Web工学とビジネスモデル

第１回

自己紹介• 1997 東京大学工学部電子情報工学科卒業

• 2002 東京大学大学院 電子情報工学専攻 博士課程修了

• 2002-2007 産業技術総合研究所 情報技術研究部門 研究員

• 2005-2007 スタンフォード大学 CSLI (Center for the Study of Language and Information) 客員研究員

• 2007.10- 東京大学 工学系研究科 准教授– 技術経営戦略学専攻、システム創成学科PSIコース

– 知の構造化センター、総合研究機構

• 専門：人工知能、Ｗｅｂマイニング– ソーシャルネットワーク、テキスト処理

– 人の知能・知識に関わる処理

– ウェブにおけるビジネスモデル

– 「ウェブ学会」主催

基調講演：長尾真先生（国立国会図書館長、元京大総長）

開会のあいさつ：松尾

１２００人申し込み（打切）、８００人来場、ネット中継で５０００人が視聴

• 急速な進歩– Ted Nelson: Project Xanadu (1960)– Tim Berners-Lee:

• CERNでhypertextのシステムENQUIRE (1980)• 最初のウェブサイト(1991)

– Mosaic：最初に普及したブラウザ (1993)– WebCrawler：最初のテキスト検索エンジン (1994)– BackRub (1996), Google創業(1998)

– 2000年～ ECサイト（Amazon, 楽天, …）– 2003年～ ブログ（SixApart, ドリコム, …)– 2005年～ ソーシャルネットワークサービス（mixi, Facebook, LinkedIn…)– 2006年～ Web2.0（YouTube, flickr, twitter, …)

• 次に何がくるのか– ソーシャル、セマンティックウェブ、位置情報、・・・

• 社会のさまざまなシステムがウェブを通して変革していく

ウェブのこれまで

ウェブ産業

平成18年度電子商取引に関する市場調査

イノベーションとウェブ

• クラウドソーシング– Innocentive

– reCapcha

医療とウェブ

• WebMD: ネットで調べる

• 23andMe: 新しいコミュニティ

教育とウェブ

• Videolectures, MIT OCW, smart.fm

法制度とウェブ• 改正著作権法(2010.1.1)

