予測市場プラットフォームKalshiが最初の研究報告を発表、CPIデータの予測において、従来のコンセンサス予想より平均絶対誤差が40%低く、重大な市場衝撃時には60%高い予測精度を示し、「群衆の知恵」が経済予測分野での優位性を証明した。
（前提：CNBCとの協力による予測市場Kalshi、リアルタイムレート2026年全面導入テレビ番組・ニュース報道）
（背景補足：バレエダンサーから最年少女性富豪へ：Luanaが築いた百億規模の予測市場Kalshi）

本文目次

• 概要
  • 核心ポイント
• 背景
• 方法論
  • データ
  • 衝撃分類
  • パフォーマンス指標
• 結果：CPI予測のパフォーマンス
  • 全体的な正確性の優位性
  • 「衝撃Alpha」の存在
• 派生議論
  • 市場参加者の異質性と「群衆の知恵」
  • 参加者のインセンティブ構造の違い
  • 情報集約の効率性
• 制約と注意点
• 結論

編者注：

主要な予測市場プラットフォームKalshiは昨日、新たな研究レポートコラムKalshi Researchの開始を発表し、予測市場に関心のある学者や研究者にKalshiの内部データを提供することを目的としている。このコラムの最初の研究報告が公開された。以下はその原文内容であり、Odaily星球日報が翻訳したものです。

概要

重要な経済統計データの発表前の一週間、主要金融機関のアナリストや上級エコノミストは予想値を提示する。これらの予測を集約したものが「コンセンサス予想」と呼ばれ、市場の変動やポジション調整の重要な指標とされてきた。

本研究では、コンセンサス予想とKalshi予測市場の暗黙の価格設定（以下「市場予測」）のパフォーマンスを比較し、同一のコアマクロ経済指標——前年比CPI（YOY CPI）——の実測値予測においてどの程度差異があるかを検証した。

核心ポイント

· 全体的な正確性の優位：すべての市場環境（正常・衝撃時を含む）において、Kalshi予測の平均絶対誤差（MAE）はコンセンサス予想より40.1%低い。

· 「衝撃Alpha」（Shock Alpha）：重大な衝撃（大きさ0.2ポイント超）発生時には、予測ウィンドウの一週間前においてKalshiの予測はコンセンサス予想のMAEより50%低く、データ発表前日の場合はさらに60%に拡大。中程度の衝撃（0.1～0.2ポイント）時も同様に、予測ウィンドウ内でKalshiの予測はコンセンサスより50%低く、前日には56.2%まで拡大。

· 予測シグナル（Predictive Signal）：市場予測とコンセンサス予想の偏差が0.1ポイント超の場合、衝撃発生確率は約81.2%、データ発表前日には82.4%に上昇。市場予測とコンセンサスが一致しない場合、75%のケースで市場予測の方が正確。

背景

マクロ経済予測者は、最も重要な時期——市場の混乱、政策の転換、構造的断裂——において予測が最も難しくなるという内在的課題に直面している。金融市場参加者は、重要な経済データの発表前数日間にコンセンサス予測を出し、専門家の意見を市場の期待に集約している。しかし、これらのコンセンサスは、類似した方法論や情報源を共有しがちである。

機関投資家やリスク管理者、政策立案者にとって、予測の正確性の価値は非対称的だ。平時には少し良い予測も限定的な価値しか持たないが、市場の混乱期——ボラティリティの急騰、相関の崩壊、歴史的関係の失効——においては、より優れた予測が大きなAlphaをもたらし、リスクを抑制できる。

したがって、パラメータの市場変動時の挙動を理解することが重要となる。今回は、将来の金利決定の核心指標であり、経済の健全性を示す重要なシグナルである前年比CPI（YOY CPI）に焦点を当てる。

