InfoFi 市場設計プリミティブ：情報を資本に変える技術的アーキテクチャ
X（Twitter）で意見を投稿しても、間違っていたところでコストはかかりません。しかし、予測市場で 10,000 ドルを賭けた場合、予測を外すと 10,000 ドルの損失が発生します。このたった一つの違い——「間違いのコスト」こそが、人類が真実をどのように価格設定するかを静かに再構築している、急成長中の 3 億 8,100 万ドル規模のセクターを支える基礎的なプリミティブです。
インフォメーション・ファイナンス（InfoFi）は、ヴィタリック・ブテリンが提唱した用語で、「知りたい事実から出発し、市場参加者からその情報を最適に引き出すために意図的に市場を設計する学問」を指します。資産の価格を決定する従来の金融とは異なり、InfoFi は「期待」の価格を決定し、認識論的な不確実性を取引可能なシグナルへと変換します。現在、このセクターは年間 400 億ドルを処理する予測市場、コンテンツクリエイターに 1 億 1,600 万ドルを分配するアテンション市場、そして 3,300 万人の認証済みユーザーを抱える信頼性ネットワークにまで広がっています。
しかし、マーケティングのナラティブの裏側では、すべての InfoFi システムは、情報が正確に価格設定されるか、ノイズに埋もれるかを決定する 5 つの技 術的プリミティブに基づいて動作しています。これらのプリミティブを理解することは、堅牢な情報市場を構築するか、あるいは高価なスパムマシンを作ってしまうかの分かれ目となります。
プリミティブ 1：コストを伴うシグナル送信
InfoFi の核心的な洞察は驚くほどシンプルです。それは、**「意見は安価だが、コミットメントにはコストがかかる」**ということです。適切に設計されたすべての InfoFi システムは、参加者が情報を送信する際に実際のコストを負担することを強制し、シグナルとノイズを分ける摩擦を生み出します。
予測市場において、これは信念に対して賭けられる資本という形をとります。Polymarket は 2025 年に 9,500 万件の取引を処理し、年間取引高は 215 億ドルに達しました。同プラットフォームは、自動マーケットメイカー（AMM）から、機関投資家向け取引所と同じメカニズムである中央リミットオーダーブック（CLOB）へと移行しました。これにはオフチェーンでの注文照合と、Polygon 上のスマートコントラクトを介したオンチェーン決済が含まれます。各取引はコストを伴うコミットメントです。参加者は予測を外すと資金を失うため、正確な確率評価に向けた絶え間ないインセンティブ圧力が生じます。
2025 年 1 月に Base でローンチされた Ethos Network は、このプリミテ ィブを社会的評判に適用しています。他のユーザーの信頼性を推奨する場合、ETH をステーキングします。もし推奨した相手が不正な行為をした場合、その ETH は没収されるリスクにさらされます。その結果、評判の推奨は、それを行うためにコストがかかるからこそ、真の情報としての価値を持つようになります。
Intuition Protocol は最も明示的なアプローチをとっており、Superscrypt、Shima、F-Prime（フィデリティのベンチャー部門）、ConsenSys、Polygon から 850 万ドルの支援を受けて 2025 年 10 月にメインネットをローンチしました。そのアーキテクチャは、情報を資産クラスとして扱います。
- Atoms（アトム）: 任意の個別の主張（アイデンティティ、概念、または情報）に対する標準的な識別子
- Triples（トリプル）: 主語・述語・目的語による記述（例：「プロトコル X には脆弱性 Y がある」または「アリスは信頼できる」）
これらはいずれもボンディングカーブを介してステーキングが可能です。質の低い Atoms を作成するとトークンを失い、質の高いものをキュレートすると手数料を得られます。
共通しているのは、「間違いのコスト」がノイズフィルターとして機能する点です。確信度の低い適当な主張は、コミットメントに伴う摩擦によって抑制されます。
プリミティブ 2：適切なスコアリングルールとインセンティブ整合性
