そして、あなたは仲間を通して私たちを知る(TikTokのグラフデザイン)

欧米では、ソーシャルメディアの第一期の末尾にいるような気がします。生き残った企業を振り返ると、ある種のアプリケーションアーキテクチャの選択がいたるところで見受けられます。今では、コンテンツユニットの無限縦スクロールフィード、いいね、フォロー、コメント、プロフィール写真やユーザー名など、この古生代のソーシャル時代の特徴的なデザインはすべて熟知しています。

しかし、これらのデザインパターンが勝ち残った理由があるように、生存者バイアスによって、固有のトレードオフに目をつぶってはならないのです。ソーシャルスタートアップの次の波は、現在のソーシャル既存企業のこれらの選択の弱点から学ぶべきでしょう[1]。いずれにせよ、強力な既存勢力に正面から挑むのは得策ではありません。これらのアプリのデザインは、表面積が集中しているため、攻撃のベクトルが斜めになっています。

*この記事は「And You Will Know Us by the Company We Keep」を著者の了承を得た上で翻訳したものです。
著者: Eugene Wei
翻訳者: 渡辺圭祐

[1] 既存のソーシャル・ネットワークがどこで間違ったかを指摘するのは簡単です。もちろん、現在の地位を確立するために、彼らは多くの正しいことをしなければなりませんでした。これほど大規模なオンラインネットワークは歴史上存在しなかったことを考えれば、多くの間違いは後から振り返れば理解できることです。しかし、より良い方向に向かうためには、彼らがどこで失敗したかを学ぶ方が簡単です。

これらの欠陥の多くはすでに様々な場所で指摘され、議論されていますが、ある重大な設計ミスが、私のところに送られてきたソーシャルメディアのテストフライトの多くで頭をもたげ続けています。以前にも、ネット上で交わされたさまざまな会話の中で、私はこのことについて触れたことがあります。私はこれを「グラフデザインの問題」と呼んでいます。

ソーシャル・グラフからユーザーエクスペリエンスを形成するアプリをデザインするとき、ユーザーがあなたのプロダクト/サービスから最大の価値を得るために最適なグラフで終わることをどのように確認しますか?

根本的な帰属の誤りは、常に私の注意すべきメンタルモデルの一つです。このソーシャルメディア版は、ソーシャルアプリ上での人々の行動を、その人の生来の性質に帰するのは過剰で、アプリが彼らを配置する社会的文脈に帰するのは過少である、というものです。ソーシャルメディアにおいて、おそらく最も重要な文脈上の影響力は、その人のソーシャル・グラフです。誰をフォローし、誰にフォローされているのか。

動きを止めたサメが死ぬように[2]、欧米のソーシャルメディアアプリのほとんどは、グラフを構築しなければ死にます。なぜなら、最も有名な欧米のソーシャルアプリのほとんどは、ソーシャル・グラフとコンテンツフィードという2つのものを交互に並べることを選択したからです。つまり、ほとんどのソーシャルメディアアプリは、ユーザーがフォローしているアカウントによって投稿されたコンテンツによって構成される無限の縦スクロールフィードを提供します。TikTokに関する私のエッセイシリーズ (順に「TikTokと組分け帽子」、「アルゴリズムのように見る」、「アメリカンアイドル」)では、これをソーシャル・グラフを使用してインタレスト・グラフを近似することと呼んでいます。

[2]ラム換気に頼るサメの中には、エラに水をかけて呼吸するために泳がなければならないものがあります。しかし、多くの種類のサメはそうではありません。グラフに依存して動くソーシャルアプリを「グラフ換気」と呼ぶべきかもしれません。

このデザインは、フェイスブックやツイッター、インスタグラムなど、昔からよく見かけますね。特に、今日のインターネット利用の主流である携帯電話に適しており、縦方向に持ったときに縦長のビューポートを提供します。

この選択が理にかなっているかどうかについては、後ほど説明します。今のところ、このアーキテクチャは、ソーシャル・グラフのスケーリングを優先するアプリに有利であることだけを指摘しておきます。ユーザーに最初から人々をフォローしてもらうことが不可欠です。そうでなければ、フィードが空っぽになってしまうからです。

これは、古典的なソーシャルメディアの鶏と卵のコールドスタート問題です。シリコンバレーのプロダクトマネージャーなら誰でも、ツイッターとフェイスブックの重要なキーポイントとなる指標がいかに似ているかという話を聞いたことがあるはずです。ユーザーが最低限必要な数のアカウントをフォローすることで、そのユーザーはWAU、あるいはDAUになります。十分な数のアカウントをフォローできていないユーザーは、解約する可能性が最も高いのです。多くの伝説的な成長チームは、数千万人、数億人のユーザーに、できるだけ多くのユーザーをフォローするよう誘導することで、その名声を築きました。

しかし、やはりこの義務は、ソーシャル・グラフから直接フィードを構築するという選択から完全に派生しています。「TikTokと組分け帽子」の中で、私はこう書きました。

しかし、もしあなたが誰もフォローしなくても、あなたのためにインタレスト・グラフを構築する方法があるとしたらどうでしょう?もし、ソーシャル・グラフを構築する長くて骨の折れる中間ステップをスキップして、直接インタレスト・グラフにジャンプできるとしたらどうでしょうか?そして、それを数百万人のユーザーを対象に、本当に素早く、安く、大規模に行うことができるとしたら?そして、これを実現するアルゴリズムが、ユーザーが積極的に調整することなく、ほぼリアルタイムでユーザーの嗜好に合わせることができたらどうでしょう?

TikTokと組分け帽子

インタレスト・グラフをソーシャル・グラフで近似する場合の問題点は、ソーシャル・グラフには規模が大きくなると負のネットワーク効果が働くことです。ツイッターのようなソーシャル・ネットワークを例にとると、一方通行のフォローグラフ構造はインタレスト・グラフの構築に適しているが、問題は、あなたがフォローしている一人の人物のすべてに興味を持つことはほとんどないということである。グルーバー氏のアップルに関する考え方は面白いかもしれないですが、彼のヤンキースに関するツイートは面白くないかもしれない。あるいは、技術に関する私のツイートは楽しめるが、映画に関するツイートは楽しめないかもしれない。などなど。ツイッターのリストを使ったり、特定の人やトピックをミュートしたりブロックしたりすることもできますが、どれも面倒で、それに取り組むエネルギーや意志がある人はほとんどいないでしょう。

TikTokと組分け帽子

ほとんどすべてのフィードは、ゼロサムアテンションランドで互いに競い合うことになり、その結果、興味や娯楽という同じ軸で競争することに引っ張られてしまうのです。インスタグラムの責任者であるAdam Mosseri氏は最近、来年におけるアプリの一連の優先事項を発表しましたが、そのうちの1つが動画への注力を強化することでした。「人々はインスタグラムにエンターテイメントを求めており、厳しい競争があり、やることが増えている。我々はそれを受け入れなければならない、そしてそれは変化を意味する。」とMosseri氏は言いました。

私は、「Status as a Service」の中で、ソーシャル・ネットワークは、ソーシャルキャピタル、エンターテイメント、ユーティリティの3つの軸で競争する傾向があると指摘しました。エンターテイメントに焦点を当てると、その人のソーシャル・グラフからコンテンツフィードを構築することの問題は、率直に言って、私たちが知っている人がいつも面白いとは限らないということです。私は自分の友人や家族を愛しています。だからといって、彼らがナエナエを踊っているところを見たいとは思いません。その逆もしかりです [3]。私たちが誰をフォローしているかは、欧米のソーシャルメディアの多くで目にするものの関連性と質に不釣り合いな影響を与えますが、それはアプリがそのように設計されているからです。

[3] 編集後記: 彼を知っている人たちだけではありません。私がナエナエを踊る姿など、誰も見たくはないのです。

同時に、誰が私たちをフォローしているかということも、同じくらい重要なことかもしれません。ソーシャル・エクスペリエンスに関する議論では、この点が軽視されがちですが、おそらくそれは、ユーザーが誰をフォローするかよりもさらにコントロールしにくい決定であるためです。しかし、ソーシャルメディアに何を投稿するかは、それを見る可能性のある人物に大きく依存することは驚くにはあたりません。私たちのフォロワーは、私たちの暗黙のオーディエンスです。

最も有名な例を挙げると、フェイスブックの解約問題の根源は、グラフが急成長して自分の人生のすべての人を網羅するようになったときに始まりました。前述のように、友達だからといって、その人の投稿をすべてニュースフィードで見たいというわけではありません。逆に、生活のあらゆる場面で多くの人にフォローされることで、コンテクストが大きく崩れることになりました。誰もが、そしてその母親もフェイスブックに参加しているということではなく、特に、すべての人の母親がフェイスブックに参加しているということです。[4]

[4] グルーチョのマルクスの口癖で、自分が会員になるようなクラブには入らないというのがありますが、それを一般化したようなものです。つまり、ほとんどの人は、自分が最も地位の高いメンバーであるクラブには属したくないということです。なぜなら、定義上、クラブのメンバーの地位の中央値は、自分の地位を下げることになるからです。しかし、それが安定した構成になりえないとは言いません。WeChatのような実用性を重視したネットワークは、ステータス・ダイナミックスにそれほど左右されません。当然ながら、単一のフィードに集中することはあまりありません。

ソーシャル・ネットワークを始めたばかりの頃は、フォロワーが増えることが悪いことだと想像するのは難しいものです。しかし、多くのツイッターユーザーは、2万人、5万人、10万人とフォロワーを増やしていくうちに、不満を漏らすようになります。突然、あなたのホットな発言の数々が、同じようにホットな反発を集めるようになるのです。突然、自分のアイデアをエーテルに吐き出すことが楽しくなくなるのです。そうなんです。小さなバイオリンにブーイングを。しかし、これが第一世界の問題であると考えるかどうかは別として、ソーシャルメディアの経験における相転移が、発生からかなり時間が経たないと発見しにくいことを示すものであることは確かです。

もっと強く言うと、グラフデザインの問題は、元に戻すのが難しい間違いのクラスに入るので、ソーシャルカンパニーにとって特に危険なのです。ジェフ・ベゾスは、1997年のアマゾンの株主への手紙の中で、2つのタイプの決定について書いています。

ある種の決定は、結果的に不可逆的なもの、あるいはほとんど不可逆的なもの、つまり一方通行のドアであり、これらの決定は、十分に熟考し、相談しながら、整然と、慎重に、ゆっくりと行わなければならない。一方通行のドアを通り抜け、反対側にあるものが気に入らなければ、元の場所には戻れない。これをタイプ1の決断と呼ぶことができます。しかし、ほとんどの決断はそうではありません。それらは変更可能であり、可逆的であり、双方向のドアなのです。最適でないタイプ2の決断をした場合、その結果に長く耐える必要はありません。ドアを開けて、また通ればいいのです。タイプ2の決定は、判断力の高い個人または小さなグループによって迅速に行うことができ、またそうする必要があります。

グラフデザインの問題が一方通行なのは、ユーザーがそうさせるからというのが大きいです。ほとんどのソーシャルメディアユーザーは、人をフォローした後にフォローを解除することはありません。その理由の多くは、社会的な適合性に起因します。フォローを解除するのは気まずく、特に相手に会う可能性がある場合は不快に感じるものです。僕は、偶然会うかもしれない人をフォロー解除するときはいつも、水回りのクーラーにいるラリー・デイヴィッドのように、眉を寄せて、「Curb Your Enthusiasm」で彼がマスターしたあの独特の口調で、軽蔑されたことに対する憤りと、偽善的行為を見つけたことに対する喜びとが等しく混ざった声で、追い詰めるのを想像してしまいます。「Eugene、私をフォローしてないわね。と〜ってもと〜っても面白い。」

人々が自分のソーシャル・グラフを刈り込むよりも追加する傾向があるなら、ユーザーの設計を支援するソーシャル・グラフは、一方通行の決定として扱われるべきです。そして、ベゾスが指摘したように、一方通行の決定は慎重に扱われるべきです。[5]

