ネットワーク効果は、1994年以来、テクノロジー分野で創出された全価値の70%を占めている。ネットワーク効果の仕組みを深く理解している創業者は、カテゴリーを定義する企業を構築する上で、より有利な立場に立つことができるだろう。
この創業者向けリファレンスは継続的に更新され、ネットワーク効果に関連する用語や洞察を一箇所にまとめて包括的に収録しています。本書は、ネットワーク効果について書かれた3つの決定的なリソースのうちの1つであり、他にも以下のようなものがあります。
- 13種類のネットワーク効果を解説した「NFXマニュアル
- NFX Archivesは、ネットワーク効果やネットワーク科学について書かれた、最も洞察に満ちた記事の大要です。
ロードマップ
- ネットワーク効果が重要な理由
- ネットワークのしくみ
- ネットワークの特性
- ネットワーク効果の構築と維持
- Related Concepts
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第1部 ネットワーク効果が重要な理由
ネットワーク効果とは、製品やビジネスにおいて、新しいユーザーが増えるごとに、その製品・サービス・体験が他のすべてのユーザーにとってより価値のあるものになる仕組みのことです。
ネットワーク効果は、デジタルの世界で最も優れた防御力、ひいては価値創造力であるため重要です（他の3大防御力はブランド、エンベッディング、スケール）。
前述の通り、過去数十年の技術産業で生み出された価値の大半はネットワーク効果によるものであり、技術産業における多くの勝者企業がネットワーク効果によって力を発揮していたからである。
しかし、ネットワーク効果はすべて同じではありません。そのニュアンスを理解することは、製品に独自のネットワーク効果を組み込むために不可欠です。ネットワーク効果の種類によって、強さや弱さが異なり、その働きも異なります。現在、私たちは13種類のネットワーク効果を確認しています。強い順に並べると、以下のようになります。
- 物理的なもの（例：固定電話など）
- プロトコル（例：イーサネット）
- パーソナルユーティリティ（例：iMessage、WhatsApp）
- 個人（例：Facebook）
- マーケットネットワーク（例：HoneyBook、AngelList）
- マーケットプレイス（例：eBay、Craigslist）
- プラットフォーム（例：Windows、iOS、Android）
- 漸近的なマーケットプレイス（例：Uber、Lyft）
- データ（例：Waze、Yelp!）
- 技術パフォーマンス(例：Bittorrent,Skype)
- 言語（例：Google、Xerox）
- 信念（通貨、宗教）
- バンドワゴン（例：Slack、Apple）
このようなネットワーク効果は、すでにあらゆる産業に影響を及ぼしているか、あるいは近いうちに影響を及ぼすでしょう。ネットワーク効果マップの適用例は、このUberのケーススタディと Facebookのケーススタディで見ることができます。
第2部 ネットワークのしくみ
ネットワークとは、大まかに言えば、人やモノが相互に接続されたシステムのことです。ネットワークは、電力網や道路からソーシャルメディアや人間の脳まで、ほとんどすべての複雑なシステムに見出すことができます。しかし、どのような種類のネットワークにも、いくつかの共通した特徴があります。ネットワークの基本的な構成要素を理解することは、ネットワーク効果のあるビジネスを自ら構築しようとする創業者にとって有益なことです。
ノードとリンク
ネットワークは、基本的にはノードとリンクで構成されています。
ノードとは、消費者、デバイス、顧客、買い手、売り手、ブローカーなどのネットワーク参加者のことです。同じネットワーク内でも、ノードの種類が異なれば、その役割も大きく異なります。
同じネットワーク内のノードでも、その影響力、影響力、パワー、価値のレベルには違いがあります。 中心的なノードは、リンクの数が多いネットワーク内のノードであり、多くの場合、より価値があります。 マージナルノードはリンク数が比較的少なく、一般に価値は低い。ただし、マージナルノード自体が少数の強力なノードに接続されている場合は例外となることがある。ノードの価値を正確に計算することは、ネットワークによって大きく異なります。
最後に、ネットワークのサイズは、ネットワーク内のノードの総数で測定することができます。ネットワーク内の活動量は様々であるため、ネットワークの大きさだけで価値が決まるわけではありません。
リンクとは、ネットワーク内のノードまたはノードのグループ間の接続のことです。ネットワーク内のノード間のリンクはすべて同じではありません。リンクは、方向性という点で異なることがあります（下記参照）。
リンクの強さは、2つのノード間の耐久性、親密性、および活動性の関数であり、さまざまです。たとえば、親友とのFacebook Messengerのリンクは、高校時代以来話していない人とのリンクよりもずっと強いですが、どちらもFacebook Messengerネットワーク内のリンクとしてカウントされます。
ネットワーク密度
ネットワークの密度は、ノードに対するリンクの比率で決まります。比率が高いほど、ネットワークは密になります。
一般に、ネットワークの密度が高いほど、そのネットワーク効果は強力である。リンクの相互接続性は、他のノード間の結びつきを強化し、強化する役割を果たします。例えば、あなたが誰かと友達になって、その人があなたの他の友達全員と友達になっていれば、その絆の強さは孤立しているときよりも強くなる可能性が高いでしょう。
密度は通常、ネットワーク内で不均一に分布している。ネットワーク内の特定のエリアは、ネットワークの他のエリアよりもはるかに高い密度を持つことができます（これは、以下で詳しく説明する現象であるクラスタリングにつながるものです）。
