予測市場：どのように不一致を収益に変えるか

過去、予測市場について議論する際、人々はその正確性や取引量、新たな情報市場としての可能性に注目していた。しかし、予測市場をビジネスとして捉えた場合、核心的な問題は変わる：予測市場の収益モデルはどのようなものか？

ビジネスの世界では、取引量が大きいこととプラットフォームが利益を上げることは同じではありません。注文簿が大きく、ユーザーが頻繁に売買しても、その取引の大部分が料金対象にならなかったり、活発さが補助金やポイントに頼っているだけであれば、取引量は見かけ上のデータに過ぎず、健全な収益とはなりません。

予測市場において、ビジネスの真の実力は「どれだけ多くの市場をオープンしたか」でも、「どのイベントがどれほど話題か」でもなく、プラットフォームが以下の3つの要素をシームレスに連携できるかどうかである。

本物の取引をしたくなる衝動；

十分な注文簿の流動性を維持する；

アクティブな注文（テイカー）を手数料に変換します。

そのため、予測市場のビジネスモデルは単なる「開店税徴収」ではありません。表面上はYES／NOの賭けゲームに見えますが、プラットフォームの収益基盤を支えているのは、背後にある取引構造、流動性メカニズム、手数料の傾向、そしてユーザー行動です。

特に头部プラットフォームであるPolymarketがシステム的にテイカー手数料を導入して以降、予測市場のナラティブは「情報ツール」から「収益検証」の段階へと移行している。

本記事はビジネスの視点から、予測市場の本質を深く解説します：

予測市場プラットフォームはどのように収益を上げますか？

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、@opinionlabsxyz から @predictdotfun までの主要プラットフォームの手数料設計には、本質的な違いがありますか？

なぜ取引量が最も高いセクターが、最も利益を上げるセクターではないのでしょうか？

💡核心結論：予測市場が売っているのは答えではなく、意見の相違である。

価格が50/50に近いほど、市場の分岐が大きくなり、取引の衝動が強まり、プラットフォームはアクティブな約定から手数料収入をより多く得やすくなります。価格が0または100に近いほど、結果はより確定的になり、情報価値は依然として存在しますが、対応する手数料の重みは明確に低下します。

したがって、予測市場における真のビジネス上の障壁は、「イベント」を注文板に変えることではなく、「意見の相違」を取引に変え、その取引を安定して収益に変換することである。

予測市場のキャッシュフローを分解するには、まずその収益の4つの核心的な駆動要因を明確にすることが必要です。これらは互いに絡み合い、プラットフォームのトラフィックから収益化へのサイクルを形成しています。

1️⃣ 取引手数料 - 直接収益源

多くの予測では、流動性を消費するTakerに、流動性を提供するMakerとは対照的に、アクティブな取引に対して手数料が課される見込みです。

これは、予測市場ではすべての取引が収益を生むわけではないことを意味します。プラットフォームに手数料をもたらすのは、ユーザーが積極的に約定し、速度と確定性に対して支払う意欲を持つ取引です。

2️⃣ Liquidity - The Foundation of Continuous Trading

予測市場で最も難しいのはオーダーブックを開くことではなく、オーダーブックに深みを持たせることである。

注文簿に誰も注文を出していない場合、ユーザーは買いたくても買えず、売りたいけど売れないため、たとえ話題になっていても、有効な価格は形成されにくい。

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引き下げ、甚至メイカーにインセンティブを提供します。

これは直接的な「収入源」ではありませんが、取引手数料が持続可能かどうかを決定します。

流動性がなければ継続的な取引は成り立たず、手数料収入も安定しません。

3️⃣ 情報価値 – マインドシェア

予測市場は、単なる取引ツールではなく、情報を生成するという点で通常の取引プラットフォームとは異なります。

あるオーダーブックに十分な取引量と流動性が集まると、その価格は確率的なシグナルとなる。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用いて市場の感情を判断する。

これは直接手数料にはならないかもしれませんが、プラットフォームへの注目、ユーザーの認知、そして外部での拡散をもたらします。長期的には、これらの情報価値が取引需要を逆に強化します。

