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商品リサーチ・仕入れ

【2026年3月号】eBay市場レポート|2月の販売データから読み解く最新トレンド

【2026年3月号】eBay市場レポート|2月の販売データから読み解く最新トレンド

2026年2月のeBay市場データ総括

2026年2月のeBay市場は、年末年始の需要ピークからの調整局面に入りました。

Exponentialユーザーの匿名集計データによると、2月の販売件数は27,920件(前月比-10.4%)、総売上は$4,137,432(前月比-12.6%)となりました。

本レポートはExponentialユーザーの累計131万件の販売データから、2026年2月分(N=27,920件)を集計したものです。

※Exponential経由の販売データ(2026年2月、N=27,920件)。個人・店舗の特定不可。

この記事でわかること

  • 2月のeBay販売件数・売上・平均単価の前月比変化
  • 前月比で急上昇したカテゴリTOP5と急下降カテゴリTOP5
  • 年末商戦の反動と2月特有の季節トレンド
  • データから導き出す3月以降のアクションプラン

12月〜1月の販売ピークからの調整は毎年見られる傾向であり、過度に悲観する数字ではありません。

重要なのは「全体が落ちている中で何が伸びているか」を把握し、次の仕入れ判断に活かすことです。

全期間の販売データランキングについては

で詳しく解説しています。


月次推移から見るeBay市場トレンド(2025年11月〜2026年2月)

直近4ヶ月の販売推移を確認します。

販売件数 総売上(USD) 平均単価(USD)
2025年11月 27,174 $4,241,420 $156
2025年12月 31,887 $4,809,658 $151
2026年1月 31,177 $4,733,708 $152
2026年2月 27,920 $4,137,432 $148

12月が販売件数・総売上ともにピークを記録し、1月はわずかに減少、そして2月に明確な調整が入るという流れです。

販売件数の市場データ推移

12月の31,887件をピークに、2月は27,920件まで減少しました。

ただし、11月の27,174件と比較すると2月の27,920件は+2.7%の微増であり、年末商戦前の水準は維持しています。

売上・平均単価のデータ推移

平均単価は11月の$156から2月の$148まで、4ヶ月連続で緩やかに下落しています。

年末商戦期の高額商品需要が一巡し、日用品や低〜中価格帯の商品が構成比を高めていることが背景と考えられます。

総売上の-12.6%は、販売件数の減少(-10.4%)に平均単価の低下(-2.6%)が重なった結果です。


急上昇カテゴリから読み解くトレンド変化

全体が前月比マイナスの中でも、大きく伸びたカテゴリがあります。

2月に前月比で上昇率が高かったカテゴリTOP5を見ていきます。

カテゴリ 2月販売件数 1月販売件数 前月比
ノンスポーツトレカ(ロット) 100件 57件 +75.4%
スポーツトレカ 105件 61件 +72.1%
写真・フォトグラフ 96件 62件 +54.8%
トレカ(シールドパック) 288件 197件 +46.2%
テニスラケット 76件 57件 +33.3%

トレーディングカード市場の急伸データ

上位5カテゴリのうち3つをトレーディングカード関連が占めています。

ノンスポーツトレカ(ロット)が+75.4%、スポーツトレカが+72.1%、シールドパックが+46.2%といずれも大幅な伸びです。

この動きには複数の要因が考えられます。

1つ目は、1月〜2月にかけてポケモンカードやスポーツカードの新弾リリースが相次いだことです。

新弾のリリース時期にはコレクター需要が高まり、未開封パック(シールドパック)やまとめ売り(ロット)の取引が活発化する傾向があります。

2つ目は、年末のボーナスや年始のお年玉需要で購入された商品が一巡し、コレクターの間で二次流通が活発化するサイクルに入ったことです。

トレーディングカードは日本セラーが強みを持つカテゴリの1つであり、日本限定のカードやプロモカードは海外コレクターからの需要が安定しています。

写真・フォトグラフのトレンドデータ

写真・フォトグラフカテゴリが+54.8%と大きく伸びました。

このカテゴリにはヴィンテージ写真、ブロマイド、アート写真などが含まれます。

コレクティブル市場全体で「紙モノ」需要が継続的に伸びていることが背景にあり、特にヴィンテージの日本関連写真(浮世絵写真、明治期の写真等)は海外コレクターの注目度が高い領域です。

テニスラケットの季節トレンドデータ

テニスラケットが+33.3%を記録しました。

2月は全豪オープンの開催時期にあたり、テニス関連商品への関心が高まる季節です。

加えて、北半球では春に向けてアウトドアスポーツの準備が始まる時期であり、スポーツ用品全般で需要が回復する傾向があります。


急下降カテゴリから見える市場の変動

一方、2月に大きく販売件数を落としたカテゴリも確認します。

カテゴリ 2月販売件数 1月販売件数 前月比
コレクタブルフィギュア 7件 67件 -89.6%
カレンダー・プランナー 25件 57件 -56.1%
iPod・MP3プレーヤー 53件 105件 -49.5%
キャンプ調理器具 41件 74件 -44.6%
レディースパンツ 42件 68件 -38.2%

