基づいて判断を下すために使用されています。最近のアメリカ連邦政府の停滞期間中、チームは10月末にKalshi、Polymarketなどのプラットフォームの市場価格を基に、歴史的な停滞期間、二党間の駆け引き構造、重要な時間の節目を組み合わせて、決定木モデルを構築しました。最終的に出された結論は、今回の停滞が11月12日から15日の間（またはそれに近い11月13日から20日の範囲）で強制的に終了する可能性が最も高いというものでした。これは市場の感情に見られる無限の引き延ばしの物語とは異なります。

同時期に「ビットコインはすでに熊市に入ったのか」という議論のあるトピックに関して、DeAgent AIはオンチェーンデータ、ETF資金の流れ、マクロ政策の転換、技術指標の乖離などの信号を統合し、現在の段階は「熊市初期の深い調整」に近いと判断しました。これはまだ終わっていない加速的な牛市ではなく、これに基づいて重要な価格帯とリスク監視フレームワークを提供しました。

このような具体的なテーマに基づく予測と判断は、一方でDeAgent AIオラクルの主観的で複雑な問題に対する解体と統合能力を示し、他方でその出力が予測市場と取引決定に直接利用可能な信号に変換できることを示しています。

AIAがトラックの成長を指数化する方法

投資家の視点に戻ると、AIAの価値捕獲ロジックは、DeAgent AIオラクルとエージェントネットワークの支払いと清算の媒介であると同時に、ノードと検証者のステーキング資産とガバナンス証明書でもあります。より多くの予測アプリケーション、ガバナンスモジュール、DeFi戦略がこのネットワークに接続されるにつれて、リクエスト数、呼び出し頻度、安全性の要求はAIAに対する実際の需要に変わり、その価値はトラック全体の使用量に自然に結びつきます。これは一時的な物語の熱度に依存するものではありません。

さらに重要なのは、この価値チェーン自体が閉じたループであり、推論可能であることです。Polymarketなどの予測アプリケーションが市場カテゴリを拡大し、より複雑な主観的問題を導入する際には、AIオラクルに依存して複雑な判断を行う必要があります。これらの呼び出しは、DeAgent AIのようなAIオラクルインフラストラクチャーへの需要の増加に直接反映されます。そして、オラクル/エージェントネットワークの使用量が増加するにつれて、それに結びつく機能トークンAIAは、支払い、清算、ステーキング資産としての需要と価値も同様に高まります。言い換えれば、予測市場が引き続き拡大すると信じるなら、AIオラクルへの需要も拡大すると信じることは難しくなく、これは最終的にAIAの長期的な価格設定に反映されることになります。

資産属性の観点から見ると、AIAは「機能」と「投資可能」の2つの条件を同時に満たしています。一方では、それは主観的問題に向けたAIオラクルとエージェントインフラストラクチャーに対応し、予測市場の核心的な痛点に直接接続しています。もう一方では、それ自体が公開市場で配置可能なトークン資産です。比較すると、Kalshi、Polymarketなどの予測プラットフォームは現在も原生トークンを持っておらず、従来の価格オラクルにはトークンがありますが、これは客観的な価格提供トラックにサービスを提供しており、AI主導の主観的オラクルとは異なる価値チェーンです。AIオラクル + 取引可能トークンというこの細分化において、AIAは現在のところ、利用可能かつ投資可能な対象としては稀有であり、したがって予測トラックの成長を最も直接的に指数化する媒体となる機会があります。

予測トラックにはどのように参加すべきか？

現在の予測トラックは、アプリケーションの物語が前面に出て、価値が徐々に背後に沈んでいる段階に明らかに入っています。Polymarket、Kalshiは実際の取引量でトラックの存在を証明しましたが、実際に長期的に価格付けされるのは、これらのアプリケーションを支える層、すなわち判断と清算を担当するAIオラクル、エージェントネットワーク、そしてそれに結びつく機能トークンである可能性が高いです。

予測関連のアプリケーションがより複雑で主観的な判断を担うことを試みるにつれて、AIオラクルに対するより高く、より頻繁な呼び出し需要が必然的に生じます。このような需要は最終的にDeAgent AIのようなインフラストラクチャーの持続的な使用に沈殿し、このインフラストラクチャーに対する支払い、清算、ステーキングに密接に結びついた機能トークンもこのプロセスで相応の価値を引き受けることになります。したがって、次に本当に考えるべきことは、このトラックに参加するかどうかではなく、どのような方法で、どのレベルでこのトラックに参加するかです。

比較的明確なアプローチは、アプリケーション層では参加度を、インフラストラクチャー層ではポジションを使用することです。アプリケーション層では、ユーザーは引き続きPolymarketなどのプラットフォームをAlphaを得るためのツールとして利用し、ポジションを使って具体的なイベントに賭けることができます。インフラストラクチャー層では、適度にAIAを配置することで、AIオラクルが予測市場の標準装備となるというより長期的な命題に整合させます。前者はこの局面でお金を稼げるかどうかを回答し、後者はこのトラックが大きくなったときに、底層とともに持ち上げられるかどうかを回答します。

もちろん、AIAも組み合わせの一要素に過ぎず、リスク管理の答えそのものを置き換えるものではありません。より安全なアプローチは、これを予測トラックのインフラストラクチャー指数の一部として捉え、自分のリスク予算内でこの長期的な論理に位置と時間を与え、市場にこの物語の判断を検証させることです。