プラットフォームの経済学

デジタル時代の基礎教養、教科書です。白眉は11章。クラウドを活用できない(どころか理解できない)日本の古きよき大企業がなぜ今のような苦境に陥り、そして今後どうなっていくのか、一目瞭然です。
 
  • チェスのグランドマスターであるエドワード・ラスカーは、こう語った。「チェスの複雑なルールは人間にしか作ることができない。だが碁のルールは、さらにエレガントで、有機的で、崇高なまでに論理的だ。宇宙に知的生命体が存在するとしたら、まちがいなく彼らは碁を打つだろう」。

 

  • マイケル・レドモンド(日本棋院九段)は、こう語る。「先を読み、こう打つのが正しいと確信する。なぜ正しいと感じたのか、説明することはできない。ただわかったのだ」と。べつに、碁の名手がとりたてて口下手だというわけではない。人間は、自分の知っていることすべてにつねにアクセスできるとは限らないのである。たとえば他人の顔を見分けるとか自転車に乗るときなど、どうやってそれができるのか誰しもうまく説明できないだろう。暗黙の知識を明示するのはむずかしい。このことを、20世紀に活躍したハンガリー出身の物理化学者にして社会科学者のマイケル・ポランニーは、「われわれは語れる以上のことを知っている」とみごとに言い表している。
  • 以来、明示できない暗黙知が存在することを「ポランニーのパラドックス
    と呼ぶようになったが、これがコンピュータに碁を教え込むうえで決定的な障害となってきた。人間が碁の戦略を言葉にできないとしたら、いったいどうやってプログラムを書けばよいのか。いくつかの経験則をプログラムに書くことはできるとしても、それでは名手に勝つことはできまい。

 

あとから見れば当然のことが、なぜそのときは気づかないのか?

  • 後知恵でははっきりわかる技術の進歩が、当事者にとってなかなか理解できないのはなぜだろうか。それも、聡明で経験豊富で、そのうえ当の技術の変化に最も影響を受ける人や企業が、最も理解するのが遅いのはなぜだろう。
  • さまざまな分野で行われた研究は、同じ結論に達している。旧来の技術に習熟し、知識と経験を積み、現状で成功し繁栄しているからこそ、次に来るものが見えないのである。だから、新しい技術の潜在性にも、それがもたらす変化にも気づかなかった。このような現象は、「知識の呪い」とか「現状維持バイアス」などと呼ばれている。現状を大きく転換あるいは転覆させるような何かに対して心の目が閉じてしまう傾向は、現状での成功者に必ずと言っていいほど備わっているものだ。
  • 工場への電気の導入は、まさにその一例である。電気への移行期については多くの研究が行われており、研究者の意見はおおむね一致している。経済学者のアンドリュー・アトクソンとパトリック・J・ケホーは「電気への移行期の始めの頃は、メーカーはそれまで蓄積した膨大な知識を放棄することをいやがった。彼らの目には、電気は蒸気機関をいくらか上回るという程度にしか見えなかったからだ」と指摘する。経済史家のポール・デービッドとギャビン・ライトは、電気の可能性に気づくのがあれほど遅れたのは、「それまでの仕事のやり方や製品のあり方を根本的に変えるような組織の変革、さらには意識改革が必要だったからである」と結論づけている。

 

  • 私たちは、歴史から、また近年の研究、最近の事例や動向、私たち自身の調査から、多くのことを学んだ。そこから導き出したいくつかの結論は、きっと読者にとって価値のあるものだと信じる。本書を読み進むとわかるように、その多くは経済学に根ざしている。なぜ経済学なのか、と読者は思われただろうか。その疑問に対するみごとな答は、オーストリアの経済学者カール・メンガーが1870年にしてくれた。「経済学という学問は・・・人々が自分のニーズを満たすというつつましい行動をとるときの条件に関心がある」。もうすこしくわしく言えば、経済学は、組織や個人が自分たちの置かれた環境をどう理解し、どのように未来を形成していくか、また、人々が自己の目的実現のためにモノやサービスや情報を収集・交換したら何が起きるかを研究する学問である。経済学がこれらについて生み出してきた多くの知識と理論が、マシン、プラットフォーム、クラウドの今後を分析する土台になっている。

 

  • 2106年10月に、Microsftの研究部門が驚くべき発表をする。同社のニューラルネットワークが「会話における音声認識で人間と同等の役割を果たす」ことに成功したというのである。彼らのシステムは、決められたテーマに関する議論でも、家族や友人との会話でも、プロのトランスクリプショニスト(テープ起こし)よりも正確だった。この結果について意見を求められた言語学者のジェフリー・パラムは「生きているうちにこの日が来るとは思っていなかった。1980年代には、連続音声認識を完全に自動で行うのはあまりに困難だと考えていた・・・ところがエンジニアは、統語解析もまったく使わずに、この偉業をやってのけた・・・彼らが使ったのは、純粋な工学と、膨大なデータに基づく統計モデルだけだ・・・それなのに私は、この日が来るとは思いもしなかっただけでなく、絶対に来ないことに自信満々で賭けていたのだ」。
  • 伝説的な計算機科学者フレデリック・ジェリネクは、「言語学者を一人クビにするたびに、音声認識システムの精度が上がる」と語ったとされる。この発言は、人工知能の開発がルールに基づくアプローチから統計的アプローチに移行した理由を端的に説明しているといえよう。2010年代半ば頃には、音声認識システム開発チームの大半から言語学者は姿を消した。時を同じくして、性能の飛躍的向上が世界を驚かせたのである。これからも世界は何度も驚くことになると私たちは確信している。

 

  • 2015年の世界のプラスチック生産量は、2億5000万トンに達した。現代の自動車では、大きさも形もまちまちなプラスチック部品が1台当たり2000個以上使われている。ブラスチック部品を作るには、まず金型を作らなければならない。金型に熱く溶けた樹脂を流し込み、強い圧力をかけて型の隅々まで行き渡らせ、その後に冷却して成形する。
  • 金型が必要だということは、三つのことを意味する。第一に、型から数万数百万個を生産するのだから、非常に精密でなければならない。精密加工ができる材料であることに加え、耐久性も求められる。これらの条件を満たすとなると、高価にならざるを得ない。第二に、型を作る必要上、生産する部品に制約が課される。単純な形状のものなら問題ないが、たとえば噛み合う部品を一つの型から成形することはできないし、内部形状があまりに複雑だと型から外せない。また部品が複雑になるほど型も複雑になるため、溶かした樹脂を型の中に空隙なく均等に流し込むことがむずかしくなる。第三に、型から成形する場合には、加熱と冷却がポイントになる。十分に冷えてないうちに型から外すのはもちろんダメだが、必要以上に冷却するのは非効率だ。ところが型が冷える速度は一様ではない。部品の精度と生産効率との精妙なバランスをとることが要求される。
  • こうした中、30年ほど前から、さまざまな技術者がそもそも型は必要なのか、と考え始めた。そして紫外線硬化樹脂メーカーに勤務していたチャック・ハルが、紫外線硬化樹脂にレーザーを照射して硬化させた層を積み重ねて物体を造型するアイデアを考案し、1980年代に特許を取得する。これが光造形方式と呼ばれる最も古い方式で(現在も主流である)、当時はラピッドプロトタイピングと呼ばれていた。読んで字の如く、模型を短時間で作る技術である。その後、インクジェットプリンターの原理を応用し、ノズルから材料を噴射して造形するインクジェット方式が開発され、3Dプリンターという名前が定着した。方式はどうあれ、一層二層材料を積層して造形する積層造形技術であり、型がいらない点は共通する。
  • 型が不要の造形方式によって、大きな可能性が開けた。まず、GEの3Dプリンター開発プロジェクトに携わったルアナ・イオリオ曰く、「複雑な形状がタダになる」。つまり、単純な形状でも複雑な形状でもコストは変わらない。どちらも非常に薄い層の積み重ねという点では同じだからである。中空構造や複雑な内部形状もお手の物だ。また粉末状の金属にレーザーを照射して焼結することで、金属材料も扱えるようになった(粉末焼結積層方式)。チタンなどの硬い金属は機械加工がむずかしいが、このやり方なら容易に造形できる。つまり硬度もタダになると 言えるだろう。
  • 複雑な形状にも硬度にも余分のコストがかからないとなると、従来の多くの制約が緩和される。たとえば、プラスチック部品を作るための金型には水管が配置され冷却のスピードアップを図っているが、3Dプリンティング技術を使えば、より効率的な形状の水管を最適配置することが可能になる。これは、コンフォーマル冷却ソリューションと呼ばれている。その結果冷却効率が大幅に向上し、部品の製造時間は20~35%短縮されると同時に、品質も向上した。