[5] ツイッターが、たとえ自分ではフォローしていない人のツイートであっても、自分がフォローしている人が「いいね」を押したという理由だけでツイートを自分のタイムラインに投稿し始めたとき、私は非常に混乱し始めました。フォローされていないと怒っている人は、すでにフォローされていると思い込んでいるのかもしれません。

多くのソーシャルアプリは、その構成上、グラフのスケールが大きくなるにつれて、位相のずれが生じてきます。友人やフォロワーが少ない最初の頃のユーザー体験は、その数字が上がるにつれて変化します。最初は、人数が多いほど賑やかです。さあ、パーティーの始まりです。しかし、ある程度の規模を超えると、負のネットワーク効果が忍び込んできます。そして、その対処法を変えなければ、いつの間にか心の健康のために、ソーシャルメディアを休むと宣言している自分に気づくのです。

ユーザーは、ことわざの「ゆでガエル」のように、この現象に気づかないだけでなく、アプリを操作する人も、手遅れになるまで位相の変化に気づかないかもしれないのです。ソーシャル・グラフは経路に依存しています。

古典的な例ですが、これが今も続いているかどうかは分かりませんが、ピンタレストがローンチ時に女性ユーザに大きく偏り、その過程で多くの潜在的な男性ユーザを失ったことがあります。これは、各ユーザーのソーシャル・グラフからフィードを構築する機能でした。女性はピン留めの最も強力な初期利用者であったため、男性は自分のネットワーク内の女性からのピンの洪水を目にすることになりました。これは、ピンタレストが女性中心のソーシャルアプリと認識され、一部の男性ユーザーを追い出すという反射的ループを生み出し、自己実現的なステレオタイプになりました。フィードの別のコンテンツ選択の試行錯誤があれば、この偏りを修正できたかもしれません。

しかし、これもまた、欧米のソーシャルメディアデザインに特有の問題です。ソーシャル・グラフとインタレスト・グラフを混同することで、存在する必要のないコンテンツマッチングの問題を引き起こしてしまったのです。TikTokやReddit、あるいはもっと純粋な興味や娯楽のネットワークと思われるもので、友人が私をフォローしなくても、私は怒りません。それらのプロダクトでは、各人が自分の興味に従うべきであることが非常に明確になっています。

中国のソーシャルインフラの構築方法は、少なくともこの点では、より論理的です。WeChatは支配的なソーシャル・グラフを所有しており、中国の他のインターネットに対する基礎的なソーシャルインフラとして機能しています(ただし、必ずしも信頼できるものではありません) [6]。WeChatが所有するソーシャル・グラフを複製するのではなく、他のアプリは、別のグラフを必要とするかしないかわかりませんが、自分たちの得意なことに集中することができます。

[6] 過去にDouyinやTaobaoで行われたように、WeChatの競合他社が何らかのカテゴリーでアプリへのリンクをブロックする可能性があります。これは、私企業が支配的なソーシャル・グラフを所有することの危険性であり、規制当局が介入する必要があるところです。

また、欧米のソーシャルアプリは、広告収入に大きく依存しています。欧米のソーシャルアプリは、広告収入に大きく依存しており、その収益源はフィードへのトラフィックです。つまり、フィードの関連性が最も重要なのです。ソーシャル・グラフが自分の興味からずれると、つまらないコンテンツがフィードに入り込んできます。シグナルとノイズの比率(S/N比)は間違った方向にシフトします。フィードを修正するためにソーシャル・グラフを刈り込んで調整する代わりに、ほとんどのユーザーは最も簡単なことをします: 解約です。

ソーシャルアプリのプロダクトマネージャーやデザイナーとして、あなたは反対するかもしれません。ユーザーは誰をフォローするかを選択し、他のユーザーはその人をフォローすることを選択します。それは、あなたのコントロールの及ばないところです。しかし、これでは、アプリがスケールに手をかけて、各ユーザーを特定のタイプのグラフに誘導する方法をすべて無視していることになります。

例えば、最初のユーザー登録のフローです。毎週、新しいソーシャルアプリTestflightで、このモーダルダイアログに遭遇するようです。

私が注目するのは、この要求がどこに出てくるか、そしてアプリがどのような枠組みで要求してくるかです。ほとんどの場合、ユーザーはアプリが何であるかを理解する前に、自分の連絡帳へのアクセスを許可し、一致するユーザーをフォローするよう求められます (さらに悪いことに、連絡帳に招待メールを送りつけるよう求められます)。このようなアプリは、連絡帳の複製を促すことで、人々の現実世界のソーシャル・グラフを基にすることを明確に選択しているのです。

ソーシャルアプリが、サインアップフローの中でこの許可を重要なものとして優先させるのは、驚くことではありません。iOSの連絡帳は、新しいアプリが独自のソーシャル・グラフを構築するために利用できる唯一の「オープンソース」のソーシャル・グラフとなりました。「The Network’s the Thing」では、ネットワークそのものがソーシャル・ネットワークの価値の大部分を提供し、フィードにどのような種類のコンテンツを許可するか、それらがどのようにフォーマットされるかという議論は、はるかに重要性が低いと主張しました。フェイスブックやツイッターのような巨大なソーシャル・グラフが、サードパーティのアプリにそのグラフを利用させ、さらにはそれを丸ごと複製させたのは、ほんの一瞬のことでした。

有名なのはインスタグラムで、ツイッターのソーシャル・グラフを利用することで、独自のソーシャル・グラフを構築するための素晴らしいスタートを切りました。しかし、これらの企業は、自分たちが将来の競争相手を武装させていることに気づくのにそう時間はかかりませんでした。そして、グラフへのアクセスを厳しく取り締まりました。アプリのオプションとしてフェイスブックやツイッターの認証を提供することはできますが、独自のソーシャル・グラフが必要な場合は、現在ではモバイルの連絡帳が最も利用しやすくなっています。

アプリがソーシャル・グラフの形状に影響を与えるもう一つの方法は、フォローリストの提案です。このようなリストは、初回起動時に表示されたり、フィードに表示されたり、時にはフィードと一緒に表示されることがよくあります。

ツイッターの初期ユーザーが幸運にも最初のバージョンのフォロー推奨リストに載ることができ、今日、何十万、何百万ものフォロワーを持つに至っています。

これは大規模なソーシャル・キャピタルの助成金でしたが、私はそのリストの多くの選択が不可解だと感じています。数年前、友人が初めてツイッターのアカウントを開設し、登録時にツイッターが提案したアカウントのリストを私に見せました。そこには、ドナルド・トランプが含まれていました。政治的な傾向がどうであれ、この選択はいかがなものかと思います。新規ユーザー全員に、最悪のツイッターの1つである政治的ツイッター(バイデン氏の提案にも懐疑的だ)を押し付けようというわけです。かっこいいですね。

週末にファイトクラブに通うような人たちにとっては、政治的ツイッターは完璧なドーパミン抑制剤かもしれませんが、ユーザーが初めて登録し、ツイッターが彼らのことを何も知らないとしたら、それは奇妙な賭けです。

何年もの間、人々はフェイスブックの「友達紹介」ウィジェットに驚嘆していました。わあ、どうして私があの人を知っているのか、そうだ、もちろん友達になってあげよう。しかし、先に述べたように、ニュースフィードの構築方法を考えると、それはグラフデザインのミスだったのかもしれません。

逆に、ユーザーが適切なタイプのフォロワーを獲得できるようにすることも重要です。カルトは、双方向の影響力によって支えられています。カルトのリーダーは、カリスマ性を発揮して信者を増やし、その信者がカルトのリーダーを形成するのです。これは共生的なフィードバックのループであり、必ずしも健全なものではありません。

グラフの設計ミスは、一方通行であることに加え、アプリがある程度プロダクト・マーケット・フィットを達成した後に顕在化する傾向があるため、悪質なものとなります。その時点で、結晶化したソーシャル・グラフを元に戻すことは困難であるだけでなく、そうすることは、そのアプリをそのまま受け入れているユーザーの期待に背くことになります。やるならやる、やらないならやらないという二重苦です。たとえ局所的な最大値であっても、ある程度のプロダクト・マーケット・フィットを達成したアプリは、元に戻すのに本当の勇気が必要です。

だからといって、ソーシャルアプリが問題を解決しようとするのを止めることはできません。フィードへのトラフィックが減ることは、多くのソーシャルアプリにとって存続の危機です。しかし、グラフのデザインという根本的な問題を解決する代わりに、ほとんどのアプリは問題を修正することを選択します。最も一般的な方法は、時系列ではなく、アルゴリズムによるフィードに変更することです。このアルゴリズムは、あなたがフォローすることを選択したアカウントからのコンテンツをフィルタリングすることを任務としています。ノイズよりもシグナルを復元しようとするのです。何を残し、何を捨てるかを決めるために、フィードのアルゴリズムは様々なシグナルを見ますが、基本的なレベルでは、何があなたの興味を引くかを推測しようとしています。

それでも、これは上流のエラーに対する応急処置です。フェイスブックが数年ごとに、ニュースコンテンツと、あなたが知っている人たちによるより個人的なコンテンツの間で揺れ動いているのを見てください。根本的な問題は、ニュースフィードのストーリーを一枚岩のソーシャル・グラフからソーシングすることにあると認めるまでは、解約を真に解決することはできないでしょう。しかし、ニュースフィードのこの基本的なアーキテクチャから離れることは、同社の長い歴史の中で最も大胆な決断となるでしょう。[7] なぜなら、彼らの収益のほとんどすべては、現在機能しているニュースフィードから得られているからだけではなく、一枚岩のグラフを組み立てることが、政府の反トラスト法に対する彼らの最強の建築的防御となるかもしれないからです。

[7] 皮肉なことに、ニュースフィードそのものへの移行は、おそらく彼らの以前の最も大胆な決断でした。

ツイッターは、双方向の友達付き合いが主流のフェイスブックとは異なり、一方通行のフォローで構成されるグラフで構築されています。理論的には、このことはグラフデザインの問題にさらされることを減らすはずです。しかし、ソーシャル・グラフの上に構築されたインタレスト・グラフが持つのと同じ欠陥に悩まされています。ある人の興味には興味があっても、他の人の興味には興味がないこともあります。ツイッターは、一つのニッチに集中するピュアプレイのツイッターアカウントを好みます。しかし、ほとんどの人は、自分が好きなトピックをきれいに分けてツイートするために、複数のツイッターアカウントを運用しません。

私はシステムの欠陥を発見する方法として、それを破ろうとしている人たちを観察するのが好きです。ソーシャルメディアの上級者は、グラフデザインの問題を回避するために、長い間、ハッキングを試みてきました。インスタグラムやツイッターの裏アカウントを作成するユーザーは、ある特定の目的に適した代替グラフを作成するために、そうしているのです。このような戦術を実行するためにユーザーが複数のアカウントを作成する必要がないような代替的なソーシャル・アーキテクチャを想像することができます。しかし、各ソーシャルメディアのアカウントが1つのIDにしか関連付けられないこの世界では、ユーザーはアカウントごとに1つのグラフに縛られることになるのです。

グラフデザインの問題を解決するアプリの賢い方法のひとつは、ユーザーが興味を失ったアカウントのフォローを解除する負担をなくすことです。私たちのソーシャル・グラフが人生を通じて変化するように、オンライン上のソーシャル・グラフも変化する可能性があります。幼稚園のときの友だちが、小学校、高校、大学、そしてその先にいる友だちと同じであるとは限りません。

より忠実度の高いソーシャル・プロダクトは、私たちの交流パターンを観察しながら、時間とともに自動的にソーシャル・グラフに手を加えていくでしょう。ツイッターやインスタグラムが、しばらく交流のないアカウントや休眠状態のアカウントなどを黙ってアンフォローするのを想像してみてください。ツイッターやフェイスブックは、ミュートなどの方法で、友達やフォローを解除せずに、人々の目に触れるものを減らすことができますが、それは大変な作業で、正直なところ、私はそれらのどれを使っても臆病者のように感じます。

メッセージングアプリは、2人またはグループ間の直接的なコミュニケーションに重点を置いているため、最新のメッセージを含むスレッドをアプリケーションウィンドウの最上部に押し出すことで、自然にこれを実現することができます。私たちの生活から外れた人は、画面の下の方に落ちていくだけです。後入先出し法は、常に合理的、効率的、汎用的な妥当性の検討方法です。

