【#07｜実践編】Dealer MarketとTransaction Marketを実データで比較する（Pepsi編）
みなさん、こんにちは。foxです。
本記事は前回の記事の続編です。
▼前回の記事 「同じ時計なのに、なぜ価格が違う？——Dealer MarketとTransaction Marketを分けて観測する理由」 https://note.com/assetintel/n/n846f08045db3 AssetIntelでは、価格比較ではなく、モノの資産価値をデータから理解するための仕組みをつくっています。
「同じ時計なのに、なぜ販売サイトと取引市場で価格が違うのか？」という疑問から、AssetIntelが市場を次の2つに分けて観測している理由を紹介しました。
Dealer Market：販売店やマーケットプレイスに掲載されている価格
Transaction Market：成約価格、または成約に近い取引志向データ
今回は、その続きとなる実践編です。
AssetIntelで実際に集めたデータを使い、2つの市場を並べると何が見えるのかを確認します。
今回取り上げるのは、Rolex GMT-Master II 126710BLRO “Pepsi”です。
最初に大切なことをお伝えしておきます。
この記事で示す数字は、将来価格の予測でも、「割安」「割高」を断定するための数字でもありません。
2026年7月12日時点で観測できた市場構造を理解するためのスナップショットです。
① なぜGMT-Master II “Pepsi”を選んだのか
今回のモデル選定では、価格差の大きさだけではなく、次の3点を優先しました。
Dealer MarketとTransaction Marketの両方に比較可能なデータがあること
Transaction Marketの有効件数とValid率が確認できること
2つの市場を、できるだけ近い観測時点で比べられること
GMT-Master II 126710BLRO “Pepsi”の観測状況は、次のとおりです。
Dealer Market：楽天市場の中古・中古相当データ4件
Dealer Market最終取得：2026年7月12日 17時55分
Transaction Market：Tokemarの有効データ79件
Tokemar Valid率：77.5%
Transaction Market最終取込：2026年7月12日 17時55分
Transaction信頼度：信頼
ほかの候補にも比較可能なモデルはありました。
たとえば、Submariner 126610LNはDealer Marketが5件、Transaction Marketが57件あり、件数のバランスは良好でした。
一方で、今回の日次レポート上では、SubmarinerのTransaction Market最終取込は2026年7月3日でした。
Daytona 126500LN BlackはDealer Marketが5件あり、価格レンジも小さい一方、Transaction Marketは4件で「参考」でした。
今回の実践編では、同じ日に取得・取込された2つの市場を比較できることを優先し、GMT-Master II “Pepsi”を選びました。
ただし、Dealer Marketは4件と少なく、その内訳には中古3件と未使用1件が含まれます。
この点も含めて、見えている範囲をそのまま示します。
② 比較条件をそろえる
今回のデータ基準は、次のとおりです。
データ基準日時
2026年7月12日 17時55分時点
対象モデル
Rolex GMT-Master II 126710BLRO “Pepsi”
Dealer Market
楽天市場で観測した中古・中古相当の販売価格を使用します。
時計本体以外の商品、対象外モデル、部品や付属品、重複候補などを除外したうえで、中央値を集計しています。
今回の4件は、中古3件と未使用1件で構成されています。
Transaction Market
TokemarのSOLD表示等を含む取引志向データを使用します。
全102件のうち79件を有効データとして採用し、Valid率は77.5%でした。
AssetIntelの内部基準では、Transaction信頼度は「信頼」に分類されています。
代表値
平均値ではなく中央値を使用します。
高額商品では、一部の極端に高い価格や低い価格に全体が引っ張られる可能性があるためです。
ここで重要なのは、Dealer MarketとTransaction Marketを同じ種類の価格として混ぜないことです。
Dealer Marketは「売り手が提示している価格」。
Transaction Marketは「買い手に受け入れられた価格、またはそれに近い取引志向データ」です。
