原題：Machine, Platform, Crowd: Harnessing Our Digital Future (2017)
著者：Andrew McAfee(1967-)
著者：Erik Brynjolfsson(1962-)
訳者：村井 章子［むらい・あきこ］(1954-) 英日翻訳（主に経済学）。
件名：情報化社会
件名：技術革新と労働問題
件名：科学技術
件名：科学と社会
件名：雇用
NDLC：DK411
NDC：007.3 情報学．情報科学 >> 情報と社会：情報政策，情報倫理
NDC：504
備考：分類は難しいがここでは［経営］にした。本書は企業にフォーカスしていると判断したので。
なお、国会図書館やいくつかの公立図書館は007.3に分類し、東京都立図書館や堺市立図書館等は504としている。
https://www.nikkeibp.co.jp/atclpubmkt/book/18/P55630/
プラットフォームの経済学 機械は人と企業の未来をどう変える？ | 日経BOOKプラス
【目次】
コロフォン [002]
目次 [004-011]
献辞 [012]
日本語版への序文に代えて テクノロジーや政府の政策、経済力ではなく、私たちが未来を決める（アンドリュー・マカフィー エリック・ブリニョルフソン） [013-016]
第1章 ３つの革命 017
コンピュータと碁 019
チャンピオンにも説明できないゲーム
ポランニーのパラドックスを打ち砕く
資産を持たない企業群 025
何かものすごくおもしろいことが起きている
巨人の新しい試み 032
家でもナゲットアイスを作りたい！
先行予約、受け付けます
マシン、プラットフォーム、クラウド 037
三つのペアの新しいバランス
なぜ、いまなのか
蒸気機関から電気へ 044
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？
工場電化に立ち遅れた企業群
セカンド・マシン・エイジで成功するのは
本書の構成 051
第1部 人間とマシン 055
第2章 人間にとって受け入れがたいこと 057
書類のヤマからパートナーシップへ 059
人間は判断をしなさい
人間の判断力はかなりお粗末らしい
バグの多い知性 074
人間とマシンの新しいパートナーシップ 078
自動化が導く「第二の経済」
アルゴリズムのよからぬふるまい
人間の知恵を賢く組み込む
組み合わせを従来とは逆にしてみたら
非常に重要な決定は人間に委ねるべきか？
予測の精度を上げるには 097
予測を減らし、実験を増やす
この章のまとめ 102
あなたの会社では？ 103
第3章 人間のように考えるマシンたち 105
人工知能をめざす二つの道 108
ルールが多すぎる
ポランニーのパラドックスはどこにでもある
自分で学習できるマシンは作れるか？
執念が実を結ぶ
人工知能の開発はなぜ加速したか 117
ハイペースで進む実用化 120
学習するマシンと人間
この章のまとめ 132
あなたの会社では？ 133
第4章 ロボットの登場 135
世界初の無人レストラン 138
仮想化技術 139
仮想化は自主的な選択か、それとも長期的な趨勢か？
ロボティクス大爆発協 144
ロボットはDANCE［date, algorithm, network, cloud, exponentially improving hardware］で進化する
四つ目のDとは？
では人間は何をするのか
モノづくりに進出するデジタル技術 158
この章のまとめ 163
あなたの会社では？ 164
第5章 まだ人間が必要とされるのは…… 167
アンドロイドは創造性を発揮できるのか？ 169
ジェネレーティブデザイン
命がけの実験
ユーレカ！
でも芸術は別だ、そうだろう？
人間にあってコンピュータにないもの 180
人間のように考え感じるマシン
デジタル世界における人間的なつながり
この章のまとめ 189
あなたの会社では？ 190
第2部 物理的なモノやサービスとプラットフォーム 193
第6章 マシンの犠牲者たち 195
嵐の前の静けさ 197
そして嵐が来た 201
無料〔フリー〕、完全〔パーフェクト〕、瞬時〔インスタント〕
プラットフォーム 208
強力なネットワーク効果
増殖するプラットフォーム
この章のまとめ 224
あなたの会社では？ 225
第7章 プラットフォームを巡るスマートな戦略 227
スティーブ・ジョブズの過ち 229
プラットフォームの威力 231
需要供給曲線の基本
補完財の存在が需要曲線をシフトさせる
補完財が無料〔フリー〕、完全〔パーフェクト〕、瞬時〔インスタント〕になったら
プラットフォームのオープン化 245
プラットフォームの質を保つには
プラットフォーム戦争 249
成功するプラットフォームの特徴 253
ユーザーエクスペリエンスを高める
プラットフォームの二面性
この章のまとめ 262
あなたの会社では？ 263
第8章 なぜプラットフォームは栄えるのか 265
ビットの経済学を原子〔アトム〕の世界に持ち込むと 268
あなたの在庫は繰り越せない
レベニューマネジメントがビジネスを救う
使い放題にするには
