サービス主導のイノベーションの普及浸透プロセスの研究

サービス主導のイノベーションの 普及浸透プロセスの 研究
2E04
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2%
一
一 644
が 、 ダービン・ワトソン 統計量は 0 ． 12 と低く 、 正
入することにより
の系列相関があ ると判定される。 そこで、 Bass モ
Ⅹ (ら ) ヰ [P+qy(
む
)][m y( )]
一
(2. 6)
ら
デルを用いて 分析する。
これを Bass の離散型イノベーション 普及モデルと
表1
呼び、 ヮを 革新係数、
疫学モデルによる 分析
0 ．Ⅰ 82
2.07
0.991
を 時点Ⅰでの確率密度関数とすれば、
0. 123
は連続型イノベーション
(2. 6) 式
普及モデルとして 以下の
ように表される。
2 一 2, BaSs モデルの概要
Bass は購入者を「革新者
を模倣係数と 呼ぶ。
FWO) を時点 0 からⅠまでの 確率分布関数、 Ⅰ㈲
DⅤ
454.57
q
(innovator)」と「模
Ⅰ
倣者 (imitator)」とし．双者は 他社に影響されず
自分で購入を 決定する利用者、 後者は周囲の 人々
2
G)ヰ弓 [ +F(tⅡ仁一FO Ⅱ
チエ
一
(2. 7)
ク
3. 分
析
(1) 分析方針
や日コミの影響を 受けて購入する 利用者と定義し
Bass モデルは以下の 4 つの基本的仮定の 上に作ら
① Bass モデルにあ てはめることにより、 I P 電話
れる。
サービスの普及過程を
Bass モデルの仮定
析する。
1) 毎期の購入者数は 、 自らの意思で 購入決定す
②推定したモデルにより、 市場規模 (潜在購入者
数 m)
(innovation)
」と、 普及の様子をみな
る 「革新者
を推定する。 また、 その結果をもとに 革新
係数 タと 模倣係数 9 を推定する。
がら購入決定する「模倣者 (imitator)」からなる。
(2) 使用データ
2) 毎期の革新者数八 t,) は 、 その期における 未 購
入者数の DXlo0
分析し、 その普及要因を 分
泥となる。
ソフトバンタの I P 電話サービス
! BB
「
Y
a
h
o
フォン」の 2002 年 7 月∼ 2005 年 7 月にお
3) 毎期の模倣者数列 fi)は 、 その期における 未購
o
人 者数の ダ XIO0% になるが、 p. はその期の背反率
ける新規回線 数 、 累積回線数の 毎月のデータを 使
に比例する。
用。
4) 潜在購入者数
(m)
(3) 分析モデル
は一定。
以上より、 i 期の購入者数Ⅹ㏄
累積購入者数を Y(t,;)とすると以下のように
表さ
S(t)=a+bY(t)+c[Y(t)}2
(2. 8)
ただし、 S(t) ヰ m Ⅰ (0)であ り、 八 Q) は一期前まで
れる。
Ⅹ (t,)ニ P(t,.)+Q(な )
(2. 3)
P(ti)=P[m
(2.@ 4)
9
以下のモデルを 使って推計する。
) は 、 i 期 までの
㏄Ⅰ 幸
Ⅰ
一
y( り )]
の累積加入者数とする。
3. 分析結果
p.ト -Y(ti)]
ダ ヱ玉生
2 いれ
-Y(ti)¥
=qY(t ， )Lm-Y0t,)}
3. l Bass モデルによる 分析
(l) Bass モデルによる 分析
(2. 5)
表 2 に示すよさに、 自由度調整流決定係数は
0 758 と高く、 定数と ア (r)]2
は有意水準 1% で有意
・
ここで、
q
ヰ王であ る。
であ った。 しかし、 ダービン・ワトソン 統計量は
(2. 4) 式と (2. 5) 式を (2. 3) 式に代
一 645
0 ． 84 と低く 、 正の系列相関があ ると考えられる。
一
従って、 図 3 に示す銭差 の トレンドに基づく、 銭
化があ ったのかを調べ、 普及に影響を 与えた要因
差の絶対値が 2 以上の時期に 関しては グ ミ一変数
を検証する。
を含め、 以下の (3.
表3
1) 式を使って推計する。
グ ミ一変杖を含んだ Bass モチル による分析
D
DW
山
2
3.
951
Ⅰ
()内は止値を示す。 **:lx 有意 *: 陥 有意
()内は t 値を示す。 **:¥% 有意 *:5% 有意
(3)
1
P 電話の普及の 要因
表 3 に示すよさに、 各バ ミ一変数の偏回帰係数
の大きさと グ ミ一変数が影響を 与えている時期を
拙
考えると、 t キ期 以降から I P 電話サービスの 普
0
入ム
択一 5
-10
及が進み、 t,I0 期と t,20 期前後においては 停滞
30
期 であ ったと考えられる。 そこで、 の時期におけ
・
る Ya
-l5
Ⅰ
o o
! BB
の活動を分析する。
ただし、 T P 電話サービスは 単独で提供される
図 3, 残業バラフ
S(t)=a+bY{t)+c{Y t}}2+D@+D@@
h
場合もあ るが、 プロードバンド 接続サービスとセ
(3.@ 1)
ットで提供されることが
o
D, と D2 ほグ ミ一変数。
! BB
多い。 例えば、 Yaho
の場合は、 ADSL
接続サービスの 一部
には、 I P 電話サービスが 標準装備されており、
月額基本料金が 無料であ ったりする。 よって、 1
(上記以外 )
P 電話サービスだけでなく、
ADSL
接続サービ
スの機能や価格の 変化．キャンペーン 等も普及へ
の大きな要因として 考慮する。
(2 ) グ ミ一変数を含んだ Bass モデルによる
分析
表 3 に示すよさに、 自由度調整流決定係数は
0 ． 951 と高く、 また、 ダービン・ワトソン 統計量は
2.13 であ り、系列相関は除去されたと 考えられる。
グ ミ一変数は有意水準
1%で有意であ り、 統計的
に意味のあ る結果となった。 ダミ 一変数の影響の
あ る時期において、 他の時期と比べて、 機能、 サ
ービス、 価格、 キャンペーンなどがどのような
変
一 646
以下の要因は 、 グ ミ一変数の示す 時期以外の出
来 事も含む。
1) キャンペーン 要因
t,
3 、 4 、 5 、 6 、 22 期においては、 新規加入者に
対して一定期間固定費用を
無料にするキャンペー
ンや商品があ たる懸賞企画などを 実施。
2) サ ー ピス・機能向上要因
t,
3 期に、 世界初、 ADSL
.
