ブログ×メタデータ＝ビジネスモデル２．０
ビジネスモデル学会
ＫＭ研究会
データセクション（株）橋本大也

本日のテーマ

事例：テレビブログ• テレビの意見を書くブログサービス• ユーザ同士が同じ番組を視聴してコミュニケーションする仕組み• 番組放映情報に対してブログからトラックバックが集約される• テレビのクチコミポータ
ルを目指しているテレビブログ DEMO

番組放映情報が“太っていく”• 番組の放映情報に• コミュニティがコメントを書く• コミュニティがトラックバックする• 全体を検索することができる• ユーザのPCテレビ視聴を便利にする事業をはじめた狙いは？

3種類のメタデータ
幹となるデータ 放送局が提供する放映情報

ストリクト・コア

おもいッきりテレビ
日本テレビ 2005/10/05 12：00～
枝となるデータ 視聴したスタッフが手で入力した情報

ミドル・ブランチ

12:00:00 <今日のテーマ>黒砂糖・上白糖の健康効果を高めて調理に使うコツ
コメンテーター:元常磐大学教授・農学博士・日高秀昌氏、ゲスト:黒沢年雄・九重佑三子・大沢逸美・松崎しげる。黒砂糖・サトウキビ・砂糖大根・上白糖を紹介。主婦100人に聞いたアンケート調査で、甘いものが好きだけど砂糖は控えているという人は73人、その理由は太るから・血糖値が上がるから・血管がボロボロになるから。砂糖を多めに摂っても肥満の心配はなく、さらにストレスによる脳細胞の破壊を抑え認知症予防に働くことがわかった。砂糖には肥満予防・脳細胞強化の効果があり、さらに黒砂糖には血圧安定・糖尿病予防、上白糖には肝臓強化・腎臓強化・感染症予防の効果がある。黒砂糖にはミネラル・ビタミンが含まれ、上白糖にはブドウ糖・果糖が多く含まれる花となるデータ 視聴者・消費者であるブロガーが書いた情報

マッシブ・ラフみのもんたの番組でやっていた「ゴボウの黒砂糖漬け」。早速、作ってみました。ゴボ
ウには新鮮なものをと思って、近所のスーパー○○の△△産のゴボウを使ってみた
ところ、大成功。味もおいしくて、お弁当に入れたら、こどもも気に入ってくれました。
Q モノを買いたくなるのはどのデータでしょうか？

ニュースの場合• 幹 マスメディアのニュースソース• 枝 専門家、当事者の評論• 花 一般読者の意見

商品情報の場合• 幹 メーカー・小売の商品カタログ• 枝 専門家、アーリーアダプターの評価• 花 一般エンドユーザの体験談

Consumer Generated
Metadata Tree
幹・枝・花

マッシブ・ラフストリクトなメタデータに対してユーザがラフなコメントを付与することで、ツリーが成長する

ミドル・ブランチ
ツリーの高さ・大きさがセマンティック度の指標
ストリクト・コア

インフルエンサーは誰？
• ECにおいて揮発性が高いのは「花」– 「花」の書き手はコンシューマ、エンドユーザ– 「枝」の書き手は当事者、専門家、ﾏｰﾁｬﾝﾄ– 「幹」の書き手は情報発信者• クチコミの花を咲かせるメタデータツリーメタデータツリーの情報価値• ツリーの規模の認知• 情報の位置づけの認知• 情報のつながりの認知• 情報の検索可能化• 木構造の操作可能化– DOMの制御、取得やソート– RSS・ATOMへの出力– Webサイト、アプリ連携

影響者＝当事者と専門家• ソーシャルネットワークの拡大• ブログ、参加型ジャーナリズムの拡大• マスメディアの情報価値が相対化され• 当事者と専門家が直接情報を発信する• コンシューマはソーシャルネット上で近く、信頼できる発信者の情報を参考にする

CGM時代のユーザの認知と行動仮説• ユーザは花（クチコミ）をみつける– ブログの投稿、SNSの書き込み、ランキング• 花から枝や幹をたどり全体像を認知する– 検索して自分なりの信頼性確認を行う• ツリーが信頼できれば行動する– モノを買う、参加する、情報発信する

スマートな消費者• クチコミだけではマスに売れない– ネットコミの多くはマスメディアを介している• 電車男、恋のマイアヒ、ブログブーム etc.

