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予測市場は金のなる木なのか？その収益モデルを深く分析する

バイトアイ

2026-05-21 15:09:49

コレクション

この膨大な取引量は、実際の収入に変わることができるのか？

著者：Changan, Amelia I Biteye内容チーム

過去に予測市場について議論する際、皆が気にしていたのはその精度や取引量の多さ、新しい情報市場になれるかどうかでした。しかし、予測市場がビジネスとして考えられると、核心的な問題は収益モデルがどのようなものであるかに変わります。

ビジネスの世界では、取引量が多いことは必ずしもプラットフォームが利益を上げることを意味しません。ある市場が大きな声を持っていて、ユーザーが頻繁に売買していても、取引の大部分が手数料の対象にならなかったり、活発さが単に補助金やポイントによって維持されている場合、取引量は見栄えの良いデータに過ぎず、健全な収入ではありません。

予測市場にとって、ビジネスの内実を真に試すのは「どれだけ多くの市場を開いたか」でも「特定のイベントがどれほど人気か」でもなく、プラットフォームが以下の三つの事柄をシームレスに結びつけられるかどうかです：

実際の取引の衝動を生み出すこと；
十分な深さの注文簿の流動性を維持すること；
主動的に注文を出す取引需要（テイカー）を手数料に変換すること。

これが、予測市場のビジネスモデルが単純な「市場を開いて税金を取る」ものではない理由です。表面的にはそれはYES / NOの賭けゲームに過ぎませんが、プラットフォームの収入の基盤を支えているのは、その背後にある取引構造、流動性メカニズム、手数料の傾斜、そしてユーザー行動です。

特に、主要プラットフォームのPolymarketがテイカー手数料を体系的に導入し始めた後、予測市場の物語は「情報ツール」から「収益検証」段階に入っています。

この記事では、ビジネスの視点から予測市場の基盤を深く分析します：

予測市場プラットフォームは何で利益を上げているのか？
なぜメイカー / テイカーのゲーム構造がプラットフォームの生死を決定するのか？
Polymarket、Kalshi、OpinionからPredict.funまで、主流プラットフォームの手数料設計にはどのような本質的な違いがあるのか？
なぜ取引量が最も多い市場が、逆に最も利益を上げていないのか？

💡核心的結論：予測市場が売っているのは答えではなく、対立です。

価格が50 / 50に近づくほど、市場の対立が大きく、取引の衝動が強くなり、プラットフォームは主動的な取引から手数料収入を変換しやすくなります；価格が0または100に近づくほど、結果が確定的になり、情報の価値は残りますが、対応する手数料の重みは明らかに低下します。

したがって、予測市場の真のビジネス障壁は、「イベント」を市場に変えることではなく、「対立」を取引に変え、取引を安定して収入に変換することです。

一、予測市場はどうやって利益を上げるのか：市場を開くのではなく、対立を手数料に変える

予測市場のキャッシュフローを分析するためには、まずその収入の四つの核心的な推進力を明確にする必要があります。これらは相互に絡み合い、プラットフォームが流量から収益化する閉ループを形成しています。

1️⃣ 取引手数料 - 直接的な収入源

ほとんどの予測市場は、主動的に取引を行う側、つまりテイカーに対して手数料を請求します。テイカーは流動性を消費し、メイカーは流動性を提供します。

これは、予測市場がすべての取引で収入を生むわけではないことを意味します。実際にプラットフォームに手数料を貢献できるのは、ユーザーが主動的に取引を行い、速度と確実性のために支払う意欲がある取引です。