オンラインからオフラインへ 278
B2BでもO2O
世界に広がるO2Oプラットフォーム
O2Oプラットフォームの威力 287
遊休資産の活用と資源保護 292
この章のまとめ 295
あなたの会社では？ 296
第9章 そのビジネスにチャンスはあるか？ 299
脅威にさらされる既存企業 301
規制は万能か？
作っても作っても儲からない
プラットフォームはあらゆる産業を席巻するのか？ 308
レモンと情報の非対称
プラットフォームのブランド力
プラットフォームの料金設定はなぜ低いのか 318
価格弾力性が大きいと……
プラットフォームのどちら側にいるのか？
交差弾力性、乗り換えコスト
なぜUberはうまくいったのか
既存企業は太刀打ちできるのか？
伝統的なビジネスが生き残る場所は 331
ホテルがAirbnbに駆逐されない理由
プラットフォームに適さない取引は？
この章のまとめ 336
あなたの会社では？ 337
第3部 クラウドとコア 339
第10章 クラウドの出現 341
ここにすべてがある 345
無秩序とどう付き合うか
市場のマジック 351
計画経済はどこがまちがっているのか？
集団知を活かす
クラウドをどう組織するのか？ 357
なぜLinuxは成功したか
クラウドの新しいツール
1 オープンネス
2 学歴・資格不問
3 検証・取り消し可能性
4 将来の透明性
5 自発性
6 オタク型リーダーシップ
一度は失敗しかかった Wikipedia
この章のまとめ 372
あなたの会社では？ 373
第11章 専門家はなぜ役に立たないのか 375
基準を超えたビギナーたち 377
専門家のどこがダメなのか？ 380
ミスマッチが多すぎる
門外漢の意外な効用
コアがクラウドの価値に気づくとき 386
● 仕事をしてもらう
● 適任者を見つける
● 市場調査を行う
● 新規顧客を獲得する
● イノベーションを内部化する
クラウドを活用してトレーダーの仕事を変える
メイカーズ革命の拡大 401
手を作る
この章のまとめ 408
あなたの会社では？ 409
第12章 すべてを権力から切り離す夢 411
ビットコイン――正体不明の人物「サトシ・ナカモト」による革命 414
プルーフオブワークという革新的なしくみ
このシステムはほんとうにうまくいくのか？
ビットコインで重要な技術はブロックチェーンである 426
スマートコントラクト
ハイテク産業の五大サイロ 435
経済全体を作り変えることは可能か？
誰が会社を必要とするのか？
この章のまとめ 442
あなたの会社では？ 443
第13章 企業はもはや過去の遺物か？（そんなことはない！） 445
DAOは終わったのか？ 448
ビットコインはどうなるのか？ 453
テクノロジーは分権化を後押しする 455
「企業の本質」は語る 457
企業か？ 市場か？
企業は退場しない
なぜ企業は繁栄するのか 462
完全な契約はありえない
完全な分権化には弱点が潜んでいる
企業の未来 471
なぜマネジャーは必要か
新しいマネジメントスタイル
この章のまとめ 480
あなたの会社では？ 481
謝辞 [493-500]
原注 [501-528]
索引 [529-534]
奥付 [535]
【抜き書き】
□pp. 37-39
本書の第1章第4節「マシン、プラットフォーム、クラウド」から。ここは本書の主題を述べる箇所で、昨今の技術革新を３つの要素に求めている。著者達はこの分類にしたがい、本書の2章から13章を三部に分けた構成にしている。
◆マシン、プラットフォーム、クラウド
これまでに挙げた三つの例、すなわち碁の名人に勝ったアルファ碁、Facebook や Airbnb など有形資産をあまり持たない企業の成功、自前のリソースを潤沢に持つGEがあえて製品の設計や市場調査に活用した大勢の人々の知恵の三つは、ビジネスの世界を大きく変える三つのトレンドを体現している。
第一のトレンドは、アルファ碁に代表されるような「マシン」すなわちコンピュータの能力が急速に成長・拡大していることである。
第二のトレンドは、〔……〕有形資産をほとんど持たず老舗企業とは似ても似つかない若い企業が既存の業界に殴り込みをかけ、多大な影響力を獲得し、混乱と論争を引き起こしていることだ。これらの企業は、さまざまな情報を集めたり交換したりする「場」、あるいはモノやサービス展開の土台となる環境、一言で言えば「プラットフォーム」を提供する企業であり、有形資産はほとんど持たないものの、旧来の企業にとっておそるべき競争力を持ち合わせている。
第三のトレンドは、〔……〕「クラウド」の力が改めて注目されるようになってきたことである。このクラウドはクラウドコンピューティングのクラウド(cloud)ではなく、クラウドファンディングのクラウド(crowd)であり、膨大な数の人々の知恵や知識や情熱を意味する〔……〕。
時価総額一〇億ドルを上回るシリコンバレーの新興企業から、フォーチュン五〇〇の重厚長大企業にいたるまで、現在の経済を揺るがす大変化は混沌として脈絡がないように見えるかもしれない。だがいま挙げたマシン、プラットフォーム、クラウドという三つの要素は、いずれも経済や社会の健全な原理に基づいており、経済社会の動きを読み解くレンズなのである。三つのレンズを通してみれば、混沌と見えたものに秩序があり、複雑と見えたものが単純であることがわかるだろう。本書の目的の一つは、三つのレンズを通した見方を提案することにある。◆三つのペアの新しいバランス
