Hyperliquidにおけるビルダーの真の優位性を示す5つの数字

Hyperliquidのビルダーコードは、単なる紹介リンクではない。ビジネス関係そのものだ。ビルダーコードを刻印したフロントエンドを通じてユーザーが行う取引はすべて、そのビルダーに手数料をもたらす。手数料体系、ユーザーベース、収益の軌跡を見れば、そのフロントエンドが統合や構築に値するかどうかが分かる。問題は、ほとんどの人が確認しないことだ。友人に勧められたから、あるいはUIが洗練されて見えたからという理由でフロントエンドを選び、データがビルダーのプロフィールに堂々と存在しているにもかかわらず、その確認を飛ばしてしまう。

このガイドでは、Hyperliquidのフロントエンドに統合、提携、またはボリュームをルーティングする前に、ビルダープロフィールから取得すべき5つの数字を解説する。5つすべてはHyperTracker APIまたはBuildersリーダーボードのビルダープロフィールページから確認できる。このアプローチは、構築するフロントエンドを評価している開発者、特定のインターフェースを通じて資本を配分するファンド、どのコードを使うか決めているトレーダーのいずれにも有効だ。

2026年7月時点のデータ。HyperTrackerのビルダーリーダーボードより。

Hyperliquidにおけるビルダープロフィールの仕組み

Hyperliquidを通じて取引をルーティングするすべてのフロントエンドは、ビルダーコードを登録できる。ユーザーがそのフロントエンドを通じて取引すると、すべての約定にビルダーコードが刻印され、ビルダーは各取引から手数料を得る。Hyperliquidのビルダー手数料システムは、Phantom、Based、MetaMask、その他数十のフロントエンドがHyperliquidインテグレーションを収益化する仕組みだ。

HyperTrackerは取引所上のすべてのビルダーコードを追跡し、HyperliquidのAPIでは公開されていないプロフィールレベルの分析データを算出する。2つのエンドポイントで全体像を把握できる。

• GET /builders/{builder}/profile は、ビルダーの識別情報、総収益、手数料率、および24時間、7日間、30日間、全期間の時間枠別分析を返す。
• GET /builders/{builder}/users は、コードを通じて取引した個々のウォレットを返し、PnL、ボリューム、支払済みビルダー手数料、または証拠金でソートできる。

/builders/list/timeframe/{timeframe} のビルダーリーダーボードは、すべてのビルダーを収益でランク付けし、前期間との比較を含むため、トレンドを一目で把握できる。この3つのエンドポイントがあれば、あらゆるHyperliquidフロントエンドのデューデリジェンスに必要なものはすべて揃う。

チェック1：時間窓をまたいだ収益トレンド

最初に確認すべきは、ビルダーの総収益額ではなく、7日間、30日間、全期間の各窓における軌跡だ。ローンチ後の最初の月に収益の大半を稼ぎ、その後は横ばいが続いているビルダーと、直近30日間が過去最高の収益期間になっているビルダーでは、まったく異なるストーリーが見えてくる。

プロフィールエンドポイントは24時間、7日間、30日間、全期間の収益を返す。比率を計算しよう。数ヶ月間稼働しているビルダーの30日間収益が全期間収益の相当な割合を占めているなら、そのフロントエンドは成長している。30日間収益がわずかな割合しか占めていなければ、ピークを過ぎている可能性がある。

これが重要な理由は、ビルダーコードはユーザーにとって粘着性があるが、永続的ではないからだ。UXの改善や機能追加を止めたフロントエンドは、競合にトレーダーを奪われる。これは誰かの発表スレッドに表れる前に、データで確認できる。

算出すべき値: 全期間収益に対する30日間収益の割合。これをビルダーの稼働期間（プロフィールの joined 日付から確認）と比較する。12ヶ月稼働しているビルダーで、直近30日間が総収益に占める割合が低下傾向にあれば、下降トレンドにある。

チェック2：ユーザー数の軌跡

収益の増加は、既存ユーザーの取引増加によるものか、新規ユーザーの流入によるものかのどちらかだ。時間窓をまたいだユーザー数を見ることで、この2つを切り分けられる。総ユーザー数は増加しているが30日間アクティブユーザーが減少しているビルダーは、縮小しつつある少数のヘビートレーダーに頼っている。これは脆弱だ。