2️⃣ 流動性 - 持続的な取引の基盤

予測市場で最も難しいのは市場を開くことではなく、市場に深さを持たせることです。

もしある市場に誰も注文を出さなければ、ユーザーは買いたくても買えず、売りたくても売れないため、その市場は話題があっても有効な価格を形成することは難しいです。

そのため、多くのプラットフォームはメイカーのコストを下げたり、メイカーにインセンティブを与えたりします。

これは直接的な「収入源」ではありませんが、取引手数料が長期的に存在できるかどうかを決定します。

流動性がなければ、持続的な取引はなく、手数料収入も安定しません。

3️⃣ 情報価値 - 心理的占有

予測市場と一般的な取引プラットフォームの違いは、それが単なる取引ツールではなく、情報を生み出すことです。

ある市場に十分な取引量と流動性があると、その価格は確率信号に変わります。メディアはそれを引用し、KOLはそれを解釈し、トレーダーはそれを観察し、一般ユーザーもそれを使って市場の感情を判断します。

この部分は必ずしも直接的に手数料に変わるわけではありませんが、プラットフォームに注目度、ユーザーの心理、外部の伝播をもたらします。長期的には、これらの情報価値が取引需要を強化することになります。

4️⃣ ユーザー運営と割引体系 - 活発度を収入に変換する

基本的な取引手数料に加えて、異なるプラットフォームは割引、招待、イベント、ポイント、キャッシュバックを通じて取引頻度を高めます。これらの施策は必ずしも直接的に収入をもたらすわけではありませんが、プラットフォームの長期的な収益化能力に影響を与えます。例えば、Opinionはユーザー割引、取引割引、招待割引を提供しています；Predict.funはよりシンプルな基本料金と割引メカニズムを採用しています；Polymarketは異なる市場の差別化された手数料とメイカーリベートに重点を置いています。割引とインセンティブの本質は、単なる補助金ではなく、一部の利益を譲渡してユーザーの留保を得て、徐々に活発度を収入に変換することです。

二、主流予測市場プラットフォームの手数料構造の横断的比較

主流の予測市場の手数料設計を俯瞰すると、業界の戦略方向は高度に一致しています：注文を出して流動性を提供することを奨励し、主動的な取引を収入に変換します。しかし、戦術の実行において、各プラットフォームは異なるポジショニングのため、明らかな戦略の分化を示しています。

1️⃣ Polymarket：市場ごとの精緻な価格設定

Polymarketのテイカー手数料の論理は「市場の差別化」と「対立度の価格設定」を極限まで結びつけています。その公式は次の通りです：

fee = C × feeRate × p × (1 - p)

ここで、Cは取引のシェア数、pは取引価格、feeRateは市場のカテゴリーによって決まります。

このメカニズムには二つの核心的な変数が含まれています：

市場の精緻化：現在の確認された手数料の基準に従い、Crypto市場のfeeRateは0.07、Sportsは0.03、Politics / Finance / Techは0.04、Culture / Weatherは0.05、一部のGeopolitics市場は0です。つまり、Polymarketはすべての市場に対して統一的に手数料を請求するのではなく、異なる市場の取引頻度、感受性、ユーザーの支払い意欲に基づいて差別化された手数料を採用しています。
対立度の価格設定：p × (1 - p)の数学的曲線に完璧に適合します。価格が50/50に近づくほど（市場の対立が最大）、手数料が高くなります；結果が確定に近づく（0または100に近い）ほど、手数料が低くなります。

2️⃣ Kalshi：より規制された取引所モデルに近い

Kalshiの手数料設計は規制の枠組みの中で、伝統的な金融デリバティブ取引所により近いもので、通常のテイカー手数料の公式も価格の対立度に関連しています：

fee = round up(0.07 × C × P × (1 - P))

ここでCは契約数、Pは契約価格で、手数料はセントに切り上げられます。この構造はPolymarketのC × feeRate × p × (1-p)に非常に近いです。

Kalshiの手数料構造はPolymarketと類似点があります：その取引手数料も契約価格に関連しており、50¢に近づくほど手数料が高くなり、1¢ / 99¢に近づくほど手数料が低くなります。Kalshiの手数料スケジュールによれば、100契約のテイカー手数料はおおよそ$0.07～$1.75の範囲で変動します。

しかし、KalshiとPolymarketの重要な違いは、Kalshiの一部市場にはメイカー手数料があり、これらの注文が最終的に成立した場合にのみ手数料が発生し、キャンセルされた注文には手数料がかからないことです。これはKalshiの手数料構造が規制された取引所により近いことを示しています：単純にメイカーが永遠に無料というわけではなく、異なる市場に対してより複雑な双方向の手数料ルールを設定しています。