役割の異なる数字として、横に並べて見ていきます。
③ GMT-Master II “Pepsi”の観測結果
今回の観測結果は、次のとおりです。
| 項目 | 観測結果 |
| Dealer Market中央値 | 4,851,000円 |
| Dealer Market件数 | 4件 |
| Dealer Market内訳 | 中古3件・未使用1件 |
| Dealer Market価格帯 | 4,398,000円〜5,498,000円 |
| Dealer Market価格レンジ率 | 22.7% |
| Transaction Market採用元 | Tokemar（trusted）|
| Transaction Market中央値 | 2,660,000円 |
| Transaction Market件数 | 79件 |
| Transaction Total | 102件 |
| Transaction Valid率 | 77.5% |
| Confidence | 信頼 |
| Spread | 2,191,000円 |
| Spread率 | 45.2% |
| 機械判定 | 乖離大 |
| Asset Score | 50 / 100 |
AssetIntelでは、Spreadを次の式で計算しています。
Spread＝Dealer Market中央値－Transaction Market中央値
今回の数値を当てはめると、
4,851,000円－2,660,000円＝2,191,000円
です。
Spread率は、次の式で計算します。
Spread率＝Spread÷Dealer Market中央値×100
今回のSpread率は、45.2%でした。
AssetIntelの現在の判定ルールでは、Spread率が30%を超える場合を「乖離大」と分類します。
これは閾値に基づく機械的な分類名であり、市場の良し悪しや、「今が買い時」「売るべき」「将来値上がりする」といった投資判断を示すものではありません。
④ 219.1万円の差は、何を意味しているのか
今回の観測では、Dealer Marketの中央値が485.1万円、Transaction Marketの中央値が266.0万円でした。
両者の間には、219.1万円の差があります。
数字だけを見ると、非常に大きな差です。
ただし、この差を見て、単純に「販売店の価格が高すぎる」「Transaction Marketの価格が正しい」と結論づけることはできません。
Dealer Marketの価格には、次のような要素が含まれる可能性があります。
検品や整備にかかる費用
店舗保証や返品対応
在庫を保有するリスク
販売手数料や運営コスト
販売店として確保する利益
付属品、状態、年式などの個体差
未使用品と中古品の違い
一方で、Transaction Market側にも違いがあります。
同じ型番でも状態や付属品が異なる
取引時期がずれている
販売チャネルによって参加者が異なる
SOLD表示と最終的な実取引条件が完全には一致しない場合がある
集計対象や除外条件によって結果が変わる
ブレスレット、保証書、個体状態などの差を完全にはそろえられない
Spreadは、「2つの市場の間にどれだけ差があるか」を示します。
しかし、その差を生んだ原因を、Spreadだけで完全に説明することはできません。
だからこそAssetIntelでは、価格差だけでなく、n数、Confidence、採用データソース、Valid率、対象日時を一緒に表示しています。
⑤ Dealer Market側にも大きな幅がある
今回のDealer Marketは4件で、価格帯は439.8万円から549.8万円でした。
中央値は485.1万円ですが、最高価格と最低価格の差は110.0万円あります。
価格レンジ率は22.7%です。
同じGMT-Master II 126710BLRO “Pepsi”でも、販売価格が一つに決まっているわけではありません。
今回の4件には、中古3件と未使用1件が含まれています。
状態、付属品、保証、年式、販売店の方針に加えて、未使用か中古かという違いも、Dealer Marketの価格帯に影響している可能性があります。
中央値は市場を代表するための一つの数字ですが、すべての個体を同じ条件として扱えるわけではありません。
Dealer Marketを見るときも、中央値だけではなく、件数、価格帯、内訳を一緒に確認する必要があります。
⑥ 「同じ日」でも、完全に同じ条件ではない
今回は、Dealer Marketの最終取得とTransaction Marketの最終取込が、どちらも2026年7月12日でした。
これは、今回のモデルを選んだ大きな理由です。
ただし、「同じ日に取得した」ことと、「完全に同じ条件で比較できる」ことは別です。