製品を作る際には、ノード同士がどのようなつながりを持つかに注目し、ネットワークの密度を高めるような製品設計をすることが望まれます。ネットワークの「白熱の中心」、つまり最も密度が高く、アクティビティの高い部分を探し、そのグループのように他のユーザーを活性化させることに製品の機能と言語を集中させる。彼らの活動は、「ホワイト・ホット」グループの活動に触発された他のノードを引き付け、そこからあなたが考えるよりもずっと速く外部に放射されるでしょう。
方向性
ネットワーク科学の一分野であるグラフ理論では、ノード間のリンクは有向または無向のいずれかになります。
グラフが有向か無向かは、ネットワークのノード間の接続の性質に依存する。接続が有向であれば、あるノードが他のノードを無相関に指し示すことを意味する。
例えば、Twitterのようなパーソナル・ネットワークでは、有名人や政治家のような著名人が巨大なフォロワーを持っていますが、彼らはそれに応えようとしません。情報の流れはほとんど一方通行で、より大きな中心的ノードから、より小さな周辺的ノードに流れます。
Facebook MessengerやWhatsAppのようなパーソナル・ユーティリティ・ネットワークでは、接続は必然的に相互的なものになります。Facebookメッセンジャーで誰かと会話をすると、情報と相互作用の流れは双方向になります。つまり、FacebookメッセンジャーやWhatsAppは、無向性のつながりを持つネットワークの一例と言えます。
ネットワーク内のノード間のリンクの方向は、ネットワーク内のノード間の相互作用がある場合、どちらに流れるかによって決定されます。その相互作用には、金銭、情報、通信、その他、ノード間の相互作用として通過できるあらゆるものが含まれる可能性があります。
有向リンクのみからなるネットワークをダイグラフと呼ぶが、真のダイグラフは稀である。通常、ネットワークは有向および無向の接続が混在している。ネットワークのリンクの方向性を理解し、視覚的にマッピングすることで、より良い製品設計や機能の優先順位付けにつながります。
一対一と一対多の比較
ネットワーク上のノード間の関係は、一対一であることもあれば、一対多であることもある。
1対多の接続の主要な属性は、相互作用の流れが一方向である有向リンクであることである。一方、1対1の関係は、通常、機能的に相互作用するものである。したがって、それらは無向性である。相互作用は双方向に流れる。
先ほどのTwitterの例や、Instagram、YouTubeなどの非対称フォロー型パーソナルネットワークでは、多くのフォロワーを持つ中心ノード（inbound directed connections）と、多くのフォロワーを持たない周辺ノード（marginal nodes）が存在します。これらの例の限界ノード は主にオブザーバーであり、中心ノードはコンテンツ制作者である。
一対多の関係を持つ中心的なノードは、限界的なノードにブロードキャストすることができるが、一方で、逆流する相互作用は通常小さいか存在しない（Instagramで有名人とそのフォロワー、テレビ局と視聴者の関係を考えてみてほしい）。
Facebookのような一対一の接続ネットワークにも中心的なノードは存在しうる（最終的には彼ら自身が一対多の「フォロー」機能を追加することになったが）。あるユーザーは多くの友人を持ち、別のユーザーはごくわずかである。しかし、1対多のネットワークを許容するネットワークほど格差の可能性は大きくはない。
クラスタリング
現実のネットワークでは、ノードは均等に分散していることはまずない。ノードは、ネットワーク全体よりも密に結合されたローカルグループを形成する傾向があります。2つのクラスタが1つのリンクで接続され、それ以外は互いに接続されておらず孤立している場合、そのリンクはブリッジと呼ばれます。
クラスタリングは、SlackやFacebook Messengerのようなオンラインのパーソナルユーティリティネットワークで見ることができ、人々は、より広いネットワークよりも活発なサブグループを形成しています。自分のプライベートな利用を考えてみると、その例が見えてくるかもしれません。また、TwitterやYouTubeでも、人気者の間で同じようなクラスタリング現象が見られることがあります。
クラスタリング係数の高いネットワークは、リードの法則（詳細は後述）で説明されているような非常に強力なネットワーク効果を発揮することができ、ネットワークが成長するにつれて指数関数的に価値が増加することを仮定しています。クラスタリング係数が高いネットワークは、成長するにつれて指数関数的に価値が増大し、クラスタリング係数が低いネットワークは、価値の増大が緩やかになる。すべてのネットワークが同じようにクラスターを形成しやすいわけではありませんが、ネットワークのクラスタリング係数を高めるための戦術があります。
クリティカルマス
ネットワークの臨界量とは、ネットワークが生み出す価値が、製品そのものや競合製品の価値を超える時点を指す。これは、ネットワークの種類によって異なる時期に発生することがあります。
例えば、電話のような物理的な直接ネットワークは、かなり早い時期にクリティカルマスを得ることができる。1908年にAT&Tの会長が指摘したように、「電話機は、回線の向こう側に接続されていなければ、おもちゃや科学機器ですらありません。世界で最も役に立たないものの一つである」。接続のない1台の電話機は全く価値がないのだから、たとえ2人のユーザーがいる電話網は、それだけで1つの製品本来の価値を超える十分な価値があるのである。