コストを負担させるだけでは不十分です。報酬の構造が、真実を報告することが最適な戦略であることを保証しなければなりません。これは**適切なスコアリングルール（proper scoring rules）**という数学的領域であり、参加者が自分の真の信念を報告することによって期待報酬を最大化できるメカニズムを指します。
経済学者のロビン・ハンソンによって考案された対数マーケットスコアリングルール（LMSR）は、初期の予測市場における基礎的なメカニズムでした。そのコスト関数 C(q) = b × ln(Σ exp(qᵢ/b)) は、トレーダーが現れる前であっても自動マーケットメイカーが常に流動性を持つことを保証し、ブートストラップ問題を解決します。パラメータ b は、流動性の深さとマーケットメイカーの最大潜在損失のトレードオフを制御します。過去の取引は現在の価格に組み込まれ、ノイズトレーダーに対する自然な抑制効果を提供します。
LMSR の限界は資本効率の低さです。価格がどこにあっても同じ流動性の深さを提供するため、極端な確率値（95% の確信度がある市場など）の近くで資本を浪費してしまいます。Paradigm の 2024 年 11 月の論文では、予測市場に特化した AMM（pm-AMM）が導入されました。これは、アウトカムの価格がブラウン運動（ブラック・ショールズのオプション価格評価モデルの基礎となる数学的枠組みと同じ）に従うものとして扱い、流動性提供者の損失対リバランス率を一定に保つために、時間の経過とともに流動性の深さを動的に調整します。
これと同じ数学的特性である「インセンティブ整合性」は、非金融システムにも現れます。Ethos Network の保証（vouching）メカニズムはインセンティブ整合的です。誰かを推奨するために ETH をステーキングし、その人物が後にユーザーを裏切った場合、あなたの ETH はリスクにさらされます。最適な戦略は、心から信頼できると信じている人物のみを推奨することです。Intuition のトークン・キュレーテッド・レジストリも同様に機能します。ステーカーは、キュレートした情報の質が高いと判断されれば利益を得、質が低ければトークンを失います。
プリミティブ 3：グラフベースの信頼伝播
静的なレピュテーションスコアは操作が容易です。スコアが単純な集計（フォロワー数、レビュー数、取引数）から計算される場合、資金力のある攻撃者は単にその入力を購入できてしまいます。グラフベースの信頼伝播（Graph-Based Trust Propagation）がその解決策です。信頼は絶対的に割り当てられるのではなく、ソーシャルグラフを通じて伝播し、文脈と関係性をスコア計算の中心に据えます。
EigenTrust は、元々ピアツーピアネットワーク内の悪意のあるノードを特定するために設計されたもので、この目的における主要なアルゴリズ ムです。OpenRank（Galaxy や IDEO CoLab が支援する Karma3 Labs による）は、EigenTrust を Farcaster や Lens Protocol のソーシャルグラフデータに適用しています。新規アカウントからの「フォロー」と信頼性の高いアカウントからの「フォロー」を同等に扱うのではなく、EigenTrust はアクターのレピュテーションによってインタラクションに重み付けを行います。このアルゴリズムは、誰があなたを信頼しているか、そしてその人物自身がどれほど信頼されているかに基づいて、レピュテーションが決まる安定した信頼割り当てへと収束します。
その結果、コミュニティ内でのレピュテーションがそのコミュニティ固有の社会的つながりを反映する、「パーソナライズされた信頼グラフ」が構築されます。OpenRank はこれを利用して、Farcaster の「For You」フィード、チャンネルランキング、およびフレームのパーソナライゼーションを強化しています。DeFi コミュニティに深く関わっているユーザーは、NFT アートコミュニティに関わっているユーザーとは異なる文脈で、異なるレピュテーションスコアを得ることになります。
Kaito の YAP スコアリングシステムは、同じロジックをアテンションマーケット（関心市場）に適用しています。YAP（レピュテーション）の高いアカウントからのエンゲージメントは、YAP の低いアカウントからのものよりも指数関数的に高い価値を持ちます。これは 「社会的資本に適用された PageRank」 です。権威の高いノードからのリンクは、権威の低いノードからのリンクよりも多くの権威を転送します。Kaito はこれを月間約 200,000 人のアクティブなクリエイターにわたって処理し、特定のプロジェクトが獲得した暗号資産 Twitter 全体のアテンションの割合である「マインドシェア」を、重み付けされたソーシャルグラフの探索によって計算します。