• クリエイティブ・コモンズ

政治とウェブ• twitter議員

• 予測市場

• そもそも政治とは？

メディアとウェブ

• ニコニコ生放送

• ustream

出版とウェブ

ベンチャービジネスとウェブ

• 産業分野として適している

– マーケットが伸びている、進歩が早い

• 参入障壁が低い

– 知識が文書化されている。モジュール性が高い。

– ほぼ全産業にウェブを使ったビジネスチャンスがあり、ニッ

チから攻めやすい

• ほぼ変動費のみ

– 低いバーンレイトでスタート可能：サーバや通信コスト

– 無料のソフトウェアやサービスが活用できる

• LAMP：Linux（OS）、Apache HTTP Server（Webサーバ）、

MySQL（データベース）、スクリプト言語のPerl、PHP、

Python

技術経営とウェブ

• 人工知能：– 知能を理解するsynthetic（構成論的）アプローチ

– ⇔脳科学・認知科学 analytic（分析的）アプローチ

• ウェブ：– 技術経営を理解するsyntheticアプローチ

– ⇔経済学・経営学 analyticアプローチ

• 社会を大きく変える

• グーテンベルグの印刷以来の発明

昨年の授業

• 講義– 検索エンジン、広告、EC、レコメンデーション、文書分類、ソーシャル

ネットワーク、セマンティックウェブ、ベンチャービジネス

• 後半に、ビジネスプランを作り、発表（２回）

• 上位チームが、最終回に発表会– VC、投資銀行、IT系企業の社長、８人くらい

– 上位２チームには、ぜひ投資したい

１位チーム

２位チーム

授業について

• バージョンアップしました！

• 目的

– ウェブサイトを作り、ウェブ上でのサービスを作れる（もしくはディレクションできる）ようになる。

– 基本的な技術や現状のサービスの動向を理解する。

– ウェブの社会における可能性を認識する。

• 俯瞰経営学を踏襲

– 松島教授（IBM、プライスウォーターハウス、TMI）

– グループでの課題発表

– 相互投票による評価

– 質問は１点

扱う内容

• ウェブサイトの開発（少しずつ進めます）– どのようにサービスを作っていけばよいか。

• ウェブとメディア、出版

– iPad, Kindle, ニコニコ動画等。業界がどう変わるか。

• ウェブと政治

– 政治家のtwitter利用、政治がこれからどう変わり得るか

• ユーザインタフェース、デザイン

– よいUIとは？良いデザインとは？データに基づくデザイン手法

• モバイル

– モバイルサービスの特徴や構築方法

• ベンチャービジネス

– 大物ゲストによる講演

• 海外との違い

– 日本のウェブビジネスと海外との違い

• ゲストも何回か呼ぶ予定

ソーシャルメディア

mixi, GREE

mixi, Gree, DeNA• Mixi

– 笠原健治氏

– 株式会社ミクシィ

• 2000年10月 設立

• 株式会社 イー・マーキュリー

• Find Job!

– 2004年2月サービス開始

– 2006年9月マザーズ上場

– 会員1800万人、売上34億円(2009 4Q)

• Gree

– 田中良和氏

– 2004年2月 サービス開始

– 2004年12月 グリー株式会社

– 2006年11月 EZ Gree開始

– 2008年12月 マザーズ上場

– 会員1700万人、売上81億円(2009 4Q)

• DeNA

– 南場智子氏

– 株式会社ディー・エヌ・エー

– 1999年3月 設立

– 2005年2月 マザーズ上場（現在東証一部）

– モバゲー： 会員 1600万人、売上 116億円(2009 4Q)

海外のSNS

• Facebook

– 2004年にハーバード大の学生が創業。学生の交流用。徐々に大学を広げて

いく。2006年には一般に開放

– 2007年10月 Microsoftが2億4000万ドル出資し、株式の1.6%を取得。（時価

総額を150億ドルと評価）

– 2010年3月にアクティブユーザが4億人

• MySpace

– 2003年7月に、UC Berkeleyの卒業生が起業。音楽を中心に広げていく。

– 2005年7月に、ニューズコーポレーションに5億8000万ドルで買収

• LinkedIn

– 2003年5月

– プロフェッショナルのネットワーク

– 売上：75M～100M(2008)

• Friendster, hi5, orkut …

http://japan.internet.com/vi/img/article/busnews/20090618looops4l.jpg

社会ネットワーク分析• 社会学、経済学：1930年代～

– 1927年 ホーソン実験

• ホーソン工場：作業環境と作業能率との関係

• 現場の参加意識の高揚で、生産性が改善。インフォーマル人間関係が重要

• 人の関係性を観察し、ネットワークとして描き分析する

• 組織内や地域の人の関係性、企業間の関係、産業の連関等

クリーク

中心的（central)

• 次数中心性• 固有ベクトル中心性

・媒介中心性

周縁的(periferal)

mixiのネットワーク

Milgramの実験 (1967)• 「あの人と知り合いですか!? 世間はせまいですね。」

• “It’s a small world!”：1950～60年代、社会心理学分野でSmall World現象

• 実験カンザス州ウィチトーの住人をランダムに選び、彼らに「ごく親しい人(ファーストネームで呼び合うような人）に転送してもらうことで、最終的にケンブリッジの神学生の妻までこの手紙を転送して欲しい」と書いた手紙を送付した。

その結果…

• ４日後、神学の講師が目標人物に封筒を手渡した．封筒の中の名簿には、カンザスの小麦農家からカンザスの牧師に、そして、ケンブリッジの神学の講師を経由して、目標人物（ケンブリッジの神学生の妻）に渡ったことが書かれてあった．

– 仲介者の数は２であった！

• 2回の実験で、160通のうち、42通が目標人物の元に届き、1通の手紙が届くまで平均5.5人が仲介した。

• アメリカの任意の２人は平均６人のfirst-name acquaintanceで繋がれている。

– “six degrees of separation”

– 映画“Six degrees of separation”（邦題「私に近い六人の他人」）

mixiのつながり(2005)

