ネット中立性規制の所得分配効果について―マルチエージェント・シミュレーションによる推定―
中央大学 実積寿也
東京大学 鳥海不二夫
静岡大学 高口鉄平
T. JITSUZUMI, F. TORIUMI, T.KOGUCHI@情報通信学会（July 4, 2020）

1

研究目的
ネット中立性に関する従来の議論には、実証データや現実を反映した経済モデルに基づく
ものは実積（2019）を除き些少であり、提案されたルールが経済厚生に与える優劣を実証的に議論することが困難である。
本研究は、マルチエージェント・シミュレーションの手法を用いた分析モデルを提案し、厳格なネット中立性ルール（有料優先接続の禁止、ブロッキングの禁止、ゼロレーティン
グの禁止）を緩和することによるプレイヤーの所得分配への影響を定量的に明らかにするもので、今後のネット中立性議論への貢献を行うことを目的としている。

T. JITSUZUMI, F. TORIUMI, T.KOGUCHI@情報通信学会（July 4, 2020）2

ネット中立性問題の本質
ネット中立性問題とは「ネット中立性が毀損される問題」◦ ネット中立性が達成された状態とは？

◦ 2000年半ば以降、先進国の通信政策において一大トピックとなった「ネット中立性（ネット
ワーク中立性）」とは何か。先行研究や各国の政策文書を概観する限り、ネット中立性が確保された状態として、「インターネット上で全てのトラヒックデータが平等に扱われている状態」とされることが多い。しかしながら、わが国の電気通信法制の文脈においては、「B2B市
場とB2C市場の双方を含むインターネット市場全体で利用者のネット利用面での制約が最小となった状態」と定義することが適当である。

◦ ネット中立性が毀損されるという意味◦ ブロードバンドエコシステムに属するいずれかのプレイヤーの行動により、利用者の自由が損
なわれるということそのため、ネット中立性問題への対処とは、問題を発生させているプレイヤーの行動に一定に規律を加えるということを意味する。

T. JITSUZUMI, F. TORIUMI, T.KOGUCHI@情報通信学会（July 4, 2020）3

各国におけるルール作りの検討
日本◦ ゼロレーティングサービスの提供に係る電気通信事業法の適用に関するガイドライン◦ 電気通信事業法の消費者保護ルールに関するガイドライン

米国◦ Declaratory Ruling, Report and Order, and Order, In the Matter of Restoring Internet Freedom(いわゆる2017年Internet Freedom Order)

欧州◦ Regulation (EU) 2015/2120 of the European Parliament and of the Council of 25 November
2015 laying down measures concerning open internet access and amending Directive
2002/22/EC on universal service and users’ rights relating to electronic communications
networks and services and Regulation (EU) No 531/2012 on roaming on public mobile
communications networks within the Union◦ BEREC Guidelines on the Implementation by National Regulators of European Net Neutrality
Rules (2016)
T. JITSUZUMI, F. TORIUMI, T.KOGUCHI@情報通信学会（July 4, 2020）4

社会科学の分野における先行研究
TPRC（電気通信政策会議）およびITS（国際電気通信学会）では常にネット中立性に関するセッションが構成され、多数の論文が報告されている。
◦ 日本からの報告は希少。

◦ 理論分析：垂直統合による非効率性の発生可能性に着目した分析◦ One monopoly rent theorem（単一独占レント定理）◦ Internalizing Complementary Efficiencies（補完財効率性の内部化）◦ 実証分析
◦ 日本を含む各国において様々な試みが実施◦ 経済モデルによる分析◦ さまざまな前提条件のもとで、均衡点における厚生損失等を計算

T. JITSUZUMI, F. TORIUMI, T.KOGUCHI@情報通信学会（July 4, 2020）5基本的なモデル設定
コンテンツ・アプリ
ケーション事業者（CAP） n2

間接ネットワーク効果

ＰＦ利用料金 p2

プラットフォーム事業者
コンテンツ・アプリの提供
間接ネットワーク効果

ＰＦ利用料金 p1

最終消費者 n1

T. JITSUZUMI, F. TORIUMI, T.KOGUCHI@情報通信学会（July 4, 2020）

6最も単純なモデルを用いたゼロプライスルールの分析
モデルの仮定：ISP一社のみ
Zero-price rule (A)n1p1

2𝑣0 𝑡𝑡2
4𝑡𝑡1 𝑡𝑡2 − 𝛼𝛼1 + 𝛿𝛼𝛼2 2𝑣0 𝑡𝑡2 𝛼𝛼1 + 𝛿𝛼𝛼2 2 + 4𝛿𝛼𝛼1 𝛼𝛼2>0
2 𝑡𝑡1𝑡𝑡2 − 𝛿𝛼𝛼1 𝛼𝛼2 4𝑡𝑡1 𝑡𝑡2 − 𝛼𝛼1 + 𝛿𝛼𝛼2 2𝑣02𝑤𝑣0 2𝑡𝑡1 𝑡𝑡2 − 𝛼𝛼1 𝛿𝛼𝛼2 + 𝛼𝛼1
4𝑡𝑡1 𝑡𝑡2 − 𝛼𝛼1 + 𝛿𝛼𝛼2 2 𝑤