WindowsやiOSのようなプラットフォーム・ネットワークとは対照的です。Windowsオペレーティングシステムの価値は、プログラムやアプリケーションがなくても、それ自体でかなり高い。ユーザーと開発者のネットワークがかなり大きくなって初めて、すべてのサードパーティ製プログラムの価値と、他のユーザーとの相互運用性の価値が、マイクロソフトのプログラム単体の価値を（ユーザーにとって）上回るのです。
ネットワーク効果を持つ製品の多くは、そのネットワーク効果によって提供される防御力を十分に活用するために、最終的にクリティカルマスに到達しなければならない。ネットワークの規模がクリティカルマスに達する前であれば、製品はかなり脆弱なままであり、ユーザーにとってあまり価値がない可能性がある。このような製品では、ネットワーク効果の価値が発揮される前であっても、アーリーアダプターが製品を使い始める動機付けとなる十分な初期価値を構築することが課題となる場合が多い。
ネットワークの “法則”
長年にわたり、さまざまなネットワークのパイオニアが、ネットワークの成長がその価値を高めることをモデル化しようと試みてきた。言い換えれば、彼らはネットワーク効果の力を記述しようとしたのです。時が経つにつれて、それぞれの新しい法則は、ネットワークの価値とネットワークの成長が過去に著しく過小評価されていたことを発見した。
これらの法則は、重力の法則が科学的に証明された法則であるのと同じように、真の法則ではありません。異なるタイプのネットワークとそのネットワークの価値の関係を記述する、単なる数学の概念です。法則と呼ばれるのは、その響きが格好いいからです。時には、これらの「法則」のすべての側面が、同じネットワークに同時に適用されることがあります。
サルノフの法則
デビッド・サルノフは、1919年から1970年までラジオ・コーポレーション・オブ・アメリカ（NBCを創設）を率いた放送時代のラジオ・テレビの巨人である。当時、世界最大のネットワークの一つであった。サーノフは、自分のネットワークの価値が、ネットワークの大きさに正比例して増大しているように見えることを観察した。Nに比例し、 Nはネットワーク上のユーザーの総数である。
しかし、少数の中心ノードが多数の周辺ノード（ラジオやテレビの視聴者）に向けて放送するブロードキャスト・ネットワークについては、正確な記述であった。
メトカーフの法則
メトカーフの法則とは、通信ネットワークの価値は、ネットワーク上のユーザー数の2乗に比例して増大する（N^2、Nはネットワーク上のユーザー総数）、というものです。
このコンセプトの策定は1980年頃で、イーサネット規格の発明者の一人であるロバート・メトカーフによるとされている。
メトカーフの法則は、ネットワーク上のノード間のリンク数が数学的にN^2（Nはノードの数）の割合で増加することから成立しているようです。元々はイーサネット、ファックス、電話網などの通信網を記述するために定式化されたが、インターネットの登場により、ソーシャルネットワークやマーケットプレイスも記述するように進化した。
リードの法則
リードの法則」は、1999年にMITのDavid P. Reedによって発表された。リードは、「多くの種類の価値はネットワークサイズに比例して成長する」「ネットワークサイズの2乗に比例して成長するものがある」ことを認めながらも、上記のようなクラスターを形成することができる「グループ形成ネットワーク」は、他のネットワークよりもさらに速く価値をスケールすると示唆したのである。
リードによれば、グループ形成ネットワークは、ネットワーク上のノードの総数をNとすると、2^Nの割合で値を増加させるという。
リードがN^2ではなく2^Nの式を提案した理由は、「容易なグループコミュニケーションをサポートする」ネットワーク内の可能なグループの数が1よりはるかに多いため、ネットワーク内の接続の合計数（ネットワーク密度）は単にノードの総数（N^2）の関数ではないためです。実際には、ノードの総数と可能なサブグループまたはクラスタの総数の関数であり、これはネットワークに多くのユーザーが追加されると、より速い速度で拡張されます。
ほとんどのオンライン・ネットワークはクラスターを形成することができるので、少なくともリードの法則のように振る舞い、メトカーフの法則やサーノフの法則が示すよりもはるかに速い速度で価値を高めていくと思われます。
パート III – ネットワークプロパティ
不規則性
ネットワークは通常、実生活では均一ではありません。図にするとそう見えるだけです。ネットワークには、クラスター、ホットスポット、デッドスポットがあります。これらは、現実の世界における複雑なシステムの不規則性を反映しています。例えば、地理的な違い（例えば、都会人と田舎者の行動は全く異なる）、現実世界での人間関係の違い（経営者と従業員の関係は同僚レベルの関係とは異なる）、規模（2人の会社と30人の会社、500人の会社は異なる意思決定を行う）、その他多くのものがある。
このような不規則性を認識し、ネットワーク内の「白熱する中心」を見つけ、最初はそこに焦点を当て、ネットワーク効果を高めてから、より広いネットワークに焦点を広げる必要があります。
実名制 vs 偽名制 vs 匿名制
多くのネットワーク効果ビジネスでは、ユーザーはネットワーク内の他のノードから見えるプロフィールを作成する必要があります。実際の個人名や会社名など、ノードの実際のアイデンティティに結びついたプロフィールを持つネットワークは、通常、仮名のプロフィール（「Tiger123」などのユーザーが作成したハンドルネーム）を持つネットワークよりもネットワーク効果を構築する上で効果的です。
欧米で最も成功した3つのソーシャルネットワーク、LinkedIn、Facebook、Twitterが、実名でのプロフィールを大規模に提供することに成功した最初のネットワークであることは偶然ではありません（Twitterでは仮名のハンドルネームの使用は認められていますが、人々が使うIDは通常「@realDonaldTrump」のように実世界のアイデンティティに紐付いています）。実名が受け入れられるようになる前に登場した何百ものソーシャルネットワークは、最終的にすべて消滅した。
