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DEMO · ミライマ UGC メカニズム比較

LMSR vs DPM 体験デモ

同じシナリオで両方のメカニズムを並列実行。「正解しても少ない」DPM体験 vs 「確定payout」LMSR体験を体感する。

📋 シナリオ：「巨人 vs 阪神、巨人が先制点を取る？」
5/10 18:00開始。先制点（1点目）を巨人が取れば YES 成立。
あなたのアクション
他ユーザーのシミュレーション
運営アクション
公式LMSR
既存ミライマ
C(q) = b · ln(exp(q_yes/b) + exp(q_no/b))
YES
50%
NO
50%
b（流動性 / score）
61
運営loss上限
-4,228 coin
運営現在損益
0 coin
ミライマ実運用設定: b=61 (score) / 1 score = 100 coin / worst-case ≈ 4,228 coin (¥423)
📣 結果発表
YES
あなたの払戻
0
ベット時の固定額
運営損益
0
subsidyを差し引いた最終
UGCDPM
Delphi式 L2-norm
C(q) = k · √(q_yes² + q_no²) / prob = q²/Σq²
YES
50%
NO
50%
k（流動性）
3
プール合計
2,000
運営損益
0
📣 結果発表
YES
あなたの払戻
0
pool分配の最終額
運営損益
0
pool制で構造的0
💡 体験ガイド
  1. まず「YESに100コイン賭ける」を押す → 両方の市場で同じベット
  2. 「他50人がYESに合計5,000賭ける（爆発）」を押す → DPM側のpayoutが減るのを確認
  3. DPMの「今の暫定額で売却」で利確可能 → 売却機能の効果を体験
  4. 「結果：YES」で結果発表 → 両者の最終払戻を比較

イベントログ

市場初期化（YES 50% / NO 50%） 00:00

サマリー

LMSR（ミライマ既存実装、b=61）

  • ベット時点で当選払戻 確定（他者のbetで変わらない）
  • ライト層UX「正解＝確定利益」が明確
  • 情報集約理論の最強（log scoring rule、strict-proper）
  • 売却機能あり（quoteSellEntryImpact、5%手数料）
  • 既存ミライマ実装（roman-server src/lib/lmsr.ts）
  • 運営が b·log(N) の損失を背負う（worst case ≈4,228 coin）
  • UGCで100market乱立すると経営的に持続不能

DPM（UGC市場で採用）

  • 運営loss = 0（pool内再分配のみ）
  • creator が何も背負わない
  • 流動性ブートストラップ容易（無限流動性）
  • 売却機能で途中利確可能（Delphi式）
  • 「正解しても少ない」可能性（後乗りで薄まる）
  • payout uncertain → 緩和工夫TOP3で対応

ミライマでの使い分け

2系統並走
公式マーケット（運営作成）= LMSR維持：W杯本戦・NPB一軍・MLB等の主要市場。subsidy投資して情報集約を最大化。
UGC市場（ユーザー作成）= DPM：creator は何も背負わず即時公開。pool制で運営loss = 0。緩和工夫TOP3でB要件補完。

ユーザーから見て：