予測市場についての資料です
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予測市場 （Prediction Market) について、 Communispace 社のペーパーを日本語にしてみました。 同社は、このペーパーで、インサイトコミュニティ上で、予測市場を展開する取り組みを紹介しています。
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予測市場についての資料です
- 1. Invested: 予測市場で 真のエンゲージメント インサイトコミュニティ上での ゲーミフィケーションによる 予測市場を提案している Communispace 社のペーパーを 私なりに翻訳してみました by Tomoko Yoshida http://www.communispace.com/uploadedfiles/researchinsights/best_practices/bestpractices_invested.pdf Tomoko Yoshidaの 勝手に日本語！
- 3. 予測市場 • ベースにある考え方は James Surowiecki 著 “The Wisdom of Crowds” – 訳者注：「群衆の智慧」として翻訳版が出ています。 • 人間は自分自身の行動の予測をちゃんとたてられるもの ではない。 例えば・・・・・ この11月にビールを何杯飲む（つもり）ですか？ ⇒なんて聞かれたって無理だろ(笑) • 逆に、ヒトサマがとる行動を言い当てるのが上手かったりする。 • 予測市場は、「将来はどうなっているか」について賭ける、いわば先 物取引/投資ゲームのようなことを取り入れる手法。 複数のコンセプトのうち、どれが最もアタルか？を予測するような 場面でよく用いられる。 Brainjuicerがリーダーシップ
- 6. はじめに/2 Communispace社は、『コンセプトの開発や精緻化、受容性評価などを』、 『オンラインコミュニティ上で』『ゲーミフィケーションとコラボさせて』 進める手法の開発を進めています。 コミュニティ運営で培った豊富な経験から、私たちは「コ ミュニティでは、メンバーの回答/投稿モチベーションが高け れば高いほど、つまり、コミュニティで展開されるタスクに 彼らが“熱く”なればなるほど、回答や投稿でも質も高いもの が得られる・・」ということを実感しています。 このことから、Prediction Market (予測市場）のメソッドを コミュニティ上で展開させたらうまくいくに違いないと考え ました。つまり、コンセプトに対してポイントやゲームマ ネーを「投資する」という方法に応用するわけです。 そこで、この考え方をテストすべく、Huunuという予測市場 のプラットフォームを持つConsensus Point社と組み、これま でのオンラインコミュニティでコンシューマーとの共創で開 発したいくつかの新製品アイデアで、その予測市場を試して みることにしました。
- 9. 予測市場について：そのセオリー/3 予測市場が、その正確さにおいて、従来型のリサーチに劣るものでは ないということは、アカデミック分野では数年来の話題となっていて、 その有効性を語る記事が発表されています。 たとえば2009年の研究 論文でこのような記載があります。 MRのエキスパートが、コンジョイント分析と予測市場を併せて 行った結果、両者の間に0.715-0.885の相関が得られた。また、予 測市場で “大勢の人に支持された” 新商品のフィーチャーが、市場 投入後にリアルの世界でも同じように支持され、予測市場の有効 性はさらに検証されることとなった。(*1) また、最近では、BrainJuicer社が、予測市場とオーソドクスなモナ ディックテストを同時に行い、両者の相関が0.85であったと発表した もの(*2)もあります。 それでもなお、このような、かけひきや締切、見返り（投資利得）、 参加者の知識や判断などで成り立つゲーミフィケーションをリサーチ に取り入れることを警戒する声が多くあることから、我々もこの予測 市場と(従来的）サーベイをガチンコで比較したいと考えていました。
- 10. そんなとき、クライアントの某大手飲料メーカーが、絶好の機会を提供してく れました。それは次のようなプロジェクトです。 • 数か月継続のOnline Community • N=500. 当該ターゲットの代表性を担保しつつ、当社独自のクリエイティビ ティ要件(*3)でリクルート。 • アクティビティは、ディスカッション、ブレインストーミング、サーベイ、 マインドマップ、プロジェクティブテクニックなど様々。 • プロセスはざっと以下の通り。 – 当該飲料カテゴリーへの不満やニーズ、ポテンシャルなどのあぶり出し – そのインサイトをベースに、当社独自の共創システム（”informed ideation”) (4)でコンセプトメイク – そこででた30以上のコンセプトを、クライアントがフィージビリティな ども加味して7つに絞り込み、精緻化。 さあ、検証に向けて、Ready to Go!! セオリーを検証へ