グラフデザインの問題に対するもう一つの可能な解決策は、ユーザーのコンテンツフィードをソーシャル・グラフから切り離すことです。TikTokに関する3つの記事で、このアプリのアーキテクチャが、ほとんどの西洋のソーシャルメディアのアーキテクチャと根本的に異なることを書きました。TikTokは、ユーザーに関連するフィードを作成するために、いかなるアカウントもフォローする必要がありません。その代わり、2つのことを行います。

まず、表示されるすべてのコンテンツに対するユーザーの反応を観察することで、ユーザーが何に興味を持っているかを理解しようとします。これは、あなたの趣味嗜好を学ぼうとするものであり、非常に良い仕事です。TikTokは、インタレスト・グラフとして構築されています。

次に、TikTokはすべての候補動画を2段階の審査にかけています。まず、最も恐ろしくて悪質な品質フィルターのひとつにビデオを通します。それは、数百人のZ世代のユーザーを中心としたパネルです。[8] テスト視聴者が興味を示さなかった場合、ビデオはTikTokのゴミ箱に捨てられ、誰かが誰かのプロフィールで直接ビデオを探した場合を除き、二度と見ることはできません。

[8] いえ、それはちょっと違います。このテスト視聴者は誰でもいいのです。しかし、TikTokのユーザー層は若年層に偏っているため、そのパネルのほとんどがZ世代になります。また、「OK Boomer」とつぶやくZ世代のユーザーの集団は、動物界でハイエナやスズメバチに次いで恐ろしい集団狩猟であることは周知の事実です。

次に、そのビデオが各ユーザーの趣味嗜好に基づいて興味を持つかどうかを、アルゴリズムで判断します。その動画の作者をフォローしていなくても、TikTokのアルゴリズムが「これは面白い」と思えば、自分のFor Youページに表示されるのです。

最近、インスタグラムはユーザーがフォローしていないアカウントの投稿を表示することを開始すると発表しました。これは、純粋なエンターテインメントとしてのTikTokの優位性に対して、インスタグラムが譲歩したに等しいと言えるでしょう。

アプリによっては、何らかのトピックやコンテンツピッカーを使用するものもあります。「あなたが好きな音楽や映画のジャンルを教えてください。」「どのようなニューストピックに興味がありますか。」そして、機械学習とユーザー全体からのシグナルを使って、あなたに関連するフィードを提供しようとします。

このアプローチの有効性は、大きく異なります。Spotifyの1曲から生成されたプレイリストは非常に効果的なのに、ポッドキャストのおすすめは一般的だと感じるのはなぜでしょうか?Netflix賞など、何年も何百万ドルもかけて研究してきたのに、なぜNetflixのレコメンデーションはまだ一般的だと感じ、そしてそれが本当に重要ではないのでしょうか?アマゾンの本のレコメンドが堅実である一方、ニュースサイトの記事レコメンドが無作為に感じられるのはなぜでしょうか?なぜ、あるコンテンツのレコメンデーションが他より優れているのかを掘り下げるだけでも、別の記事が必要なほど、このテーマは複雑なのです。

グラフデザインに焦点を当てたこの記事で重要なのは、コンテンツピッカーのようなものが、ソーシャル・グラフから明確に逸脱していることです。ツイッターがアカウントだけでなくトピックもフォローできるようにしたのは、純粋なインタレスト・グラフへの半歩を踏み出す一つの試みと見ることができるでしょう。

アプリはソーシャルであればあるほど楽しいというわけではありませんし、人々は知り合った人と興味を共有することがないわけではありません。私たちは皆、自分の興味と自分の人生に関わる人々の両方を大切にしています。それが重なれば、なおさらです。ただ、現在のソーシャルアプリと10年以上暮らしてきて、それらが完全に相関していると仮定した場合のマイナス面を示す事例がたくさんあるのです。

二次的な検討事項として、アプリケーションが長期的にどのようなインタラクションを目指して構築されているかが挙げられます。一対一のインタラクションなのか、それとも大勢の視聴者に向けてのブロードキャストなのか?ユーザーの何パーセントが、単に消費するのではなく、創造することを望んでいるのでしょうか?あなたのアプリは、実生活で知り合った人たちのグラフが最適なのか、それとも共通の興味を持つ見知らぬ人たちをつなぐグラフが最適なのか?それとも、その両方をミックスしたもの?アプリは同じ会社や組織の人たちのためのものですか?文化や国境を越えた交流ができるのか、それとも様々な地域がそれぞれのグラフに分離されるのがベストなのでしょうか?

次世代のソーシャル・プロダクトチームは、どのようなタイプのソーシャル・グラフが長期的に最高のユーザーエクスペリエンスを提供するかをより積極的に考えることができますし、またそうすべきです。

確かではありませんが、私が聞いた話では、多くのソーシャル・ネットワークが特定のデザインを念頭に置いてグラフを構築したようには思えません。そのため、グラフのデザインは、答えよりも未解決の問題が多いエクササイズになっています。ある意味では、フェイスブックが当初ハーバードの学生たちだけのために作られたことで、偶然にもグラフデザインに役立つ制約が課せられたのかもしれません。

グラフデザインは、ある種のデザインとは異なり、簡単にプロトタイプを作成することができません。ソーシャル・ネットワークは少なくとも部分的には複雑な適応システムであり、グラフがスケールに達したときにどのような種類のインタラクションが発生するかをプロトタイプ化することは困難です。

しかし、従来の複雑な適応システムがあまりにも複雑で、予測することが無駄であるのに対し、ソーシャル・ネットワークは2つの点で異なっています。一つは、人間の性質が一貫していること。もうひとつは、超スケールなソーシャル・ネットワークを数多く研究できることです。これらのネットワークは、グラフデザインにおいて特定の選択をした場合に何が起こるかを示す、大規模な実世界のテストケースなのです。

また、それらは世界中の複数のマーケットに存在しています。このため、特に中国とアメリカのように文化やマーケットの違いを超えて比較する場合、明確な経路依存性を研究することが可能です。文脈の違いはあるものの、荒らしなどの問題は普遍的で、何らかの強力な根本的メカニズムが働いていることが示唆されます。

グラフデザインにまつわる糸をたぐり寄せると、多くのウサギの穴に深く潜り込むことができます。繋がる人々が全く知らない人同士である場合、どのようにして十分な信頼を確立するのでしょうか (例えば、評価システムを通じて)。アプリの中核がコンテンツフィードである場合、そのフィードは、ユーザーがフォローしているアカウントが投稿したストーリーのみから抽出する必要があるのでしょうか?それらのアカウントから候補を抽出する必要があるのでしょうか?フィードは、ユーザー間の健全なインタラクションに適したアーキテクチャなのでしょうか?

グラフデザインの問題を考えるのは、誰の仕事でしょうか?そして、いつ?例えば、グロースチームの戦略は、グラフデザインによって決定されるべきです。グロースチームは、グラフをあらゆる方向に拡張することだけを仕事とする不正なチームとして扱われるべきではありません。グロースチームは、グラフの成長がどのようなもので、良いものなのか、悪いものなのかを知る必要があり、それによって、より長期的なビジョンに沿った戦略を立てることができるのです。

最近、TikTokは、私が現実世界で知っている人たちともっとつながるようにと、私を後押ししてくれるようになりました。知り合いをフォローするよう促されたり、動画を共有すると、共有した動画を見たという通知がよく届きます。この通知によって、その人がTikTokのアカウントを持っていて、ユーザー名が何であるかを知ることができるのです。

これまで、私はTikTokを楽しむために、現実の知り合いをフォローすることなく過ごしてきました。おそらくTikTokは、ビデオの共有をアプリ自体に内在させようとしているのでしょう。しかし、ここまで書けば、私がソーシャル・プロダクトのグラフを変更することは、より慎重に扱われるべき動きだと考えていることは明らかでしょう。私が知っているほとんどの人はTikTokを作らないので(わかる、わかる、これで私が年寄りだとわかる)、彼らをフォローしても私のFYPにはあまり影響がないでしょう。TikTok動画を作成する割合がはるかに高い若いコホートにとっては、お互いをフォローすることはより理にかなっているかもしれません。

一方、デフォルトの公開グラフ構造を持つアプリは、判断しようとする人間の生来の衝動を刺激します。待って、私の知っているこの人は、TikTokのどのアカウントをフォローしているの?チッ、チッ。

TikTokがユーザーに現実世界のソーシャル・グラフを再現するよう促すべきかどうかの答えは、単純明快なものではありません。グラフデザインは、より深い考察を必要とする学問であることを説明するために、この話を持ち出しただけです。グラフデザインは、その名の通り、デザイン的であるべきなのです。

「フォロー」という言葉がぴったりです。誰に従うかは、自己実現的な予言になりかねません。まず、あなたがグラフを作り、次にグラフがあなたを作るのです。多くの研究が、人間は最も長い時間を一緒に過ごした人と同じ周波数で振動する傾向があることを示しています。シリコンバレーの賢人Naval Ravikantは、動物学の「5匹のチンパンジー理論」を広めました。これは、どのチンパンジーが最も多く一緒にいるか観察することで、その人の気分や行動を推し量ることができるという理論です。

このソーシャルメディアのバージョンは、ユーザーがアプリ上でどのような行動をとるかを、フォローしている人、フォローしている人、そしてフェイスブックのニュースフィードやツイッターのタイムラインなど、その人たちと交流せざるを得ない「空間」で予測することができるというものです。私たちは皆、ソーシャルメディア上で自身の最悪のバージョンである人々を知っています。根本的な帰属の誤りは、彼らが環境やインセンティブに反応しているだけかもしれないのに、私たちは彼らが生まれつきひどいと思うようになることを予測しています。

人間はチンパンジーではないので、一度に何十もの異なる社会集団のメンバーをこなす傾向があります。リードの法則は、ネットワークのユーティリティは指数関数的に拡大すると予測しています。なぜなら、ネットワーク内の各人が他のすべてのノードと接続できるだけでなく、可能なサブグループの数は2^N-N-1 (Nはそのネットワーク内の人の数)であるからです。

しかし、ソーシャルアプリでそのようなサブグループが簡単に形成されるかどうかは、設計上の問題です。一枚岩なフィードは、健全なインタラクションのために最適でなくとも、大きなサブグループに人々を強制的に誘導する傾向があります。ツイッターのタイムラインやフェイスブックのニュースフィードはユーザーごとに異なりますが、それでも大規模なパブリックコモンズのような錯覚があります。あなたが投稿したものを誰もが見る可能性があるため、誰もが見るかのように操作する必要があります。

これに対し、メッセージング・アプリは、ユーザー自身が自分に最も関係のあるサブグループを形成する傾向があります。フェイスブックグループは、ニュースフィードよりも柔軟なアーキテクチャです。人間は多人数で構成されており、ソーシャルアプリは彼らの様々なコミュニケーション・プライバシーのニーズに合わせてフレキシブルに対応すべきです。

多くのハイテク企業がSlackを導入し、その後、突然、従業員の反乱に対処していることに気づくのは当然のことです。グループのコミュニケーション・トポロジーを変更すると、メンバー間のダイナミズムが変化します。Slackの公開チャンネルは、企業内の公共の広場として機能し、より多くの社員が互いの考えを知ることができます。その結果、ある社員は、特定の会社の方針に対する懸念など、少数意見だと思っていたことを共有する仲間を見つけることができます。以前は、電子メールというコミュニケーション技術によって、多くの企業が比較的平和に運営されていたということが、今になって分かってきたのです。

欧米のソーシャルメディアでは、2021年の今、グラフデザインがソーシャルメディアの初期よりも重要であることは、様々な意味で常に決まっていたに違いありません。インターネットの黎明期には、公共のソーシャル・グラフはまばらで、存在しないに等しいものでした。ほとんどの場合、私たちのグラフは、私たちが知っているメールアドレスと、お気に入りのニュースグループで時折見かける誰かのユーザーネームに限られていたのです。インターネットと共に育った世代に、インターネット黎明期の新しいオンライン接続がいかに密かな興奮をもたらすものであったかを説明するのは難しいです。名前しか知らない人を探し出すのがどんなに大変だったことでしょうか。

現在、私たちは世界中の誰とでもつながることができる、十分すぎるほどの手段を持っています。スマートフォンとインターネットがあれば、どんな相手とも十中八九連絡が取れるので、アドレス帳に登録する必要はほとんどないと感じています。

ネットで相手を探すのが当たり前の世の中で[9]、より気の利いた仕掛けは、適切な文脈で適切な相手とつながることです。私の携帯電話には十数種類のメッセージング・アプリがインストールされていますが、どれも大体同じように見えます。ここでは、グラフデザインにおける失敗を避けるために、グラフデザインについて主に防御的に論じてきましたが、グラフデザインを攻撃的に使うというのも、肯定的な見方です。グラフの構造そのものが価値あるもの、さらに言えばユニークなインテリジェンスを内包するような、ユニークなグラフを作るにはどうしたらいいのでしょうか?

