ビットコイン保有平均の正しい読み方：平均だけでわからない実態と算出のポイント

ビットコイン保有枚数平均（以下「保有平均」）とは、ある集団（個人、世代、国、企業、取引所など）が保有するビットコイン（BTC）の「1口当たり」「1アカウント当たり」「1エンティティ当たり」の平均枚数を指す概念です。保有平均は単に「総保有量÷口数」で算出できますが、集団の選び方や「口（アカウント）」の定義により意味合いが大きく変わります。

この記事の目的

本記事は「ビットコイン保有枚数平均」を中心に、算出方法、データソースの扱い方、年齢層・国別・機関別の分布の読み解き方、政策やマーケットが示す含意、個人がデータを活用する際の注意点などを、複数の信頼できる情報ソースを参照して整理した長文の解説です。批判的な論調は避け、読者が実務的・教育的に役立てられる前向きな知見を中心にまとめます。なお、具体的な価格予想や投資助言は行いません。

基本概念：平均値・中央値・分位点——どれを使うか

「平均（算術平均）」は総保有量を総口数で割った値で計算が簡単ですが、ビットコインの保有分布は極端に偏っているため、平均だけでは代表性に欠けることがあります。たとえば大型の機関や取引所ウォレットが大量保有していると平均が大きく引き上げられ、一般保有者の実態を正確に表さないことがあります。したがって、中央値（保有量を小さい順に並べた中央の値）や、四分位数・パーセンタイル（上位1%・上位10%など）を併用して分布の形を把握することが重要です。複数のデータソース（チェーン分析、取引所公開データ、規制当局やマーケットレポート）を組み合わせることで、より実務的な解像度が得られます。

主なデータソースとその特徴

オンチェーン分析プロバイダー：アドレス別残高やUTXOの統計を大量に処理し、保有分布（例：アドレスごとの保有レンジ別割合）を提供します。オンチェーンデータは透明性が高い一方で「アドレス＝個人・機関」ではない点に注意が必要です。
取引所・カストディアンの公開データ：取引所が保有するコールドウォレットやカストディ保有の総量は、機関保有の一端を示します。ただし、取引所保有は顧客資産と自己保有が混在する場合があるので、公開される注記に注意します。
規制当局・業界団体レポート：口座数や保有者層の調査（年代別保有率など）を示すレポートは、オンチェーンだけでは見えない利用実態を補完します。
企業トレジャリー報告・財務資料：上場企業や公表主体が財務資料で示す保有量は、機関保有の正確な数字として重要です。積極的にBTCを保有する企業の動向はマーケット需給の長期トレンドを見る手がかりになります。

具体的な算出方法：例と留意点

平均を算出する基本式は単純です：「平均保有枚数 = 総保有量 ÷ 総口数（総アカウント数）」ですが、以下のような点を整理してから計算することを推奨します。

分母（口数）の定義を明確にする：取引所の「口座数（アカウント）」を使うか、オンチェーンの「ユニークアドレス数」を使うかで結果は大きく変わります。規約により1人で複数アカウントを持つ場合があることにも留意します。
分子（総保有量）の範囲：対象を「全ビットコイン供給（発行総量）」にするのか、「ある国・地域の保有分」や「上場企業のみ」などに限定するのかを決めます。国の保有には押収分・政府準備など特殊項目が含まれることがあります。
アドレス重複とカストディ問題：一つの実体が複数アドレスを管理しているケースが多く、逆に複数人で一つのコールドウォレットを共有する場合もあります。チェーン分析ではこれを推定・クラスタリングして実体レベルに近づける手法が使われます。
期間設定：瞬間値（スナップショット）か、一定期間の平均（日次・月次）を取るかで指標の用途が変わります。動向分析には時系列の平均推移を使うと有益です。

世代別・年齢別の保有平均の読み解き方

年齢層別の保有分布は、一般的に若年層で保有率が高くなる傾向が報告されていますが、これも調査方法によって差があります。世代別の「保有率（保有している人数の割合）」と「保有平均（保有者1人当たりの保有枚数）」は別の指標であり、混同しないことが重要です。規制当局や業界のアンケート調査では、YouTubeやSNSが情報源となる割合が高いことが示されており、情報接触の度合いが保有に影響している可能性があります。

国別・地域別の保有平均の特徴

国別の保有構造を評価するときは、国家による直接保有（政府準備、押収資産）と民間保有（個人・企業）を区別する必要があります。複数のレポートが示す通り、政府や上場企業が大量保有するケースが増えており、これが国別の平均値を押し上げています。例えば、ある国では採掘や国家プロジェクトによる保有がかなりの割合を占める場合があり、単純な国民一人当たりの平均とは異なる解釈が必要です。

機関投資家・企業の保有が平均に与える影響

近年、上場企業や運用会社によるビットコイン蓄積が顕著で、企業単体で数万〜数十万BTCを保有する例が報告されています。これらの機関保有はオンチェーン上で大口アドレスとして確認できることが多く、平均の上振れ要因になります。機関保有を除いた「個人保有平均」を別に算出すると、より一般投資家層の実態に近づきます。

