CLOB+CTF と LSMR、現在の二つの主流予測市場メカニズムがなぜ未来をリードできないのか？
市場メカニズムは文明の道具であり、最終的にサービスを提供するのは関数や資産ではなく、不確実性の中での人の意思決定と表現です。著者：DAOの声
一、メカニズムは単なるツールではなく、信念の表現器である
集団的認知に基づいて価格を構築する予測市場において、取引の市場メカニズムは単に注文のマッチング機能を担うだけでなく、未来の出来事に対する判断をも担っています。
メカニズムの良し悪しは、取引が効率的かどうかだけでなく、「未来の可能性」の輪郭を正確に捉え、表現できるかどうかにも影響します。
このため、現在主流の二つの予測市場メカニズム——CLOB+CTF（注文簿+条件トークン）とLSMR（対数スコアリング自動マーケットメイキング）は、過去数年間にそれぞれ成果を上げてきたものの、実践の中で構造的な不足が露呈しています。
これらの問題は、技術的な課題だけでなく、「集団の信念がどのように生成され、測定されるか」という核心的な問題に対する理解が不完全であることを反映しています。
二、CLOB+CTF：高い構造性がもたらす市場の断片化と低効率な流動性
1. 概念は明確だが、システムが過度に分割されている
CLOB+CTFの論理は複雑ではありません：
CLOBはリミットオーダーとマッチングの市場インターフェースを提供します。
CTFは多選択イベントを一連のYES/NO二元契約に分解し、自動トークンの鋳造/焼却を通じて需給調整を行います。
このモデルは構造的に伝統的な金融市場と高度に一致しているため、一定のユーザー認知基盤があります。
しかし、イベントオプションが増えると、システムは複数のサブマーケットを作成せざるを得ず、それぞれに独自のトークンと注文簿が必要となり、システムの複雑さとユーザー参加のハードルが大幅に増加します。
2. カウンターパーティー依存による流動性の不均衡
CLOBはオーダー機構であるため、本質的に活発な双方向市場に依存しています。多くの予測市場では、ユーザーの参加意欲が不安定で、イベントが多様化し、情報の非対称性などの問題により、オーダーの深さがしばしば不足し、「オーダーの空白」や「片側の圧迫」が生じます。
その結果は次の通りです：
ユーザーが注文を出してもカウンターパーティーがいないため、価格が停滞する；
市場が非流動的な状態に陥り、機能不全に陥り、ユーザー体験に深刻な影響を与える。
CTFはYES/NO資産を鋳造することである程度カウンターパーティーのギャップを補うことができますが、それ自体がアービトラージツールとなり、価格信号が短期的な行動によって操作されやすく、長期的な期待によって駆動されにくくなります。
3. "アービトラージ駆動"が"認知の集約"を圧倒する
CTFの横断的メカニズムは、システムがYES/NO資産を鋳造・焼却することで市場価格を真の確率に収束させることを意図しています。しかし、実際にはこのメカニズムが逆に：
ユーザーがイベントそのものではなく、アービトラージの空間を中心に取引を行うことを奨励する；
市場の非合理的な行動が価格に対する短期的な影響を受動的に増幅する；
価格が「集団信念関数」としての説明可能性と安定性を弱める。
要するに、CLOB+CTFは構造的には完結していますが、低流動性、認知の差異が大きく、ユーザーが非専門的な現実の背景の中で安定した効果的な価格発見メカニズムを提供することは非常に難しいのです。
三、LSMR：関数の優雅さから清算の不確実性の困難へ
1. メカニズムはシンプルだが、ユーザーの理解可能性から離れている
LSMR（Logarithmic Scoring Market with Reservation）は対数関数を核心に、マーケット価格とトークン発行の論理を一つの数学的表現に統一しています。これには二つの顕著な利点があります：
多選択市場は分割する必要がなく、すべてのオプションが同じ価格構造に共存します；
理論的には、すべてのトークン価格の合計は常に1であり、確率的直感に合致します。
しかし、LSMRの問題は、この数学体系があまりにも「ブラックボックス」であることにあります：ユーザーは特定のオプションを購入する際の実際のコストと潜在的な利益の関係を判断できず、マーケット価格の形成過程には明確な道筋が欠けており、取引体験がアルゴリズムの抽象的な「覆い」によって隠されています；清算論理はユーザーが期待する「オッズ」を形成できず、ゲームの透明性が欠けています。
2. スリッページとパラメータの制御不能という二重の困難
LSMRの唯一の制御パラメータbは、市場の価格反応の強度（スリッページの程度）を決定します。しかし、このパラメータの設計自体が逆説的な問題に直面しています：
b値が大きすぎる → 価格変動が鈍く、真の確率を表現しにくい；
b値が小さすぎる → 価格が極度に敏感になり、簡単に操作され、価格バブルが形成される。
さらに悪いことに、bは市場が開始される前に設定しなければならず、初期段階では市場がどれほどの取引量と変動範囲を迎えるかをほとんど判断できません。これにより、bは構造的なリスク要因となり、システムの安定したアンカーではなくなります。
四、核心問題の要約：旧メカニズムの三大欠陥
1. 価格が真の確率を表現しにくい
CLOB+CTFでは、オーダー構造と流動性の需給が価格をイベント発生の真の確率から逸脱させやすい；
LSMRでは、価格は関数出力の結果に過ぎず、ユーザーは主観的確率とオッズの関係をマッピングするのが難しい。
2. メカニズムがアービトラージに支配されやすく、理性的な集団信号を形成しにくい
アービトラージ論理は本来、価格の合理性を維持するメカニズムの補完ですが、これらの二つのシステムでは、アービトラージが主要な取引動機となり、市場構造を支配し、認知の集約を妨げています。
3. ユーザーの参加体験が悪く、取引に確実性が欠ける
オーダーブックの深さの問題であれ、対数関数によるスリッページの跳躍であれ、ユーザーは参加する際に期待する明確さやコストの制御可能な取引体験を得ることが難しく、これは予測市場の「非専門ユーザーに開放された」メカニズムにとって致命的なハードルです。
オーダーブックの深さの示意 via investopedia
五、新しいメカニズムへの方向性：メカニズムは信念を表現すべきであり、単に取引を担うべきではない
予測市場の本質は、信念を資産化することであり、社会的認知と経済的インセンティブの融合メカニズムです。したがって、理想的な市場メカニズムは以下の三点を満たす必要があります：
価格設定が明確であり、確率的意味が明確で、ユーザーが価格の背後にある意味を理解できること；
価格と清算構造が閉じており、参加者の期待収益と実際の収益が一致すること；
複雑な分割やパラメータ制御を必要とせずに安定して運営でき、メカニズム自体が操作に対する耐性と自己バランス能力を持つこと。
これらの目標は、APMM（Automatic Prediction Market Maker）などの新しいメカニズムが実現しようとしている方向性です。これらは前のメカニズムの経験を取り入れ、現実の取引行動における核心的な痛点に応えています。
六、結論：メカニズムの進化の根源は、単なる技術ではなく、認知エコシステムの適応である
CLOB+CTFとLSMRに存在するメカニズムの問題は、それらが「人間が未来をどのように判断するか」という問題に対処する際に、技術の封装と形式の優雅さに過度に依存し、ユーザーの実際の行動、心理、認知の道筋を無視しているためです。
市場メカニズムは文明の道具であり、最終的にサービスを提供するのは関数や資産ではなく、不確実性の中での人間の意思決定と表現です。