• ユーザ数：363,819

• 紐帯数（マイミク数）：3,813,702– 一人平均マイミク数 10.48人

– マイミクの最大値：1301• 2004.10以降は最大1000人

• コミュニティ数: 90,795個– 一人平均平均24.97個

• べき乗の係数 γ=2.4

• 全体で1215のコンポネント（非連結成分）– 最大のものは360,801人。２番目に大きいものでも16人

• 全体のクラスタ係数 C: 0.328

• 最大コンポネントの平均パス長 L: 5.528

Affiliation matrix 所属行列(例えば、人と興味）

Web 音楽 スポーツ TV ラジオ 筋トレ グルメ デート

太郎 1 1 1 1 0 0 0 0

花子 1 0 0 1 0 0 1 1

純一 1 0 0 0 0 0 1 1

雅弘 1 1 1 0 1 1 0 0

啓介 1 1 1 0 0 1 0 0

太郎 花子 純一 雅弘 啓介

太郎 0 1 0 0 0

花子 1 0 1 0 0

純一 0 1 0 1 1

雅弘 0 0 1 0 1

啓介 0 0 1 1 0

Adjacent matrix 隣接行列（例えば、知り合い関係）

太郎

雅弘花子

純一

啓介

太郎雅弘花子

純一 啓介

3

433

Adjacent network

(誰と誰が知り合いか）Affiliation network

(誰と誰が興味が近いか)

3

2

音楽スポーツ

グルメデート

筋トレ

22

ネットワークの分析

• UCINET：ネットワーク分析をするためのソフト

• JUNG：ネットワークの分析・描画のためのJAVAのライブラリ

• その他、Graphvizやtouch graphなど、描画のソフトは多数

ソーシャルブックマーク

ソーシャルブックマーク系サービス

• Flickr

– 2004年2月開設。2005年3月 Yahoo!が約3000-4000万ドル（推

定）で買収

• YouTube

– 2005年12月サービス開始、2006年10月 Googleが16億5000万ド

ルで買収

• Delicious

– 2003年9月サービス開始、2005年12月、Yahoo!が1500-3000万

ドル（推定）で買収

• 日本では、

– はてなブックマークやニコニコ動画など

フォークソノミー

• ウェブサイト上の情報に、利用者自らが複数の

「タグ」（tag,名札）を自由に付け加え、検索

できるようにしていく分類のシステム

• folk（民衆） + taxonomy（語彙）

• サイトの管理者がコンテンツの分類を行う従来

のディレクトリ分類やロボットによる検索とは、

対照的

• 分類の作業を一般ユーザの共同作業で行われる

Deliciousのタグネットワーク

P.Mika: Ontologies are us: A unified model of social networks and semantics, ISWC2005

51852 unique annotations of 30790 URLs,

by 10198 persons using 29476 unique tags.

ユーザが自律的に秩序を作り出していく

ニコニコ動画

Shooting star –short ver.-like an ending movieCreator: ussy

Shooting starCreator: minato

3D Miku sings ‘01_ballede’Creator: kiokio

3D model

Song

Song and Movie

Shooting star–complete ver.-Creator: FEDis

Movie 3D model

melody… 3D PV ver1.50 Creator: ussy

Song

Picture

melody…Creator: mikuru396

Many pictures by many authors

Creators’ networknodes: 2,164edges: 4,368

Red: SongwritingBlue: Song creationGreen: Illustration

ブログ

• Weblog（ウェブログ）• それまで

– htmlのファイルを書く：自分で書く、ホームページビルダー、DreamWeaver

– ftpでサーバに接続してアップロード• ブログでは、ログイン、書く、保存ボタン

• Movable Type– ver1.0: 2001年9月– 米国Six Apart社– フリーのブログホストツール

• Blogger.com– 1999年秋から– 2003年にGoogleが買収

• 国内では、2004年ごろから。– 現在は、アメブロ、FC2ブログ、ライブドアブログ、はてなダイアリー

ブログに関連する技術

• ブログを集めてくる

– ブログの検索エンジン：technorati（2003-）

• ブログの中身を分析

– kizashi.jp、

goo ブログ評判分析

• ブログの研究

– 2006年～：TREC（米国NIST

が開催）のブログトラック

– トピックのバーストの発見、

影響力の高いブログのラン

キング、ブログユーザのプロ

ファイリングなど

• blogのdirectoryからpolitical blogのリストを抽出– eTalkingHead, BlogCatalog, CampaignLine, and Blogarama

