Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
本分析では，オンライン，オフラインそれぞれの利用時間及び支出額の有無から，それぞれの媒体・サービスの購入／利用状況を「オンライン／オフライン両方を購入／利用，オンラインのみを購入／利用，オフラインのみを購入／利用，オンライン・オフラインいずれも購入／利用せず」の4パターンに分類した。購入に関しては，オンライン，オフライン両方への支出金額が正の観察を両方購入，オンラインの支出額が正であり，オフラインへの支出額が0の観察をオンラインのみ利用，オフラインの支出額が正であり，オンラインへの支出額が0の観察をオフラインのみ利用，オンライン，オフライン両方への支出額が0の観察をオンライン・オフラインいずれも利用せず，に分類した。同様に，利用についてはオンライン／オフラインそれぞれの媒体／サービスに対する利用時間の有無から，上記4通りに分類を行った。

上記のように定義された購入と利用では異なる選択を行い得る。購入しても利用しない観察は，他者への譲渡，観察期間後に利用するための購入などを行っている可能性がある。利用しても購入しない観察は，インターネット上に多数存在する私営の無料のコンテンツを利用している場合，図書館等の公共サービスを利用している場合，他者から譲渡を受ける場合，過去に購入したコンテンツを事後的に利用している場合などである。アンケートによって収集された回答から購入と利用の間の差の原因を識別するのは困難であるが，利用が購入を上回る原因として，無料のコンテンツが供給されていることに注目したい。

上記の分類を行った結果を図6-3～図6-14までに示した。まず，コンテンツへの支出を伴う購入行動から日米を比較してみよう。日本の書籍の購入については図6-3，米国の書籍の購入については図6-4をみると，2010年の日本の書籍購入率は78.73%であり，米国のそれは70.13%である。同様に音楽について図6-5，図6-6をみると，2010年の日本の音楽購入率は44.92%であり，米国のそれは43.86%である。同様に動画について図6-7，図6-8をみると，日本の動画購入率は52.04%に対し，米国のそれは59.45%である。書籍，音楽，動画いずれについてもオンライン，オフラインを合計したコンテンツ購入率に関しては大きな差はないが，利用形態の内訳に違いがあるようである。

同様にコンテンツへの接触時間からみた利用行動から日米を比較してみよう。書籍について図9，図10を比べてみると，2010年の日本の書籍利用率は83.76%であり，米国のそれは65.41%である。音楽について図6-11と図6-12を比べてみると，2010年の日本の音楽利用率は55.08%であり，米国のそれは59.92%である。動画について図6-13と図6-14をみると，日本の動画利用率は55.46%に対し，米国のそれは58.60%である。コンテンツ利用行動に関しても，購入行動同様に日米のオンライン利用率の違いはコンテンツの利用そのものではなく，利用形態の違いにあるようである。

上記のオンライン，オフライン・コンテンツの利用形態についての記述統計をまとめたのが表6-2である。また，購入と利用の差を購入で除することで，購入に比べて利用がどれだけ多いのかを表すかい離率を表6-3に記した。日，米共に書籍と動画についてはオンラインのかい離率がオフラインのそれよりも大きく，音楽についてはオフラインのかい離率の方がオンラインのそれよりも高いことがわかる。特にオンラインとオフラインのかい離率の差は動画において大きく，無料のオンライン動画サービスが広く利用されていることが購入と利用の差異の背景にあることがうかがえる。次節ではコンテンツの購入，利用行動についての選択行動を分析
するモデルについて述べる。

### 3. 分析モデル

本章で用いる計量経済モデルは，日米消費者のオンライン・コンテンツの購入／利用の違いが，消費者の選好の違いによるのか，それとも供給側の制約によるものなのかについて，一定の識別を行う事を目標とする。消費者iの選好は2つの異なるクラスc_{i}\in[c_{i1},c_{i2}]のいずれかに属していると仮定する $ ^{25} $ 。この時，消費者iが選択肢jから得る効用u_{ij}は分析者に観察可能なv_{j}と，分析者に観察不可能な消費者i固有の選択肢jに対する選好\epsilon_{ij}の和u_{ij}=v_{j}+\epsilon_{ij}で表されるとする。さらに，分析者に観察可能なv_{j}は，各クラスの消費者の各選択肢に対するパラメータ\beta_{c_{i},j}と，供給側に起因するクラス間共通要因となる\gamma_{j}の和v_{j}=\beta_{c_{i},j}+\gamma_{j}として表すことができると仮定する。この時，2クラスが同一の選択を行った際に得る効用の差はv_{c_{1}j}-v_{c_{2}j}=\left(\beta_{c_{1}j}+\gamma_{j}\right)-\left(\beta_{c_{2}j}+\gamma_{j}\right)=\Delta\beta_{j}となり，供給側に起因するクラス間共通要因\gamma_{j}に依存しない $ ^{26} $ 。このとき，日米で消費者選好が等しければ，\Delta\beta_{j}も日米間で等しい。対偶をとると，日米で\Delta\beta_{j}が等しくなければ，日米消費者の選好は異なるといえる。そこで，\Delta\beta_{j}の同一性仮説についての検定を行う事で，日米間の消費者の選好が等しいか否かを検定することができる。