 

  • 人間の感情や社会的衝動とうまく付き合いながら仕事を進める能力は人間ならではのものであり、この状況はかなり先まで変わらないだろうと私たちは考えている。・・・セカンド・マシン・エイジが進行するにつれ、人間とマシンの新たな組み合わせが考えられそうだ。意思決定や判断、予測、診断といった仕事はマシンに任せる。そして、マシンの下した決定なり判断なりを必要に応じてわかりやすく説明し、受け入れるよう説得するのが人間の仕事になる。
  • たとえば、医療はその代表例となるだろう。病気や症状の診断は基本的にパターンマッチングであり、医療情報のデジタル化と機械学習の進歩などのおかげで、コンピュータは人間を上回る成果を上げるにいたっている。放射線医学、病理学、腫瘍学などきわめて専門化した分野では、診断技術のデジタル化がまだ進んでいないとしても、すぐに進むと断言できる。マシンの診断結果を人間がチェックするのは結構だが、主たる判定者はマシンであるべきだ
  • だが大方の患者は、マシンから診断結果を聞かされるのはいやだろう。患者の置かれた状況に共感し、つらい知らせを受け入れやすくしてくれる専門医から説明を受けたいはずだ。そして診断が確定してからは、医療のプロフェッショナルたちが患者に接し、社会的衝動を受け止め、治療を滞りなく受けられるようによい関係を築くことが大切になる。治療の手順がきちんと守られないと、患者の健康にとってよくないことはもちろん、アメリカでは処方薬だけで年間2890億ドルの無駄になっているという
  • 未来の進化した医療システムにおいても、人間の役割はけっしてなくならず、むしろ重要な価値を持ち続けるだろう。ただし、今日と同じ役割を果たすわけではなさそうだ。有能な診断者やヒッポとしてではなく、感情の機微を理解するケアコーディネーターとして表舞台に登場することになると考えられる。
  • 未来の病院には人工知能と人間と犬が雇われることになりそうだ。AIの仕事は患者の診断である。人間の仕事は診断結果を理解し、患者に伝え、治療に当たることだ。犬の仕事は、AIの診断結果にケチをつける人間に噛み付くことである。

 

  • 1990年代半ば頃のアメリカでは、フィルムの現像を頼んだり、できあがった写真を取りに行ったりするためにショッピングモールに立ち寄る人がかなりいた。1997年の時点で、フィルム、カメラ、現像代を含む写真関連産業は年商100億ドルを誇る一大産業だった。1995年に消費者向けの最初のデジタルカメラであるカシオのQV10が発売されたが、当時はさほどヒットしていない。900ドルという価格は高すぎたし、内蔵メモリに保存できるのは低解像度(0.07メガピクセル)の写真96枚だけだったからである。1世紀の歴史を誇る老舗Kodak (コダック)の株を買っている投資家たちは、カシオなど敵ではない、デジタルカメラなど恐るるに足らない、と考えていた。1997年第1四半期に、Kodak時価総額は3100億ドルと過去最高を記録している。

 

  • インターネットは、無料という概念を二つの方向に押し広げたという点で、とりわけ強力なネットワークだ。第1に、インターネット経由で楽曲なり写真なりのコピーを送るのに追加費用はかからない。というのも、いまでは大方の人が従量制ではなく定額制で契約しているからだ。だから、一度契約してしまえばあとはいくら使おうと料金は変わらない。第二に、すぐそこに送るのも、地球の裏側に送るのも、料金は変わらない。インターネットの構造上、物理的な距離は無関係だからである。ジャーナリストのフランシス・ケイルンクロスは、情報伝達の阻害要因が一つなくなったことを指して「距離の死」と表現した。

 