3️⃣ Opinion：割引とユーザーの層別化を強調

Opinionは非常に複雑な「多次元割引体系」を導入しており、その有効手数料の公式は次の通りです：

Effective fee rate = topicrate × price × (1 − price)× (1 − userdiscount)× (1 − transactiondiscount)× (1 − userreferral_discount)

つまり、Opinionの手数料は市場価格やtopic_rateだけでなく、ユーザー割引、取引割引、招待割引などの要因にも影響されます。

Opinionはまた、$5の最小注文と$0.25の最低手数料を設定し、小額取引による過剰に低い手数料を避けています。

これはOpinionの手数料設計がユーザー運営により偏っていることを示しています：

topic_rateは異なる市場を区別するために使用されます
user_discountはユーザーの層別化に使用されます

したがって、Polymarketの「市場の差別化価格設定」と比較すると、Opinionは手数料を運営ツールとして作り上げています：一方で割引体系を通じてユーザーの取引、留保、新規獲得を促し、もう一方でメイカーを無料にして注文のハードルを下げ、市場の流動性を維持します。

4️⃣ Predict.fun：ミニマリストの統一手数料

Predict.funの手数料構造は比較的シンプルで、ユーザーの理解コストを下げるのに適しています。

現在の公開された基準に従うと、その手数料計算の公式は次の通りです：

Raw Fee = Base Fee % × min(Price, 1 − Price) × Shares｜

Base Feeは現在2%です。実際の手数料は取引価格の変化に応じて変動します：50%以下の場合、手数料は基本的に2%に固定され；50%を超えると、価格が1に近づくほど実際の手数料は低くなります。

さらに、Predict.funは手数料割引もサポートしており、割引後の手数料はさらに低下します。この設計の特徴はより直感的で、ユーザーは市場がどちら側に属するかを判断する必要がなく、取引価格自体に注目するだけで手数料の変化を理解できます。

異なるプラットフォームの高低手数料を見ただけでも、次のような比較が得られます：

Polymarket ：最高手数料は7.13%、最低は0.07%
Kalshi ：最高手数料は7%、最低は0.07%
Opinion ：手数料範囲は0%～2%、さらに$0.25の最低手数料があります
Predict.fun ：最高手数料は2%、最低は0.02%

しかし、これらの数字は「手数料設計」の違いを示すだけで、プラットフォームが最終的にどれだけ稼げるかを直接的に示すものではありません。

実際の手数料は、いくつかの要因の影響を受けます：どの取引がテイカーの取引で、取引がどの価格帯に集中しているか、プラットフォームに割引、キャッシュバック、または最低手数料があるか、そして異なる市場自体の取引頻度です。

したがって、予測市場の商業化能力を比較する際には、手数料表だけでなく、取引構造も考慮する必要があります。

次に、Polymarketを例にとってさらに分析します：同じ取引量で、なぜある市場は手数料に変換しやすく、他の市場は必ずしも最も利益を上げていないのか。

三、Polymarketの深堀り：取引量は真の収入を意味しない

各社のプレイスタイルは多様ですが、予測市場の真の収益化効率を検証するには、Polymarketが現在最も観察に適したプラットフォームのサンプルです。

理由は主に二つあります：

その手数料の道筋が最も明確です：Cryptoから試験的に始まり、Sportsに拡大し、さらに多くのカテゴリーでほぼ全面的に手数料を導入しています
そのデータもより完全です：公式の手数料率、7日間および30日間の手数料は、収入構造をさらに分析するために使用できます

したがって、次にPolymarketを例にとって、より具体的な質問に答えます：取引量が最も多い市場は、本当に最も利益を上げているのでしょうか？

3.1 無料から有料へ：Polymarketの商業化のタイムライン

2026年1月：Cryptoが最初の有料セクターに

Polymarketはアメリカのユーザーに再進出し、最初にCryptoセクターでテイカー手数料を導入しました。暗号市場は決済サイクルが短く、価格変動が大きく、取引行動が二次短期的で、ユーザーは摩擦コストに対する感受性よりも収益化の速度を重視するため、絶好の手数料試験場です。

