賭け・決済・クリプトの境界が消えた後に残るもの｜技術が消すものと、最後まで残るボトルネック：リサーチチームが選ぶ今週の注目トピック 2026年10月26日号
2026年10月26日
この記事を簡単にまとめると（AI要約）
目次
- 前提
- 今週のインサイト
- 今週1週間分のニュースを紹介
- ▍予測市場が「賭け」からリアルタイム確率データ基盤へ進む理由
- ▍オンチェーンオプション成長の鍵は永久先物市場との一体化
- ▍AIエージェント時代に消えるUIと「ヘッドレスマネー」
- ▍ステーブルコイン供給を動かす「レバレッジ需要」とオンチェーン金利
- ▍Farcasterを「ネットワーク国家」基盤へ変える統治実験
- ▍a16z cryptoが「Frontier」へ拡張、クリプトを技術カテゴリから解放
- ▍「価値保存」と「収益力」で選別される成熟クリプト市場
- ▍韓国クリプト市場を取引手数料依存からRWA・ステーブルコインへ再設計
- ▍AIエージェントを主役に据える「機械向け金融基盤」の構想
- ▍AIが創薬研究を数日に圧縮する一方、実験は依然として現実世界に残る
前提
本レポートでは、最新のクリプトやWeb3市場、オピニオンに関する記事やスレッドをまとめています。各記事の要点を把握し、トレンドやインサイトを効率的にキャッチアップできる内容となっていますので、ぜひご活用ください。
今週のインサイト
今週のトピックを横断すると、技術やプロダクトの表面的なカテゴリが薄れるほど、価値の源泉が「最後まで残るボトルネック」へ移っていることが見えてきます。予測市場は賭けの場から確率データ基盤へ、オプションは単独市場ではなく永久先物によるヘッジ能力と一体で評価され始めています。ステーブルコインも供給量そのものより、レバレッジ需要やオンチェーン金利が発行を左右しています。AIエージェントでは画面そのものが消え、重要になるのは支払い権限、決済、責任分担です。a16zが「crypto」の看板を外してFrontierへ広げた動きも、ブロックチェーンが独立したカテゴリから他産業に埋め込まれる基盤へ変わりつつあることを象徴しています。よって今週は、技術が多くの摩擦を消す一方で、流動性、検証、権限、責任、物理実装といった「消せない制約」が、次の競争優位を決めることを示した1週間だったといえます。
今週1週間分のニュースを紹介
▍予測市場が「賭け」からリアルタイム確率データ基盤へ進む理由
要約
本稿は、予測市場の価値を「賭けの場」ではなく、将来事象の確率をリアルタイムで生成するデータ基盤として捉え、その実用性を過去の学術研究と現在のオンチェーン市場データの両面から検証したTiger Researchのレポートです。
予測市場では、参加者が自分の資金を賭けて予想するため、単なるアンケートよりも強いインセンティブの下で情報が価格に反映されます。さらに、価格は新しい情報が入るたびに更新され、単一の予想値ではなく複数シナリオの確率分布を表現でき、結果確定後には予測精度を客観的に検証できます。
こうした特徴から、Google Finance、CNBC、CNN、The Wall Street Journalなどのメディアだけでなく、ICEやTradewebといった金融市場インフラ企業も予測市場データを取り込み始めています。米連邦準備制度理事会の研究でも、Kalshiのデータが金利、インフレ、失業率、GDPなどの高頻度な期待指標として評価されていると紹介しています。
重要ポイント
予測市場のデータ価値は大きく4つに整理できます。第一に、参加者自身の資金がかかっているため、「skin in the game」によって本気の情報や信念が価格へ反映されやすい点です。ただし、この仕組みが有効に働くには十分な流動性が必要です。
第二に、情報更新の速さです。世論調査や専門家調査は調査時点のスナップショットですが、予測市場では経済指標、政策発表、ニュースなどが出るたびに価格が変化します。
第三に、単一予想ではなく確率分布を提供できることです。たとえば「0.25%利下げが70%、据え置き20%、0.5%利下げ10%」のように複数シナリオを同時に表現できるため、中心予想だけでなくテールリスクまで把握できます。
第四に、結果確定後の検証可能性です。予測市場価格は数字として保存され、最終的に0または1へ決済されるため、過去の予測と実際の結果を明確に比較できます。