マシン、プラットフォーム、クラウドには、対になる相手がいる。マシンと対になるのは、人間の知性である。たとえばスプレッドシートと会計士、コンピュータ支援設計ソフトとエンジニア、ロボットと組立ラインの労働者は、いずれもマシンと人間の組み合わせだ。
プラットフォームと対になるのは、物理的な世界のモノやサービスである。Uberはプラットフォームだが、利用者を運ぶのは生身のドライバーであり物理的な車である。同様に、Airbnbにとっては宿泊施設の提供が、Facebook にとっては近況を知らせる投稿がこれに当たる。
不特定多数のクラウドと対になるのは、国や企業などさまざまな組織が長年にわたり培ってきた知恵、専門知識、しくみ、能力である。本書ではこれを基幹、経済の屋台骨という意味でコアと呼ぶ。たとえばGEアプライアンスのコアは家電製品の設計、製造、販売だ〔……〕。
私たちは、人間の知性も、物理的なモノやサービスも、企業が培った知識や能力も、もう時代遅れだとか、もうすぐお払い箱になるなどと言うつもりはない〔……〕。人間の能力、すぐれた製品やサービス、企業が蓄積した組織としての能力は、この先も事業の成功にとって不可欠である。
私たちが言いたいのは、近年の技術の変化を踏まえ、企業は人間とマシン、モノやサービスとプラットフォーム、コアとクラウドのバランスを見直す必要があるということだ。それぞれのペアにおいて、ここ数年の間にマシン、プラットフォーム、クラウドの能力は飛躍的に拡大した。この事実をしっかりと見つめ、新しい視点からペアのバランスを考えなければならない。
・６章からも数カ所抜き書き。
◆pp. 121-123 強化学習とアルファ碁。Deep Q Networkも言及されている。
ハイペースで進む実用化
ディープラーニングがビジネスの現場に応用された例は、数年前まではごく少なく、小切手の手書きの数字を読み取るルカンのシステムぐらいのものだった。ところがここに来て、驚異的なスピードで普及が進んでいる。Google でディープラーニングの活用を推進するソフトウェアエンジニアのジェフ・ディーンによると、二〇一二年までは、Google でもほとんど使われていなかったという〔32〕。ところが二〇一五年の秋には全社で一二〇〇ものプロジェクトが発足し、検索エンジンにせよ、Gメールにせよ、ディープラーニングによる成果が他を圧するようになった。
ディープラーニングを「強化学習」と呼ばれる手法と結びつけることにとりわけ能力を発揮したのが、冒頭で紹介したアルファ碁の開発企業 Deepmind〔33〕である。彼らは情報関連への応用だけでなく、物理的な世界にも応用しようと考えた。Google は世界最大級のデータセンターを運用している。データセンターというものは、一〇万機のサーバーに常時電力を供給すると同時に絶えず冷却しなければならないので、途方もなくエネルギーを喰う。とりわけ機材の冷却はたいへんな難題だった。というのも、センターの演算負荷は予想外の変動を示すうえ、外気温などの状況によっても冷却の必要性は変わってくるからだ。
〔32〕ディーンの功績は目覚ましく、グーグルでは一種のレジェンド的存在になっている。彼の並外れた能力についてはこんな伝説がある。「真空中の光の速度は時速三五マイルだ。ジェフ・ディーンは週末を使ってこれを最大限に利用する」。Kenton Varda, Google+ post, January 28, 2012, https://plus.google.com/+KentonVarda/posts/TSDhe5Cvafe.
〔33〕強化学習は、リターンを最大化するための効率的な行動をとれるソフトウェアエージェントと関連づけられる。強化学習に関して DeepMind が最初に公開したのは、Deep Q Network（DQN）である。DQNは、古典的な Atari 2600 ビデオゲーム（Space Invaders, Pong, Breakout, Battlezone など）をプレーできる。DQNは、プレーするゲームの名前も、ルールも、有効な戦略も、操作方法も教えられない。いやそれどころか、ゲームをやるのだということさえ教えられない。ただゲームのスクリーンを見せられ、コントローラを動かしてできるだけ高いスコアを出すよう指示される。するとDQNは、表示された四九のゲームの半分以上で、人間のゲーマーの高得点をあっさり書き換えた。Volodymyr Mnih et al., "Human-Level Control through Deep Reinforcement Learning," Nature 518 (February 28, 2015): 529-33, https://torage.googleapis.com/deepmind-data/assets/papers/DeepMindNature14236Paper.pdf.