[9] メッセージングアプリは巨大でありながら、ほとんどの場合、ほとんど収益を生まないお粗末なビジネスであることが、それがコモディティであることを示す一つのサインです。これは、コモディティ・ビジネスに期待される財務プロファイルです。

リンクトインは、シリコンバレーの人々が最も不満に思うソーシャルアプリかもしれません。しかし、多くの不満はもっともですが、その膨大な時価総額はグラフの価値の証です。プロフェッショナル・グラフを、現在だけでなく、長い時間軸や組織的な次元でマッピングすれば、採用担当者はそのグラフを閲覧するために大金を支払うことになるのです。

現在のソーシャル・ネットワークが社会にとって良いものかどうかという議論については、私はまだ実現されていない潜在的な可能性に注目したく思います。ウィキペディアのような奇跡もありますが、もっと多くの種類の大規模なコラボレーションが可能になるのではないでしょうか?

1週間おきくらいに、すごい人を紹介されたり、今まで聞いたこともないようなアカウントに驚かされたりします。しかし、ソーシャル・ネットワークがこのような紹介を促進しないことに、私は悲しみというより希望を感じています。10年後には、今日のソーシャル・グラフは、その構成があまりにも原始的であるため、鈍器のように見えることでしょう。

そして、その10年間を振り返り、適切なタイミングで、適切な文脈で、どれだけ多くの素晴らしい人々に出会えたかを確認し、本当の宝物は、その過程でできた友人であったことに気づくことでしょう。


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ネットワーク効果完全ガイド

プロダクト開発において、ネットワーク効果は不思議なキーワードの一つです。ネットワーク効果に関する記事はたくさんあり、中には専門家向けの詳しい素晴らしい記事もあります。しかし、ネットワーク効果の各コンセプトをマッピングし、それらがどのように関連しているかを説明している記事は見当たりません。そこで、ネットワーク効果の詳細や関係、概念を思い出すために、いつでも戻ってこられるように、この記事を書くことにしました。

この記事や添付されているプロダクトマネジメントの記事をただ読んで終わりにするのではなく、共感したところをハイライトして、感想や学びをGlaspに残しておきましょう。そうすれば、いつでも見返すことができ、私たち皆が同時に学習することができます。

準備ができたら、さっそく始めましょう。


▼本記事の内容
  1. ネットワーク効果とは?
  2. なぜネットワーク効果なのか?
  3. ネットワークの法則
    1. サルノフの法則
    2. メトカーフの法則
    3. リードの法則
  4. ネットワークの特性
    1. ノードとリンク
    2. ネットワーク密度
    3. 方向性
    4. 1対1と1対多
    5. クラスタリング
    6. クリティカルマス
    7. 不規則性
    8. 非対称性
    9. 漸近的ネットワーク効果
    10. 同一面ネットワーク効果
    11. 間接的ネットワーク効果
    12. クロスサイドネットワーク効果
    13. 負のネットワーク効果
    14. 隠れたネットワーク効果
  5. ネットワーク効果の種類
    1. 直接的
    2. 2面的ネットワーク効果
    3. データ
    4. 技術パフォーマンス
    5. 「社会的 」ネットワーク効果
    6. コンテンツ・ネットワーク効果
  6. ネットワークを自己成長させる方法
  7. ネットワーク効果を測定する方法
  8. 押さえておくべきポイント
    1. マルチテナント
    2. ディスインターミディエーション(仲介者の排除)
    3. スイッチング・コスト
    4. リテンション
    5. 実名制 vs 偽名制 vs 匿名制
    6. 蒸発冷却効果
    7. ソーシャルネットワークのデススパイラル
  9. 紛らわしい概念
    1. バイラル効果とバイラリティ
    2. 幾何学的 (指数・非線形) 成長 vs. 線形成長
    3. 強化
    4. 規模の経済性 (スケール効果)
    5. ブランド
    6. エンベッディング

*この記事は「Network Effects Total Guide」を著者の了承を得た上で翻訳したものです。

著者・翻訳者: 渡辺圭祐

ネットワーク効果とは?

ネットワーク効果とは、「あるプロダクトやサービスが、より多くの人に使われることによって、さらなる価値を獲得する現象」のことです。

Michael Mauboussin氏 (@mjmauboussin) によると、「ネットワーク効果とは、ある財を使う人の数が増えることによって、その財の価値が上昇するときに存在する。すべてのものが同じであれば、小さなネットワークよりも大きなネットワークに接続されている方が良い。新しい顧客が増えれば、すべての参加者にとってネットワークの価値が高まるのは当然である。つまり、早く大きくなることは、より大きな価値を生み出すだけでなく、競合するネットワークが定着しないことを保証する意味でも重要なのだ。」

これはネットワーク効果をうまく説明していますね。メッセージングアプリなど、自分の友人や家族の人数が多いネットワークや場所に参加したいと思うのは、その人たちとメッセージを交わす機会が増え、便利だからだと考えると、容易に想像がつくのではないでしょうか。

ネットワーク効果には、さまざまな種類があります。NFXは、ネットワーク効果を強い順に13種類に分類しています。

• 物理的 (例: 固定電話)
• プロトコル (例: イーサネット)
• パーソナル・ユーティリティ (例: iMessage、WhatsApp)
• パーソナル (例: フェイスブック)
• マーケットネットワーク (例: HoneyBook、AngelList)
• マーケットプレイス (例: eBay、Craigslist)
• プラットフォーム (例: ウィンドウズ、iOS、Android)
• 漸近的マーケットプレイス (例: Uber、Lyft)
• データ (例: Waze、Yelp!)
• 技術的パフォーマンス (例: Bittorrent、Skype)
• 言語 (例: Google、Xerox)
• 信念 (例: 通貨、宗教)
• バンドワゴン (例: Slack、Apple)

🔗 関連記事:
• Two Powerful Mental Models: Network Effects and Critical Mass by Tren Griffin (@trengriffin)

なぜネットワーク効果なのか?

ネットワーク効果は、1994年以降のすべてのハイテク企業の価値の70%を説明することができ、それはデジタル世界における防御力と価値創造の最高の形です (他の3つはブランド、エンベッディング、規模の経済です)。今日、ブランド、供給側の規模の経済、知的財産、規制など、競合他社に対して堀 (Moat)を形成できる要因が脅威に直面し、ネットワーク効果の重要性が増しています。以下は2004年と2021年の時価総額上位12社ですが、2004年には1社しかなかったネットワーク効果を持つ企業が、2021年には8社もあることがわかります。

ネットワーク効果から得られる価値は指数関数的に増加しています。下の図は、一人のユーザーがどのようにネットワークに付加価値を与えているかを説明したものです。この図では、価値がリンクの二乗として増加するのに対して、コストはリンクに伴って直線的に増加することがわかります。

* この図はメトカーフの法則に基づくもので、場合によっては根本的な欠陥があると言われています。説明の一例としてご覧ください。

ネットワークの法則

ネットワーク効果を説明する法則として最も有名なのはメトカーフの法則ですが、他にもネットワーク効果に関する法則はいくつかあります。

サルノフの法則

サルノフの法則とは、ネットワークの価値はネットワークの規模に正比例して増大するというものです。Nに比例し、Nはネットワーク上のユーザーの総数です。これは、少数のコアノードが多数の周辺ノード (ラジオやテレビの視聴者) に向けて送信する放送ネットワークを正確に記述していますが、この定義は、いくつかの種類のネットワークに対して過小評価であることが判明しました。

メトカーフの法則

メトカーフの法則は、ネットワーク効果における最も有名な法則の1つです。基本的な考え方は、「通信ネットワークの価値は、ネットワーク上のユーザー数の2乗に比例して大きくなる (N²、ここでNはネットワーク上のユーザーの総数)」というものです。

ネットワーク上のノード間のリンク数は、数学的にはN² (Nはノードの数) の割合で増加するため、メトカーフの法則が成立します。当初はイーサネット、ファックス、電話網などの通信網を表すために作られましたが、現在ではインターネットの出現により、ソーシャルネットワークや市場も含まれるようになりました。

メトカーフの法則の根本的な欠陥は、ネットワーク効果の威力がネットワーク参加者の数に影響されるだけでなく、すべてのつながりやすべてのグループに等しい価値を割り当ててしまうことにあると言われています。参加者間の親和性は重要であり、参加者間の商取引の価値も重要です。

リードの法則

リードの法則は、グループ形成型のネットワークでは、ネットワーク上のノードの総数をNとすると、2^Nの割合で値が増加します。

単純なグループコミュニケーションをサポートするネットワーク内部では、潜在的なグループの数が1よりかなり多いため、リードは、ネットワーク内のリンクの総数 (ネットワーク密度)は、ノードの総数(N²)の関数だけではないとして、N²ではなく2^Nという数式を提案しました。実際には、ノードの総数に潜在的なサブグループまたはクラスタの総数を加えた関数であり、ネットワークが成長するにつれてかなり速く増加します。

ほとんどのインターネット・ネットワークはクラスタ形成が可能なため、ほぼ間違いなくリードの法則に従い、メトカーフの法則やサーノフの法則の予測よりもかなり速いペースで価値が拡大していくでしょう。

ネットワークの特性

ノードとリンク

簡単に言うと、ネットワークはノードとリンクで構成されています。ノードとは、ネットワークの参加者一人ひとりのことです。買い手、売り手、消費者、デバイス、そしてあらゆる個人のユーザーである可能性があります。同じネットワーク内でも、様々なタイプのノードが非常に多様な機能を担っている場合があります。ノードの価値は、それがリンクされているノードの強さと価値に影響されるという点は注目に値します。中心的なノードは、リンクが少なく価値のない周辺的なノードよりも、多くのリンクを持ち、より多くの価値があります。また、少数の強力なノードとのリンクを持つ周辺ノードは、より高い価値を持ちます。ノードの強さ、近さ、活動には違いがあるため、すべての関係が等しく作られるわけではありません。

リンクとは、ネットワークにおけるノードまたはノードのグループ間の接続を指します。ノード間のリンクはすべて同じに作成されるわけではありません。リンクの方向性は異なる場合があります。リンクの強さは、2つのノード間の耐久性、近接性、および活発さによって決定されます。

ネットワーク密度

ノードに対するリンクの比率は、ネットワークの密度を決定します。比率が大きければ、ネットワークはより密になります。一般的に、ネットワークの密度が高ければ、ネットワーク効果もより強力になります。リンクの相互接続性は、他のノード間のリンクを強化・増強します。

ネットワーク内では、通常、密度は不均一に広がっています。ネットワークの特定のセクションは、他のセクションよりも著しく高い密度を持つかもしれません。そこで、ネットワークの中で最も密度が高く、アクティビティの高い部分である「ホワイト・ホット・センター」を探し、それを実現するためのプロダクトや機能を作ることに集中する必要があります。なぜなら、他のノードはホワイト・ホット・センターの活動に引き寄せられ、そこから外に向かってより速く放射状に広がっていくからです。

方向性

ノード間のリンクは、有向または無向のいずれかになります。方向性は、ネットワークのノード間のリンクの性質に応じて決定されます。有向リンクは、一方のノードが他方のノードを一方的に指し示すことを意味します。

