ムラタリアム

みなさんこんにちは。村田ゼミの戸崎です。だいぶ間が空いてしまいましたが、第五回の本議論を始めたいと思います。
今回のテーマはPlatformということで、携帯電話キャリアは周辺ビジネスを食い荒らしていくという内容です。ここでプラットフォームという用語は、階層的に捉えることの出来る産業や商品において、上位構造を規定する下位構造（基盤）という意味でつかわれています。

〜「おサイフケータイ」でプラットフォーム支配へ〜
最近の携帯電話業界は通信料だけでは儲からず、プラットフォームビジネスに向かわざるを得ない状況である。その第一歩として、消費者向けに「おサイフケータイ」のサービスを提供した。これは、携帯電話にICチップを埋め込み、電子マネーや、鉄道、バスなどの乗車券、航空券、クレジットカードとして利用するサービスである。

〜いつもより遅ければ「ちょっと一杯」の居酒屋情報
NTTドコモは、携帯電話を使った消費者の行動を徹底的に補足し、その行動をもとにしたプラットフォームを作り出そうとしている。従来のグーグルのように文字情報だけでマッチングを行うのではなく、地理情報や画像、おサイフケータイによって得られるお店や自動販売機との交信、それらすべての情報を集め、マッチングさせることによって携帯電話を使っている人に対してより優れたサービスを提供できると考えている。これはマーケティングの世界における究極のプラットフォームビジネスであると言える。

〜音声通信機器からインターネット端末へ〜
こうした変化が起きた背景として、音声通話の機器としてスタートした携帯電話が、インターネット端末としての側面を見せ始めたことが挙げられる。これには、
１、携帯電話通信料の定額制の普及
２、携帯電話のコンテンツが携帯電話会社の「公式サイト」モデルの呪縛から解放されたこと
３、携帯電話のコンテンツがウェブ２．０化されてきたこと
この３つが原因として挙げられる。音声通話は未だに完全定額制ではないため、ネットだけを利用する利用者がどんどん増えている。また、ネット上のコンテンツのほとんどが、収益モデルを広告に依存し、無料で提供していることも大きな要因として挙げられる。

〜「グーグルフォン」は通話料無料を計画〜
このように携帯電話会社が様々な新しいサービスを打ち出すのは、新たな収益モデルを構築しなければならないからである。非課金のコンテンツの一般化によって、コンテンツ料金をコンテンツ企業と分け合うiモードモデルが崩壊し、しかも定額制によって通信料の収益もさほど期待できないというのが現状だ。そこで携帯電話会社はコンテンツのプラットフォームを握ることによって、コンテンツを支配する王になろうとしているのだ。
それに呼応するように、グーグルは「グーグルフォン」サービスを投入する準備を進めている。グーグルフォン上では、検索エンジンやメールなどを自在に利用でき、コンテンツやさらには通信料でさえも無料にしてしまおうという計画である。
このグーグルの動きに対して、既存の携帯電話会社がどのような動きをとるのかは、モバイルコンテンツのプラットフォームをどこまで支配できるかにかかっている。

みなさん明けましておめでとうございます。
村田ゼミ渡部です。
今年も村田ゼミをよろしくお願いします。

新年一発目は前々回の続きで佐々木俊尚氏の『ネット未来地図』について。
今回のテーマはＧｏｏｇｌｅです。

まずＧｏｏｇｌｅとはどんな会社なのか？
Ｇｏｏｇｌｅは1997年に検索エンジンの会社として設立しました。
2002年には検索エンジンと連動した広告「アドワーズ」をスタートさせます。
これはユーザーが検索キーワードを入力すると、通常の検索結果とは別にキーワードに関連した広告が表示されるというものです。
Ｇｏｏｇｌｅはこの「アドワーズ」とサイトの内容に即したバナー広告を配信する「アドセンス」（右にあるのがそれです）の二つの新しいモデルの開発で一気に収益を伸ばしていきます。

