ファーストプライスオークション（first-price sealed-bid auction、第一価格入札方式）は、最も高い額を入札した人がその入札額をそのまま支払う方式です。デジタル広告では2019年のGoogle アド マネージャーの移行をきっかけに一気に知られるようになりました。ただし「Googleの広告がすべて第一価格になった」わけではありません。公式ブログは適用範囲をはっきり限定していますし、業界標準のOpenRTB仕様を開いても、オークション種別の既定値は今も第二価格のままです。この記事では、定義と支払いの流れを押さえたうえで、一次情報で確認できる適用範囲、そして第一価格で避けて通れない「入札額の引き下げ」の理屈を、実際に動かしたコードの出力とあわせて整理します。
まとめ：ファーストプライスオークションの要点
先に結論を並べます。ファーストプライスオークションとは、最高額入札者が自分の入札額を支払う封印入札です。セカンドプライスとの違いは落札者ではなく支払額にあります。Googleが2019年に第一価格へ移したのはアド マネージャーで売られるディスプレイ・動画在庫だけで、検索・AdSense for Search・YouTubeは対象外だと公式ブログに明記されています。RTB全体が第一価格になったわけでもなく、IAB Tech LabのOpenRTB 2.6でオークション種別を表す at の既定値は「2 = Second Price Plus」です。
実務で最も効くのは、第一価格では評価額どおりに入札するのが最適にならない、という点です。入札額がそのまま支払額になる以上、評価額いっぱいで落札しても手元に残る利益はゼロになります。オークション理論はこの引き下げ幅を式で示していて、リスク中立なN人の私的評価額が同じ一様分布から独立に生じ、全員が均衡戦略を採る場合、入札額は「評価額分布の下限＋（評価額−下限）×(N−1)/N」です。下限は媒体が設定するフロアプライスではなく、この式を広告入札へそのまま適用してはいけません。DSPが備える入札シェーディングは、この理屈を自動化した機能です。以下、各論点を一次情報で確かめていきます。
ファーストプライスオークションの定義と、支払額が変わるという一点
参加者は他者の札が見えない状態で、それぞれ1つの価格を提出します。最高額を出した人が落札し、その人は自分が書いた金額を支払います。封をして出すので封印入札（sealed bid）、支払いが1番目の価格なので第一価格（first price）です。
セカンドプライスオークションとの違いは1か所だけです。落札するのはどちらも最高額入札者で、変わるのは支払額です。第二価格では2番目の入札額に基づいて支払います。この違いが、入札者の最適な振る舞いを正反対にします。
| 観点 | ファーストプライス（第一価格） | セカンドプライス（第二価格） |
|---|---|---|
| 落札者 | 最高額の入札者 | 最高額の入札者 |
| 支払額 | 自分の入札額 | 2番目の入札額に基づく額 |
| 最適な入札 | 評価額より低い額 | 評価額そのまま |
| 耐戦略性 | なし | あり |
| 落札額の読みやすさ | 自分の札で確定 | 他者の札しだい |
表の「耐戦略性」は、財務省財務総合政策研究所のディスカッションペーパー「日本国債入門」（No.20A-06、石田良・服部孝洋、2020年6月）が「入札者が自分の評価額をそのまま応札することが最適な戦略となる性質」と定義している性質です。第二価格にはこれがあり、第一価格にはありません。第二価格側の詳しい仕組みはセカンドプライスオークション（第二価格オークション）とは？仕組み・ファーストプライスとの違い・広告での現在地で扱っています。
なお同ペーパーは表紙に「本論文の内容は全て執筆者の個人的見解であり、財務省あるいは財務総合政策研究所の公式見解を示すものではありません」と明記しています。「財務省の見解」として引用すると誤りになります。
Googleが2019年に第一価格へ移した範囲と、移していない範囲
Googleの移行範囲は、サービスごとに区別して確認する必要があります。原典はGoogle公式ブログの2019年3月6日付「Simplifying programmatic: first price auctions for Google Ad Manager」（Google アド マネージャー グループプロダクトマネージャー Sam Cox）です。
アド マネージャーの移行対象：ディスプレイ・動画在庫
同記事には「our move to a single unified first price auction only impacts display and video inventory sold via Ad Manager」とあり、続けて「This change will have no impact on auctions for ads on Google Search, AdSense for Search, YouTube, and other Google properties, and advertisers using Google Ads or Display & Video 360 do not need to take any action」と書かれています。検索広告・AdSense for Search・YouTubeは移行の対象外だと明示されているわけです。