Ethos は、招待制システムによってグラフ伝播をさらに進化させています。アカウントの価値は、誰があなたを保証したかだけでなく、誰が誰を招待したかというチェーン全体に依存します。つながりの強い Ethos メンバーによって招待された新しいアカウントは、そのメンバーの信頼性の一部を継承します。これは「信頼された人々から信頼される」という原則を構造的に強制するものです。
プリミティブ 4：多層的なシビル耐性
シビル攻撃（システムを偽のアイデンティティで溢れさせ、スコアを操作したり、報酬を収穫したり、市場を歪めたりすること）は、あらゆる InfoFi プリミティブにとって存亡に関わる脅威です。偽のアイデンティティを安価に作成できれば、コスト負担を伴うシグナルは連携したボットによって操作され、レピュテーショングラフは人為的に膨らまされ、予測市場の決着は操作される可能性があります。
InfoFi セクターは、多層的な防御スタックに集約されています：
レイヤー 0 — 生体認証: World（旧 Worldcoin）は、虹彩スキャンを行う Orb（オーブ）を使用して Worldchain 上で World ID を発行します。ゼロ知 識証明により、ユーザーはどの虹彩がスキャンされたかを明かすことなく人間であることを証明でき、アプリケーションを跨いだ追跡を防ぎます。2025 年までに米国全土で 7,500 台の Orb が配備される予定であり、このレイヤーは 2 億件の人間性証明（Proof-of-Humanity）の検証を目指しています。
レイヤー 1 — 招待およびソーシャルグラフの制約: Ethos（招待制）、Farcaster（電話番号認証）、Lens Protocol（ウォレット制限付きプロフィール作成）は、アイデンティティ作成に構造的な摩擦を課します。偽のアイデンティティが立ち上がるには、実際の社会的なつながりが必要になります。
レイヤー 2 — ステーク加重型信頼: EigenTrust ベースのシステムは、ステークや確立されたレピュテーションによって信頼を重み付けします。連携攻撃を行うには、既存のメンバーから実際の信頼を蓄積する必要があり、これを偽装するには多大なコストがかかります。
レイヤー 3 — 行動分析: Kaito のアルゴリズムは、洞察力のある分析よりも KOL（キーオピニオンリーダー）によるコンテンツファームを優遇しているという批判を受け、2025 年にアップデートされました。このアップデートでは、有料フォロワー、ボットのような投稿パターン、洞察を提供せずにランキングに言及するだけのコンテンツを検出する AI フィルターが導入されました。返信はリーダーボードのランキングにカウントされなくなり、情報を付加せずに報酬についてのみ議論する投稿は、マインドシェアの計算から除外されます。
レイヤー 4 — ZK 資格情報の集約: Human Passport（旧 Gitcoin Passport 、2025 年に Holonym Foundation が買収）は、ソーシャル検証、オンチェーン履歴、生体認証などの複数のソースからの資格情報を集約し、ゼロ知識証明を使用して単一のシビル耐性スコアを作成します。200 万人のユーザーと 3,400 万件の資格情報が発行されており、アプリケーションはユーザーがどの特定の検証を保持しているかを知ることなく、最小限のシビル耐性スコアを要求できるようになります。
Galxe は、これらのレイヤーを大規模に組み合わせています。7,000 以上のブランドにわたる 3,300 万人のユーザーが ZK 証明を通じて検証された資格情報を保持しており、Galxe Score は Ethereum、Solana、TON、Sui、その他のチェーンにわたるオンチェーン活動を多次元のレピュテーション指標に集約しています。
プリミティブ 5：ボンディングカーブによる継続的な価格設定
