スマートフォンにおけるコンテンツアグリゲーションのビジネスモデルについての経済分析
株式会社インターネットイニシアティブ 高地圭輔*
九州大学大学院経済学研究院教授 実積寿也
第一章 目的我が国においては、iPhone や Android 端末などのいわゆるスマートフォンが急速に普及拡大し、2011 年度には約 4000 万台の出荷台数全体の過半数がスマートフォンとなるとの予測も公表されている。また、携帯電話事業者の収益においては、2009 年から 2011 年の間に音声からの ARPU（average revenue per user）をデータ通信からの APRU が上回るようになってきている。総務省（2012）によれば、コンテンツ配信・課金手数料収入・端末販売収入など、電気通信事業売上高以外の移動体事業収入が伸びており、携帯電話会社の戦略に影響を与えている状況にある。
スマートフォンのビジネスのバリューチェーンは、①楽曲、ゲームやアプリケーションなどを提供するコンテンツ、②コンテンツを集約しスマートフォン上の画面を利用して消費者に提示したり認証・課金の基盤を提供するアグリゲーション、③コンテンツ利用の前提として消費者が購入する端末プラットフォームの 3 つに分類することが可能である。まず、端末プラットフォームとしては、Apple が製造・販売する iOS 搭載端末（iPhone、iPad）と Google が開発した Android OS を搭載してメーカが製造する Android OS 搭載端末の二つに大別される。これらの端末プラットフォームからコンテンツを利用するためのアグリゲータとして、iTunes や Google Play Store（旧Android Market）が存在する。このアグリゲーション機能が、通信事業と統合されていない点が、i-mode 対応端末を利用した従来の携帯電話サービスと異なっている。
また、総務省（2012）は、スマートフォンによるビジネスのエコシステムについて、Apple と Google では対照的な点があると述べている。Apple は iOS 搭載端末の製造・販売を行うとともに、端末から利用できるコンテンツについても、自社サービスである iTunes でアグリゲートしている。垂直統合モデルである点については、通信事業を出発点とするレガシーなモデルと強い類似性を見出すことができる。
一方、GoogleはAndroid OSをオープンソースにしており、端末製造についてのメーカとの分業を行っている1。
さらに大きな相違点として、Google は、Android OS 搭載端末から利用可能なコンテンツのアグリゲータとして、
Google Play Store（旧 Android Market）の他にも、複数のアグリゲータを許容している。コンテンツのアグリゲーションについては競争モデルを採用してコンテンツ・アプリケーションの充実を図ろうとしているモデルを志向していると考えられる。
上述の内容を整理したのが次の表 1 である。①についてはレガシーなモデルを含め、すべての類型が、市場参加してくるコンテンツ事業者によって提供されている。しかし、②③については、NTT ドコモ（i-mode）や Appleのビジネスモデルは同一事業者によって統合的に提供されている一方で、Google のビジネスモデルは、Googleとは異なる事業者が②を提供することが許容されており、③も専業メーカによる様々な端末提供が行われている。
表 1.ビジネスのエコシステムの比較
1 Google は、Android OS の開発において、自社のサービス群の利用に対応した仕様を定義することで、それらのサービス群からの収益向上を期待している。この点については、垂直統合的に OS 開発を行っている Apple も同様な期待を有すると考えることができる。
1

②アグリゲーション①コンテンツ③端末プラットフォーム
メニュー提供認証・課金

NTT ドコモ様々なコンテンツ事業 NTT ドコモが、iMenu によ NTT ドコモが提供する端 i-mode 対応フィーチャー
者が着うた、i アプリ等 りコンテンツのメニューを 末 ID による認証・課金
フォンを提供提示Apple

様々なコンテンツ事業 Apple が、iTunes（App Store、 Apple が提供する Apple ID Apple が開発した OS を搭者が、楽曲、ゲーム、 iBook Store）のメニューに による認証・課金
載して同社が製造する iOS
アプリ等を提供
よりコンテンツを提示搭載端末（iPhone、iPad）