- 11. 検証に向け、2つの手法を同時並行させました。 1. 従来型サーベイ 2. ゲーミフィケーションを取り入れた予測市場 1. 従来型サーベイ 先の（コンセプトメイクをした）コミュニティに参加していない人で、 ターゲットの代表性を担保したN=3776 質問の仕方： 予測市場と比較しやすくするために × これまでのコンセプトテストでとられていた質問方法 「これはあなたにとってどの程度魅力的ですか？」 「あなたはどの程度この製品を買いたいと思いますか？」 ではなくて、BrainJuicer社の手法に倣い、次のように。 ○ それぞれのコンセプト（≒先物）の株を保有していると見立て、 それぞれについて 株を「増やす？」「売る？」「そのままにしておく？」 さらに、このコンセプトのなかで、以下を１つずつ選ぶ 「持株を２倍に増資したいのは？」「全て売り払うとしたらどれ？」 セオリーを検証へ /2
- 12. 2. ゲーミフィケーションを取り入れた予測市場 Prediction Place の立ち上げ（Consensus Point 社のプラット フォームHuuNuをCommunispace 用にカスタマイズしたもの） メンバーは、Communispace社の保有するコミュニティIdea Spaceからリクルート、N=287 • コンセプトメイクをしたコミュニティとは別 • ターゲットユーザーの代表性を担保しているわけではない コミュニティメンバーは、呈示されたコンセプトに対して、 これがどれくらい”市場で成功しそう“か？ この類のものを今まで買ったり利用していなかった人の心を 惹きつけることができそうか？ などを「予測」する • 次ページにて画面をご紹介しましょう。但し、コンセプトはデモ用の ダミーです。 セオリーを検証へ /3
- 16. ここで予測 （つまり質問に回答） • まず、このコンセプトが成功しそうか？ に Yes/No で回答 • 続いて、賭けるポイントを入れる。 • なぜそれだけのポイントを賭けるか、自信の根拠などをテキスト入力することもで きる（この画面では確認できないが、そのようになっているらしいです：訳者注）
- 18. Prediction Place と従来型サーベイではほぼ同じ結果が得られた： 勝ち組コンセプトと負け組コンセプトは同じように分かれた もっとも高い支持を獲得したのはConcept A Prediction Place で最高のConsensus Score （訳者注：『投資す る』と判断した人の数、および投資ポイント数の双方から算出 しているスコアだと思われます） Surveyの、Q:株を「増やす？」「売る？」「そのままにしてお く？」のdiscrete choice（離散型選択肢）で「増やす」の％が最 も高く、さらにdirect competition (「株を二倍に増やすとしたら どれにするか?の択一）では２番目に高い％を得た 同様に、Concept G がどちらでも低い支持 Prediction Place でConsensus Scoreが最も低く Survey のdirect competitionで「（持ち株を）全て売り払うもの はどれ？」で選ばれた％値が最も高い 検証結果 /2
- 19. Prediction Place と従来型サーベイではほぼ同じ結果が得られた 賭けたポイントに注目してみる Concept Eは、投資/評価対象となったコンセプトのなかで、唯一子 供をターゲットにしたものだったが・・・・ Prediction Place のConsensus Score は高くもなく、低くもなく。 だが、サーベイでは、「株を二倍に増やす」でトップ。 さらに注目すべきは、Prediction Place で総投資ポイントに占め るシェアがトップだったということ。 つまり、このコンセプトが「イケる」と思った人は、その予測 に自信があったし、それよりなにより、このコンセプトにアツ くなっていたということで、これもサーベイ結果と共通する。 ここで、サーベイと予測市場との違いのちょっとしたニュアン スに注目したい。サーベイでは、回答者はすべてのコンセプト を一様に並べてそのなかから最も「イケそうな」ものを選ぶ。 そもそも興味がなかったり、ターゲットとして非該当だったり してもだ。だが、予測市場では、自分の血が騒いだものだけに 投資し、その自信/確信の強さに応じてポイントを賭ける。 検証結果 /3