読みどころ
過去研究では、予測市場が世論調査や専門家予測と同等、あるいは一部で上回る精度を示した事例が複数紹介されています。
Iowa Electronic Marketsでは、1988〜2004年の米大統領選における964件の世論調査との比較で、74%のケースで予測市場の方が実際の結果に近かったとされています。ただし、世論調査は「今日選挙があれば」を測る現在指標、予測市場は「最終的にどうなるか」を測る将来予測であり、単純比較には限界があります。実際、時間補正した世論調査の方が高精度だった研究もあり、著者もその点を紹介しています。
マクロ経済分野では、Fed関連の研究でKalshiの予測がFOMC前日の政策金利予測で高い精度を示し、総合CPIではBloombergのコンセンサスを上回り、コアCPIや失業率では同程度だったとされています。特に、GDP、コアインフレ、失業率、雇用統計など、従来は流動性の高いデリバティブによる確率分布が存在しなかった指標を市場価格として可視化できる点が評価されています。
また企業内部でも、HP、Intel、Ford、Google、Siemensなどで内部予測市場が公式予測や組織内報告より早く問題を捉えた事例が紹介されています。公衆衛生ではインフルエンザ流行、地政学ではIARPAの予測大会などにも応用されています。
示唆
本稿の最大の示唆は、予測市場の実需を「ユーザーが賭けを楽しむこと」ではなく、不確実な未来を確率データとして継続的に生成することに置いている点です。
Tiger Researchは、Limitlessの公開APIから2,681件の解決済み市場を分析し、解決1日前の価格と実際の発生率を比較しています。その結果、10の価格帯のうち9つで価格と実際の発生率との差が4ポイント以内だったとしています。70〜80%で取引されていた165件では74.5%が実際に発生し、90%以上だった113件では97.3%が発生しました。一方、50〜60%帯では精度が低く、その主因として初期価格50%のままほとんど取引されなかった低流動性のスポーツ市場を挙げています。
つまり、予測市場の精度は仕組みだけで自動的に生まれるのではなく、流動性と参加者の厚みがデータ品質を左右するということです。今後、政策やマクロ指標を扱う市場で流動性が深まれば、中央銀行、金融機関、メディア、企業などが使う補完的な意思決定指標へ発展する余地があります。
一方、アジアを含む多くの国では依然として予測市場がギャンブルとして認識されており、Tiger Researchは、①市場操作を防ぐための流動性強化、②規制当局への継続的な説明、③予測精度や時系列データの公開と独立研究の蓄積、の3点が必要だとしています。
そのため本稿は、予測市場の本質的な価値を「当てる市場」ではなく、「市場参加者の情報をリアルタイムの確率分布へ変換する情報インフラ」と捉え直す論考として読むのが適切です。なお、本レポートはLimitlessから一部資金提供を受けており、特にLimitlessを使った実証部分や業界評価については、その利害関係を踏まえて読む必要があります。
▍オンチェーンオプション成長の鍵は永久先物市場との一体化
要約
本稿は、オンチェーンオプションが長年伸び悩んできた理由を整理し、今後はHyperliquidのような深い永久先物市場に隣接する形で成長する可能性が高いと論じたDecentralised.coの分析です。
永久先物は短期の方向性取引には非常に便利ですが、「予想は正しいものの、実現まで時間がかかる」場合には途中で清算される可能性があります。著者らの検証では、2018年1月から2026年10月までのBTCを対象に、最終的に利益が出るロングでも、10倍レバレッジでは180日以内に47%、90日以内に29%、60日以内に18%が途中で清算される条件に達していました。
オプションはこの「時間」を買える商品ですが、オンチェーンでは依然として永久先物DEX取引高の1%未満です。著者は、その最大の原因を買い手不足ではなく、売り手が安くヘッジできず、資本効率も悪かったことに求めています。
重要ポイント
オプション市場が難しい理由は大きく3つあります。第一に、1つの資産でも権利行使価格と満期ごとに大量の市場へ流動性が分散することです。BTC永久先物なら1つの板で済みますが、Deribitでは数百種類のBTCオプションを同時に提示する必要があります。
