> ## Documentation Index
> Fetch the complete documentation index at: https://blog.opinion.trade/llms.txt
> Use this file to discover all available pages before exploring further.
# 予測市場を解決可能にするものは何ですか?
> 客観的な結果, ソース, 期限とエッジケースを伴って、明確に解決できる予測市場の質問を作成するための実用的なフレームワーク。
## 簡単な回答
**独立したレビュー担当者が、指定された証拠に書面によるルールを適用し、不足している基準を発明することなく、許可された 1 つの結果に到達できる場合、予測市場は解決可能です。** 解決可能な市場には、客観的なイベント、完全な結果、期限とタイムゾーン、信頼できる情報源、証拠ポリシー、明確なエッジケース、および明確な解決プロセスが必要です。
## 重要な洞察
* 人気のある質問が自動的に良い市場になるわけではありません。
* 解決可能性は取引前に作成され、イベント終了後に修復されるものではありません。
* 見出しは注目を集める必要があります。詳細なルールは契約のように機能する必要があります。
* トピックの量は人間によるレビューよりも速く拡大する可能性があるため、許可のない作成には、より強力なルール検証が必要です。
* AI は質問を標準化し、ギャップを検査するのに役立ちますが、難しい事実と政策の選択には依然として透明性のある監視が必要です。
## 解決可能性が重要な理由
すべてのトレーダーは同じ契約を購入する必要があります。ある人が「勝ち」にはペナルティが含まれると考え、別の人はそれがレギュレーションタイムを意味すると考える場合、同じオーダーブックで取引したとしても、同じイベントに価格を設定しているわけではありません。
弱いルールにより、次の 3 つのコストが発生します。
1. **価格設定に関するノイズ:** トレーダーは異なる解釈で価格設定を行っています。
2. **解決の遅れ:** レビュー担当者はイベント後に意図を再構築する必要があります。
3. **紛争のリスク:** 負けた側は別の解釈が可能だったと合理的に主張する可能性があります。
よく書かれたルールは合意を保証するものではありませんが、不一致を検証可能な事実に限定します。
## 解決可能な市場の 7 つの要素
### 1. 1 つの客観的なイベント
質問では、観察可能な出来事、出版物、または公式決定を特定する必要があります。
* 弱者：「AIブームは続くのか？」
* より強力: 「X 社は 2026 年第 4 四半期に Y ドルを超えるデータセンター収益を報告するでしょうか?」
成功した、主要な、重大な、または不況などの言葉には、指定された権威者が定義を提供しない限り、定義が必要です。
### 2. 完全かつ独占的な結果
許可される結果は、重複することなく考えられる結果をカバーする必要があります。
バイナリ マーケットの場合、ルールは、何が Yes を生成し、何が No を生成するかを指定する必要があります。キャンセル、無効化、またはその他の結果が可能である場合、ルールはそれがどのように処理されるかを示す必要があります。
### 3. 締め切りとタイムゾーン
参加者が世界的に活動している場合、「年末まで」は不完全です。強力なルールにより、日付、時刻、ゾーンが指定され、イベント時刻と公開時刻が区別されます。
### 4. プライマリソースまたはソース階層
ルールでは、以下を制御する証拠に名前を付ける必要があります。
1. 一次公式情報源。
2. プライマリソースが利用できない場合のフォールバックソース。
3. 矛盾するレポートまたは後で修正されたレポートの処理。
マクロ データの場合、これは指定された政府機関や特定のリリース テーブルである可能性があります。スポーツの場合、それが統括団体の最終結果となるかもしれない。
### 5. 改訂方針
多くの公式数値が変更されます。市場は以下を使用するかどうかを表明する必要があります。
* 最初に公開された値。
* カットオフ時点で利用可能な最新の値。
* 後で最終的に修正された改訂版。
このルールがないと、異なる日付の 2 つの正確な情報源から異なる結果が生じる可能性があります。
### 6. エッジケースのルール
市場は、以下を含むもっともらしい例外に対処する必要があります。
* 延期または中止。
* 同点、延長戦、またはPK戦。
* 名前が変更されたエンティティまたは置換候補。
* 部分的な完成。
* ソースの停止。
* 法的控訴または再集計。
* 締め切り後に発生するが、後で発表されるイベント。
目標は、考えられるすべての出来事を予測することではありません。合理的な参加者であれば異なる価格設定をするであろうケースをカバーするためです。
### 7. 提案、レビュー、および紛争の経路
このルールは、証拠が提案された結果になる方法、その結果がいつ最終的なものになるか、および事実誤認にどのように異議を申し立てることができるかをユーザーに伝える必要があります。
主な解像度モデルについては、[What Is a Prediction Market Oracle?](/ja/learn/what-is-a-prediction-market-oracle) をお読みください。
## 解決可能性スコアカード
| テスト | 合格条件 | 警告標識 |
| ------ | ---------------------------------------------------- | ------------------------- |
| 客観性 | 第三者がイベントを観察できる | 結果は好みや感情によって決まります。 |
| 結果の範囲 | すべての現実的な結果は 1 つの結果にマッピングされます。同点またはキャンセルの場合は治療法がありません | |
| タイミング | 日付、締め切り、タイムゾーンは明示的です | 「もうすぐ」「今年中に」またはイベントの時期が曖昧 |
| 証拠 | プライマリ ソースとフォールバック ソースの名前は | 「メディア報道によると」 |
| 改訂版 | 最初に、最新または最終値を指定します。後で修正すると結果が反転する可能性があります。 | |
| エッジケース | 起こりそうな例外にはルールがある | 査読者は著者の意図を推測する必要があります |
| チャレンジ | 提案と紛争のプロセスが表示されます | 結果は修正パスなしで最終的なものになります。 |
マーケットが最初の 5 つのテストのいずれかに不合格になった場合、公開前に書き直す必要がある場合があります。
## 作業例: インフレ データ
弱いバージョン:
> 来月の米国のインフレ率は3%を下回るでしょうか?