移行の時期についても同じ記事に「We expect the transition to be complete by the end of this year」とあります。適用範囲と年内完了の見込みは、いずれも3月6日の記事で確認できます。5月10日の続報では、移行前の二段階のオークション構成などが説明されています。
Googleの移行方針と落札者の支払額
買い手側への影響は「The buyer that wins the auction pays the price they bid」の一文に集約されています。あわせて「An advertising buyer’s bid will not be shared with another buyer before the auction or be able to set the price for another buyer」とも書かれており、他社の札を先に見て価格を決める余地を潰すのが移行の狙いだったことが読み取れます。移行前の構成は、同年5月10日の続報「An update on first price auctions for Google Ad Manager」（プロダクトマネジメント担当ディレクター Jason Bigler）に具体的に書かれています。当時のアド マネージャーは1つの広告枠に対して2つのオークションを走らせていました。まず Authorized Buyers との間で第二価格のリアルタイム入札を行い（原文は「A second price, real-time bidding auction run with Authorized Buyers」）、その落札価格を媒体社の予約型・非予約型のキャンペーンやExchange Biddingの札と比べる第一価格オークションが続く、という二段構えです。統合（unified）とは、この多段処理を1つの第一価格オークションにまとめることを指します。
AdSenseの純入札単価と落札者の決定
検索結果には「AdSense のファーストプライス オークションへの移行」というタイトルが残っていますが、そのURL（support.google.com/adsense/answer/10858748）は2026年9月18日時点で support.google.com/adsense/answer/160525 へ転送されます。転送先の記事名は「広告オークションについて」で、本文に「ファーストプライス」の語はありません。現在の記述はこうです。
「AdSense のオークションでは、純入札単価の最も高い入札者が落札します。なお、広告主様が設定した入札単価は、オークションの最適化を目的に AdSense の独自の判断で調整される場合があります。純入札単価はこの調整を反映した額です。」
この記述から確認できるのは、調整後の「純入札単価」で落札者を選ぶことです。最高額入札者が落札することだけでは第一価格とは判定できず、支払額のルールを別に確認する必要があります。同ページは「調整の有無に関わらず、広告主様は、当初設定した入札単価を超える金額を請求されることはありません」と上限を保証し、さらに「複数の広告主様の純入札単価が同じ金額になった場合、落札者はその中からランダムに選ばれます」と同額時の扱いまで書いています。広告主が設定する入札単価、調整後の純入札単価、実際の請求額は区別が必要です。同額時のランダム選択は落札者を決める規則であり、支払額の規則とは別です。
OpenRTB 2.6のオークション種別と既定値
プログラマティック取引の共通プロトコルであるOpenRTBを見ると、業界の現在地がもう少し正確に分かります。IAB Tech Labが公開するOpenRTB 2.6の仕様（3.2.1 Object: BidRequest）は、オークション種別を表す属性 at をこう定義しています。
「at | integer; default 2 | Auction type, where 1 = First Price, 2 = Second Price Plus. Exchange-specific auction types can be defined using values 500 and greater.」
注目すべきは既定値が2、すなわちSecond Price Plusである点です。エクスチェンジが第一価格を使うなら at に1を明示的に入れる必要があり、何も指定しなければ仕様上は第二価格系として解釈されます。仕様が第一価格を標準に置き換えたわけではありません。
取引単位ではさらに選択肢が増えます。同仕様の3.2.12 Object: Deal にある at は「Optional override of the overall auction type of the bid request, where 1 = First Price, 2 = Second Price Plus, 3 = the value passed in bidfloor is the agreed upon deal price」と定義されており、値3はbidfloorの値を合意済みの取引価格として扱うことを意味します。この属性だけでは、他の需要との競争や配信保証の有無までは決まりません。1つの入札リクエストの中でも、PMPディールだけ固定価格、その他は第一価格、といった混在が仕様上ありえます。
| at の値 | 意味 | 指定できる場所 |
|---|---|---|
| 1 | First Price | BidRequest / Deal |
| 2 | Second Price Plus | BidRequest（既定値2） / Deal（省略時は全体設定を継承） |