𝑣0 𝛼𝛼1 + 𝛿𝛼𝛼2 𝛼𝛼1 − 𝛿𝛼𝛼2
2𝑤 4𝑡𝑡1𝑡𝑡2 − 𝛼𝛼1 + 𝛿𝛼𝛼2 20p2Total profit of
CAPs
Consumer Surplus
Profit of platform

Total Surplus

Impact of zero-price rule (A-B)

4𝑡𝑡1 𝑡𝑡2 > 𝛼𝛼1 + 𝛿𝛼𝛼2 2𝑣0 𝑡𝑡2
2 𝑡𝑡1 𝑡𝑡2 − 𝛿𝛼𝛼1 𝛼𝛼2
𝑣0 𝛼𝛼1
2 𝑡𝑡1 𝑡𝑡2 − 𝛿𝛼𝛼1 𝛼𝛼2n2Non-zero-price rule (B)Assuming 𝑡𝑡1 𝑡𝑡2 > 𝛿𝛼𝛼1 𝛼𝛼2

𝑣0 2 𝑡𝑡2 𝛼𝛼1 2
8 𝑡𝑡1 𝑡𝑡2 − 𝛿𝛼𝛼1 𝛼𝛼2 2
𝑣0 2 𝑡𝑡1 𝑡𝑡22
8 𝑡𝑡1 𝑡𝑡2 − 𝛿𝛼𝛼1 𝛼𝛼2 2

𝑣0 2 𝑡𝑡2−𝑐
4 𝑡𝑡1 𝑡𝑡2 − 𝛿𝛼𝛼1 𝛼𝛼2

3𝑡𝑡1 𝑡𝑡2 − 2𝛿𝛼𝛼1 𝛼𝛼2 + 𝛼𝛼1 2 2𝑣0 𝑡𝑡2 − 𝑐
8 𝑡𝑡1 𝑡𝑡2 − 𝛿𝛼𝛼1 𝛼𝛼2 2𝑣0 𝛼𝛼1 + 𝛿𝛼𝛼2
4𝑡𝑡1 𝑡𝑡2 − 𝛼𝛼1 + 𝛿𝛼𝛼2 2𝑣0 𝑡𝑡2 𝛼𝛼1 − 𝛿𝛼𝛼2
4𝑡𝑡1 𝑡𝑡2 − 𝛼𝛼1 + 𝛿𝛼𝛼2 2

𝑣0 2 𝑡𝑡2 𝛼𝛼1 + 𝛿𝛼𝛼2 2
2 4𝑡𝑡1𝑡𝑡2 − 𝛼𝛼1 + 𝛿𝛼𝛼2 2 2
2𝑣0 2 𝑡𝑡1𝑡𝑡2 24𝑡𝑡1𝑡𝑡2 − 𝛼𝛼1 + 𝛿𝛼𝛼2 2 2

𝑣0 2 𝑡𝑡2−𝑐
4𝑡𝑡1 𝑡𝑡2 − 𝛼𝛼1 + 𝛿𝛼𝛼2 212𝑡𝑡1 𝑡𝑡2 − 𝛼𝛼1 + 𝛿𝛼𝛼2 2𝑣 2 𝑡𝑡 − 𝑐
2 4𝑡𝑡1𝑡𝑡2 − 𝛼𝛼1 + 𝛿𝛼𝛼2 2 2 0 2𝑣0 𝛼𝛼1 − 𝛿𝛼𝛼2 2𝑡𝑡1 𝑡𝑡2 − 𝛼𝛼1 𝛼𝛼1 + 𝛿𝛼𝛼2
2 𝑡𝑡1 𝑡𝑡2 − 𝛿𝛼𝛼1 𝛼𝛼2 4𝑡𝑡1 𝑡𝑡2 − 𝛼𝛼1 + 𝛿𝛼𝛼2 2−𝑣0 𝑡𝑡2 𝛼𝛼1 − 𝛿𝛼𝛼2
<04𝑡𝑡1 𝑡𝑡2 − 𝛼𝛼1 + 𝛿𝛼𝛼2 2𝑣0 2𝑡𝑡2 𝛼𝛼1 − 𝛿𝛼𝛼2 2𝑡𝑡1 𝑡𝑡2 − 𝛼𝛼1 𝛼𝛼1 + 𝛿𝛼𝛼2 𝛼𝛼1 4𝑡𝑡1𝑡𝑡 2 − 𝛼𝛼1 + 𝛿𝛼𝛼2 2 + 2 𝛼𝛼1 + 𝛿𝛼𝛼2 𝑡𝑡1 𝑡𝑡2 − 𝛿𝛼𝛼1 𝛼𝛼2
8 𝑡𝑡1 𝑡𝑡2 − 𝛿𝛼𝛼1 𝛼𝛼2 2 4𝑡𝑡1 𝑡𝑡2 − 𝛼𝛼1 + 𝛿𝛼𝛼2 2 2−

