革新的な商品やサービスの導入により、市場急な変化（トレンドやサイクル）が多発して需要予測は困難になってると思われます。
本書では時系列分析や回帰分析といった定量的な予測手法ではなく、集合知を活用した定性的な需要予測アプローチを様々な事例を元に紹介しています。
実際に社内で予測市場の導入検討を行う際にはおすすめの良書です。
＜以下は本書からの抜粋メモです＞
＜第1章＞
アンケートとは異なり、予測市場が収集するのは意見ではなく知識だ
予測市場の目的は会社と従業員の関係を契約から感情的なレベルへと飛躍させる
会社の未来に関心を抱いてもらう
受付や退職者（ナレッジ・デザリング）、新入社員も参加できる
ミューチュアル・ファン・マーケット（ライト・ソリューションズ社 ）は全従業員の業務のひとつ
グレゴリー・クロフォード教授 イノベーション・エンジン
予測市場のプロセスが成功するかどうかはその企業の社風にかかっている
有益な情報は非常に多くの人々に分散されている
＜第2章＞
予測市場は、ビジネスとの世界では最も理解の進んでいない概念のひとつ
ウォール・ストリートのアナリストからの圧力→貴重な情報の流れを澱ませている
ロビン・ハンソン 最初の予測市場を設計（1989年4月 ～）、予測市場の父と称されている
IEM、Intrade（アイルランド イントレード）→現金取引市場
予測市場という手法が禁忌
総意が、一株あたりの価格に凝縮
予測市場の参加者は、商品市場の投機家と似ている
どんな予測の結果もたまには間違いでなければ、正解とはいえない
ヨギ・ベラ・バイアス 終わるまでおわりではないというバイアス（最後で逆転する確率を過大評価する）
予測市場会社 インクリング（シカゴ）
市場で投資家たちが取引し合うと、分散されていた情報が集約される
ガーベッジ・イン・ガーベッジ・アウト ゴミを入れればゴミがでてくる（入力が悪ければ出力が悪くて当たり前）
予測市場は、偶然の出来事さえも予測できる魔法の道具ではない
イーライリリー 新興企業イノセンティブ（InnoCentive）を設立 50人で予測市場実施
予測市場の成功条件 多様性、独立性、集約性、インセンティブ
＜第3章＞
本命・大穴バイアス 本命馬への賭けが本来よりもわずかに少なく、穴馬への賭けがかなり多いという状況
オッズメーカー オッズを決める者
ブックメーカー 賭けを受け付ける者
全員の結果を集約すると、誤情報は相殺され、純粋な情報のみが残る
予測市場の競争性
正確な予測の条件 上記に加えて、参加者が自分の選択について論理的に説明し自由に見解を表明できること、圧力の禁止（口の達者な参加者や押しの強い参加者の主張をまかり通らなく必要がある）
HSX（Hollywood Stock Exchange）ハリウッド証券取引所 180万人の登録者、うち70万人が年に2回以上取引実施
＜第4章＞
世論調査 連絡の取れない人、参加を断る人、適当に答える人がいる、また、回答者に選挙投票の意思があるかどうかわからない
選挙市場 自らのお金と威信をかけて、自主的に参加
アメリカ選挙市場 1988年6月アイオワ州アイオワシティで始まった（IEM）
大穴バイアス
ホーム・チーム・バイアス 自分の支持政党の候補者が勝つというバイアス 予測市場では排除できる
相関関係があるからといって、因果関係があるとは限らない
＜第5章＞
予測対象 ある事象が発生する確率が状況の変化に応じて変わっていく場合、時間によって変化しない明確な正解がある場合（推定市場）の2つがある
高い数値と低い数値は総裁されるので、専門家の予測だけが残る
専門家が誰なのかはわからない
フランシス・ゴルトン 家禽見本市の調査、全員に投票のチャンスがある民主主義の方が、より良い結果をもたらすと主張（国民の声の原点）
高い知能をもつ人々は視点が似通っており、同じ問題解決方法を利用しがち
多様性がないと過激な結論に落ち着く
ミリオネア市場のアイディアは、投資金額に上限がない場合にのみ力を発揮する
参加者が正解を探そうとしていない限り、市場を当てにしてはいけない
＜第6章＞
グループ内の人間関係や社会経済的な関連性が強いほど、ポートフォリオの実績は悪くなる
情報カスケード 最初の数人の発言により、滝のように全体の意見が従ってしまう現象（例 2000年問題）
階級、評価のカスケード 上司の発言に従ってしまう、結果、集合知が最終判断に反映されない
他の人の判断がわかっているだけでも、バイアスが生じうる