未回答のままの質問:
* CPIかPCEか？
* 見出しか核心か？
* 前年比、それとも前月比?
* 季節調整済み？
* どの発売日ですか？
* 初版か改訂版か？
より強力な構造:
> 2026年8月のCPIリリースで初めて発表された、米国労働統計局の2026年7月の全項目CPIの前年比変化は3.0%を下回るでしょうか?
詳細なルールでは、BLS テーブル、利用できないリリースの処理、および正確な比較方法を特定する必要があります。
## 使用例: サッカー
弱いバージョン:
> チームAはチームBに勝つでしょうか?
より強力なバージョンは、意図されたコントラクトによって異なります。
* レギュレーションタイムの結果のみ。
* 延長戦とペナルティを含むチームの前進。
* 懲戒審査後の正式な最終結果。
* 指定された期限までに試合が行われた場合、それ以外の場合は無効となります。
これらは異なる市場です。明確なタイトルとルールにより、トレーダーが黙って異なるバージョンを選択することを防ぎます。
## Opinion がテストネットから学んだこと
Opinion 共同創設者 Jeff は、ホワイトリストに登録されたユーザーが何百ものパーミッションレス マーケットを作成し、コミュニティ プロセスがルールと結果を処理するテストネットについて公に説明しました。この実験により、ルールの品質が一貫性がなく、確実に解決できない市場が明らかになりました。
Opinion が表明した回答は、AI 支援による市場創造です。ユーザーが客観的なルールを作成し、条件を定義し、ソースを指定し、トピックが出版に適しているかどうかを評価するのを支援します。そのホワイトペーパーでは、Opinion AI についても同様に、トピックが解決可能性の基準を満たしているかどうかをチェックすると説明されています。
これは製品の方向性であり、AI の背後にあるルールを隠す許可ではありません。ユーザーは最終契約を確認して評価する必要があります。
## AIでできること、できないこと
AI は次のことに役立ちます。
* 欠落している日付、出典、定義を検出します。
* 一般的なエッジケースを提案します。
* 提案されたルールを既知のイベント形式と比較します。
* 多くの市場で表現を正規化する。
* 解決中に構造化されていない証拠を要約します。
AI 自体では以下のことを保証できません。
* 選択された情報源が合法的または政治的に中立であること。
* 将来のあらゆるエッジケースが予想されていたこと。
* 曖昧な社会概念には 1 つの客観的な定義があるということ。
* その証拠が不完全でないか、操作されていないこと。
* 最終的な判決には議論の余地がないということです。
これが、Opinion が AI の効率性と複数のエージェント、安全な実行、人間の監視、紛争層を組み合わせたハイブリッド アプローチについて公に説明した理由です。 [How Opinion AI Resolves Markets](/ja/learn/how-opinion-ai-oracle-works) を参照してください。
## 使用したソース
1. [OPINION Whitepaper v1.0](https://static.opinion.trade/OPINION_Whitepaper_EN.pdf) — Opinion AI の市場創造と解決可能性の役割。
2. [Jeff / Opinion: Resolution — Opinion AI](https://x.com/jeff__opinion/status/1957611486991487486) — テストネットのレッスンとハイブリッドの方向性について公的に説明されています。
3. [OPINION Docs: Resolution](https://docs.opinion.trade/trade-on-opinion.trade/resolution) — 市場固有の解像度要件。
4. [Kalshi Help Center: Market Rules](https://help.kalshi.com/en/articles/13823822-market-rules) — 結果と検証ソース要件の独立した例。
## よくある質問
確実ではありません。質問は興味深いものであっても、その結果が主観的であったり、出典が検証できなかったり、期限や考えられる結果が定義できない場合には不適切である可能性があります。
それはプラットフォームによって異なります。市場チーム、コミュニティ作成者、または AI 支援作成システムがルールの草案を作成する場合があります。ユーザーは、誰が書いたかに関係なく、最終的に公開されたテキストを評価する必要があります。
一般的な原因としては、曖昧な表現、時期尚早の解決、ソースの矛盾、未処理のキャンセル、改訂されたデータのどのバージョンを管理するかについての不一致などが挙げられます。
いいえ、AI は一貫性を向上させ、欠落している基準を見つけることができますが、それでも、不適切なソース、異常なイベント、モデルのエラー、または真の曖昧さから紛争が発生する可能性があります。
見出しが意図した契約を表しているとは考えないでください。説明を求めるか、結果、証拠、エッジケースを正確に説明できる市場を選択してください。
教育情報のみ。市場ルールと破綻処理システムはさまざまです。実際の契約と現在の公式文書を確認します。