𝛼𝛼1 − 𝛿𝛼𝛼2 2 8𝑡𝑡1 𝑡𝑡2 − 𝛼𝛼1 + 𝛿𝛼𝛼2 2 − 4𝛿𝛼𝛼1 𝛼𝛼2<0
8 𝑡𝑡1 𝑡𝑡2 − 𝛿𝛼𝛼1 𝛼𝛼2 2 4𝑡𝑡1𝑡𝑡2 − 𝛼𝛼1 + 𝛿𝛼𝛼2 2 2−

𝑣0 2 𝑡𝑡2 𝛼𝛼1 − 𝛿𝛼𝛼2 2<0
4 𝑡𝑡1𝑡𝑡2 − 𝛿𝛼𝛼1 𝛼𝛼2 4𝑡𝑡1𝑡𝑡2 − 𝛼𝛼1 + 𝛿𝛼𝛼2 2

T. JITSUZUMI, F. TORIUMI, T.KOGUCHI@情報通信学会（July 4, 2020）7

さまざまな要素を加味したモデル分析の結果は一意ではない

Source: Easley, Guo, and Krämer (2018)

ネット中立性維持が資源配分上有利なのか否かは一意には決定できない。
T. JITSUZUMI, F. TORIUMI, T.KOGUCHI@情報通信学会（July 4, 2020）8日本型モデルにおける基本的なモデル設定からの乖離
現実はさらに複雑◦ プラットフォーム層について水平分離型（固定BB）と垂直統合型（モバイルBB）が共存◦ ISP層と物理網層の存在◦ 固定BBでは二層独立、モバイルBBでは統合◦ 長期的にはモバイルBB型への統合◦ ISPを選択可能なビジネスモデルと、そうでないビジネス
モデルの共存その他の乖離要因◦ CAP層までを一括したケーブルテレビモデル◦ 地上波・NHKなどの独立系CAPは許容◦ 物理網層以外による市場支配力の獲得◦ GAFA◦ 有力コンテンツ
T. JITSUZUMI, F. TORIUMI, T.KOGUCHI@情報通信学会（July 4, 2020）

9

研究方法
モデルを解析的に解く方法の制約。
1.

計算可能性

2.

モデル自体の複雑性の不足

3.

適切なパラメーター設定

本研究では、１および２の問題への対処を目指す。
◦ シミュレーション手法による計算不能性の克服◦ モデルにある程度の複雑さを許容したモデルの構築◦ ISPの数を変更することで、ネットワーク市場の寡占性の影響を評価することが可能

現状のブロードバンドエコシステムを、コンテンツ・アプリケーション事
業者（CAP）、インターネット事業者（ISP）、一般利用者（USER）の三レイヤ構造として単純化し、それぞれについて一定の行動準則を外生的に与えたうえで、マルチエージェント・シミュレーション・モデルを記述した。そのうえで、各レイヤの平均的行動を分析・評価した。
T. JITSUZUMI, F. TORIUMI, T.KOGUCHI@情報通信学会（July 4, 2020）10

分析モデル
20 Content
Application
Providers(CAPs)

Indirect network effectPremium fee fordelivery of HQ
content

1 to 10 Internet Service
Providers (ISPs)
2 types of contents
High quality andNormal quality

Indirect network effectMonthly fixed fee
100 endusers

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設定：3種類のプレイヤー（agent）
1.