リアル・アイデンティティは、信頼と評判が取引の流動性を促進する、両面市場やプラットフォーム・ネットワーク効果のビジネスにおいても重要です。
暗号や政府のスパイ活動など、匿名性がネットワークの機能として必要なアプリケーションもある。a）ネットワークの匿名性が破られ、システムに対する信頼が失われたとき、b）匿名のフリーライダーがネットワークの足を引っ張り、ノード間で転送されているものがあまりにも低品質になったとき、3）匿名のネットワークが他の世界では受け入れられず、様々な種類の当局（政府など）が介入してきたとき、などである。
また、はっきりさせておきたいのは、例えばTelegramの場合、ユーザーのメッセージは暗号化されているものの、匿名の人ではなく、実在の人物とつながることができるために利用しているのです。 プライバシーと匿名性は別物です。
このテーマについては、エッセイ「ネットワークにリアル・アイデンティティは重要か」をご覧ください。”
アシンメトリー
この用語は、マーケットプレイスが1面、2面、3面、N面のいずれであっても、主にマーケットプレイスに関するものです。ほぼすべてのマーケットプレイスにおいて、一方のサイド、あるいは一方のタイプのノードは、他方よりも獲得が困難です。
場合によっては、マーケットで大変なのは需要側、つまり買い手です。通常、このシナリオでは、お金を払ってくれる人（買い手）を何とか引き寄せることができれば、それほど苦労しなくても、供給者（売り手）がすぐに現れてきます。これを「需要サイドのマーケットプレイス」と呼んでいます。
FiverrやUpWorkは、需要を見つけることに重点を置き、供給が有機的に現れることに依存している例である。Lending Clubもその一例です。彼らはお金の需要（借り手）を見つけることに力を注ぎ、貸し手はその借り手にお金を提供するために自ら現れる。
難しいのは供給側で、供給側がしっかりすれば需要側のユーザーが有機的にマーケットプレイスに集まってくるケースもあります。これを私たちは “サプライサイド・マーケットプレイス “と呼んでいます。例えば、UberやLyftは、有償の獲得予算の大半をドライバーの獲得に費やしています。これは供給 サイドの話です。同様に、OpenTableは、7年後に需要（レストランを予約したい人）を惹きつけるだけの供給量を構築するまで、供給側であるレストランを一つずつゆっくりと買収していく必要がありました。
もちろん、市場によっては、ターゲットとするセクターの運が悪かったり、賢くなかったりすると、両者が同じように集まりにくいということもあります。そうなると非常に大変です。
マーケットプレイスにおけるもうひとつの非対称性は、あるサイド、あるいはノードのタイプにおける非対称性に関連しています。つまり、すべての需要と供給が均等になるわけではありません。一般的に、ネットワークに接続することでより価値を発揮するノードがあり、時には他のノードの1,000倍以上の価値を発揮するノードもあります。
このように、市場にはさまざまな非対称性があり、どのような需要や供給があるのか、1番目、2番目、3番目と優先順位をつけて誘致していくことが大切です。そして、最も価値の高いターゲットを最初に攻略するための戦術を練ることに集中する。
ホモジニアスネットワークとヘテロジニアスネットワークの比較
同質的なネットワークとは、すべてのノードがネットワーク内で同じ機能を持つネットワークのことです。あるユーザーは、次のユーザーが実行する基本的な機能において交換可能です。例えば、固定電話ネットワークでは、各ノード（電話機）は他のどのノードとも基本的に同じ機能を果たし、人々は同じ理由で電話機を手にする傾向があります。一般に、通信ネットワークは均質であることが多い。
異種ネットワークとは、機能と効用によって分類された2つ以上のクラスのノードが存在するネットワークである。ハニーブックマーケットネットワークでは、イベントプランナーはフォトグラファーとは異なる行動をとり、フラワーデザイナーとは異なる行動をとる。eBayの買い手ノードと売り手ノードは基本的に異なる理由でネットワーク上に存在する。
漸近的ネットワーク効果
漸近的ネットワーク効果とは、収穫逓増型のネットワーク効果である。
ネットワーク効果の基本的な定義を思い出してみよう。ある製品の利用が拡大するにつれて、各ユーザーにとっての価値も拡大する。しかし、ネットワーク効果は、ネットワークが成長するある段階を過ぎると弱まり始める場合があります。漸近的なネットワークの成長では、ある規模を超えると、もはや既存のユーザーにはメリットがない。
Uberはその一例で、待ち時間が4分程度になると、Uberの乗客は運転手の数が増えてもあまり恩恵を受けなくなるためである。供給が増えると、需要側の価値の伸びがゼロに近づくため、「漸近」するのである。
例えば、多くのデータネットワーク効果は漸近的である。データセットがあるサイズに達すると、データセットが大きくなってもアルゴリズムはもはや無意味に改善されない。ほとんどのデータネットワーク効果はこの性質に悩まされます。Wazeのようなビジネスでは、これを回避するのが最も効果的です。なぜなら、このサービスでは、数千または数万のノードによって継続的に更新されるリアルタイムのデータが必要であり、最小限の有用性であることが求められるからです。
セイムサイド・ネットワーク効果
セイムサイドネットワーク効果とは、マルチサイド（2面またはN面）ネットワークの同じサイドで発生する直接的なネットワーク効果である。セイムサイドネットワーク効果とは、同じ側のユーザーが追加されることによって、その側のユーザーに発生する価値の変化を指します。