コレクタブルフィギュアの急落データを分析

コレクタブルフィギュアが-89.6%と急落しています。

67件から7件への急減は、特定の大口セラーの出品停止や在庫切れといった個別要因が影響している可能性が高いです。

カテゴリ全体のトレンドとして捉えるよりも、少数セラーへの依存度が高いカテゴリでは月次の変動が大きくなりやすいという点を認識しておくことが重要です。

カレンダー・プランナーの季節データ

カレンダー・プランナーの-56.1%は、完全な季節要因です。

年始にカレンダー需要がピークを迎え、2月以降は急速に需要が消滅するのは毎年同じパターンです。

このカテゴリは10月〜1月の短期集中型として割り切り、2月以降の在庫を抱えないことが鉄則です。

デジタル機器・アウトドア用品のトレンド変動

iPod・MP3プレーヤーが-49.5%、キャンプ調理器具が-44.6%とそれぞれ大幅減です。

iPod・MP3プレーヤーはヴィンテージ需要で一定の市場がありますが、月ごとの変動が激しいカテゴリです。

キャンプ調理器具は北半球の冬期で実需が減退する典型的な季節商品であり、春に向けて再び回復が見込まれます。


2月特有の季節性がeBay市場に与えた影響

2月の市場全体の減少は、複数の季節要因が重なった結果です。

年末商戦の反動データ

12月の販売件数31,887件は、ブラックフライデー・サイバーマンデー・クリスマス商戦が重なった年間のピークです。

年末商戦で前倒しされた購買需要が1月後半〜2月にかけて反動減として現れるのは、eBayに限らずEC市場全体の共通パターンです。

2月の27,920件は年末前の11月(27,174件)とほぼ同水準であり、「異常な落ち込み」ではなく「通常水準への回帰」と解釈するのが適切です。

バレンタイン需要の限定的な市場影響

バレンタインデー(2月14日)は北米を中心にギフト需要が発生する時期ですが、eBayでの影響は限定的です。

バレンタイン関連の購買はAmazonや実店舗に集中する傾向があり、eBayでは一部のジュエリーやヴィンテージギフトに小さな需要増が見られる程度です。

2月の日数によるデータ影響

見落としがちな要因として、2月は28日間しかないという点があります。

1月(31日間)と比較して日数が約10%少ないため、それだけで件数・売上の合計値は押し下げられます。

1日あたりの販売件数で計算すると、1月は約1,006件/日、2月は約997件/日であり、日次ベースではわずか-0.9%の減少にとどまります。


このデータからセラーが取るべき3つのアクション

ここまでのデータ分析を踏まえ、3月以降に向けた具体的なアクションを提案します。

アクション1:トレカ市場のトレンドデータを深掘りする

トレーディングカード関連3カテゴリが揃って急上昇したことは、明確なシグナルです。

すでにトレカを扱っているセラーは、シールドパック(未開封パック)やロット出品の在庫を厚くすることを検討してください。

これからトレカ市場に参入を検討するセラーは、まずeBayのProduct Research(旧テラピーク)で直近90日間の販売データを確認し、競合状況と価格帯を把握した上で仕入れ判断をすることが重要です。

リサーチの具体的な手順は

で解説しています。

アクション2:季節商品の在庫データを見直す

カレンダー・プランナーの急落データが示すように、季節商品は需要の消滅が早いです。

3月〜4月にかけては以下のカテゴリで需要が回復する傾向があります。

  • スポーツ用品全般(春のアウトドアシーズン開始)
  • ガーデニング用品(北半球の春の園芸シーズン)
  • キャンプ・アウトドア用品(冬の低迷から回復)

季節に先回りして出品リストを整えておくことで、需要の立ち上がりを逃さずキャッチできます。

在庫管理の効率化については

を参考にしてください。

アクション3:閑散期を出品効率化のデータ整備に充てる

2月〜3月の閑散期は、販売件数に一喜一憂するよりも出品体制の整備に時間を使うのが賢明です。

具体的には次のことに取り組んでみてください。

  • タイトルの最適化(検索キーワードの見直し)
  • Item Specificsの充実度チェック
  • 不良在庫の価格改定または出品取り下げ
  • 手数料構造の再確認