増殖するプラットフォーム

  • プラットフォームの経済学、ムーアの法則、そして組み合わせ型イノベーションは、多くの産業、とりわけ既存の大手企業を驚愕と混乱に巻き込んでいる。ここでは、eコマースの巨人Amazonによる驚きのイノベーションを紹介しよう Amazonは企業規模が拡大するにつれて、さまざまな新しいニーズに直面するようになった。たとえば、顧客の注文履歴をすべて保管し、以前に購入していた商品をカートに入れたらメッセージでお知らせできるようにしたい、また顧客がほんとうに欲しいものをリコメンドできるようにしたい・・・などである。このほか、アフィリエイトの支払計算を高速化したい、広告費の処理を合理化したい、といった課題もあった。そこでCEOのジェフ・ベゾスは最高情報責任者兼上級副社長リック・ダルゼルに、システム間の「インターフェースの強化」を任せる。強化するとは、ここではどのシステムへのアクセスもつねに一定の手続きで行うようにし、便宜的なショートカットなどはいっさい排除するという意味である。かくしてダルゼルは社内のシステムを総点検することになった。要はすべて標準的なインターフェースで統一する作業で、じつに面倒ではあるが、技術的に目新しいところは何もない。この作業が完了した暁には、Amazonには分散型ITインフラが整備されたことになる。つまり開発チームは、必要なときに必要なだけコンピューテイングリソースやストレージリソースにアクセスして作業し、全体として生産性と俊敏性を高めることが可能になった。
  • そしてAmazonは、自分たちが強力な新しいリソースを手にしたことに気づく。ストレージスペース、データベース、処理能力といったITリソースがモジュール化され、いつでも必要に応じてくっつけたり切り離したりできるのである。しかもAmazonの高速インターネット接続をもってすれば、世界中のどこからでも瞬時にアクセス可能だ。どうだろう、これだけのリソースを使いたがる人がいるのではないか? データベースを構築したいとか、ウェブサイトを立ち上げたいとか、とにかく何かITリソースを制作したいが、そのために必要なハードウェアやソフトウェアを自前で整えるほどの資金はないとか、買ってすぐ陳腐化したりメンテナンスやセキュリティ対策に頭を悩ますのはいやだという人がきっといるのではないだろうか?
  • というわけでAmazonは2006年にAmazon Web Service (AWS)を開始する。AWSクラウドサービスのプラットフォームであり、最初にリリースされたのは、ストレージサービスとコンピューテイングサービスだった。はやくも1年半後には、29万人以上がこのプラットフォームを利用したと同社は発表している。その後、データベースやアプリケーションなど新しいツールやリソースを増やしていき、現在も急成長を続けている。2016年4月には、AWSAmazonの総収入の9%を占め、営業利益のなんと半分以上を上げた。ドイツ銀行のアナリスト、カール・ケアステッドは、エンタープライズIT業界で史上最速ペースで成長した企業としてAWSを挙げている。この発言にAmazonの株主はさぞ喜んだにちがいない。実際、AWSがサービスを開始した2006年7月11日からの10年間で、Amazonの株価は2,114%(一株35.66ドルから753.78ドルへ)も上昇している。
  • プラットフォームの破壊的威力を示す好例として、音楽業界を外すわけにはいかない。音楽業界はプラットフォームの大波に三回も翻弄された。CDなどの売り上げは、2000年から2015年までの15年間で370億ドルから150億ドルへと半減している。この時期に人々が音楽をあまり聴かなくなったわけではない。
  • ふつうの消費者が音楽を入手する主な手段といえば、iTunesが登場するまでは、アルバムな買うことだった。2002年(iTunes登場の前年である)におけるCDの販売量では、アルバムとシングルの比率はじつに179対1だったのである。だが消費者がほんとうに聴きたいのは、アルバムの中の1曲か2曲程度であることが多い。だいたいは、ラジオか何かで耳にしたことのあるヒット曲である。だから、アルバム全体をリスナーに味わってもらいたいアーティスト(およびアルバムを売って収入を増やしたいレコード会社)と、お気に入りの一曲か二曲だけを聴きたい大方の消費者との間には、ミスマッチが存在していた。AppleiTunesは、このミスマッチを消費者が望む方向にすっぱりと逆転させたのだった。消費者は、完全な楽曲を瞬時にiTunesで手に入れることができる。無料ではないが、アルバムを買うことを考えればはるかに安上がりだ。
  • それまでひとまとめになっていて切り売りできなかったものを切り離す、というのはプラットフォームに共通する特徴の一つである。iTunesは、アンバンドリングを当たり前にしたと言えるだろう。消費者がiTunesのやり方を支持したとなれば、著作権者としても無視するわけにはいかない。ネットワークの規模が拡大し高速化するにしたがって、楽曲のアンパンドリングはますます魅力的になった。考えてみてほしい。1曲ずつ録音されたCD10枚を消費者の元に届けるとしたら、1枚だけのときに比べてコストは10倍かかる。となれば、10曲をひとまとめにして1枚のCDに収録するほうがよい。これが、アナログの経済学である。だがネットワーク上では、ビットを送るコストは事実上ゼロである。となれば、楽曲を切り売りするのになんの不都合もない。これが、ネットワークの経済学である。
  • とはいえ、アンバンドリングで話は終わらない。Netscapeネットスケープ)の元CEOジム・バークスデールはかつてこう言った。「金を稼ぐ方法を私は二通りしか知らない。バンドリングとアンバンドリングだ」。そして彼の言うとおり、音楽に関しては両方が当てはまった。渋々ながら楽曲の切り売りに同意した著作権者たちは、今度は音楽プラットフォームの第3の波に脅かされることになる。それが、Spotify (スポティファイ)やPandora (パンドラ)に代表される音楽ストリーミング配信サービスだ。このサービスでは、巨大な音楽ライブラリから1曲ずつ聴くもよし、無限の組み合わせのプレイリストを作るもよし、ユーザーの傾向からサービス側がおすすめしてくれる曲を流すもよし、と言う具合に魅力的な提案をしている。
  • 無料、完全、瞬時の環境に出現したもう一つの予想外の出来事は、モノが従来とはちがう新しいやり方で再びバンドルされるようになったことである。とりわけ音楽サブスクリプション(定額制音楽配信サービス)のような情報財は、売る側にすれば一曲ずつ切り売りするより利益が大きいし、消費者にとっても時間の節約になる。大方の消費者は、次にどの曲を買おうかなどということに頭を悩ますよりも、毎月すこしばかりの料金を払って聴き放題にするほうを好む。この現象は、心理学でも(意思決定をするのは、とくに支出が絡む場合、面倒である)、経済学でも(モノをバラ売りするよりうまくバンドルして売るほうが儲かる)説明がつく。だがモノがデジタルでない場合には、このビジネスモデルは成り立たない。大量のモノをバンドルするとなれば、中には使わないモノも含まれるだろう。使わずに終わるモノの限界費用がほとんどゼロなら(音楽配信がそうだ)、そういうモノが含まれていても問題ではない。だがそのモノがアナログなら(たとえばレコードやCDなら)、全然使いもしないものを大量に送りつけるのはコストがかかり、利益を損なうことになる。
  • 定額制の音楽配信が消費者に支持されることがわかると、ストリーミング配信サービスは爆発的な勢いで伸びていった。2016年前半には、ストリーミング配信がアメリカの音楽関連収入の47%を占めるにいたる。Spotifyは地上波のラジオ音楽番組に倣って著作権者に利益を分配しているが、その金額は、平均するとリスナー1人1曲当たり0.007ドルにすぎない。しかもラジオ聴取者は気に入った曲のCDをあとで買うかもしれないが、Spotifyのリスナーはまずもってそんなことはしない。一カ月100ドル足らずを払えば聴きたいときに聴きたい場所で何度でも聴けるのだから。この意味で、ラジオ局とレコード会社は持ちつ持たれつの関係にあったが、Spotifyは、レコード会社に取って代わるものとなっている。かくしてストリーミング配信サービスは、消費者の購買行動を変えた。聴きたい曲だけをばらして買っていた消費者が、今度はサブスクリプションという新しい形でバンドルされた楽曲を買うようになった。
  • 大物シンガーソングライターのテイラー・スウィフトは2014年11月に、自分の曲をSpotifyから引き揚げると発表し、「ファイル共有とストリーミング配信は、アルバムの売り上げを激減させた。アーティストはこの打撃に立ち向かうべきだ」と述べた。だが大方のアーティストは、大勢に逆らうつもりはないようだ。無料、完全、瞬時のアーキテクチャはあまりに強力で、到底無視できないということだろう。
  • この先、同じパターンがもっと増えるにちがいない。経営学者のジェフリー・パーカー、マーシャル・バン・アルステイン、サンギート・チョーダリーは著書『プラットフォーム革命』の中で「プラットフォームが出現した結果、従来の経営手法のほとんど全部が覆されようとしている。われわれは不安定の時代を迎えており、どの企業、どの経営者もその影響から逃れられない」と書いているが、まったくその通りだと思う。