Dealer Marketは、その時点で販売中の商品を集計しています。
Transaction Marketは、SOLD表示等を含む過去の取引志向データを集計しています。
つまり、取得・取込の基準日はそろっていても、個々のデータが示す時間の意味は同じではありません。
ここを無視すると、数字だけが一人歩きします。
AssetIntelでは、今後Time Seriesを積み重ねながら、単日のSpreadだけでなく、Spreadが時間とともに広がっているのか、縮まっているのかも観測していきます。
⑦ この数字から「言えること」と「言えないこと」
今回のデータから、観測事実として言えるのは次の範囲です。
観測事実として言えること
2026年7月12日時点のDealer Market中央値は485.1万円だった
Dealer Marketの対象件数は4件だった
Dealer Marketの内訳は中古3件、未使用1件だった
Dealer Marketの価格帯は439.8万円から549.8万円だった
Tokemarを採用したTransaction Market中央値は266.0万円だった
Transaction Marketは全102件のうち79件が有効だった
Transaction MarketのValid率は77.5%だった
両市場のSpreadは219.1万円、Spread率は45.2%だった
AssetIntelの機械判定では「乖離大」だった
Asset Scoreは50 / 100だった
一方で、次のことはこの1回の観測だけでは断定できません。
この数字だけでは言えないこと
今後、価格が上がるか下がるか
どちらが「本当の価値」なのか
今が買い時なのか、売り時なのか
Spreadが広い理由が需要低下だけにあるのか
すべての個体が同じ価格で取引できるのか
未使用品を除いた場合に同じ中央値になるのか
ブレスレット、付属品、状態差をそろえた場合に同じSpreadになるのか
このSpreadが一時的なのか、継続的なのか
1回の観測は「写真」に近いものです。
市場の変化を理解するには、同じ条件でデータを積み重ね、Dealer Market、Transaction Market、Spreadが時間とともにどう変化しているかを見る必要があります。
⑧ 「価格差」ではなく「市場構造」を見る
Dealer MarketとTransaction Marketを並べると、同じGMT-Master II “Pepsi”でも、市場には複数の価格が同時に存在していることが分かります。
AssetIntelが見たいのは、「どちらの価格が正しいか」という一つの答えではありません。
Dealer Marketは、どの水準で提示されているのか
Transaction Marketは、どの水準で観測されているのか
両者の差は、時間とともにどう変化しているのか
その分析を支えるデータは、どの程度そろっているのか
この4点を、同じ基準で記録し続けることです。
⑨ おわりに：次は「なぜTokemarを優先したのか」
前回は2つの市場を分ける理由を説明し、今回はGMT-Master II “Pepsi”の実データを使って、その差を確認しました。
今回のTransaction Marketでは、Tokemarの全102件のうち79件を有効データとして採用し、Valid率は77.5%でした。
そのため、AssetIntelの内部基準では「信頼」に分類されています。
ただし、件数が多ければ、それだけで絶対に正しいというわけではありません。
データソースごとに、確認できる情報、取得できない情報、SOLD表示の意味、除外条件、弱点が異なります。
次回は、AssetIntelがTransaction MarketでTokemarを優先する理由について、件数、Valid率、データの性質、限界を含めて整理します。
今後のMarket Pulseで見てみたい比較があれば、ぜひ教えてください。
GMT-Master II：PepsiとBatman
Submariner：DateとNo Date
Explorer II：WhiteとBlack
Daytona：新旧モデルと文字盤の違い
読者のみなさんが「継続して見たい」と感じる市場テーマも、今後の分析設計に反映していきます。
※AssetIntelは、公開情報、API取得データ、手動取得データを用いた市場観測プロジェクトです。価格予測、売買推奨、利益保証、投資助言を行うものではありません。掲載値は2026年7月12日時点の集計値であり、個別商品の状態や将来の取引価格を保証しません。Transaction Marketの「信頼」はAssetIntel内部基準によるデータ品質分類であり、外部機関による保証を意味しません。