2026年2月18日：Sportsが二番目の有料セクターに

続いて、2026年2月18日、Sportsセクターが二番目の有料セクターとなりました。スポーツ市場は自然に高頻度で短期間の特性を持ち、持続的な取引シーンを提供できます。したがって、Sportsは手数料の自然な延長です。

したがって、Polymarketは最初にCryptoとSportsに手数料を導入したのは、ユーザーの受け入れ度が高い二つのセクターで収益モデルを検証するためです。

2026年3月30日：手数料がさらに多くのセクターに拡大

2026年3月30日、Polymarketはテイカー手数料をPolitics、Finance、Economics、Culture、Weather、Tech、Mentions、Other/Generalなどのさらに多くのカテゴリーに拡大し、手数料のカテゴリーは10個に増えました。

全面的な手数料導入後、Polymarketは単純にすべてのセクターに同じ手数料を請求するのではなく、より細かい手数料構造を採用しました。このステップはPolymarketの商業化の重要な節目と見なすことができ、Polymarketは手数料モデルをより広範な市場に拡大し始めました。

全面的な手数料導入の効果は非常に注目に値します。最新のデータによれば、Polymarketは非常に大きな資金吸引能力を示しています：7日間の手数料は$9.27M、30日間の手数料は$36.3Mに達しました。その7日間の収入は全ネットCryptoプロジェクトの中で上位6位に入り、正式に収益型プロジェクトの階層に入っています。

3.2 核心市場の単型と価格分布の分析

Polymarketの各セクターの真の収入をできるだけ計算するために、2021年から2026年2月までのPolymarketの取引データに基づいて、五つの主要セクターの手数料を推定します。

市場価格の注文の割合を見ると、五つのセクターには明らかな違いがあります：

Cryptoの市場価格の占有率は最高で、75%に達します。これは暗号資産の「瞬時に変化する」特性に非常に合致しており、ユーザーは損益をロックするために市場価格の注文を直接使用する傾向があります；Weatherセクターはリアルタイムの突発的な気象データに駆動され、ユーザーは同様に反応速度を非常に重視します。

次に、手数料の多寡は市場の取引価格帯に大きく依存します。

理由は、手数料の対象となる取引は同じ手数料を生むわけではないからです。Polymarketの手数料はp × (1 - p)に関連しており、価格が50/50に近づくほど市場の対立が大きくなり、手数料の重みが高くなります；価格が0%または100%に近づくほど結果が確定的になり、手数料の重みが低くなります。

五つの主要セクターのデータを見ると、大部分の取引は30～50の範囲に集中しており、特に40～50の範囲に集中しています：

このデータは、Polymarketの主要な取引が結果がすでに確定に近い範囲で発生しているのではなく、市場に明らかな対立が存在する位置に集中していることを示しています。

3.3 収入の推定：誰が利益の牛なのか？

各セクターの市場価格の取引額を用いて、対応する手数料率に基づき、異なる価格帯のp × (1-p)の重みを考慮して、Polymarketが五つのセクターで得られる手数料収入を大まかに推定します。また、手数料導入後、手数料に敏感なユーザーがテイカーからリミット注文に移行することを考慮します。特に、終盤取引や低オッズのアービトラージ、短期的な頻繁取引を行うユーザーは、リターン率をより慎重に計算します。

したがって、元の推定に基づいて、より保守的な仮定を行います：手数料導入後、各セクターの市場価格の取引額が20%減少すると仮定します。

調整後の公式は次のようになります：調整後の推定手数料 ≈ 市場取引額 × 80% × 手数料率 × (1 - p)

7日間の総取引量と各セクターの取引量の割合に基づいて、五つの主要セクターの7日間の市場価格の取引額を推定します。

前述のように各セクターの市場価格の取引額を算出した後、各セクターの手数料率と価格帯の重みを考慮して手数料を推定します。計算をより確実にするために、区間の中央値を近似価格として使用します：

