• SNS에서는 "되팔이(Reseller) 때문에 맥도날드의 포켓몬 카드가 품귀 상태"라는 말이 나오곤 한다. 하지만 수량으로 검증하면 그 영향은 의외로 작을 가능성이 있다. - 해피 세트의 공급량 vs 중고 거래 플랫폼(메르카리, 야후, 라쿠마) 게시 건수를 추정하여 비교했다. - 메인 산출 결과, 공급 약 180만 세트 대비 중고 거래 게시물은 약 2만 건(약 1.1%). 중복 및 재고를 제외한 실제 거래 기반으로는 약 0.5%, 되팔이 목적으로 한정하면 **약 0.4%**이다. - 공급 추정치를 절반으로 줄여도, 중고 거래 유통량은 수 % 미만이다. 결론은 견고하다. - 다만 이것이 "되팔이가 제로(0)"임을 의미하지는 않는다. 전국 점유율이 낮더라도, 출시 첫날이나 인기 매장에서는 국지적으로 품절을 앞당겼을 가능성은 있다.

180만 건에 대해 2만 건. 98.9%는 중고 거래 시장에 나오지 않았다——이것이 출발점입니다.

여기서 먼저 주의(중요)

본 기사는 "되팔이가 제로였다"는 것을 보여주는 것이 아닙니다. 숫자는 공개된 정보로부터 페르미 추정(Fermi estimation)을 통한 것이며, 정확한 실측값이 아닙니다. 평가하고 있는 것은 어디까지나 전국 규모로 보았을 때 공급량 대비 되팔이 유통량의 크기입니다.

해피 세트에 포켓몬 카드가 포함될 때마다 SNS에서는 반드시 이런 말이 나옵니다.

"되팔이들이 매점매석한 탓에 아이들이 살 수 없다"

감정적으로는 매우 이해가 갑니다. 하지만, 그것이 정말 수량으로서 뒷받침될 수 있을까요?

이상적인 것은 수요량 vs 공급량의 비교이지만, 수요량은 관측할 수 없습니다. 그래서 본 기사에서는 다음과 같이 근사하여 데이터 분석을 수행합니다.

\text{되팔이 영향도} \;\approx\; \frac{\text{중고 거래 유통량 (추정)}}{\text{총 공급량 (추정)}}

하는 일은 간단합니다.

• 해피 세트의 **공급량 (총 세트 수)**을 추정한다
• 중고 거래 게시 건수를 집계하여 "실제 되팔이량"으로 보정한다
• 양자를 나누어 되팔이 유통 비율을 구한다
• 전제 조건을 변경하며 결론이 견고한지 확인한다

3{,}000\ \text{매장} \times 3\ \text{일} \times 100\ \text{명/일} \times 2\ \text{세트} = 180\ \text{만 세트}

가장 불확실한 것은 **"100명/일"**입니다. 이 부분을 실측 데이터로 뒷받침하겠습니다.

관계자의 강연에 따르면 "해피 세트는 연간 약 1억 개 판매"된다고 합니다.

\frac{1\ \text{억 개}}{3{,}000\ \text{매장} \times 365\ \text{일}} \approx 90\ \text{개/매장·일 (통상시)}

위의 산출값인 매장당 200세트/일은 통상적인 경우의 약 2.2배입니다. 인기 콜라보(아침부터 줄을 서고 첫날 완판되는 경우)로서는 오히려 보수적인 수치입니다.

2025년의 다른 시책에서는 보도를 통해 "약 300만 장의 카드를 준비"했다는 숫자가 나왔습니다. 1세트당 2장이라면:

300\ \text{만 장} \div 2 = 150\ \text{만 세트}

300만 장은 다른 해, 다른 시책의 참고치입니다. 대상 시책에 그대로 적용할 수는 없습니다. "판매 배율은 비공개. 역산하면 통상적인 경우의 약 2배 정도였을 가능성이 있다(추정 포함)"라는 위치 설정입니다.

이후부터는 메인 = 180만 세트로 하며, 참고용으로 150만 세트도 병기합니다.

개인 거래의 대부분은 메르카리(Mercari), 야후 프리마, 라쿠마(Rakuma)의 3개 서비스로 커버할 수 있습니다. 야후 옥션이나 모바오쿠는 이용자가 적고, 카드 숍 계열(카드 러시, 하루레루야, magi)은 중고 거래 플랫폼(Flea market app)이 아닙니다.

즉, 게시 건수 2만 건은 과소평가된 것이 아니라, 오히려 상한선에 가깝다고 생각됩니다.

게시 건수에는 재고, 중복, 재등록, 수집가의 방출이 모두 섞여 있습니다. 단계별로 보정합니다.

여기에 되팔이 목적을 60%라고 가정하면, 실제 수요가 빼앗긴 양은:

12{,}740\ \text{매} \times 60\% \approx 7{,}644\ \text{매} \;\Rightarrow\; \frac{7{,}644}{1{,}800{,}000} \approx 0.42\%

숫자만 보면 "그렇게 낮다고?"라고 느낄 것입니다. 이유는 세 가지가 있습니다.

