Redditは「予測」機能の導入により、新しい投稿方法を追加した。

Redditは「予測」機能の導入により、新しい投稿方法を追加した。

Redditは本日、プラットフォーム上に「予測」という機能を導入し、コミュニティへの投稿に新たな方法を導入しました。人気のReddit Pollsから派生した「予測」では、ユーザーは「明日の試合は誰が勝つのか?」「次のエピソードでどのキャラクターが運命を辿るのか?」「月曜日までにビットコインの価格はいくら動くのか?」といったタイムリーな質問の答えを予想することができます。

これはRedditが約2年ぶりに導入した新しい投稿形式であり、同社によると、投稿のハードルを下げることでプラットフォーム上でのエンゲージメントを高めることを目的としているとのことです。つまり、一部のユーザーは公開投稿や議論への参加に抵抗があるかもしれませんが、時間をかけてアンケートに回答したり、予想を立てたりできるようになるということです。

画像クレジット: Reddit

Redditコミュニティ(サブレディット)でこの機能を使用するには、まずモデレーターが予想トーナメントを作成します。これは、Redditユーザーが回答を予想する一連の質問です。トーナメントにはモデレーターが希望する数の質問を含めることができ、トーナメント開始後も新しい質問を追加し続けることができます。

Redditユーザーは、予想トーナメントに参加すると1,000トークンを受け取ります。トークンは無料です。Redditによると、トークンの収益化モデルは用意されておらず、将来的にも導入する予定はありません。ただし、1,000トークンを使い切った後は、トーナメント中にトークンを追加で入手することはできません。つまり、すべての予想に賢く賭けなければならず、トークンが不足すると、後の質問に回答できなくなる可能性があります。

ユーザーは各質問に 10 から 100 までのトークンを配置できますが、それ以上またはそれ以下は配置できません。

画像クレジット: Reddit

モデレーターは予測の正解を選び、トーナメントの結果を左右し、勝者を決定します。もちろん、コミュニティのリーダーとして、彼らは正しい答えを選ぶことに熱心であり、どちらにしても金銭的な利益は得られないからです。さらに、Redditによると、トークン自体は予測トーナメント以外では価値がありません。

予想が的中したユーザーは、最初に賭けたトークンの数に応じて、より多くのトークンを獲得できます。つまり、予想スキルが優れているほど、将来的により多くの賭け金を賭けることができるということです。また、コミュニティの予想トーナメントのリーダーボードでも上位にランクインします。

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Redditは本日の正式リリースに先立ち、既にこの機能のテストを実施しており、100万人以上が予想トーナメントに参加しました。人気のトーナメントには、r/moviesで開催されたオスカー予想トーナメント(10万人が参加)、r/formula1で開催されたアゼルバイジャングランプリ予想トーナメント(20万人が参加)、r/soccerで開催された2020年ユーロカップ予想トーナメント(30万人以上が参加)などがあります。

画像クレジット: Reddit

同社は、ユーザーエンゲージメントのツールとしての予測の価値に気づいた最初の企業ではない。

Facebookの社内研究開発ラボであるNPEチームは昨年、「Forecast」という同様の機能を備えたアプリを発表しました。Forecastでは、ユーザーはCOVID-19などの世界情勢を予測し、議論に参加することができました。その後、同社はファンタジーゲーム市場への参入を発表しましたが、今回は少し趣向を変えています。オールスターファンタジーチームを編成するのではなく、ユーザーは試合そのものについてよりシンプルな予測を行うのです。また、「サバイバー」や「バチェロレッテ」といったテレビ番組の展開を予想するなど、スポーツ以外のゲームもあります。

App Storeには他にも、友達と予想をするためのアプリが数多くあり、スポーツに特化したものが多いです。また、ソーシャルメディア全体では、個人的な予想や予想ゲームのためのストーリーフィルターが提供されています。例えば、Wishboneアプリを開発するMammoth Mediaは昨年、Snapchatユーザー向けに「Prediction Master」というSnap Miniゲームをリリースしました。

Redditによれば、この新機能は職場で安全に利用できると評価されている、メンバー数が1万人以上のすべてのコミュニティに展開される予定だという。

サラは2011年8月からTechCrunchの記者として働いています。彼女はReadWriteWebで3年以上勤務した後、TechCrunchに入社しました。記者になる前は、銀行、小売、ソフトウェアなど、様々な業界のIT業界で働いていました。

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