消費者 i は [オンライン／オフライン両方を購入／利用，オンラインのみを購入／利用，オフラインのみを購入／利用，オンライン・オフラインいずれも購入／利用せず] のいずれか一つの利用形態のうち，最も効用 $ u_{i} $ の高い選択肢 j を選択すると仮定する。分析者に観察不可能な $ \epsilon_{ij} $ に極値分布を仮定することで，クラス $ c_{1} $ に属する消費者 i が選択肢 j を選択する確率は $ P(j|c_{i}=c_{i1})=Pr(u_{j}>u_{k\notin j}|c_{i}=c_{i1})=\int\frac{\exp(v_{j}|c_{i}=c_{1})}{\sum_{k\in J}\exp(v_{k}|c_{i}=c_{1})}p(c_{i}=c_{i1})dp $ となる。消費者 i の属するクラス $ c_{i} $ は観察不可能であるが，クラス $ c_{i1} $ に属する確率は消費者の観察可能な属性 $ z_{i} $ の関数 $ h(z_{i},\theta) $ からなるロジット確率 $ Pr(c_{i}=c_{i1})=\frac{\exp[h(z_{i},\theta)]}{1+\exp[h(z_{i},\theta)]} $ として表すことが可能とする。このとき，消費者 i が選択肢 j を選択する確率は，クラス 1 に属する場合に選択肢 j を選択する確率と，クラス 2 に属する場合に選択肢 j を選択する確率の和であるから，

$$ P_{ij}=\frac{exp\big(v_{j}\big|c_{i}=c_{i1}\big)}{1+\sum_{k\in J}exp\big(v_{k}\big|c_{i}=c_{i1}\big)}\frac{exp\big(h(z_{i},\theta)\big)}{1+exp\big(h(z_{i},\theta)\big)}+\frac{exp\big(v_{j}\big|c_{i}=c_{i2}\big)}{1+\sum_{k\in J}exp\big(v_{k}\big|c_{i}=c_{i2}\big)}\frac{1}{1+exp\big(h(z_{i},\theta)\big)} $$

となる。このような選択モデルは潜在クラスロジットモデル（Latent Class Logit Model）と呼ばれ，ランダム係数ロジットモデルにおけるパラメータ分布が離散的な場合に相当する。消費者が潜在的なクラスに確率的に属することから，潜在クラスロジットモデルはロジットモデルの無関係な選択肢からの独立性制約を緩和する事ができる。

モデルの対数尤度関数は $ LL=\sum_{i=1}^{n}\sum_{j=1}^{J}d_{ij}\log P_{ij} $ とし, 最尤法によって $ \theta $ と $ v_{c_{1}j} $ ， $ v_{c_{2}j} $ を同時に推定する。
$ v_{c_{ij}} $ はコンテンツ利用形態ごとに得られる効用であり，各々の選択肢jの効用は年次 $ t\in[2010,2011,2012] $ ，書籍，音楽，動画 $ m\in[BOOK,MUSIC,MOVIE] $ ごとに異なるとする。オンライン・コンテンツから得られる効用が $ v_{c_{i},j,t,m} $ ，オフライン・コンテンツから得られる効用が $ v_{c_{i},off,t,m} $ のとき，両方を利用することで得られる効用は，各々を単独で利用して得られる効用と，補完もしくは代替を表すパラメータ $ \Gamma_{c_{i}} $ の和 $ v_{c_{i},both,t,m}=v_{c_{i},on,t,m}+v_{c_{i},off,t,m}+\Gamma_{c_{i}} $ とする。

### 4. 推定結果

本節では潜在クラスロジットモデルの推定結果について述べる。推定を行うサンプルは日本，米国の消費者それぞれ805名，971名からなるコンテンツ購入／利用行動である。各々の個人は書籍，音楽，動画について3期間の選択が観察されるため，同一の個人の9回の選択行動が観察される。期間・メディアを通じて個人は同一のクラスに属するとし，期間を通じた所得の変化は考慮しなかった。

メディア間の効用の差を捉えるため，書籍，音楽とオンライン，オフラインとの交差項を用いて音楽を基準としたときのコンテンツ利用形態のメディア間の差を表した。時系列的な効用の変化を捉えるため，2010年を0，2011年を1，2012年を2としたタイムトレンドによってメディアごとの効用の経年変化を推定した。また，所得とオンライン／オフライン及びメディアとの交差項を用いて，同一クラス内で所得が選択に与える影響を推定した。補完項と書籍，音楽との交差項は日本のデータでは計算が収束しなかったため，補完項はメディア間・期間を通じて一定とした。

上記のモデルを最尤法によって推定した結果は以下の表6-4である。 $ B_{C1} $ はクラス1に属する個人の選択パラメータ， $ B_{C2} $ はクラス2に属する個人の選択パラメータ，θはクラス1に属する確率に関する2値ロジットのパラメータである。

クラス分けに関わるパラメータからみると，日本では，コンテンツの購入ではデスクトップPC，ゲーム機の所有，コンテンツの利用では年齢が統計的に有意であった。米国では，コンテンツの購入ではスマートフォン（+），タブレット（+），インターネットTV（+）の所有が有意であり（括弧内は推定した係数の符号，以下同様。），コンテンツの利用では女性（+），年齢（-）スマホ（+），タブレット（+），ノートPC（+），インターネットTV（+），ゲーム機（+），所得（-）が有意であった。クラス1の比率は，日本では購入／利用それぞれで約57％／約48%，米国では購入／利用それぞれ約41％／約49%であった $ ^{27} $ 。

図 6-15～図 6-20 は，各クラスに属する消費者が各メディアについて，オンライン・コンテンツのみを利用，オンライン，オフライン共に利用，オフライン・コンテンツのみを利用，いずれも利用しない，のそれぞれを選択する確率について，モデルの推定結果による予測値をまとめたものである。2010～2012 まではデータの内挿値であり，2013，2014 はトレンド項を外挿して得られた予測値である。

クラス間の選択確率を見ると，両クラスでオンラインに関する共通項は負であり，予測値からもオンラインに対して強い選好を示すクラスとそれ以外という形には分割されていない。ク
ラスごとの選択結果の予測値から，クラス1はオンライン／オフラインを問わずにコンテンツの購入／利用率の高いクラス，クラス2はオンライン／オフラインを問わずにコンテンツ購入／利用率の低いクラスとなっている。そこで，クラス1をコンテンツの購入／利用に対して積極的なクラス，クラス2をコンテンツの購入／利用に対して消極的なクラス，と呼ぶこととする。

