あなたの未来はAIが「見える」？システムインテグレーターが驚いた予測の進化

2025年8月15日 2025年8月15日

Tak@

システムインテグレーターのTak@です。私は日々、生成AIの可能性を探求し、新しいWebサービスを開発しています。

あなたの未来は、AIには見えているのでしょうか？株価の変動を90%以上の確率で予測したり、次にヒットする新商品や、新たなパンデミックの兆候を数週間前に警告するシステムが、もしAIによって実現したらどうなるでしょう？

個人のキャリア選択から、会社の大きな投資判断、国のパンデミック対策まで、あらゆる意思決定の場面で、AIが未来の可能性を具体的に示してくれるとしたら。

未来は常に不確実なものです。しかし、AIが人間のトップレベルの予測者である「スーパー予測者」と肩を並べる、あるいはそれを超える精度で未来を予測できるようになったとき、私たちの意思決定のあり方は、根底から変わるかもしれません。

Advancing Event Forecasting through Massive Training of Large Language Models: Challenges, Solutions, and Broader Impacts

未来予測のAI、ついにその兆しが見え始めた

かつて、大規模言語モデル（LLM）を用いた未来予測は、その能力が過大評価されているという厳しい批判にさらされていました。私自身も、初期の「スーパー予測者レベルに迫る」という報告を耳にした際、本当にそこまでできるのかと半信半疑だったことを覚えています。

しかし、その後の研究と技術の進化は、私の懐疑心を驚きへと変えていきました。

近年、より厳密な評価方法を用いた研究が数多く行われています。その結果、GPT-4oやClaude-3.5-Sonnetといった最新のLLMが、その汎用的な性能向上とともに、未来予測の精度も着実に高めていることが明らかになりました。

例えば、ある動的ベンチマークでの評価では、GPT-4oがBrierスコア（予測の誤差を示す指標で、値が小さいほど高性能）0.133、Claude-3.5-Sonnetが0.122を記録しました。

これは、スーパー予測者AIのスコア0.096にはまだ及ばないものの、一般大衆の集合知の予測（Brierスコア0.121）とほぼ同等か、それ以上のレベルに達していることを示しています。

かつては単なるパターン認識だと見ていたAIが、まるで人間の専門家のように深く情報を掘り下げ、推論する姿には、システム開発に携わる者として驚きを隠せません。

この目覚ましい進歩は、いくつかの技術的なブレイクスルーによって加速されています。

強化学習（RL）の応用: AIが自らの予測結果を評価し、報酬に基づいて学習を繰り返すことで、モデルの予測能力がさらに向上します。AIが「予測する」だけでなく、「よりよく予測するために学ぶ」という、自己改善のサイクルに入っているのです。
高度な推論モデル「Deep Research」: 与えられた情報をもとに、まるで人間が調査を行うかのように、自ら多様な検索や推論戦略を試すモデルも登場しています。これは、従来の定型的なプロンプトに頼るアプローチとは一線を画します。AIが複雑な情報を統合し、不確実な状況下で多角的な視点から結論を導き出す能力は、未来予測にとってまさに不可欠なものです。

このようなポジティブな傾向を受け、研究者たちは、スーパー予測者レベルのイベント予測LLMを大規模に訓練する絶好の時期が来たと強く提言しています。

これは、AIが単なる情報収集や生成に留まらず、未来の不確実な出来事について、より深く、より正確な「予測知能」を提供できるようになる可能性を示唆しています。

私たちのビジネスや日常生活における「未来の読み方」も、根本から変わるかもしれませんね。

未来予測AIを育てる「壁」：データと学習の難しさ

しかし、この夢のような「スーパー予測者AI」を実現するには、いくつかの大きな壁があります。特に、LLMベースのイベント予測モデルの訓練には、他のAIタスクにはない特有の難しさがあるのです。

1. 予測結果の「ノイズ」と「希少性」

未来の出来事を予測するタスクは、一般的な質問応答のように明確な答えが一つだけ存在するわけではありません。例えば、「SpaceXは2024年6月までに軌道飛行を成功させるか？」という問いに対し、私たちは確実な答えを知ることはできません。

2023年12月時点では、その成功確率は100%ではなく、不確実性（ノイズ）を含んだ確率でしかありえません。

さらに、大統領選挙やロケット打ち上げといった重要なイベントであっても、訓練に使える「類似の過去事例」は非常に限られています。これは、機械学習の観点から見ると、データが非常に希薄（スパース）であるという深刻な問題につながります。