例えば、Uberは実際には負の同側ネットワーク効果や混雑効果を持っています。これは、ある時点でライダーの数が多ければ多いほど、1回の乗車あたりの価格帯や待ち時間が高くなることを意味するからである。ドライバーについても同様で、Uberのドライバーが増えれば、他のドライバーとの競争が激しくなる。
しかし、同じサイドのネットワーク効果もプラスに働くことがある。これはWindowsユーザーの場合であり、ファイルの互換性があるため、新しいWindowsユーザーが加わることで利益を得ることができます。Windowsユーザー同士であれば、簡単にファイルを共有できますし、同じプラットフォームを使っている人が増えれば、ファイルを共有できる人の数も増えます。
クロスサイドネットワーク効果
クロスサイドネットワーク効果とは、複数のサイドを持つネットワークにおいて、財やサービスの相互補完によって生じる直接的なネットワーク効果である。間接的なネットワーク効果とは異なり、クロスサイドネットワーク効果とは、特に、ネットワークの一方の側のユーザーが、もう一方の側のユーザーに加わることによって、その価値が直接的に増加することを指す。
つまり、Uberを例にとると、ドライバーが1人増えるごとに、乗客側のすべてのユーザーに直接的な価値を与えるので、クロスサイドのネットワーク効果が大きくなります（ある点までは）、その逆も同様です。
間接的なネットワーク効果
間接的なネットワーク効果は、あるタイプのノードが別のタイプのノードに直接利益を与え、同じタイプの他のノードには直接利益を与えない結果、ネットワークの価値が増加する場合に発生します。同じ側のノードは、ネットワークの反対側にいる補完的なユーザーがネットワークを使用するインセンティブを高めるため、間接的に互いの利益を得ますが、これは同じ側のすべてのノードに利益をもたらします。
例えば、eBayのような2-Sided Marketplaceでは、新しいセラーが追加されても、他のセラーに直接利益をもたらすことはありません。むしろ、他のeBayの出品者にとっては、競争が激化するだけである。しかし、商品の在庫が増えることで、マーケットプレイス全体が買い手にとってより魅力的になり、潜在顧客が増えるため、売り手が増えることは間接的に他の売り手の利益になるのです。新しいセラーが増えるたびに、セラーにとってネットワークの価値が間接的に強力に増大するのです。
マイクロソフト・ウィンドウズのようなOSプラットフォームも、間接的なネットワーク効果が働いている良い例です。Windowsの新しい開発者が他の開発者に直接利益をもたらすことはない。しかし、ウィンドウズ・プログラムのライブラリが増えれば、ウィンドウズ・ユーザーの数は増える。そして、ウィンドウズ・ユーザーが増えることは、彼らのプログラムの潜在的な顧客のプールを増やすことになるので、すべての開発者にとって有益なことです。
EconomidesとSalopによるこの1992年のNYU論文は、間接的なネットワーク効果に関する最も初期の研究の一つであり、この論文では「互換性のある補完財」の価値の関数であるとしている。
ネガティブなネットワーク効果
ネットワークの利用が増えたり、ネットワークの規模が大きくなると、かえってネットワークの価値が下がり、ネットワーク効果がマイナスになる場合があります。
ネットワークの負の効果は、ネットワークの混雑（使用量の増加）とネットワークの汚染（サイズの増加）の2つの方法で発生する可能性があります。
ネットワークの混雑の最も身近な例は、道路交通である。ラッシュアワーになると、道路を走る車が1台増えるごとに、他のドライバーにとって都市内の道路網がより渋滞する（＝価値が下がる）ことになります。オンライン・ネットワークの場合は稀ですが、通信ネットワークでも同様の輻輳が発生することがあります。
しかし、ネットワーク汚染は、オンライン・ネットワークではより一般的です。例えば、Facebookでソーシャルグラフが広がれば広がるほど、Facebookニュースフィードは、ほとんど知らない知人や仕事上の連絡先・家族からの無関係または不要なコンテンツで汚染されることになります。
ネットワークには、ネガティブなネットワーク効果とポジティブなネットワーク効果が同時に存在することがあり得ます。TwitterとFacebookはその最たる例で、TwitterとFacebookのフィードはどちらもネットワーク内の多くの人を表示しますが、それが多すぎるとフィードが汚染される可能性があります。
創業者は、このことを意識して、マイナスのネットワーク効果をできるだけ緩和し、プラスのネットワーク効果を促進するような製品機能を構築することが重要である。
パート IV – ネットワーク効果の構築と維持
マルチプレイと一人用モードの比較
これらは、ゲーム業界で一般的に使用されている用語です。私たちは、ネットワーク効果ビジネスについて議論する際に、重要な区別を強調するために、これらの用語を使用しています。
一人用の製品は、ユーザーを一人で助け、そこに他のユーザーがいなくとも使用することができる。ユーザーは、製品・サービスから単独で価値を得る。例えば、Amazonで何かを購入すること。あるいはTurboTaxで税金の申告をすること。あるいは、自分のeコマースサイトにStripeを導入する。しかし、他の人が自分のサイトにStripeを導入していても、私は何の価値も得られない。
ユーザーは、単一プレーヤーの製品に対して、それが直接提供する価値に基づいて代金を支払いますが、それは直線的なものになりがちです。顧客にとってより価値のある製品にすることは、すべてあなたの負担となります。これは、WorkDayやOracleのようなSaaS企業のほとんどに当てはまります。