| 3 | bidfloor の値が合意済み取引価格 | Deal のみ |
| 500以上 | エクスチェンジ独自の方式 | BidRequest |
実務的な含意ははっきりしています。接続先ごとに方式が違う前提で入札設計を組む必要がある、ということです。取引の全体像はRTB（リアルタイムビッディング）とは？仕組み・入札方式・市場をわかりやすく解説、参加プレイヤーの役割分担はアドエクスチェンジとは？仕組み・RTB・SSP/DSPとの違いを解説を参照してください。
第一価格では評価額どおりの入札が最適にならない理由
ここが第一価格オークションの核心です。支払額が自分の札で決まる以上、評価額いっぱいで入札して落札しても、利益は残りません。かといって下げすぎれば落札できない。この綱引きに、理論は明確な答えを出しています。
独立一様分布・リスク中立モデルの均衡入札式
前掲のPRIディスカッションペーパーは、各参加者がリスク中立で、私的評価額が同じ一様分布から独立に生じ、他者も同じ均衡戦略を採る設定で、第一価格の均衡入札を次のように示しています。ここで「最低金額」は評価額分布の下限です。入札者がN人なら「最低金額に自分の評価額と最低金額の差の (N−1)/N 倍を加算した価格で応札することが最適な戦略になる」。
同ペーパーが挙げる数値例はこうです。4社が参加し、評価額は97円以上102円以下に分布している。評価額101円のA社にとっての最適な札は 97 + (101 − 97) × 3/4 = 100円になります。評価額より1円低い額です。参加者が2人なら差の半分しか上乗せしません。競争が薄いほど大きく引き下げ、参加者が増えるほど評価額に近づくのが第一価格の性質です。
DSPが搭載する入札シェーディング（bid shading）は、この引き下げを推定値で自動化した機能だと理解すると腑に落ちます。ただし、ここで利益がゼロになるのは、評価額と同額で入札するモデル上の場合です。DSPの実装時期や目的、調整方法は各社の公式資料で個別に確認する必要があります。DSP側の機能全般はDSP（デマンドサイドプラットフォーム）とは？仕組み・主要サービス・選び方を解説にまとめています。
20万回のシミュレーションで確かめた収入同値と利得の差
理屈だけでは実感しにくいので、上の設定をそのまま数値実験にしました。評価額が97円以上102円以下の一様分布に従う4人が参加し、(N−1)/N で引き下げて入札する第一価格と、評価額をそのまま入札する第二価格を20万回ずつ回して、売り手の平均収入と買い手の平均利得を比べます。乱数の種を固定しているので、同じコードなら同じ数値が出ます。
import random
LOW, HIGH, N, TRIALS = 97.0, 102.0, 4, 200000
SHADE = (N - 1) / N # 最適戦略の係数 (N-1)/N
def shaded(value):
return LOW + (value - LOW) * SHADE
random.seed(20260918)
rev_first = rev_second = 0.0
profit_truthful = profit_shaded = 0.0
wins_truthful = wins_shaded = 0
for _ in range(TRIALS):
values = [random.uniform(LOW, HIGH) for _ in range(N)]
rival_bids = max(shaded(v) for v in values[1:])
# 売り手の収入: 第一価格(全員が引き下げ) と 第二価格(全員が正直)
rev_first += max(shaded(v) for v in values)
rev_second += sorted(values, reverse=True)[1]
# 買い手0 の第一価格での利得: 評価額そのまま vs 引き下げ
if values[0] > rival_bids:
wins_truthful += 1
profit_truthful += values[0] - values[0]
if shaded(values[0]) > rival_bids:
wins_shaded += 1
profit_shaded += values[0] - shaded(values[0])
theory = LOW + (HIGH - LOW) * (N - 1) / (N + 1)
print("N=%d trials=%d" % (N, TRIALS))
print("seller revenue first price : %.4f" % (rev_first / TRIALS))
print("seller revenue second price : %.4f" % (rev_second / TRIALS))
print("theoretical value : %.4f" % theory)
print("bidder0 truthful win=%.3f profit=%.4f"
% (wins_truthful / TRIALS, profit_truthful / TRIALS))
print("bidder0 shaded win=%.3f profit=%.4f"
% (wins_shaded / TRIALS, profit_shaded / TRIALS))Python 3.9.6 で実行した出力は次のとおりです。
N=4 trials=200000