AN の一体型モデムを 新開発。
一
I P 電話・無線 L
.57*
6.54
.02
︵
00
01
数
偏
0.84
4.l
0.76
0.0
DW
**
2 4l ㏄
0
adj R2
a4
︶
*
Bass モデルによる 分析
3
.81*
13.5
表2
D2
Ⅰ
11. 16. 24, 26 期に、 大容量、 無線 LAN
t, 5 、
しかし、 これらの推計結果は I P 電話サービス
などに関する 新たなサービスを 開始。
「，19 、
Yah
「
23 期に、 会員向けメールサービスの
向上。
o o
! BB
フォン」のみの 推計結果であ
り、 他社のサービスも 徐々に拡大してきているこ
t, 8 期に、 会員向け娯楽サ ーピス の向上。
とや Ya
3) 阻害要因
ループが携帯電話市場に 参入を試みていることは
t, l1 期に、 誤 請求 と誤 表示の不祥事が 発生。
どから、 携帯電話と I P 電話の融合など 新たな普
t, 18 期に、 顧客情報漏洩の 不祥事の発生。 その
及の要因が発生すると 考えられる。 また、 ADS
後、 数 期 に渡って調査、 謝罪会見、 犯人の逮捕な
L 接続サービスや FTTH
ど プランドイメージを 下げる出来事が 続き、 t,21
普及し、 そうしたサービスとセットで
期には総務省が 情報漏洩の再発防止を
ことにより、 さらなる普及が 進むと考えられる。
求めるとと
h
o o
! BB
を手がけるソフトバンクバ
接続サービスがさらに
提供される
もに、 引き続き原因究明を 求める行政指導を 行っ
4. 結論と今後の 課題
たⅠ。
以上のことより、 サービスや機能向上要因が
及を促進させたというよりは、
T P 電話サービスはその 性質上、 ネットワーク
普
外部性の直接的効果はあ
無料キャンペーン
ると考えられるが、 今回
や 懸賞企画が普及を 促したことがわかる。 つまり、
の分析により、 普及の主な要因はキャンペーン
ネットワーク 外部性の直接的効果によって
企画などの企業努力によるものだと
普及し
たというよりは、 企業のマーケティンバ
努力によ
h
a
o o
! J APArsM
や
考えられ、 Y
や他社の無料キャンペーン
は有用な手段であ ったと考えられる。
って普及したと 考えられる。
今後は、 T P 電話サービスと 補完関係にあ り、
3. 2
I
より普及の進んでいるブロードバンド
P 電話 市 塀の市場規模の 推定
接続サービ
(3. 1) 式 と表 3 に示す分析結果を 基に市場
スの普及過程を 分析し、 どのような要因が 普及を
規模を推定する。 新規加入者数 50) が 0 になると
促進させたのか、 また、 I P 電話サービスが 普及
きがその普及の 終点であ ると考えられる。
にどのような 影響を与えたのかを 分析したい。
1) キャンペーンを 実施しないと 仮定した % 台
(3. 1) 式において、 DI,0 、 D2,0
参考文献
1. 渡辺 千傍 ．「技術革新の計量分析」、日 科技連
とすると
474 万人と推計される。
(2001)
@6 一 30
2) キャンペーンを 佳続 的に実施した 場合
(3. 1) 式において・ Dl,0 、 D2,1
2.
とすると
3.
520 万人と推計される。
表4
m
(2005)
(万人 )
0 ． l02
0 ． ll2
田中辰雄、 矢敬人、 村上礼子「ネットワーク 外部性の
経済分析」、競争政策研究センター 共同研究 (2003).
6.
ヤフープレスリリース
8.
若林祐樹、「メディア依存型商品の普及浸透プロセスの
研究」、東京工業大学経営システム 工学科卒業論文
(2003).
一 647
総研
総務省、 「情報通信白書平成17 年版」
474
520
I
5.
ソフトバンク
0 ． 0259
KDD
70 一 77
4.
キャンペーンを 継
続 的に行う場合
イ /
井原寛子、「携帯電話サービスにおけるネットワーク外
ワーク外部性の 推計」調査報告書、
キャンペーンを 行
0 ． 0285
「
(1998).
部性の実証分析」、「携帯電話サービスにおけるネット
市坊規模、 革新係数と模倣係数の 推計
れない場合
E . M . ロジヤーズ (育池慎一、 宇野善康 訳 ) 、
ベーション普及 学」、 産能大学出版部
一
l
R
デ --. タ