TikTok禁止令の受益者

2024-05-08・初出:『財訊雙週刊』第711期（原文）

米国はついにTikTok禁止を確定させました。3年前には、この法案が可決されるとは誰も信じていませんでした。しかし今、実際に可決されたのです。これは世界の運営ロジックが大きく変化したことを物語っています。

TikTok(抖音)の親会社ByteDance(字節跳動)は、張一鳴(Zhang Yiming)氏が2012年に創業しました。最初に手掛けたのは、ネタ画像やジョーク系のモバイルアプリでした。こうした小規模アプリでの経験を積んだ後、ニュースアプリの開発に乗り出し、それが「今日頭条(Toutiao)」というニュースアプリです。今日頭条のビジネスモデルと開発力こそが、TikTokの土台となりました。

今日頭条が成功した最大の理由は、優れたニュース推薦システムにありました。張一鳴氏の重要な洞察は、検索とは人が情報を探しに行く行為であるのに対し、推薦とは情報が人を探しに来る行為だという点にありました。情報が人を探す方が、圧倒的に効率が良いのです。推薦の最も単純な手法は、コンテンツフィルタリングと協調フィルタリングです。コンテンツフィルタリングは私たちの脳が日々行っていることですが、それでも意識的にふるいにかける作業がしばしば必要です。

協調フィルタリングは、私が携わっている広告システムの分野でも広く使われています。SNSでよく見る「あなたへのおすすめ」機能がまさにそれで、似た属性の人が同じ広告を好みそうだという前提のもと、ユーザーをグループ分けして推薦を行います。

個人化に関する類似の発想はそれ以前から存在していましたが、時期がまだ熟していませんでした。たとえばヤフーがインターネットを支配していた時代、ネット上の情報はまだ比較的一極集中でした。しかしモバイルインターネット革命とソーシャルメディア革命によって、ユーザーは分散型の使い方に慣れていきました。誰もが他のユーザー個々の投稿を見るようになり、コンテンツが個人化されていることが当たり前になったのです。これこそが推薦システムの時代を支える基盤です。膨大なデータを持つこと、ユーザーが細分化・個人化された情報に慣れていること、そして良質な運搬媒体(デバイス)があること、この3つが必要でした。モバイルインターネットの時代はこれらすべてを解決しました。スマートフォンは本来的に情報の運び手として非常に適しており、画面が小さいために能動的な操作より受動的な操作の方が容易で、私たちは長時間これを使い続けます。その結果として生み出されるデータ量も膨大になります。これがTikTokのような製品が台頭した根本的な理由です。

モバイルインターネット革命 ― 情報の細分化と個人化

基本的な推薦フィルタリングの原理に加えて、当時のByteDanceのシステムは主に3種類のデータを参照していました。コンテンツ、ユーザー、そして環境です。この3つの方向性によって、推薦の方向は多岐に分かれます。ユーザーは無数のグループに分類でき、コンテンツについてはユーザーが好むかどうかを判断でき、環境にはユーザーがどこでどんな端末を使っているかが含まれ、これが推薦の効果に影響します。大規模言語モデル(LLM)の魔法が当たり前になった今となっては、これらは大したブラックテクノロジーには見えず、むしろ常識的な発想にすら感じられます。しかし2012年当時としては、これは実に卓越した手法でした。

現在はAIの進歩が非常に速いため、今日の推薦アルゴリズムのロジックは極めて複雑になっており、一言二言で説明できるものではありません。しかし初期の推薦システムは、おおむね上記のような手法で作られていました。今日頭条が成功した理由は優れた推薦システムだけでなく、ユーザーへの普及戦略にも長けていたことが挙げられます。たとえば今日頭条は当時、多額の資金を投じて低価格帯スマートフォンへのプリインストールを進め、この戦略は非常に功を奏しました。ByteDanceはこうした基礎知識をすべてTikTokにも応用し、ニュースを推薦する仕組みを動画を推薦する仕組みに置き換えただけだったのです。

今日頭条の後、ByteDanceはTikTokの開発に着手しました。TikTokが生まれた当時、すでにミニ動画アプリというジャンル自体は存在していましたが、まだニッチな存在にとどまっていました。musical.lyは北米で一定の成功を収めており、ユーザーはトレンドに敏感な層が中心でした。TikTokも当初はさほど成功していませんでしたが、ByteDanceは投資を続けました。2017年、中国の番組「中國有嘻哈(The Rap of China)」をきっかけにTikTokはブレイクし、最初の熱心なユーザー層を獲得します。さらにByteDanceにはユーザー獲得の豊富な経験があり、ユーザー数を伸ばす術を知っていました。単純な動画アプリのスタートアップよりも資金力があり、今日頭条で得た資金を補助金として投入できたのです。最終的には8億ドルを投じてmusical.lyを買収し、アジアと米国のユーザーを一挙に手中に収めました。ここに至って、私たちが今知っているTikTokが正式に形作られたのです。

ユーザー側から見たTikTok成功の要因は、自動分類の精度の高さにあります。加えて、ミーム(迷因)はすでに一般的なサブカルチャーとして定着しており、いわばサブカルチャーのインフラのような存在になっていました。ミームの拡散には従来のSNSに加え、TikTokという新しいチャネルが加わり、そこには大きなユーザー需要がありました。

2020年、トランプ氏はTikTokの売却を要求しましたが、2021年6月にバイデン氏がこの大統領令を撤回しました。その後しばらく動きはありませんでしたが、トランプ陣営は長年にわたりTikTok禁止を政策課題に据え続けていました。また前回のトランプ政権時代の禁止令と異なるのは、ここ数年、米テック業界の主流の声としてTikTok禁止を支持する意見がより強くなっている点です。これほどのコンセンサスが形成された以上、本来であれば次期米大統領のもとで議論されると見られていたTikTok禁止は、大幅に前倒しで実現したことになります。

YouTubeの動画帝国 ― 独占的優位へ

今後、最大の受益者を見極めるには、まずTikTokの強みを分析する必要があります。TikTokの強みはユーザーの参入障壁が極めて高いことにありますが、2024年現在、精密な推薦システムはもはやブラックマジックではありません。真の参入障壁とは、天文学的な数のユーザーそのものなのです。したがって今後の受益者は、すでに膨大なユーザーを抱えるプラットフォームから生まれることになります。この観点で見れば、絶対的な受益者はYouTubeです。YouTubeは動画の世界においてすでに圧倒的にリードしていますが、今後はそのリードがほぼ独占的な状態にまで拡大する可能性があります。

もう一つの受益者はFacebookです。Facebookはショート動画の配信効率が非常に高く、また競合他社の手法を模倣することにも臆病ではなく、過去にも後発ながら先行者を追い抜いた例が何度もあります。そのためもう一段の成長を引き出す可能性があります。もう一つ、やや不確実なのはTwitter(X)です。Twitterは速報性の高い話題の拡散に非常に適しており、ユーザー数も膨大ですが、オーナーであるイーロン・マスク氏の製品観は常人とは異なるため、Twitterがどう対応するかはまだ判断がつきません。結果論として言えば、YouTubeは今後長期にわたりGoogleにとって最良の護城河(堀)であり続けるでしょう。そしてGoogleはそれによって、AIがもたらす変局に対応するための時間的余裕をより多く手にすることになります。