第二に、オプション売り手は原資産を継続的に売買してヘッジする必要があり、その隣に深い現物・永久先物市場が不可欠です。第三に、従来型の完全担保では資本効率が極端に悪く、たとえば$100K相当をロックして月$1.8Kのプレミアムを得るような構造では、プロのマーケットメーカーを呼び込みにくいとしています。
これを改善するのがポートフォリオマージンです。複数ポジションをまとめてリスク計算すれば、同じオプション売却でも必要担保を$100Kから約$15Kまで圧縮できる例を挙げ、資本収益率を1.8%から約12%へ引き上げられると説明しています。
読みどころ
著者が最も注目しているのは、オプション市場単体ではなく、永久先物市場の上にオプションを構築するモデルです。
Hyperliquidでは、永久先物、現物、イベント契約を1つのアカウントとリスク管理エンジンで扱えるため、オプションを売ったマーケットメーカーが同じ場所ですぐに永久先物を使ってヘッジできます。Hypercallはこの構造を利用し、NvidiaやSpaceXなどのオプションを提供しています。
一方、Deriveは専門的なオプション基盤として流動性を深めています。2026年9月にはオンチェーンオプション全体の想定元本が約$5Bまで増加し、その多くをDeriveが占めました。実際に支払われたプレミアムベースではシェアは90%超とされ、BTC・ETHの提示価格もDeribitとの差がかなり縮小しています。ただし、PUMP、LIT、ADAなど中小型銘柄では依然としてほとんど流動性がありません。
ParadexはParadigmの機関投資家向けブロック取引網を接続することで、一時的に大口取引を呼び込みました。RyskはHYPE、BTC、ETH保有者をカバードコールの売り手として利用するなど、各社が異なる方法で「不足している売り手」を探しています。
示唆
本稿の最大の示唆は、オンチェーンオプション市場で最も価値を取るのは、必ずしもオプション取引所そのものではなく、オプション売り手がヘッジする永久先物市場を支配している基盤かもしれないという点です。
オプション取引所はオプションが売買された時に一度手数料を取りますが、マーケットメーカーはその後も永久先物を何度も売買してヘッジを調整します。そのためオプション市場が成長すると、裏側の永久先物取引高も増えます。著者はこの構造から、Hyperliquidを「ヘッジ市場の大家」、Deriveを「オプション基盤」、Paradexを「大口取引の窓口」と位置付けています。
需要面では、①伝統金融がすぐ上場できないHYPEや未上場株、GPUレンタル価格など、②証券口座を持たないグローバルユーザー、③永久先物への下落保険やローン清算保険など他の商品へ組み込まれるオプション、の3領域に余地があるとしています。
一方で、DeriveのDRVはすでに2026年に1,000%以上上昇し、記事時点で年率換算収益の約66倍で取引されているとされます。著者の試算では、オンチェーンオプションが永久先物取引高の5%まで成長し、Deriveが現在のシェアを維持して初めて評価が大きく正当化されるため、期待はかなり織り込まれています。
また後半では、Metricの流動性プールをオプションへ応用する案や、損失をトークンで補償するPapertrade型のオプション市場も提案しています。ただし、いずれも最終的には大幅な相場変動時の損失を永久先物でヘッジする必要があります。
したがって本稿は、「永久先物がオプションを駆逐する」のではなく、永久先物が十分に成熟したことで初めてオンチェーンオプションが成立しやすくなり、その成長の利益も永久先物市場側へ流れるという構造を示した分析として読むのが適切です。
▍AIエージェント時代に消えるUIと「ヘッドレスマネー」
要約
本稿は、元PayPal社長でMetaのMessenger責任者、Libra共同創設者でもあるDavid Marcus氏が、AIエージェントの普及によって「アプリや決済画面を人間が操作する時代」が終わり、金融インフラそのものもエージェント向けに作り直されると論じたものです。