一方、「多人数参加型」の製品は、他のユーザーの存在やインパクトを感じることができますが、他のユーザーなしでは役に立ちにくい製品です。YouTubeのように、ただ見るだけであっても、ユーザーが行動することで、互いに価値を高め合うことができるのが、マルチプレイヤー製品です。Vimeoは、コメントも動画の視聴回数もない、シングルプレーヤー的な体験です。YouTubeは、視聴回数もコメントもあり、マルチプレイヤー体験です。
商品には、シングルプレーヤーの価値とマルチプレーヤーの価値があることが可能です。例えば、ハニーブックには、イベントプランナーが顧客に対してより美しい提案をするためのツールがある。写真家、ケータリング、フローリストがハニーブックのネットワークに加わることで、イベントプランナーはプロのネットワークとNサイドペイメントのネットワークから利益を得ることができるのです。
また、シングルプレーヤーの製品にマルチプレイヤーモードを追加したり、シングルプレーヤーからマルチプレイヤーモードに切り替えたりすることも可能です。私たちは、そのような企業を頻繁に支援しています。例えば、Amazonはレビューでマルチプレイヤー体験を追加し、過去の購入者が将来の購入者に利益をもたらすことができるようにしました。また、マーケットプレイスを追加し、何十万もの売り手が参加し、買い手に価値を与え始めた。2017年の年次報告書によると、彼らの歴史の中で初めて、アマゾンのマーケットプレイスは総販売台数の50％以上を占めています。これは大きな変化です。
私たちは、単一プレーヤーのみのビジネスを構築することをお勧めしません。直線的な成長になりがちで、競合に足を引っ張られがちです。
スイッチングコスト
スイッチング・コストとは、ある製品の使用から、互換性のない別の製品に切り替える際に発生する時間、労力、金銭のコストを指す。切り替えコストが高いと、顧客はライフサイクルを通じて同じ供給者に固執するインセンティブが強くなるため、顧客ロックインが発生する傾向がある。
スイッチング・コストはビジネスの守備範囲に関係し、製品の互換性にも大きく関わってくる。防衛力の高い企業は、通常、競合他社と製品の互換性を失わせる余裕があり、高いスイッチング・コストを導入することができる。
アップルのことを考える。MacBookなどのApple製品を購入すると、互換性のない製品のスイッチング・コストが発生します。MacBookを購入した場合、携帯電話をコンピュータと簡単に同期できない、別のカレンダーアプリケーションを使わなければならないなど、労力の観点からAndroidを所有するのはコストがかかります。また、iTunesで曲や映画や本を購入した場合、その後SpotifyやHuluやKindleを利用するには、ライブラリに互換性がなく、メディアが互換性のないサービスに分散してしまうため、高いスイッチングコストが発生します。
これらのことは、Appleの顧客にとって、電子機器の相互互換性を保つために、AirpodsからApple TVまですべてを購入しなければならないロックイン効果を生み出します。
ネットワーク効果は、このようなスイッチング・コストをさらに高める。製品を切り替えるには互換性の観点からコストがかかるだけでなく、製品にネットワーク効果がある場合、切り替えコストは個人レベルだけでなくグループレベルでも高くなります。例えば、Craigslistのような2サイド・マーケットプレイスでは、アパートを借りる人にとってグループとしてのスイッチング・コストが高くなります。アパートを借りる人と同じタイミングで新しいマーケットプレイスに移動しない限り、借りる人が離れるのは法外なコストになるからです。したがって、市場の両側は互いに固定化される。
鶏と卵の問題（コールドスタート問題）
鶏と卵」問題とは、正のフィードバックループを引き起こすのに十分なクリティカルマスを得るための問題を指します。ネットワーク上の人々が他のユーザーに対して価値の大部分を生み出している場合、どのようにして最初のユーザーを参加させるのでしょうか？
なぜなら、買い手と売り手（または開発者とユーザ）という2種類のユーザが存在し、片方が存在しないともう片方が参加するインセンティブを得られないからです。2-sidedネットワークをキックスタートさせるには、片方のユーザーにある種の初期価値を与える必要があります。これは、ネットワークのもう片方が存在することによって生じる補完的な価値とは無関係です。
この問題を解決するために、私たちが知っている具体的な戦術は、少なくとも19種類あります。そのうちのいくつかは、ネットワークがなくても市場の片側に価値を提供するシングルプレイヤー・モードの製品を作ることに関係しています。また、現金やリードなどの報酬で市場の一方を引きつけることもあります。
マルチテナント
マルチテナントは、競合するネットワークに同時に参加するコストが低いか、あるいはゼロである場合に発生します。
これは、ソーシャルネットワークでかなり横行していることです。人々は、共有する写真やスナップを同時に複数のプラットフォーム（Facebook、Instagram、Snapchat）にシンジケートすることがよくあります。マーケットプレイスでも頻繁に行われています。UberとLyft、eBayとCraigslist、EtsyとAmazonマーケットプレイスの両方を利用する人が両側から多いのです。
マルチテナントはネットワークの防御力を低下させ、ネットワーク効果を軽減させることができますが、それはある一定の範囲までとなります。最終的には、より大きなネットワークが勝つでしょう。なぜなら、潜在的な新規顧客に対してより高いプロフィールを持ち、たとえその顧客がたまにマルチテナントであっても、既存顧客を維持する可能性が高くなるからです。ネットワークが大きくなることで、選択肢の数も増え、人々は不満があるときだけ、あるいは大きなネットワークが提供する価値の補完として、競合するネットワークに目を向けるようになります。
