「多々ますます弁ず」に乗れ

「先んずれば人を制す」と言う。「早起きは三文の徳」、プブリウス・シュルス『金言集』の「早くほどこす者は二度ほどこすことになる」など、類似のことわざは枚挙にいとまがない。

　ビジネスでも「先行者利益」を目指せとよく言う。新型コロナウイルスで広がったテレワーク（在宅勤務）への取り組みにも、先行者利益があるかもしれない。そこで実際に、先行者利益はどの程度なのか考えてみたい。

フォロワー増やすには

　先行者利益が大きいビジネスも、そうでないビジネスもあるだろう。利益が大きくなりそうなのは、雪だるま式に顧客や潜在的な顧客が増える場合だ。

　たとえばＳＮＳ（会員制交流サイト）は、早くからそのＳＮＳを使ってきた人のフォロワーが多くなる傾向がある。ＳＮＳを新たに始める人は既存のユーザーをフォローし、特に既にフォロワーが多い人をフォローしやすいからだ。つまりフォロワーが多ければ多いほどさらに増えやすい。「多々ますます弁ず」だ。一足遅れてＳＮＳを始めたときには、早くＳＮＳを使い始めた人には既に多くのフォロワーがいる。フォロワーが多くなれば多くなるほど有利になるから、早く始めるのは有利だ。

　実際にどれぐらい有利なのか、シミュレーションをしてみよう。あるＳＮＳは開設１日目に６人が使っていて、相互フォローし合っているとする。以後、１日当たり１人ずつユーザーが増え、新たに加わったユーザーは既存のユーザーの中から５人をフォローする。新たなユーザーはフォロワーが多い人をフォローしやすいとし、具体的には、フォロワーが50人の人はフォロワーが５人の人より10倍フォローされやすいとする。フォローは相互フォローとする。

　図１はＳＮＳ開設１０００日目の様子だ。点はユーザーを表す。確かに早く始めた人が多くのフォロワーを獲得している。しかも、早ければ早いほどフォロワーが極端に多い。遅く始めても相対的に多くのフォロワーを獲得することもあるが、それは珍しい。確かに「先んずれば人を制す」わけだ。

　ここで、ＳＮＳをビジネスに使うことを考えてみよう。ＳＮＳで宣伝するなら、フォロワーが多いユーザーに宣伝してもらうのがいいだろう。たとえばフォロワーが１万人以上の人に宣伝してもらうとして、フォロワーが１万人より多いユーザーが全体の何％ぐらいなのか調べたい。

　図２はフォロワー数の規模ごとのユーザーの割合を示している。たとえば、ここでは全員フォロワーは最低でも５人いるから、フォロワー数が５人以上のユーザーは１００％だ。

　フォロワー数が極端に多い人がいることがわかるだろう。しかしこのグラフでは、極端にフォロワーが多い人の割合がつぶれていて見にくい。そこで、軸の取り方を変えたものを中に示した。縦軸と横軸を１、10、１００……のように１目盛りごとに10倍になるようにとっている。新型コロナウイルスの感染者数のグラフで、縦軸が１、 10、１００……のようになっているのを見たことがないだろうか。値が桁外れにばらつくときはこの表示法がよい。

　これを見るとフォロワーが10人以上のユーザーは10％以上いる。しかし、フォロワーが１００人以上のユーザーは１％程度だ。

　もっと大規模なシミュレーションをしてみると、フォロワーが１０００人を超えるユーザーはフォロワーが１００人を超えるユーザーの１００分の１、フォロワーが１万人を超えるユーザーはフォロワーが１０００人を超えるユーザーの１００分の１となる。

　つまり、ごく少数のユーザーのフォロワーが極端に多い。知名度や魅力の高い人がフォロワーを得やすい仕組みを入れてシミュレーションしても、同じような極端な分布が発生する。

漢時代の英傑に学ぶ

　このような極端な分布は、企業の取引先企業数や、俳優の映画共演者数にも見られる。ごく少数の企業が非常に多くの企業と取引し、ごく少数のスター俳優が多くの俳優と共演する。極端な分布が発生するのは、「多々ますます弁ず」の仕組みがあるときだ。取引先の多い企業は知名度が上がって取引先を増やしやすいし、多くの俳優と共演した俳優もそうだ。

　コロナ禍におけるテレワーク需要でウェブ会議システムを導入する企業が急増したが、特にメディアで代表的に大きく取り上げられたＺｏｏｍは、利用者を３カ月で20倍に伸ばしたという。多くの人が使っているならば自分も使おうと思う人が出てくるからだ。このようなときには「先んずれば人を制す」可能性が高い。

　個人の収入も極端な分布になる。国民生活基礎調査の２０１８年の結果では、世帯所得の中央値は４２３万円だが、２０００万円以上の世帯は１・３％だった。ごく少数、億単位の人もいる。背後には、「多々ますます弁ず」、つまり、稼ぐ人がより稼ぐような仕組みがあることが推測される。

　これに対し、例えば１日当たりの摂取カロリーは、このような極端な分布にはならない。摂取カロリーが１万キロカロリー以上の人が１０００キロカロリー以上の人の１００分の１もいる、などということはありえない。摂取カロリーが高くなるともっともっと高くなる、という仕組みはないからだ。

「多々ますます弁ず」の仕組みをネットワーク科学では「優先的選択」という。ネットワーク科学は、ＳＮＳや企業の取引ネットワークなど、社会や自然の中のつながりを定量的に分析する分野だ。

「多々ますます弁ず」と「先んずれば人を制す」の出典は『史記』・『漢書』だ。混乱期の英傑たちには、ネットワーク科学にも通ずる社会の仕組みが見通せていたのだろう。

（田中琢真・滋賀大学大学院データサイエンス研究科准教授）

（本誌　先行者利益を得るのは一握り＝田中琢真　2020・6・16）

　■人物略歴

たなか・たくま

　1980年名古屋市生まれ。2005年京都大医学部卒業、09年医学研究科修了。博士（医学）。東京工業大大学院総合理工学研究科助教などを経て、16年滋賀大データサイエンス教育研究センター准教授、17年データサイエンス学部准教授、19年より現職。専門は理論神経科学、非線形科学。