Marcus氏は、2015年にMetaで開発したAIアシスタント「M」と、2019年に構想したデジタル通貨「Libra」は、どちらも時代を先取りしすぎたと振り返ります。当時はAIが十分自律的ではなく、デジタル通貨に対する制度的受容もありませんでした。しかし現在はLLMの能力が向上し、ステーブルコインも米国や欧州で制度化されつつあるため、両者が同時に実用段階へ入り始めたと見ています。
その先にあるのが、画面を介さずAIエージェント同士が取引し、その裏側で資金が自動的に移動する世界です。Marcus氏は、これを支える金融基盤を「Headless Money（ヘッドレスマネー）」と呼んでいます。
重要ポイント
「インターフェースの死」とは、すべての画面が消えるという意味ではなく、アプリ、ウェブサイト、ボタン、入力フォームを人間が操作して仕事を完了させる構造が縮小することを指します。利用者はAIエージェントへ自然言語で依頼し、予約、購入、送金、契約などを裏側で処理させるようになります。
これに伴い、OSの役割も変化するとしています。現在のOSはアプリを起動する入口ですが、アプリを人間が直接開かなくなれば、利用者が話しかけるAIエージェント自体が新しいOSに近い存在になります。そして、これまでフィードやアプリに集まっていた人間の注意と意思決定も、個人・企業のAIエージェントへ移っていくと予想しています。
一方、現在の決済システムは「人間が画面上で支払いを確認する」ことを前提に作られています。カード番号入力、本人認証、確認ボタン、不正利用時の責任分担など、決済のリスク管理全体が人間の介在を前提としているため、エージェント同士の自律取引にはそのまま適用できません。
読みどころ
本稿で特徴的なのは、Marcus氏が「ステーブルコインという単体商品は、もはや重要な論点ではない」と主張している点です。
ステーブルコイン自体はデジタルドルとして有用ですが、大規模な決済インフラになるには、それだけでは足りません。高速な決済ネットワーク、資金を保持する組み込み型ウォレット、銀行口座など既存金融との接続、世界中で利用できるカードネットワークを組み合わせる必要があります。
Marcus氏がいうヘッドレスマネーとは、これらすべてをフロントエンドなしでAPIとして提供する仕組みです。AIエージェントは「この相手にこの金額を支払う」と指示するだけで、相手が銀行口座、モバイルウォレット、カード、ステーブルコインアドレスのどれを使っているかを意識する必要がありません。
たとえば個人が「週末までに壊れたフェンスを直して」と依頼すれば、AIが業者を探し、相手側のAIと価格交渉し、前金を払い、完成写真を確認して残金を支払う、といった体験を想定しています。
示唆
本稿の最大の示唆は、AIエージェント経済に必要なのは「AI専用の新しい通貨」というより、人間向け画面を介さず、エージェントが安全に使える金融インフラだという点です。
そのためには24時間リアルタイムで決済できること、世界中のあらゆる支払先へ到達できること、少額API利用料でも成立するほど手数料が安いことに加え、人間がAIへ支出上限などの権限を与え、即座に撤回できる仕組みが必要です。さらにAIが詐欺に誘導されて誤送金した場合、「誰が損失を負担するのか」という新しい責任設計も不可欠になります。
Marcus氏は、決済企業が取引額の数bps〜数百bpsを得る一方、何を誰から買うかを決めるAIエージェント側は、広告やマーケットプレイスのようにさらに大きな経済価値を獲得すると予想しています。そのため最大の企業価値はエージェント側に生まれる可能性があるものの、その裏側ではヘッドレスな金融基盤がインターネットプロトコルのような不可欠な存在になるという構図です。
ただし、これはMarcus氏自身が創業したLightsparkがまさにこうした金融基盤を構築している立場からの将来論です。ステーブルコインの制度化やAI能力の向上を前提に、商取引のインターフェースが急速に消えるという部分には不確実性があります。それでも、AIエージェント普及のボトルネックを「知能」ではなく「支払い権限・決済・責任分担」に置いている点は、エージェント経済を考えるうえで重要な視点です。
▍ステーブルコイン供給を動かす「レバレッジ需要」とオンチェーン金利
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