プロフィールエンドポイントは各窓のユーザー数を返す。リーダーボードスナップショットの全期間ユーザー数は、そのコードを通じて取引したことのあるウォレット数を示す。2026年7月時点のトップビルダーを見ると、その差は歴然としている。Phantomは153,000以上のユーザーを持ち、Insilico は約3,300ユーザーだ。両者とも収益トップ5に入っているが、ユーザーベースの構成は生の数字よりも重要だ。

パートナーシップ（共同マーケティングやデータ統合など）のためにビルダーを評価する場合、そのユーザー成長がオーガニックかつ継続的なものか、ローンチキャンペーンによる一時的な急増なのかを知りたいはずだ。時間窓別データを使えば、数週間追跡しなくてもこれが見えてくる。

チェック3：ユーザー1人あたりの収益

これが、フロントエンドがどのようなユーザーを引きつけているかを最もよく示す数字だ。収益をユーザー数で割ると、ビルダーの全期間にわたるウォレット1つあたりの平均手数料が分かる。そして、Hyperliquidのビルダーエコシステム全体でのばらつきは際立っている。

全期間ビルダーリーダーボードより：Insilico のユーザー1人あたり収益は約$1,113（総収益約$370万、ユーザー数約3,300）。Phantom は約$154（総収益$2,360万、ユーザー数153,000以上）だ。両者とも総収益トップ5のビルダーだが、まったく異なるユーザーベースにサービスを提供している。

ユーザー1人あたり収益が高い場合、通常はフロントエンドが少数だが取引量の多いトレーダーを引きつけていることを意味する。マーケットメイキングbot、クオンツファンド、あるいは高頻度戦略などだ。ユーザー1人あたり収益が低い場合は、大量配布、つまりウォレットアプリやコンシューマー向けインターフェースであることが多い。

どちらが良いという話ではない。しかし、機関投資家やアルゴリズムユーザーをターゲットにしたツールを構築しているなら、自分のツールと合致するユーザーベースを持つフロントエンドに統合または構築することが重要だ。リテール向けプロダクトなら、150,000以上のリテールウォレットを持つビルダーのほうが、3,000のbotしかいないビルダーよりも関連性の高い流通チャネルだ。

全期間よりも30日間のユーザー1人あたり収益が重要な理由

全期間の数字は変化を均してしまう。ビルダーの初期ユーザーがWhaleで、最近のユーザーがリテールだとすると、全期間平均はその変化を隠してしまう。プロフィールデータから30日間の同じ計算を引き出すことで、現在の状態が見えてくる。本記事の調査では、2026年10月中旬時点の30日間ユーザー1人あたり収益は、有名なビルダー間でも大きくばらついており、ウォレット系フロントエンドで数百ドルのものもあれば、数十ドルのものもあった。このばらつき自体が示唆に富んでいる。

チェック4：ユーザーのPnL分布

ここで /builders/{builder}/users エンドポイントが真価を発揮する。PnLで降順ソートし、上位ユーザーを確認しよう。最もアクティブなウォレットは利益を出しているか、それとも含み損を抱えているか？

GET /builders/{builder}/users?orderBy=pnl&order=desc&period=30d&limit=25

PnL上位25ユーザーのほとんどが利益を出しているフロントエンドは、そのインターフェース（またはその周辺コミュニティ）が取引を理解しているウォレットを引きつけていることを示す。上位ユーザーが大きな損失を抱えているフロントエンドは別のことを示す。ユーザーベースが流出している可能性があるか、または手数料を払いながら損失を積み重ねる新規トレーダーに偏ったオーディエンスかもしれない。

このチェックは、特定のフロントエンドのウォレットからの取引をフォローできるコピートレードやシグナル統合のためにビルダーを評価する際に特に有用だ。そのフロントエンドのユーザーのPnL分布が、シグナル品質の上限となる。利益を出しているSmart MoneyやMoney Printerウォレットが集まっているビルダーは、ユーザーの大半がExit LiquidityやSemi-Rektコホートにいるビルダーよりも、コピートレード対象を探すのに適した場所だ。

equity でソートして、サイズ分布を確認することもできる。証拠金上位ウォレットがLeviathan や Tidal Whaleのフロントエンドは、機関グレードのフローを示す。上位ウォレットがDolphin や Fishのフロントエンドはリテール向けだ。繰り返しになるが、どちらが正しいということではなく、自分が構築しているものとビルダーの実際のユーザーとのミスマッチがリスクとなる。

