“Dimdim”　ご存知ですか？

システム・ダイナミックス・ツールであるPs Studio 8を販売しているパワーシム社（Powersim Software AS）は、ノルウェーの第二の都市ベルゲンにあります。製品を全世界で販売する再販代理店が、現在、１０社あります。ヨーロッパに３社、アジアに３社、北米、南米、オセアニア、中東にそれぞれに１社です。イタリアには２社あり、モデリング＆シミュレーションを様々な経営システムの中に組み込んで使うことに精力的に取り組んでいます。そのイタリアの会社が中心となって、再販代理店のカンファレンスが１０月２５日に開催されました。

カンファレンスと言っても、参加者が一ヶ所に集合するわけではなく、Web上でのオンライン会議です。この種のオンライン会議は私には始めての体験でしたが、この会議の主催者ではありませんから、参加すると言っても主催者が指定してきたWebページを開け、自分の名前を入力して参加ボタンを押すだけです。会議への参加が許可されると、右の写真のようなWeb会議の画面が開きます。

議論の主対象である画面を見ながら、表情を伴う音声、チャット、ホワイトボードなどを使って主催者がカンファレンスを進行します。

今回の会議には“Dimdim”を利用しましたが、主催者が必要な容量のシステムを購入すれば、参加者はWeb環境さえあれば参加できます。しかも、商品は機能別にFree、Pro、Webinar、Businessと４種類あり、参加者１０人までのFree版は料金もFreeで、Pro版は参加者が５０人まで対応できて、月額２５ドルですから今の為替レートでは年間２５，０００円程度です。
　　　cf. http://www.dimdim.com

カンファレンスは１時間半程度でしたが、タダでこんなことができるのかと、驚きを感じた夜でした。（アメリカ東海岸、ヨーロッパ、アジアそれぞれの活動時間から会議の時間帯を選ぶと、アジアでは夜になることが多いので辛いところですが）

さて、１０人以下の少人数では主催者側で必要なプログラムも無料です。オンライン会議システムをFreeで配布してビジネスとしても成り立つこのDimdimは、クリス・アンダーソン著の“フリー”で説明されている“フリーミアム”と呼ばれているビジネス・モデルの一つです。

クリス・アンダーソン著の“フリー”

竹中平蔵大臣の側近として構造改革の立案・実行に携わった岸博幸教授が著した「ネット帝国主義と日本の敗北」が、２０１０年４月１２日の日経ビジネスで、“著者に聞く”欄において“「無料」モデルは亡国論”と題して取り上げられていました。そこで岸教授は「Free」の主張は大嫌いであり、特に、“ディジタル化されたコンテンツは無料になる”という主張は許せないと述べています。

ずっと以前に私は、ソフトウェア・システムの開発部隊を率いて、ホワイトカラーの効率化を図るための汎用ソフトウェア・システムを開発していたことがあります。その頃、方針を討論するミーティングで、元気の良い若い優秀な技術者が、汎用プログラムは無料化に進むべきだと繰り返し主張しましたので、「それを開発する君の給料は誰が払うんだい」と尋ねたことを思い出しました。それで、ついつい興味が湧き、前述の「ネット帝国主義と日本の敗北」と「フリー」とを読みました。

フリーミアム（Freemium）

クリス・アンダーソンは“Free”のなかで、この世にタダのものなどはないわけで、仮にタダで手に入れた人がいたとしても、その費用は誰かが払っているのだと言っています。このような、タダのものの費用を他の収益でカバーすることを、“内部補助金”（Cross-subsidy）と言います。

内部補助金の中で、フリーのビジネスモデルは次の４種類に分類されるとクリス・アンダーソンは述べています。

（１）直接内部補助金（Direct Cross-subsidies）
無料なもので消費者の気を引いて、ほかのものを買ってみようと思わせる商品。
例：紳士服の１着買えば２着目は半額、スーパーマーケットの日替わり特売品など

（２）三者間市場（The tree-party market）
二者が無料で交換をすることで市場を形成し、第三者が後からそこに参加するためにその費用を負担。
例：広告収入でまかなう各種のメディア・ビジネスなど

（３）フリーミアム（Freemium=”Free”+”premium”）
ウェブにおけるビジネス・モデルで、これが少数の有料顧客と多数の無料顧客とで成り立つ訳は、無料顧客にサービスを提供するコストが限りなくゼロに近いから。
例：スカイプ、Evernote、Dimdim、Yahoo Free Mailなど