クラス分布についてみると, 購入では, 日本はコンテンツの購入に積極的なクラスが 56.89% と過半数を占めるのに対し, 米国では 41.17% と半数未満となっている。利用では, 日本と米国共にコンテンツ利用に積極的なクラスが過半未満であり, 日本が 48.19%, 米国が 49.24% と米国の方がやや積極的なクラスの比率が高い。表 6-5, 表 6-6 はコンテンツの購入行動, 利用行動における年齢, 年代, 所得階層ごとのクラス分布である。購入については統計的に有意な変数が少なく, はっきりとした特徴はない。利用に関しては, 日本では年代が高くなるにつれてコンテンツの利用に積極的な比率が高くなる一方, 米国では年齢が高くなるにつれてコンテンツの利用に積極的な比率が低くなるという異なった結果がみられる。

続いて選択モデルの推定結果を見る（表6-4）。まず，書籍・音楽・動画に共通するオンライン・コンテンツとオフライン・コンテンツとの補完項はいずれのタイプに関しても，日米の利用・購入双方において正で有意であった。消費者のタイプの如何にかかわらず，オンラインでのコンテンツの購入／利用はオフラインのコンテンツの購入／利用率を高めるとともに，オフラインのコンテンツの購入／利用がオンラインのコンテンツ購入／利用率を高めるという補完性がある。

続いて，経年変化に関わるパラメータを見る。日本では購入・利用共に経年変化による効用の変化は有意ではなかった。一方，米国ではオンライン書籍の購入に関して有意な効用の増加が観察されたが，利用には有意な効用の増加は観察されなかった。音楽・動画に関しては日本同様有意ではない。したがって，2010年から2012年の間は，米国の書籍を除いてオンライン・コンテンツの購入／利用率を高めるようなトレンドはなかったと考えられる。

続いて，所得の影響を見る。日本における購入では，所得の影響はオンライン音楽で有意であり，利用ではオフライン音楽の利用に関して有意であった。一方，米国における購入ではオンラインの書籍，音楽，動画いずれについても正で有意な影響が観察されたほか，書籍と動画についてはオフライン・コンテンツでも正で有意な影響が観察された。また，利用に関してはオンライン・オフライン共に書籍，音楽，動画いずれに関しても正の有意な影響が観察された。おおむね日本では所得はさほどコンテンツ購入／利用率に影響を与えていないが，米国では所得とコンテンツ購入／利用率には相関がある。

引き続き，メディアごとのオンライン購入率の日米比較を見てみる $ ^{28} $ 。書籍では，日米それぞれにおいて，書籍購入率は70%強と同等の率である。日本ではオンライン書籍購入率は6.70%から8.42%へと上昇しているものの，米国の39.34%から50.02%に比べて伸び率も低く，オンライン書籍の購入率の差は拡大している。日本ではオンライン，オフライン共に書籍の購入率は上昇傾向にある。両方を購入する者，オンライン書籍のみを購入する者は共に増加しており，オフライン書籍のみを購入する者は微増か一定となっている。結果，市場を拡大しなが
らオンライン書籍の購入率が上昇している。米国ではオンライン書籍の購入率が上昇しており、多くの者がオンライン、オフラインいずれの書籍も購入するようになっている。一方、オフラインのみの購入率は減少しており、オフライン書籍の購入率は微減となっている。結果、オフラインをオンラインが置き換える形でオンライン書籍の購入率が上昇している。

音楽では，日米それぞれにおいて音楽購入率は40%強と同等の率である。しかし，日本では音楽コンテンツの購入率全体は低下しているのに対し，米国では音楽コンテンツの購入率は上昇している。日本のオンライン音楽の購入率は19.11%から18.28%へと低下している一方，米国では44.53%から49.07%と増加しており，オンライン音楽購入率の差は拡大している。日本ではオンライン音楽，オフライン音楽いずれの購入率も低下している。コンテンツ購入に積極的なクラスではオンラインのみで音楽を購入する者が増加しているのに対し，両方購入する者，オフラインのみで購入する者は減少しており，結果としての未購入率は上昇している。コンテンツ購入に消極的なクラスでは両方購入する者，オンラインのみ，オフラインのみいずれの形態でも購入率は低下している。米国ではコンテンツの購入に積極的なタイプ，消極的なタイプいずれに関してもオンラインのみで音楽を購入する者，両方でコンテンツを購入する者いずれも増加しているが，オフラインのみで音楽を購入する者は減少している。両方購入する者の増加よりもオフラインのみで利用する者の減少の影響が強いため，オフライン音楽の購入率は低下している。結果，オンライン音楽はオフライン音楽を置き換え，かつ，市場を拡大する効果を持っている。

映像では，日本の映像購入率は55%程度で微増している。同様に米国の映像購入率は60%強で微増している。日本のオンライン動画の購入率は3.22%から4.41%と増加している。同様に米国のオンライン動画の購入率は35.87%から40.92%と増加している。日本の方が米国よりもオンライン動画購入率の伸び率は高いが，購入率の差は拡大している。コンテンツ購入に積極的なクラスでは，両方を購入する者，オンラインのみ購入する者共に増加しており，オフラインのみを購入する者は減少している。コンテンツ購入に消極的なクラスでは，両方購入する者は増加しているが，オンライン・コンテンツのみの購入者は減少しており，オフライン・コンテンツのみの購入者が増加している。米国ではオンライン動画の購入率は大きく伸びる一方，オフライン動画の購入率は微増となっている。コンテンツの購入に積極的なクラス，消極的なクラスいずれにおいても，両方購入，オンラインのみ購入の者が増加しているのに対し，オフラインのみの者は減少している。両方購入の伸びが大きいため，オフライン・コンテンツ自体の購入率は微増であるが，オンライン・コンテンツがオフライン・コンテンツを置き換えていく傾向にある。

