プラットフォーマーのネットワーク効果

　GAFAなどプラットフォーマーの存在感は年々増している。利用者が多ければ多いほどサービスの価値が高まる仕組みをネットワーク効果というが、プラットフォーマーが力をつけ寡占が進むほどその効果が顕著となる（図表2）。

　なぜプラットフォーマーにネットワーク効果が働くのかといえば、たとえば検索サービスでは広告料を原資とするためサービスを無料で提供し、さらに広告枠を設定することができる。同時に、ユーザーは検索を何度も利用することで自身の興味やニーズといったデータを提供することになる。そのデータに基づいた広告配信が成果を改善し、広告主がさらに利用料を支払い、それによって検索サービスが充実し……という構図だ。

　主要なプラットフォーマーがトップに君臨し続ける理由はまた、ユーザーにとってサービスのスイッチングコストが高いからでもある。長年同じサービスを使っていたり、友人や好きな著名人があるSNSを利用していたりすると、自分がわざわざ新しいサービスに移行する動機も生まれにくい。そのため、利用データはますますそのサービスに蓄積されていく。

　キャッシュレス決済サービスの普及に向けて各社がしのぎを削っているが、そこでも同様にネットワーク効果やスイッチングコストといった部分が主たる課題となっていると考えられる。

プライバシー保護にどう向き合うべきか

　EUで施行された一般データ保護規則（GDPR）は日本でも大きな波紋を起こした。AppleやGoogleもCookieの制限・廃止に向けて動いている。ユーザーの同意を得ずにCookieやデータを利用することへの懸念や、ターゲティング広告に対する不快感なども表出しており、多くのマーケターがユーザーとのコミュニケーションをどのように変えていけばいいのかの岐路に立たされている。

　サイカが2019年7月に企業の広告宣伝担当者を対象に行った「個人情報保護の規制強化による影響実態調査」では、規制強化によって「現在影響が出ている」と答えた人が52.8％、「今後影響が出る可能性がある」と答えた人は38.4％となった（図表3）。

　11月の追加調査では、それでも「個人データ取得を継続」すると回答した人が49.3％となり、本当に対策すべきか、どのように対策すべきか、結論が出ていない様子がうかがえる。ただ、そうは言っても政府機関やプラットフォーマーが動き出せば追従せざるをえないのが実情。早めに動向を把握して対策を始めることが賢明だろう。

データとAIを活用する際の倫理

　データ活用については情報銀行のような、ユーザーが自ら進んで提供した情報を利用するビジネスも現れ始めている。また特に、今後AIが普及すればするほどその活用にはデータが必要となる。その潮流では特にAI利用に関する倫理が重要になってくる。

　野村総合研究所が2019年10月に発表した『NRIグループAI倫理ガイドライン』では、以下の6つが骨子となっている。

　AIが人間の持つ偏見を学習し、偏見を露骨に表現したり、偏見に基づいた判断を行った事例を聞いたことがあるかもしれない。「公平性の尊重」はまさにその懸念に対応している。

　データ活用であれAIの利用であれ、個人が不当に差別されないよう努めるのはビジネスを行う側の義務と言えるだろう。

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