Who will be Trump's AI "czar" in 2026?

「Who will be Trump's AI "czar" in 2026?」に関する最新の予測市場データによると、トレーダーの間で強いコンセンサスが形成されています。

現在、Jay Clayton が 91% という圧倒的な勝率で市場を支配しています。No Czar by December 31 が 7% で2番手、Scott Kupor が 0.2% で3番手。この市場の賭け金はすでに $101.4K に達し、高い関心を示しています。

各結果の位置をより的確に評価するため、市場はインプライド確率と契約価格に基づいて3つの取引ティアに分けられます：

🥇 ティア1：圧倒的なリーダー

• Jay Clayton (91%)：最も高い確率を持つ Jay Clayton は板から厚く支持されています。この結果に賭けるトレーダーは 91¢ の「Buy Yes」契約価格に直面し、市場の強い確信を示しています。 この契約だけで $59.3K の出来高を生んでいます。

🥈 ティア2：主要な対抗馬

• No Czar by December 31 (7%)：最も有力な対抗馬として、No Czar by December 31 は 7% の的中確率を維持しています。「Buy Yes」株は現在 7¢ で取引されています。
• Scott Kupor (0.2%)：0.2% の確率で3番手につけ、市場は Scott Kupor に慎重な懐疑を示し、勢いが変わらない限り外部のワイルドカードと見なしています。

🥉 ティア3：ロングテール選択肢（合計約 1.8%）

トップ3以外にも、多くのマクロ変数と大穴の結果が追跡されています。個々の確率は低いものの、投機トレーダーにとって重要なヘッジとなります：

• 代替選択肢：Emil Michael (0.2%)、Michael Kratsios (0.1%)、Sriram Krishnan (0.1%) などが含まれます。
• 投機的出来高：統計的な可能性は低いものの、Sean Cairncross のようなロングテール契約は依然として相応の関心を集めています。

This market will resolve according to the first individual Donald Trump announces as his pick to be AI czar.

An announcement from Donald Trump or the Trump administration stating their intent to appoint a specific individual as AI czar will suffice to resolve this market, regardless of whether a formal appointment actually occurs.

Qualifying announcements must explicitly present the relevant individual as the AI czar or future AI czar. Announcements of acting or interim appointments, or announcements which merely reveal potential candidates, will not qualify. Media reports, speculation, or other unofficial information will not qualify.

An announcement will qualify regardless of the name used to refer to AI, including "super intelligence" (SI). However, the person must be announced as the "czar" or a derivative thereof.

If Donald Trump does not announce his pick for AI czar by December 31, 2026, 11:59 PM ET, this market will resolve to “No Czar by December 31”.

The resolution source for this market will be official information from Donald Trump and the Trump administration; however, a consensus of credible reporting may also be used.

人間のコンセンサスと投機的出来高がより広い予測市場を形作る一方で、当社の定量アルゴリズムはデータ駆動の対抗的視点を提供します。ファンダメンタルなシグナル、基調トレンド、過去の分布を分析し、AI バリュエーションモデルは各結果に独立した「フェアバリュー」確率を算出します。

このフェアバリューを現在の取引価値と比較すると、大きな乖離——すなわち期待値（EV）ギャップ——が明らかになります。プラスの EV ギャップは統計的に割安な結果を、マイナスの EV ギャップは市場の過剰反応の可能性を示します。

トップ AI アルファ＆ミスプライス裁定機会

最新のデータモデル実行に基づき、いくつかの主要な契約が顕著な乖離を示しています：

• 最も過大評価された結果：Jay Clayton は現在 91% で取引されていますが、AI のフェアバリューはわずか 66.4% です。これは -24.6% という大きなマイナス EV ギャップを生み、群衆がこの結果を過剰に煽り、プレミアムを高くしすぎている可能性を示します。
• ベストバリュー（最高 EV）：当社のモデルは Sriram Krishnan を盤面で最も妙味のある機会と特定しました。市場は 0.1% の取引確率しか与えていませんが、AI のフェアバリュー評価は 10% で、+10% という印象的な EV ギャップを生んでいます。
• 見落とされたダークホース：その他の顕著な乖離には Sean Cairncross（EV ギャップ：+8.3%）、Chamath Palihapitiya（EV ギャップ：+7.7%） が含まれます。これらのロングテール機会は、予測モデルの強い統計的裏付けにもかかわらず、板で大幅に割安に放置されています。