プラットフォーム戦争

  • プラットフォームで先陣を切ったAppleApp Storeがはなばなしい成功を収めると、当然ながら、負けてはならじと追随する者が現れた。追随した企業の戦略からも、プラットフォームの経済学についてさらにいくつかのヒントを学ぶことができる。
  • 2005年にGoogleは、ほとんど無名のスタートアップAndroid (アンドロイド)を5000万ドルで買収した。ハイテク系著名ブログであるEngadget (エンガジェット)は当時、「GoogleがなぜAndroidを買収したのか、理解に苦しむ Androidは誰も聞いたこともないスタートアップで、携帯電話用のソフトウェアを作っているらしいということしかわかっていない」と書いている。だが数年のうちに、同社がAppleのプラットフォームに対抗できる価値を持っていることがはっきりした。Googleの事業開発担当上席副社長を務めるデービッド・ラウィーは2010年に、あれは我が社の「最高の買い物」だったと述べている。じつはこの買い物は、あやうく成立しないところだった。というのもAndroidの創設者アンディ・ルーピンは、Googleへの売却が決まる数週間前に韓国を訪れ、Samsung (サムスン)に買収を持ちかけていたからだ。

成功するプラットフォームの特徴

  • 本章で取り上げたプラットフォーム戦争の勝者にはどんな特徴があるだろうか。また、これから繰り広げられるバトルではどうだろう。もちろんプラットフォームのタイプによってバトルの内容はちがってくるが、すでに私たちは勝利を収めたプラットフォームがどういうものか、知っている。まず、ハイペースで成長すること、そしてプラットフォームの所有者と参加者の両方に価値を提供できることだ。そのほかに、次のような特徴を備えている。
  1. 早い時期に地位を確立する。一番乗りである必要はない(現にAndroidは二番手だった)。だがあまりに出遅れると、潜在的参加者がすでにプラットフォームの選択を決めてしまい、ネットワーク効果が働いて手も足も出なくなる。
  2. 可能な限り、補完財の優位性を活かす。補完財のペアのうち、一方の価格が下がれば他方の需要が増えるからだ。
  3. プラットフォームをオープン化し、幅広く多様な供給を募る。それによって消費者余剰が拡大する。とくに、無料で供給される場合がそうだ。参加者が無料で利用できるものが増えるほど、ペアの補完財の需要曲線は外側にシフトし、需要が増える。
  4. プラットフォームをオープン化した場合でも、参加者に一貫性のある心地よいエクスペリエンスを提供するために、供給サイドに対して一定の基準を示し、
    審査を行う。
  • さきほどのAppleGoogleの例からわかるように、完全に閉じたシステム(第三者からの補完財の提供をいっさい認めない)と完全にオープンなシステム(プラットフォームがもたらす価値を十分に共有できない)との間でうまくバランスをとる方法は一つではない。だがともかくも、ちょうどよい落とし所を探る努力はしなければならない。
ユーザーエクスペリエンスを高める
  • 先ほど挙げた項目に加えてもう一つ成功するプラットフォームの運営者が必ずやっていることがある。それは、プラットフォーム参加者に提供するユーザーインターフェースとユーザーエクスペリエンスに非常にこだわり、つねに改善に努めることだ。ユーザーインターフェースとは、人間がマシンとの間で情報をやりとりするためのしくみのことである。たとえばiPhoneでは、タッチスクリーン、ホームボタン、マイク、スピーカーといったものがユーザーインターフェースに当たる。インターフェースは、ユーザーが気持ちよく使えて、できるだけ直感的にわかるものがよい。アインシュタインは「すべてのものは、これ以上単純化できないというところまでシンプルに作られるべきだ」と言ったとされるが、最良のインターフェースもまさにそうである。
  • ユーザーエクスペリエンスは、製品やサービスの利用を通じて得られる体験のことで、非常に幅広い概念であるが、ごく単純化して言えば、使ってみて気持ちがよかった、楽しかった、とても便利だった、といったことである。デザイナーのエド・リーは、二枚の写真を使ってユーザーインターフェースとユーザーエクスペリエンスのちがいを明快に説明している。曰く、スプーンはユーザーインターフェースで、シリアルの入ったボウルはユーザーエクスペリエンスだそうだ。
  • すぐれたユーザーインターフェースとユーザーエクスペリエンスが重要な役割を果たした例として、Facebookが挙げられるだろう。大方の人は忘れているかもしれないが、Facebookは世界初のソーシャルネットワークではないし、世界で初めて大人気になったソーシャルネットワークですらない。先行したのはFriendster (フレンドスター)で、2002年からサービスを開始していたし, MySpace (マイスペース)も2003年には発足し、夢中になっているユーザーは大勢いたから、強力なネットワーク効果がすでに生じていたはずだ。その証拠に、News Corporation (ニューズ・コーポレーション)はMySpaceを2005年に5億8000万ドルで買収している。
  • だが時が経つにつれて、どちらのプラットフォームもユーザーの期待に応えられなくなった。Friendsterは、ユーザーが増えるにつれてサイトが遅くなるなどパフォーマンスが低下する。MySpaceのほうは、ユーザーに自分のスペースをデザインする自由裁量の余地を与えすぎた。ウェブデザインを手がけるフェーム・ファウンドリーは、公式ブログに次のように書いている。
  • あなたの知人の中で、自宅の設計のできる人がどれだけいるだろうか。あるいは、玄関に飾っても恥ずかしくない絵を描ける人がどれだけいるだろうか。たぶん、ほとんどいないだろう・・・すぐれたウェブデザインも同じだ。ウェブデザインはアートであって、ふつうの人がそう簡単にできるものではない。ところがMySpaceはそう考えなかったらしい。ユーザーに好きにやらせた結果、まったく見るに耐えないような代物が氾濫することになった・・・対照的にFacebookは、サイトの基本となる枠組みを設けて制限する方式を選択した。このちがいが、成否を分けることになった。MySpaceを買収したNews Corporationは、結局は買収時の1割以下の3500万ドルで2011年に売却している。

 

  • 金融部門でも、既存事業者が規制でもっとプラットフォーム企業に対抗している。2015年6月にエコノミスト誌が「なぜフィンテックは銀行を殺せないのか」という衝撃的なタイトルの記事を掲載したが、そこで取り上げられた金融イノベーションの大半は、決済、為替などのプラットフォームである。記事では、既存の銀行は規模の点でも「自由裁量でお金を貸せる点でも新規参入者よりはるかに有利だが、この優位性の大半は、保護されているからこそだと指摘する。「その代表例が、当座預金口座だ。誰でもただで安全にお金を預けておくことができ、いつでも自由に引き出したり小切手を振り出したりできる。シリコンバレーには、手厚く保護された金融業に手を出したいと考える人間はほとんどいない」。
  • ただし、仮に保護政策が今後もずっと続けられたとしても、銀行はいずれ不安に苛まれることになるという。その不安とは、「いずれ金融サービス業は公益企業の一種になるのではないか、ということだ。言い換えれば、厳しい規制の下で多数の店舗を展開する、地味でほとんど儲からないビジネスに成り下がることだ」という。その可能性は大いにあるだろう。いや金融だけでなく、他の多くの産業にその可能性がありそうだ。おそらく大方の産業分野で、プラットフォームに参加しない事業者は、いくらすぐれた製品を持っていても利幅とシェアの縮小に直面することになるだろう。

 