人間の管理者は、センターを適温に保つためにポンプや空調設備や冷却塔などを制御する。温度計や圧力計やさまざまなセンサーの数値をモニターし、どの程度冷却すれば適温になるかを判断するわけだ。Deepmind のチームは、機械学習をここで活用できないかと考えた。彼らはデータセンターの演算負荷、センサーデータ、外気温や湿度などの環境要因に関する過去のデータを抽出し、ニューラルネットワークに機材の冷却制御を学習させた。言ってみれば、Google のデータセンターを一つの巨大なビデオゲームと見立てて、アルゴリズムに高得点を出す方法を学習させたのである。この場合の高得点とは、エネルギー効率の改善だった。
そしてデータセンターの制御を実際にニューラルネットワークに移行すると、即座に劇的な効果が現れる。冷却に使われるエネルギーが四〇％も減ったのである。さらにデータセンターのオーバーヘッド（IT機器に直接使用されないコスト。付随的な負荷や電気的ロスを含む）は一五％改善された*1。Deepmind の共同創設者ムスタファ・スレイマンは、Google のデータセンターでこれほどの効率改善が達成されたことはかつてないと話す。
スレイマンは、Deepmind のアプローチが広い範囲に応用可能であることも強調した。チームが使ったニューラルネットワークは、データセンターごとに再構築する必要はない。できるだけたくさんの過去のデータを与えれば、自分で学習するからだ。このプロセスは緻密で困難ではあるが、やるだけの価値はあるという〔34〕。
今日実用化され好成績を上げている機械学習システムは、データセンターのエネルギーマネジメント、音声認識、画像分類、自動翻訳などで、どれも似ていないように見えるが、じつはどれもディープラーニングの一種である。この点は非常に重要だ。というのも、人工知能へのこのアプローチがさまざまな産業に普及する可能性があることを示しているからである。新しいニューラルネットワークは、ほとんど瞬時に複製して能力を増強し、新たなデータを投入して訓練し、応用することが可能だ。
〔34〕データを投入してあとはシステムに学習させればよいのだから、ニューラルネットワークが正しく機能できるように準備するのは簡単に聞こえるかもしれない。だが実際には、現時点では非常に時間のかかる面倒な作業であり、計算機科学を専門的に学んだ技術者も手こずるという。
□pp. 208-210 〈プラットフォーム〉の強みを述べる部分。最終段落にある、Google Newsへの訴訟が逆効果だった逸話は、相当皮肉だ。
プラットフォーム
モノやサービスや情報を集めた「場」としてのプラットフォームは、無料〔フリー〕、完全〔パーフェクト〕、瞬時〔インスタント〕の優位性を活かしたオンライン環境であり、アクセス、複製、配布の限界費用がほとんどゼロである〔51〕。
多くの人が最も慣れ親しんでいるプラットフォームは、言うまでもなくインターネットだ。本章の冒頭で取り上げた産業の大変革を引き起こしたのも、インターネットにほかならない。ある意味で、インターネットはプラットフォームのプラットフォームと言えるだろう。たとえば、インターネット上で標準的に用いられる文書の公開・閲覧システムのワールドワイドウェブ（WWW）は、インターネットの情報転送プロトコル上に構築されている。このプロトコルにはすでに数十年の歴史があるが、イギリスのティム・バーナーズ=リーがウェブを発明するまでは、インターネットは専門家同士の情報交換の場に過ぎなかった〔52〕。インターネットという一つのプラットフォームは、ウェブという別のプラットフォームの土台になったのである。前著『ザ・セカンド・マシン・エイジ』にも書いたが、このように汎用技術が「積み石」のような構造になっているおかげで、一つの積み石を利用してイノベーションが生まれ、それがまた積み石となる、あるいはまた先ほどの積み石から別のイノベーションが生まれる、という具合に組み合わせ型のイノベーションが可能になる。つまりゼロからではなくすでにあるものの新しい組み合わせだから、イノベーションがハイペースかつローコストで出現する可能性が高まるわけだ。
〔51〕限界費用とは、生産量の増加分一単位あたりの総費用の増加分のことである。インターネット料金プランのほとんどで、追加的に一ビット送信する限界費用はゼロである。
〔52〕バーナーズ=リーは一九九〇年一〇月までに、未来のWWWを支える重要な三つの技術を開発していた。ウェブページを記述するための言語HTML（ハイパーテキスト・マークアップ・ランゲージ）、インターネット上のリソース（テキストや画像など）の場所を特定するための書式URL（ユニフォーム・リソース・ロケータ）、ウェブ・サーバーとウェブ・クライアントの間でデータの送受信を行うためのプロトコル（通信規約）HTTP（ハイパーテキスト・トランスファー・プロトコル）である。世界最初のウェブブラウザとウェブサーバーを作成したのもバーナーズ=リーだった（World Wide Web Foundation, "History of the Web,” accessed February 7, 2017, http://webfoundation.org/about/vision/history-of-the-web）。
しかもプラットフォームには、無料〔フリー〕、完全〔パーフェクト〕、瞬時〔インスタント〕という強力な武器が備わっているおかげで、驚くべき結果につながることが少なくない。一九九五年にプログラマーのクレイグ・ニューマークはごく簡素なカテゴリー別リストとメールアドレスをウェブサイトで公開し【55】、サンフランシスコ・ベイエリアのローカル情報を投稿してほしいと呼びかけた【56】。これが、Craiglist（クレイグリスト）である。その後、他の都市にも次々と Craiglist が開設され、二〇一四年には七〇カ国に七〇〇のローカルサイトを数えるにいたる【57】。かくして不動産、求人を始めとする広告の投稿先として、Craiglist は圧倒的な優位を確立したのだった。経営は順調で、二〇〇八年には二五〇〇万ドルの利益を計上したと推定される【58】。ニューマークはニューヨークでの求人や貨貸物件の広告に限って料金をとっているが、それ以外は無料である【59】。この料金設定は利用者にとってじつに魅力的だが、多くの新聞社にとっては致命的だ。ある調査によると、Craiglistは二〇〇〇〜二〇〇七年に印刷業界から五〇億ドルを奪ったとされる【60】。つまり印刷の一ドルがデジタルの数セントに置き換えられてしまったわけだ。