コンテンツ・アプリケーション事業者（CAP）：広告モデル＋α◦ 行動◦ 制作（提供）コンテンツはHQコンテンツもしくはLQコンテンツ。
◦ 視聴者嗜好への対応パラメータはランダム（一様分布）に設定◦ 収入◦ 広告収入は視聴ユーザーの視聴時間に比例：総視聴時間（∑ ti）×α0（Conversion Rate）◦ HQコンテンツを提供する場合、視聴者数に比例して追加収入を獲得：視聴者数× α9（Reputation Rate）◦ 費用◦ コンテンツ作成コストは一様（視聴者数とは無関係）。
◦ コンテンツ作成コスト（固定費）：LQ一つあたりα1（LC Cost）、HQ一つあたりα2（HC Cost）◦ HQコンテンツ配信コスト：配信先ISP毎に α3（ISP-CP Price）が発生。配信コストは視聴者数とは無関係◦ 利潤最大化を目指して、HQコンテンツを提供するISPを選択◦ 選択においてはISPによる料金設定と、他のCAPの決定を所与として考え、USERの行動については自身の行動による影響を完全に予想。

T. JITSUZUMI, F. TORIUMI, T.KOGUCHI@情報通信学会（July 4, 2020）12

設定：3種類のプレイヤー（agent）
2.

ネットワーク事業者（ISP）：二面市場をベースとしたサブスクリプションモデル

◦ 通信容量について一定の限度が存在。ISP0が最大。以下、線形に減少。通信容量に応じてHQを視聴可能なUSERの数が限定。
◦ USER集中が通信容量を超えたら、輻輳により全コンテンツがLQに低下。
◦ CAPがHQコンテンツとしてISPに提供していたとしても、輻輳が発生する場合、実際の配信はLQ◦ ブロッキングが可能な場合、通信容量に比例して、CAPからのHQコンテンツの受け入れ可能数を制限。
◦ 収入◦ B2B市場：受け入れHQコンテンツ毎に α3（ISP-CP Price）、LQコンテンツは無償受入れ◦ B2C市場：USERに対して「月額利用料」を課金：USER一人当たり収入 α4（ISP-USER Price）◦ 費用◦ 通信容量維持コスト：通信容量一単位に対してα7（ISP Fixed Cost）（通信容量に比例した固定費）◦ USER収容や、CAPからのコンテンツの受け入れに伴う費用は発生しない。
◦ 全ユーザーに全コンテンツを配信している想定（すくなくともLQ以上の品質は確保）◦ HQコンテンツをゼロレーティング下で提供した場合（LQコンテンツには提供不可）は当該ISPの契約USER数nの平方根に応じたコストが発生：単位コスト：α6’（ZR Cost）、発生コスト総額：𝛼𝛼6′ × 𝑛𝑛

◦ 利潤最大化を目指して、CAPと利用者に対する課金水準を選択◦ 収入はHQを提供するCAP数と、自身と契約するUSER数に応じて比例的に増加◦ 選択においては他のISPの決定を所与として考え、CAPおよびUSERの行動については自身の行動による影響を完全に予想。

T. JITSUZUMI, F. TORIUMI, T.KOGUCHI@情報通信学会（July 4, 2020）13

設定：3種類のプレイヤー（agent）
3.

視聴者（USER）：純便益最大化モデル◦ 視聴者の個性はコンテンツに対する嗜好パラメータに反映◦ 各コンテンツに対する好み（vi）はランダムに設定。
◦ 好みに合致するコンテンツは一つ（0.9≦vi≦1.0）、それ以外については、0.0≦vi≦0.1◦ 1人当たりの合計視聴時間は所与、コンテンツへの好悪は視聴時間に反映
𝑣𝑣◦ 個々のコンテンツへの視聴時間（ ti ）は、 viに応じて比例配分：𝑡𝑡𝑖𝑖 = ∑ 𝑖𝑖

𝑣𝑣1

◦ 便益

◦ コンテンツ視聴から得られる便益：𝛼𝛼5 ∑𝐿𝐿𝑄𝑄𝑄𝑄𝑄𝑄𝑄𝑄𝑄𝑄𝑄𝑄𝑄𝑄𝑄𝑄𝑄𝑄 𝑡𝑡𝑖𝑖 + 2𝛼𝛼5 ∑𝐻𝐻𝑄𝑄𝑄𝑄𝑄𝑄𝑄𝑄𝑄𝑄𝑄𝑄𝑄𝑄𝑄𝑄𝑄𝑄 𝑡𝑡𝑖𝑖
◦ LQコンテンツから得られる時間あたり便益：α5（LC Reward）◦ HQコンテンツが、HQ品質で配信された場合はLQコンテンツ視聴の二倍の便益（2α5）◦ HQコンテンツがゼロレーティング対象なら（HQ品質で配信されているか否かに関わらず）得られる便益：α6（ZR User
Reward）◦ 費用◦ ISPに対する月額支払い： α4（ISP－USER Price）◦ 契約先ISPを変更する場合にはスイッチングコストが発生：α8（Switching Cost）◦ 純便益最大化を目指して、どのISPと契約するのかを決定◦ ISPやCAP、他のUSERの行動については所与として意思決定◦ どのISPとも契約しないことも可能
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Agent間の競争進行シナリオ
Step0◦ Step 0-1：ISPが課金水準をランダムに設定◦ Step 0-2：UserがどのISPと契約しているのかをランダムに決定