  • 製造企業がこれだけ奮闘しても、利益の大半はプラットフォーム企業へ行ってしまう。ある推定によると、 2015年に世界のスマートフォン事業が生んだ利益91%はAppleの懐に入ったという。しかも驚いたことに、翌年にはこの偏りはさらに大きくなった。BMOキャピタル・マーケッツのアナリスト、ティム・ロングによると、2016年第3・4四半期には、世界のモバイル機器メーカーの営業利益の103.9%をAppleが上げたという。サムスンが0.9%を上げた。残るメーカーはみな赤字である。
  • スマートフォンに関して唯一Appleに対抗できるプラットフォーム構築に成功したのはGoogleだが、そのGoogleの財務報告によると、Androidおよび関連モバイルサービスは損益分岐点に到達していない。そうは言っても、Androidの収益は巨額だ。2016年1月にOracle (オラクル)の弁護士が法廷で述べたところによるとOracleJava関連の著作権を侵害されたとしてGoogleを訴えていた)、Android事業の収入は310億ドル、利益は220億ドルに達するという。

交差弾力性、乗り換えコスト

  • 二面市場の価格付けには、多くの戦術的・戦略的判断が関わっている。たとえばクレジットカード市場では、なぜ消費者が(キャッシュバックやマイルなどの形で)お金をもらい、小売事業者は(手数料の形で)お金をとられるのだろうか。逆ではいけないのだろうか。ここで重要になるのが、さきほど説明した価格弾力性である。すこしばかり値下げをするだけでどれほど多くの利用者を追加的に獲得できるだろうか、逆にすこしでも値上げをしたらどれほど多くの利用者を失うだろうか。価格弾力性の高い側で値下げをして、低い側で値上げをするのが賢い戦略だが、話はここでは終わらない。次に問題になるのは、「交差弾力性」である。需要の交差弾力性とは、財Aの価格変化により財Bの需要がどれだけ変化するのかを把握する指標のこと(交差弾力性が正の財は代替財、ゼロの財は独立財、負の財は補完財と呼ばれる)だが、二面市場の交差弾力性では、市場の一方の側で値下げをしたら、反対側ではどうなるのかを問題にする。交差弾力性が高いほど、市場のもう一方の側に与える影響は大きくなる。
  • クレジットカードの場合、これらの要素を勘案すると、消費者の側で値下げをして小売事業者の側で値上げをするのが得策になる。あるカードを持つコストが小さいか、ゼロか、それどころかマイナスなら、大勢の消費者がそのカードを持ちたがるだろう。大勢の消費者が持っているなら、市場の反対側にいる小売事業者はそのカードの取り扱いに乗り気になる。たとえ手数料が少々高くても、である。その結果、プラットフォームの持ち主であるカード会社は、シェアを拡大し、利益を増やすことができる。
  • またネットワーク型の産業では、乗り換えコストも価格付けの重要な要素となる。あるネットワークから別のネットワークへの乗り換えが容易なら、集客に投資する意味はあまりない。いろいろと魅力的な特典を用意して勧誘したところで、相手はそれをポケットに入れ、翌日にはあっさり乗り換えてしまう可能性があるからだ。だが乗り換えが高くつくとなれば、最初に大勢を取り込むことによって、バンドワゴン効果が発動する可能性が高くなる。バンドワゴンとは楽隊を乗せてパレードの先頭を走る車のことで、バンドワゴン効果とは「バスに乗り遅れるな」「勝ち馬に乗れ」という心理を煽ることを意味する。そうなると、他の人たちもそれっとばかりに追随する。最初の特典の効果がなくなっても、誰も乗り換えようとはしない。乗り換えコストが嵩む(かさむ)ということもあるが、みんなが乗っているバスから降りたくないからだ。利用者がこのような状況に置かれることを、経済学では「ロックインされた」と言う。
  • ネットワーク効果が強力に働くケースでは、当然ながら大勢が利用しているネットワークのほうが、利用者の少ないネットワークよりも、これから選ぶ人にとっては魅力的になる。したがって、大きいネットワークほど容易に集客でき、ますます優位に立つ。別の 言葉で言えば、ネットワーク効果が強力に働く市場では「勝者総取り」現象が起きやすい。となればネットワーク型のビジネスでは、とにかく最初だけでも価格を下げてできるだけ早く利用者を増やそうというインセンティブが働く。

計画経済はどこがまちがっているのか?

  • 計画経済は、「計画の出発点となるべき社会全体の網羅的な全情報を単一のセンターに集めることは不可能」だから絶対にうまくいかない、とハイエクは主張した。だが今日では、技術の力で精密なモニタリングが行えるのだから、情報の集約は十分に可能ではないだろうか。あらゆる生産装置にセンサーを取り付けると同時に、市場調査やソーシャルメディアのサーチを行なって需要動向を調べ、それを単一のコア、すなわち巨大な分配最適化アルゴリズムに投入すれば、最適な計画が立てられるのではなかろうか。ハイエクは、そうは考えない。仮にそのようなアルゴリズムが存在するとしても、実際に必要な情報のすべては収集できない。ある時ある場所という環境に依存する知識、すなわちそこにいて「そのリソースの最適な利用を熟知している個人」の知識まで集約することはできないからだ。
  • ハイエクは、ポランニーのパラドックス(われわれは語れる以上のことを知っている)に類することが経済全体に当てはまるのだと示唆したように思われる。自分が知っていること、持っているもの、欲しいものをすべて話すことなど誰にもできない。となれば、巨大なアルゴリズムにはほんとうに必要な情報が投入されないことになり、そこからアウトプットされるのはじつに偏った非生産的な計画になるだろう。これは言ってみれぱ、善意の塊だが少々ピントのずれた叔父さんが、あなたが去年ほしかったが今年はもう興味のないものを町中探してクリスマスにプレゼントしてくれるような行動を、国家を挙げてやろうとするようなものだ。中央計画委員会が国民の最善の利益だけを考えて行動したとしても(この仮定を書き出してみただけで、まずもってあり得ないことがわかる)、渦度の一極集中は政府による常時監視と不条理な官僚支配を招くことになるだろう。
  • ではコアのいない自由市場経済は、どうやって運営されるのだろうか。人々が政府からの過度の監視や規制を受けずに自由に取引することによって、かつ価格という指標を使うことによって、である。モノの値段は、需要と供給を均衡させるだけでなく、決定的に重要な情報をまったくコストをかけずに経済全体に伝達する役割を果たす。ハイエクの言葉を引用しよう。
  • ある一つの資源が不足したら、一つも命令を出さず、ほんの一握りの人しかその原因を知らなくても、数万数十万の人々がその資源を節約するようになる。つまりまさにすべきことをするようになる。これはじつに驚嘆すべきことだ……もしこの価格というシステムが意図的に人間が設計したものであって、価格の変動に導かれて行動する人々が自分たちの決定は直接の目的をはるかに超えた意味を持つと理解しているのであれば、このメカニズムは人間の知恵がもたらした最高傑作の一つだと誇ることができただろう。が、残念ながらそうではない。