購入に引き続き，メディアごとのオンライン利用率の日米比較について記す $ ^{29} $ 。書籍では，日本の書籍利用率は75%弱，米国の書籍利用率は70%程度と日本の方が書籍利用率は高い。日本のオンライン書籍の利用率は7.42%から10.59%へと伸びている。一方，米国のオンライン書籍の利用率は33.78%から46.54%と伸びている。日本の方がオンライン書籍の利用率の伸び率は高いが，利用率の差は縮小していない。日本ではコンテンツの利用に積極的な者，消極的な者いずれに関しても，オンライン書籍，オフライン書籍の両方を利用する者が増え，オフラ
イン書籍のみの利用者が減少しており，オフライン書籍の利用者がオンライン・コンテンツを新たに購入するようになる形でオンライン書籍の普及が進んでいる。また，数は少ないものの，オンラインのみの書籍を利用する者も増加している。米国でも日本と同様の傾向を示し，両方利用，オンラインのみの利用が増加し，オフラインのみの利用は減少している。

音楽では, 日本の音楽利用率は 54% 程度で微増であり, 米国のそれは 59% 程度で微増である。米国の方が利用率, 利用率の伸びの増加率は高いが, 顕著な差はない。日本のオンライン音楽の利用率は 13.9% から 14.38% と微増しており, 同様にオフライン音楽の利用率は 52.79% から 53.64% と微増している。クラスごとの内訳を見てみると, いずれのクラスもオンライン音楽, オフライン音楽の両方を利用するものは増加している。しかし, コンテンツの利用に積極的なタイプではオンラインのみの利用は増加, オフラインのみの利用は低下となっているのに対し, コンテンツの利用に消極的なタイプではオンラインのみの利用は減少, オフラインのみの利用は増加となっている。また, コンテンツの利用に積極的なタイプのみ利用率が上昇する一方, コンテンツの利用に消極的なタイプの利用率は上昇している。米国のオンライン音楽の利用率は 42.93% から 47.57% と増加しており, オフライン音楽の利用率は 59% 弱で横ばいである。クラスごとの内訳を見てみると, いずれのクラスもオンライン音楽, オフライン音楽の両方を利用するもの, オンライン音楽のみを利用するものは増加しており, オフライン音楽のみを利用するものは減少している。特にコンテンツの利用に積極的なタイプのオフラインのみを利用する者が大きく減少しており, 音楽の利用はオンラインに移行している。

映像では, 日本, 米国共に映像の利用率は 58% 程度となっており, 共に利用率は微増である。日本よりも米国の方が利用率の伸びは大きく, 2010 年では日本の方が利用率は高かったが, 2012 年では米国の方が利用率は高い。日本のオンライン動画の利用率は 8.39% から 10.62% へと増加している。オフライン動画の利用率は 57.04% から 57.68% へと微増している。米国のオンライン動画の利用率は 39.17% から 46.63% へと微増している。オフライン動画の利用率は 55.78% から 58.44% へと増加している。クラスごとの内訳を見てみると, 日本ではコンテンツを積極的に利用するクラス, 消極的に利用するクラスいずれもオンライン動画, オフライン動画いずれも利用する者, オンラインのみ利用する者が増加し, オフラインのみを利用する者は減少している。また, コンテンツを積極的に利用するクラスの方がオフラインのみを利用する者の率の減少が大きい。米国でも全体的な傾向は同様であるが, 日本よりも米国の方がコンテンツを積極的に利用するクラスにおけるオフラインのみを利用する者の減少が大きい。また, コンテンツの利用に消極的な者におけるオンライン, オフライン両方でコンテンツを利用する者の伸びが大きく, オフライン動画の利用率を上昇させており, オンラインとオフラインの補完性が需要を拡大している。

続いて，購入と利用の比較について述べる。書籍では，日本では2010年では利用率よりも購入率が高かったが，2012年では購入率よりも利用率が高くなっている。オンライン・コンテンツに関して見てみると，コンテンツの購入／利用に積極的なタイプではオンライン，オフラインいずれも利用率の方が購入率よりも高いが，消極的なタイプでは購入率の方が利用率よりも高い。米国では利用率よりも購入率が高いが，購入率と利用率の差は縮小している。オンライン・コンテンツに関して見てみると，コンテンツの購入／利用に積極的なタイプでは2010
年では利用率よりも購入率の方が高かったが，2011，12年では利用率の方が購入率よりも高くなっている。コンテンツの購入／利用に消極的な者であっても，購入率と利用率の差は縮小している。日米共通して，オンラインでは購入率よりも，利用率の伸びの方が大きい傾向がみえる。

音楽では，日本，米国共に利用率が購入率を上回っている。日本では利用率の上昇が購入率の上昇を上回っているが，米国の購入と利用の差は一定である。日本のオンライン・コンテンツに関して見てみると，コンテンツの購入／利用に積極的な者，消極的な者いずれも利用率を購入率が上回っている。利用率と購入率の差は縮小しつつある。米国のオンライン・コンテンツを見てみると，コンテンツの利用に積極的な者は利用率が購入率を上回っているが，コンテンツの利用に消極的な者は利用率が購入率を下回っている。

動画では，日本では利用率が購入率を上回るが，差は縮小傾向である。米国では購入率が利用率を上回るが，差は縮小傾向である。日本のオンライン・コンテンツについて見てみると購入／利用に積極的なクラスの差は一定であるが，消極的なクラスでは利用が購入を上回っており，利用と購入の差は拡大している。米国のオンライン・コンテンツについて見てみると，購入／利用に積極的なクラスの利用率が購入率を15%程度上回っており，差はほぼ一定である。消極的なクラスでは利用を購入が上回っているが，差は縮小傾向である。