データが少ないと、モデルは特定のパターンに過度に依存したり、未経験の状況に汎化できなかったりするリスクが高まります。このような不確実性の高さは、まるで霧の中でゴールを探すようなものです。

2. 「知識の遮断」問題：過去の知識が足かせに

LLMは、学習した時点までの情報しか内部に持っていません。しかし、イベント予測のタスクでは、多くの場合、過去のある特定の時点（質問日）までの情報だけに基づいて未来を予測する必要があります。

もし、評価データにLLMが既に学習済みで、結果を知っている過去のイベントが含まれていたら、モデルは単に記憶している情報を「吐き出す」だけで正解できてしまいます。

これでは、モデルの真の検索能力や推論能力は育ちません。この問題に対処するため、最新のLLMの能力を評価するには、静的ではない「動的ベンチマーク」が不可欠です。

3. 「単純な報酬構造」問題：AIのずる賢さ？

強化学習において、AIは与えられた報酬を最大化するように学習を進めます。イベント予測では、モデルの予測確率と実際の結末の誤差を報酬として与えるのが一般的です。

しかし、これだけだと、AIは適切な推論能力を開発しなくても報酬を比較的簡単に得てしまうことがあります。

例えば、自信がないにもかかわらず、極端な予測（0%または100%）を出せば、偶然当たった際に大きな報酬が得られます。AIが根拠なく自信満々な予測を出すと、人間としては非常に困りますよね。このような「ずる賢さ」が、AIの実際の予測能力向上を妨げてしまうのです。

予測の壁を超えるAIの「学習戦略」

これらの複雑な課題を乗り越えるため、研究者たちは様々な工夫を凝らしています。まるでベテランのシステムインテグレーターが、複雑な顧客要件に対し、様々な技術を組み合わせてシステムを構築するように、AIの学習方法も進化しているのです。

1. 報酬信号の多様な活用

イベント予測では、何をもって「正解」とするかが常に議論の的です。最終的な「結果」を報酬にするのが直感的ですが、これは「ノイズ」が大きい問題でした。

そこで注目されているのが、人々が未来の出来事の確率に賭けるプラットフォームである予測市場から得られる「市場予測」です。このデータは、その時点での最も信頼できる確率の推定値と見なせます。

最終結果だけでなく、市場予測も報酬として利用することで、データが少ない場合でも、より正確な学習が可能になります。これは、まるでプロジェクトマネジメントで、最終成果だけでなく、途中経過の評価や顧客フィードバックも重視するようなアプローチです。

2. 「知識の遮断」を乗り越えるデータ拡張

知識の遮断問題を解決するためには、モデルが単なる記憶に頼らず、真の推論能力を発揮するようなデータを工夫して使う必要があります。

LLMが「覚えていない」過去のイベント: LLMは知っていても、その関係性や比較結果までは記憶していないデータを訓練に活用します。
反事実（counterfactual）イベント: 実際に起こった出来事とは反対の結果になる架空のイベントを作成し、訓練に用いる手法です。例えば、ロケット打ち上げが成功した現実に対し、「打ち上げ失敗」という反事実シナリオを作成します。これにより、AIは記憶に頼らない真の推論能力を養うことができます。この発想は、まるでシステム障害時のシミュレーション訓練に似ています。AIも人間と同じように、失敗から学ぶ道を見つけたようですね。

3. 推論能力を育てる補助信号

AIの「単純な報酬構造」問題に対処するため、結果だけでなく、その推論プロセスも評価する「補助的な報酬信号」を与えることが提案されています。

プロセスの評価: 推論の質を評価するために、人間がAIの推論プロセスを評価し、その評価を基に報酬モデルとして利用するアイデアも検討されています。AIが答えだけでなく、「なぜそう考えたか」まで評価されるようになるのです。
関連する副次的な質問（subquestions）: 例えば、ある大統領選挙の勝者を予測する際に、「候補者Xは10月の世論調査でリードするか？」といった、主要な予測と因果関係を持つ、より具体的なサブイベントの質問も同時に予測させます。これにより、AIは単一の予測だけでなく、複数の関連イベントを通じて一貫性のある推論を行うよう促されます。