閑散期に出品データの質を高めておくことで、春以降の需要回復期に検索上位を取りやすくなります

手数料の詳細は

で確認できます。


まとめ|2月の市場データは「調整」であり「後退」ではない

2026年2月のeBay市場は、年末商戦からの調整局面として前月比で件数・売上ともに減少しました。

2026年2月のポイント

  • 販売件数27,920件(前月比-10.4%)、総売上$4,137,432(前月比-12.6%)
  • 日次ベースでは前月比-0.9%であり、日数差を除けばほぼ横ばい
  • トレーディングカード関連3カテゴリが+46%〜+75%の急上昇
  • カレンダー・コレクタブルフィギュアは季節要因と個別要因で急落
  • 11月の水準(27,174件)は維持しており、市場の底堅さは確認できる

市場全体の減少に振り回されるのではなく、カテゴリ単位の変化を読み取ってポジショニングを調整することが、中級以上のセラーに求められるスキルです。

3月以降は春の需要回復期に入ります。

閑散期のうちに出品データを整え、需要の波に備えてください。

Exponentialでは累計131万件以上の販売データを分析基盤として活用しています。

Starterプラン(¥0)で月間330品の出品と3,000品の在庫管理が利用できます。


参照データ算出方法

この記事で使用したデータは、Exponentialが蓄積しているeBay販売データベースに対してBigQueryクエリを実行して算出しています。

Exponentialは683のセラーアカウントの販売データをリアルタイムに蓄積しており、本レポートはそのデータの匿名集計です。

以下に使用したクエリを掲載します。テーブル名はセキュリティのため [販売データテーブル] に置換しています。

月次推移クエリ

SELECT
  FORMAT_TIMESTAMP('%Y-%m', timestamp) AS month,
  COUNT(*) AS sales_count,
  ROUND(SUM(CAST(JSON_VALUE(data, '$.price') AS FLOAT64)), 0) AS total_sales,
  ROUND(AVG(CAST(JSON_VALUE(data, '$.price') AS FLOAT64)), 0) AS avg_price
FROM
  [販売データテーブル]
WHERE
  DATE(timestamp) >= DATE("2025-11-01")
  AND DATE(timestamp) < DATE("2026-03-01")
GROUP BY month
ORDER BY month

カテゴリ別前月比クエリ

WITH monthly AS (
  SELECT
    JSON_VALUE(data, '$.category') AS category,
    FORMAT_TIMESTAMP('%Y-%m', timestamp) AS month,
    COUNT(*) AS cnt
  FROM
    [販売データテーブル]
  WHERE
    DATE(timestamp) >= DATE("2026-01-01")
    AND DATE(timestamp) < DATE("2026-03-01")
  GROUP BY category, month
)
SELECT
  cur.category,
  cur.cnt AS feb_count,
  prev.cnt AS jan_count,
  ROUND((cur.cnt - prev.cnt) / prev.cnt * 100, 1) AS change_pct
FROM
  monthly cur
JOIN
  monthly prev ON cur.category = prev.category
WHERE
  cur.month = '2026-02'
  AND prev.month = '2026-01'
  AND prev.cnt >= 50
ORDER BY change_pct DESC
LIMIT 5

国別分布クエリ

SELECT
  JSON_VALUE(data, '$.buyer_country') AS country,
  COUNT(*) AS sales_count,
  ROUND(COUNT(*) / SUM(COUNT(*)) OVER() * 100, 1) AS share_pct,
  ROUND(AVG(CAST(JSON_VALUE(data, '$.price') AS FLOAT64)), 0) AS avg_price
FROM
  [販売データテーブル]
WHERE
  DATE(timestamp) >= DATE("2026-02-01")
  AND DATE(timestamp) < DATE("2026-03-01")
GROUP BY country
ORDER BY sales_count DESC
LIMIT 5

価格帯別分布クエリ

SELECT
  CASE
    WHEN CAST(JSON_VALUE(data, '$.price') AS FLOAT64) BETWEEN 1 AND 20 THEN '$1-20'
    WHEN CAST(JSON_VALUE(data, '$.price') AS FLOAT64) BETWEEN 21 AND 50 THEN '$21-50'
    WHEN CAST(JSON_VALUE(data, '$.price') AS FLOAT64) BETWEEN 51 AND 100 THEN '$51-100'
    WHEN CAST(JSON_VALUE(data, '$.price') AS FLOAT64) BETWEEN 101 AND 200 THEN '$101-200'
    ELSE '$201+'
  END AS price_range,
  ROUND(COUNT(*) / SUM(COUNT(*)) OVER() * 100, 1) AS share_pct
FROM
  [販売データテーブル]
WHERE
  DATE(timestamp) >= DATE("2026-02-01")
  AND DATE(timestamp) < DATE("2026-03-01")
GROUP BY price_range
ORDER BY
  CASE price_range
    WHEN '$1-20' THEN 1
    WHEN '$21-50' THEN 2
    WHEN '$51-100' THEN 3
    WHEN '$101-200' THEN 4
    ELSE 5
  END

参照リンク