• そのblogのfront pageからリンクされてるblogも取る。– Blog roll + recent posts

• 1494 blogs: 759共和党、 735民主党– 平均 共和党 15.1リンク、 民主党 13.6リンク

共和党民主党

Orange goes from liberal to conservative

Purple goes from conservative to liberal

The Political Blogosphere and the 2004 U.S. Election: Divided They Blog

Lada Adamic and Natalie Glance, LinkKDD-2005, 2005

エントリ中でどのくらいURLが言及されているか

The Political Blogosphere and the 2004 U.S. Election: Divided They Blog

Lada Adamic and Natalie Glance, LinkKDD-2005, 2005

Web2.0

• 新しいWebサービス・Webビジネスの流れ

• Tim O’Reillyが定義 (2005年9月)

Web2.0• ユーザーの手による情報の自由な整理（Folksonomy）

• リッチなユーザー体験（Rich User Experiences）

• 貢献者としてのユーザー（User as contributor）

• ロングテール（The Long Tail）

• ユーザー参加（Participation）

• 根本的な信頼（Radical Trust）

• 分散性（Radical Decentralization）

Web2.0ビジネス

• 成功例は非常に華やか

– Facebookの時価総額は１兆円以上

• しかし非常に難しい。死屍累々。

– SNS：エコー、フレンドマップ、Minii、キヌガサ、Gocoo、フレリン、wawawa、UUME、meetme、FC2ネットワーク、Commit4U、livedoorフレンドパーク、Orkut、・・・

– 結局、mixiだけ残った。

– 海外ではもう少し多くのSNSが生き残っている。

• ネットワーク効果

– n 人目のユーザの便益は n-1 に比例

ソーシャルメディアの難しさ

• Yahoo!ユーザの1%が、スレッドやグループを立ち上げ、10%がそのコンテンツに書き込み等を行っている。

• Wikipediaの740万人のユーザのうち、新規項目を執筆したり編集したりするのは 1%

– その1%のうち、1.8%が、72%の記事を書いている。

• LinkedInの90%が１次の人脈しか利用せず、残り5%が「ネットウォーカー」、最後の5%が「コンタクター（リクルーター、人材採用者など、人材と接触する人）」である。

• 1-3%の積極的な貢献者⇒多くの人が便益を得る

• 普通にやるとまず失敗– B向けのビジネスは手堅い

– C向けのソーシャル系は大成功か失敗か

最近の動向：ソーシャル・アプリ

• ソーシャル・プラットフォーム上で稼動するソーシャル・アプリ

ケーション

• Facebook では5万以上、Myspace では5,000以上。

• 例えば、

– 友人とだけ写真や動画をシェアする

– 自分が知り合いの誰とよく似てるかを見せる

– ・・・

• mixi もその流れで、2009年4月にアプリ API を公開

http://mixiapplication.com/

http://www.appdata.com/

twitter.com

• マイクロブロギング：140文字限定

• Twitter Inc.

• 2006年7月サービス開始

• President Barack Obamaをはじめ、

さまざまな著名人がファンサービス

として使っている

– 360万人のfollower

• CNNはじめ、メディアが多数利用

• ビジネスモデルなし

• リアルタイムメディア

http://meyou.jp/

toretter.com• 地震を検知するとメールでお知らせするシステムを試験

的に公開

うどんさん

satorunkoさんが「揺れ」を感知しました。場所は埼玉の浦和。気を付けてください。

http://twitter.com/satorunkopublished:2009-07-09 00:24:12

日経エレクトロニクス 10月5日号掲載WWW2010にて発表予定

マズローの欲求段階説

• つながりたい、コミュニケーションしたい

• 人に賞賛されたい

• 新しいものを作りたい

今回の課題

• twitter, facebook, mixi, ニコニコ動画, gmailのアカウントを取得してください。

• Google docsで文書を共有してみてください。• twitterで自分のフォロワーを増やしてください。

– （ただし、礼儀正しくね。）

• どのようにフォロワーを増やしたかについて、プレゼンテーション（５分）を作ってください。

• ※サーバのアカウントの確認：⇒これは次回– 次々回にWebページを作る課題が出ます。

講義ページ

•http://webbusiness.ddo.jp/