## 5 ．オンライン・コンテンツ市場の発展経路についての考察

本節では，クラス間パラメータの差を用いて日米のオンライン・コンテンツの利用率の差が供給側のみの要因によるのか，それとも需要側にも要因があるのかを検証する。推定されたパラメータとパラメータの共分散行列より，購入選択における2010年における日本のオンライン書籍を利用したときに得られる2クラスの効用の差$\delta_{c_{1},on,2010,book}-\delta_{c_{2},on,2010,book}$は平均1.185，標準誤差0.4449であり，米国のそれは平均1.684，標準誤差0.2988である。2集団の間の係数が独立であるならば，日本と米国のパラメータの差は-0.4995，標準誤差は0.5360であるから，Z検定による有意な差はないと考えられる。同様に他メディアの購入，利用行動に関してパラメータ差の日米差とその標準誤差を計算した結果が表6-7である。購入に関しては，音楽，動画は日米のパラメータに有意差が存在するため，市場成果の差異は選好の違いと供給側の要因を複合した結果と考えられる。他方，書籍はパラメータの同一性が棄却されない。同様に利用についてはオンライン書籍，オンライン音楽，オンライン動画についてパラメータ同一性が棄却されなかった。

日米でパラメータ同一性が棄却されなかったオンライン書籍の購入，オンライン書籍，オンライン音楽，オンライン動画の利用について供給側の要因を挙げてみよう。

まず，書籍について検討しよう。書籍では利用と購入のいずれについても供給側の要因の存在がありうる。ヒアリングによると，オンライン書籍の価格については，日本ではエージェンシー型が採用され，出版社による価格決定が行われていることが多い。他方，米国を代表する電子書籍プラットフォームであるKindleはホールセール型によってサービスを開始している。しかし，2010年に大手出版社はエージェンシー型へと契約変更を行い，ニューヨークタイムズ
のベストセラー価格は9.99から12.99~14.99に上昇した $ ^{30} $ 。米司法省は2012年にエージェンシー型を採用する大手出版社を反トラスト法違反の疑いで訴追したため，出版社とアマゾンの契約は再びホールセール型契約となったとされる。本論文の分析期間は2010年から2012年であるため，書籍に関しては日米いずれもエージェンシー型中心の期間であったと考えることができるだろう。価格決定権に関する契約形態の違いは主要な供給側の差異とみなすことはできないだろう。

他方，分析期間より前に存在していた差については，ホールセール型契約が行われていたために，アマゾンがKindle普及のための低価格設定が可能であった事が影響していた可能性がある。電子書籍は端末と書籍の間に補完性があり，ネットワーク効果が働く財であると考えられる。Li（2014）は電子書籍端末と電子書籍の価格を共にアマゾンが管理できるホールセール型契約がより早い端末の普及をもたらしたことを示している。

それ以外の要因として，ヒアリングによれば，日本の出版社には紙質へのこだわりがあり，電子版ではそれが再現できないため，電子化に抵抗があるとする意見があった。漢字やルビなど日本語に起因する技術的課題は現在ではほとんど解決されており，本の効用の変化にトレンドがみられないことから，供給側の品質へのこだわりが日本の出版社に電子化を思いとどまらせ，オンライン書籍の利用率の低さをもたらしている可能性がある。また，本報告書第4章2節において述べられたように，実績のある作家が電子化に消極的であることも電子書籍の低い普及率をもたらしている要因となっているだろう。

続いて，音楽について検討しよう。音楽では購入については消費者の選好の違いによってオンライン・コンテンツの利用率の違いを説明し得るが，利用については供給側の要因の存在が示唆される。購入モデルにおける供給側に起因する効用$\gamma_{j}$は財の品質と価格が含まれる。一方，利用モデルでは無料コンテンツの利用が含まれるため，価格の影響がより少ないと考えられる。価格の影響の少ない利用において顕著であり，購入には現れないような供給側の要因としては無料で利用できるストリーミングサービスの拡充度の違いが考えられる。総務省電気通信事業分野における競争状況の評価2013によれば，日本において最もよく利用されている音楽サービスのシェアはiTunesが68.1%で最大であり，レコチョク，music.jpが6.9%，6.1%と続き，ダウンロード型サービス中心の利用となっている。他方，FORTUNE誌31によれば米国の12歳以上におけるオンラインラジオサービスPandoraの利用率は31%におよび，iHeartRadio，iTunes Radioがそれぞれ9%と8%と続く。Pandoraは，利用者がアーティストを選択するとそのアーティスト及びそのアーティストの音楽を好む人が好みそうな曲をストリーミング配信するサービスであり，無料で利用することができる。こうした無料音楽配信サービスの拡充度の差が日米の間のオンライン音楽利用率に影響を与えているのかもしれない。

最後に，動画について検討しよう。動画も音楽同様に消費者の選好の違いによってオンライン・コンテンツの利用率の違いを説明し得るが，利用については供給側の要因の存在が示唆される。先述の総務省調査によれば，動画サービスのシェアはユーチューブが85.3%であり，ニコニコ動画，GyaOがそれぞれ5.6%，2.6%と続く。米国のそれをみると，Statistaのデータ32
によれば，2015年2月の動画サイトのシェアはユーチューブが73.6%であり，Netflix，bing Videosがそれぞれ5.7%，2.3%と続く。日米の動画サービスの性質の違いの一つには，ユーチューブ，Netflixいずれもがテレビ番組のオンライン配信を行っているのに対し，日本ではテレビ番組の配信はテレビ局の運営する配信サイトにおいて行われていることが挙げられる。2015年9月に日本市場に参入したNetflixは，ローカルコンテンツの重要性について述べていたが $ ^{33} $ ，TV局の制作したコンテンツをNetflixのようなプラットフォームが配信することがオンライン動画の利用率を上昇させるかもしれない。
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表 6-1 社会人口属性 · 所有機器