チェック5：ボリュームの集中度

最後のチェックは脆弱性についてだ。ユーザーエンドポイントをボリュームでソートする。

GET /builders/{builder}/users?orderBy=volume&order=desc&period=all&limit=25

上位3つのウォレットがビルダーの総ボリュームの大部分を占めているなら、そのビルダーの収益は一握りの関係に依存している。Whale1頭を失えば、数字は目に見えて落ちる。ボリュームが数百から数千のウォレットに分散していれば、ビジネスはより堅牢だ。

これは特に、パートナーシップや統合を検討しているビルダーにとって重要だ。収益が3つのbotウォレットに集中しているビルダーは、ボリュームが総ボリュームのわずかな割合しか占めない単一ウォレットのないビルダーとはリスクプロファイルが異なる。同じ総収益を生み出せても、集中型モデルはAPIキーのローテーション1つで急落しうる。

リーダーボードデータからも集中度を概算できる。ビルダーの総ボリュームをユーザー数で割ってみよう。例えばInsilico は、約3,300ユーザーで全期間ボリューム約$363億を生み出した。ユーザー1人あたり平均約$1,090万であり、少数の非常にヘビーなトレーダーの存在が強く示唆される。これをPhantomの153,000以上のユーザーにわたる約$448億と比較すると、ユーザー1人あたりの平均は約$293,000だ。ボリュームははるかに分散している。

まとめ：実践的なワークフロー

3回のAPIコールで確認できる手順を示す。

1. プロフィールを取得する: GET /builders/{builder}/profile。各時間窓の収益とユーザー数を抽出する。収益トレンド（全期間に対する30日間の割合）と、ユーザー1人あたり収益（30日間と全期間）を算出する。
2. ユーザーをPnLでソートする: GET /builders/{builder}/users?orderBy=pnl&order=desc&period=30d。上位25を確認する。利益を出しているか？どのコホートに属しているか？
3. ユーザーをボリュームでソートする: GET /builders/{builder}/users?orderBy=volume&order=desc&period=all。集中度を確認する。ボリュームは分散しているか、一部のウォレットに集中しているか？

3回のAPIコール、5つの数字：収益トレンド、ユーザーの軌跡、ユーザー1人あたり収益、PnL分布、ボリューム集中度。スクリプトで実行することも、HyperTrackerダッシュボードのBuildersページで任意のビルダープロフィールをクリックして目視で確認することもできる。

ダッシュボードは同じデータをビジュアルで表示する。プロフィールページは4つすべての時間窓にわたる収益とユーザー分析を表示し、リーダーボードの各行の「Profile」リンクから詳細ビューが開く。プログラムによるアクセスには、APIエンドポイントが独自スコアリングモデルに必要な生の数字を返す。

撤退すべき時

単一の数字だけで判断するのは禁物だ。しかし、組み合わさると慎重になるべきシグナルがある。

• 30日間収益の低下+ユーザー数の低下: フロントエンドはユーザーもアクティビティも失っている。明確な立て直し計画（新機能のローンチ、プロトコルのアップグレード、確認できるマーケティング施策）がない限り、このビルダーは下降中だ。
• 高い総収益+非常に低い30日間収益: 初期に稼ぎ、それ以来維持できていない。フォローアップされなかった一時的な統合スパイクの可能性がある。
• 負のPnLコホートに多数のユーザー: ビルダーのアクティブユーザーの大半がExit Liquidity や Semi-Rektウォレットなら、そのユーザーベースはゼロに向かいながら手数料を生み出している。その手数料収益には賞味期限がある。
• 2、3のウォレットへの極端なボリューム集中: 3つのマーケットメイキングbotに依存する収益は、それらのbotが安価な手数料ティアや競合に移行すれば消える。

これらはヒューリスティックであり、各ビルダーの状況は異なる。しかし、このチェックを実施するポイントは、直感をデータに置き換えることにある。プロフィールは存在する。APIは存在する。活用しよう。

独自のビルダーデューデリジェンスを実行する

HyperTracker BuildersページはHyperliquid上のすべてのビルダーコードについて、収益、ユーザー数、ユーザー1人あたりの分析データを表示する。任意のプロフィールをクリックして詳細を確認するか、APIを使って数字をプログラムで取得しよう。

Buildersリーダーボードを見る

Hyperliquidのビルダーコードは設計上透明だ。データはオンチェーンにあり、HyperTrackerは生の約定データをアクションにつながるプロフィールへと変換する分析レイヤーを算出する。このガイドの5つのチェックはホワイトペーパーを読むより短い時間で完了し、どんなピッチデッキよりもフロントエンドの真のトラクションを教えてくれる。