「アルゴリズム経済」はどのような新しいモデルやトレンドを生み出すのでしょうか?

2000年から10年間の発展を経て、中国のPC時代のインターネットは「交通経済」を生み出しました。モバイルインターネットは2010年から5年間で大きな飛躍を遂げ、「共有経済」を生み出しました。2015年の道に立つ最も魅力的な道標は、ほかでもない「インターネットプラス」です。この革新的なエコロジーロジックは、新世代の情報通信技術、クラウドコンピューティング、ビッグデータ、モノのインターネットを基盤とし、消費者向けインターネットから産業向けインターネットへの移行、伝統産業+インターネットのアップグレードと変革を促進しています。それは間違いなく夜空で最も明るい星のように、中国の科学技術革新と起業家精神の方向を導いています。それでは、中国のインターネット速度の飛躍的向上の繰り返しサイクルの下で、「インターネット+」はどのような革新的な経済形態を生み出すのでしょうか？答えは「アルゴリズム経済」です。

アルゴリズム経済はビッグデータの未来

Intel の予測によると、2020 年までに、世界中で 500 億以上の接続デバイスと「モノ」が稼働することになります。このような膨大な数の接続と生成される膨大なデータに直面すると、最大の障害はすべてのデータに意味を与えることになり、問題の焦点はデータからアルゴリズムへと移り、膨大なデータに隠された情報価値を活用することが求められます。インテルはこれを「アルゴリズム エコノミー」と呼んでいますが、これは「アルゴリズム エコノミー」と訳すと、データが社会、企業、個人にとって無視できない資産になると、アルゴリズムがこれらのデータ資産の評価と交換の担い手となり、興味深い新しい経済モデルの出現が促進されることを意味します。

「ビッグデータ」という用語が生まれて以来、多くの場所で言及されてきました。「ビッグデータは 21 世紀の石油です。」これは事実ですが、ガートナーが最近発表した記事によると、データ自体は無意味です。データ自体は、使い方を知らなければ何の役にも立ちません。石油そのものは燃料に精製されない限り役に立たない粘液であるのと同じです。アルゴリズムは、燃料精製のビッグデータ版です。さまざまな独自のアルゴリズムがさまざまな精製燃料に対応し、実用的な問題を解決して実行可能な決定に変換します。これは将来、ビジネスを成功させるための秘密兵器となることは間違いありません。デジタルゴールドラッシュの次の波は、データを使用するという行為だけでなく、データをどのように使用して実際の問題を解決するかということになるでしょう。これがアルゴリズム経済の希望です。

「未来はすでにここにある」

実際、「未来はすでにここにある。ただまだ普及していないだけ」なのです。

出典: EverString Innovation

アルゴリズム経済は、米国のエンタープライズ ソフトウェア サービス部門で効果を発揮し始めています。 1970年代から20年間、米国のエンタープライズレベルのソフトウェアサービスプロバイダーは、主にデータの収集、保存、測定のためのツールの提供に重点を置いてきました。1990年代には、Salesforceに代表される新しいSaaS企業が、自動化を通じて販売ワークフローを管理し始めました。データが蓄積されるにつれて、人間の脳は3次元を超えるデータ情報の本質的な価値を区別することが難しくなりました。そこで、2000年にTableauに代表されるデータ視覚化ツールが徐々に登場し、人々がデータを分析するのを支援し始めました。その後、ビッグデータが普及しましたが、ビッグデータは中間段階に過ぎず、すぐに米国では「Prediction As a Service」の段階に入りました。次のターゲットの予測から次の行動の診断まで、人工知能によって自動的に意思決定を行うことが最終的な目標です。これが、今後5年間の米国のエンタープライズソフトウェアサービス分野の方向性です。

ビッグデータの時代以降、中国では多くの新興企業がアルゴリズム経済の実践者となっている。これはインターネット金融の分野で特に顕著です。インターネット金融は中国の中小企業や個人に非常に役立つが、金融の本質はビジネスリスクであり、リスク評価の基礎として大量の実データが必要である。 P2P、株式クラウドファンディング、第三者決済、電子商取引プラットフォーム上の金融サービスなど、企業や個人向けのパーソナライズされた金融サービスの効率と品質を向上させるには、アルゴリズムを使用して信用モデルや不正防止モデルを構築する必要があります。長期的には、独自のアルゴリズムは、個人または企業の信用報告システムに基づいてインターネット金融商品のリスクベースの価格設定を可能にするための基盤となります。信用報告アルゴリズムのサービス化や不正防止アルゴリズムのサービス化が、私たちにとってそう遠い未来の話ではないことは明らかです。アルゴリズム エンジンを自動化して価格設定、リソース割り当て、ユーザー フィードバックを動的に管理することで、すべてのインターネット金融会社は自社の製品を再構築し、アルゴリズム経済の革命を取り入れることができます。