（４）非貨幣市場（Nonmonetary markets）
金銭以外の人を動機付けるもの、評判、関心、表現、喜び、善行、満足感などに基づくウェブによる個人の無償の行動が贈与経済を成り立たす。
例：ウィキペディア、オンラインの学会論文など

４種類の内で、（３）と（４）とは、ディジタル経済の時代において初めてあらわれたビジネス・モデルです。

ご存知のように、POSYのWebページでは、ダウンロード可能な多くのモデルやシステム・ダイナミックスの関連情報を表示しています。このWebの公開は、全てとは言わないまでも、半分以上はシステム・ダイナミックスを日本で普及させる喜びをモチベーションとして実施していますから、POSYのビジネス･モデルは“非貨幣市場”のモデルに限りなく近いのかも知れないと気付き、大いに驚き、我がビジネスの将来に危機を感じています。（苦笑）

さて、前述のオンライン会議で活用したDimdimは、スカイプやEvernoteと同じく、フリーミアムとして分類されます。

ビジネス･モデル学会の講演を聴く

私は子供たちの家族と連絡するのに時々スカイプを使っています。無料でありがたいと思いながら使ってきました。今夏に海外に出かけた折に日本国内への連絡用に、宛先国固定の契約で一定時間電話が掛けられるスカイプ電話の有料サービスを、初めて契約しました。普通の電話に比べて割安で、しかもわずかの料金です。

無料のユーザーが一杯いて、たまに一部のユーザーが有料サービスを契約することで、ビジネスがどうして成り立つのだろうと不思議に思っていました。GoogleやYahooのように使用時に宣伝が表示される訳でもないのですから。

それでクリス・アンダーソンの“フリー”を読んで、スカイプもそのグループに分類されている“フリーミアム”が、ビジネスとして成り立つ条件を知りたいと思いました。そんな折に、ビジネス・モデル学会の創立１０周年大会で、Evernote社のCEOであるPhil Libin（フィル・リービン）氏が“Evernoteの成功とそのビジネス・モデル”と題して講演すると聞き出席することにしました。実は私は、ビジネス・モデル学会が創設されて以来の消極的会員です。

フィル・リービン氏の講演は大変具体的で、誠実な印象を受けました。発表の中にクリス・アンダーソンの“フリー”に記述されている表現が度々引用されていました。後方の席でしたのでプロジェクターの絵は良くは見えなかったのですが、業績について“会員数に関するグラフ”と、“コストと売上に関するグラフ”が示されて、ビジネスとして成功した要因の説明がありました。

さて、このビジネスの経過については、後ほど、システム・ダイナミクスに基づく傾向分析用のモデルを構築して、成功要因を確認したいと思いますが、その前に、Evernoteについて簡単に説明します。

Evernoteとは

インターネットが一般社会で実用化されたのは僅かにこの３０年間です。端末は、ワークステーションからパソコンに移りましたが、ユーザーはさらにユビキタスな環境をもとめ、サプライヤーはそれに応えて、最近ではクラウド環境を提唱しています。

Evernoteは、一般のユーザーがこのクラウドのなかで、PCや携帯電話などのあらゆる端末から、テキストや写真などのあらゆる種類のデータを自由に保管・整理し、またそれを検索して取り出すためのディジタル・データのデータベース・サービスです。

端的には、“あらゆる種類のメモをどんな電子機器からも保管できて、さらに検索・参照できるフリーミアムな仕組み”と言えるでしょう。この定義に含まれるそれぞれの言葉を具体的に説明します。

■あらゆる種類のメモとは：
　テキスト・データ、ウェブページ、写真、手書きのテキスト、PDFファイル、動画・・・

■どんな電子機器からもとは：
　各種OSのPC、各種の携帯電話、タブレット端末・・・

■保管とは：
　インデックス付加、タグ付加、ノートブックに分類
  スタンダード会員４０ＭＢ／月、プレミアム会員５００ＭＢ／月を利用可能

■検索・参照とは：
　ノートブックのキィワード、タイトル、タグ、場所で検索、
  画像やｐｄｆファイル内の印刷や手書き文字で検索・・・

■フリーミアムな仕組みとは：
　スタンダード会員０円、プレミアム会員５ドル／月または４５ドル／年

 ”Evernote”の公式サイトのURL
　　http://www.evernote.com/about/intl/jp/

Evernoteの現状

Evernote社のCEOであるフィル・リービン氏は、しばしばWeb上で業績を発表したり、インタビューに答えているので、それらのコンテンツからEvernoteの普及状況に関して以下の情報をピックアップしました。