4️⃣ ユーザーオペレーションとディスカウント体制 – アクティビティを収益に変換

基本取引手数料に加え、さまざまなプラットフォームは、割引、紹介、キャンペーン、ポイント、リベートを通じて取引頻度を高めています。これらの措置は直接的な収益をもたらすとは限りませんが、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。たとえば、Opinionはユーザー割引、取引割引、紹介割引を提供しています。Predict.funはよりシンプルな基本手数料と割引メカニズムを採用しています。一方、Polymarketは異なるセグメントごと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。割引やインセンティブの本質は単なる補助ではなく、一部の利益を譲ることでユーザーの定着を図り、その後、アクティブ度を収益に徐々に変換することです。

主要な予測市場の手数料設計を総合的に見ると、業界の戦略的方向性は非常に類似しており、指値注文を促して流動性を提供し、アクティブな約定を収益化することを重視しています。しかし、戦術的な実行面では、各プラットフォームの位置付けの違いにより、明確な戦略的分化が見られます。

1️⃣ Polymarket：セグメントごとの精緻な価格設定

Polymarketのテイカー手数料ロジックは、「競技区分の差別化」と「分岐度価格設定」を極限まで組み合わせています。公式の核心式は次の通りです：

手数料 = C × 手数料率 × p × (1 - p)

ここで、C は取引シェア数、p は取引価格、feeRate はマーケットセクターによって決定されます。

このメカニズムには2つの核心的な変数が含まれます：

セグメントごとの細分化：現在の検証済み手数料基準に基づくと、Cryptoセグメントの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一律の手数料を課しているのではなく、各セグメントの取引頻度、センシティブ度、ユーザーの支払い意欲に応じて差別化された手数料を適用しています。

分岐度価格設定：数学的曲線 p × (1 - p) に完璧に適合。価格が50/50に近いほど（市場の分岐が最大）、手数料は高くなり、結果が確定しているほど（0または100に近い）、手数料は低くなります。

https://docs.polymarket.com/trading/fees

2️⃣ Kalshi：コンプライアンス対応取引所モデルにさらに近づく

Kalshiの手数料設計は、コンプライアンスフレームワーク内で従来の金融デリバティブ取引所に近い形となっており、通常のテイカー手数料の式も価格乖離度に連動しています：

手数料 = 小数点以下を切り上げ(0.07 × C × P × (1 - P))

ここでCは契約数、Pは契約価格であり、手数料はセント単位で切り上げられます。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と類似しており、取引手数料は契約価格に連動します。価格が50¢に近いほど手数料は高くなり、1¢または99¢に近いほど手数料は低くなります。Kalshiの手数料表によると、100契約あたりのテイカー手数料は約$0.07～$1.75の範囲で変動します。

ただし、KalshiとPolymarketの重要な違いの一つは、Kalshiの一部の市場でもメイカーフィーが課される点であり、このフィーは注文が最終的に約定した場合にのみ課され、注文を取り消しても料金はかかりません。これは、Kalshiの手数料構造がコンプライアンス対応の取引所に近いことを示しており、メイカーが常に無料という単純な仕組みではなく、市場ごとにより複雑な両側手数料ルールを設定していることを意味します。

https://kalshi.com/docs/kalshi-fee-schedule.pdf

3️⃣ 意見：割引とユーザー層の強調をさらに強化

Opinionは、非常に複雑な「多次元ディスカウント体制」を導入し、その有効手数料の式は以下の通りです：

有効手数料率 = topic_rate × 価格 × (1 − 価格) × (1 − ユーザーディスカウント) × (1 − トランザクションディスカウント) × (1 − ユーザーリファラルディスカウント)

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

Opinionは、最小注文額を$5、最低手数料を$0.25に設定し、小額取引による過度に低い手数料を回避しています。

これは、Opinionの料金設計がユーザー運営に重点を置い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はユーザー層分けに使用します