さらに二種類のプラットフォームが出現したせいで、新聞・雑誌の収益は一段と減ることになった。一つは、ニュースやまとめやクチコミなどのコンテンツを無料〔フリー〕、完全〔パーフェクト〕、瞬時〔インスタント〕に配信するプラットフォームである。この手のプラットフォームはあらゆる媒体、あらゆるテーマ、あらゆる産業を網羅し、書き手はプロのジャーナリストもいれば、フリーランスのライターもおり、専門家はだしのアマチュアやオタクもいるという具合で玉石混交ではあるが、これまで主流だった印刷媒体を押しのける勢いだ。もう一つは、ターゲットを絞った広告を提供するためのプラットフォームである。DoubleClick（ダブルクリック）、AppNexus（アップネクサス）、GoogleAdSense（グーグルアドセンス）などのサービスでは、広告主とコンテンツプロバイダーをマッチングする高速な自動化プロセスによって、両者にとってより効率的な広告を実現する。それだけでなく、アナログ媒体に比べればはるかに正確に広告効果を計測できる。こうしたマッチングプラットフォームはあっという間にオンライン広告を席巻し、ある推定によれば、二〇一六年にはアメリカで二二〇億ドルの広告予算がオンラインに投じられたという【61】。マッチングプラットフォームを運営するいわゆるアドテク企業の設備たるやたいしたもので、たとえば AppNexus だけで八〇〇〇以上のサーバーを持ち、ピーク時には地球上のすべての大陸（南極大陸も含む）で一日四五〇億件の広告を処理する【62】。
コンテンツ配布と広告技術の提供というこの二種類のプラットフォームが印刷媒体を破壊する猛威を前にして、既存企業は狼狽し、ときに筋の通らない反応を示してきた。たとえば二〇〇七年にはベルギー【63】、ドイツ【64】、スペイン【65】で新聞社を代表する団体が Google News（グーグルニュース）に対して訴訟を起こした。Google News は、新聞各社のニュースを統合し、ヘッドライン、写真、記事の短い要約を提供するサービスである。訴訟は原告側の勝訴に終わり、どの国でも収益を新聞社と折半しない限りサイトを閉鎖するよう命じられた。Google 側は、Google News には広告を掲載していないので折半すべき収益はゼロであると主張したが、やむなくサイトを閉鎖。すると新聞社のウェブサイトへのトラフィックは激減し、結局各社は裁判所に決定の取り消しを要請する羽目に陥った。
□pp. 212-213 「ネットワーク効果」＝「需要サイドの規模の経済」。なお墨付き括弧【 】の中の文言は引用者による補足。
強力なネットワーク効果
そのうち、割安なSMS［ショートメッセージサービス］プランに加入していたユーザーまで WhatsApp［2009年に発表された、スマートフォン用のインスタントメッセンジャーアプリ］を使うようになる。なぜなら、自分がメッセージを送りたい相手が WhatsApp を使っているなら、自分も使うほうが都合がよいからだ。
これはまさに、経済学者が「ネットワーク効果」と呼ぶ現象である。ネットワーク効果とは、モノやサービスの利用者が増えるほど、利用者にとってそのモノやサービスの価値が高まることを指す。ネットワーク効果はデジタル社会のビジネスを理解するうえで重要な概念であり、一九八〇年代に多くの論文が書かれた〔53〕。一九八〇年代と言えば、コンピュータネットワークとソフトウェアが経済において重要な役割を果たすようになった時期だから、ネットワーク効果が注目されたのも当然と言えよう。
ネットワーク効果は、需要サイドの規模の経済と呼ばれることもある〔54〕。〔53〕とくに重要なのは、ジョー・ファレルとガース・サロナーの共同研究（たとえば、Joseph Farrell and Garth Saloner, "Standardization, Compatibility, and Innovation," Rand Journal of Economics 16, no. 1 [Spring 1985], 70–83, http://www.stern.nyu.edu/networks/phdcourse/Farrell_Saloner_Standardiization_compatibility_and_innovation.pdf）および、マイケル・カッツとカールシャピロの共同研究（Michael Katz and Carl Shapiro ("Network Externalities, Competition, and Compatibility,” American Economic Review 75, no. 3 [June 1985]: 424-440, https://www.jstor.org/stable/1814809?seq=1#page_scan_tab_contents）である。
〔54〕ユーザー（需要サイド）にとっての利益は規模が大きくなるほど増えるため、このように言う。需要サイドの規模の経済に対比されるものとして、供給サイドの規模の経済がある。こちらは、規模が大きくなるほど供給サイドの平均コストが下がることを意味する。
□pp. 214-216
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【71】。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【72】。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ィ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 は二〇〇六年に Amazon Web Service（AWS）を開始する【73】。AWS は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【74】とコンピューティングサービスだった【75】。はやくも一年半後には、二九万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【76】。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。二〇一六年四月には、AWSは Amazon の総収入の九％を占め【77】、営業利益のなんと半分以上を上げた【78】。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【79】。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二〇〇六年七月一一日からの一〇年間で、Amazonの株価は二二四％（一株三五・六六ドルから七五三・七八ドルへ）も上昇している【80】。
