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原文作者：Matt Liston
原文編訳：AididiaoJP，Foresight News
2024年11月、予測市場はすべての人よりも早く選挙結果を予測した。世論調査が勝敗の見通しがつかないと示し、専門家たちが言葉を濁す中、市場はトランプの勝率を60％と予測した。結果が判明したとき、予測市場は世論調査、モデル、専門家の判断、すべてを打ち負かした。
これは、市場が分散した情報を正確な信念に集約できること、リスク共有の仕組みが機能していることを証明している。20世紀40年代以降、経済学者たちは投機市場が専門家の予測を超えることを夢見てきたが、今やこの夢は最も壮大な舞台で実証された。
しかし、そこに潜む経済学の原理を深く見てみよう。
PolymarketやKalshiのベッターたちは数十億ドルの流動性を提供している。彼らのリターンは何だろうか？彼らは一つの信号を生み出し、それを世界中の誰もが瞬時に無料で見ることができる。ヘッジファンドはそれを観察し、選挙チームはそれを取り込み、記者たちはそれを基にデータダッシュボードを構築する。誰もこの情報に対して料金を支払う必要はなく、ベッターたちは実質的にグローバルな公共財を補助している。
これが予測市場の深刻なジレンマだ：彼らが生み出す情報こそが最も価値のある部分であり、その瞬間に漏洩してしまう。そして、賢い買い手は公開情報に対して料金を払わない。プライベートデータの提供者がヘッジファンドに高額を請求できるのは、彼らのデータが競合他社には見えないからだ。逆に、公開された予測市場の価格は、どれだけ正確であっても、これらの買い手にとっては全く価値がない。
したがって、予測市場は十分な人数が「ギャンブル」をしたい領域にしか存在できない：選挙、スポーツ、ネットミームのイベントなどだ。結果として、私たちは情報インフラに偽装した娯楽を得ているに過ぎない。本当に意思決定にとって重要な地政学リスク、サプライチェーンの中断、規制の結果、技術の進展タイムラインなどには未解答のままだ。なぜなら、誰もそれらに賭けて遊ぶためにお金を払おうとは思わないからだ。
予測市場の経済学的ロジックは逆さまになっている。そして、それを修正することは、より大きな変革の一部だ。情報そのものが商品であり、賭けは情報を生成する仕組みの一つに過ぎず、それも限定的な仕組みだ。私たちは異なるパラダイムを必要としている。以下は「認知金融」の初期的な概略だ：情報そのものを中心に、第一原理から再設計されたインフラの構想だ。
集団知能
金融市場そのものが一種の集団知能だ。分散した知識、信念、意図を価格に集約し、何百万もの参加者が直接コミュニケーションを取らずとも行動を調整している。これは非常に素晴らしいが、同時に非常に非効率でもある。
従来の市場は遅い。取引時間、決済サイクル、制度的摩擦に制約されているからだ。彼らは価格という粗いツールを使って信念を大まかに表現するしかない。その表現できる範囲も非常に限定的であり、取引可能な主張の空間は、人間が本当に関心を持つ問題の空間に比べてごくわずかだ。さらに、参加者は厳しい制約を受けている。規制の壁、資本要件、地理的制約により、大多数の人やすべての機械は排除されている。
暗号の世界の登場はこれを変え始めている。絶え間ない市場、許可不要の参加、プログラム可能な資産だ。中央の調整なしに組み合わせ可能なモジュール式プロトコル。DeFi（分散型金融）は、金融インフラをオープンで相互運用可能な基本コンポーネントに再構築できることを証明した。これらのコンポーネントは、自己主導のモジュール間の相互作用から生まれ、ゲートキーパーの命令ではなく。
しかし、DeFiは大部分、従来の金融をより良い「パイプライン」でコピーしたに過ぎない。その集団知能は依然として価格に基づき、資産に焦点を当てており、新情報の吸収速度も遅い。