有向リンクの例として、ツイッターがあります。芸能人や政治家など有名な人は膨大なフォロワーを持っていますが、通常はお互いに影響し合っていません。情報の流れは、大きな中心ノードから小さな周辺ノードへの一方通行です。

一方、フェイスブックやWhatsAppのように、リンクが必ず相互作用するものは、無向リンクの例と言えます。プラットフォーム上で誰かと会話をすると、情報とインタラクションの流れは双方向になります。

このように、ネットワーク内のノード間のインタラクションがどちらに流れるかによって、ネットワーク内のノード間のリンクの方向が決まります。お金、情報、コミュニケーション、その他、ノード間のインタラクションとして流れる可能性のあるものはすべて、そのインタラクションの一部となり得ます。

1対1と1対多

ネットワーク上のノード間の関係は、1対1の場合もあれば、1対多の場合もあります。1対多の関係は、一方向のインタラクションの流れを持つ有向リンクであるという事実によって区別されます。これに対して、1対1のリンクは、一般に機能的にインタラクションするものです。その結果、無指向性で双方向性があります。

クラスタリング

2つのクラスタが1つのリンクでつながっていて、2つのクラスタをつなぐリンクが他にない場合、その接続リンクはブリッジと呼ばれます。現実には、ノードが均等に分散していることはほとんどありません。ノードはネットワーク全体よりもクラスタ化したり、より緊密なローカルグループを形成する傾向があります。

フェイスブックメッセンジャーのようなパーソナル・ユーティリティ・ネットワークでは、クラスタリングを見ることができます。人々は、より広いネットワークよりもアクティブなサブグループを形成しています。

クラスタリング度が高いネットワークは、ネットワークが成長するにつれてその価値が指数関数的に増加するため、非常に強力なネットワーク効果を持つことができます。

クリティカルマス

「ネットワークのクリティカルマスとは、ネットワークが生み出す価値が、プロダクトそのものや競合プロダクトの価値を上回る時点を指す」。それがいつ起こるかは、ネットワークの種類によって決まります。また、プラットフォームが自己成長するために必要なメンバー数やネットワーク規模とも表現され、基本的には、ネットワークの拡大よりも得られる価値が早く上昇するため、自己成長します。

例えば、物理的な直接ネットワークである電話は、初期段階でクリティカルマスを獲得することができます。なぜなら、2人が電話を使うということは、それだけで単体のプロダクト本来の価値を超える十分な価値を持つことになるからです。

ネットワーク効果によって与えられた防御力を十分に活用するためには、ネットワーク効果を持つほとんどのビジネスが最終的にクリティカルマスを達成しなければなりません。ネットワークがクリティカルマスに達する前のプロダクトは、非常に影響を受けやすく、ユーザーにとって何の役にも立たない可能性があります。このようなプロダクトでは、ネットワーク効果の恩恵が効いてくる前であっても、アーリーアダプターにプロダクトを使用してもらうために十分な初期価値を作り出すことが頻繁に問題となります。

クリティカルマスに到達する方法については、以下の「ネットワークを自己成長させる方法」を参照してください。

不規則性

ネットワークには通常、不規則性があります。ネットワークには、クラスター、ホットスポット、デッドスポットなどが存在します。実例を想像していただくとわかりやすいと思います。企業の規模 (10人規模の企業と1,000人規模の企業)、場所、現実の人間関係によって、ネットワークのあり方は異なります。

非対称性

この用語は主にマーケットプレイスに関連するもので、非対称性には2つのタイプがあります。

最初の非対称性は、一方の側と他方の側 (複数)のノードを獲得する難易度が異なるというものです。

マーケットプレイスの需要側、つまり買い手は、状況によっては難しいかもしれません。このような状況では、お金を払うことに熱心な顧客(買い手)を集めることができれば、提供者(売り手)は通常、少しの努力で速く現れます。これを 「需要制約型マーケットプレイス 」と呼びます。

ある状況下では、供給側の方が難しい側面があり、供給側が安定すれば、需要側の顧客が自然に市場に集まってきます。これを 「供給制約型マーケットプレイス」と呼びます。例えば、UberやLyftの有料会員獲得費用の大半はドライバー獲得に費やされており、これは供給サイドです。同様に、OpenTableは、開始から7年後に需要(レストランを予約したい人)を引きつけるだけの供給量を構築するまで、供給側のレストランを一つずつ徐々に獲得していく必要がありました。

マーケットプレイスにおけるもう一つの非対称性は、サイド内、あるいはノードの種類内における非対称性についてです。別の言い方をすれば、すべての需要と供給が同じに作られているわけではありません。一般的に、ある種のノードは他のノードよりも有用であり、1000倍の価値を持つノードも存在します。

🔗 関連記事:
• How to Kickstart and Scale a Marketplace Business — Phase 1: Crack the Chicken-and-Egg Problem 🐣 by Lenny Rachitsky(@lennysan)

漸近的ネットワーク効果

ネットワーク効果の定義は、「ネットワーク効果とは、プロダクトやビジネスにおいて、新しいユーザーが増えるごとに、他のすべてのユーザーにとってそのプロダクト/サービス/体験の価値が高まる仕組み 」です。しかし、ネットワーク効果は、ネットワークの発達のある段階を超えると、価値が上昇しなくなることがあります。ある規模を超えると、漸近的なネットワークの成長は、現在のユーザーに価値を追加しなくなります。

例としてUberが挙げられます。なぜなら、Uberの消費者は4分程度の待ち時間を過ぎると、ドライバーの数が増えてもあまり得をしなくなるからです。需要側の価値の上昇がゼロに近づくと、供給増加の価値は「漸近」します。

🔗 関連記事: 
• The Intentional Network Effects of Uber by James Currier (@JamesCurrier)
• The Empty Promise of Data Moats by Martin Casado (@martin_casado) and Peter Lauten (@peter_lauten)

同一面ネットワーク効果

多面的なネットワークの同じ側で発生する直接的なネットワーク効果は、同一面ネットワーク効果(2面またはN面ネットワーク)と呼ばれます。

Uberは、ライダーが増えれば増えるほど、混雑や料金の上昇によりライダーが待つ時間が増えるため、負の同一面ネットワーク効果を持ちます。

一方、ウィンドウズは正の同一面ネットワーク効果を持っています。なぜなら、ウィンドウズユーザーは、ファイルの互換性により、ウィンドウズユーザーが増えることで利益を得ることができるからです。2人のウィンドウズユーザーは簡単にファイルを交換することができ、同じプラットフォームを使う人が増えれば増えるほど、ファイルを共有できる個人の数は増えます。

間接的ネットワーク効果

間接的ネットワーク効果とは、ある種類のノードが他の側のノードに直接利益を与え、同じ側の他のノードには直接利益を与えない結果、ネットワークの価値が上昇することです。同じ側のノードは、ネットワークの反対側にいる補完的なユーザーがネットワークを使用する動機を高めるため、間接的に互いを利することになり、同じ側のすべてのノードに利益をもたらします。

例えば、eBayのような二面性のある市場では、新しい売り手が加わっても、他の売り手に対してすぐに有利になることはありません。実際、eBayの出品者が新たに加わったところで、他のすべてのeBay出品者の競争が激化するだけです。しかし、商品の在庫が増えることで、マーケットプレイス全体が消費者にとってより魅力的になるため、出品者が増えることで、見込み客が全体的に増える結果、間接的に他の出品者を助けることになるのです。新しいベンダーが増えるごとに、ネットワークの価値も間接的に高まっていくのです。

間接的なネットワーク効果が働いているもう一つの顕著な例は、ウィンドウズのようなオペレーティング・システムです。ウィンドウズの新規開発者は、他の開発者を何ら助けることはありません。しかし、ウィンドウズアプリのライブラリが増えれば、ウィンドウズユーザーの数も増えます。さらに、ウィンドウズのユーザー数の増加は、自社ソフトウェアの購入希望者数を拡大するため、すべての開発者にとって有益となります。

クロスサイドネットワーク効果

クロスサイドネットワーク効果とは、間接的なネットワーク効果とは異なり、複数のサイドを持つネットワークにおいて、もう一方のサイドのユーザーが加わることにより、そのサイドのユーザーにとっての価値が直接的に増加することを指します。

例えば、Uberは、各ドライバーが参加することで、ライダーがより速く、より安く車に乗る機会が増えるため、クロスサイドネットワーク効果が正となります。

負のネットワーク効果

ネットワークの規模やユーザー数が増加すると、ネットワークの価値が低下する場合があります。ネットワークの負の効果には2種類あります。それは、ネットワークの輻輳とネットワーク汚染です。

ネットワークの輻輳は、道路の交通量に見ることができます。ラッシュアワーになると、車の数が増え、道路のネットワークは混雑します。通信ネットワークでも、同じような状況が見られることがあります。

ツイッターやフェイスブックなどのソーシャルメディアでは、ネットワーク汚染が観察されます。コンテンツが増えれば、通常、ユーザーの利益になり、ネットワークの価値も上がりますが、同時に、詐欺や不正、不適切なコンテンツも出てきます。それを理解し、正のネットワーク効果を維持し、成功するためのプロダクト機能を作る必要があります。

隠れたネットワーク効果

企業によっては、ネットワーク効果があっても、それが見え隠れしていることがあります。ネットワーク効果に見えないネットワーク効果を持つ企業はダイヤモンドの原石です。そのネットワークは評価が難しいため、短期的には過小評価されがちですが、長期的には不釣り合いなほど強力です。

ネットワーク効果に見えないネットワーク効果は、企業が長期的な成功を収めるのに役立つ明確な利点を提供するかもしれません。明確な利点がある一方で、起業家が克服すべき独特のハードルも存在します。

遅いネットワーク
遅いネットワークとは、ネットワークを立ち上げてから、その価値を発揮するまでに比較的時間がかかるネットワークのことです。

プロダクトの消費サイクルが長い場合や、使用頻度が少ないという状態は、遅いネットワークによく見られ、ネットワーク効果の出現を遅くします。遅いネットワークは、速いネットワークとは対照的に、利益がすぐに明らかにならないため、過小評価されることがあります。たとえ企業が迅速に発展していても、遅いネットワークのネットワーク効果が現れるには何年もかかるかもしれません。

例えば、ラムダスクールのネットワーク効果は、原理的には理解しやすいものです。1) より多くの (より優秀な)学生を獲得することで、ラムダの卒業生を採用したいと考える企業をより多く見つけることができ、(2) 最近の卒業生を頼り、学び、雇用されるために、ラムダ同窓生のより深いネットワークを確立することができます。しかし、そのネットワークの真価が発揮されるには、何年もかかります。

未完成のネットワーク
未完成のネットワークとは、プロダクトの特徴や戦略的な判断により、一時的に何らかの形で不完全な状態になることです。しかし、ひとたびネットワークが完成すれば、ネットワーク効果はすぐに明らかになります。

OpenTableは数年前、未完成のネットワークでした。当初、OpenTableはネットワーク効果よりもSaaS (Software as a Service)企業であるかのように思われていました。レストランはOpenTableに月々200ドルを支払ってオンライン予約を受け付けるようにし、OpenTableウィジェットをウェブサイトに埋め込んでいました。

OpenTableの人気が高まるにつれ、レストラン利用者が新しいレストランを見つけるのに最も便利な方法になる可能性を見出しました。そして、レストランを探すためのウェブサイトやアプリケーションなど、消費者向けのプロダクトへの投資は、レストランが十分に増えてから行うようにし、ネットワークを完成させました。利用者が増える=レストランが増える=ネットワーク効果が高まるという流れになっています。

スロットル型ネットワーク
スロットルネットワークとは、プロダクトの特徴や戦略的決定によってネットワークの規模や参加が実質的に制限され、ネットワーク効果の強さが偽装されているものです。

フェイスブックの初期は、ある意味においてはスロットル型ネットワークでした。参加するには、ハーバードのメールアドレスを持っている必要がありました。そして、徐々に.eduのメールアドレスを持つ他の人に拡大され、その後、一般の人々全体に拡大されました。フェイスブックはユーザーのサイトへの関与を制限しなかったため、ネットワーク効果がより可視化されましたが、意図的にネットワークの幅を制限していました。