【２００８年６月】
ベータ版のサービス開始
Evernoteが発表したグラフ“User Growth”　によると、稼働開始が２００８年２月で、ユーザー登録数は０人、
ベータ版のサービスを開始した２００８年６月はユーザー登録数が１３万人

【２００９年１０月】
ユーザー登録数は１７０万人　
新規ユーザー増加数は５０００人／日
ユーザー登録数の内訳は、米国６８〜６９％　日本８％　英国３％
１ヵ月後も使い続けるユーザー約５０％　その後はあまり比率が下がらない
アクティブ・ユーザー５０万人　その内８％が有料のプレミアム会員（４万人）
注）ここでの“アクティブ・ユーザー“の定義が不明
Evernote社のサービス用（データの同期用）のPCの台数は、４０台

【２０１０年３月】
ユーザー登録数は２５０万人
内、２ヶ月に１回ログインするアクティブ・ユーザーは６％（１５万人）
Evernoteを使い始めたユーザーで有料会員になるのは全体の１．５〜２％
（３．７５万人〜５万人）　ただし、２年目のユーザーに限ると８％
売上は１８％／月の伸び　＞　ユーザー数の増加率　約１０％／月
有料会員は約５万人

【２０１０年６月】
ユーザー登録数は３５０万人（内、日本３５万人）
新規ユーザー増加数は８０００人／日
内訳は、米国５７％　日本１８％　スペイン４％　（日本以外の１０カ国１８％以下）
有料ユーザーの比率　使い始めて１ヶ月０．５％　１年使い続けているユーザー８％弱

【２０１０年９月】
ユーザー登録数４５０万人
内訳は、米国５７％　日本１８％　スペイン４％
新規ユーザー増加数は１００００人／日以上

【２０１０年１１月】
２００８年６月から２年間使っているユーザーは２０％が有料会員
その後も９０％が有料会員であり続けている
ユーザー登録数は４９０万人

以上の結果を整理してまとめたのが以下のテーブルです。   

次に、これらを説明できるモデルを構築します。

Evernoteの傾向分析用のモデル

メディアにおける広告宣伝活動とは違い、Web上の情報伝達は口コミによる情報拡散の電子版と見なせます。Evernoteの稼動開始は2008年２月のようですが、ベータ版のサービスを開始したのが２００８年６月でしたから、この時点からシミュレーションを開始します。初期の登録ユーザー数は１３万人です。この１３万人が口コミにより当初のユーザー登録に貢献するとします。なお、当初の人数は、1年かけて10万人にまで減少して、その後、10万の人数は変らないと仮定しています。

フィル・リービン氏の講演資料によると、ユーザー登録直後の１ヶ月後も使い続けるユーザーが５０％で、その後は比率があまり下がらないとのことなので、ユーザー登録直後の1ヶ月間とその後とを分けてモデルを作ることにします。

モデルの粒度は１日とし、それぞれ１日間に登録したユーザーが、その後、そのまま無料ユーザー、使用をやめる、有料ユーザーに移行に変化するものとします。

このモデルは変数の数は55個と少ないのですが、大きな配列を使っていますから、変数の要素数は2万近くあります。

 2008年6月1日に登録したユーザーは、前述のそれまでにユーザー登録していた13万人も含まれているのでその後日の登録とは様子を異にしますから、純粋に電子版口コミにより登録した6月2日のユーザーの2011年1月1日までの変遷を右に示します。
なお、グラフの縦軸の単位で、”ppl”は”人”
で、”mppl”は”万人”です。

毎日発生するこのような登録ユーザー時系列データが重ねられて、その時点毎のユーザー登録の累計となります。シミュレーションのユーザー 数の変遷を下右に、有料会員数の変遷を下左に示します。二つのグラフで小さな黒い正方形印は、フィル・リービン氏がインタビューや講演の中で述べている数字を示しています。シミュレーション結果が実績値をうまく説明していることが分かります。


ユーザーの増加は、その日のユーザー登録数から、無料と有料のユーザーを辞めた人数を引いて求めます。 結果を右下に示します。
次に、ユーザー増加率は、ユーザーの増加を、その日のユーザー合計で割って求めます。結果を右上に示します。

これらの図にもフィル・リービン氏による実績値を重ね描きしていますが、シミュレーション結果が実績値をおおむね説明できているようです。

次に、電子版口コミ係数である変数“登録率”をどのように仮定するかは、このモデルにおいて最も重要な課題です。
実績データによると、当初のユーザー登録の割合が大きく、1年半から2年後には少し小さくなっていることから、試行錯誤の末、拡散モデルによるS字成長の逆の、S字減衰の傾向を登録率として導入することにしました。 採用した登録率を右下に示します。