例えば、Snapストーリーを利用している人は、Instagramストーリーを利用して、別のオーディエンスにリーチすることができます。一方のサービスを利用することで、もう一方のサービスの利用が強化され、利用者が両方のサービスの利用に慣れ、両方で共有される「ストーリー」という幅広いカテゴリーに大きな価値を見出すようになる可能性があります。
eBayやAmazonの顧客は、特にビンテージ製品を求めてEtsyを利用するかもしれません。これはマルチテナントのケースですが、消費者がオンラインで購入する商品の種類が多ければ多いほど、オンラインショッピングの可能性が高まるため、一方の利用が他方を強化することになります。
ディスインターメディエーション
ディスインターミディエーションは、主にマーケットプレイスやマーケットネットワークに適用される脆弱性です。これは、マーケットプレイスやマーケットネットワークの製品を通じて最初に接続した後、ユーザが将来の取引をその製品から外して直接取引する場合に起こります。ほとんどの取引ネットワークでは、リピート購入につながるリテンションがゲームの名前であるため、これは重大な問題です。
ディスインターミディエーションを防ぐために、ツール、レピュテーション、保険、コンプライアンス、リード、その他のインセンティブを提供することができます。あなたの市場がこの問題に直面した場合、あなたが試すことができる多くのことについての広範なプレイブックがあります。中には、決して克服できないものもあります。
保持
リテンションとは、ユーザーがどれだけ頻繁に製品を使い続けるかということで、これによってネットワーク効果に大きな差が生まれます。リテンションが低いと、ユーザーベースが大きくなっても、製品の全体的な使用率が上がらず、守りの姿勢を崩してしまうため、何らかのネットワーク効果を得ることは非常に難しくなります。
初期のころのFacebookは、定着率が非常に高かったです。なぜなら、もしあなたが友達よりも遅く参加したとしても、彼らがまだ使っている可能性は高く、あなたは参加することで価値を得ることができたからです。もし定着率が低ければ、参加するのが遅ければ、そのトレンドに乗り遅れることになり、自分自身が定着する可能性はかなり低くなります。
効果的なリテンションがないネットワークは、ネットワーク効果が弱く、ネットワーク効果が弱いとリテンションが低くなります。ネットワーク効果は、ネットワークの大きさではなく、全体の利用率から生まれることを忘れないでください。ですから、ネットワークの大きさを大きくするだけでなく、利用率を高めることに重点を置くことが重要です。
パートV – 関連概念
幾何学的（指数関数的/非線形）成長と線形成長との比較
バイラル効果もネットワーク効果もないビジネスは、直線的で直線的な成長を遂げる傾向があります。直線的な成長はビジネスを生み出しますが、私たちが求めているようなインパクトが強く、エキサイティングな成長ではありません。私たちは皆、緑の線の成長曲線を求めているのです。
創業者は、自分自身とチームが幾何級数的な成長を遂げるように努力し、線形成長から幾何級数的成長へ移行したときの違いを測定し、知ることができるようになるべきである。ネットワーク効果ビジネスは、ティッピングポイントに到達すると、a) バイラルである、b) メトリクスが非常に優れているため、他の競合に対してトラフィックを購入する余裕がある、のいずれかの理由で、通常このタイプの幾何学的成長を見せます。
バイラルエフェクトとバイラリティ
バイラル効果とネットワーク効果は異なりますが、この2つを混同している人が少なくありません。
ネットワーク効果は、より多くの人に使ってもらうことで、製品に付加価値を与えます。ネットワーク効果を持つ製品をより多くの人が使えば使うほど、各既存ユーザーはその製品からより多くの効用を得ることができるので、競合他社に乗り換える可能性は低くなります。ネットワーク効果とは、保持と守備範囲のことです。
バイラル効果とは、新しいユーザーに製品を使ってもらうことです。既存のユーザーが無料でより多くのユーザーを連れてきてくれる場合、その製品はバイラル効果があると言われています。バイラル効果を持つ製品やサービスには、ユーザー1人あたりの結果、新たに加入するユーザーの数である「バイラル係数」が存在する。例えば、初期の頃の平均的なFacebookユーザーが、一定時間内に2人の友人を招待した場合、その時のFacebookのバイラル係数は2であると言います。 これは、1日あたりの新規加入ユーザーが無料で指数関数的に増加することを意味します。
バイラル効果とネットワーク効果の混同は、1）どちらも正のフィードバックループであること、2）過去15年間にFacebook、Twitter、WhatsAppなどの有名企業で一緒に経験されたこと、に起因しています。
しかし、私たち自身が10社以上の企業でバイラル効果を生み出し、1000万人以上のユーザーを魅了した経験から、ネットワーク効果を持つ製品を作るよりも、製品でバイラル効果を作る方が簡単だと断言できる。さらに、ネットワークを持つ製品は、当然ながらバイラルフックやループを構築するための言語が多くなるのです。
多くの製品は、ネットワーク効果を持たずとも、バイラル効果を発揮することができます。製品がバイラルだからといって、新しいユーザーが増えるたびにその製品の価値が上がり、守備範囲が広がるわけではありません。バイラル効果がFacebookを現在の地位に押し上げたのは、Facebookもネットワーク効果を持っているからです。しかし、JibJabやBuzzfeed、Sequoiaの支援を受けたQuizUp（2700万ドルを調達して死亡）は、バイラルになったからといって、防御力や価値が上がるわけではありません。彼らの成功は派手であったが、短命であった。