そして、今やＧｏｏｇｌｅは「検索」だけではなく、ＧｍａｉｌやＧｏｏｇｌｅ　Ｅａｒｔｈ、Ｇｏｏｇｌｅ　Ｍａｐｓ，Ｇｏｏｇｌｅ　Ａｎａｌｙｔｉｃｓなどのプロダクトも無料で提供しています。
現在もＧｏｏｇｌｅ　Ｌａｂｓでは多くのプロダクトが開発されており、ついにウェブブラウザ（Ｇｏｏｇｌｅ　Ｇｅａｒｓ）まで公開されました。
これらはすべてＧｏｏｇｌｅの「世界中の情報を整理し、誰もが簡単にアクセスし、利用しやすいようにする」というコーポレート・ミッションに基づいています。

Ｇｏｏｇｌｅがこの手のサービスを提供し、それがヒットしたとなると苦しくなるのがマイクロソフトです。以前だとメールやワープロなどのアプリケーションはウィンドウズでしか動かないものであったのに対し、今ではＯＳがウィンドウズであろうとなかろうと、インターネットさえできれば良いものとなってしまったということです。

と、ここまで見るとＧｏｏｇｌｅという会社かなりイケイケな感じですが、最近はＧｏｏｇｌｅ　Ｌａｂｓからも先進的なサービスは生まれておらず、その上そのラインナップを増やすための企業買収（You tubeなど）からも手詰まりの感が伺えます。
もし、Ｇｏｏｇｌｅが企業買収だけでサービスを拡大させていった場合、それは完全に先進的サービスが生まれなくなったことを意味します。
マイクロソフトの時代からＧｏｏｇｌｅの時代へと移りつつあったとしても、このようなことになるとすぐに新たな企業に取って代わられてしまうでしょう。


参考リンク：
ＣＮＥＴ　ＪａｐａｎよりGoogle Gearsについて
そのベータ版ダウンロードページ
本書で引用されたページ。ＩＴｍｅｄｉａより「Ｇｏｏｇｌｅ　Ｖｉｄｅｏにブーイングの嵐」

村田ゼミ、マーケティング班の越部です。今回は私が担当しました。
今回は「仮想通貨」について。

現在、電子マネーやポイントプログラムを顧客の囲い込みの手段として扱う企業が増加しています。例えば、電子マネーで利用店舗数が最大であり、ビットワレットが運営する「エディ（Ｅｄｙ）」はam/pm、ファミリーマート、ローソン、サンクス、サークルＫの全店で利用でき、他にもセブン＆ホールディングスがセブンイレブン全店で利用できる「ナナコ（nanaco)」を発行し、イオンはジャスコやサティで利用できる「ワオン（WAON)」を、ＪＲ東日本は「スイカ（Suica)」や「パスモ（PASMO)」を発行している。矢野経済研究所が２００７年５月に発表した「主要企業のポイントプログラム動向に関する調査結果」によれば、小売や飲食、レジャーなどの主要企業の中でポイントプログラムを自社および自社グループ提供している企業は５２．８パーセントだったそうです。

次に電子マネーやポイントプログラムを扱うメリットについて。
�@顧客属性の入手。
　ポイントプログラムを使うことによって顧客の住所や年齢を簡単に入手でき、さらにその顧客がいつどんな買い物をしたのかを時系列で把握することも可能になります。これにより顧客属性と行動履歴を同時に入手できることになります。
�Aターゲティング広告を的確に行える。
　これまでのようにマス媒体で広告を出すのではなく、会員向けの会報やメールマガジンなどを経由して情報提供することでピンポイントの広告投下が可能になります。

企業の考え方。
企業が顧客属性や行動履歴を取り組むことによる情報提供。例えば、顧客が買い物をした後に顧客の年齢や性別、これまでの行動履歴を加味し、「次に行くべき場所はここでは？」などの情報提供を行うことは今後、考えられます。

政府の考え方。
政府は異なるポイント間のデータ交換を柔軟に素早くできる統一フォーマットを提案しています。ポイントシステムを共通化するのではなく、お互いに交換できるインフラを作っていくべきだという考え方です。