• マスメディア（マス広告）が選択肢を与え– ブランド認知の創出• コミュニティが選択肢を選ばせる– どれを買うべきか？の参考をネットに頼る
自分で調べ、参加し、情報の信頼性を確認する空間としてのメタデータツリーが重要になる

参考：信頼性とPI理論• Prominence­Interpretation Theory:
ユーザはどうやってオンラインで信頼性を評価するのか （Stanford Persuasive Technology Lab）
http://credibility.stanford.edu/pdf/PITheory.pdf
１ユーザは目立つものを見つける（際立っているという評価度）→ 集計系メタデータ
２ ユーザはそれを解釈する（解釈による評価度）→ 編集系メタデータ

メタデータの多様性と可能性• ブログ・メタデータのビジネスは投資フェイズ• ビジネスモデルの模索の中で多様な展開• メタデータのそもそも論とユニークな実例

なぜ今、メタデータが必要なのか？
•

インターネット上のファイルの量が爆発的に増大して必要な情報を見つけることが難しくなった。

•

字面だけでなく意味で整理することで信頼（Trust)できる情報を探し出せるようにしよう（次世代のWeb、セマンティックWeb）。

•

情報のエントロピー（乱雑度）を下げる技術群が必要だ（実現ピラミッド）。

•

メタデータがその基盤になるメタデータで整理するとは何億枚の文書が乱雑に置かれている状況→ どこに何があるのか分からない

メタデータというカードを作成する→著者、見出し、要約、作成日、棚番号などをカード化

カードで索引が整理され文書が一覧、検索可能になった状況→すぐに欲しい情報が見つかる

整理されるとどうなる？
情報流通の効率化
メタデータ（カード）なら流通できる情報の発信者と読み手が出会うモノの売り手と買い手が出会う

情報流通全体の見通しがよくなる

コミュニティの活性化

マーケティングの最適化

情報技術の高次化

メタデータ・インパクト

次世代ITビジネス• シンプルに考えてみる• “ビジネス”はモノやサービスを売ること• “IT”は情報流通の最適化を行うこと• モノやサービスの流通を最適化し、少ないコストで大きな利益を確保するための技術

Eコマース＝
DB検索付の自動販売機• 楽天（2005/9時点）– 契約企業44,736– 商品数13,984,905点• 4万件超の自動販売機• 1千万超のボタン• ①どこに自販機を設置し、②ユーザにどうやってボタンを選ばせるか？という課
題• メタデータと検索がカギ
EPIC2014 Googlezonの出現を予言ロングテールとアフィリエイト
• EPIC２００４ グーグルとアマゾンが合体• 個人情報＋商品DB＝強力なマッチング• 多様な個人が多様なモノを多様に買う世界• 既に起きているロングテール現象– 崩れた２０：８０の法則（売れ筋：その他）• ではマスメディア、マス広告は終焉？
– NO– マス広告が選択肢を与え、コミュニティが選択肢を選ばせる。テレビ・新聞→コミュニティ（Blog,SNS）→アフィリエイト

メタデータ展開事例

事例１ アグリゲーター
Moreover.com• Moreover.com– http://www.moreover.com• １万件のRSS情報を集約• １２５カ国、２６言語• １５分間隔で更新、３８０のカテゴリに分類• 人間の目で選んだRSS• １日14万件の最新ニュース• (1)Current Awareness、(2)Weblogs、(3)Broadcastの３分類• カスタマイズビジネス展開– 顧客にマイクロソフト他

参考：検索のテクノラティ
http://technorati.com/

事例２ プロクシーサーバ
RSSCache.com• RSSの負荷分散のためのキャッシュ機能を提供する• RSSのURLからキャッシュ機能のURLを生成する（例）– http://my.rsscache.com/ww
w.cacert.org/rss.php• 登録RSSのアクセス統計
データを表示できる• RSSの人気ランキング情報
やRSS広告の提供

事例３ RSS+P2P
Videora• Videora– http://www.videora.com/• P2Pファイル共有のBittorrent上のファイル
情報をRSSとして取得• キーワードにマッチする
ビデオファイルを自動ダウンロードする• RSS＋Share事例４ 雑誌の記事をRSS配信
FindArticles.com• ・FindArticles– http://www.findarticles.com/• 数千の雑誌記事の記事情報（本文含む）を１９８４年まで遡ってデータベース化• 収録数１０００万記事以上• RSSとして最新情報と検索結果を提供• 検索結果から有料記事を購読することができる