観察数	日本	米国
805	971
平均	標準偏差	最小	中央值	最大值	平均	標準偏差	最小	中央值	最大值
女性	48.94%	0.500	0	0	1	49.85%	0.500	0	0	1
年齢	38.03	15.295	15	40	60	36.33	15.612	15	40	60
固定電話	67.33%	0.469	0	1	1	60.45%	0.489	0	1	1
携帯電話,PHS	63.60%	0.481	0	1	1	51.80%	0.500	0	1	1
スマートフォン	38.26%	0.486	0	0	1	53.04%	0.499	0	1	1
タブレット	10.06%	0.301	0	0	1	32.03%	0.467	0	0	1
デスクトップPC	47.83%	0.500	0	0	1	71.06%	0.454	0	1	1
ノートPC	69.94%	0.459	0	1	1	69.62%	0.460	0	1	1
TV	16.15%	0.368	0	0	1	28.63%	0.452	0	0	1
ゲーム機	19.63%	0.397	0	0	1	43.67%	0.496	0	0	1
携帯ゲーム機	12.92%	0.335	0	0	1	18.43%	0.388	0	0	1
ネット利用時間(分／日)	105.94	78.764	0	90	300	141.60	100.087	0	120	300
世帯所得(万円/年)	470.06	335.185	0	400	2000	467.28	376.890	0	420	2100
表6-2 オンライン・オフラインコンテンツの購入・利用率

購入	日本	オン/オフ両方購入	オンラインのみ	オフラインのみ	購入せず	米国	オン/オフ両方購入	オンラインのみ	オフラインのみ	購入せず
書籍	2010	4.75%	0.95%	73.03%	21.27%	書籍	2010	24.67%	3.88%	41.59%
2011	6.36%	1.90%	73.50%	18.23%	2011	34.22%	5.39%	35.35%
2012	5.79%	1.33%	73.79%	19.09%	2012	31.85%	5.10%	34.22%
音楽	2010	7.31%	4.18%	33.43%	55.08%	音楽	2010	22.21%	10.02%	11.63%
2011	9.69%	4.18%	34.28%	51.85%	2011	24.39%	10.87%	11.72%
2012	7.03%	3.99%	32.86%	56.13%	2012	22.68%	13.04%	9.45%
動画	2010	1.80%	0.57%	49.67%	47.96%	動画	2010	20.98%	3.40%	35.07%
2011	2.28%	0.76%	49.48%	47.48%	2011	24.76%	3.31%	33.55%
2012	2.66%	0.85%	49.76%	46.72%	2012	24.10%	4.06%	32.23%
利用	日本	オン/オフ両方利用	オンラインのみ	オフラインのみ	利用せず	米国	オン/オフ両方利用	オンラインのみ	オフラインのみ	利用せず
書籍	2010	6.55%	0.38%	76.83%	16.24%	書籍	2010	29.68%	0.95%	34.78%
2011	8.17%	0.38%	75.50%	15.95%	2011	37.90%	1.23%	30.06%
2012	9.88%	0.38%	74.17%	15.57%	2012	41.21%	1.89%	26.84%
音楽	2010	13.77%	0.95%	40.36%	44.92%	音楽	2010	42.72%	2.36%	14.84%
2011	14.53%	0.95%	40.27%	44.25%	2011	44.99%	2.65%	12.95%
2012	14.43%	1.04%	39.98%	44.54%	2012	45.75%	3.88%	12.00%
動画	2010	8.07%	0.09%	47.29%	44.54%	動画	2010	38.00%	1.42%	19.19%
2011	9.31%	0.09%	46.91%	43.68%	2011	41.30%	1.70%	17.01%
2012	10.07%	0.19%	46.63%	43.11%	2012	43.38%	1.80%	16.16%
表 6-3 購入と利用のかい離率

日本	米国
オンライン	オフライン	オンライン	オフライン	オフライン
書籍	2010	21.67%	7.20%	7.28%	-2.71%
2011	3.45%	4.76%	-1.19%	-2.31%
2012	44.00%	5.61%	16.62%	3.00%
音楽	2010	28.10%	32.87%	39.88%	70.11%
2011	11.64%	24.62%	35.12%	60.47%
2012	40.52%	36.43%	38.89%	79.71%
動画	2010	244.00%	7.56%	61.63%	2.02%
2011	209.38%	8.62%	53.20%	0.00%
2012	191.89%	8.15%	60.40%	5.70%
表 6-5 社会人口属性ごとのクラス分布（購入）

日本	アメリカ
クラス1	クラス2	クラス1	クラス2
男性	55.2%	44.8%	男性	36.8%	63.2%
女性	58.7%	41.3%	女性	45.6%	54.4%
クラス1	クラス2	クラス1	クラス2
10代	61.2%	38.8%	10代	52.6%	47.4%
20代	57.6%	42.4%	20代	58.0%	42.0%
30代	56.6%	43.4%	30代	50.7%	49.3%
40代	56.9%	43.1%	40代	37.0%	63.0%
50代	56.5%	43.5%	50代	27.5%	72.5%
60歳以上	54.5%	45.5%	60歳以上	22.1%	77.9%
クラス1	クラス2	クラス1	クラス2
100万円未満	55.8%	44.2%	Less than $20,000	39.8%	60.2%
100～200万円未満	53.3%	46.7%	$20,000-$29,999	34.5%	65.5%
200～400万円未満	53.5%	46.5%	$30,000-$39,999	41.2%	58.8%
400～600万円未満	55.8%	44.2%	$40,000-$49,999	38.4%	61.6%
600～800万円未満	58.1%	41.9%	$50,000-$59,999	44.8%	55.2%
800～1,000万円未満	60.5%	39.5%	$60,000-$69,999	43.8%	56.2%
1,000～1,500万円未満	62.2%	37.8%	$70,000-$79,999	39.5%	60.5%
1,500～2,000万円未満	66.0%	34.0%	$80,000-$89,999	47.8%	52.2%
2,000万円以上	68.3%	31.7%	$90,000-$99,999	44.0%	56.0%
$100,000-$124,999	47.5%	52.5%
$125,000-$149,999	42.3%	57.7%
$150,000-$199,999	39.9%	60.1%
$200,000-$249,999	36.7%	63.3%
$250,000 or more	35.6%	64.4%
表 6-6 社会人口属性ごとのクラス分布（利用）