バイナリ（二値）スコア（「信頼できる」か「信頼できない」か、「検証済み」か「未検証」か）は、情報のマーケットにおいては不十分です。なぜなら、確信、レピュテーション、またはアテンションの 程度 を表現できないからです。InfoFi システムは、需要量に基づいて価格を決定する連続的な数学関数である ボンディングカーブ を使用して、情報をスペクトラム上で価格付けする市場を構築します。
LMSR のコスト関数は、予測市場のシェアに対するボンディングカーブです。特定の結末のシェアが多く購入されるほど、その価格は連続的に上昇します。これにより、市場価格は集合的な確信度のリアルタイムの指標となります。
Ethos のレピュテーションマーケットレイヤーは、個人の信頼性のためのボンディングカーブを作成します。特定のユーザープロフィールに紐付けられた「信頼チケット（Trust Tickets）」と「不信チケット（Distrust Tickets）」は、需要に基づいて継続的に価格設定されます。コミュニティがユーザーの信頼性が高まっていると判断すると、信頼チケットの価格が上昇します。これにより、レピュテーション評価は静的なバッジから、継続的な価格発見を伴うライブマーケットへと変貌します。
Cookie.fun は、AI エージェントの継続的な評価指標として Price-to-Mindshare（P/M）レシオ を導入しました。これは時価総額をマインドシェアの割合で割ったもので、株式市場の株価収益率（PER）に類似しています。P/M が低いことは、時価総額に対してアテンションが過小評価されていることを示唆し、P/M が高いことはその逆を意味します。これは InfoFi におけるファンダメンタル評価に相当し、アテンションの指標を継続的な投資シグナルへと変換します。
Intuition のヴォルト（Vault）アーキテクチャは、ボンディングカーブを使用して、ステーキングが各 Atom および Triple の信頼性と関連性スコアにどのように影響するかを決定します。正確で広く引用されている情報を含むヴォルトにステークすることは利益をもたら しますが、質の低い情報を含むヴォルトにステークすると、他の参加者が退出するにつれて損失が発生します。この継続的な価格設定メカズムにより、キュレーターのインセンティブと情報の質が長期的に一致するようになります。
真実を価格付けするアーキテクチャ
これら 5 つのプリミティブは独立したシステムではなく、統合されたアーキテクチャを構成しています。コストを伴うシグナルは、（真実の報告が最適となるような）適切なスコアリングルールとして構造化され、（文脈が価値に影響を与えるように）グラフ伝搬を介して集約され、（偽のシグナルに高いコストがかかるように）シビル耐性によって防御され、（信頼度が反映されるように）継続的な価格設定を通じて表現されることで初めて価値を持ちます。
予測市場における年間 400 億ドルの取引量、アテンション市場の参加者に分配された 1 億 1,600 万ドル、そして Web3 全体で 3,300 万件に及ぶ認証済みアイデンティティは、これらのメカニズムが機能している初期の証拠です。Polymarket の月間アクティブトレーダーは 2024 年から 2025 年の間に 45,000 人から 1,900 万人へと増加しました。これは 421 倍の成長であり、単なる投機ではなく、予測市場が伝統的なメディアよりも正確なイベント確率の評価を提供していることにユーザーが気づいたことによるものです 。
InfoFi アプリケーションの次の波は、これらの市場をデータフィードとして利用する AI エージェントから生まれる可能性が高いでしょう。Kalshi は、CFTC 規制下のプラットフォームにおいて、アルゴリズムボットが主要な参加者であるとすでに報告しています。AI システムは、予測市場における確率の変化を、相関する伝統的市場での取引実行トリガーとして扱っています。AI エージェントが大規模に情報を消費・生成するようになると、基盤となる価格設定メカニズムの質が、その上に構築される AI システムの質を決定することになります。
ヴィタリックが「info finance（インフォファイナンス）」と呼んだものは、情報経済のインフラになりつつあります。それは、何が真実で、誰が信頼でき、何が注目に値するかを決定するレイヤーであり、伝統的な情報システムには決して存在しなかった、資本によって強制されるインセンティブを備えています。
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