Google

様々なコンテンツ事業 Google が提供する Google Google が提供する Google Google が開発した OS を搭者が、楽曲、ゲーム、 Play Store の他、通信事業者 wallet の他、通信事業者 載してサムソンなどが製アプリ等を提供（NTT ドコモのd マーケッ （NTT ドコモの sp モー 造する Android OS 搭載端ト）、コンテンツ事業者 ド）、コンテンツ事業者 末（スマートフォン・タブ（Amazon App Store）等が （Amazon のアカウント） レット）
提示する複数種類のメニュ が提供する認証・課金の仕ーをユーザが選択可能組みを選択可能（筆者作成）
本稿は、こうしたスマートフォンを巡るビジネスのエコシステムの違いが事業者の利潤や利用者の便益に対していかなる影響を与えるのか、望ましい産業構造はいかなるものかを考察するため、単一のアグリゲータによるビジネスモデルと、Google のような複数のアグリゲータが許容されているビジネスモデルについて、端末選択の局面について分析を行った。今後、コンテンツやアグリゲーションのレイヤにおいてビジネスの成長が見込まれ、また、普及拡大の局面にあるスマートフォンについては、フィーチャーフォンと異なるキャリアを選択する場合も多く、端末の選択行動を分析する意義は高まっていると考えられるからである。
分析にあたっては、コンテンツの種類と利用者数が互いに間接ネットワーク効果を及ぼしあう市場の二面性を考慮した。市場の二面性についての基本的な先行研究としては Rochet and Tirole（2003）、Parker and Van Alstyne（2005）、Armstrong（2006）等がある。これらを踏まえてコンテンツの種類と利用者が互いに間接ネットワーク効果を及ぼす枠組みについて分析を行ったものとしては、高地、実積（2011）、Economides and Tåg（2012）等があるが、広告モデルを前提とする点が、高地、実積（2011）とは異なり、コンテンツアグリゲータについて分析を行う点が Economides and Tåg（2012）とは異なっている。
第二章 分析のモデル概括したとおり、現実のビジネスのエコシステムはダイナミックかつ複雑である。本稿においては、これを単純化したモデルにより、アグリゲータについての競争の有無が企業利潤や市場成果にどのような違いをもたらすのかについての分析を行った。
モデルにおいて、端末メーカは、m 種類のコンテンツを掲載可能な端末 n 台を生産する。端末生産には複数の財（1…Xn とする）と労働 Ln が生産に投入される。この時、端末の生産量 Yn は次の通りであると考えることができる。