大規模データが紡ぐ「予測の網」

AIの予測能力を真に高めるためには、大量で多様なデータが不可欠です。システムインテグレーターとして、私はデータの量と質、そしてそれをいかに効率的に活用するかが、システムの性能を左右すると強く感じています。イベント予測の分野でも、この「データ駆動型」のアプローチが重要視されています。

1. 予測市場データ

PolymarketやMetaculusなどの予測市場から得られるデータは、イベントの「質問日」「解決日」「最終結果」「市場予測」といった構造化された情報を提供します。これらのデータはリアルタイムで更新されるため、最新のイベント予測モデルの訓練と評価に特に有用です。

2. 公開データセット

国や地域のGDP統計、中央銀行の経済指標、世界紛争に関するデータベースなど、Web上でデータベース形式で定義されている「公開データセット」も活用されています。これらのデータは、これまで主に評価用ベンチマークとして利用されてきましたが、その膨大な時系列データ量から、概念的には数十万件以上の訓練データを体系的に抽出できる可能性を秘めています。

3. クロールデータセット

Wikipediaやニュース記事、arXiv（プレプリントサーバー）といったWebベースの非構造化データから、予測問題と解答を自動生成する「クロールデータセット」の構築も進んでいます。Web上の無数の情報をまるで宝の山のように掘り起こし、予測データに変換する。

この手法は、AIが世界の「鼓動」を感じ取る新たなセンサーとなるかもしれません。

これらのデータ収集手法は、未解決の質問が多数含まれる動的ベンチマークを可能にし、開発と評価のサイクルを大幅に加速させます。AIは自ら学び、自ら評価し、自ら進化していく。

「予測するAI」が描く社会の未来

スーパー予測者AIが進化し、社会に深く浸透することで、私たちの意思決定のあり方は大きく変わる可能性があります。

予測質問の量的拡大と個別化: AIは、予測市場や人間の予測者が扱いきれないほど膨大な数の質問に、迅速かつ低コストで答えを提供できるようになります。個人的な価値観が絡む問いにも、AIは過去のデータと推論に基づいた示唆を提供できるようになるでしょう。
曖昧な質問への挑戦: 「ChatGPTが英語教育に良い影響を与えたか？」のような主観的で多面的な質問にも、AIはより測定可能な副次的な質問に分解し、合理的な「概算」を提供できるようになるかもしれません。
人間とAIの協調: AIは、人間の専門家の予測能力を強化するツールとしても機能します。AIの予測と人間の予測を組み合わせる「アンサンブル手法」が、最も効果的なアプローチとなるでしょう。
未来シミュレーションとAIエージェントへの統合: イベント予測AIは、単一のシナリオの確率を推定するだけでなく、相互に関連する一連のシナリオを創造的に生成し、提案する能力も持ちます。これにより、私たちが未来の可能性をより深く理解し、より良い行動を選択するのに役立ちます。

「予測するAI」の光と影：社会実装への課題

「予測するAI」が社会に広く受け入れられ、活用されるためには、まだいくつかの大きな課題を乗り越える必要があります。

1. 予測信頼性の体系的評価と情報伝達

最も重要な課題は、AIの予測信頼性を様々な実世界の状況で体系的に評価し、その情報をユーザーに効果的に伝えることです。AIが算出した確率的予測を、ユーザーがどれだけ信頼し、自身の意思決定に組み込むべきかを判断するための「信頼性指標」が不可欠です。

システム開発では、テストフェーズで徹底的に品質を検証しますが、予測AIの「品質」は、より複雑で動的な評価が求められます。

2. 潜在的なリスクへの対応

自己成就的予測と負の連鎖: AIが経済不況を予測し、その予測が実際に不況を引き起こすといったリスクが指摘されています。
予測システムへの悪意ある攻撃: 悪意のあるアクターが、AIの訓練データとして取り込まれることを知りながら、意図的にバイアスのある市場を作り出す可能性があります。
不正確な予測への過信: AIが不正確な予測をした際に、ユーザーがその予測を過度に信頼し、その結果として負の成果を招いてしまうリスクです。
モデルバイアス: LLMアプリケーションで広く認識されている「モデルバイアス」も大きな懸念です。予測モデルが既存の社会経済的バイアスを継承し、増幅してしまう可能性を無視できません。

AIは、非常に強力なツールでありながら、その扱い方を誤れば、社会に大きな影響を与えかねない「両刃の剣」です。私たちは、その安全な運用に全責任を負うべきだと感じています。