□原注６章（抜粋部分に関する55〜80のみ）
55 Craig Newmark, LinkedIn profile, accessed February 1, 2017, https://www.linkedin.com/in/craignewmark.
56 Craigconnects, "Meet Craig,” accessed February 1, 2017, http://craigconnects.org/about.
57 Craigslist, "[About > Factsheet],” accessed February 1, 2017, https://www.craigslist.org/about/factsheet.
58 Henry Blodget, “Craigslist Valuation: $80 Million in 2008 Revenue, Worth $5 Billion," 『Business Insider』, April 3, 2008, http://www.businessinsider.com/2008/4/craigslist-valuation-80-million-in-2008-revenue-worth-5-billion.
59 Craigslist, "[About > Help > Posting Fees],” accessed February 1, 2017, https://www.craigslist.org/about/help/posting_fees.
60 Robert Seamans and Feng Zhu, “Responses to Entry in Multi-sided Markets: The Impact of Craigslist on Local Newspapers," January 11, 2013, http://www.gc.cuny.edu/CUNY_GC/media/CUNY-Graduate-Center/PDF/Programs/Economics/Course%20Schedules/Seminar%20Sp.2013/seamans_zhu_craigslist%281%29.pdf.72 Matt Rosoff, "Jeff Bezos 'Makes Ordinary Control Freaks Look like Stoned Hippies,' Says Former Engineer," Business Insider, October 12, 2011, http://www.businessinsider.com/jeff-bezos-makesordinary-control-freaks-look-like-stoned-hippies-says-former-engineer-2011-10.
73 Amazon Web Services, "About AWS," accessed February 4, 2017, https://aws.amazon.com/about-aws.
74 Amazon Web Services, "Amazon Simple Storage Service (Amazon S3)? Continuing Successes," July 11, 2006, https://aws.amazon.com/about-aws/whats-new/2006/07/11/amazon-simple-storage-service-amazon-s3---continuing successes.
75 Amazon Web Services, “Announcing Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2)? Beta," August 24, 2006, https://aws.amazon.com/about-aws/whats-new/2006/08/24/announcing-amazon-elastic-compute-cloudamazon-ec2---beta.
76 Amazon, "Ooyala Wins Amazon Web Services Start-up Challenge, Receives $ 100,000 in Cash and Services Credits Plus Investment Offer from Amazon.com," December 7, 2007, http://phx.corporate-ir.net/phoenix.zhtml?c=176060&p=irol-newsArticle&ID=1085141.
77 Matthew Lynley, "Amazon's Web Services Are Shining in Its Latest Earnings Beat," TechCrunch, April 28, 2016, https://techcrunch.com/2016/04/28/amazon-is-spiking-after-posting-a-hugeearnings-beat.
78 Nick Wingfield, "Amazon's Cloud Business Lifts Its Profits to a Record," New York Times, April 28, 2016, https://www.nytimes.com/2016/04/29/technology/amazon-ql-earnings.html.
79 Ben Sullivan, "AWS Heralded as 'Fastest-Growing Enterprise Technology Company in History," Silicon UK, November 4, 2015, http://www.silicon.co.uk/cloud/cloud-management/amazon-aws-cloud-160-valuation-179948.