潜在的ネットワーク (別名「ツールのために来て、ネットワークのために留まる」ネットワーク)
また、ツールやプロダクトから始めて、ネットワークに至る企業もたくさんあります。「ツールのために来て、ネットワークのために留まる」企業の典型的な例は、Delicious (ブックマーク)やインスタグラム(フィルター)です。しかし、プロダクトや技術を開発する前に、ネットワークの確立から始める企業もあります。

このアイデアは、ネットワークとして機能するコミュニティを開発することから始め、個人がつながり、参加し、互いに価値を提供し合うというものです。そして、最終的には、そのネットワークへの参加を促進するプロダクトが登場します。プロダクトが登場する前には、ネットワークを評価したり、収益化したりするものがないため、プロダクトが登場する前にネットワークの強さや可能性を見極めることは不可能かもしれません。

このような潜在的なネットワークは、「隠れたネットワーク効果 」の中でも最も予測や実行が難しいものです。これらのコミュニティは、潜在的なネットワークというよりもむしろオーディエンスであることが多く、消費者がネットワークよりも中心的なノードに価値を見出すことを暗示しています。ツールやプロダクトがオーディエンスに過ぎない場合、ビジネスは (例: DTCプロダクト) ネットワークのように指数関数的に成長するのではなく、直線的にスケールします。プロダクトのないネットワークとオーディエンスを見分けるのは難しいものです。多くの著名な起業家が、互いに交流したい人たちのネットワークを構築したと勘違いしていますが、実際に構築したのは、有名なアイドルの作品を求めている視聴者であることがわかりました。

🔗 関連記事: 
• Hidden Networks: Network Effects That Don’t Look Like Network Effects by D’Arcy Coolican (@DCoolican)

ネットワーク効果の種類

直接的

あるプロダクトの利用率が高まると、そのプロダクトの消費者にとっての価値が直接的に上昇します。最も強く、最も単純なネットワーク効果です。

上図に見られるように、デジタルネットワークの各ノードは、他のすべてのノードと接続されています。直接ネットワークに新しいノードが入るたびに、既存のすべてのノードに新しいリンクが追加されます。したがって、新しいリンクの数 (ネットワーク密度) は、ノードの数が二乗 (N²) になるにつれて増加します。ネットワークの価値は密度に比例するため、ノードが増えるごとにネットワークの価値は幾何級数的に増加します。

直接的なネットワーク効果には5つのタイプがあります。

物理的
物理ノード (電話やケーブルボックスなど) や物理リンクに関連する直接ネットワーク効果は、物理的直接ネットワーク効果 (例: 地中の電線) と呼ばれます。これは直接的なネットワーク効果と、スケール効果やエンベッディングなどの追加的な防御力を併せ持つため、最も防御力が高いネットワーク効果のタイプです。物理的ネットワーク効果を持つ企業と競争するには、物理的な制約だけでなく、多額の初期資本投資が必要です。

物理的な直接的ネットワーク効果を持つビジネスには、道路、鉄道、エネルギー、下水道、天然ガス、ケーブル、ブロードバンドインターネットなどがあります。現実には、物理的ネットワークの大半は公益事業であり、独占し、最終的には国有化される勝者総取りのマーケットです。

その多くが、マーケットをリードしながらも、貧弱あるいは不十分なサービスを提供しているという事実が、物理的ネットワークの強い防御力を示す最も強い証拠です。

プロトコル
通信や計算の標準が宣言されると、すべてのノードとノード作成者はそのプロトコルを使ってネットワークに接続できるようになります。ビットコインやイーサリアムのようなプロトコルネットワークは、比較的新しいものです。単一の企業、企業集団、またはパネルがプロトコル設定者になることができます。

プロトコルネットワーク効果の例として、イーサネットがあります。Robert Metcalfeは、3Comを設立する際に、DEC、Intel、Xeroxを説得し、標準速度10メガビット/秒、48ビットアドレス、グローバル16ビットイーサタイプフィールドを持つ、ローカルコンピュータネットワーク用の標準プロトコルとしてイーサネットを採用させました。競合する独自プロトコルもありましたが、イーサネットの普及とシェア拡大に伴い、イーサネットに対応したプロダクトがマーケットに溢れるようになりました。相対的な性能はともかく、これによってイーサネットの価値は複利的に高まり、ライバルの価値は低下していきました。イーサネット接続は、瞬く間に現在のすべてのコンピュータで一般的になりました。

このような採用方法の成功には、マーケティング、ソーシャルエンジニアリング、ニッチマーケットの選択が技術よりも重要であることが多いのです。ベータマックスが間違いなく優れたフォーマットであったにもかかわらず、VHSがベータマックスに勝利したのはそのためです。

パーソナル・ユーティリティ
パーソナル・ユーティリティ・ネットワークは、2つの特徴で判断されます。1つ目はフェイスブックメッセンジャーのように、ユーザーの個人的なアイデンティティが当該ネットワークにリンクしていて、ユーザーネームが実名であるのが一般的であるということです。2つ目は、ユーザーの個人生活や職業生活で日常的に必要とされていることです。

人々は、パーソナル・ユーティリティ・ネットワークを活用して、ネットワークとつながり、交流しています。そのため、使用しないことは日常生活において大きな障害となり、人々の個人的・職業的なつながりにかなりの悪影響を及ぼす可能性があります。

パーソナル
人のアイデンティティや評判がプロダクトと結びついている場合、パーソナル・ネットワーク効果が発揮されます。パーソナル・ネットワークの人々は、現実の知り合いに説得されて参加することが多いです。現実の知り合いが皆、自分のアイデンティティや評判を守るために同じプロダクトを使っているのであれば、そのネットワークに参加することには (あなたにとって) 大きな価値があります。

パーソナル・ネットワークは、個人のアイデンティティと評判を取り入れ、各ユーザーのペルソナを他のユーザーのペルソナに結びつけます。追加された各ノードは、新しい潜在的なオーディエンスであると同時に、ネットワークの残りの部分に対する新しいコンテンツプロバイダを意味します。

2つの側面において、パーソナル・ネットワークはパーソナル・ユーティリティ・ネットワークと異なります。パーソナル・ユーティリティ・ネットワークは、一般的に完了しなければならないタスクのために利用されます。ユーザーは、かなりの実用的な価値を見出すことができます。第二に、パーソナル・ユーティリティ・ネットワークは公共のコミュニケーションに使われるというよりも、主にプライベートなコミュニケーションに使われます。パーソナル・ネットワークは、かつてほど重要ではありません。使うのをやめても、生活はあまり変わりません。仕事を探していないときは、フェイスブック、ツイッター、リンクトインなどのソーシャルメディアは通常必要ありません。

マーケット・ネットワーク
マーケット・ネットワークは、パーソナル・ネットワークのアイデンティティおよびコミュニケーション機能と、マーケットプレイスに関連する取引という点を強調し、目的を組み合わせたものです。マーケット・ネットワークは、通常、既存のオフラインの専門家ネットワークを改善することから始まります。ノード間のリンクは直接的であるため、マーケット・ネットワークは直接的なネットワーク効果の一種とみなされます。

2面的ネットワーク効果

学術文献では、2つ目の大きなタイプのネットワーク効果である2面的ネットワーク効果を 「間接ネットワーク効果」 と呼んでいます。しかし、2面的ネットワークは直接ネットワーク効果と間接ネットワーク効果の両方を持ちうるため、これは誤解を招きやすいと言えます。2面的ネットワークの基本的な特徴は、供給側のユーザーと需要側のユーザーという2つの異なるユーザー層が存在することです。彼らはそれぞれ異なる理由でネットワークに参加しますが、いずれも相手側に付加価値を与えます。

マーケットプレイス
買い手と売り手は、マーケットプレイスの両側面です。Craigslistのような両面成功型のマーケットプレイスは、破壊するのが難しいことで知られています。両者を切り離すには、両者にとってより良い価値提案を同時に提供しなければ、誰も動きません。顧客は商人から買うために来ており、商人は顧客から買うために来ています。一方は、もう一方がいなければ離れることができません。

2面的マーケットプレイスでは、アプリやウェブサイトそのものではなく、ネットワークが価値の大部分を提供します。そのため、eBayやCraigslistのようなマーケットプレイスは、10年以上も事実上同じように見えるのです。

マルチテナントの発生は、マーケットプレイスの防御力における一つの重大な欠点を露呈しています。人々はeBayとEtsyの両方で同時に商品を販売することができます。家主はCraigslistとTrulia両方に同時に自分のアパートを載せることができ、入居者は両方のサイトで空いているアパートを検索することができます。

マーケットプレイスで成功するには、会員がマルチテナントに魅力を感じないほど、特に供給側で多くの価値を提供する、または「ロックイン」状態にするプロダクト/サービスを構築することです。

プラットフォーム
2面的プラットフォームは、供給側のノード (開発者) と需要側のノード (ユーザー) が、プラットフォームの中間者 (中央ノード) を通じて価値を交換します。プラットフォームそのものも両者にとって有益です。

2面的プラットフォームのネットワーク効果は、2面的マーケットプレイスのネットワーク効果に似ており、対立する目的を持つ2つのサイドを含み、一方の方向に利益をもたらします。一方、供給側は、プラットフォームで独占的に利用できるプロダクトを作成します。供給側は、プラットフォームと統合するために、ある程度の努力をしなければなりません。供給側が作り、販売するプロダクトは、プラットフォームの機能であり、プラットフォームから切り離すことはできません。

プラットフォームとマーケットプレイス・ネットワーク効果の違いは、オンラインマーケットプレイスに比べて、プラットフォーム自体の機能や利点が、ネットワークに対するプラットフォームのユーティリティに大きな役割を果たし得るということです。

プラットフォームもマーケットプレイスと同様、プラットフォームの両側がマルチテナントである可能性があるという脆弱性があります。

漸近的マーケットプレイス
漸近的マーケットプレイスは、そのネットワーク効果がネットワークの発達のある段階を超えると、価値が上昇しなくなることがあります。ある規模を超えると、漸近的なネットワークの成長は、現在のユーザーに価値を追加しなくなります。

ネットワーク効果から得られる価値について調べてみましょう。下のグラフは、さまざまなタイプのマーケットプレイスの価値曲線を示しています。
赤が漸近的なマーケットプレイスです。はじめのうちは、ノードの数が増えればすぐに価値が上がりますが、ある時点で、一定以上の価値を得ることができなくなります。

例として、Uberが挙げられます。なぜなら、Uberの消費者は、4分程度の待ち時間を過ぎると、ドライバーの数が増えてもあまり得をしないからです。需要側の価値の上昇がゼロに近づくと、供給増加の価値は 「漸近 」します。

漸近的マーケットプレイスは、他のタイプのマーケットプレイスよりも競争の影響を受けやすいという特徴があります。マルチテナントの場合、漸近的マーケットプレイスはさらに脆弱になる可能性があります。多くのライダーは、移動のためにLyftとUberの両方を利用し、その時々にどちらが最良の価格と最短の待ち時間を提供しているかによって使い分けています。

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データ

データネットワーク効果とは、より多くのデータを収集すればするほど、そのプロダクトの価値が上昇するというものです。データネットワークの各ノードは、重要なデータを中央のデータベースに供給します。集約されたデータの価値が高まれば、各ユーザーのデータの価値も高まります。

プロダクトにより多くの利用とより有意義なデータの生成の間に関係がない場合、ネットワーク効果はなく、スケールインパクトがあるだけです。

Wazeは、重大なデータネットワーク効果を持つサービスの優れた例です。Wazeを利用するほぼすべての人が有用なデータを提供しているだけでなく、データはリアルタイムで使用されるため、データセットは定期的に更新されなければなりません。その結果、ネットワークが広ければ広いほど、個々の道路に関するデータはいつでもより正確になります。Wazeは、より多くのデータがほぼ無限に価値を生み出すため、事実上すべてのサービスよりも漸近的なデータネットワーク効果が低くなっています。