公式データ発表前の複数の時間ウィンドウにおける予測精度を比較した結果、「衝撃Alpha」が実在する——すなわち、尾部事象において、市場予測はコンセンサス基準よりも追加的な予測精度を実現できる。この超過パフォーマンスは、単なる学術的意義だけでなく、誤差の経済的コストが最も高い時期において、信号の質を大きく向上させる。こうした背景から、重要なのは「市場が常に正しいかどうか」ではなく、「伝統的な意思決定フレームに取り込む価値のある差別化された信号を提供しているかどうか」である。

方法論

データ

Kalshiプラットフォーム上の取引参加者の毎日の暗黙予測値を分析し、3つのタイミング（データ発表一週間前、前日、当日午前）を対象とした。使用した各市場は、実際に取引可能なライブ市場であり、異なる流動性レベルでの実資金の動きを反映している。コンセンサス予想は、米国労働統計局の公式データ発表前に約一週間にわたり公表される機関側のYoY CPI予測を収集した。

サンプル期間は2023年2月から2025年中旬までで、25か月以上のCPI発表サイクルをカバーし、多様なマクロ経済環境を含む。

衝撃分類

過去の水準に対する「意外性の振幅」に基づき、3つに分類した。衝撃は、コンセンサス予想と実際のデータとの差の絶対値で定義。

· 正常事象：YOY CPI予測誤差が0.1ポイント未満

· 中程度の衝撃：誤差が0.1～0.2ポイントの範囲

· 重大衝撃：誤差が0.2ポイント超

この分類により、予測の優位性が予測難易度の変化に伴い系統的に変動するかを検証できる。

パフォーマンス指標

予測パフォーマンスの評価には以下を採用：

· 平均絶対誤差（MAE）：最も基本的な正確性指標。予測値と実測値の絶対差の平均。

· 勝率：コンセンサス予想と市場予測の差が0.1ポイント以上の場合、どちらが最終的な実測値に近いかを記録。

· 予測時間の経過による変化分析：発表前一週間から当日までの市場評価の正確性の推移を追跡し、情報の継続的取り込みの価値を明らかにする。

結果：CPI予測のパフォーマンス

全体的な正確性の優位性

すべての市場環境において、市場予測のCPI予測はコンセンサス予想より平均絶対誤差（MAE）が40.1%低い。すべての時間スパンで、市場予測のMAEはコンセンサス予想より40.1%（一週間前）から42.3%（前日）低い。

また、コンセンサスと市場の暗黙値に乖離がある場合、Kalshiの市場予測は統計的に有意な勝率を示し、一週間前の75.0%から発表当日の81.2%まで上昇。コンセンサスとほぼ同じ場合（小数点以下正確に）も、予測は約85%の確率で同等または優越。

この高い方向性の正確性は示す：市場予測とコンセンサス予想の乖離がある場合、その乖離自体が「衝撃事象の発生可能性」に関する重要な情報となる。

「衝撃Alpha」の存在

予測の正確性の差は、衝撃時に特に顕著。中程度の衝撃（発表時間一致）では、市場予測のMAEはコンセンサスより50%低く、データ発表前日には56.2%以上の優位に拡大。重大衝撃（発表時間一致）でも同様に50%低く、前日には60%以上に達する。一方、正常環境では両者の差はほぼない。

衝撃事象のサンプル数は少ない（「衝撃は本質的に予測困難な世界」では妥当な前提）。しかし、全体のパターンは明確：最も予測が難しい環境において、市場の情報集約の優位性が最も価値を持つ。

さらに重要なのは、Kalshiの予測が衝撃時に優れているだけでなく、市場予測とコンセンサスの乖離自体が、衝撃の発生を示すシグナルになり得る点だ。乖離がある場合、予測の勝率は75%（比較可能な時間ウィンドウ内）に達し、閾値分析では、偏差が0.1ポイント超のとき、衝撃発生確率は81.2%、データ発表前日には84.2%に上昇。

この実務的に重要な差異は、予測市場が単なるコンセンサス予測の競合だけでなく、「予測不確実性のメタシグナル」としても機能し、乖離を早期警戒指標に変換できることを示す。