seller revenue first price : 99.9992
seller revenue second price : 100.0043
theoretical value : 100.0000
bidder0 truthful win=0.439 profit=0.0000
bidder0 shaded win=0.250 profit=0.2501読み取れることは2つあります。1つは売り手の平均収入で、第一価格が99.9992、第二価格が100.0043と、理論値100.0000をはさんでほぼ一致しました。これが収入同値定理（Revenue Equivalence Theorem、Myerson 1981; Riley and Samuelson 1981）の姿です。方式を第一価格に変えただけでは、売り手の期待収入は理論上増えません。
もう1つが買い手側です。評価額そのままで入札すると落札率は43.9%まで上がりますが、平均利得は0.0000でした。払った額と価値が一致するので当然です。(N−1)/N で引き下げると落札率は25.0%へ落ちる代わりに、平均利得は0.2501になります。評価額と同額で入札すると、このモデルの落札時利得はゼロになることが確認できます。落札数を増やす戦略すべてで利益がゼロになるわけではありません。
ただし収入同値定理には前提があります。同ペーパーは成立条件として、全ての入札者がリスク中立的であること、共通した分布関数から互いに独立に私的価値を得ること、最も高い私的価値を持つ者が落札し最も低い私的価値を持つ者の期待利得がゼロであることを挙げ、「この中で最も強い前提は『互いに独立に私的価値』の部分」だと注記しています。転売を前提とする取引ではこの前提が崩れます。
勝者の呪いが起きる条件と、広告在庫での読み替え方
第一価格の解説でよく添えられる「勝者の呪い（Winner’s Curse）」は、落札できたこと自体が「自分だけが高く評価しすぎた」証拠になってしまう現象です。前掲ペーパーは「高値で応札した札がその価格で落札されてしまうため、結果的に割高で掴まされてしまうかもしれません。このような皮肉な帰結を『勝者の呪い』といいます」と説明しています。
押さえておきたいのは成立する前提です。この現象が問題になるのは、財の価値を全員が同じように評価する「共通価値（common value）」の要素が強い場合です。同ペーパーは、瓶に入ったコインの枚数を外から推測する状況にたとえています。中身は誰が数えても同じ金額なのに、見ただけでは各自の推定がばらつく。だから推定を大きく外した人が落札します。
一方、評価額が人によって本当に違う「私的価値」の世界では、高く払ったこと自体は失敗を意味しません。広告在庫はこの中間にあります。同じ1インプレッションでも、商材やターゲティング精度によって広告主ごとに価値が違う点では私的価値寄りです。ただしコンバージョン率の推定を共通のシグナルから作っている以上、推定を外した買い手が落札する構造は残ります。
ここで注意が要ります。共通価値を含む場合、独立私的価値モデルの収入同値をそのまま適用することはできません。第二価格の期待収入が第一価格以上になるという比較には、リスク中立性、対称性、シグナルのアフィリエーションなどの条件が必要であり、同ペーパーはMilgrom and Weber（1982）が「共通価値に基づいた場合、第二価格入札方式の方が第一価格入札方式よりも発行体が期待できる収入額が大きいことを示している」と紹介しています。第一価格に変えれば媒体社の収益が必ず上がる、とは理論的に言えません。実務では、成果データが少ない広告枠の推定値を過信しないことが必要です。ただし、データ量だけで引き下げ幅を決めず、推定誤差、落札確率、予算消化や探索の目的を含めて検証します。
媒体社側の実務：フロアプライス（価格設定ルール）の置き方
第一価格移行を告知したGoogleの記事は、媒体社に対して「publishers and app developers will need to rethink how they use price floors」と、最低価格の設計を見直す必要があると書いています。第二価格の時代は、落札者の支払額を押し上げる目的でフロアを積む運用が成立していました。第一価格では買い手が自分で引き下げてくるため、フロアは「それ未満の札を落とす門」としての性格が強まります。
公式ヘルプから消えた「統一価格ルール」という名称
5月10日の続報は、第二価格前提のルールが使えなくなることを踏まえて「Our existing price rules that only apply to our second price auction will no longer work in a first price auction. That’s why we released a new feature to all publishers globally, called unified pricing rules」と、統一価格ルール（unified pricing rules）という新機能を案内しました。日本語の解説記事の多くは、今もこの名前で説明しています。
ところが2026年9月18日時点で当該ヘルプ（support.google.com/admanager/answer/9298008）を開くと、記事名は「価格設定ルール」で、「統一価格ルール」も「unified pricing」も本文に1件もありません。加えて現在のヘルプは「ただし、特定のデマンド チャネル、ビッダー、広告主、ブランド、サイズなどを対象とする価格設定も可能です（[特定のアイテムに価格を設定する] オプション）」と記しており、ビッダー単位で最小価格を分けられます。すべての需要に同じ価格を適用するという「統一」の制約は、名前ごと外れているわけです。5年以上前の解説を読むときは、この前提の変化を確認してください。