Step1◦ Step 1-1：ISPが課金水準を決定（変更幅は前回設定値から最大±20%）◦ Step 1-2：CAPがHQを出すISPを決定◦ Step 1-3：USERが契約先ISPを選択し、コンテンツの視聴を行う◦ Step 1-4：CAPが…
◦ Step 1-5：USERが…
◦ Step 1-6：CAPが…
◦ Step 1-7：ISERが…

Step2◦ Step 2-1：ISPが…

…以下、Step 100まで進行
T. JITSUZUMI, F. TORIUMI, T.KOGUCHI@情報通信学会（July 4, 2020）

15

設定パラメータ
環境パラメーター

初期値

説明

Conversion Rate【α0】1.0

視聴時間当たりの広告収入

LC Cost【α1】0.1

低品質コンテンツ一本当たり作成費

HC Cost【α2】0.2

高品質コンテンツ一本当たり作成費

LC Reward【α5】1.0

低品質コンテンツ視聴の時間当たりあたり単位便益。

HQ Reward【2α5】2.0

高品質コンテンツ視聴の時間当たりあたり単位便益。

ZR User Reward【α6】2.0

ゼロレーティング対象の高品質コンテンツを視聴することで得られる固定的利用者便益

ZR Cost【α6’】(zeroRateISPCost)

0.001,
0.01,
0.1,
1

高品質コンテンツをゼロレーティング対象とするために
ISPが負担する費用（視聴者一人当たり）ISP Fixed Cost【α7】1.0

ISP事業者の固定費用

Switching Cost【α8】1.0

利用者が契約ISPを変更する際に負担する費用

HQ Revenue【α9】（Reputation Rate）

0.1,
1.0

高品質コンテンツの提供によりCAPに発生する視聴者一人当たり追加収入。

T. JITSUZUMI, F. TORIUMI, T.KOGUCHI@情報通信学会（July 4, 2020）16

分析シナリオ群
1.

•

HQコンテンツの提供可能性の有無（Diversification in content quality）
HQコンテンツ提供不可【status quo】HQ: false

•

•

2.

3.

•
•
•

HQコンテンツ提供可能【HQ contents case】HQ: true

ISPのHQコンテンツ配信への制約（Fast lane or uneven traffic management）

ISPによる有料のHQコンテンツ取扱いを許容（α3は正の有限値）【Paid prioritization】FastLane: false
無料であればHQコンテンツの取扱いを許容（ α3 =0という制約）【Next neutrality】FastLane: true

ISPの通信容量に関する制約の顕在化

ISPの取扱い可能コンテンツ数に上限なし【status quo：no blocking/throttling】blocking: false

•

•

•
•

ただし、HQコンテンツ視聴可能なUSER数は通信容量に依存し、それを超えるとLQでの配信となる。

ISP側で取扱い可能なコンテンツ数に上限【Blocking/Throttling】blocking: true•

4.

CAPが提供できるコンテンツはLQのみなので意思決定ステップは必要なし。すべてのISPが全てのCAPから提供するLQコンテンツを提供するのみ

取扱い上限数は通信容量に応じて決定。どのCAPのコンテンツが対象となるのかは手番に依存

B2C市場におけるISPによるコンテンツ差別（Zero-rating）

ゼロレーティングを提供しない（ α6 =α6 ‘=0 ）【status quo】ZeroRating: false
全ISPがデータ量の多いHQコンテンツに対しゼロレーティングを提供（ α6 =α6 ‘>0 ）【zero-rating】
ZeroRating: true
T. JITSUZUMI, F. TORIUMI, T.KOGUCHI@情報通信学会（July 4, 2020）17

比較シナリオ

シナリオ
通信容量制約がある場合とない場合の双方を検討

追加シナリオ
通信容量制約がない場合

1

ISPが全ての提供コンテンツに一切の品質

4-0

ゼロレーティングなし

格差を設定しない状況。高品質コンテンツ

4-1

30％のISPだけがゼロレーティング提供

を提供してもISP段階で他と同水準に調整

4-2

70％のISPだけがゼロレーティング提供

4-3

全てのISPがゼロレーティング提供

厳格なネット中立性
Strict Net Neutrality

されるため、CAPは高品質コンテンツを提供する意味がない

2

緩やかなネット中立性
Allow Variable Quality

ISPが提供コンテンツに品質格差を設定

3限定されたネット中立性
Allow Blocking

ISPが自社の通信容量に応じCAPからのHQ
コンテンツ受け入れを一部制限（予防的輻輳管理）。容量制約がない場合は制約なし

45

ゼロレーティング
Allow Zero-Rating

全ISPが受け入れたHQ品質で提供するコン

自由放任シナリオ
Allow Everything

シナリオ#2 ×#3 × #4

テンツに対しゼロレーティングを施す状況

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現実社会との対比：プレイヤー数とパラメータ設定
プレイヤー数現実の規模、水準