세트를 모두 모은 후 남은 카드를 파는 사람이 대량으로 존재합니다. 이것은 **실수요에서 비롯된 2차 유통 (Secondary流通)**이지, 매집(買い占め)이 아닙니다.

"아이가 필요 없다고 했다", "기념으로 샀지만 필요 없다" —— 전매(Resale) 목적이 아닌 출품이 게시 건수를 끌어올리고 있습니다.

후술하겠지만, 사은품 카드의 전매는 1건당 수백 엔 수준입니다. 전문 전매업자(Reseller)일수록 단가가 높은 상품으로 몰립니다.

따라서 '플리마(중고 거래 플랫폼) 게시 건수'는 전매량 그 자체가 아니라, **전매 목적 유통의 "상한값"**으로 다루어야 합니다.

반대로 생각해 봅시다. "전매업자가 주원인"이라는 가설이 옳다고 가정하겠습니다.

\text{공급}180\text{만} \;\to\; \text{가정: 전매}100\text{만 세트}

100만 세트를 팔아치우려면, 플리마에 총 수십만~100만 건 규모의 출품이 관측되어야 합니다.

하지만 실제 관측치는 약 2만 건입니다. 가설이 요구하는 양과 수십 배의 차이가 납니다.

관측치(약 2만 건)는 "실수요가 주인"이라는 예상과 일치합니다. "전매가 주인"이라면 자릿수가 부족합니다.

이 부분이 가장 흥미로운 지점입니다. 사은품 카드 1건당 매출 총이익을 계산해 보겠습니다.

\underbrace{1{,}000}_{\text{판매가}} - \underbrace{100}_{\text{수수료 10\%}} - \underbrace{210}_{\text{배송비}} - \underbrace{50}_{\text{포장비}} - \underbrace{500}_{\text{매입가(본체 가격)}} = 140\ \text{엔/건}

여기에 '30분 대기'라는 시간 비용을 넣으면:

\frac{140\ \text{엔}}{0.5\ \text{시간}} = \text{시급}\ 280\ \text{엔}

시급 280엔. 이는 최저임금을 크게 밑도는 수준입니다. 단가가 높은 상품과 비교하면 차이는 극명합니다.

공급 추정에는 편차가 있습니다. 공급량만 크게 조절해 보겠습니다 (게시 2만 건은 고정).

어떤 전제에서도 "플리마 유통량은 공급 전체로 볼 때 수 % 미만"이라는 결론은 견고합니다.

④의 함의: 전국적으로는 약 0.5%일지라도, 아키하바라·신주쿠·우메다와 같은 집중 지역에서는 5~10% 규모에 달했을 가능성도 있습니다. "전국 평균이 작다 = 어느 점포도 영향이 없다"는 뜻은 아닙니다.

전매가 분명 존재하기는 했으나, 공개된 정보로 추정되는 공급 규모와 비교하면 플리마 유통량은 공급 전체의 1% 내외에 머물 가능성이 높습니다. 이로부터 전국 규모로 볼 때 품귀의 주된 원인은 전매보다는 실수요 초과였을 가능성이 큽니다. 한편, 발매 첫날이나 인기 점포에서는 전매 목적의 구매가 국소적으로 품절을 앞당겼을 가능성을 부정할 수는 없습니다.

면책 사항: 본 분석은 "전매상(Reseller)이 없었다"는 것을 의미하는 것이 아닙니다. 또한, 매장이나 시간대에 따라 전매 목적의 구매가 품절을 앞당겼을 가능성은 있습니다. 본 분석이 평가하고 있는 것은 전국 규모로 본 공급량 대비 전매 유통량의 크기입니다.

동일한 프레임워크는 다른 "전매상 때문에 품귀" 현상이 발생한 사례에도 그대로 적용할 수 있습니다. 북마크를 권장합니다.

• 공급 180만 개 대비 프리마켓(Flea market) 거래는 약 2만 건(약 1.1%), 실제 거래는 약 0.5%.
• 공급량을 절반으로 산정하더라도 수 % 미만이므로, 결론은 견고함(Robust).
• 전국적으로는 실수요 초과가 주원인일 가능성이 높으나, 국소적·발매 첫날의 영향은 부정할 수 없음.

이번에는 포켓몬 1개 사례였지만, 다음에는

치이카와(Chiikawa), 도라에몽(Doraemon), 포켓몬(Pokemon)

이 3가지 해피밀(Happy Meal) 사례를 나란히 놓고, "정말로 전매가 원인이었는가"를 횡단 비교하겠습니다. 사례마다 공급량·프리마켓 건수·단가가 다르기 때문에, 전매가 일어나기 쉬운 조건이 보일 것입니다. 시리즈화할 예정이니, 괜찮으시다면 저장 및 팔로우를 부탁드립니다.

본 기사의 수치는 페르미 추정(Fermi estimation)을 포함합니다. 보다 정확한 검증을 위해서는 공식 판매 실적·매장별 데이터·프리마켓의 시계열 크롤링(Time-series crawling)이 필요합니다.