Beyond Metcalfe’s Law for Network Effects ~ネットワーク効果に対するメトカーフの法則の向こう側~

Andrew Chenさんによる「Beyond Metcalfe’s Law for Network Effects」の翻訳記事となります。

Andrew Chen氏はa16zのコンシューマー・テクノロジー部門のゼネラルパートナーです。それ以前は、UberでRider Growthをリード。自身のブログ/ニュースレターで10年にわたりメトリクスとグロースについて執筆しており、「The Cold Start Problem」の著者でもあります。

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オリジナル記事はこちらから⏬
https://future.a16z.com/metcalfes-network-effects-and-a-better-model/

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以下は、Andrew Chen著「The Cold Start Problem: How to Start and Scale Network Effects」からの抜粋となります。Copyright © 2021 by Andrew Chen。HarperCollins PublishersのインプリントであるHarper Collinsの許可を得て、Future/ a16zに掲載された記事を引用しております。

ネットワーク効果の研究において核となる柱は、「互換性をもって通信するデバイスのシステム的価値は、その数の二乗として成長する」（一つの定義を引用して）メトカーフの法則である。わかりやすく言うと、ネットワークが背後にあるアプリにユーザーが参加するたびに、そのアプリの価値はn^2に増加する。ネットワークが100ノードで、その後200に倍増した場合、その価値は倍ではなく、4倍に増加する。

もともとは1980年代にコンピュータネットワークのパイオニアであるRobert (Bob) Metcalfe氏が、イーサネットの販売経験から導き出した理論で、ネットワークの価値をファクスや電話などの接続機器の台数に応じた数学関数として定義したものです。1990年代後半になると、インターネット上のドットコム新興企業に対して、メトカーフの法則を持ち出して正当化し、評価を高くすることが流行しました。

しかし、インターネットのウェブサイトを作るのに、なぜメトカーフの法則が適用されるのだろうか？例えば、eBayの買い手と売り手についてどう考えるかについては、あまり書かれていない。そのユーザーは「互換性のある通信機器」と同じなのでしょうか？eBayとは、イーサネットのようなコンピュータ・ネットワーク技術に相当するものなのだろうか？しかし、ドットコム・ブームの興奮の中で、それは問題ではなくなりました。この「法則」は、ユーザーを増やすとウェブサイトの価値が非線形に成長するものとして再パッケージされ、議論の基礎となる部分となったのです。

メトカーフの法則は今日もネットワーク効果の議論に根強く残っていますが、この強力な力を使って創造、拡大、競争をしようとする業界の人々にとっては十分ではありません。特に、プロダクトマネージャー、エンジニア、デザイナー、そして経営陣は、ネットワーク効果に関する戦略を四半期ごとのロードマップに組み込む必要があります。

メトカーフの法則から・・・ミーアキャットの法則へ？

実際にネットワーク製品をゼロから作ったことのある人なら、メトカーフの法則が痛々しいほど無意味であることを教えてくれるだろう。メトカーフの法則は、ネットワーク構築の重要な段階、例えば、誰もその製品を使っていない最初の段階で何をするかということを省いているのです。

また、ユーザーとのエンゲージメントの質や、多くのネットワークにおけるマルチサイド性（例えば、買い手と売り手など）も考慮されていません。また、「アクティブ・ユーザー」と「単なる登録者」の違いや、ユーザーが増えすぎてネットワークが混雑し始めると、製品の体験が低下することも考慮されていません。これは、「ノードが多いほど良い」という単純なモデルをはるかに超えています。メトカーフの法則は、現実における混乱を考慮できていないのです。では、どうするべきなのでしょうか？

それは、ミーアキャットの研究から始まります。映画『ライオンキング』で、友人のイボイノシシのプンバと一緒に出てくるティモンを見たことがあるかもしれません。それがミーアキャットです！ミーアキャットはアフリカ南部に生息する非常に社交的な動物で、30〜50匹の群れで暮らすと「モブ」や「ギャング」と呼ばれます。ミーアキャットがギャングを好むのは、1匹が捕食者の接近を確認すると、小さな2本の後ろ足で立ち上がり、複雑な捕食警報音を発声して集団に警告を発するのです。吠えたり口笛を吹いたりして、空や地上の捕食者が近くにいるかどうか、その捕食者の緊急度が低いのか高いか…を示し、グループの安全を守っているのです。