（注：統計基準、歴史的な単型の占有率の遅延性、セクターの動的変化により、この推定モデルは各セクターの貢献割合を再現することを目的としており、合計はシステムの実際の決済総手数料と合理的な誤差があります）

データは何を示しているのか？

1️⃣Cryptoは現在の利益貢献が最も高いセクターで、7日間の推定手数料は約439万ドルで、「利益の牛」です。

これは直感に反することですが、取引量の占有率を見ると、Sportが第一のセクターで、7日間の取引量は約4.01億ドルで、Cryptoの1.74億ドルを上回っています。しかし、手数料の結果では、Cryptoが第一に位置しています。主な理由は二つあります：

市場価格の注文の占有率が高い：Marketの占有率は約75%で、Sportの60%を明らかに上回っています。Polymarketは主に市場価格の注文に対して手数料を請求するため、Cryptoにはより多くの取引が手数料の対象になります。
手数料率が最高：手数料率は0.07で、Sportは0.03です。たとえ両者の市場価格の取引額が同じであっても、Cryptoの単位取引額が生む手数料は明らかに高くなります。

2️⃣Sportは第二の手数料源で、7日間の推定手数料は約331万ドルで、「取引量の基盤」です。

Sportの強みは取引量が十分に大きいことです。7日間の取引量は約4.01億ドルで、五つのセクターの中で第一位です。しかし、その短所も明らかで、手数料率は最低で、0.03です。

3️⃣PoliticsとTrumpを政治類の市場として統合すると、7日間の推定手数料は約314万ドルで、Sportセクターに非常に近く、脈動的な流量の漏斗です。

政治類の市場の特徴は、イベント駆動が強いことです。それはSportのように毎日安定した試合があるわけではなく、Cryptoのように価格が持続的に変動するわけでもありませんが、選挙、世論調査、政策の変化、候補者の発言などの重要な節目に遭遇すると、集中取引が発生しやすくなります。したがって、政治類の市場は取引のリズムが安定しているわけではありませんが、ホットな周期では手数料の貢献が非常に顕著です。

4️⃣Weatherの7日間の推定手数料は約40万ドルで、五つのセクターの中で最低です。

したがって、Polymarketの収入構造は簡単に要約できます：Cryptoがプラットフォームの収入を担当し、Sportが取引量を担当し、Politics / Trumpがホットなイベントの発生を担当し、プラットフォームの顧客獲得を行います。

四、Polymarketから見る予測市場セクターの四つの終局判断

Polymarketの成功した閉ループは、全体の予測市場セクターに再構築の示唆をもたらしました：

1️⃣ 評価指標の全面的な変革

過去に予測市場を見ていたときは、取引量と人気の話題に注目していました。商業化の時代に入ると、勝敗を測る指標は完全に変わります：真の手数料、テイカーの占有率、注文簿の深さ、そして売買価格差（スプレッド）です。純粋に左手から右手に移動する取引量は、手数料メカニズムの下では持続可能ではありません。

2️⃣ 異なるイベントタイプに応じた異なる収入の役割

未来の予測市場プラットフォームは、特定の市場に依存することなく、精緻な分業に向かうでしょう。

Cryptoのような市場は金融取引に近く、価格変動が速く、フィードバックサイクルが短いため、ユーザーは取引の速度に敏感であり、高い収益効率を形成しやすいです。
Sportsは安定した流れに似ており、試合が頻繁で、結果が明確で、取引シーンが持続的に存在するため、日常的な取引量に貢献するのに適しています。
Politics / Trumpのような市場は、イベントの発生に偏っており、普段は安定していないかもしれませんが、選挙、世論調査、政策の変化などの重要な節目に入ると、集中して取引が行われやすくなります。
Weatherのような市場は、イベントが十分に標準化され、結果が十分に明確であれば、一時的に規模が小さくても、自分自身の取引シーンを形成する機会があります。