BigTech企業の原動力
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GAFAとかGAFAMと言われる巨大IT企業は兎角一括して捉えられることが多いが、それぞれが巨大であり、全体としての規模が大きすぎる。そこで、これをもう少し分割して扱おうとすると、スマホに直結するGAF（Google, Apple, Facebook）を一まとめにして取り上げるのが適当だろう。このような視点でパンデミック到来後の業績を見ると、今4~6月期でGAFはとりわけ業績が良い。そこで、GAF好調の背景を分析する。また、100年に一度の変革期を迎えている自動車業界を見ると、GAFはこの変革にそれぞれ重要な種をまいているように見受けられる。そこで、GAFと新しい自動車モデルの相関を仮定し、GAFモデル分析の知見を新しい自動車モデルの今後を考える参考にすることで、新しい自動車業界について考えてみる。
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- 2. 問題意識 • GAFAMの業績拡大が著しい。 • これは、パンデミック由来の要因だけではな い背景が予想される。 – 今までの理論/見解では見落としてきた要因が残 されているのではないか？ • そこで、GAFAMを一様に見ず、また既存理論 にも囚われずに探索してみる。 • そして、その知見を次のターゲットである自動 車業界に当てはめてみる。
- 3. 目次 1. はじめに・・・何が焦点か？ 2. GAFのビジネスモデル 3. GAFモデルと新たな自動車モデル 4. 自働車業界の新たなイノベーション 5. これからの自働車業界への示唆
- 5. BigTech企業とは・・ • 技術プラットフォームに基づくエコシステムのオー ケストレーターと見做せる。 • 彼等は多くのパートナー企業（「補完者」）に依存 している。 • このような構造による力は、過去の伝統的大企 業の力とは根本的に異なる。 • 従って、彼らがどのようにお金を稼ぎ、力を発揮 しているかを厳密に理解する必要がある。 • しかし、今４～６月期の急激な利益拡大などの 理解は充分出来ているのだろうか？ • 5社も一様ではなかった。 – Amazon（48%）、Microsoft（47%）は50%弱の利益増加 に止まった。
- 6. 6 “Walled Garden(塀に囲まれた庭)”競争を一層進展させたからではないか？ Google Apple Facebook 特にGAF(Google,Apple,Facebook)の躍進は
- 7. GAFの振舞いの理解 • Appleは、元々、顧客を独自Walled Garden内に維持することに重点を置いていた。 • これは、独自ハードウェア上に構築された排 他的エコシステムである。 • アプリ開発者（補完者）は、このような環境で の経験を強化し、Apple独自エコシステムへ のアクセスに多額の料金（App Storeへの 30％の手数料など）を支払っていた。 • GoogleやFacebookも、独自エコシステムで広告 収入を増やすことに工夫を凝らしていた。
- 8. GAFは何故これほど強いのか？ • GAFは膨大なデータを取得している。 • 結果、それらを利用して、高度にカスタマイズされ た便利なサービスを提供できる。 • 消費者は、自らの好みに適合したサービス提供 の利便性がうれしい。 • しかし、ロックインされる危険性もある。 – この間には微妙な境界線がある。 • しかし、GAFはこの境界線調整の主導権を握る 可能性が高い。 • これがGAFの強さの重要な源泉(原動力)と想定 される。
- 10. GAFのビジネスモデル • データ収集/活用によって消費者のパターンをよ りよく理解することを主目的とする。 • これによって顧客満足度を高め、顧客獲得の チャンスを増加させる。 • GoogleとFacebookは、主にユーザーエンゲージメ ント、データ、データフローに依存するビジネスモ デルである。 • Appleの最大の成長駆動力はサービスにある。 – 補足：Googleのサービス収益の約3分の1はGoogle からの多額の支払いによる。 • 年間100〜150億米ドルと推定され、Appleエコシステム内で のGoogle検索優位の対価として支払われている（次頁TAC）。 ２. GAFのビジネスモデルと課題 本節は主に「M. G. Jacobides et al., “Regulating Big Tech in Europe: Why, so what, and how understanding their business models and ecosystems can make a difference”, Evolution White paper, 2020.」 に基づく。
- 12. • Appleの主な収益源はハードウェアの販売 • サービスは、Appleがユーザー/デバイスベー スをさらに収益化することを可能にする主な 成長とマージンの推進力 • 広告収入（全体の約84％）がGoogleの主 な収入源 • 膨大なデータを収集することで、事業拡 大と新規参入が可能に • Facebookは広告収入のみに依存 • エコシステム内およびサードパーティから 収集されたデータは、ハイパーターゲット 広告サービスの販売に活用 （１） （３） （２）
- 13. （１）Appleのビジネスモデル • 顧客の関与を維持し、独自エコシステム内で時 間を過ごしてもらうことに主眼を置く。 • 独自ハードウェア製品を基盤にしてWalled Gardenを構築する。 • 競争する能力や焦点が不足している場所に AppStoreを作成する。 • 自己優先（例：Apple Musicを優先。Spotifyなど競 合に対して優先性宣伝、あるいは保護）を行うこ とで、顧客への支持を強化する。 • ロックインされた最終顧客を活用して、補完者を 積極的に優遇し、それによって自社収益を向上さ せるとともに、独自エコシステムをきっちり把握し続 ける。
