Grokは、リアルタイムのX最新情報検索ができるため、私が試した中では予測市場に比較的フレンドリーなLLMだと言えます。その他の機能も充実しており、イベントの分析を頼むことがよくあります。

ただ、時々かなり矛盾したことを言うんです。さっきはある市場のedgeが巨大だと言っておきながら、数分後にはモンテカルロシミュレーションに基づいて価格設定は適正だと言い張るんです。

なぜLLMを使った予測市場プレイは信頼できないのか？

記憶とフィードバックループがない — LLMは自分が言ったことを覚えておらず、常に一度きりの回答をしている
ナラティブ汚染が得意で、確率分解が不得意 — 市場センチメントとニュースに引きずられている
skin in the gameがない — 間違っても代価がないが、私たちの賭けは実際のお金が失われている

AI補助を使って予測市場を本気でプレイするには、以下を満たす必要があります：

Edgeに明確な閾値がある（例：≥3%）
決策が追跡可能で、バックテスト可能である（Decision Contract）
Evolution Loopがある（予測 → 検証 → 修正）
データサポート > モデル結論

AIの最大の価値は予測ではなく、ノイズフィルタリング、edge発見、リスク定量化に使うことにあるべきです。

最終的な決定権はプレイヤー側にあるか、または明確なルール、バックテスト可能性、フィードバックループを備えたシステムの中になければなりません。