分布を示す代表的な指標とその解釈

中央値（Median）：極端な大口を除いた「典型的な保有者」の保有枚数を示す指標として有用です。
上位1%/10%保有割合：全総量のうち上位何%のアドレスがどれだけ保有しているかを示すと、集中度の度合いがわかります。
Gini係数・ローレンツ曲線：富の集中度を表す経済学の指標で、保有分布の不平等性を数値化します。
アクティブアドレス比：一定期間にトランザクションを行ったアドレスの割合を指標化すると、「実際に動いている供給」と「長期保有（流動性が低い）供給」を分けて考えられます。

実務例：集計フロー（オンチェーンデータを使った保有平均の作成例）

以下はチェーンデータを用いた実務的な集計手順の一例です。

データ取得：ブロックチェーン全体のアドレス残高スナップショットを取得します。
クラスタリング：チェーンアナリティクス手法で、同一制御と推定されるアドレス群をクラスタ化して「実体（エンティティ）」を推定します。
カテゴリ分け：機関／取引所／個人／マイナー／政府などにエンティティを分類します（公開情報やタグデータを使用）。
集計：各カテゴリごとに合計保有量とエンティティ数を算出し、平均・中央値・パーセンタイルを計算します。
検証：取引所公開データや企業の報告データと突合して、分類の妥当性を確認します。

利用可能な公開データの活用方法

オンチェーン分析以外にも、以下のようなソースで補完できます。

業界レポート（取引所やアナリストによる四半期レポート）：企業保有やETF保有などの情報を補完します。
規制当局・金融庁相当の統計：国内の口座数や預かり資産の統計は、国別・地域別の分母を設定する際に役立ちます。
学術調査や世論調査：世代別の保有率や情報源に関する調査結果は、保有行動の背景理解に有用です。

保有平均の時間変化を見る意義

平均の時系列推移を見ることで、需給構造や市場参加者の変化を読み取ることができます。たとえば、上場企業やETFが大量に買い増しを続けると、総供給に対する機関保有の割合が上昇し、個人が保有できる流動性が相対的に低下する可能性があります。逆に、個人の口座数が急増すれば口当たりの平均は低下するかもしれません。こうした動きは長期の需給バランスや市場の堅牢性を見るうえで参考になりますが、短期の価格変動予測には直接結びつけないよう注意してください。

ケーススタディ：企業・機関の大型保有が示すもの

近年報告されている大口企業の保有事例は、企業の資産運用戦略や準備資産としてのビットコインの利用法を反映しています。企業保有が増えると、オンチェーンの大口アドレスが増加し平均値に影響します。一方で、企業は長期保有を目指す傾向があり、流動性の観点で市場に与える影響は時差があることが一般的です。こうした動向を踏まえ「企業保有を除いた個人ベースの保有平均」を併記すると、より読み取りやすくなります。

よくある誤解：アドレス数＝保有人数ではない

オンチェーンの「アドレス数」がそのまま保有人数を示すと解釈するのは誤りです。1人で複数のアドレスを持つことは常態化しており、逆に取引所のコールドウォレットなどは多数のユーザー資産をプールします。したがって、オンチェーン解析ではクラスタリングやタグ付けを用いて「実体レベル」での推定を行うのが一般的です。また、プライバシーコイン等とは異なり、ビットコインの公開台帳はトランザクション履歴を持つため、アドレスの行動を解析して一定の推定が可能です。

データを読むときの実務上の注意点

サンプルバイアスに注意：特定の取引所や国のデータだけを見て全体の平均を推測しないこと。
ラグ（時間差）：報告タイミングやブロックチェーン解析の集計時刻による差分が生じる。
透明性の相違：公開情報が多い企業とそうでない主体とで検出される精度が異なる。
プライバシー強化技術：CoinJoinなどの手法はクラスタリング精度を下げる可能性がある。

実務で役立つ分析例・指標セット（推奨）

保有平均を読み解く際、単一指標に頼らず複数の指標を組み合わせると理解が深まります。以下は推奨する指標セットです。

総供給に対する機関保有割合（％）
個人保有者の中央値（BTC）
上位1%保有が占める総量（BTC）
アクティブアドレス比（過去30日など）
口座数（国内／取引所別）推移

可視化の工夫：読みやすくするためのグラフ例

大量データを伝えるときは、以下の可視化が有効です。

棒グラフ：年代別・国別の中央値と平均の比較
パイチャート：カテゴリ別（個人・機関・取引所・政府）保有割合
ローレンツ曲線：保有の不平等性を示す
時系列グラフ：総保有量と口座数の同時推移

読者向けQ&A（よくある質問に答える）

Q：なぜ平均だけでは不十分なのですか？

A：一部の大口保有者が平均を押し上げるため、一般層の実態を示すには中央値や分位点の併記が必要です。

Q：個人が自分の保有量を業界平均と比較する意味はありますか？

A：比較自体には参考価値がありますが、目的（節税対策、リスク管理、学習目的など）を明確にし、平均のみで判断しないことが大切です。

Q：どのデータが最も信頼できますか？

A：用途に応じて使い分けるのが合理的です。オンチェーンは透明性が高く最新性もある一方で、取引所や企業の開示は個別の正確な数値を提供します。規制機関や業界の統計は母集団のサイズを示す点で有益です。