技術パフォーマンス

技術パフォーマンスネットワーク効果とは、プロダクトの技術的パフォーマンスがユーザー数の増加に伴って直接的に向上することです。技術的パフォーマンスネットワーク効果を持つネットワーク上のデバイスやユーザーが多ければ多いほど、基礎となる技術の動作が改善・向上されます。その結果、プロダクト/サービスはより速く、より安価に、またはより簡単に使用できるようになります。

技術パフォーマンスネットワーク効果は、技術的な優位性とは異なります。技術的優位性は、競合他社に追いつかれる可能性があるため、長期的な防御力を持ちません。

「社会的 」ネットワーク効果

社会的ネットワーク効果とは、人と人との心理やインタラクションについて述べたものです。人と人の間には、目に見えないネットワークがつながっています。そして、私たちの肉体がノードで、身振り手振りや言葉がリンクになっています。

人々にプロダクトを使う理由を与え、使い続けるという選択を強化することによって、使う人が増えれば増えるほど、その人にとって価値あるプロダクトを作ることができます。

ソーシャルネットワーク効果は構築するのも、防御力を強化するのも最も難しいですが、構築できればプロダクトにとって大きなアドバンテージになります。

言語
言語は、人間のネットワークが互いにインターフェースするためのプロトコルです。歴史上、言語は「勝ち組・負け組」の傾向を示してきました。専門用語は、より多くの人々に受け入れられることで、すべてのユーザーにとってますます価値が高まります。

もしあなたがスタートアップの創業者であれば、2つの方法で言語ネットワーク効果を活用することができます。

1つ目は、ビジネスカテゴリーを作り、そのカテゴリーで1番と呼ばれる存在になる方法です。確かなネットワーク効果を得ることができます。例としてビットコインが挙げられます。ビットコインは暗号の中でNo.1として知られており、最も恩恵を受けています。暗号通貨はたくさんありますが、ビットコインは全体の時価総額の40%近くを占めています。

2つ目の方法は、企業やプロダクトの名前を挙げることです。「ウーバーを呼ぶ」と聞けば、個人タクシーで目的地に行くことを意味します。「ググる」もその好例です。

信念
金、ビットコイン、宗教などに信念ネットワーク効果を見出すことができます。人々が何かを信じると、他の人々もそれを信じたくなります。その結果、人々が信じていることを信じないことには大きな社会的影響があり、人々が信じていることを信じるのをやめることにはもっと大きな影響があるかもしれません。

つまり、人々が信念を信じれば信じるほど、信念を信じる人にとっては価値が高まるということです。

バンドワゴン
バンドワゴンは、人々が仲間外れにされたくないために、あるネットワークに参加せざるを得ないと感じるときに起こります。

たとえば、1998年に人々がGoogleを使い始めたときは、クールな人々がGoogleを使っているという一般的な感覚がありました。Googleを使わなかった人たちは、コミュニティに取り残されたのです。

アップルもバンドワゴンネットワーク効果の好例です。毎年、洗練されたパフォーマンスで新プロダクトのデモとローンチに話題性とFOMOを製造しています。

コンテンツ・ネットワーク効果

コンテンツ・ネットワーク効果とは、ビデオやブログなどのコンテンツをホストするコンテンツ・プラットフォームによって生み出されるものです。これは、ソーシャルネットワーク内の既存ユーザーに依存するコネクションモデル(ユーザー同士を繋げるモデル)とは異なり、新規ユーザーに対してより大きな価値を提供するところまで迅速に到達することを可能にします。

コンテンツ・プラットフォームで作成されたコンテンツは、競争の原点です。YouTubeの動画、インスタグラムの写真、PinterestのPinboardなどが、ユーザーにとっての価値の主要な源泉となります。

コンテンツ・ネットワーク効果は、鶏と卵の問題の解決策の一つと言われています。フェイスブックやツイッターのようなプロダクトは、当初はネットワークで人々を繋ぐことに重点を置いていました。しかし、BehanceやPinterestは、先にユーザーにコンテンツを作らせ、そのコンテンツを他のユーザーが楽しむことで、ユーザーがそのプロダクトを使い続けるようになりました。

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ネットワークを自己成長させる方法

ネットワークの自己成長・鶏と卵の問題を解決するには、主に2つの方法があります。

1つ目は、シングルモードのユーティリティツールを作り、後からネットワークを構築する方法です (「ツールのために来て、ネットワークのために留まる」(Come for the tool, stay for the network))。

基本的な考え方は、まずシングルプレーヤーのツールでユーザーを惹きつけ、その後、ネットワークに参加させるというものです。ツールは、クリティカルマスに到達するのに役立ちます。

その好例がインスタグラムです。彼らは革新的な写真フィルターを提供するアプリを開始しました。Hipstamaticという似たようなアプリにもフィルターがありましたが、それは無料ではありませんでした。インスタグラムは、ユーザーがフェイスブックやツイッターなどのネットワークで写真を簡単に共有できるようにしました。その後、インスタグラムは独自のネットワークを開始し、ユーザーがその上で写真を共有できるようにし、時間をかけて巨大なネットワークを構築しました。

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従来、ソーシャルネットワークは、最初からネットワークで人と人をつなごうとしていました。フェイスブックなら10日間で7人の友達を作る、ツイッターなら30人をフォローする、といったマジックナンバーをご存じでしょう。しかし、最近のアプリには、まずユーザーにコンテンツを作らせ、たくさんのコンテンツによって、コンテンツネットワーク効果を発揮させるという方法が見受けられます。そのため、コンテンツ・プラットフォーム企業は、コンテンツを作成し公開するための優れたユーティリティ・ツールを提供しています。例として、BehanceやPinterestなどがあります。

2つ目の解決策は、トークンによるインセンティブを利用することです。Web3の発展により、金銭的なインセンティブを持つトークンを発行できるようになりました。その基本的な考え方は、「ネットワーク効果が効いていない成長段階の初期に、トークン報酬を通じてユーザーに金銭的なユーティリティを提供し、ネイティブなユーティリティの欠如を補う 」というものです。Web3モデルは、コミュニティの構築に貢献した人々がその一部を所有できるため、中央集権的なWeb2モデルよりも公平であると言われています。

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ネットワーク効果を測定する方法

プロダクトの種類によって、ネットワーク効果があるかどうかを確認するための指標はたくさんあります。全体として、5種類に分類されます。

最初のグループのメトリクスは、ユーザーの獲得に関連するものです。

1. オーガニックユーザーと有料ユーザーの比較: 新規ユーザーのうち、何パーセントがオーガニックユーザーか?

もしあなたのプロダクトがネットワーク効果を持つなら、有料ユーザーに対するオーガニックユーザーの割合は、時間とともに増えていくはずです。なぜなら、成長したネットワークは人を惹きつける価値を持っているので、自ら参加したいと思うユーザーが増えるからです。

2. トラフィックのソース: ネットワークが成長するにつれ、ネットワーク上のトラフィックやトランザクションは、ネットワーク自体から発生する内部生成と、外部ソースから発生する外部生成のどちらが多くなっているか?

トラフィックのソースは、ネットワーク上のトラフィックやトランザクションから直接発生したものと、外部から発生したものとを分けて測定することができます。もし、より多くのトラフィックが直接であるとわかれば、それは、ユーザーがネットワークの成長とともに、より価値を見出すようになったことを意味します。

例えば、Mediumが成長するにつれ、より多くの人が外部リンクではなく、Medium上でコンテンツを見つけるようになります。これは、「ツールのために来て、ネットワークのために留まる」典型的な例と言えるでしょう。

3. 有料CACの時系列: 供給側を獲得するためにいくら必要か?

ビジネスにおける有償CAC (顧客獲得コスト) は、ネットワーク効果の「フライホイール」が加速するにつれて、時間の経過とともに減少するはずです。しかし、これは理論上のことであり、実際には様々な要因に影響されます。

2つ目のメトリクスは、競合他社に関連するものです。

4. マルチテナントの普及率: ユーザーのうち、何人が他の類似サービスも利用しているか?類似のサービスでアクティブになっているユーザーは何人いるか?

機能が同じでなくても、ユーザーが類似のサービスを利用していれば、関連するサービスも含めて理解する必要があります。自社のユーザーが競合他社のサービスも利用していることが分かれば、自社プロダクトを補強して、ユーザーが他へ流出することを防ぐことを検討するべきです。

5. スイッチングやマルチホーミングのコスト: ユーザーが新しい (あるいは存在しない) ネットワークに参加するのは、どれくらい簡単か?別のネットワークに参加する場合、ユーザーは新規ユーザーとしてどれだけの価値を得ることができるか?

あるネットワークのユーザーが、競合他社のネットワークにサインアップし、オンボーディング・プロセスを完了するのがどれだけ簡単かを理解することが重要です。競合のプロダクトが摩擦なく、新規ユーザーが初期に価値を得ることができれば (コールドスタート)、ユーザーがマルチテナント化し、乗り換えるのを促進させることになります。

3つ目のタイプの指標は、エンゲージメントに関連するものです。

6. ユーザーリテンションコーホート: 新しいコホートに対して、ユーザーリテンションは向上しているか?
ネットワーク効果とは、ユーザー数が増えるほど価値が上がるというものなので、新しく登録したユーザーは過去に登録したユーザーよりも高い価値を得ることができます。したがって、ネットワーク効果があるプロダクトであれば、新しいコホートほどリテンション率が向上していることになります。

7. コアアクションのリテンションコホート: プロダクトのコアアクションをしたユーザーコホートのリテンションは、新しいコホートで向上しているか?

コアアクションとは、プロダクトから価値を引き出すための行動であり、ネットワークの密度と効果が高まれば高まるほど、このコアアクションに基づくリテンションの向上が期待されます。

8. 売上継続率と有料ユーザーコホートのリテンション: 新しいコホートは、古いコホートに比べて、一定期間において、より良いリテンションを保っているか?

もし、あなたがサブスクリプションや有料のプロダクトを作っているならば、売上継続率と有料ユーザーリテンションに注目する必要があります。プロダクトにお金を払うということは、そのプロダクトの価値の度合いを示すことになるので、コホートの収益という観点からは、新しいコホートほど高いリテンションが得られるはずです。

9.場所・地域別のリテンション: 地域的なネットワーク効果を持つビジネスにおいて、新しいマーケットよりも古いマーケットのユーザーの方がリテンションが高いか?

最も古い、あるいは最も確立されたマーケットは、新しいマーケットよりもリテンションが高い傾向にあります。なぜなら、ローカルネットワーク効果プロダクトは、ネットワーク効果がマーケットごとに存在し、新しいマーケットには移管できないからです。したがって、地理的に成熟し、ネットワーク密度が高い古いマーケットの方がリテンションが高くなるはずです。

10. パワーユーザーカーブ (別名、L7 & L30チャート): ユーザーはパワーユーザーカーブの右側にシフトしているか?時間の経過とともに、ユーザーのエンゲージメントが高まっているか?

パワーユーザーカーブ (30日間使用の場合はL30チャート、7日間使用の場合はL7チャートとも呼ばれる) は、特定の時間枠の中でユーザーが特定のアクションを実行するためにアクティブだった日数の合計を示すユーザーエンゲージメントのヒストグラムです。ユーザーが特定の行動を実行する頻度をコホート単位で見ることで、ネットワーク効果企業を研究する際に、プロダクトがより多くのユーザーによってユーティリティを獲得しているかどうかを理解することができます。もし、プロダクトの価値がユーザー数の増加に伴って高まっているのであれば、時間の経過とともに、ユーザーの割合がより高頻度のエンゲージメントバケットに移行し、パワーユーザー曲線がより右肩上がりになるはずです。

4つ目のタイプのメトリクスは、マーケットプレイスに関連するものです。

11. マッチング率 (別名: 利用率、成功率など): マーケットプレイスの両者が、どれだけうまくお互いを見つけることができるか?

人は需要や供給を求めてマーケットにやってきます。そして、マーケットはこの2種類の人々をマッチングさせる必要があります。マッチング率とは、買い手が売り手を見つけることができるなど、人々の期待にどれだけ応えられるかを示すものです。

マーケットプレイスの運営者は、マッチングが起きない原因を探り、インセンティブの更新やプロダクトデザインの改善、他の仕組みによって、マッチング率を高める必要があります。

12.マーケットの厚み: 供給は十分か、ユーザーのニーズに合っているか?