派生議論

次の明白な疑問は：**なぜ衝撃時に市場予測がコンセンサスを上回るのか？**これを説明するために、三つの補完的メカニズムを提案する。

市場参加者の異質性と「群衆の知恵」

従来のコンセンサス予想は、多数の機関の見解を統合するが、しばしば類似の方法論や情報源を共有し、重複した知識基盤を形成している。計量モデルやウォール街のリサーチ、政府データは高い重複性を持つ。

一方、予測市場は、異なる情報基盤を持つ参加者のポジションを集約する。これには、独自モデル、業界洞察、代替データ、経験則などが含まれる。この多様性は、「群衆の知恵」理論の堅固な根拠となる。関連情報を持つ参加者が独立した予測を行い、それを集約することで、より正確な推定結果を生む。

特に「状態変化」の局面では、多様な情報の価値が高まる。散在し局所的な情報を持つ個人が交流し、情報の断片を結合して集団シグナルを形成する。

参加者のインセンティブ構造の違い

機関のコンセンサス予測者は、複雑な組織や評判体系の中にあり、「純粋な予測正確性追求」から乖離しがち。職業予測者は、誤予測による評判リスクを負い、正確な予測や大きく偏った予測による成功も、比例したリターンを得にくい。

この非対称性は、「集団行動」（herding）を誘発し、個々の予測者は自己の情報やモデルと異なる結果を示すことを避け、共通の予測値に近づきやすくなる。孤立した誤りのコストは高く、正解のコストは低い。

これに対し、予測市場参加者は、予測の正確性と経済的結果が直接連動している。正確な予測は利益をもたらし、誤りは損失をもたらす。評判の影響はほぼなく、唯一のコストは予測が正しいかどうかに依存する。これにより、正確な予測を行う参加者は資本を蓄積し、市場での影響力を高める。一方、集団追従的な参加者は、共通認識が誤りと判明したときに損失を被る。

不確実性が高まる局面では、機関の予測者が専門家のコンセンサスから乖離するコストが最大化し、このインセンティブの差異が最も顕著となる。

情報集約の効率性

興味深いのは、データ発表一週間前——コンセンサス予想の公表とほぼ同じタイミング——においても、市場予測が明らかに優位を示す点だ。これは、市場の優位性が「情報取得速度」だけに由来しないことを示唆している。

むしろ、市場は、分散しやすい、業界特化しすぎている、曖昧すぎて従来の計量モデルに取り込みにくい情報の断片を、より効率的に集約している可能性がある。市場の優位性は、同じ時間枠内での異質情報のより良い統合にあると考えられる。アンケート調査に基づくコンセンサスは、同じ時間枠でもこれらの情報を十分に処理できていない。

制約と注意点

本研究の結果には重要な制約がある。サンプル期間は約30か月と限られ、重大衝撃の発生頻度は非常に低いため、尾部事象の統計的信頼性は限定的。より長期のデータ収集により、推論の精度は向上する可能性がある。現状の結果は、予測市場の優位性と信号の差異性を強く示唆している。

結論

我々は、予測市場が専門家のコンセンサス予想に対して、システム的かつ経済的に有意な優位性を持つことを示した。特に、衝撃事象の予測においては、全体の誤差が約40%低く、重大な構造変化時には約60%低減できる。

これらの発見を踏まえ、今後の研究は次の方向性に焦点を当てるべきだ：

1. より大規模なサンプルと多様なマクロ指標を用いて、「衝撃Alpha」事象の予測可能性を、ボラティリティや予測乖離指標を通じて検証する。
2. 流動性の閾値を超えたときに、伝統的予測手法を上回る市場の安定性を調査する。
3. 高頻度取引を含む金融ツールの予測値と、市場予測との関係性を分析する。

共通のモデル仮定や情報共有に依存しすぎる環境において、予測市場はより早期に状態変化を捉え、異質な情報をより効率的に処理できる情報集約の代替メカニズムを提供している。
経済環境において尾部事象や構造的不確実性の増大に直面する主体にとって、「衝撃Alpha」は単なる予測能力の向上だけでなく、堅牢なリスク管理の基盤となるべき重要な要素である。