80 Yahoo! Finance, "AMZN? Amazon.com, Inc.," accessed February 4, 2017, https://finance.yahoo.com/quote/AMZN/history.
□６章の要約（pp. 224-225）。
この章のまとめ
・インターネットと関連技術は、過去10年間に小売から新聞、写真にいたる幅広い産業に激震をもたらした。消費者がデジタルの選択肢を持つようになると、これらの産業の既存企業は大幅な収益減に直面している。
・既存企業に打撃を与えたのは、ネットワークの普及とともに情報財が無料、完全、瞬時という優位性をフルに発揮できるようになったことである。デジタルの追加的な複製の制作・伝達に要する限界費用はほぼゼロであり、複製は完全に原本と同じである。この複製をネットワークではほぼ瞬時に伝達・配布することができる。
・アナログのモノやサービスの大半は無料、完全、瞬時ではないため、競争で不利になっ
た。
・ネットワーク財には、ユーザーが多いほど価値が高まるという性質がある（ネットワーク効果）。その結果、「需要サイドの規模の経済」が生じ、大規模なネットワークほど有利になる。
・プラットフォームとは、アクセス、複製、配布の限界費用がほとんどゼロのデジタル環境である。
・プラットフォームの特性、ムーアの法則、そして組み合わせ型イノベーションは、コンピュータハードウェアから音楽にいたるさまざまな産業に大変革をもたらしている。
□本書の末尾から抜粋（pp. 486-488）。この部分は、技術革新を人（本書では「私たち」）がどのように認識するか、どのように疑問を発するかというテーマ。本書のなかでも特に抽象的な内容についての記述となっている。なお、ややこしいことに、二段落目の「私たち」は著者二人を指しているようだ。
技術の進歩は企業をふるいにかける。アメリカでは、S&P500構成企業の平均寿命はどんどん短くなっている。一九六〇年には約六〇年だったが、今日では二〇年にも満たない。デジタル社会では、ヨーゼフ・シュンペーターの「創造的破壊」がたびたび起きるからだ。そこで本書では、破壊を乗り越えていかに企業を導くべきかということに多くの紙面を費やしたっもりである。
とはいえ、私たちがひんぱんに受ける質問の中には、企業経営という枠組みを超えて、もっと広い視野を要するものも少なくない。マシン、プラットフォーム、クラウドの変容は社会にとってどんな意味を持つのか。マシンのせいで多くの人が失業するのではないか。いずれはプラットフォームが、経済的な決定の大半を左右するようになるのか。いつどのように働くか、どこに住むか、誰と友達になるかといったことについて、人間の自由な選択の余地がだんだん狭まっていくのではないか。
これらはどれも重要な問題だが、よく考えると、たった一つのシンプルな問いの変形にすぎないものが多い。そのシンプルな問いとは「テクノロジーは私たちに何をしようとしているのか？」という問いである。
だがこの問いは、正しくない。テクノロジーはただの道具にすぎない。なるほど、ニューラルネットワークはハンマーとはちがう。だがどちらにせよ、道具は人間に何をするかを決めることはできない。決めるのは人間である。取材した多くの企業から私たちが学んだのは、テクノロジーがもたらすたくさんの選択肢を賢く選びとる企業が成功する、ということである〔……〕。
今日私たちは、個人のレベルでも、社会のレベルでも、かつてないほど高度なテクノロジーを日々、活用できるようになっている。ということはつまり、過去の世代に比べ、世界を変える力をより多く持っているということだ。現に私たちは、先行世代にはできなかった多くのことができるようになっている。だから、未来を切り拓く力も十分に持っているはずだ。
となればなぜ「テクノロジーは私たちに何をしようとしているのか？」と問うのだろうか。むしろ、「私たちはテクノロジーを使って何がしたいのか？」と問うべきではないか。何がしたいのか――このシンプルな問いを深く考えることが、いまこそ求められている。より多くのパワー、よりいい選択を持つということは、それをどう使うかを決める私たち自身の価値がかつてなく高まっているということでもある。
□つづき（pp. 486-491）。くだんの３つの要素の組み合わせについて再び論じている。著者によれば、大局的な判断の担い手は、未だマシンではなく人の方だろう、と。
ここから蛇足。本書で著者達は、ビジネス上の成功のカギは（原理的には事前に）わかり得ないことを明記しているし、「偶然」・「運」がファクターだと書いている点でも誠実だと感じる。
本書では、人とマシン、物理的なモノやサービスとプラットフォーム、コアとクラウドの楽しいバランスを論じてきた、重要なパターンやヒントはたくさん見つかったけれども、これぞという成功の方程式は、正直に言って見つけられなかった。 マシンは多くの分野でよい決断を下せるようにはなってきたが、では人間はお払い箱かといえば、そんなことはない。人間が果たすべき役割はまだまだ大きい。同様に、すべてをプラットフォームに切り替えることも、すべてをクラウドに委ねることも、成功を保証しない。
しかも三つの組み合わせのどれについても、唯一最適のバランスが存在するわけではない。成功する戦略はいくつもあり、その幅は広い。現在成功している企業の双璧といえば、AppleとGoogleだと言ってよいだろう。どちらもプラットフォームを活用しているが、そのやり方は大きく異なる。オープンにする度合いもちがえば、クラウドに依存する度合いもちがう。それに、私たちが検討した要素のほかにも、多くの要因が関わってくる。プラットフォーム設計者の創造性、ビジネスパートナーの協力度、そしてもちろん幸運、等々。必ずしも足の速い人やフォームのきれいな人が勝つとは限らないのと同じで、最高の製品や最高の戦略が必ず成功するとは限らない。