認知金融は次のステップだ。AIと暗号時代に向けて、第一原理から知能システムそのものを再構築することだ。我々は「考える」市場を必要としている。世界の確率モデルを維持し、任意の細かさで情報を吸収し、AIシステムが問い合わせ・更新できるようにし、人間はその基盤構造を理解せずとも知識を貢献できる。
それを実現するコンポーネントは神秘的ではない。プライベート市場を使って経済モデルを修正し、相関性を捉える組合せ構造を構築し、エージェントのエコシステムで情報をスケールさせ、人間と機械のインターフェースを通じて人間の脳から信号を抽出する。これらはすべて今日、構築可能なものであり、それらが結びつくことで、質的変化をもたらす新たな何かを生み出す。
プライベート市場
もし価格が公開されなければ、経済的制約は解消される。
プライベート予測市場は、流動性を補助する主体だけに価格を見せる。そうした主体は、独占的な信号、すなわち専有情報を得ることができる。これにより、市場は「誰かが答えを必要としている」すべての問題に対して突然、実現可能になる。たとえ誰も遊び感覚で賭けたくなくても。
私は@_Dave_White_とこの概念について議論した。
想像してみてほしい。マクロヘッジファンドが、FRBの決定、インフレ結果、雇用データの連続的な確率推定を得たいと考えている。それは意思決定のためのシグナルであり、賭けの機会ではない。情報が独占的であれば、彼らはそれに対価を支払うだろう。国防請負業者は地政学的シナリオの確率分布を知りたがり、製薬会社は規制承認のタイムラインの予測を求めている。しかし、今日これらの買い手は存在しない。なぜなら、情報が生成されるとすぐに競合に漏れてしまうからだ。
プライバシーは経済モデルを成立させる基盤だ。価格が公開されると、情報の買い手は優位性を失い、競合が便乗し始め、システムは娯楽のみに依存する状態に逆戻りする。
信頼できる実行環境（TEE）はこれを可能にする。これは安全な計算の飛地であり、その中の計算過程は外部（ひいてはシステムの操作者さえも）に見えない。市場の状態は完全にTEE内部に存在し、情報の買い手は検証済みのチャネルを通じて信号を受け取る。複数の非競合主体が重複する市場を購読できる。階層化されたアクセスウィンドウは、情報の独占性とより広範な配信のバランスを取ることができる。
TEEは完璧ではない。ハードウェアの製造者への信頼が必要だ。しかし、商用利用に十分なプライバシー保護を提供できる段階に達しており、関連するエンジニアリング技術もかなり成熟している。
組合せ市場
現在の予測市場は、イベントを互いに孤立したものとして扱っている。「3月にFRBは利下げするか？」は一つの独立した市場。「第2四半期のインフレは3％を超えるか？」は別の市場だ。これらの内在的な関連性を理解するトレーダー、例えば高インフレが利下げの確率を高める可能性や、堅調な雇用が利下げを抑制する可能性を知る者は、これらの相互に接続されていない資金プール間で手動のアービトラージを行い、市場構造そのものが破壊した相関性を再構築しようとする。
これはまるで脳を構築するようなもので、その中の各ニューロンは孤立して放電している。
一方、組合せ予測市場は異なる。複数の結果の「結合確率分布」を維持する。例えば、「金利が高水準を維持し、かつインフレが3％超」の取引は、システム内のすべての関連市場に波紋を生じ、確率構造全体を同期的に更新する。
これは神経ネットワークの学習方式に似ている。訓練中、各勾配更新は何億ものパラメータを同時に調整し、全体としてデータに反応する。同じく、組合せ予測市場の各取引は、その全確率分布を更新し、情報は相関性構造を通じて伝播し、孤立した価格だけを更新しない。
最終的に現れるのは、「モデル」だ。世界の事象状態空間上で継続的に更新される確率分布だ。各取引は、このモデルの事象間の相関性に対する認知を最適化している。市場は、現実世界がどのように結びついているかを学習している。