私が思うに顧客はポイントシステムを本当に上手く活用しているのでしょうか？ただ単にポイントが増えているだけになってしまっている人も少なくないと思います。私はセブンイレブンでアルバイトをしているのですが、「ナナコ」の利用者は少なく、顧客の９割以上は現金で買い物しています。企業が目指すものにするにはまだまだ利用者は少ないと思います。企業はポイントシステムのメリットをもっと顧客に理解してもらうことが大事だと思います。それによりより多くの顧客が会員になり、企業側としてもより効率の良い行動がとれると思います。


電子マネーやポイントプログラムに関する情報をまとめたサイト「ポイント探検倶楽部」というものがあります。これを使うとポイント同士を交換する際の交換ルートなどを知ることができます。是非一度ご覧下さい。

こんにちは、ゼミ生の伊藤です。今回は僕が担当します。さっそく本題へ移ります。
今回は『レコメンデーション(お勧め)』について。

　ブログの登場などで、利用者も情報を発信しやすくなり情報が洪水のように溢れるウェブ２．０の世界では、情報のオーバーロードによって有用なコンテンツやデータをすくいあげることが検索エンジンだけでは対応できなくなっている。それを解決するのがレコメンデーションである。

　レコメンデーションとは、利用者に対してシステム側が最適なデータを自動的に絞り込み提案する、といった仕組みである。
　前回、例としてAmazonの協調フィルタリングについて触れました。そして画期的でありながらもそれにはいくつかの問題点があるということを説明してくれました。その問題点を解決するために、協調フィルタリング以外の具体的な新手法の登場となります。

Ｐ24〜31参照
1、コンテンツベース・フィルタリング
2、協調フィルタリング＋自然言語処理　例、チームラボが提供する『セレクトウェア』
3、確率論を利用したレコメンデーション　例、ゼロスタートコミュニケーションの『ゼロゾン』
4、ＳＮＳなどを利用したクチコミ・レコメンデーション　
5、リアルコムがリリースする『ソーシャルフィード』＋協調フィルタリング　
と、様々な企業が新手法を企てている。
　
　1は予め自分がどのようなものが好みかを事前に登録しておき、、その好みに応じて勧めてもらうという仕組みです。
　
　2は、サイト内のどのボタン(コンテンツ)をクリックしたかによって、そのユーザーの好みをコンピューターが推測し、勧めるという仕組みです。
　
　3は、ベイジアンネットワークを応用したものです。ベイジアンネットワークというのは、迷惑メールの判別に使われており、迷惑メールとそうでないメールを見比べ、どのような単語が含まれているか、出現率によってそれらを見分けるといったシステムです。これを用い、既存の協調フィルタリング＋商品の中身や顧客属性の要素を盛り込んだレコメを行える。
　
　4は、SNＳを用いてその友人同士のクチコミを利用するものです。
　
　5は、ソーシャルフィードはユーザーの閲覧記録から趣味嗜好が似ているもの同士を結び、見えないコミュニティを作る。更に、そのコミュ内の個人の趣味を加味し、そのコミュに適した情報を提供するといった仕組みです。
　
１と２と３はそのサイト内でのルゴリズム(パソコンの処理)によって全て行われる。一方で４と5は他者との人間関係が生じ、サイト外での活動を通してレコメが行われることになる。４と５は、その商品が自分と他者がどのように好みが一致しているかを可視化するというメリットがある。

　機械的な判断によるレコメか、人間の趣味嗜好によるレコメか、ということになるわけですが。どちらが良いとかではなくてどちらも併用すればいいと思うのですが、それだと回りくどい。本書ではＳＮＳなどのレコメに対して『おせっかいである』、『微妙な人間の嗜好の違いが生じる』と記されています。パソコンを通じているとはいえ、ほぼリアルな人間関係が構築されている言えるのだから、人間関係特有の障害も生じるでしょう。それらを考慮すると、僕としては機械的なレコメのほうを推します。
　
　例えば、Amazonなら協調フィルタリングを使用、機械的に算出された商品に対してのレビューを読むことが出来ます。そのレビューは上の４と５の役割(その商品が自分と他社がどのように好みが一致しているかを可視化するということ)を十分果たしていることになります。他者の意見をレビューで補えるなら、わざわざＳＮＳのような外部を通してレコメをしてもらうということをしなくても、サイト内で機械的に処理することを基盤とするAmazon等を使えば良いのではないのだろうか・・・と僕は思います。