CAP=20

生計を賄うことができるレベルで活動しているコンテンツ制作者はYouTuberまでカウントすれば2000人程度と推計（https://ytranking.net/blog/archives/15364）。
動画配信プラットフォームなら8社程度（U-NEXT、Hulu、dTV、Paravi、FODプレミアム、Netflix、Amazon Prime Video、dアニメストア）

ISP=1～10

Mobile大手に絞れば3社、固定系やMVNOまでいれれば19,818社（2019/3現在）

USER=100

スマホ利用者数は人口の64.7%、ネット利用者は人口の79.8%（2019/3現在）

パラメーター

初期値

現実の規模、水準

Conversion Rate
【α0】

1.0

Youtubeの場合、一再生で0.05～0.1円（https://president.jp/articles/-/33328?page=3）
コンテンツ長が10分とすれば（https://lab.topica-works.com/archives/2021）、時間あたり0.3～0.6円

LC Cost【α1】0.1

外部委託では一本あたり5万円程度（https://www.somethingfun.co.jp/video_tips/gautyu-cost）。UGCは無料

HC Cost【α2】0.2

上記サイトによれば一本200万円

LC Reward【α5】1.0

属人的な便益なので一般解は得られない。ただし、最低水準は1837.5円（平均年収は441万円（https://clabel.me/incomes/24345）、月間労働時間平均は200時間（https://roudou-pro.com/columns/51/#toc_anchor-111）なので、時間価値は1837.5円。）高品質コンテンツは二倍という設定はJ;COMの料金設定を参考に

ZR User Reward
【α6】

0.1

2018年アンケート調査からゼロレーティングへのWTPは月額230～280円と推定

ZR Cost【α10】0.012018年アンケート調査から実際に容量超過するのは4.5%の利用者。ZRの下で倍増すると予想して10％と想定

ISP Fixed Cost【α7】1.0

利用者一人あたりであればデータ従量下の基本料金と同水準と推定可能。つまり、1200円

Switching Cost【α8】1.0Mobile契約乗換は最短30分（https://www.benefon.com/change-sb/document-time）なので、時給から考えると900円程度

HQ Revenue【α9】0～0.01

動画視聴型のネット広告費用は、一回あたり10～数100円（https://okugoe.com/web-advertisement-cost/#douga）コンテン
ツ長を10分とすれば、視聴一回当たり100～1000円。

T. JITSUZUMI, F. TORIUMI, T.KOGUCHI@情報通信学会（July 4, 2020）19

シミュレーションA1（通信容量制約がnon-binding）

各agentの平均利潤
CAPS average reward

Strict Net Neutrality

Allow blocking

Allow Variable Quality

Allow zero-rating

Allow Paid Prioritization

Allow every thing

ISP average reward

T. JITSUZUMI, F. TORIUMI, T.KOGUCHI@情報通信学会（July 4, 2020）

無効

USER average reward20シミュレーションA1（通信容量制約がnon-binding）

High Qualityコンテンツの数・全コンテンツに占めるシェア
Number of HQ contents

Share pf HQ contents

Strict Net Neutrality
Allow Variable Quality
Allow Paid Prioritization
Allow blocking

無効

Allow zero-rating
Allow every thing

T. JITSUZUMI, F. TORIUMI, T.KOGUCHI@情報通信学会（July 4, 2020）21

シミュレーションA1（通信容量制約がnon-binding）

利潤・純便益のグループ毎比較（ISP市場の競争による変化）(reputationRate=0.1, zeroRateISPCost=0.01)(reputationRate=1.0, zeroRateISPCost=0.01)

T. JITSUZUMI, F. TORIUMI, T.KOGUCHI@情報通信学会（July 4, 2020）22

シミュレーションA1（通信容量制約がnon-binding）

ネット利用者総数

Strict Net Neutrality
Allow Variable Quality
Allow Paid Prioritization
Allow blocking