知能エコシステム
自動取引システムはすでにPolymarketで主導的な地位を占めている。価格を監視し、誤った価格設定を発見し、アービトラージを実行し、外部情報を集約し、その速度は人間をはるかに凌駕している。
現行の予測市場は、ウェブインターフェースを使う人間のベッター向けに設計されている。エージェントはこの設計の下、「無理やり」参加している状態だ。一方、AIネイティブの予測市場はこのロジックを根底から覆す。エージェントが主要な参加者となり、人間は情報源としてシステムに接続される。
ここで重要なアーキテクチャの決定がある：完全な隔離を実現すること。価格を見ることができるエージェントは、絶対に情報源であってはならない。そして、情報を取得するエージェントは、価格に触れてはならない。
この「壁」がなければ、システムは自己破壊的に進む。情報を取得しながら価格も観察できるエージェントは、価格変動から何が価値ある情報か逆推定し、それを自ら探し出すことができる。そうなると、市場のシグナルは逆に、他者の「宝の地図」として機能してしまう。情報取得行動は、複雑な「先見取引」に退化してしまう。隔離メカニズムは、情報取得エージェントが本当に新規で独自のシグナルを提供した場合のみ利益を得られる仕組みを保証する。
「壁」の向こう側には、取引エージェントがいる。彼らは複雑な組合せ構造の中で競い合い、誤った価格を見つけ出す。評価エージェントは、対抗的な仕組みを通じて流入する情報を評価し、シグナルとノイズ、操縦を見分ける。
「壁」のもう一方には、情報取得エージェントがいる。彼らはコアシステムの外側で動作し、データフローを監視し、文書をスキャンし、独自の知識を持つ人間と接触し、その情報を一方向に市場に流す。彼らの情報が価値あると証明されたとき、報酬を得る。
報酬は逆方向に流れる。利益を上げた取引は、その取引を実行したエージェント、情報を評価したエージェント、最初に情報を提供した情報取得エージェントに報いる。このエコシステムは、プラットフォームへと進化する。高度に専門化されたAIエージェントが能力を貨幣化できる一方、他のAIシステムが情報を収集し、行動を指針とできる基盤となる。エージェントこそが市場そのものだ。
人間の知性
世界で最も価値のある情報の多くは、人間の頭の中にしか存在しない。例えば、自社製品の進捗が遅れているエンジニア、消費者行動の微妙な変化に気づくアナリスト、衛星でも見えない細部に気づく観察者などだ。
AIネイティブのシステムは、これら人間の脳からの信号を捕らえつつ、膨大なノイズに埋もれないようにしなければならない。そのための仕組みは二つある。
エージェント仲介：人間が価格を見ることなく「取引」できる仕組み。人は自然言語で信念を表現するだけでよい。例：「私は製品発表会が延期されたと思う」。専用の「信念翻訳エージェント」がこの予測を解析し、信頼度を評価し、最終的に市場のポジションに変換する。このエージェントは、価格にアクセスできる権限を持つシステムと調整し、注文を構築・実行する。人間参加者は、「ポジションが構築された」または「優位性が不足している」などの大まかな結果だけを得る。予測の正確性に応じて、イベント終了後に報酬が決済され、価格情報は一切漏れない。
情報市場：情報取得エージェントが、直接人間のシグナルに対価を支払う仕組み。例えば、あるテック企業の収益状況を知りたいエージェントは、内部知識を持つエンジニアを特定し、評価レポートを購入し、その情報の市場価値に基づいて報酬を支払う。人間は知識に対して報酬を得る。複雑な市場構造を理解する必要はない。
