IT企業のビジネスモデル「Googleを倒す方法」
どうも、「ホントのメディア」～ビジネス本の要約・書評・日記サイト～運営者の武信です。
IT企業のビジネスモデル「Googleを倒す方法」というタイトルで話していきますね。
では書いていきます。
目次。
１ Googleを倒す方法。
２ ここでネット企業のビジネスモデルを概観してみましょう。
a Amazon。
b Google。
c Youtube。
d Apple。
3 Googleを倒す方法2。
4 大学入試や論文の採点へ活用可能。
5 AI面接と音声認識の話。
１ Googleを倒す方法
Googleを倒す方法を述べていきますが皆さんも何かアイデアを考えてください。
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僕の答えは「言語の意味を理解できる技術の開発」です。
「AI VS 教科書が読めない子どもたち」という本によればコンピュータが言語の意味を理解することは不可能だという結論になっています。
コンピュータは統計と確率と論理によって言語を理解しているに過ぎず、人間のように意味を理解してないのです。
僕もこの限界を知っていますが言語の意味を理解できるに近い到達点（つまり精度を上げる）ことは可能なのでは？と考えています。
どこかの国では小論文の採点？をコンピュータに任せているところもあるようなのです。（もちろん、正確ではなくまだ粗いのでしょうがある程度の精度で重要で価値ある小論文を見極められるのだとしたら価値がある話です）
このコンピュータが言語の意味を理解できる精度を上げるという技術の開発により、重要な文章や価値ある文章の見極めが可能になります。
そうなるとGoogleの従来のアルゴリズムより、もっと精度高く貴重で価値ある文章を見つけ出し、表示できる検索エンジンが開発可能になるでしょう。
２ ここでネット企業のビジネスモデルを概観してみましょう。
a Amazon。
物流倉庫が強み。Amazonのレコメンデーションサービスにより、精度の高い欲しい商品が表示されます。
本だけでなく、家電商品やたくさんの商品が勢揃いしており、ロングテールの法則も活用されるほどです。（リアル店舗にはない品揃えを実現）
リアル店舗に買い物が行けない人達や地方在住者にとっては救世主のような存在です。
他にも電子書籍やタブレット端末やAmazonPrimeなどの会員制（映画も視聴可能）などのサービスがあります。
Amazonは宣伝と認知において、アフィリエイトを活用しています。また書評やレビューもたくさん載っており、情報サイトとしての価値も高いです。（ネットワーク効果も働いている）
Amazonの重要要素はサイトとしての利便性の高さや情報量の豊富さとそれを支えるリアル物流倉庫です。
b Google。
検索エンジンで一番、使われています。収益源はアドワーズやアドセンスなどの広告費。アドワーズに広告を出してクリックされた分だけ支払う制度です。
広告費が主力なので使い、見てくれる層を増やさないといけません。
GoogleはSEO対策をするように勧めますが、順位が上がる秘訣を決して語りません。理由は順位上げの秘訣が知られてしまうとわざわざアドワーズ広告に出す会社がなくなるからです。
またブログやサイトを作り、アドセンスに審査が通り、広告を貼り、クリックされるとアドセンス収入（クリック報酬型広告）が得られるため、皆が競って良いブログやサイトを作るようになります。
ともかくGoogleの肝はネットワーク効果であり、幅広い層に使ったり見てもらうことであり、そのためにはコンテンツ（情報）やGoogleの様々なサービス（Gmailなど多数）を出しています。
Googleで検索してもコンテンツがしょぼかったり、WELQ問題で明らかになったウソの医療情報などが多くなると、コンテンツの信頼性や重要性が薄れ、検索離れが起きる可能性があります。
検索離れが起きたら、アドワーズで儲けられなくなります。質の低いコンテンツであり、客が少ないか効果が低い場所に広告を出したい企業などは少ないです。
Googleの重要要素はコンテンツとリアル資産（膨大なサーバーなど）です。
c Youtube。（Googleによって買収されています）
広告主によるCMがYoutubeの収入源です。
また有料料金を払えばCMを消せます。（Youtubeの収入源の一つです）
YoutubeRedというビジネスモデルもあります。
Youtubeもコンテンツ産業であり、コンテンツ（動画）をたくさん作ってもらう仕掛けを用意しています。Youtuberパートナープログラムです。
Youtuberが動画をアップし、１回再生されるごとに0.05円入る仕組みのようです。（料金は変動するのかな。現在は？）
Youtubeの重要要素はコンテンツです。
d Apple。