有料会員への移行について、2010年6月の日本法人設立を発表した際の資料に、「有料ユーザーの比率は、使い始めて１ヶ月０．５％、１年使い続けているユーザーが８％弱」と記されています。年間８％と言うのは、月に換算すると０．６％強となり、当初１ヶ月の０．５％と比べてそれほどの違いはないので、モデルの中では有料化率は両者で同じとしています。

しかし、上述のようにシミュレーション結果が実績値に近づくように“有料会員移行率”を選定したところ、話されている数値より小さな、０．４％ ／月弱（＝0.012%／日）となりました。Evernote社の定義が、こちらと異なるのかも知れません。

有料会員の全体に対する割合を３種類の方法で計算してみました。
登録積算値のみから計算する“形式的有料会員率”、時間経過に伴う会員数の目減りを考慮した“有料会員率”、登録後１年以上経過したユーザーに対して求めた“１年継続有料会員率”です。これらを求めるメイン・モデルの補足部分を右に示します。

また、３種類の有料会員の割合の時間経過を下に示します。
いずれの方法によっても、有料会員の割合が時間の経過と共に増加していることが分かります。
このことは、有料会員による売上の伸びが、全会員に必要なコストの伸びに比べて高いことを裏付けています。


　

フリーミアムが儲かる条件

クリス・アンダーソン著の“Free”を参考にして、また、前述のモデルを様々な条件で走らせてみて、フリーミアムが儲かる条件を、Evernoteを例にして、私なりに羅列してみたいと思います。

（１）ディジタル情報として電子版口コミが活用できる対象である。

（２）有料会員数の全体会員数に対する割合が一定か、もしくは増加傾向にある。

（３）フリーの会員から有料会員に移行したいと思わせる魅力が対象に存在する。

（４）無料／有料を問わず、会員であることによるユーザー間の仲間意識が生まれる対象である。

（５）会員登録の市場が、例えば国単位のように局所的に限定されず、グローバルに広がっている。

（６）会員に対するコストが限りなくゼロに近い。

（７）ムーアの法則などに沿って、会員当りのコストが大幅に減少する傾向にある。

おわりに

ビジネス・モデル学会でフィル・リービン氏の講演を聞いた時には、モデルを簡単に構築できると思ったのですが、意外と手間取りました。期日単位に配列を用いるやり方は、ORの待ち行列問題などにも適用しますが、少し煩雑な感じがします。

今後、フリーミアム形式のフリーのビジネス・モデルは益々多くなるものと思います。その際、モデルを構築してビジネスとしての可能性を探る段階で、このモデルをカスタマイズしたり、参照していただければ幸いです。

なお、間違いの指摘や、質問、あるいはご意見がございましたら、SD閑話の右の私の写真をクリックしてメールをお送り下さい。

また、前述のモデルはここをクリックしてダウンロードしてください。
各種の商品版あるいはフリーの評価用のStudio 8 Demo版で動かす
ことができます。

SD閑話−１０　了

附録　方程式一覧

Name         Dimensions Unit         Definition                                         

形式有料会員率　　　　%      LOOKUP(有料会員累積,
INTEGER(ROUND((TIME-STARTTIME)/TIMESTEP)+1))/
LOOKUP('ユーザー１積算累積',
INTEGER(ROUND((TIME-STARTTIME)/TIMESTEP)+1))                    

有料会員率　　　　　　%      LOOKUP(有料会員累積,
INTEGER(ROUND((TIME-STARTTIME)/TIMESTEP)+1))/
LOOKUP('ユーザー累計',
INTEGER(ROUND((TIME-STARTTIME)/TIMESTEP)+1))                    

ユーザー増加率　　　　%      'ユーザー増加'/ LOOKUP('ユーザー累計',
INTEGER(ROUND((TIME-STARTTIME)/TIMESTEP)+1))                             

ユーザー増加       mppl     ('ユーザー登録合計'-終了)*TIMESTEP                     

ユーザー登録合計   mppl/da  ARRSUM('ユーザー登録')                        

終了               ppl/da   終了１合計+終了２合計+有料会員終了合計                          

有料会員終了合計   ppl/da   ARRSUM(有料会員終了)                          

終了２合計         ppl/da   ARRSUM(終了２)                      

終了１合計         ppl/da   ARRSUM(終了１)                      

１年継続有料会員率 %        '１年継続有料会員累計'/'１年継続ユーザー累計'                   