例としてアナリストのアリスを考えよう。彼女は、ある合併が規制承認を得られないと判断している。彼女は自然言語インターフェースでその見解を入力し、「信念翻訳エージェント」がその予測を解析し、言語の詳細から信頼度を評価し、過去の履歴を検証し、適切なポジションを構築する。価格には一切触れずに。TEEの境界にある「調整エージェント」は、現在の市場に暗黙的に含まれる確率をもとに、彼女の見解に情報優位性があるかどうかを判断し、それに基づいて取引を実行する。アリスは、「ポジションが構築された」または「優位性が不足している」の通知だけを受け取る。価格は常に秘密のままだ。
この構造は、人間の注意を、慎重に配分し、公平に補償されるべき希少資源とみなす。頭の中に閉じ込められた情報は、もはや閉じ込められたままではない。情報が流動化し、正しければ報酬を得られるグローバルな現実モデルに流れ込む。そうすれば、頭の中の情報も解き放たれる。
未来のビジョン
遠い未来を見通せば、すべてがどこへ向かうのかが見えてくる。
未来は、流動的でモジュール化され、相互運用可能な関係性の海となるだろう。これらの関係は、人間と非人間の参加者の間で自発的に形成・消散し、中央の守護者は存在しない。これは「フラクタル化された自己信頼」の形態だ。
エージェントとエージェントが交渉し、人間は自然言語インターフェースを通じて知識を提供し、情報は絶え間なく流入し、絶えず更新される現実モデルに蓄積される。誰もそれをコントロールできない。
今日の予測市場は、このビジョンの原始的なスケッチにすぎない。核心的な概念（リスクの共有が正確な信念を生むこと）は証明したが、誤った経済モデルと誤った構造仮説に縛られている。スポーツベッティングや選挙予想は、認知金融にとっては、ARPANET（インターネットの初期段階）と今日のグローバルインターネットの関係のようなものだ。これは、最終形態と誤解されている「概念実証」だ。
真の「市場」とは、ほぼすべての意思決定だ。サプライチェーン管理、臨床試験、インフラ計画、地政学戦略、資源配分、人事決定……これらの分野で不確実性を減らす価値は、スポーツの賭けの娯楽価値をはるかに超える。私たちは、その価値を捉えるインフラを未だ構築していないだけだ。
やがて到来するのは、認知領域の「OpenAIの瞬間」だ。これは文明規模のインフラプロジェクトであり、その目的は個々の推論ではなく、集団の信念を形成することだ。大規模言語モデル企業は、「推論」するシステムを構築しつつあるが、認知金融は「信じる」システムを目指す。それは、世界の状態に関する校正済みの確率分布を維持し、経済的インセンティブ（梯度降下ではなく）を通じて継続的に更新し、人間の知識を任意の細かさで統合できる。
LLMは過去をエンコードし、予測市場は未来に関する信念を集約する。両者の融合こそ、より完全な認知システムを形成する。
十分に拡張されれば、これはインフラへと進化する。AIシステムは、それをクエリして世界の不確実性を理解できる。人間は、その内部構造を理解せずとも知識を貢献できる。センサー、専門家、最先端の研究から得られる局所的な知識を吸収し、統一されたモデルに統合する。自己最適化された予測的な世界モデルだ。不確実性そのものが取引・組合せの基底となる。最終的に出現する知能は、その部分の総和を超える。
文明の計算機、それこそが認知金融が目指す方向だ。
重要性
すべてのピースはすでに揃っている。エージェントの能力は予測に使える閾値を超えた。秘密計算は実験室から本番環境へと移行した。予測市場はエンターテインメント分野で大規模なプロダクト・マーケット・フィットを証明している。これらの兆候は、人工知能時代に必要な認知インフラを構築するための具体的な歴史的機会を示している。
もう一つの可能性は、予測市場が永遠に娯楽のレイヤーに留まり、選挙期間中だけ正確に機能し、平時は誰も気にせず、真に重要な問題に触れることができない未来だ。そうなれば、AIシステムが不確実性を理解するための基盤となるインフラは存在せず、人間の頭の中に閉じ込められた貴重な信号も永遠に沈黙したままだ。