 検証・取り消し可能性

  • ソフトウェア開発で「来る者は拒まず」という方針が(家を建てる場合よりはるかに) うまくいくのは、ある参加者が付け加えた新しいピースがきちんと動くかどうかが比較的容易に検証でき、だめとなったら比較的容易に削除できるからだ。たとえばプリンタドライバーだったら、指定されたページをちゃんとプリントアウトできなければならない。もしできないようなら、それをオペレーティングシステムから取り除く必要がある。ソフトウェアのクオリティは、コードを点検する、実際に動かしてテストする、などの方法でチェックできる。ここが、ソフトウェアの開発が小説や交響曲の創作と大きくちがうところだ。小説の場合、誰かの付け足した章が作品の出来栄えをよくしたかどうか、判断するのはむずかしい。クラウドの開発したLinuxが世界で最もポピュラーなオペレーティングシステムになったのは、クオリティを判断する客観的な基準が設定可能だったおかげだと言えよう。
  • またソフトウェア開発では、開発中のすべてのバージョンを上書きせずに保存しておく習慣がある(それができるのも、無料、完全、瞬時というビットの世界の経済特性のおかげだ)。だから、もしコードの一部が不具合だったら、その部分を含まないバージョンにかんたんに戻せる。仮に参加者の誰かが悪意をもっていても、あるいは単に無知であっても、ソフトウェア全体に取り返しのつかないようなダメージを与えることはできない。したがって開発プロジェクトをオープンにし、参加者の資格を問わないスタンスをとることが、他のプロジェクトに比べてはるかに容易である。

 

  • 今日のテクノロジー系大手企業は、シュンペーターやクリステンセンやヒッペルの指摘を真剣に受け止めているらしい。彼らは、自分たちを破壊しかねないイノベーションクラウドが生み出していないか、絶えずスキャンしている。では、ほんとうに破壊的イノベーションを発見したらどうするのか。それを潰したり、圧力をかけて倒産に追い込んだりするのは下策だ。買ってしまって取り込むのである。というわけで二2011~16年にAppleは70社を、Facebookは50社を、そしてGoogleは200社近くを買収している。
  • 多くの場合、買収する側はすでに競合する製品やサービスを持っていることが多い。たとえばFacebookはメッセージング機能も写真共有機能を持っていたが、それでもWhatsAppとInstagramを買収した。Facebookほどの大手にしてみれば、ちっぽけなスタートアップなど取るに足らないと見逃すことも十分に可能だ。だが自前の機能よりスタートアップのイノベーションのほうが好まれ急速に浸透している兆候をクラウドの中に見て取ったため、敢えて買収に踏み切った。この種の買収はだいたいにおいて、高い買い物になる FacebookInstagramに10億ドル、 WhatsAppには200億ドル払った。だが破壊されることに比べれば安いものだと言うべきだろう。

クラウドを活用してトレーダーの仕事を変える

  • 私たちは、現在繁栄している既存企業の多くが、ここ数年のうちにクラウドベースの強敵に直面するだろうと予想している。すでにその強敵が現れている分野もある。素人にはわかりづらいが、自動投資がそうだ。
  • 人類の長い歴史において、株であれ、国債であれ、貴金属その他のコモディティや不動産であれ、とにかく資産投資の決定を下すのは必ず人間だった。現実に買い注文を出す操作は自動化されていても、あれを買うとか売るとか決めるのは人間であって、マシンではなかった。この状況は、1980年代に変わり始めた。数学者のジェームズ・シモンズがRenaissance Technologies (ルネッサンス・テクノロジーズ)を、コンピュータ科学者のデービッド・ショーがD. E. Shaw (ディー・イー・ショー)をそれぞれ起業し、コンピュータを使って投資決定をするようになったのである。彼らは膨大なデータを収集し、さまざまな状況で資産価格がどうふるまうか、定量モデルを構築してテストし、いつ何を買い何を売るかという人間の決定をアルゴリズムで置き換えようとした。
  • この狙いは当たった。アルゴリズム取引を行ういわゆるクオンツ投資ファンドは、めざましい運用成績を上げている。D. E. Shawは2016年10月時点で400億ドル以上を運用しており、同社のファンドのリターンは2011年までの10年間で平均12%に達した。ジョン・オーバーデック(AI研究者で、16歳のとき国際数学オリンピックで銀メダルを取った経歴の持ち主)が創設したTwo Sigma (ツーシグマ)は60億ドル規模のファンドを運用しており、10年間の平均リターンは15%を記録した。だがどのファンドのリターンも、Renaissanceの成績の前では霞んでしまう。同社が運用するファンドMedallion(メダリオン)は社員のみを対象とするものだが、なんと1990年代半ばの運用開始から20年以上にわたり、年間平均リターン(手数料差引前)が70%を上回るのである。合計利益が550億ドルに達したとき、Bloomberg Marketsのウェブサイトで「おそらくは世界最大の利益製造機」と紹介された。
  • プログラマーにして起業家のジョン・フォーセットは、金融業界で働いていたとき、クオンツ系ファンドの運用成績に感銘を受けた。そして、コアの投資会社ではこの方式が十分に活用されていないのではないかと憂慮する。フォーセットの推定によれば、2010年の時点で全世界には3000-5000人のプロのクオンツ投資家がいた。彼が言うには、「これでは少なすぎる。クオンツ投資は最先端の投資手法だと私は信じているが、現状ではこの手法が十分に行き渡っていない。人間だけで運用するファンドと、人間+マシンで運用するファンドがあったら、後者のほうがいいに決まっている」。