登録率             %/da     (始点/1000)*初期登録率                        

初期登録率         %/da     //0.4<<%/da>>// 1.4<<%/da>>                   

初期値                      始点                       

収斂率             %        40%                        

移動率             da^-1    飽和影響/収斂時定数                           

収斂時定数         da       90<<da>>                   

飽和影響                    (始点-収斂率*初期値)/初期値                   

移動               da^-1    終点*移動率                         

終点                        10                          0

始点                        1000                        0

期日               @da      TIME                       

ユーザー数の変遷   mppl     ARRSUM('ユーザー')                  

有料会員数の変遷   ppl      ARRSUM(有料会員)                    

１年継続ユーザー累計mppl     ARRSUM('１年継続ユーザー')                    

１年継続有料会員累計ppl      ARRSUM('１年継続有料会員')                    

初期ユーザー　　　mppl      IF(TIME<=STARTTIME+1<<yr>>,
 13<<mppl>>+((10<<mppl>>-13<<mppl>>)/1<<yr>>)*(TIME-STARTTIME),10<<mppl>>) 

時定数２           da       90<<da>>                   

収斂率２           %        //80%// //60%// 55%                           

収斂率３           %        //90%// 80%                         

収斂率１           %        50%                        

有料会員移行率     %/da     //0.022<<%/da>>// 0.012<<%/da>>                        

時定数３           da       120<<da>>                  

時定数１           da       5<<da>>                    

１年継続ユーザー   period   mppl     FOR(i=period|IF((TIME-((i-1)*TIMESTEP+STARTTIME))>=1<<yr>>, 'ユーザー'[i], 0<<ppl>>))                           

１年継続有料会員   period   ppl      FOR(i=period|IF((TIME-((i-1)*TIMESTEP+STARTTIME))>=1<<yr>>, 有料会員[i], 0<<ppl>>))                   

ユーザー１積算累積 period   ppl      CUMULATIVESUM('ユーザー1積算')                         

有料会員累積       period   ppl      CUMULATIVESUM(有料会員)                       

有料会員積算累積   period   ppl      CUMULATIVESUM(有料会員積算)                   

ユーザー累計       period   mppl     CUMULATIVESUM('ユーザー')                     

ユーザー           period   mppl     FOR(i=period|IF(i=1,'初期ユーザー',0<<ppl>>)+
'ユーザー（１）'[i]+'ユーザー（２）'[i]+有料会員[i])            

有料会員移行       period   ppl/da   有料会員移行１+有料会員移行２                          

ユーザー2積算      period   ppl      0<<ppl>>                    0

ユーザー1積算      period   ppl      0<<ppl>>                    0

有料会員積算       period   ppl      0<<ppl>>                    0

終了２             period    ppl/da  FOR(i=period|MAX(0<<ppl>>,
('ユーザー（２）'[i]*100%-'ユーザー2積算'[i]*収斂率２))
/時定数２)        

有料会員移行２     period   ppl/da   FOR(i=period|'ユーザー（２）'[i]*有料会員移行率)                

ユーザー登録       period    mppl/da         FOR(i=period|IF(ROUND((TIME-STARTTIME)/TIMESTEP)+1=i,
'ユーザー累計'[i]*登録率, 0<<ppl/da>>))                         

有料会員終了       period    ppl/da  FOR(i=period|MAX(0<<ppl>>,
(有料会員[i]*100%-有料会員積算[i]*収斂率３))/時定数３) 

１ヶ月経過         period    ppl/da  FOR(i=period| IF((TIME-((i-1)*TIMESTEP+STARTTIME))=30<<da>>,
'ユーザー（１）'[i]-(終了１[i]+有料会員移行１[i])*TIMESTEP, 0<<ppl>>))/TIMESTEP                       

ユーザー（２）     period    ppl      0<<ppl>>                    0

有料会員移行１     period    ppl/da  FOR(i=period|IF((TIME-((i-1)*TIMESTEP+STARTTIME))<=30<<da>>,
'ユーザー（１）'[i]*有料会員移行率, 0<<ppl/da>>))               

有料会員           period    ppl      0<<ppl>>                    0

終了１             period    ppl/da  FOR(i=period| IF((TIME-((i-1)*TIMESTEP+STARTTIME))<=30<<da>>,
 ('ユーザー（１）'[i]*100%-'ユーザー1積算'[i]*収斂率１)/時定数１, 0<<ppl/da>>))                       

ユーザー（１）     period    ppl      0<<ppl>>                    0