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AI時代の新しい金融インフラストラクチャはどのようなものであるべきか？
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原文作者：Matt Liston
原文編訳：AididiaoJP，Foresight News
2024年11月、予測市場はすべての人よりも早く選挙結果を予測した。世論調査が勝敗の見通しがつかないと示し、専門家たちが言葉を濁す中、市場はトランプの勝率を60％と予測した。結果が判明したとき、予測市場は世論調査、モデル、専門家の判断、すべてを打ち負かした。
これは、市場が分散した情報を正確な信念に集約できること、リスク共有の仕組みが機能していることを証明している。20世紀40年代以降、経済学者たちは投機市場が専門家の予測を超えることを夢見てきたが、今やこの夢は最も壮大な舞台で実証された。
しかし、そこに潜む経済学の原理を深く見てみよう。
PolymarketやKalshiのベッターたちは数十億ドルの流動性を提供している。彼らのリターンは何だろうか？彼らは一つの信号を生み出し、それを世界中の誰もが瞬時に無料で見ることができる。ヘッジファンドはそれを観察し、選挙チームはそれを取り込み、記者たちはそれを基にデータダッシュボードを構築する。誰もこの情報に対して料金を支払う必要はなく、ベッターたちは実質的にグローバルな公共財を補助している。
これが予測市場の深刻なジレンマだ：彼らが生み出す情報こそが最も価値のある部分であり、その瞬間に漏洩してしまう。そして、賢い買い手は公開情報に対して料金を払わない。プライベートデータの提供者がヘッジファンドに高額を請求できるのは、彼らのデータが競合他社には見えないからだ。逆に、公開された予測市場の価格は、どれだけ正確であっても、これらの買い手にとっては全く価値がない。
したがって、予測市場は十分な人数が「ギャンブル」をしたい領域にしか存在できない：選挙、スポーツ、ネットミームのイベントなどだ。結果として、私たちは情報インフラに偽装した娯楽を得ているに過ぎない。本当に意思決定にとって重要な地政学リスク、サプライチェーンの中断、規制の結果、技術の進展タイムラインなどには未解答のままだ。なぜなら、誰もそれらに賭けて遊ぶためにお金を払おうとは思わないからだ。
予測市場の経済学的ロジックは逆さまになっている。そして、それを修正することは、より大きな変革の一部だ。情報そのものが商品であり、賭けは情報を生成する仕組みの一つに過ぎず、それも限定的な仕組みだ。私たちは異なるパラダイムを必要としている。以下は「認知金融」の初期的な概略だ：情報そのものを中心に、第一原理から再設計されたインフラの構想だ。
集団知能
金融市場そのものが一種の集団知能だ。分散した知識、信念、意図を価格に集約し、何百万もの参加者が直接コミュニケーションを取らずとも行動を調整している。これは非常に素晴らしいが、同時に非常に非効率でもある。
従来の市場は遅い。取引時間、決済サイクル、制度的摩擦に制約されているからだ。彼らは価格という粗いツールを使って信念を大まかに表現するしかない。その表現できる範囲も非常に限定的であり、取引可能な主張の空間は、人間が本当に関心を持つ問題の空間に比べてごくわずかだ。さらに、参加者は厳しい制約を受けている。規制の壁、資本要件、地理的制約により、大多数の人やすべての機械は排除されている。
暗号の世界の登場はこれを変え始めている。絶え間ない市場、許可不要の参加、プログラム可能な資産だ。中央の調整なしに組み合わせ可能なモジュール式プロトコル。DeFi（分散型金融）は、金融インフラをオープンで相互運用可能な基本コンポーネントに再構築できることを証明した。これらのコンポーネントは、自己主導のモジュール間の相互作用から生まれ、ゲートキーパーの命令ではなく。