逆もまた真なりである。ネットワーク効果を持つ製品が必ずしもバイラル効果を持つとは限りません。B2Bのマーケットプレイスでは、有料広告を使って買い手と売り手を引き付け、バイラル性をゼロにした2面的なマーケットプレイスのネットワーク効果を簡単に構築することができます。ある企業は、数千台のIoTデバイスを街中に配備し、メッシュネットワークを構築することができます。
例えば、Googleで広告を購入し、売り手と買い手の両方をB2Bマーケットプレイスに誘導し、2面的な市場ネットワーク効果を構築しても、バイラル性はゼロのままです。あるいは、ある都市にお金を払って1000台のIoTデバイスを配置し、そのメッシュ・ネットワークを構築すると、ネットワークの密度により、そのパフォーマンスは他のどの都市よりも非常に高くなり、競合他社は自分のメッシュ・ネットワークに1000台のノードを配置するまで対抗することができなくなる可能性があります。
ネットワーク効果とバイラル効果の違いを理解することは、プレイブックを正しく作成する上で重要です。特に、この2つを混同してしまう人がいかに多いかを考えてみてください。それがあなたでないことを確認してください。 バイラル効果があるからといって、nfxがあるとは限りませんし、その逆もまた然りです。
「プラットフォームビジネスモデル」（あまり役に立たない言葉）
これは最近の用語で、生産手段ではなく、外部ネットワークを開拓し、接続手段を促進することで規模を拡大するネットワーク効果を持つ多くのタイプの企業について広く語られています。 これらは重要なアイデアです。しかし、私たちは、この用語があまりにも多くの概念を混同しているため、これらのビジネスを実際に機能させるものの重要な要素を探り出そうとするときに、あまり役に立たないと感じています。また、MS OSやiOS、FBプラットフォーム製品など、他の法人がその上にビジネスを構築しているネットワーク効果ビジネスについては、「プラットフォーム」という用語を使用することにしています。
リインフォースメント
ネットワーク効果について知っておくべき重要なことは、ひとたびネットワーク効果が発生すれば、その上に他のネットワーク効果を含むすべての守備範囲を構築することがはるかに容易になることです。この「補強効果」は、創業者、特に成長に気を取られているときには、過小評価されがちです。新しい守備範囲を継続的に探し、立ち上げることは、それらが互いに補強し合うので重要です。より多くのことを一度に行おうとすると、それぞれがより良く機能します（ただし、これはある時点までで、一度に多くのことを行おうとすると、業務の集中が妨げられるからです）。
スケール効果
スケール効果は、ネットワーク効果と同様、デジタル時代における重要な防衛手段である。スケール効果もネットワーク効果も、ユーザーが増えれば増えるほど強くなるため、しばしばネットワーク効果と混同されることがある。
しかし、その仕組みは全く異なる。規模を理解するのに一番良い方法は、うまく運営されている企業が大きくなればなるほど、単位当たりの生産コストが安くなることです。スケール効果が効き始めると、規模の優位性を持つ企業が、顧客にとって数学的に明らかな選択肢となる。
つまり、ユーザーが増えればボリュームが増え、サプライヤーからの価格が安くなり、顧客にとっては価格が下がり、広告のコンバージョンレートが高くなり、広告効果が競合より高くなる、などなどです。
規模が大きくなると、数字がすべて自分に有利に動き始め、数学は太刀打ちできなくなる。この概念は、学術的には “規模の経済” と呼ばれています。要するに、単位当たりの生産コストが安くなるのです。アマゾンはテクノロジー界をリードするスケール効果企業です（そして今、彼らはネットワーク効果を追加しています…気をつけましょう）。
ブランド
ブランドは強力な守備範囲ですが、ネットワーク効果とは根本的に異なります。規模の場合と同様、ブランドの守備範囲は製品の成長や使用量と相関があるため、ブランドとネットワーク効果を混同しがちです。しかし、両者の働きは全く異なります。
ブランドは、あなたが誰で何をしているのかを人々が知っているときに生じます。確立されたブランド・アイデンティティは、心理的なスイッチング・コストを伴います。人々は、あなたのブランドから無名またはあまり知られていないブランドに乗り換える可能性は低く、心理的には慣れ親しんだものに向かうからです。
人はリスクを嫌い、未知のものを避ける傾向があります。ブランド認知があれば、人々はあなたが何者で何をしているのかに精通することになります。それが、競争力を高めるのです。今日の注目経済においては、ブランドの防御力は非常に重要であり、逆説的ですが、ネガティブなブランド認知であっても、（一定の範囲内で）あなたのビジネスの防御力を高めることができるのです。
エンベデッド
エンベッディングとは、顧客の業務に直接製品を組み込むことで、顧客が時間、エネルギー、またはその両方に大きなコストをかけずに、製品を引き抜き、競合他社に置き換えることができないようにすることである。言い換えれば、エンベッディングは、ユーザー導入のプロセスの一部として、スイッチングコストを直接的に高めるのです。
エンベッディングはネットワーク効果と連動して、ビジネスの守備範囲を広げることができますが、両者は別の概念です。
エンベッディングの例としては、Workday、Oracle、あるいはSAPなどがある。これらの例からわかるように、エンベッディングは、顧客が個人ではなく組織の場合に多く見られる（個人の生活「業務」にエンベッディングするのは難しい）。とはいえ、B2Cの製品にもエンベッディングは存在する。GoogleドライブやiCalを思い浮かべてほしい。