2

掲載可能なコンテンツを増加させるためには端末のスペックアップが必要となり、その生産費用は掲載可能なコンテンツの種類が上昇すると逓増する。

を m に応じて逓増する平均的な生産費用とすれば、である。単純化のため、と置くと端末の生産費用は次の通りである。

端末の利用者の効用 は、掲載されるコンテンツの種類 m と端末価格 p の関数であると考えられ、である。Armstrong（2006）によれば、多面的プラットフォーム市場における市場 i の参加者 j の効用関数は、需要関数は効用 の増加関数としてとして表現される。ただし、 は間接ネットワーク効果を表すパラメータ、 は補完財のバラエティ、 は参加者の不均一性を表すパラメータ、 は合計の価格である。以上を踏まえ、需要は利用者の効用の増加関数として次のように表されると仮定する。但し、A は定数項であり、B は間接ネットワーク効果を表すパラメータである。
端末メーカはコンテンツアグリゲータからコンテンツ１種類あたり の価格を設定し、コンテンツの端末への掲載を行わせる。例えば、Google は、Android を自ら開発し、端末メーカに対して提供しており、 はこのよう2な文脈で解釈することが可能である 。以上より、端末メーカの利潤 は次のように表すことができる。
但し
一方、コンテンツアグリゲータは広告価値を生産する。コンテンツプロバイダは保有するコンテンツをアグリゲータに提供するが、単純化のため限界費用ゼロを仮定する3。広告価値の生産には調達するコンテンツを含む複数の財（とする）と労働 が生産に投入されるとすれば、広告価値の生産量 は、と表すことができる。 は、端末台数 n が増加すると増大すると考えられる。また、コンテンツの種類が増加すると、利用者がターゲティングやリスティングなどの提示を通じて別のコンテンツに有効に接触する機会が増大するため、ネットワーク効果が働き広告価値が増大すると考えられる。以上から、
末 1 台ごとの広告価値と考えると、＝を m に対して増大する端と表すことができる。単純化のためと置くと、 は次の通り表すことができる。
広告価値の生産費用 は、端末メーカに対して掲載を求めるコンテンツ 1 種類に対して支払う価格 、投入される労働及び財の量の関数であり、と表すことができる。 をコンテンツの種類を拡大するための平均的な費用と考えれば、コンテンツの種類 m が増大すれば広告主の獲得費用が増大すると考えられるため、であり、と表すことができる。
単純化のため（但し ＞ ）とすると、広告価値の生産費用は次の通りである。
コンテンツアグリゲータの利潤 は次のとおり表すことができる。
コンテンツアグリゲータは、自己の利潤を最大化するよう r を所与として m を決定する。一階の条件から、r、m、n の関係を得る。

2 Android OS は、Google が自ら開発し、端末メーカ等に無償でオープンソースが公開されている。こうしたベネフィットの提供を、端末メーカへの料金支払いと解することが可能である。
3 すでに提供中のコンテンツをコンテンツアグリゲータが集約することを想定している。
3

消費者余剰 CS 及び総余剰 TS は次の通り定義する。

端末については単純化のため 1 社独占を仮定した。分析では、単一アグリゲータのモデル（以下において、仮に「A 型」と呼ぶ。
）、複数のアグリゲータによる競争が存在するモデル（同様に、以下において、仮に「G 型」と呼ぶ。
）について比較を行った。
G 型の場合、分析の単純化のため、端末メーカや利用者から見て同質性の高いコンテンツを提供するアグリゲータが 2 者存在し、広告収入を分け合いながら、端末メーカが決定する価格 r に対応して提供するコンテンツの種類のシェアについてクールノー型の競争を行って、次式に示す利潤 を得ていると仮定した。

総余剰については、次の通りである。

第三章 計算の結果

以下では、単純化のために型で、が成立するためには、を仮定した。その時の計算結果は次の通りである（但し、G）。

表 2. 計算結果
A 型（アグリゲータが単一）

G 型（アグリゲータが競争）

4

第四章 考察A 型と G 型を比較すると、TS、 、π、CS、n、m は A 型が大きかった。また、G 型は、p、r が共に A 型を下回った。また、コンテンツの種類が需要に及ぼすネットワーク効果を表すパラメータ B が大きくなるにつれ、端末メーカがコンテンツアグリゲータに対して課する価格 r が負となった。図 1 及び図 2 は、A=1 の下で B を動かした時の A 型及び G 型の m、n、p、r の値を図示している。G 型では、B が大きい値を取っている場合、すなわちコンテンツの間接ネットワーク効果が大きい場合には、アグリゲータに対してはインセンティブを与える形となっている。
図 1. A 型の場合
コンテンツアグリゲータが1者、A=1、B=1/2〜2
8.000
7.000
6.000
5.000mm,n,p,r 4.000
3.000

n=p2.000

r

1.000
1.90

1.80

1.70

1.60

1.50

1.40

1.30

1.20

1.10

1.00

0.90

0.80

0.70

0.60

0.50

0.000

B

図 2. G 型（コンテンツアグリゲータの差別化を考慮しない）の場合
コンテンツアグリゲータが2者、A=1、B=1/2〜2
3.00
2.50
2.00
1.50
m