フォーカス・グループは、もっとも声高で頑固なメンバーの意見に支配されがち
サンプリング・バイアス
確証バイアス 既存の知識に矛盾する証拠を無視してしまう
アンカリング ひとつの情報を過剰に重視してしまう
リスク回避
専門家が誰なのかわかるくらい知識豊富な集団なら、そもそも予測市場はいらない
協調フィルタリング（Amazon）
＜第7章＞
Google検索は予測市場
グーグル・デシジョン・マーケット（2005年4月開始）
今後三か月間でGメールにサインアップする新規ユーザーは何人か（需要予測）
株価や四半期収益に関数ル質問は証券法上の理由から禁止されている（インサイダーとみなされる可能性があるため）
2008年で280の予測市場と、15,000人の投資家がいた
グーグル予測市場の予測は、全体の約90％程度は正しいと考えられる
投資歴が長い従業員ほど、取引の成績が良くなる傾向がある
一定の組織階級を超えると、従業員のグーグル予測市場の成績が悪くなる（自由な発想ができないのでは・・・）
ある結果が起こると心から信じて、投資家が証券を取引するようなルールを定めなけらばならない
グーグル予測市場の目的は、公平性を保つことではなく、最善の予測を導き出すこと（インサイダー取引許可）
名声を報酬とするシステム（Tシャツ経済）
さまざまな部署の従業員が予測市場に参加し、交流を持つようになった
楽観主義的なバイアス 新入社員
＜第8章＞
ベストバイ 2005年から予測市場開始
幹部たちは、クリアできる売り上げ目標を設定したかった
予測市場なら人的な歪みは生じない
第一の教訓 まずは自分で試す
第二の教訓 現在の管理者を批判していると思われないように
第三の教訓 上空からの援護を仰ぐ
否定的な結果を予測した投資家が誰なのか、上司にばれてしまうのではないか、投資家が心配していた（ニックネームでの取引）
第四の教訓 予測市場を維持させるには大衆的な問題を取り上げる
第五の教訓 参加者のやる気を損ねてはいけない
タグトレードをサプライヤ（アクセンチュア）に公開
＜第9章＞
空売りは裏切りではないと説明
マイシス・マーケット・ビジネス・ブロードキャスティング・サービス １ぺージの投資に関してのレポート
エンジニアよりも受付係の方が全体として予測が正確だった
匿名の重要性
＜第10章＞
自社が何をしっているのかさえわかれば、HPの生産性は3倍になるだろう（ルー・プラット）
営業担当者はノルマ制の歩合給とボーナス制度のせいで、売上を低めに見積もった
少数の参加者から正確な予測を生み出すことができる
BRAIN（特許取得）
彼らにはその情報を上層部に伝える動機がなかった
ほとんどの人々は想像しがたい出来事が起こる可能性を無視してしまう
想像しやすい出来事の可能性を過大評価してしまう
＜第11章＞
三人よれば文殊の知恵
アイオワ・インフルエンザ市場
＜第12章＞
予測市場があれば、個々の情報源が明らかになる危険性なしに集団的な予測を行うことができる
職務への忠誠を求められている政府や情報機関の職員たちが、匿名で真の見解を報告することができる
＜第14章＞
言葉遣いや条件に気を付ける必要がある
＜第15章＞
下層部の従業員が経営陣の意思決定に意見を述べるという発想に対し、根強い疑念がある
＜第17章＞
クレイヴンの予測計画に参加した人々は、それぞれの変数について意見を述べる前に、相談し合ってはならなかった
美人コンテスト 集団のコンセンサスと照らし合わせて賞を贈呈する方法
＜第18章＞
導入よりも厄介な問題があるとすれば、それは企業文化と人間の問題だろう
経営者の知識や権限、専門家の立場を奪うことが目的ではない
市場に掲げれあれる質問や明らかになる情報によって、誰が面目を失うのかも考えなけらばならない
中間管理職の人々が導入の壁になることが多い
最初のうちは、予測市場を大げさに売り込むのではなく、控えめに運営する必要があるだろう
投資家たちに予測市場の結果を公開し、Tシャツの獲得者を知らせる必要がある
予測市場を導入した会社が、その後も市場を利用しつづけている
＜予測市場を開始するためのチェックリスト＞
投資家や潜在投資家に市場の結果を伝える 結果を伝えないと、次の市場に参加する意欲がなくなってしまう
勝者や全員の予測を発表する方法を決める
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