ミーアキャット、イワシ、ミツバチ、ペンギンなど、多くの種類の社会性動物が、捕食者に抵抗したり、狩りで互いに連携したり、仲間を見つけたりと、共に生活することで利益を得ています。このようなネットワークでは、ノードが多ければ多いほどよいのです。

しかし、何らかの理由でこれらの社会性動物の個体数が減少すると、その恩恵はすぐに失われ、崩壊しやすくなります。しかし、個体数が急激に増加し、狭い場所に住みすぎると、過剰な人口がその利点を失わせ、個体数が頭打ちになります。

これは生物学において重要な概念となりました。なぜなら、「Allee threshold」と呼ばれる転換点が存在し、そこでは動物たちはより安全で、その結果、集団としてより速く成長するという考え方（生態的ネットワーク効果）を初めて取り入れたからです。

ミーアキャットの群れの中に、互いに危険を知らせ合えるだけの数がいないと、群れの中のある個体が捕食者に狙われる可能性が高くなります。その後は悪いループが始まり、 ミーアキャットの数がさらに減ると、自分たちを守る力がさらに弱くなり、個体数がどんどん減ってしまうのです。

ここでいうテクノロジー製品のメタファーは明らかです。メッセージングアプリに十分な人数がいなければ、一部のユーザーはそのアプリを削除してしまうでしょう。そして、ユーザー数が減ると、各ユーザーが離脱する可能性が高くなり、最終的には非活動とネットワークの崩壊を引き起こします。(Facebookにユーザーを奪われ始めたMySpaceや、消費者やアプリ開発者がBlackBerryからGoogleやAppleのスマートフォンに移行したときがそうでした)。

一方、ミーアキャットの集団が健全に存在するとどうなるのだろうか。ミーアキャットは増え続け、繁殖し、おそらく複数の群れを作るでしょう。もし、あなたが「Allee Threshold」以上に近づけば、群れが健全に保護されているため、個体数が増加します。ミーアキャットが増えれば、さらにミーアキャットが増え、捕食者に1匹や2匹を殺されることがあっても、全体の個体数が多い限り、増え続けるのです。

しかし、ミーアキャットの好物である虫や果物などの資源は、有限であるため、永遠に続くわけではありません。ミーアキャットの好物である虫や果物など、人口を支える資源は限られているからです。人口が増えると、やがて環境に基づく限界が訪れることとなります。ミーアキャットや金魚のような社会性動物の場合、過密状態は次のようになるでしょう。横ばいから始まり、転換点を迎えてからAllee Thresholdを越えて急速に成長し、飽和する/環境収容力を満たすようになってから再び減少に転じるという具合です。

テクノロジー業界におけるネットワーク効果版は、あまりに多くのユーザーによる「過密状態」が発生したときに起こります。コミュニケーションアプリの場合、メッセージが多すぎることかもしれません。ソーシャルプロダクトの場合、フィードのコンテンツが多すぎるかもしれません。また、マーケットプレイスでは、出品数が多すぎて、目的のものを探すのが面倒になることもあります。

スパムの検出、アルゴリズムによるフィード、その他のアイデアを適用しなければ、ネットワークはすぐに使い物にならなくなる。しかし、適切な機能を追加して、発見を助け、スパムに対抗し、UI内で関連性を高めることで、ユーザーの収容力を高めることができます。

ネットワークはどのように解きほぐされ、崩壊するのか

このような動態は、1930年代にシカゴ大学教授でアメリカ生態学のパイオニアであるWarder Clyde Allee 氏（「Allee」thresholdの由来）により初めて記述されました。Edith Bowenとの共著論文「動物の集合に関する研究」。金魚は集団でいると成長が早く、水の毒性にも耐えられることがわかったのです。鳥が群れて捕食者を混乱させたり抵抗しやすくしたり、ミーアキャットの群れが互いに危険を知らせ合ったりするのと同じように、金魚も同じようなダイナミクスを持っているのです。

Allee氏が発見した成長曲線(Allee’s curves)は、ネットワークがどのように解きほぐされ、崩壊していくかを考える上で有用だといえるでしょう。魚の群れ（あるいは他の社会的動物の集団）が低成長・マイナス成長から自立した集団に切り替わるには、「Allee threshold」を越えることが重要である。例えば、イワシを積極的に捕獲すると、イワシをしきい値の下に押しやることができるのです。