  • フォーセットはアルゴリズム取引を誰もが活用できるようにすべきだという信念から、ついに2011年にジャン・ブルデシュと一緒に起業し、クオンツ投資プラットフォームQuantoplan (クォントピア)を構築する。Quantoplanにはクラウドベースのアルゴリズム開発環境が用意されており、利用者は自作のアルゴリズム(テンプレートを編集して作成できる)を動かして、さまざまな状況(好況・不況、高金利・低金利など)でどうなるか試すことができる。そのためにQuantoplanでは過去のデータ(15年分のアメリカの株価および先物データ)を使って「バックテスト」ができるようにしてある。フォーセットのチームはたいへんな時間と労力をつぎ込んで、このバックテスターを大手機関投資家の持っているツールに劣らないものに仕上げた。
  • このほかQuantopianには、手数料、スリッページ(注文時の表示価格と実際の約定価格との乖雕)、マーケットインパクト(自分が行う大量売買が価格水準におよぼす影響)を自動計算する機能が備わっている。もちろん、実際の証券取引口座に接続して現実のアルゴリズム取引を実行することも可能だ。価格の推移の追跡、記録の保管、法規順守のチェックなどもできる。さらに定期的にコンテストも開催し、賞金を出している。
  • フォーセットは、必要な機能を備えた信頼性の高いプラットフォームを用意し、「アルゴトレーダー」の卵たちを呼び込むことができれば、自社にとって多大なメリットがあることを承知していた。なぜなら、クラウドが生み出すたくさんのアイデアを活用できるからだ。クラウドソーシングは多くの場合、「ベスト」だけを求める。一番いいナゲットアイスメーカー、一番いいアノテーションアルゴリズムが賞を取り、製品化される、という具合に。二番目や三番目が一番とさほど差がなくても、捨てられてしまう。
  • だが投資アルゴリズムは、そういうものではない。一番と二番が全然ちがう発想に基づくものであれば、一部を一番で、一部を二番で運用することにより、より高いリターンを生むことが可能かもしれない。この分散投資法こそ、かのハリー・マーコウィッツが1990年にノーベル経済学賞を受賞した理由にほかならない。そしてクラウドベースの環境は、まったく毛色の異なる多様なアルゴリズムをもたらすという点で、分散投資の実行に理想的だ。フォーセット自身、「Quantopianを作るときの課題の一つは、互いに相関性の低い投資戦略を見つける確率を最大化することだった」と語っている。
  • そのためにはできるだけ大勢に参加してもらい、クオンツ投資戦略を試してもらうことが望ましい。2016年半ばまでにQuantopianには180カ国から10万人以上が参加し、40万以上のアルゴリズムをテストした。彼らはどんな人たちなのだろうか。フォーセットによると、「共通点としては、モデル構築の訓練を受けるような学位や修士を持っているか、そういう仕事に就いた経験のある人たちだ。宇宙物理学や計算流体力学の専門家もいたし、油田関係もいた。全体としては、金融とは無縁の人が多い。学生もかなりいる。年齢は・・・学部生から定年退職した人までと幅広い」。
  • 参加者の大半は男性で、Quantoplanとしては今後もっと女性を呼び込むことを課題にしているという。「とにかくできるだけ多種多様な戦略が欲しい。いろいろな研究で、男性と女性ではリスクの捉え方が非常にちがうという結果が出ている。たしかに男と女では、投資に対する姿勢が全然ちがうんだ。だから、もっと女性が参加してくれたら……非常に興味深いと思う」。
  • 肝心の参加者の成績は、プロと比べてどうなのだろうか。2016年末までに、Quantoplanは19回のコンテストを主催した。うち4回はクオンツ投資のプロが、1回は従来型投資のプロが優勝した。だが残る14回は、まったくの門外漢が優勝したのである。そして2017年にフォーセットは、真剣勝負をやってみようと考える。何人か優秀な参加者を選んで、独自のアルゴリズムで運用するクオンツ投資ファンドを設立。そのパフォーマンスを既存のクオンツヘッジファンドと比べようというのである。こうすれば、この分野で本物の専門家は誰なのか、決着をつけられるはずだ。
  • 投資業界のコアの中で、すくなくとも大物が一人、Quantopianに絶大な信頼を置いている。著明なヘッジファンドマネジャーのスティーブン・A・コーエンだ。彼は2016年7月、Quantopianに投資するとともに、自己資金2億5000万ドルをクラウドソースのアルゴリズムによる運用に委ねると発表した。コーエンの調査・投資チームを率いるマシュー・グラネードは、「優秀な人材はクオンツ投資における希少資源だが、Quantopianはその人材発掘に革新的なアプローチをとっている」と話す。
  • いまビジネスの世界を大きく変えつつある技術動向は三つあるが、第一に、人間とマシンを新しい形で組み合わせをすべて体現している点で非常に魅力的だ。人間の経験や判断力や直感をデータとアルゴリズムで置き換えることで、投資決定のあり方を変えた。第二に、何かに特化した製品(たとえばバックテスター)を作って売り出すのではなくクオンツ投資のためのプラットフォームを構築した。Quantopianのプラットフォームは、オープンで学歴や資格を問わず、ネットワーク効果が期待でき(よりよい投資アルゴリズムが登場するほど、より多くの資本を呼び込むことができ、多くの資本が投じられるほど、アルゴトレーダーの卵を大勢惹き付けることができる)、便利なユーザーインターフェースとゆたかなユーザーエクスペリエンスを提供するという特徴を備えている。第三に、クラウドをオンラインに結集させ、金融という高度に専門的で重要な産業分野においてコアの専門家に挑戦することを可能にした。
  • さあ、クラウドが運用するファンドは既存のヘッジファンドをアウトパフォームできるのだろうか。結果が待ち遠しい。