無効

Allow zero-rating
Allow every thing

T. JITSUZUMI, F. TORIUMI, T.KOGUCHI@情報通信学会（July 4, 2020）23

シミュレーションA2（通信容量制約がbinding）

各agentの平均利潤
CAPS average reward

Strict Net Neutrality

Allow blocking

Allow Variable Quality

Allow zero-rating

Allow Paid Prioritization

Allow every thing

ISP average reward

T. JITSUZUMI, F. TORIUMI, T.KOGUCHI@情報通信学会（July 4, 2020）

USER average reward24シミュレーションA2（通信容量制約がbinding）

High Qualityコンテンツの数・全コンテンツに占めるシェア
Number of HQ contents

Share pf HQ contents

Strict Net Neutrality
Allow Variable Quality
Allow Paid Prioritization
Allow blocking
Allow zero-rating
Allow every thing

T. JITSUZUMI, F. TORIUMI, T.KOGUCHI@情報通信学会（July 4, 2020）25

シミュレーションA2（通信容量制約がbinding）

利潤・純便益のグループ毎比較（ISP市場の競争による変化）(reputationRate=0.1, zeroRateISPCost=0.01)(reputationRate=1.0, zeroRateISPCost=0.01)

T. JITSUZUMI, F. TORIUMI, T.KOGUCHI@情報通信学会（July 4, 2020）26

シミュレーションA2（通信容量制約がbinding）

ネット利用者総数

Strict Net Neutrality
Allow Variable Quality
Allow Paid Prioritization
Allow blocking
Allow zero-rating
Allow every thing

T. JITSUZUMI, F. TORIUMI, T.KOGUCHI@情報通信学会（July 4, 2020）27

シミュレーションZR（通信容量制約がnon-binding）
ISP: User

ZR
cpNum=20
ispNum=4,10
userNum=100
conversionRate=1.0
isEnableNoISP=true
isFastLane=false
isEnableHighQuality=true
isBlocking=false
isZeroRating=true
zeroRateISPRate=0.0,0.3,0.7,1.0
switchingCost=1
reputationRate=0.1,1.0
isZeroRateUserPayCostForHQ=false
zeroRateISPCost=0.001,0.01,0.1,1.0
zeroRateUserReward=2#CapacityIsNoBinding
maxNetworkScale=1.0
minNetworkScale=1.0
minNetworkScale=1.0

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ISP各社の利潤、提供するHQコンテンツ数
ISP: Reward

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ISP: HQ contents

29

A1モデルからの主要な知見
コンテンツ事業者◦ 厳密な中立性の下でコンテンツ事業者の利潤は小さい◦ ISPによる有償優先接続、ゼロレーティングを許容すればコンテンツ事業者の利潤が増大◦ ISP数が増えれば、コンテンツ事業者の利潤は低下する可能性が高い◦ ISP数が増えれば、HQコンテンツ数は増えるが、バリエーション全体に占めるシェアは低下◦ ゼロレーティング導入によりHQコンテンツ数は増加

ISP事業者◦ 競争増大とともに利潤はゼロに近づく◦ 有償優遇接続は他と比較すれば利潤が大きい。一方、ゼロレーティングは利潤はほぼ生まない

USER◦ 厳密な中立性下では、利用者はISP市場の競争の便益を受けない。
◦ 厳密な中立性を緩和することで、利用者はISP市場の競争から純便益を享受◦ 有償優遇接続が利用者に最大の便益を実現

余剰分析◦ ISP市場の競争便益は消費者のみに発生し、コンテンツ事業者とISP自身は余剰を減少

ユビキタス性への影響◦ ISP市場が独占もしくは寡占である場合は、ゼロレーティング導入で利用者がネット利用を停止する可能性がある

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30

A2モデルからの主要な知見
コンテンツ事業者◦ 厳密な中立性の下でコンテンツ事業者の利潤は小さい◦ ISPによる有償優先接続、ゼロレーティングを許容すればコンテンツ事業者の利潤が増大◦ ISP数が増えれば、コンテンツ事業者の利潤は低下する可能性が高い◦ ISP数が増えれば、HQコンテンツ数は増えるが、バリエーション全体に占めるシェアは低下◦ ゼロレーティング導入によりHQコンテンツ数は増加◦ ISP数が多くなれば、ブロッキングによりHQコンテンツは最大水準になる

ISP事業者◦ 競争増大とともに利潤はゼロに近づく◦ 有償優遇接続は他と比較すれば利潤が大きい。一方、ブロッキングとゼロレーティングは利潤はほぼ生まない

USER◦ 厳密な中立性下では、利用者はISP市場の競争の便益を受けない。
◦ ブロッキングを容認すれば利用者はISP市場の競争から純便益を享受◦ 他の方策であれば、ISP数が増えれば利用者の便益は低下