したがって、Polymarketの「競技別価格設定」と比較して、Opinionは手数料を運営ツールとして活用しているように見えます。一方で、割引制度を通じてユーザーの取引・定着・新規獲得を促進し、他方でメイカーの手数料無料化により注文のハードルを下げ、市場の流動性を維持しています。

https://docs.opinion.trade/trade-on-opinion.trade/fees

4️⃣ Predict.fun：シンプルな一律手数料

Predict.funの手数料構造はよりシンプルで、ユーザーの理解コストを削減するのに適しています。

現在の公表されている内容によると、その手数料計算式は：

手数料（生）＝ 基本手数料率 × min(価格、1 − 価格) × シェア

ベース手数料は現在2%です。実際の手数料は取引価格に応じて変動します：50%以下では手数料はほぼ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。

また、Predict.funは手数料割引をサポートしており、割引後は手数料がさらに低下します。

この設計の特徴は、より直感的であることです。ユーザーは注文簿がどの側に属しているかを判断する必要なく、取引価格そのものに注目することで、手数料の変化を理解できます。

https://docs.predict.fun/the-basics/predict-fees-and-limits#limits

予測市場プラットフォームの共通点は、能動的な約定行為を収益に変換しようとしていることです。

これは、予測市場の商業化には単一の道しかないわけではないことを示しています。最終的に、すべては同じ問いに答えています：ユーザーは取引に料金を支払う意愿があるでしょうか？

さまざまなプラットフォームで玩法が多様化している中で、予測市場の実際の収益化効率を検証するには、Polymarketが現在最も適した観察対象プラットフォームである。

主な理由は2つあります：

その料金モデルは最も明確です：Cryptoで試した後、Sportsに拡大し、さらに多くのカテゴリでほぼ全面的に料金を課金します。

そのデータはより完全です。公式のfeeRate、7日間/30日間の手数料を使用して、収益構造をさらに詳細に分析できます。

それでは次に、Polymarketを例に挙げて、より具体的な質問に答えます：取引量が最も高い分野は、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の商業化タイムライン

2026年1月：Cryptoが最初の有料セクションに

Polymarketが米国ユーザーに戻り、Cryptoボードで初めてテイカー手数料を導入。暗号資産の取引枠は決済サイクルが短く、価格変動が大きく、取引行動が二次市場の短期売買に似ているため、ユーザーは摩擦コストよりも資金の即時性を重視しており、理想的な手数料試験フィールドである。

2026年2月18日：Sportsが2番目の有料セクションに

その後、2026年2月18日、Sportsセクションが2番目の有料セクションとなりました。スポーツのオッズは天然に高頻度で短周期の特性を持ち、継続的な取引シーンを提供できるため、Sportsは有料化の自然な拡張です。

したがって、PolymarketはCryptoおよびSportsにまず料金を課しているのは、ユーザー受容度の高い2つの分野で収益モデルを検証しているのです。

2026年3月30日：手数料がさらに多くのセクションに拡大

2026年3月30日、Polymarketはtaker feeをPolitics、Finance、Economics、Culture、Weather、Tech、Mentions、Other/Generalなどさらに多くのカテゴリに拡大し、課金カテゴリを10個に増やします。

完全有料化後、Polymarket はすべてのセクションに同じ料金を適用するのではなく、より細分化された料金構造を採用しました。これは Polymarket の商業化における重要な節目であり、Polymarket は料金モデルをより広範な市場に拡大し始めました。

完全手数料制の効果は非常に顕著です。最新データによると、Polymarketは大きな収益獲得能力を示しており、7日間の手数料は927万ドル、30日間の手数料は3630万ドルに達しています。7日間の収益は全体のCryptoプロジェクトの中で上位6位にランクインし、収益型プロジェクトの仲間入りを果たしました。

3.2 コアセクターの単型と価格分布の分解

Polymarketの各セクションの実際の収入を可能な限り正確に算出するため、2021年から2026年2月までのPolymarket取引データに基づき、5つの主要セクターの手数料を推定しました。