こんにちは！マーケティング班の茅根です。
前回の記事で村田先生にご指導いただきまして、今回から本の紹介・議論を進めたいと思います。

タイトル：「ネット未来地図　　ポスト・グーグル時代　２０の論点」
著者：佐々木俊尚
発行所：文藝春秋（文春新書です）
2007.10.20第１刷発行

これからこの本の中から様々な論点を見出し、考えていきたいと思います。



今回は『行動ターゲティング』について考えていこうと思います。


『行動ターゲティング』を考えるあたり、オンライン書店最大手の"amazon"の協調フィルタリングを例に、以下の論点を一つ取り上げてみたいと思います。


論点【協調フィルタリングの限界と可能性】　（P.12〜P.21を抜粋）


２００７年４月にアマゾンが、楽天市場、ヤフーショッピングが二強とされるオンラインショッピングモール事業にアマゾンマーチャントとして参入した。このアマゾンマーチャントの優位点をみると、楽天市場、ヤフーショッピングを近いうちに追い抜かすだろう。

　３社の状況（２００７年４月時点　P.13,10行目〜14行目引用）
　　年間取扱高：楽天４６００億円　ヤフー１７００億円　アマゾン１０００億円強
　　出店店舗数：楽天２００００店　ヤフー１５０００店　アマゾン５０店


　アマゾンの「顧客データベース」

　　・協調フィルタリング技術をベースにしたレコメンデーション機能（簡略化していえば、Ａさんがア・イ・ウ・エを購入、Ｂさんがア・イ・ウ・オを購入した場合、Ａさんにはオ、Ｂさんにはエが好まれるのではと推測（協調フィルタリングという）し、お勧めする機能のこと）、消費者レビュー（消費者による商品の感想）、ワンクリック決済（cookieをつかった決済方法）などをつかって顧客をいうまく囲い込んでいること。


　アマゾンの「協調フィルタリングの限界」
　　レコメンデーション機能は顧客の過去の購買履歴しか反映していないので、これにより見当違いな商品を勧めてくることがある。




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茅根の考えとしては…
今の段階では、アマゾンの協調フィルタリングは画期的なものと考えられる。利用者の購買活動から、その次の購買活動を推測し的確な商品を紹介するというのは、過去から未来を思考する我々人間でも行われている思考パターンに似ている。
しかし、上記のような問題点を鑑みると、この画期的な機能にもまだ改良の余地は残されているように思える。アマゾンの利用者を日々捌いている、この協調フィルタリングというアルゴリズムをより正確なものにするためには、その利用者のより多くの情報提供が求められる。
例えば、アマゾンでの購買活動に加えて、検索エンジンで検索した単語の履歴や本を買わせる要因となったであろうサイトのデータなどである。これらを提供することにより、さらに利用者の輪郭をはっきりしたさせ、アマゾンは彼に最適な商品を紹介する。つまり、利用者から提供されるデータが多ければ多いほどアマゾンの可能性は広がると言っていい。
だが、この便利な面の裏側に我々の大事な個人情報がデータとしてアマゾン側に把握されることの重大さも併せて考えていかなければならない。


今パソコンの前にいる「自分」がデータとしてパソコンに取り込まれた時、そのデータをアルゴリズムが扱うことによって開かれる世界と、「自分」が0と1によって見知らぬサーバーに半永久的閉じ込められる世界を、我々ネットを扱う人間はどう考えていかなければならないのだろうか。



コメントをお願いします。（どなたでもどうぞ。）