実践ガイド：自分で「保有平均」を作る手順（初心者向け）

調査対象を決める（国内個人、グローバル個人、上場企業、など）
信頼できるデータソースを最低2〜3つ確保する（チェーンデータ、取引所報告、業界レポート）
分子と分母の定義を明文化する（例：「個人の保有合計（オンチェーンのクラスタリングによる推定）」を分子、「個人と推定されるエンティティ数」を分母）
平均だけでなく中央値・パーセンタイル・上位比率も計算する
結果を可視化してトレンドや偏りを確認する
更新頻度（週次・月次）を決めて時系列で変化を追う

ユースケース：保有平均データの実務的な使い道

規制・政策立案：国や自治体が暗号資産の普及状況を把握するための基礎資料となる
教育・普及活動：年代別の保有状況を示すことで普及戦略や情報提供の重点を決める
企業戦略：企業が財務戦略としてBTCを保有する場合、マーケット流動性や競合の保有状況を分析する材料となる
研究：経済学・行動経済学の調査対象として、保有分布とリスク選好の関連を検証する

まとめに向けた留意点：透明性と解釈の一貫性

保有平均という一指標だけで全体像を把握することは難しいため、必ず複数指標を併用し、データの出所と前提（分子・分母の定義、集計日時、クラスタリングのアルゴリズムなど）を明示してください。複数の情報ソースを組み合わせることで、より実務的で偏りの少ない洞察が得られます。

追加の実務的チェックリスト（記事を活用する編集者・研究者向け）

データ更新日を明示しているか
使用したソースを複数参照しているか
算出式と前提条件を読者向けに注記しているか
グラフや表の凡例・単位を明確にしているか
中央値や分位点など代表値を必ず併記しているか

将来の展望：保有データの進化と応用可能性

プライバシー技術やカストディサービスの発展、規制の成熟に伴い、保有データの品質や可用性は変化していきます。機関投資家やETFの動向、国単位での政策（法定通貨採用や準備資産としての保有）も保有分布を変える要因です。データ分析手法の高度化（機械学習によるクラスタリング精度向上など）により、より精緻な「実体ベース」の平均算出が可能になると期待されます。

実務的な読み物としての参考となる文献タイプ（読み方のヒント）

オンチェーン解析レポート：方法論（クラスタリング、タグ付け）を確認すること。
企業の財務報告：企業公表値は機関保有の確実な根拠となる。
規制当局や業界団体の統計：国内の口座数や預かり資産など、分母の設定に役立つ。
学術論文：保有分布と経済行動に関する理論的裏付けを得る。

実例（概念的な数値例）

以下は概念を示すためのイメージ例です（実数値ではなく、理解の補助となる説明です）。ある集団で総保有量が1,000BTC、該当する口座（実体）数が1,000であれば平均は1BTCです。一方で、同じ総量を上位10口座が900BTC、残り990口座が110BTCで保有している場合、平均は1BTCでも中央値は小さく、上位の影響が非常に大きいことがわかります。

読者への実用的な勧め

データを参照するときは必ず複数ソースでクロスチェックし、平均だけで結論を出さないこと。もし自分で指標を作るなら、最低でも「平均」「中央値」「上位比率」をセットで提示することをおすすめします。これにより、一般読者にも分かりやすく、かつ偏りの少ない情報発信が可能になります。

参考に役立つ用語集（簡潔）

アドレス：ビットコインの送受信用の識別子。
UTXO：未使用トランザクション出力。ビットコインの残高管理単位。
クラスタリング：複数アドレスを単一の実体として推定する解析技術。
カストディ：第三者が顧客資産を保管するサービス。
中央値（メディアン）：データを小さい順に並べたときの中央の値。

実務的テンプレート：記事やレポートに使える記述例

以下は、保有平均を用いた記事本文にそのまま流用できるような記述テンプレートです（編集してご利用ください）。

「本レポートでは、対象を『国内個人の保有』と定義し、オンチェーンのクラスタリングにより推定した個人エンティティ数を分母に、当該集団の合計保有量を分子として平均保有枚数を算出しました。合わせて中央値と上位10%の保有割合を併記し、分布の偏りを評価しています。」

留意事項（エシカルかつ法令順守の観点）

個人や法人の保有データを扱う際は、プライバシーや法令遵守に留意してください。オンチェーンデータは公開情報ですが、実体の特定につながる追加調査を行う場合は法的・倫理的側面を十分に考慮する必要があります。

まとめ

ビットコイン保有枚数平均は、対象の定義（個人・企業・国など）、分子・分母の設定、オンチェーン解析とオフチェーン情報の組み合わせ方によって大きく解釈が変わる指標です。平均値だけで結論を出さず、中央値や上位保有比率、アクティブ比など複数の指標を併用することで、より実務的で偏りの少ない理解が得られます。企業保有の増加や規制の変化、解析手法の高度化により、今後も保有分布のダイナミクスは変わっていくため、定期的なデータ更新と複数ソースの参照を習慣化することが重要です。