日本	アメリカ
クラス1	クラス2	クラス1	クラス2
男性	47.1%	52.9%	男性	46.1%	53.9%
女性	49.3%	50.7%	女性	52.4%	47.6%
クラス1	クラス2	クラス1	クラス2
10代	32.6%	67.4%	10代	66.1%	33.9%
20代	37.4%	62.6%	20代	70.8%	29.2%
30代	43.2%	56.8%	30代	61.9%	38.1%
40代	49.0%	51.0%	40代	44.4%	55.6%
50代	55.7%	44.3%	50代	31.7%	68.3%
60歳以上	62.5%	37.5%	60歳以上	22.2%	77.8%
クラス1	クラス2	クラス1	クラス2
100万円未満	40.4%	59.6%	Less than $20,000	48.0%	52.0%
100～200万円未満	48.6%	51.4%	$20,000-$29,999	41.2%	58.8%
200～400万円未満	49.8%	50.2%	$30,000-$39,999	48.7%	51.3%
400～600万円未満	48.6%	51.4%	$40,000-$49,999	46.7%	53.3%
600～800万円未満	48.4%	51.6%	$50,000-$59,999	53.9%	46.1%
800～1,000万円未満	48.7%	51.3%	$60,000-$69,999	49.9%	50.1%
1,000～1,500万円未満	47.8%	52.2%	$70,000-$79,999	49.2%	50.8%
1,500～2,000万円未満	50.0%	50.0%	$80,000-$89,999	56.4%	43.6%
2,000万円以上	52.6%	47.4%	$90,000-$99,999	52.0%	48.0%
$100,000-$124,999	56.6%	43.4%
$125,000-$149,999	50.3%	49.7%
$150,000-$199,999	48.1%	51.9%
$200,000-$249,999	45.9%	54.1%
$250,000 or more	41.1%	58.9%
クラス差(購入)	日本	米国
書籍	音楽	動画	書籍	音楽	動画
オンライン効用差	1.1852	0.8502	-0.0482	1.6846	3.1550	1.4500
標準誤差	0.4449	0.2121	0.6574	0.2988	0.2718	0.3298
オフライン効用差	1.1161	1.2287	6.6265	1.7940	3.0789	3.1637
標準誤差	0.2403	0.2077	0.9458	0.2720	0.2566	0.2826
日本	米国
クラス差(利用)	書籍	音楽	動画	書籍	音楽	動画
オンライン効用差	0.8144	1.6027	1.0678	1.2141	3.2558	2.1636
標準誤差	1.1318	1.0825	1.1191	0.3097	0.2201	0.3895
オフライン効用差	-2.4096	-7.5258	-1.4400	2.2251	1.9900	1.6762
標準誤差	0.3049	0.9483	0.2003	0.3070	0.4462	0.3952
購入	利用
日米差	書籍	音楽	動画	書籍	音楽	動画
オンライン効用差	-0.4995	-2.3049	-1.4982	-0.3997	-1.6531	-1.0958
標準誤差	0.5360	0.3447	0.7355	1.1734	1.1046	1.1850
オフライン効用差	-0.6779	-1.8502	3.4628	-4.6346	-9.5158	-3.1162
標準誤差	0.3629	0.3301	0.9872	0.4326	1.0481	0.4431
図6-1 日米のオンライン・コンテンツ購入率の推移（2010-2012）

日米のオンラインコンテンツ利用率の推移

図6-2 日米のオンライン・コンテンツ利用率の推移（2010-2012）

日米のオンラインコンテンツ利用率の推移
図 6-3 日本の書籍購入率の推移

日本の書籍購入率の推移

図 6-4 米国の書籍購入率の推移

米国の書籍購入率の推移
図 6-5 日本の音楽購入率の推移

日本の音楽購入率の推移

図 6-6 米国の音楽購入率の推移

米国の音楽購入率の推移
図 6-7 日本の動画購入率の推移

日本の動画購入率の推移

図 6-8 米国の動画購入率の推移

米国の動画購入率の推移
図 6-9 日本の書籍利用率の推移

日本の書籍利用率の推移

図 6-10 米国の書籍利用率の推移

米国の書籍利用率の推移
図 6-11 日本の音楽利用率の推移

日本の音楽利用率の推移

図 6-12 米国の音楽利用率の推移

米国の音楽利用率の推移
図 6-13 日本の動画利用率の推移

日本の動画利用率の推移

図 6-14 米国の動画利用率の推移

米国の動画利用率の推移
図 6-15 クラス 1 の書籍利用行動

## クラス1書籍利用行動

図 6-16 クラス 2 の書籍利用行動

## クラス2書籍利用行動
図 6-17 クラス 1 の音楽利用行動

## クラス1音楽利用行動

図 6-18 クラス 2 の音楽利用行動

## クラス2利用購入行動
図 6-19 クラス 1 の動画利用行動

## クラス1動画利用行動

図 6-20 クラス 2 の動画利用行動

## クラス2動画利用行動
## 1 ．分析結果から得られる競争政策への示唆

日本及び米国のオンライン・ビジネスにかかる需要構造上の特徴について，本報告書ではいろいろな角度から分析してきた。そこから浮かび上がる特徴を簡潔にまとめるならば，一般的に代替関係がみられる米国市場と異なり，平成23年の調査時点においては，日本のオンラインとオフラインの需要の代替性は実はそれほど明確でなく，むしろ，書籍，音楽，映像といった分野においては，相互に補完的な需要構造がみられるということである。すなわち，競争政策の観点からは，オンライン・サービスとオフライン・サービスは，いまだ個別の独立した市場とみなすべきであるということである。