アルゴリズム経済は知的資本の共有を促進する

クラウド コンピューティングは、集中的なインターネット操作のモデルです。クラウド コンピューティングを使用する人は、クラウドの複雑さを隠し、操作をシンプルに保つことを好みます。したがって、この傾向に従うと、ビッグデータが登場すると、データの取得と保存はクラウドに配置され、プラグアンドプレイの API 呼び出しサービス、つまり Data As a Service (DaaS) が提供されることになります。米国にはすでに、D&B、Bluekai、Acxiomなど、さまざまなデータAPIサービスの提供を専門とする独立したサードパーティDMP（データ管理プラットフォーム）が数多く存在しています。中国でも、非常に専門的なサードパーティデータプロバイダーが登場し始めています。

出典: EverString Innovation

クラウドへの移行の次のステップは、さまざまな独自のアルゴリズム サービスです。一方では、これはインターネットの集中的な運用の傾向であり、専門企業が専門的なことを行えるようになっています。すべての企業がデータ サイエンティストのチームを設立する能力や必要性を持っているわけではありません。同時に、これは知的資本の共有の需要でもあります。すべての企業がインターネットに「+」すると、データ サイエンティストがデータを分析し、データに基づく意思決定を支援する必要がありますが、これほど多くのデータ サイエンティストはどこで見つけられるのでしょうか。必然的な傾向として、専門的なデータ サイエンス サービス能力を持つ企業が専門的なアルゴリズム サービスを提供できるようになります。

アルゴリズム経済は新たなモデルとトレンドを生み出す

個人、企業、スマートデバイスがアルゴリズム経済の主体となり、データを生成し、インターネットやモノのインターネットに基づいて通信し、アルゴリズムに基づいて考え、決定を下し、独自のエコシステムを形成します。このシステムでは、独自のアルゴリズムが経済的利益を生み出し、利益があるところには取引の市場が生まれます。したがって、将来生み出される可能性のある新しいモデルとトレンドは次のようになると大胆に予測できます。

1. エンタープライズインテリジェンス

現在、エンタープライズ レベルのサービスについて話すとき、私たちは依然として主に SaaS に焦点を当てています。しかし、将来的には、SaaS はエンタープライズ レベルのサービスの中間状態に過ぎないかもしれません。企業の内部ワークフローとインターネットは相互接続されており、大量の複雑なデータが生成されます。将来のエンタープライズ レベルのサービスは、さまざまなアルゴリズム サービスを通じてこのデータを活用し、それを直接意思決定ツールとして使用します。エンタープライズ レベルのサービスの製品形態は、さまざまなシナリオで生成されるデータと専門的なアルゴリズムによって決定される可能性が高くなります。SaaS を考えることが未来です。 2つの巨大クラウドプラットフォームであるAmazon AWSとMicrosoft Azureが機械学習サービスを開始し、BATがデータオープンプラットフォームを立ち上げていることを見ると、企業が専門的なアルゴリズムを構築することがますます容易になるでしょう。将来的には、企業同士が直接コミュニケーションできるようになり、会話の言語はさまざまな独自のアルゴリズムとなり、サービスの需要と供給側を直接マッチングさせるようになると考えられます。これがエンタープライズ人工知能の未来です。

2. 小規模なデータ駆動型サービス

モノのインターネット上のデバイスは、大量の個人データを生成するようになりました。たとえば、さまざまな医療および健康アプリは、個人の身体検査データに基づいて個人の「健康ポートレート」を継続的に作成できます。これは、個人にとって非常に貴重なデータ資産、つまり定量化された自己「スモールデータ」です。このようなスモールヘルスデータを基に、アルゴリズムを使用して身体の健康に適した健康アドバイスを推奨したり、場所に基づいて適切なフィットネスや健康サービスを推奨したりすることができます。個人の健康「スモールデータ」を家族の健康「スモールデータ」に集約すると、家族のダイエット計画やさまざまな健康サービスをガイドするために使用することもできます。同様に、家庭で使用されるスマートハードウェアは、家庭に基づいた「スモールデータ」を形成し、それを使用して家族の生活の質を測定し、家族の生活の質を向上させるサービスのターゲットを絞った推奨を提供することができます。個人信用も一種の「スモールデータ」であり、個人がインターネット上で仮想生活サービスを受けるための主な認証情報となるでしょう。

3. 独自のアルゴリズムプロバイダー

アルゴリズムが一般的な需要になると、第三者の専門アルゴリズムサービスプロバイダーのモデルが確実に出現し、アルゴリズムが直接経済的利益をもたらすことができるようになると、アルゴリズムベースの裁定取引が発生します。これは金融業界におけるアルゴリズムサービスや取引とまったく同じです。金融業界の資産運用会社はすべてリスクモデルを必要としており、投資ポートフォリオのリスクを測定するためにMSCI Barraが提供するものなど、さまざまな地域向けのリスクモデルがあります。さらに高いレベルでは、高頻度取引アルゴリズムファンドが独自のアルゴリズムを直接使用して金融市場で利益を上げており、中には人工知能アルゴリズムを使用してインターネット情報を分析して裁定取引のための情報非対称性を取得するファンドもあります。現在、インターネットRTB広告業界はすでにアルゴリズム経済の最前線に立っており、アルゴリズムを使用して広告に入札しています。DSPはサードパーティのアルゴリズムサービスプロバイダーです。将来、RTBが一定規模に達すると、アルゴリズムを直接使用して裁定取引を行うトレーダーが必ず現れます。