しかし、DeFiは大部分、従来の金融をより良い「パイプライン」でコピーしたに過ぎない。その集団知能は依然として価格に基づき、資産に焦点を当てており、新情報の吸収速度も遅い。
認知金融は次のステップだ。AIと暗号時代に向けて、第一原理から知能システムそのものを再構築することだ。我々は「考える」市場を必要としている。世界の確率モデルを維持し、任意の細かさで情報を吸収し、AIシステムが問い合わせ・更新できるようにし、人間はその基盤構造を理解せずとも知識を貢献できる。
それを実現するコンポーネントは神秘的ではない。プライベート市場を使って経済モデルを修正し、相関性を捉える組合せ構造を構築し、エージェントのエコシステムで情報をスケールさせ、人間と機械のインターフェースを通じて人間の脳から信号を抽出する。これらはすべて今日、構築可能なものであり、それらが結びつくことで、質的変化をもたらす新たな何かを生み出す。
プライベート市場
もし価格が公開されなければ、経済的制約は解消される。
プライベート予測市場は、流動性を補助する主体だけに価格を見せる。そうした主体は、独占的な信号、すなわち専有情報を得ることができる。これにより、市場は「誰かが答えを必要としている」すべての問題に対して突然、実現可能になる。たとえ誰も遊び感覚で賭けたくなくても。
私は@_Dave_White_とこの概念について議論した。
想像してみてほしい。マクロヘッジファンドが、FRBの決定、インフレ結果、雇用データの連続的な確率推定を得たいと考えている。それは意思決定のためのシグナルであり、賭けの機会ではない。情報が独占的であれば、彼らはそれに対価を支払うだろう。国防請負業者は地政学的シナリオの確率分布を知りたがり、製薬会社は規制承認のタイムラインの予測を求めている。しかし、今日これらの買い手は存在しない。なぜなら、情報が生成されるとすぐに競合に漏れてしまうからだ。
プライバシーは経済モデルを成立させる基盤だ。価格が公開されると、情報の買い手は優位性を失い、競合が便乗し始め、システムは娯楽のみに依存する状態に逆戻りする。
信頼できる実行環境（TEE）はこれを可能にする。これは安全な計算の飛地であり、その中の計算過程は外部（ひいてはシステムの操作者さえも）に見えない。市場の状態は完全にTEE内部に存在し、情報の買い手は検証済みのチャネルを通じて信号を受け取る。複数の非競合主体が重複する市場を購読できる。階層化されたアクセスウィンドウは、情報の独占性とより広範な配信のバランスを取ることができる。
TEEは完璧ではない。ハードウェアの製造者への信頼が必要だ。しかし、商用利用に十分なプライバシー保護を提供できる段階に達しており、関連するエンジニアリング技術もかなり成熟している。
組合せ市場
現在の予測市場は、イベントを互いに孤立したものとして扱っている。「3月にFRBは利下げするか？」は一つの独立した市場。「第2四半期のインフレは3％を超えるか？」は別の市場だ。これらの内在的な関連性を理解するトレーダー、例えば高インフレが利下げの確率を高める可能性や、堅調な雇用が利下げを抑制する可能性を知る者は、これらの相互に接続されていない資金プール間で手動のアービトラージを行い、市場構造そのものが破壊した相関性を再構築しようとする。
これはまるで脳を構築するようなもので、その中の各ニューロンは孤立して放電している。
一方、組合せ予測市場は異なる。複数の結果の「結合確率分布」を維持する。例えば、「金利が高水準を維持し、かつインフレが3％超」の取引は、システム内のすべての関連市場に波紋を生じ、確率構造全体を同期的に更新する。
これは神経ネットワークの学習方式に似ている。訓練中、各勾配更新は何億ものパラメータを同時に調整し、全体としてデータに反応する。同じく、組合せ予測市場の各取引は、その全確率分布を更新し、情報は相関性構造を通じて伝播し、孤立した価格だけを更新しない。