- 20. Prediction Place と従来型サーベイではほぼ同じ結果が得られた 賭けたポイントに注目してみる 同じ見方でConcept F とG を見ると、すぐに目につくことは、投資ポ イントシェアを表すグラフが負の値で高いことである。 これは、「これはダメだ」という予測に多くのポイントが賭けら れたということで、 サーベイで「全て株を売り払う」と答えた人が多かったことと一 致する。 検証結果 /4
- 21. エンゲージメントについて振り返る 結果の比較もさることながら、私たちは、参加者の“エクスペリエンス”に関 心を寄せていました。 これまで株取引などの実体験はおろか、興味すら 持っていなかったような人にとって、予測市場のスタイルで進行するコミュ ニティは、とっつきにくく居心地が悪いのではないでしょうか？ この心配は、完全に払しょくされたわけではありません。 中には、コミュニティタスクに当惑したり、混乱してわけがわからなかった という人もいました。 でもそれはごく一部で、おおかたの人たちは、たと え、ゲインとロスの仕組みが最後まできちんと理解できなくても、それはそ れで楽しみ、タスクに熱中していたようです。 “ 初めのうちはなんだか訳がわからなかったですね。だけどそのうちに、ア ツくなって、気づいたらのめり込んでしまっていました。なんだか、本当に 株取引を行っている気分で、しかも本当の損失があるわけではなく(笑)。 楽しかったです。
- 22. エンゲージメントについて振り返る /2 また、参加者の中には、それが（“あなた”にとって魅力的かどうかではな く）どれだけイケそうか、つまり、（不特定多数の）“人々が”、それについ てどう感じると思うか を聞くことの意図を理解していた人もいました。 “ 面白かったですね。自分自身について考えるだけでなく、ほかの人がどう 感じるだろうか？と客観的に、冷静に判断しようとしました。 しかしながら、メンバーのコメントのなかで、最も耳を傾けるべきは、以下 の批判の声といえるでしょう。このコメントは、伝統的マーケティングリ サーチの立場からみた懸念点を見事に言い当てています。 “ ほかの人たちがどのように思っているかがわかってとても興味深かったで す。でも一方で、ほかの人の意見に影響されて、自分の考えがふらつい てしまったこともありました。大勢の人が同じような意見を唱えている時に は特にそうでした。
- 25. 展望 /3 確信がもてない/興味がないものについて、判断を強要するのは好ましくない 懸案のコンセプトについて、「ユニークさ/差別性」「ブランドとの親和 性」「購入意向」などをひとつひとつ聞いていくのがこれまでの一般的な コンセプトテストの方法です。この方法では、答える側が意見をもってい いようがいまいが、判断＆評価をすることが求められます。 対して予測市場では、株式市場と同じように、優れた投資家は、投資対象 になるものとならないものを峻別し、さらに、経験を重ねることで、予測 の勘所をつかんでいきます。 それぞれのコンセプトに対し、投資する （回答する）か否かの判断を、投資者（回答者）自身にゆだねることは、 かえって正確な結果につながるのではないでしょうか。 新製品開発は壮大な旅路です。コンシューマを深く理解し、潜在ニーズに迫 るインサイトをいかに見つけ出すかにかかっています。そのなかで、コンセ プトの勝ち負けを見極めるコンセプトテストは、大きなパズルのほんの一片、 ケーキでいえば最後のちょっとしたトッピングに過ぎません。 それでも、トッピングはケーキの仕上げの大事な一過程で、 ケーキをさらにステキにすることに間違いありません。コンセ プトテストも、コンセプトメイク(Ideation – refinement)同様の 熱意をもって進めることで、そんな素敵なケーキトッピングに なることができるでしょう。
- 28. 1. モナディックテストと同等の正確さを持つ – ポテンシャルの高いコンセプトとして選ばれた上位1/4は、ゴールデンスタン ダードであるモナディックテストと同じ結果だった 2. モナディックテストよりも結果が顕著に分かれる – 強いコンセプトと平均的なコンセプトとの差が従来手法のモナディックよりも 顕著に出た 3. ブレイクするポテンシャルを持つアイデアを識別できる – 反応が二分するために従来手法では平均的なスコアにおさまる（が、ポテン シャルがある）ようなコンセプトを見逃さない 4. 市場やカテゴリーを横断して使える – 異なる国/プロダクトカテゴリーで似通った結果を得た。つまり、国ごとのノー ム値の必要がない http://www.brainjuicer.com/xtra/Predictive_Markets_-_2009.pdf より Conclusions 結論： 予測市場は・・・・