・参考：米国雑誌の３分の１がRSS公開
http://publications.mediapost.com/index.c
fm?fuseaction=Articles.san&s=31662&Ni
d=14155&p=276816

事例５ 画像のメタデータ
Flickr!と派生サービス•Welcome to Flickr!
– http://www.flickr.com/– 写真にキーワード（タグ）をつけてアップロードし、ユーザ間で共有するサービス•API応用– Mappr• http://mappr.com/– Flickr Related Tag Browser• http://www.airtightinteractive.com/projects/related_tag_browser/– flickr graph ­ marcos weskamp• http://www.marumushi.com/apps/flickrgraph/– Flickr/TiVo• http://home.comcast.net/~major_clanger/TiVo/事例６ メタデータ自動生成ニュース
Topix.net• Topix.net– http://www.topix.net/• ニュースサイトのメタデータを自動分類、重要度判断しトピック別の新聞を自動作成• １万のソースサイト、３０万のトピック（３万の都市、5500の企業、4.8万人の著名人、１５００のスポーツを含む）

参考：GoogleNews
http://news.google.co.jp/nwshp?hl=ja&ned=jp

事例７ リアルで書籍メタデータ
BookCrossing•

BookCrossing– http://www.bookcrossing.com/

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Webでプレートを印刷
書籍にプレートを貼り付けIDを書いて街に“放流”する本を拾った人はWebで感想を書いて再放流
街が図書館となり書籍の歴代保有者が感想データを蓄積、ユー
ザ同士で交流世界で37万人、220万冊が無料で流通している実績
参考 PlateMatch– http://www.platematch.com/

事例８ テレビのメタデータ
テレビブログ、TV­Anytime• テレビブログ– http://www.tvblog.jp– テレビ番組情報に対してトラックバックを受け付けるブロ
グASPサービス– ブログのコメントRSS– 動画メタデータも視野に開発• TV­Anytime– http://www.tv­anytime.org/– テレビ番組情報の国際標準規格。英国BBCなどが採用している。
– http://backstage.bbc.co.uk/feeds/tvradio/

事例９ 目標と達成のオントロジー
43Things• 43 Things– http://www.43things.com/• 達成したい目標（本を書く、10キロ痩せる、etc)を登録する• 同じ目標を持つユーザのブログを一覧、検索できる• ソーシャルブックマーク、共有キーワード、ランキング表示機能などを提供する

事例10 ソーシャルネットワーク検索
StumbleUpon• StumbleUpon– http://www.stumbleupon.com/– ツールバーで表示中のWebをユーザ評価する– 専用ブログと連動– 25万ユーザ– 200万サイトに対して1億超の評価情報– ５００のトピックで分類– 登録サイトの検索や人気ランキング• 参考：Eurekster– http://eurekster.com/

事例11 音楽情報の自動分類Moodlogic.com,MusicBrainz!
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Moodlogic.com
http://www.moodlogic.com/
楽曲についての感性データを手作業で作成しデータベース化。
ＭＰ３再生管理アプリケーションを配布。サーバからメタデータを配信。
ユーザＰＣのＭＰ３ファイルを感性データで検索することを可能にする。
ロマンチックな８０年代の曲、ハッピー、アグレッシブ、アップビートなど
感性語、ブルースやカントリー、クラシックロックなどジャンル語、演奏テンポなどで検索することが可能。

• MusicBrainz!
• http://musicbrainz.org/

参考：MusicID、CDDB
http://www.cddb.com/

事例12 地域情報とSNS、Blog
InsiderPages,GeoURL、はてなマップ•

InsiderPages– http://www.insiderpages.com/•The Yellow Pages written byfriendsがコンセプト。ソーシャル
ネットワーク上で自分の良く知っている店舗などの地域情報を登録する。友人関係上で信頼できる地域情報のみを交換する仕組み。

• GeoURL (2.0)•– http://geourl.org/– RSSに緯度経度を記述する
ことで地図上にマップ
はてなマップ– http://map.hatena.ne.jp/– 地図へトラックバックブログ・メタデータとビジネスモデル：まとめ• 多様なメタデータ創出と流通の形がある• メタデータの作成コストを流通する価値が上回るときにビジネスが儲かる• テクノロジーによるメタデータ自動生成と人手による創出の2種類の手法を使って、• コンシューマが“勝手に”花となるメタデータを咲かせるための幹と枝をつくるのが、最も有望なビジネスモデルであると考える。