Appleの収益源はサービス事業（AppleMusic、ApplePay、iTunes、AppStore）、ハード事業（Mac、iPhone、iPad、iPodなど）があります。
Appleの特徴は端末を売るために、多くの仕掛けをしたことです。
端末を売るためにiTunesで大量の音楽やMVなどを販売し、しかもiTunesで音楽配信できるようにすることで音楽を売ることのハードルを下げましたし、AppStoreにより、アプリという商売を生み出し、そのアプリがさらに端末の魅力を上げる効果を生み出しました。
Appleの重要要素はiTunesStoreとAppstore、そして端末としての完成度です。Androidと違って端末としての完成度が高いように僕は感じます。
他にもTwitterやFacebookやMicrosoft（SKYPEを買収）などがありますが省略します。
3 Googleを倒す方法2。
話を戻します。
言語の意味をある程度理解できる技術を開発すればGoogleを倒せるかもしれないと述べましたが、Googleからのスイッチング（乗り換え）を促せるかどうかは難易度が高い点です。（サービスの普及が一番難しいのです）
人は慣れ親しんだサービスから、なかなか移動しませんからね。
しかしGoogleの技術以上に精度高い文章を見つけられるようになり、コンテンツを作る参加者が増えたら、Googleにとっては驚異になるかもしれません。
Googleはコンテンツ産業なのでコンテンツがより魅力的な検索エンジンが現れ、しかも他のサービスも揃い始めたら、ライバルになる可能性があります。
もちろん膨大なサーバーという投資（金）が必要です。（Amazonは物流倉庫が肝でしたが、Googleも膨大なサーバーというリアル資産は肝です）
また言語を理解できるということは貴重で価値ある文章を作り出せる可能性もあります。（そうしたらライターや作家が失業しますね）
もし文章が作り出せるとしたら、コンテンツメイカーすら必要なくなります。（この可能性はかなり低いようなのですが）
そして良いコンテンツが集まった検索エンジンが出来上がるのです。（ただし医療情報や法律知識などのコンテンツは正確性が重視されますから、精度の高さはかなり求められます）
このコンピューターが言語の意味を精度高く理解できるという技術の可能性はかなりのものです。
4 大学入試や論文の採点へ活用可能。
次に、この技術を他にも転用しましょう。
文章を精度高く理解できるということは大学入試や論文の採点にも使える可能性があります。
つまり小論文のような長い文章の採点が可能になるのです。
しかし大学入試はセンター試験は50万人が受験します。
ですが50万人の文章を量子コンピュータのAIで高速に処理させて、足切りを大量にこなし、貴重で価値あると思われる小論文とそうじゃない小論文などをランキングやスコアなどである程度割り出し、そうじゃない小論文は点数をかなり低くします。
そして上位の価値ある文章は人間が見るのです。
これだけで採点の手間がかなり省けると思われます。
50万人分を全て見るのではなく、1万人ぐらいレベルまで減らせたら、現実的に人間で採点可能レベルまで至るのではないでしょうか？（1万人という数字はあくまでざっくりした数字です）
小論文は足切りとして使います。スコアが低い（コンピュータが貴重で価値がないと判断）小論文は点数を低くつけるのです。
これで大学入試にも使える技術になります。
5 AI面接と音声認識の話。
AI面接というモノもあります。以下の記事で書いています。
https://perfecthuman100.hatenablog.com/entry/aisaiyoumensetu
言葉の理解はまだまだ難しいようなのですが、AI面接のアプリではある程度の精度でその人間の能力が分かるそうなのです。
言葉で判断しているのかジェスチャーなのかよく分かりませんが。
ですが能力を診断、理解できるという点では画期的でしょう。
AI面接も精度が上がれば足切りとしては当然使えますし、その上も狙える可能性があります。（つまり実力者を人間以上に判定し、取りこぼさないのです）
この言語を精度高く理解できる技術をさらに他に転用させましょう。
音声技術ですね。AmazonEcho、GoogleHomeなどたくさんあります。（AppleのSiriやMicrosoftのCortanaなどもあります）
音声での会話の理解力も上がれば話し相手ロボットになったり、いろいろな接客サービスに使えるでしょう。（コールセンターも可能かもしれません）
以上、言語の意味を精度高く理解でき、さらに発信できる技術はかなりの拡張性の高い技術なのです。
Googleすら倒せる可能性があります。ただしスイッチングコストやネットワーク効果など壁はあります。
PART2に続きます。
ではこの辺で。
参考・引用サイト。
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