「オファーデプス」または「マーケットデプス」という言葉は金融市場に由来し、価格が変動することなく比較的大きな注文に耐えることができるマーケットの能力を意味します。マーケットの深さは、各価格で出された買い注文と売り注文の数によって決定されます。

マーケットの深さは、ユーザーの体験に影響を与え、ユーザーがマッチングを見つけることができるかどうかを決定します。マーケットの厚みが増すほど、ユーザーは必要なサービスやプロダクトを見つける機会が増えますが、供給が多すぎると逆に目的のサービス等を発見するのが困難になり、負のネットワーク効果をもたらすため、この場合、マーケットは検索コストを削減する必要が出てきます。

13.マッチングに要する時間 (または在庫回転率、回転日数): 需要と供給がマッチングするまでにかかる時間はどのくらいか?

マッチングまでの時間が短ければ短いほど、売り手と買い手の双方にとってチャンスが増えます。そして、それはマーケットの価値を高めることになります。

例えば、労働市場で従業員が候補者を見つけるまでの時間や、OfferUpで売り手が商品を売るまでの時間を見ることができます。

14. 需要と供給の集中または分断: 供給側と需要側でマーケットプレイスがどの程度集中しているか?

供給側と需要側の双方で断片化が進んでいるマーケットプレイスは、より価値が高く、防御力が高いと言えます。つまり、需要側と供給側のいずれにおいても、一部の売り手/買い手が不当に大きな取引シェアを占めることがないため、ビジネスの持続可能性と多様性がより高くなるのです。マーケットプレイスにおける需要や供給が集中しすぎていると、重要な買い手や売り手が抜けた場合、取引の大部分が失われるかもしれません。

最後のメトリクスグループは、経済学に関連するものです。

15.価格決定力: 自社プロダクトはいくらで売ることができるか?ネットワークに留まるために、顧客はいくらなら支払ってもよいか?

ユーザーはネットワークからより多くの価値を得ることができれば、ネットワークへのアクセスにお金を払うことを躊躇しなくなります。支払いの種類としては、サブスクリプション、掲載料、またはその他のマネタイズ方法が考えられます。

16. ユニットエコノミクス: 基本的にビジネスはどうなっているか?

ネットワーク効果の向上は、時間の経過とともに単位経済性の改善に反映されることが多いです。これは、事業者がマーケットの様々なセグメントに提供しなければならないインセンティブの数が減少し、有料ユーザーのシェアが低下し、価格決定力が全体的に向上するためです。

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押さえておくべきポイント

たとえネットワーク効果があるプロダクトであっても、防御力を高めるために留意し、対処すべきことが山ほどあります。

マルチテナント

マルチテナントとは、自社と類似した複数のプラットフォームやサービスを同時に利用することです。これは競合ネットワークに参加するためのスイッチングコストが低いかゼロである場合に発生します。

マルチテナントの例としては、UberとLyftがあります。ライダーはUberとLyftを同時に利用し、価格と時間を比較して、どちらを利用するかを決定することができます。

また、インスタグラム、TikTokなどのソーシャルメディアでも起きています。ユーザーはすべてのプラットフォームで同じコンテンツを投稿しています。

マルチテナントは、ネットワークの防御力を低下させ、ネットワーク効果を減衰させますが、それは一定の範囲に限られます。なぜなら、大規模なネットワークは、新規ユーザー候補をより多く持ち、かつ、既存ユーザーを維持する可能性が高いからで、それらのユーザーがマルチテナントであったとしても、最終的には勝利することになります。

ディスインターミディエーション(仲介者の排除)

ディスインターミディエーションは、ユーザーが最初にマーケットプレイスやマーケットネットワークで取引を開始し、以降の取引をプロダクトから外して直接取引する場合に起こります。これはマーケットプレイスやマーケット・ネットワークでよく見られる現象で、ほとんどの取引ネットワークではリテンションが重要であり、マネタイズの源泉となるため、重要な脆弱性であると言えます。

スイッチング・コスト

「スイッチング・コストとは、消費者がブランド、サプライヤー、プロダクトなどを変更することによって発生するコストのことです。最も一般的なスイッチングコストは金銭的なものであるが、心理的コスト、努力ベースのコスト、時間ベースのスイッチングコストも存在する。」

スイッチングコストが高ければ、ユーザーはライフサイクルを通じて同じサービスやプラットフォームを使い続けるインセンティブがあるため、固定化する傾向があります。

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リテンション

リテンションとは、ユーザーがどれだけ頻繁にプロダクトを使用するために戻ってくるかということです。プロダクトチームにとって、リテンションは追跡すべき最も重要な指標です。なぜなら、リテンションが高ければ、何らかのネットワーク効果を見つけやすく、ユーザーがプロダクトやサービスに価値を見出していることを意味するからです。

弱いネットワーク効果は、リテンションが高くないネットワークに起因し、また、ネットワーク効果が弱い場合はリテンションが低くなります。ネットワーク効果は、ネットワークの大きさではなく、利用率の合計によって生じることを忘れないでください。そのため、ネットワークの規模を拡大するだけでは不十分であり、利用率を高めることも同様に重要です。

実名制 vs 偽名制 vs 匿名制

通常、実名に結びついたプロフィールを持つネットワークは、偽名プロフィールや匿名プロフィールを持つネットワークよりも、ネットワーク効果を生み出すのに効果的です。

フェイスブックやリンクトインなどの成功したソーシャル・ネットワークは、リアルアイデンティティ・プロフィールを大規模に必要とするものです。リアルアイデンティティは、評判と信頼が取引を加速させるマーケットプレイスとプラットフォームのビジネスにとっても重要です。

実名を使うことでユーザーのエンゲージメントが高まり、ネットワークのサイズ、密度、アクティビティが向上します。これらはすべて、組織におけるネットワーク効果を高めるために貢献します。ネットワーク効果は、ネットワーク内のノードの関与とコミットメントが高いほど強力になります。

ツイッター、Reddit、スナップチャットは、いずれも本名とは異なるユーザー名を採用していますが、それでも利用されています。これは、先に述べた匿名・偽名ネットワークとは異なり、ユーザーのアイデンティティが長期にわたって永続的で、現実世界のアイデンティティとある程度関連しているためです。

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蒸発冷却効果

蒸発冷却効果とは、価値の高いメンバーが、コミュニティから何も得られないために離れていき、コミュニティの質が低下してしまう現象のことです。

後からコミュニティに参加した新しい人は、その質が平均より低い人になる傾向があるため、コミュニティが大きくなるにつれて、コミュニティの質も低下していくのです。

それに対処し、蒸発冷却効果の影響を最小化するために、いくつかの提案があります。

まず1つ目は、ソーシャルゲートを設けることです。ソーシャルゲートには、ある程度の基礎知識がないユーザーをコミュニティに入れない形式や、長期間にわたって活動していないユーザーアカウントを定期的に削除する形式があります。また、お金を徴収することも、コミュニティの質を維持するためによく行われる方法です。

2つ目は、コミュニティの特別な貢献者に高いステータスを与えることです。コミュニティの中で高いステータスを持てば、コミュニティを離れる動機がなくなり、蒸発冷却効果のスピードも遅くなります。

最後は、開放性と人とコンテンツのマッチングの両方をコントロールすることです。コミュニティの外部開放性が高く、人々がコミュニティ内の他の人々やコンテンツを簡単に見ることができる場合、コミュニティの成長は相対的に速くなる傾向があります。しかし、このタイプのコミュニティは、蒸発冷却効果に悩まされやすい傾向にあります。

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ソーシャルネットワークのデススパイラル

メトカーフの法則が素晴らしいと思われているのは、Nが増加することを前提にしているからです。しかし、Nが減少したらどうなるでしょうか。「エフラクタムの法則」という補完法則があり、それは「ユーザーを失うと、ネットワークの価値は指数関数的に減少する」というものです。

現実の例を出すと、パーティーで人気のある人が帰り始めると、パーティーの質が下がっていくのが分かると思います。

理論的には、ソーシャルネットワークのデススパイラルは、プラットフォームやサービスがエコシステム内の最大人数 (N = max) を獲得しても、ネットワークから得られる価値 (= N²) が参加者の期待より低い場合に起こります。

この場合、リテンションは最悪で、ネットワークはかなりの確率でダメになります。なぜなら、エフラクタムの法則で説明したように、人々がサービスやプラットフォームから離れ始め、それが他の人々の離脱を加速させるからです。しかし、ローカルネットワークの一部がすでにクリティカルマスに達しており、それが十分に大きければ、ネットワークは維持されるでしょう。

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紛らわしい概念

このセクションでは、ネットワーク効果に関する紛らわしい概念を列挙します。

バイラル効果とバイラリティ

バイラル効果とネットワーク効果を混同されることがあります。ネットワーク効果はリテンションと防御力に関するもので、バイラル効果は新しいユーザーにプロダクトを使ってもらうためのものです。

バイラル効果のあるプロダクトを作るのは、ネットワーク効果のあるプロダクトを作るより簡単だと言われています。また、バイラル効果があるからといって、ネットワーク効果があるプロダクトであるわけではなく、その逆もまた然りです。例えば、JibJab、Buzzfeed、QuizUpのようなバイラル効果のあるプロダクトは一旦は成功しましたが、ネットワーク効果を持たなかったため、短期間で消滅してしまいました。

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幾何学的 (指数・非線形) 成長 vs. 線形成長

バイラル効果やネットワーク効果のないサービスやプロダクトは、直線的に成長する傾向があります。しかし、ネットワーク効果を持つビジネスがクリティカルマスに達すると、競合他社に比べてトラフィックを買う余裕があるか、バイラル効果があるため、非線形の成長を示すようになります。

強化

ネットワーク効果が発揮されると、ネットワーク効果を持つビジネスの上に他の種類の防御力を構築することがかなり容易になります。新しい防御力を構築することは、互いに影響し合い、補強し合っています。これを強化 (reinforcement) と呼びます。

規模の経済性 (スケール効果)

「規模の経済とは、生産が効率的になったときに企業が享受するコスト上の利点のことです。企業は生産量を増やし、コストを下げることで規模の経済を実現することができる。これは、コストがより多くの商品に分散されるために起こる。」

規模の効果が出始めると、ユーザーにとっては、規模の優位性がある企業を選ぶのは当然のことです。なぜなら、ユーザーが増えればボリュームが増え、それがサプライヤーからの安値につながり、そして顧客にとっては価格が安くなるからです。

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ブランド

図表にあるように、ブランドは企業にとって強力な防御力の一つであり、ネットワーク効果とは異なるものです。あなたが誰で、何をしているのかが人々に認知されることで、ブランドが出現します。確立されたブランド・アイデンティティには、心理的なスイッチング・コストが存在します。人々は、慣れ親しんだものを好む心理があるため、あなたのブランドから、なじみのない、あるいはあまり知られていないブランドへ移行する傾向は低くなります。

エンベッディング

エンベディングも、図に「EMBED」とあるように、企業にとって有力な防御力の一つです。エンベッディングは、ユーザーの活動に直接プロダクトを組み込むことによって達成され、ユーザーがかなりの時間やエネルギー、またはその両方のコストを払わずに、競合他社に置き換えることを不可能にするものです。つまり、スイッチングコストを直接的に高めます。

ユーザーが個人ではなく、組織である場合、エンベッディングはより一般的になります。個人の日常生活にプロダクトを埋め込むのは難しいからです。エンベッディングの例としては、Workday、Oracle、SAPなどがあります。


この記事がネットワーク効果の全体像を理解する一助となれば幸いです。何か質問があれば、ツイッターリンクトインのDMでお願いします。

次に何をすべきか覚えていますか?

この記事や添付されているプロダクトマネジメントの記事をただ読んで終わりにするのではなく、共感したところをハイライトして、感想や学びをGlaspに残しておきましょう。そうすれば、いつでも見返すことができ、私たち皆が同時に学習することができます。

では、また次回。
Kei


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