市場注文の割合から見ると、5つのセクターには明確な差があります：

Cryptoの市場シェアが最も高く、75%を占め、これは暗号資産が「瞬時に変動する」という特性と非常に一致しており、ユーザーは損益を即座に確定するために成行注文を好む。Weatherセクターはリアルタイムの突発的気象データに駆動されるため、ユーザーもまた反応速度を極めて重視している。

また、手数料の額は注文簿の取引価格帯に大きく依存します。

理由は、課金対象となる取引が同じ手数料を生まないためです。Polymarketの手数料はp × (1 - p)に関連しており、価格が50/50に近いほど市場の分岐が大きくなり、手数料の重みが高くなります。一方、価格が0%または100%に近いほど、結果が確定に近づき、手数料の重みは低くなります。

5つの主要セクターのデータによると、大部分の取引は30～50、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、結果がほぼ確定した領域ではなく、市場にまだ明確な意見の分かれが存在する箇所で集中していることを示しています。

3.3 収益の試算：誰が利益の牛なのか？

各セクターのマーケット取引高に該当するfeeRateを掛け、異なる価格帯におけるp × (1-p)の重みを適用し、Polymarketが5つのセクターで得る手数料収入を大まかに推定しました。また、手数料課金開始後、手数料に敏感な一部のユーザーがテイカーからリミット注文へ移行すると考慮しました。特に、終盤取引、低オッズアービトラージ、または短期間での頻繁な取引を行うユーザーは、リターン率をより慎重に計算する傾向があります。

したがって、元の推定値に基づき、より保守的な仮定を設定できます。つまり、手数料導入後、各セクターの成行注文の取引高が20%減少すると仮定します。

調整された式は次のようになります：

調整後の推定手数料 ≈ マーケット取引高 × 80% × 手数料率 × (1 - p)

7日総取引量および各セクターの取引量比率に基づき、5つの主要セクターの7日間成行注文取引額を推定しました。

以前に各セクターの成行注文の取引高を算出しました。次に、各セクターのfeeRateと価格帯の重みを組み合わせて手数料を推定します。計算をより確実にするため、価格帯の中央値を近似価格として使用します。

（注：統計口径、過去の注文タイプの割合の遅延、およびセクターの動的変化の影響により、この算出モデルは各セクターの貢献比率を再現することを目的としています。合計値は、システムの実際の決済総手数料と合理的な誤差が生じる場合があります）

データは何を示していますか？

1️⃣Cryptoは現在、利益貢献が最も高い分野で、7日間の推定手数料は約439万ドルとなり、「利益の牛」となっています。

これは直感に反する点です。取引量の割合から見ると、Sport が最も大きなセクターで、7日間の取引量は約4億100万ドルと、Cryptoの1億7400万ドルを上回っています。しかし、手数料の結果では、Cryptoが逆に第1位となっており、その主な理由は以下の2つです：

市場注文の割合が更高：Marketの割合は約75％で、Sportの60％を明確に上回っています。Polymarketは主に市場注文に手数料を課しているため、Cryptoの取引量がより多くの手数料対象取引に含まれます。

feeRateの上限：feeRateは0.07ですが、Sportは0.03です。両方の成行注文の取引額が同じであっても、Crypto単位あたりの取引手数料は明らかに高くなります。

2️⃣Sportは第二大の費用源であり、7日間の推定費用は約331万ドルで、「ボリュームベースの基盤」です。

Sportの利点は十分な取引量にある。7日間の取引量は約4億100万ドルで、5つのカテゴリの中で1位を記録している。しかし、その短所も明確である：feeRateが最も低く、0.03となっている。

3️⃣Politics と Trump を政治カテゴリの取引ペアに統合した場合、7日間の推定手数料は約314万ドルとなり、Sport カテゴリーに非常に近づいており、パルス型のトラフィックファネルである。

政治系マーケットの特徴は、イベント駆動が強いことです。スポーツのように毎日安定した試合があるわけでもなく、暗号資産のように価格が継続的に変動するわけでもありませんが、選挙、世論調査、政策変更、候補者の発言などのイベントが発生すると、集中取引が起こりやすくなります。したがって、政治系マーケットは取引のリズムが必ずしも安定しているわけではありませんが、ホットな期間には手数料貢献が非常に顕著です。