m,n,p,r 1.00

n=p0.50

r

-1.00

1.90

1.80

1.70

1.60

1.50

1.40

1.30

1.20

1.10

1.00

0.90

0.80

0.70

0.60

-0.50

0.50

0.00

B

これは、G 型の場合、コンテンツアグリゲータ１者あたりの端末台数はアグリゲータ数が増加すれば減少するが、モデルではアグリゲータ 1 者あたりの端末台数の減少がアグリゲータが生産する広告価値に影響すると考えている（の部分）ため、コンテンツの種類 m についてのシェア競争を行うことが、広告収入5の母数となる１者あたりの端末台数を減少させ、それがコンテンツアグリゲータの利潤を縮小させる結果となっているためである。
しかし、この点に関しては、異なる見方をすることも可能である。アグリゲータが複数存在することによる差別化の可能性である。リスティングやレコメンドによる広告効果がコンテンツアグリゲータによって異なること等を通じて、コンテンツアグリゲータ同士が差別化され、アグリゲータの追加によって広告主の限界的な便益が変化し、アグリゲータが一者しかない状況よりもトータルの広告への支出が拡大することも考えられる。
実際に、G 型でコンテンツアグリゲータ同士が完全に差別化されているためアグリゲータの利潤に関して次式が成立しているような場合について、上記と同様に、、を仮定して計算したところ、一定の範

4囲 で TS、 、π、CS、m、n、p について、G 型が A 型を上回る結果を得ることを確認できた。
このように、A 型、G 型のエコシステムの違いは、アグリゲータ間の差別化の度合いによって異なる市場成果をもたらす可能性があるため、産業構造についてもどちらが望ましいとは一概には言えない。こうしたアグリゲータの差別化に関する考え方の相違が、コンテンツアグリゲータに関する Apple、Google の間のビジネスモデルの相違につながっている可能性がある。
この点について、高地、実積（2011）では、利用者に対して複数のコンテンツアグリゲータの存在が端末への需要を喚起する可能性について分析を行った。例えば、需要関数のパラメータ（本稿の B）が大きい場合は、比較的同質性の高いコンテンツの種類が増すことを好むということであると解釈でき、その場合には、複数のコンテンツアグリゲータが存在する場合の総余剰が単一の場合の総余剰を上回るためには、より大きな限界便益の変化が必要であることが論じられている。実際には、市場の趨勢は多様なコンテンツの消費へと向かっていると考えられ、B の低下と、差別化による利用者による限界便益の向上を通じて G 型の TS が優位な状態へ変化する過程にあると考えられる。
今後、モデルについて検討を深める過程で、コンテンツアグリゲータの差別化が及ぼす影響等についてさらに分析することが必要であろう。
参考文献
総務省（2012）「平成 24 年情報通信に関する現状報告」pp.165-166、p.189
高地圭輔、実積寿也（2011）「モバイルインターネット事業におけるプラットフォームの市場構造に関する経済分析」、『地域学研究』第 41 巻、第 3 号、pp.681-694
Mark Armstrong. (2006) “Competition in two-sided markets.” The Rand Journal of Economics, Vol.37, No.3. pp.668 – 691
Nicolas Economides and Jacim Tag. (2012) “Network neutrality on the Internet: A two-sided market analysis.” Information
Economics Policy, Vol.24. pp.91-104
Parker, Geoffrey G. and Marshall W. Van Alstyne. (2005) “Two-sided network effects: A theory of information productdesign,” Management Science, Vol.51, No.10. pp.1494-1504.
Rochet, Jean-Charles and Jean Tirole, (2003) “Platform competition in two-sided markets,” Journal of the European
Economic Association, June 2003, Vol. 1, No.4. pp.990-1029.

4 例えば、となり、m が正となる範囲で A 型よりも大きい。但し、m が正となるためには、要である。
6が必