優れたメッセージアプリを入れたのに、友人が誰も使っていないとします。機能が立派でも、あなたにはまだあまり役立ちません。連絡したい人が加わると、アプリ自体が変わらなくても使い道が増えます。これが Network Effect、つまり他の人の参加によって自分にとっての有用性が変わることです。市場の買い手と売り手も、互いを後押しする場合があります。ただし、大きいネットワークほど必ず優れ、運営者が必ず豊かになるわけではありません。実際の関係、品質、利用費用が大切です。
経済協力開発機構（OECD） は同じ集団の利用者同士に及ぶ影響を直接的なネットワーク効果と呼んでいます。アプリに知人が 10 人いて、さらに連絡の必要な人が加われば、便利な使い道が増えます。知らない人や使われていないアカウントが百万増えても、同じように役立つとは限りません。広告の数字より、連絡できる相手が重要です。そのため、新しいアカウントがすべての人に同じ利益をもたらすわけではありません。家族のチャット、仕事のチーム、公開コミュニティでは、必要な人の範囲も異なります。 [1]
間接的な効果は別の集団を通じて働きます。OECD はプラットフォームの買い手と売り手を例にしています。この市場には買い手が 100 人、売り手が 10 人います。買い手が 200 人になっても売り手が 10 人のままなら、売り手の潜在顧客は増えますが、買い手の商品選択が自動的に増えるわけではありません。後から適切な売り手が加われば、品ぞろえも広がるかもしれません。システムの利用者と便利な追加機能の開発者にも似た関係があります。決済では商店が受け入れを導入することを Merchant Adoption と呼びます。買い手、売り場、追加機能は別々に数え、それぞれの実際の利点を考えましょう。 [1]
顧客同士が影響し合わなくても、大企業の費用が下がることはあります。OECD はこれをネットワーク効果と区別します。総費用が C(q) = 1 000 + 2q の工房を考えましょう。q は生産量で、固定費は個数にかかわらず発生し、残りは生産とともに増えます。q = 100 なら平均費用は一個当たり 12、q = 200 なら 7 です。同じ固定費をより多くの製品で分担したのです。これだけでは Network Effect の証明にはなりません。隣人が買っても、あなたの製品が便利になるとは限らないからです。また、生産者の節約がすべて値下げに回るとも限りません。 [2]
参加者が増えても、全員の体験が良くなるとは限りません。OECD は選択肢の多すぎる状態やプライバシーなど、大きなネットワークの限界を挙げています。新しい売り手は買い手の選択肢を増やす一方、既存の売り手には競争をもたらします。グループチャットの大量のメッセージは、大事な情報を探しにくくするかもしれません。一方の改善は全員の改善の証拠にはなりません。誰の体験で、何が変わったかを明確にする必要があります。品質や処理容量の情報を示さず、アカウント数だけを挙げても答えにはなりません。 [2]
友人が別々のアプリを使っているなら、一つだけを選ぶ必要はありません。OECD は並行利用を multi-homing と呼びます。この例で A には 100 人、B には 80 人がおり、60 人が両方を使っています。異なる人の合計は 100 + 80 − 60 = 120 人で、180 人ではありません。単純に足すと共通の利用者を二度数えるからです。一方の成長が他方からの離脱を意味するとも限りません。また、データの持ち出しと相互運用性は別です。連絡先を持ち出せると移行は楽ですが、それだけで二つのアプリが継続して通信できるわけではありません。 [3]
人をつなぐために、すべてを一社が所有する必要はありません。RFC 6120 は異なるサーバーがメッセージを交換できる XMPP というプロトコルを説明しています。この接続をフェデレーションと呼びます。ただし、13.14 節では任意とされ、運営者は許可しなくてもかまいません。二つのサービスに XMPP と書いてあっても、利用者同士の通信を約束することにはならないのです。実際の接続、対応機能、利用可能性を確認します。別のシステムも、それぞれのルールで判断する必要があります。例えば Nostr はソーシャルアプリ向けの公開プロトコルです。公開標準は接続の可能性であって、誰でも全員に届くことの確認ではありません。 [4]
投資専門家の職業団体である CFA Institute は接続数に基づくモデルと限界を論じています。互いに分離した、一組 10 人の集団を考えましょう。そのような集団が 3 組あり、各組の中だけで全員がつながるなら、可能な組み合わせは一組当たり 45、合計 135 です。全 30 人をつなぐと 30 × 29/2 = 435 組になります。全員が他の人を相手にでき、割り算で重複を除いています。人数ではなく配置が変わったのです。しかし、135 も 435 も実測の取引数やネットワークの金銭価値ではありません。Market liquidity、つまり価格を大きく悪化させず必要量を交換できることにも、実際の注文が必要です。連絡先の数だけでは保証されません。 [5]
OECD は参加者を集める誘因と、市場で優位に立つ条件を説明しています。企画で 1 000 件の登録が集まっても、対象とする翌月にその中の 200 人が戻れば、この集団の 20 % がサービスを再び使ったことになります。この割合だけではネットワーク効果は測れません。繰り返し使ったことは分かっても、戻ってきた理由までは分からないからです。特典終了後の有用性、他の参加者の助け、別サービスへの移りやすさを見ましょう。貨幣では Monetary Network Effect が、受け入れと交換での有用性の関係を扱います。一般に Network Effect は独占も、ビットコインや株価の上昇も保証しません。利点は具体的な利用で説明する必要があります。 [1]
理解を深めるには、この項目とあわせて次もお読みください Monetary Network Effect, Market liquidity, Merchant Adoption, Nostr. 次の項目からも参照されています Lindy Effect, Bitcoin Adoption Metrics, Fundamental analysis, The Bullish Case for Bitcoin.