4️⃣Weatherの7日間推定費用は約40万ドルで、5つのカテゴリの中で最低です。

したがって、Polymarketの収益構造は簡単に次のように要約できます：Cryptoがプラットフォーム収益を、Sportが取引量を、Politics/Trumpが話題イベントの発生を通じてプラットフォームのユーザー獲得を担っています。

Polymarketの成功したサイクルは、予測市場全体の再構築に示唆を与える：

1️⃣ 評価指標の全面的な見直し

過去の予測市場では、取引量と話題のトピックに注目していた。商業化の時代に入り、勝敗を測る指標は、リアルな手数料、テイカー比率、注文簿の深さ、および買値・売値のスプレッドに完全に切り替わる。手数料制度のもとでは、単に左手から右手へと取引量を操作しても持続は難しくなる。

2️⃣ さまざまなイベントタイプには、それぞれ異なる収益役割が対応します

将来の予測市場プラットフォームは、単一の注文ブックに頼って全てを賄うのではなく、細分化された役割分担へと進むでしょう。

暗号資産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、ユーザーは約定速度に敏感であり、高い収益効率が生まれやすいです。

スポーツは安定した収益源に似ており、試合が頻繁で結果が明確であり、取引シーンが継続的に存在するため、日常的な取引量に貢献しやすいです。

政治／トランプ这类市场更偏向事件驱动，平时不一定稳定，但一旦进入选举、民调、政策变化等关键节点，就容易集中放量。

天候のような市場は、イベントが十分に標準化され、結果が明確であれば、規模が一時的に小さくても、独自の取引シーンを形成する機会がある。

3️⃣ 手数料メカニズムは、注文簿の品質を逆に促進します。

無料段階では、プラットフォームは多くの取引ペアをオープンできるが、有料化後はユーザーとマーケットメイカーがより慎重に行動し、料金メカニズムが逆に市場の質をフィルタリングするようになる。

良い予測市場では、話題が興味深いだけでなく、複数の条件を同時に満たす必要があります：

結果が明確で、決済が簡単

情報は頻繁に更新され、価格に変動をもたらします。

市場の意見が十分に分かれているため、ユーザーに取引の動機があります

流動性が十分に確保されており、ユーザーが積極的に約定を希望しています。

結果は操作されにくい

4️⃣ プレディクションマーケットの障壁は「持続的な価格決定権」にある

YES/NOマーケットを開設することは難しくないが、そのマーケットに継続的に注文を出し、注文を約定させ、価格を更新し、リスクを引き受ける参加者がいるようにすることが難しい。マーケットに十分な流動性と取引頻度がなければ、その価格は参考値として意味を成さず、プラットフォームも収益を得ることが不可能になる。

したがって、予測市場の真の障壁は、「誰がより速くトレンドを発見できるか」ではなく、トレンドを取引可能な市場に変えること→市場に長期的な流動性をもたらすこと→価格を外部世界が参照する価値のあるシグナルにすることである。

壮大なナラティブを語るプロジェクトは数多く存在するが、そのナラティブを実際の収益に結びつけられるものはごくわずかである。

Polymarketはかつて、この業界で最も輝かしいトラフィックの象徴だった。そして、それが「トラフィックの物語」から「体系的な資金吸収」へと転身した今、彼女は業界全体に一つのことを証明しようとしている：

予測市場の究極の価値は、「未来をどれだけ正確に予測できるか」にとどまらず、現実世界の不確実性を、標準化された価格付けが可能で、高頻度取引ができ、持続的に利益を生み出すスーパー市場に変えることにあります。

過去、予測市場は圧倒的な注目を集めたことを証明した。現在、それは比類ないビジネスであることを示している。

1 計算方法：各セグメントごとの成行注文と指値注文の比率を抽出し、異なる約定価格帯ごとに p × (1 - p) が手数料に与える影響を推定した後、各セグメントに対応する手数料率を組み合わせて、各セグメントがどの程度の手数料を貢献したかを計算します。

原文：Changan、Amelia、Biteye コンテンツチーム