同じように。なぜ友達が誰も使っていないテキストアプリを使うのか？空っぽのアプリを何度も開けば、自分もやめるでしょう。

Andrew氏はサンフランシスコのUber本社でホワイトボードの前に立ち、都市にドライバーを増やすことでライダーの体験がどう変わるかを視覚化しようとしたとき、大学時代のアリー教授の数理生態学の考え方がよみが彫ってきたそうです。

ドライバーの数が少ない都市では、乗車までに時間がかかる（ETA：到着予定時刻が高い）。その結果、コンバージョンレートは低くなります。なぜなら、誰が乗車するために30分も待つ時間があるでしょうか？したがって、ドライバーが数十人になるまでは、ユーザーにとっての価値はほぼゼロです（ドライバーも定着しないので、ネットワーク全体がひとりでに崩壊してしまいます）。

しかし、転換点を過ぎると、アプリは多少不便でも使えるようになり、10分、5分と短縮されれば、さらに良くなっていきます。ドライバーのネットワークが広がれば広がるほど、便利になるのです。都市におけるライドシェアのネットワークは、典型的なネットワーク効果を見せ始めました。しかし、やがてネットワークの価値は頭打ちになります。ドライバーの密度を高めることには逓減があり、4分で行けるか、2分で行けるか、ドライバーが瞬時に外に出てくるかは問題ではなくなります。実際、鍵を取って玄関を出てドライバーに会うまでに少し時間が必要なので、ちょっと不便です。

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社会的動物を支配するミーアキャットの数学は、私たちにも当てはまります。結局のところ 人間は社会的動物なのです。写真を共有したり、コレクションのスニーカーを売ったり、仕事のプロジェクトを分担したり、夕食代を割り勘にしたりすることで、お互いに繋がっています。狩猟や交配よりも、食料品の購入やデートにネットワークが役立っているのです。

ソーシャルネットワークが魅力的なものになるには、最低限の人数が必要なのと同じように、ミーアキャットの群れもまた魅力的です。メッセージングアプリが成長しても、やがて市場が飽和するように、動物の成長も環境を乱し始めると鈍化するのです。

用語は違っても、核となる概念、そして数学は同じなのです。

• the Allee effect → ネットワーク効果
• Allee threshold → 転換点
• carrying capacity → 飽和状態

ネットワーク効果、転換点、市場の飽和など、ここではビジネスの用語を使うかもしれませんが、Andrew氏は、何世紀にもわたって、動物の成長速度、人口過剰になる時期、その複雑なダイナミクスを予測するために、動物の集団モデルを作ってきたAllee教授などの生態学者を信頼しています。このような考え方を借りることで、ネットワーク効果を通じて、テクノロジー製品がどのように市場を立ち上げ、拡大し、守っていくかを説明することができるのです。

これらのアイデアは、テクノロジー製品がネットワーク効果を持つか持たないかという通常の二元論ではなく、より豊かな理論的基盤を提供するものです。ハイテク業界は、ネットワーク効果ベースのプラットフォームを理解しようとする開発者やビジネスリーダー、誰もが次のレベルの分析に到達できるよう、より粒度の細かい、より正確な語彙のセットを作成する必要があり、具体的な概念と測定基準が最終的に製品戦略に結び付けられるようにする必要があります。この業界に必要なのは、関連する一連の概念と語彙を結びつける統一されたフレームワークです。このフレームワークが「Cold Start Problem」の核心なのです。

Cold Start Probremはこちらから⏬
https://www.coldstart.com/
他にもSlack, Clubhouse, Zoom, Twitch, Tinder, Reddit, Uber, Airbnb, PayPalなどの創業者/チームによるインタビューが収録されています。

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本日の記事は以上となります。

このブログでもa16zの記事は何度も引用させていただいておりますが、VCとしてそれぞれのパートナーの方々がテクノロジー業界をどのように見て判断し、今後を推測しているのか大変勉強になる記事ばかりです。

彼らの記事を読んでいて思うのは、非常に比喩が上手いなと思います…。比喩というか、難しいことを簡単な言葉で言い換える力というか…。

大変参考になる記事も多かったので、Andrewさんが執筆した記事の一覧はこちらに載せておきます！
https://future.a16z.com/author/andrew-chen/

本日の記事はこれで終わりにしたいと思います。
それではまたあした！

Source：https://future.a16z.com/metcalfes-network-effects-and-a-better-model/