最終的に現れるのは、「モデル」だ。世界の事象状態空間上で継続的に更新される確率分布だ。各取引は、このモデルの事象間の相関性に対する認知を最適化している。市場は、現実世界がどのように結びついているかを学習している。
知能エコシステム
自動取引システムはすでにPolymarketで主導的な地位を占めている。価格を監視し、誤った価格設定を発見し、アービトラージを実行し、外部情報を集約し、その速度は人間をはるかに凌駕している。
現行の予測市場は、ウェブインターフェースを使う人間のベッター向けに設計されている。エージェントはこの設計の下、「無理やり」参加している状態だ。一方、AIネイティブの予測市場はこのロジックを根底から覆す。エージェントが主要な参加者となり、人間は情報源としてシステムに接続される。
ここで重要なアーキテクチャの決定がある：完全な隔離を実現すること。価格を見ることができるエージェントは、絶対に情報源であってはならない。そして、情報を取得するエージェントは、価格に触れてはならない。
この「壁」がなければ、システムは自己破壊的に進む。情報を取得しながら価格も観察できるエージェントは、価格変動から何が価値ある情報か逆推定し、それを自ら探し出すことができる。そうなると、市場のシグナルは逆に、他者の「宝の地図」として機能してしまう。情報取得行動は、複雑な「先見取引」に退化してしまう。隔離メカニズムは、情報取得エージェントが本当に新規で独自のシグナルを提供した場合のみ利益を得られる仕組みを保証する。
「壁」の向こう側には、取引エージェントがいる。彼らは複雑な組合せ構造の中で競い合い、誤った価格を見つけ出す。評価エージェントは、対抗的な仕組みを通じて流入する情報を評価し、シグナルとノイズ、操縦を見分ける。
「壁」のもう一方には、情報取得エージェントがいる。彼らはコアシステムの外側で動作し、データフローを監視し、文書をスキャンし、独自の知識を持つ人間と接触し、その情報を一方向に市場に流す。彼らの情報が価値あると証明されたとき、報酬を得る。
報酬は逆方向に流れる。利益を上げた取引は、その取引を実行したエージェント、情報を評価したエージェント、最初に情報を提供した情報取得エージェントに報いる。このエコシステムは、プラットフォームへと進化する。高度に専門化されたAIエージェントが能力を貨幣化できる一方、他のAIシステムが情報を収集し、行動を指針とできる基盤となる。エージェントこそが市場そのものだ。
人間の知性
世界で最も価値のある情報の多くは、人間の頭の中にしか存在しない。例えば、自社製品の進捗が遅れているエンジニア、消費者行動の微妙な変化に気づくアナリスト、衛星でも見えない細部に気づく観察者などだ。
AIネイティブのシステムは、これら人間の脳からの信号を捕らえつつ、膨大なノイズに埋もれないようにしなければならない。そのための仕組みは二つある。
エージェント仲介：人間が価格を見ることなく「取引」できる仕組み。人は自然言語で信念を表現するだけでよい。例：「私は製品発表会が延期されたと思う」。専用の「信念翻訳エージェント」がこの予測を解析し、信頼度を評価し、最終的に市場のポジションに変換する。このエージェントは、価格にアクセスできる権限を持つシステムと調整し、注文を構築・実行する。人間参加者は、「ポジションが構築された」または「優位性が不足している」などの大まかな結果だけを得る。予測の正確性に応じて、イベント終了後に報酬が決済され、価格情報は一切漏れない。
情報市場：情報取得エージェントが、直接人間のシグナルに対価を支払う仕組み。例えば、あるテック企業の収益状況を知りたいエージェントは、内部知識を持つエンジニアを特定し、評価レポートを購入し、その情報の市場価値に基づいて報酬を支払う。人間は知識に対して報酬を得る。複雑な市場構造を理解する必要はない。