価格設定ルールで踏みやすい3つの仕様
Google アド マネージャーのヘルプ「価格設定ルール」は、この機能を「非保証型のデマンドを対象に、オークションの最小価格を一元管理できます」と説明しています。運用でつまずきやすい仕様が3点あります。
1つ目は適用のタイミングです。ヘルプは「価格設定ルールがオークションで適用される場合、Google の収益分配を差し引いた後にパブリッシャーに支払われる入札額に適用されます」と明記しています。例として、ビッダーが1.00ドルで入札し収益分配率が80対20なら、パブリッシャーの受取は0.80ドルとなり、最小価格が0.80ドルを上回るルールではこの入札がフィルタされる、という挙動が示されています。総額ベースでフロアを置くと、意図より高い水準で弾いてしまいます。
2つ目は買い手への共有です。「アド マネージャーでは購入者が広告枠への入札を効果的に行えるよう、入札リクエストで最小価格が共有されます。この最小価格を下回る購入者の入札はアド マネージャーにより除外されます」とあります。ただし、広告主・ブランドなど特定のアイテムに設定した最小価格には、入札リクエストで共有されないものがあります。共有されたフロア付近に入札が集まる場合もありますが、買い手が必ずその額に合わせるわけではありません。
3つ目は重複時の優先順位で、「同じ広告枠を対象とする価格設定ルールが 2 つある場合は、価格が高い方のルールが適用されます」と定められています。広く薄く掛けたルールと個別の細かいルールが重なると、高い方が勝ちます。ヘルプ自身も、すべてを対象とする価格は個別設定より低くするか無効のままにすることを推奨しています。供給側の機能全般はSSPとは？仕組み・DSPとの違い・主要サービスをわかりやすく解説、業界全体の構成要素はアドテクノロジー（アドテク）とは？仕組み・種類・市場規模と最新動向を解説で整理しています。
よくある質問（FAQ）
ファーストプライスオークションとは何ですか？
最も高い額を入札した人が落札し、その人が自分の入札額をそのまま支払う封印入札のことです。日本語では第一価格入札方式と呼びます。落札者を決めるルールはセカンドプライスと同じで、違うのは支払額だけです。デジタル広告では、Google アド マネージャーが2019年にこの方式へ移行したことで広く使われるようになりました。
Googleの広告はすべてファーストプライスになったのですか？
なっていません。2019年3月6日のGoogle公式ブログは、移行の対象がアド マネージャー経由で売られるディスプレイ・動画在庫に限られると述べ、検索広告・AdSense for Search・YouTubeには影響しないと明記しています。検索広告の課金ルールは現在も別系統です。
ファーストプライスでは入札額をいくらにすればよいですか？
評価額より低く入れます。評価額どおりに入れて落札しても利益はゼロになるためです。独立同分布の一様な私的評価額、リスク中立、対称的な均衡戦略を仮定した場合の式は「評価額分布の下限＋（評価額−下限）×(N−1)/N」です。媒体のフロアプライスをこの下限に代入する式ではありません。参加者が少ないほど大きく引き下げ、増えるほど評価額に近づけます。DSPの入札シェーディング機能は、この調整を推定値で自動化したものです。
ヤフオクやeBayの自動入札はセカンドプライスオークションですか？
厳密には違います。Yahoo!オークションの公式ガイドは、入札時に「最高入札額」欄へ「その商品に支払ってもいいと思う金額（予算）」を入れると「あなたが入力した予算以内でシステムが自動的に入札（自動入札）を行います」「システムが自動的にほかの入札者と競って再入札し、入力された金額内で一番安く購入できます」と説明しています。上限額は他の参加者に見えませんが、現在価格は公開され、終了まで競り上がり続けます。前掲のPRIディスカッションペーパーも脚注でeBayについて「参加者の付け値が、時間が経つにつれて明らかになるところが、通常の封印型の第二価格入札方式と異なります」と注記しています。上限額の範囲で自動的に競り上げる公開型オークションであり、封印型の第二価格とは別物です。
ファーストプライスにすると媒体社の収益は上がりますか？
方式の変更だけでは理論上上がりません。私的価値を前提とする標準的な設定では、収入同値定理により売り手の期待収入は方式によらず一定になります。上の20万回のシミュレーションでも、第一価格99.9992に対し第二価格100.0043と差はほぼありませんでした。共通価値を含む対称的なモデルでは、リスク中立性やシグナルのアフィリエーションなどの条件の下で、第二価格の期待収入が第一価格以上になるという理論結果があります。
フロアプライスは高く設定した方が得ですか？
第一価格では単純に得とは言えません。Google アド マネージャーのヘルプによれば、最小価格は入札リクエストで購入者に共有されます。フロアを高くすると、それを下回る入札は除外されます。ただし、買い手がその額付近に入札を寄せるか、充填率が下がるかは需要と入札行動によります。また、個別設定のフロアには買い手へ共有されないものがあります。あわせて、最小価格は収益分配を差し引いた後の受取額に対して適用される点も確認してください。