また，本報告書の実証分析の結果からうかがえるのは，このような代替関係が明確にみられない背景として，供給側の制約が主な要因となっているということがある。例えば，オンライン市場では，著作権処理，多様な規格・フォーマットの分立といった制約を背景として，魅力あるコンテンツが十分に提供されていないことが重要な要因として指摘できる。したがって，今後のオンラインとオフラインのサービス需要の動向を推測する際には，これら制約が供給側のボトルネックとしてどの程度効いてくるかに注目する必要があるといえるだろう。

ただし，第1章でも説明したとおり，オンラインとオフラインに係るビジネス・モデルは数年を措かずして，その様相がダイナミックに転変してきたのであり，需要構造のあり方についても予見をもって臨むべきではない。しかし，あえて大胆に予測するならば，魅力あるコンテンツがオンラインで活発に提供されるようになるならば，今後の需要構造は，米国と同様に，徐々に代替的な様相を強めていくといえるのではなかろうか。

ここで政策的に大切な視点は，その変化のタイミングとスピードをできるだけ正確に予測するべきということである。そのような予測作業に基づいてこそ，オンライン・オフライン市場における競争評価を的確に行いつつ，垂直制限や企業結合審査などの競争政策上の対応を行うべきか否かについても合理的な判断を行うことが可能となるのである。そこで，本報告書の結びとして，オンライン・オフラインに関わる過去の競争法の事例に基づいて，今後の競争政策への教訓と示唆を述べて締めくくりとしたい。

## 2 ．日米欧競争当局のオンライン・ビジネスへの対応

オーバー・ザ・トップ（OTT）ともいわれるプラットフォーム事業者への競争当局による対応は，日米と欧州の間で大きく異なっている。大きく分けると，日米の競争当局が比較的OTTの行為に許容的であるのに対して，欧州委員会は厳しいスタンスで臨んでいるといえる。

まず，グーグルへの日米と欧州の競争当局の対応では，米国連邦取引委員会（FTC）は，グーグルの提案した是正措置を認めて，スマートフォン，ゲーム・タブレット，オンライン検索などにおける競争排除の懸念は解消されたとして2013年1月3日にグーグルとFTCは和解した。また，日本では，2010年，ヤフ一株式会社がグーグル社から検索エンジン及び検索連動型広告システムの提供を受けることに対する事前相談を公正取引委員会に行ったが，公正取引委員会は2010年12月2日のプレス・リリースで，広告主や広告価格に関する情報分離が確保さ
れていることなどから，両社の技術提携には競争上の懸念はないとの判断を示している。

欧州委員会（European Commission）では，グーグルの検索エンジンやAndroid OSに対する調査が2010年11月から行われていたが，2015年4月15日に，競争法違反として異議告知書（Statement of Objections）を送付した。欧州委員会は，グーグルのモバイルプラットフォームであるAndroidについても正式調査を行うと発表している。グーグルが検索結果ページでGoogle Shoppingを競合ショッピングサイトより目立つように表示したほか，自社サービスには適用しないシステムを用いて競合サービスの表示位置を下げるなどしたとの懸念が持たれている。

また，欧州委員会は，2015年5月，電子商取引に関する調査（e-commerce sector inquiry）を開始した $ ^{34} $ 。米国に比べて，欧州域内の電子商取引の市場規模はあまり拡大していない。その背景にある潜在的障壁がないかを探ることを目的としている。メーカーに留まらず，卸売，小売にわたる広範な事業者が調査の対象になるものと予想される。

さらに，欧州委員会は，2015年6月11日，米国アマゾン・ドット・コムによる電子書籍の販売における出版社との契約内容の調査を開始したと発表した。特に，アマゾンの競争相手へ有利な条件を提供した場合にはアマゾンにその旨を知らせる義務を課すこと，及び，競争相手との競争条件を少なくとも同等とすること（いわゆる最恵国待遇 most-favored-nation clause），という2点の契約条項について，電子書籍の販売業者間の競争減殺をもたらし，消費者に損害をもたらしていないかを重点的に調査する意向であるという $ ^{35} $ 。

デジタル・エコノミーの発展に伴う新しいビジネス・モデルの登場は，多くの場合，より効率的な生産システムや流通システムをもたらし，流通構造の再編と業種のカベを超えた競争を促進することにつながる。また，莫大な消費者データの利用を可能とすることによって，消費者に新しいサービスを提供することが可能となる。そのような動きは，本来は望ましい動きとみなすべきであり，政府による過剰な規制や介入によって抑止されることがないように十分な注意が必要である。

## 3 ．歴史は繰り返す？：プラットフォームへの規制

実は，インターネット・ビジネスを巡る競争は，1990年代中頃から激化したマイクロソフトとネットスケープのブラウザ戦争の再来とみることができる。当時，Netscape Navigator，あるいはサンやオラクルの Java は，ブラウザ上でアプレット（小型アプリ）を動作させることによって，OS に依存しない環境を提供しようとしていた。マイクロソフトは，ウインドウズ OS の市場支配力を梃子にして，自前のブラウザ（Internet Explorer）とウインドウズ OS の抱合せを行い，ウインドウズとリンクした互換性のない独自の Java を開発するなどして対抗した。さらに，アプリケーション・ソフトの開発とウインドウズ OS の普及の間にプラスの相乗効果（間接的ネットワーク効果）が強く働いたことも助けとなって，マイクロソフトはウインドウズ OS によって，インテルとともにインターネット・ビジネスにおける支配的地位を確立したのである。