余剰分析◦ ISP市場の競争便益はブロッキング容認下の消費者のみに発生。他は競争によりすべてのプレイヤーの余剰が減少

ユビキタス性への影響◦ ISP市場が独占もしくは寡占である場合は、ゼロレーティング導入で利用者がネット利用を停止する可能性がある
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ZRモデル◦ ゼロレーティングの提供できるISPを一部事業者に限定すると、パラメータ設定によってISPの平均リワードが大きく変化する◦ ゼロレーティングを提供する事業者と提供しない事業者のどちらが市場シェアを獲得するか、いくつのコンテンツをHQ提供するかはパラメータ設定の水準で左右される◦ ISP各社が獲得する利潤はゼロレーティングを提供しない事業者の方が高水準になる場合がある。

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シミュレーション結果得られているシミュレーションの結果によると、厳しいネット中立性ルールの保持は誰にとってもメリットを生まない。
◦ どの主体にとっても、ネット中立性からの乖離を容認することがメリットとなる。

ISP市場において競争を増加させることは、ISPの容量制約がない場合は、ISPやコンテンツ事業者から利用者に便益を移転させる。容量制約がある場合は、競争導入を進めること
で利用者も含め全てのプレイヤーの便益を損なう可能性がある。
ゼロレーティングについては、パラメータによってはブロードバンド利用者数自体を減少させる可能性があるが、ISP事業者の数が多い場合にはその心配はない。
ゼロレーティングを提供する事業者と提供しない事業者が混在する場合、ゼロレーティン
グがもたらす限界収入や、その提供に必要な限界費用の水準によってISPの競争優位が異なる。

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結論
ネット中立性に関して実施されてきたモデル分析はこれまでプレイヤー数とシナリオが極めて限定的であった。それに対し、本研究で提案する手法は、コンピューティングパワーの許す限り、はるかに複雑なモデルから数値的な結論を得ることができ、最適なネット中
立性ルールをめぐる議論に大きな前進をもたらすことが期待できる。
今後の課題◦ 適切なパラメータの設定◦ モデル構造の見直し

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Jitsuzumi (2020)他との議論との違い
これまでの議論◦ 長期の議論：産業構造は可変◦ 議論の焦点は、ボトルネックを寡占的に支配するBIAS事業者
による市場支配力行使の抑制◦ BIAS事業者による上位レイヤ統合の是非など◦ プレイヤーの行動制約◦ 電気通信事業法6条や独禁法により、不当な差別的取扱いについては法的に抑制されていると想定

今回の議論◦ 短期の議論：産業構造は所与◦ ボトルネック市場の寡占性はモデル条件の一つ◦ ISPの数は１（独占）～10（強い競争状態）◦ 議論の焦点はプレイヤー間のパイの奪合い◦ ただし、X非効率性はないものとして分析◦ プレイヤーの行動制約◦ 各自の目的変数に対して合理的に行動◦ 「不当な差別的取扱い」はエージェントに許容導かれるのは、最適な資源配分をもたらす構
造＆行為規制導かれるのは、所与の産業構造・産業組
織の下で最適な分配をもたらす行為規制• 幼稚産業保護政策• ターゲティング政策

T. JITSUZUMI, F. TORIUMI, T.KOGUCHI@情報通信学会（July 4, 2020）

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参考文献
◦ BEREC (2016) “BEREC Guidelines on the Implementation by National Regulators of European Net Neutrality Rules,”BoR(16)127, https://berec.europa.eu/eng/document_register/subject_matter/berec/download/0/6160-berecguidelines-on-the-implementation-b_0.pdf◦ Easley, R.F., Guo, H., and Krämer, J. (2018) "From Net Neutrality to Data Neutrality: A Techno-Economic Framework
and Research Agenda," Information Systems Research, 29(2), 253-272.
◦ EU (2015) “Regulation (EU) 2015/2120 of the European Parliament and of the Council of 25 November 2015 laying
down measures concerning open internet access and amending Directive 2002/22/EC on universal service andusers’ rights relating to electronic communications networks and services and Regulation (EU) No 531/2012 on
roaming on public mobile communications networks within the Union (Text with EEA relevance),” Official Journal of
the European Union, L 310, 1-18.
◦ FCC (2018) “Declaratory Ruling, Report and Order, and Order, In the Matter of Restoring Internet Freedom,” 33 FCC
Rcd 311 (1).
◦ Gilbert, N. and Troitzsch, K. (1999) Simulation for Social Scientist, Open University Press.
◦ 実積寿也（2019）「ゼロレーティングサービスに対する消費者評価の分析」『情報通信学会誌』37(3), pp.1-15.
◦ Jitsuzumi, T. (2020) “Net Neutrality.” In Mitomo, H. (ed.), Telecommunications Policies of Japan, Springer, pp.201-220.

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