エボラ出血熱やUberを因果関係から分析する

今学期とった授業の１つに、システムダイナミクスというMIT Sloanの看板授業がある。システムダイナミクスは、MITのジェイ・フォスター教授によって提唱された学問で、ビジネスに限らず、制御理論や機械工学など様々な分野に応用されている。

簡単に言うと、１）世の中の事象の背後にある因果関係を特定して図式（ループ）で表現し、２）時間軸やループの強さ（因果関係の重み付け）などを要素に加えて、ソフトウェアによる数値シミュレーションを行うことで、将来の予測、取りうる手段の特定、リスクの回避などのアクションにつなげる学問である。

この因果関係には、増幅を促す正のサイクルの"Reinforce loop"（例：人口が増える→消費が増える→企業の収益が増える→人々の生活が豊かになり、子供が多く産まれる→人口が増える）と、ブレーキをかける負のサイクルの"Balance loop"（例：人口が増える→環境破壊が加速する→人間が住めるエリアが減る→人口が減る）の２つのフィードバックループが存在する。

多くのフィードバックループに、事象のストック量、ループの強さ、時間軸の影響などの数値的要素を加えて、シュミレーションを行うと、様々な結果を得ることができる。このパラメーター群を最適化することで、自社にとっての最適な戦略を検証し、意思決定に役立てる。

実際の授業では、エボラ出血熱の発生メカニズムやUberの成長モデルなど、最新の企業や事象を取り扱い、システムダイナミクスを考察するので、非常に面白い。

上記は、やや抽象的な説明でわかりづらいと思うので、下記のとおり、シェアリングエコノミーでも扱ったUberのケースを用いて、システムダイナミクスの導入編を紹介したいと思う。下記のモデル図を見ると、５個ずつのReinforce loop(R1-R5)とBalance loop(B1-B5)が存在する。

【Reinforce loop】

• R１）ユーザーの数が増える→収入が増える→広告やプロモーションを増やす→ユーザーの数が増える
• R２）ユーザーの数が増える→ドライバーの数が増える→ユーザーの数が増える（ネットワーク効果）
• R３）ユーザーの数が増える→レーティングが正確になり、ドライバーが淘汰される→顧客満足度が上がる→ユーザーの数が増える
• R４）ユーザーの数が増える→収入が増える→投資が増える→都市のカバレッジが増える→ユーザーの数が増える
• R５）ピックアップ時間が短くなる→顧客満足度が上がる→ユーザーの数が増える→ドライバーの数が増える→カバレッジが増える→ピックアップ時間が短くなる

【Balance loop】

• B１)ドライバーの数が増える→エリアのカバレッジが増える→ドライバーの待ち時間が増える→ドライバーの利益が減る→ドライバーの数が減る
• B２)ドライバーの利益が増える→競争が増える→ドライバーの利益が減る
• B３)ドライバーの数が増える→タクシー業界等からの圧力が増え、規制が強くなる→ドライバーの数が減る
• B４)ドライバーの利益が増える→ドライバーの数が増える→各ドライバーの利益が減る
• B５)ユーザーの数が増える→収入が増える→法人税が増える→政府が公共交通機関に投資する→ユーザーの数が減る

この図式モデルからわかるのは、様々な要素とその因果関係が絡み合い、Uberのビジネスが動いているということだ。最終的には、（R２のループ）ユーザーが増える→ドライバーが増える→ユーザーが増えるというネットワーク効果を最大にするために、どのように、ユーザーとドライバーを増やしていくか、そのための仕組みをどう構築していくかという視点で整理すると、会社が取るべき戦略も考えやすくなる。

卒業まであと８日！！！

P.S. 南フランスの風景（要塞都市カルカソンヌ／ボルドーのワイン畑）

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