www.quantopian.com

11章のまとめ

  • コアの定評ある専門家が、資格も学歴も経験も乏しいクラウドに負けてしまうということが度々起きている。
  • クラウドがコアを打ち負かせる理由の一つは、そもそもコアが問題の解決に適任ではない、つまりミスマッチが起きていることにある。
  • ミスマッチが起きるのは、問題を最も効率的に解くために必要な知識が、じつはその問題とは遠い分野に存在することがあるからだ。新奇な問題の解決に必要な知識がどこにあるのか、あらかじめ見通すのはきわめてむずかしい。
  • コアがクラウド集合知を活用する方法はいくつもある。コアとクラウドは引き離されるべきではない。
  • 今日のクラウドは、コアの助けを借りずとも多くのことを成し遂げられる。技術の進歩のおかげで、建設的な知識共有や意見交換を通じて、クラウドはこれというリーダーがいなくても大きなことをやってのけられる。
  • こうした状況で、既存の大企業はクラウドと協働する新しい方法を模索するようになった。その一方で、クラウドベースのスタートアップは、多くの既存企業に挑戦状を突きつけている。

 

  • だがこの問題を研究してきた経済学者は、おそらく口を揃えて、完備契約は事実上不可能だと言うだろう。世界はきわめて複雑であり、未来はあまりに不確定要素が多く、しかも人間のあらゆる不確定知性も理性も限られている。これらの要素が重なれば、現実の取引において、要素を織り込んだ完備契約の作成は、まずもって不可能と言わねばならない。
  • となると、たとえば長期契約で生産を行なう場合、将来起こりうるすべてのケースを想定した完備契約が結べないため、想定外の事態について事後的な再交渉で契約変更がありうることになる。ここから、一方の当事者が特殊な資産に投資してしまったあとになって、相手方から弱い立場に付け込まれることを恐れ、き投資をしないというホールドアップ問題が起こる。たとえば自動車部品メーカーが、契約相手であるメーカーの車にしか使えない特殊部品を作る機械への設備投資を渋る(機械を据え付けてしまったら、足下を見られて部品の値下げを要求されるかもしれない )、といった事例だ。しかしここで、自動車メーカーがその部品メーカーを買収してしまえば、ホールドアップ問題は生じない。
  • このように、所有権が変わればインセンティブは変わる。別の視点から言えば、
    企業の資産を使って働く社員と、自前の資産を使う独立事業者とではインセンティブはちがう。ここに、企業が資産を持つことの重要な意味がある。資産を誰が持ち、したがってインセンティブがどのように設定されるかということが、企業ひいては経済の効率性にとってキーポイントとなる。
  • 企業が存在する根本的な理由の一つは、市場参加者が必要に応じて都度集まるやり方では完備契約が結べないことにある。完備契約を結べないということは、現実の世界で将来に想定外の事態が起きたとき、誰がどうするかが決まっていないということだ。企業という存在は、この問題に対する解決になる。企業が資産を所有していれば、不完備契約で決まっていないことについて残余コントロール権を行使することになるからだ。これがまさに、企業の所有者(すなわち株主)に代わって経営陣が行う仕事である。
  • 言うまでもなく、このやり方がつねにうまくいくという保証はない。企業の経営陣が優柔不断だったり、無能力だったり、誘惑に負けたり、あるいは単に判断ミスをすることも十分にあり得る。だがまずまずうまくいっているからこそ、企業は現に存在し、存続しているのである。そしてまずまずうまくいっているのは、不完備契約と残余コントロール権の問題が市場の阻害要因となっていたからだ。
完全な分権化には弱点が潜んでいる
  • 以上の点を踏まえると、ビットコインイーサリアム、DAOでなぜ問題が生じたか、理解しやすくなるだろう。ブロックチェーンは、すべてをできる限り分権化すること、つまり、権力から遮断することを目的として設計された。だがそうなると、ものごとが思わしくない方向に進み出したとき、どんな対抗手段があるのか。たとえば中国のファイアウォールの向こう側にマイニング作業が集中するというのは、暗号通貨が当初めざしたこととは逆の方向である。だが、それを軌道修正したり取り消したりすることは、事実上不可能だ。株式市場の大きな潮流を 握りのトレーダーの力で変えることが不可能なのと同じである。
  • 最終決定者がいないままに開発者が仲間割れするのも十分に困った事態だが、重要な作業が独裁的な政府の支配下で行われるというのは、さらに悪い。中国政府には、その気になったら強硬に介入することも辞さないというよからぬ前歴がある。しかしブロックチェーンに関する決まりごとはすべてコードに書かれており、マイニング作業が地理的に集中したらどうする、といった規定は一切ない。このような不完備が重大問題化したときに、乗り出して来て万事を取り仕切る権限を持つ所有権者も存在しない。
  • DAOのトラブルはさらに深刻である。というのもDAOは、権力からの遮断と同時に完備契約を意図して設計されているからだ。大勢の出資者はオンライン環境で参加の意思表示をし、現実の資金を投じた。出資者たちが形成するクラウドがすべてを決定し、それを確認したり評価したりする人は存在しなかった。言い換えれば、管理者もいなければ所有者もいなかった。資金を集め、その出資先に関する提案を受理し、投票数をカウントし、それに従って資金を配分したのは、コードでありブロックチェーンである。と言うよりも、DAOとはコードそのものであり、コードでしかない。完備契約である以上、その決定や結果について事後的に異議を申し立てることはできない。それどころか、集めた資金の三分の一がハッカーに盗まれても、それは正当な結果と言うしかないのである。そして結局
    「ハードフォーク」を行なってハッカーの行為は「なかったこと」にされた。これに対してハードフォークに反対の出資者たちは、このような強硬な決定はまるで所有者がやるようなことだと怒りを爆発させた。しかしイーサリアムの最大の売りは所有者がいないこと、いやもっと根本的には、所有不能だということのはずである。かくしてイーサリアムのコミュニティは分裂した。取引費用理論と不完備契約理論を理解していれば、予測できた結末と言えるだろう。
  • 私たちは二人とも、DAOのように完全に分権化されたクラウドベースの主体が今後の経済において主流になるという見方には懐疑的だ。たとえその主体が技術的にどれほど強固だとしても、そのような主体には不完備契約と残余コントロール権の問題を解決できないからだ。これに対して企業は、契約に明示されていないすべての決定権を経営陣に与えるという形で解決している。スマートコントラクトは興味深いし、有効なツールでもあり、活用できる場はきっとあることだろう。だが、企業が存続する理由となった根本的な問題の答にはなっていない。繰り返しになるが、企業が存在する大きな理由は、完備契約を書くことが不可能だからである。完備契約の実行がむずかしいとかコストがかかりすぎるといったことが理由ではない。
  • では、未来のテクノロジーはどうだろう。技術が進化すれば、完備契約を作成できるようになるだろうか。役に立つ技術はありそうだ。たとえばセンサー技術が進化すれば、契約の進捗状況や当事者の行動を監視することが可能になるかもしれない。またコンピュータの能力が向上すれば、将来起こりうる事態をより精密にシミュレートし、適切な決定を選べるようになるかもしれない。だが一方の当事者にそれができるようになったら、相手方は一段と複雑なことを考え出すだろう。そうなったら、コンピュータはさらに進化しなければならない。このいたちごっこは永遠に続き、結局は契約はつねに不完備ということになるのではないか。

 

  • どんなルートを通ってきたアイデアであれ、マネジャーは真摯に耳を傾け、良し悪しを判断する際にもできるだけバイアスを排除するように努める。新しいアイデアについて、可能な限り実験や試作をしてみることも厭わない。別の言い方をすれば、部下から出されたアイデアをけなして門前払いを食わす従来の役割からは逸脱している。こうした役割転換に居心地の悪い思いをするマネジャーも中にはいることだろう。だが成功しているテクノロジー系企業のマネジャーたちは、
    良いアイデアを捨ててしまうリスクに比べれば、悪いアイデアにも耳を傾けるメリットのほうがはるかに 多いと心得ている。たとえばオンライン学習のUdacity (ユダシティ)では、この方針のおかげでビジネスモデルの転換とコスト効率の大幅改善に成功した。
  • 同社は大手テクノロジー系企業の協力を得て講座を設計しており、プログラミング関連のコースを数多く提供している。すべてプロジェクトベースで筆記試験は行わず、受講生はコードを書いて提出する。提出されたコードはUdacityのスタッフが評価するが、平均して二週間もかかっていた。開発担当のオリバー・キャメロンは、外部に評価を委託したらどうだろうと考える。その顛末について、COOのヴィッシュ ・マキジャニ (のちにCEOに昇格した)が話してくれた。
  • オリバーは手始めに、社内で評価した場合と外部に委託した場合を比べてみようと考えた。一度めに委託したところ、社内評価とほぼ同じような結果が出た。そこで何度か委託してみた。何度やっても、つまりそのたびに外部の評価者がちがっても、社内での評価と遜色ない結果になった。しかも評価に要する期間はだいぶ短くて済む。「これだけあちこちに優秀な評価者がいるなら、なにも社内で評価するにはおよばない」とオリバーが言い出した。そこで私たちは話し合い、外部の評価者への報酬はいくらにすべきかを検討し、何通りかの報酬を試してみることにした。その結果、コストを30%も減らせることがわかったんだ。いや、驚いたよ。そこでわれわれは、評価を外部に委託することにした。
  • 私たちはマキジャニに、外部委託の提案を正式に承認したのか、と訊ねてみた。
    いや。「いいんじゃないか、そのまま続けて」と言っただけだ。それで、オリバーはそうした。創業者のセバスチャン(・スラン)がそういう方針なんだ。

 

  • 新しい市場が次々に出現し繁栄してはいるにしても、だからと言って、企業が過去の遺物に成り下がったとか、テクノロジーを駆使した自律分散型組織の類に取って代わられるにちがいない、といった仮説を裏付けるようなデータはどこにも見当たらない。さらに取引費用理論や不完備契約理論を始めとする経済学の知見は、企業が存続する理由をあきらかにしている。
  • とはいえ、これらの理論に疑う余地はないにしても、これだけに依拠するのはあまりに狭い見方であるとも感じる。たしかに完備契約が不可能で残余コントロール権が重要な役割を果たすという点からだけでも、企業は必要不可欠な存在だということになるかもしれない。だが企業の存在を必要とするもっと重要な理由がある、と私たちは考えている。
  • それは、何か大きなことを成し遂げるのに企業はきわめて適した組織だということである。食料を供給する、健康状態を改善する、エンタテインメントや知識へのアクセスを提供する、物質的な生活条件を向上させる、これらを多くの人に、もっともっと多くの人に、地球全体で実現する……もちろん、こうした壮大な計画にクラウドの革新的なテクノロジーも役に立つだろう。だからといって、コアの基幹技術を支える企業が退場させられることはあるまい。