だがだからと言って、運や偶然だけが結果を左右するわけではない。三つの組み合わせの均衡点は何通りもあって、それぞれの状況でそれぞれがベストなのだろう。似たような二種類のゲームアプリがあって、同時期に発売されたとしても、さまざまな小さな決定や出来事が積み重なった末に、一方が大人気になり競合アプリを駆逐するということがあり得る。ネットワーク効果、規模の経済、相互補完性、二面市場、学習曲線などさまざまな要因が作用して強い経路依存性が生じ、最初の小さな決定の影響を増幅することもあり得る。また、目的意識や使命惑、共通の価値観など、経済要因以外の要素も重要である。
企業にとっても市場にとっても単一の均衡点が存在しないように、今日の技術動向からすれば未来はこうなる、という単一の道筋も存在しない。私たちが道筋を決め、変えることができる。フリードリヒ・ハイエクは、計画経済に反対する文脈の中で、一人の人間が経済的決定に必要な知識や情報すべてにアクセスすることは不可能だと指摘した。今年の作物の出来はよさそうだとか、この商品は人気が出てきたとか、経済に関する断片的な知識はあちこちに分散している。いやそんなことでなくたって、自分の能力はこれくらいだとか、いまこれが欲しいとか、あれが欲しいとか、一人ひとりがそれぞれに情報を持っているのである。自由市場経済は、そうした知識や情報を生産的に活用できる点で、じつに驚嘆すべき装置と言えるだろう。いったいどうやって？ 市場は価格と所有権のシステムを通じて、顔を合わせたことも話したこともない人々の決定を巧みに調整してのけるのである。
そうは言っても、デジタル化が新しい課題を突きつけていることは事実だ。何百万人もの人が、技術が進化したら自分の仕事は消えてなくなるのではないか、ともっともな心配をしている。しかも今回は、同程度の収入を得られる仕事が次に見つかるかどうかはっきりしない。ほとんどの先進国で、GDPに占める賃金の比率は下がっている。そして所得分布の下半分に属す人々の実質賃金は、二〇年前より減っているのである【1】。そのうえ、テクノロジーによる雇用の破壊はまだ始まったばかりだ。マッキンゼー・グローバル研究所のジェームズ・マニーカらが二〇一七年一月に発表した研究報告によると、「世界の労働力人口が現在報酬を得てやっている仕事のおよそ半分が、自動化される可能性がある」という【2】。
1 アメリカの賃金中央値については、以下に拠る。 Drew DeSilver, “For Most Workers, Real Wages Have Barely Budged for Decades," Pew Research Center, October 9, 2014, http://www.pewresearch.org/fact-tank/2014/10/09/for-most-workers-real-wages-have-barely-budged-for-decades. OECDにおける分布については、以下に拠る: “Workers' Share of National Income: Labour Pains," Economist, October 31, 2013, https://www.economist.com/news/financeand-economics/21588900-all-around-world-labour-losing-out-capital-labour-pains.
2 James Manyika et al., "Harnessing Automation for a Future That Works," McKinsey Global Institute, January 2017, http://www.mckinsey.com/global-themes/digital-disruption/harnessing-automation-fora-future-that-works.
その一方で、才能あるいは幸運に恵まれた人が何か商品を開発し、グローバルなデジタルインフラを介して世界の隅々まで送り届けるのに、いまは最高の時代である。何百万人、いや何十億人の注意を引くことが可能なのだから、途方もないスケールで価値を創出し、その収穫を刈り取ることができるだろう。そして公式のGDPや生産性データがどうあれ、価値の創出こそが成長の原動力である。いまや、テクノロジーを活かしてより多くの価値を創出し共有する膨大な機会が、かつてなく大勢の人の手の届くところにある。
社会がどのようにテクノロジーを活用するかを考えるのは、政府だけの仕事ではないし、政府が中心になってやるべきことでもない。それは、社会のあらゆるところで自然発生的に行われることだ。もちろん起業家や経営者はテクノロジーをどう活かすか、真剣に考えることだろう。だがニーズやアイデアは、起業家だけでなく何百万何千万のふつうの人々の日々の生活や活動からも生まれるものだ。今日ではそれを共有することも、自分で試してみることも、かんたんにできるようになっている。
いまでは大勢の人が、おじいちゃんの代には想像もつかなかったようなモノやサービスを作り提供する仕事に就いている。つまりそれは、おじいちゃんの代にはなかった仕事だ。今日の経済が何よりも必要としていることの一つは、そうした新しい仕事をもっともっと生み出すことである。そのためには、技術と人間のスキルを始めさまざまなリソースの新しい組み合わせを考えることが必要になってくる。マシンは、そのように大きな問題の解決を考えることには適していない。が、人間は適している。
【メモランダム】
・本書の分類について。
007.3 情報と社会：情報政策（国立国会図書館の分類）
548.935 情報産業・情報サービス（電気通信大学附属図書館の分類）
504 技術・工学（論文集／評論集／講演集）（大阪府立図書館の分類）
335.1 経営学（私の分類）
……複合的な内容の書籍なので、やはり分類にも違いが生まれてしまう。おそらく国会図書館は〈情報化〉の面を本書のもつ最大の特徴だと評価しており、大阪府立図書館は〈技術（技術革新）〉の面を、そして私は〈企業とイノベーション〉の面を重く見ている。
個人的には電通大の分類（そのまま〈情報産業〉）がしっくりくる。