例としてアナリストのアリスを考えよう。彼女は、ある合併が規制承認を得られないと判断している。彼女は自然言語インターフェースでその見解を入力し、「信念翻訳エージェント」がその予測を解析し、言語の詳細から信頼度を評価し、過去の履歴を検証し、適切なポジションを構築する。価格には一切触れずに。TEEの境界にある「調整エージェント」は、現在の市場に暗黙的に含まれる確率をもとに、彼女の見解に情報優位性があるかどうかを判断し、それに基づいて取引を実行する。アリスは、「ポジションが構築された」または「優位性が不足している」の通知だけを受け取る。価格は常に秘密のままだ。
この構造は、人間の注意を、慎重に配分し、公平に補償されるべき希少資源とみなす。頭の中に閉じ込められた情報は、もはや閉じ込められたままではない。情報が流動化し、正しければ報酬を得られるグローバルな現実モデルに流れ込む。そうすれば、頭の中の情報も解き放たれる。
未来のビジョン
遠い未来を見通せば、すべてがどこへ向かうのかが見えてくる。
未来は、流動的でモジュール化され、相互運用可能な関係性の海となるだろう。これらの関係は、人間と非人間の参加者の間で自発的に形成・消散し、中央の守護者は存在しない。これは「フラクタル化された自己信頼」の形態だ。
エージェントとエージェントが交渉し、人間は自然言語インターフェースを通じて知識を提供し、情報は絶え間なく流入し、絶えず更新される現実モデルに蓄積される。誰もそれをコントロールできない。
今日の予測市場は、このビジョンの原始的なスケッチにすぎない。核心的な概念（リスクの共有が正確な信念を生むこと）は証明したが、誤った経済モデルと誤った構造仮説に縛られている。スポーツベッティングや選挙予想は、認知金融にとっては、ARPANET（インターネットの初期段階）と今日のグローバルインターネットの関係のようなものだ。これは、最終形態と誤解されている「概念実証」だ。
真の「市場」とは、ほぼすべての意思決定だ。サプライチェーン管理、臨床試験、インフラ計画、地政学戦略、資源配分、人事決定……これらの分野で不確実性を減らす価値は、スポーツの賭けの娯楽価値をはるかに超える。私たちは、その価値を捉えるインフラを未だ構築していないだけだ。
やがて到来するのは、認知領域の「OpenAIの瞬間」だ。これは文明規模のインフラプロジェクトであり、その目的は個々の推論ではなく、集団の信念を形成することだ。大規模言語モデル企業は、「推論」するシステムを構築しつつあるが、認知金融は「信じる」システムを目指す。それは、世界の状態に関する校正済みの確率分布を維持し、経済的インセンティブ（梯度降下ではなく）を通じて継続的に更新し、人間の知識を任意の細かさで統合できる。
LLMは過去をエンコードし、予測市場は未来に関する信念を集約する。両者の融合こそ、より完全な認知システムを形成する。
十分に拡張されれば、これはインフラへと進化する。AIシステムは、それをクエリして世界の不確実性を理解できる。人間は、その内部構造を理解せずとも知識を貢献できる。センサー、専門家、最先端の研究から得られる局所的な知識を吸収し、統一されたモデルに統合する。自己最適化された予測的な世界モデルだ。不確実性そのものが取引・組合せの基底となる。最終的に出現する知能は、その部分の総和を超える。
文明の計算機、それこそが認知金融が目指す方向だ。
重要性
すべてのピースはすでに揃っている。エージェントの能力は予測に使える閾値を超えた。秘密計算は実験室から本番環境へと移行した。予測市場はエンターテインメント分野で大規模なプロダクト・マーケット・フィットを証明している。これらの兆候は、人工知能時代に必要な認知インフラを構築するための具体的な歴史的機会を示している。
もう一つの可能性は、予測市場が永遠に娯楽のレイヤーに留まり、選挙期間中だけ正確に機能し、平時は誰も気にせず、真に重要な問題に触れることができない未来だ。そうなれば、AIシステムが不確実性を理解するための基盤となるインフラは存在せず、人間の頭の中に閉じ込められた貴重な信号も永遠に沈黙したままだ。