- 14. *1：Apple独自のサービス提供（広告バリューチェーンを含む）に関連するデータについては、オプトアウトの原則を維持している。 *2：Appleは、開発者が参加できる業種、消費者とのコミュニケーション、コミッションなどについて厳格なルールを定めている。 *3: AppleのネイティブアプリはAppleデバイスにプリロードされており、多くの場合、デフォルトとして設定されている。 *4: Appleはウェアハウス内に比較的区分化されたデータ構造を持っており、ユーザー特定のプロファイリングを必要としない。 *5: 広告はAppStore、News、Stocks内で生成されたデータのみを使用して行う。また、広告に活用できる検索エンジンを構築している。 エンド ユー ザー Apple デバイ ス Appleは、透明性を高め、エンドユーザーがデータ収集の慣行について 情報に基づいた意思決定を行えるようにすることに重点を置いている App Store *2 *1 Apple ｲﾝﾊｳｽ ｻｰﾋﾞｽ 3rd ﾊﾟｰﾃｨ ｻｰﾋﾞｽ Appleｻｰﾋﾞｽ（TV+, Music,など） Apple データ ウェア ハウス 広告 (AppStore, News,Stoc ks) 新製品開発 既存製品開発 エンドユーザーからの同意 パーソナライズされたUXにて再利用されるデータ *3 *4 *5 データフロー
- 15. （２）Googleのビジネスモデル • ハードウェアには依存しないが、ユーザーの 検索アクティビティからだけでなく、 • Androidフォン（Googleモバイルサービス (GMS)使用）のユーザーアクティビティから も膨大な情報を収集する。 • これらを元にコンテンツ連動型広告モデルなどを 成立させる。 • 加えて、これらからの洞察を全て、Googleの 補完者がSDKやAPI使用時に提供するデータ に融合して提供し、全体強化を計る。
- 16. *1：Googleは、複雑なオプトアウトの原則に基づいてエンドユーザー向けの同意フレームワークを構築している。 *2：GMSが有効になっているデバイスでは、Google Playストアが補完アプリ/サービスにアクセスするための主要なメカニズムである。 *3: Googleのサービスは全ての端末デバイスで広く利用可能であり、多くの場合ユーザーが好む選択肢（Chrome、検索など）であるた め、Googleはデータ収集やプロファイリングのため、ユーザーに大きな露出を与えることができる。 *4:Googleは、APIやSDKなどを介して、独自サービス内からのデータを直接Googleエコシステム外のユーザーと結合できる。 *5:データを活用して、世界で最も広く使用されているGoogleサービス（検索とYouTube）でハイパーターゲット広告を提供する。 *6：Googleはまた、AdTechビジネスを通じて「オープン」な広告バリューチェーンの過半数の市場シェアを管理している。 Gooleの広告ビジネスモデルは、非常に幅広いユーザーとユースケース からのデータ収集と処理によって可能になっている エンド ユー ザー Android デバイス Google Play *2 *1 Goole ｻｰﾋﾞｽ 3rd ﾊﾟｰﾃｨ ｻｰﾋﾞｽ Google APIと統合 されたApps & ｻｰﾋﾞｽ Google データウェ アハウス Search 新製品開発 既存製品開発 エンドユーザーからの同意 パーソナライズされたUXにて再利用されるデータ *3 *4 *5 他の端末 デバイス 排他的 広告 公開 広告 YouTube Web Apps Google Apps & ｻｰ ﾋﾞｽ(Androidデバイス なしでアクセスされた) データフロー *3 *6
- 17. （３）Facebookのビジネスモデル • InstagramやWhatsAppを含む全てのデジタル プロパティからのデータを組み合わせて、広 告主向け情報を生成する。 • また、補完機能とのやり取りを通じて、SDKや APIを使用したより広い領域からの情報収集 も行う。 • ユーザーがFacebookの外部であっても、「い いね！」時はいつでも使用パターンに関する 情報がFacebookに送信されるようにする。 • これら全ての情報を元にしたユーザープロファ イリング情報などを間接的に広告主に販売する。
- 18. *1：データ収集と処理は、Facebookエコシステムの各アクセスポイントでのエンドユーザー向け同意フレームワークで可能にしている。 *2：FacebookはGoogleに次いでデータ収集の範囲が広く、採用されている追跡方法により、ユーザーの行動はさまざまなアカウント、ア プリ、デバイスに起因してパーソナライズされ、UXを可能にしている。 *3: Facebookは、独自エコシステム、3rdパーティアプリ/オープンWebからのデータを集約して、広告で使用される行動の理解を構築する。 *4:ユーザーのハイパーターゲットプロファイリングは、Facebook独自の広告バリューチェーンを介して広告主に販売される。 エンド ユー ザー Facebookのビジネスモデルは、ハイパーターゲット広告機能を推進す るための線形データフローモデルによって可能になっている。 *1 Open Web Face book データ ウェア ハウス 広告 新製品開発 既存製品開発 エンドユーザーからの同意 パーソナライズされたUXにて再利用されるデータ *3 *4 *2 データフロー 3rdパーティ apps FB.com Instagram WhatsApp 他のFB FB.com Instagram 聴衆ﾈｯﾄﾜｰｸ *2 *2 *2 *2 *2
- 19. GAFモデル拡大の背景 1. データ由来の洞察（AIも高度に活用）により 特定アプリの寡占化を一層拡大させている。 2. クローズ化（Walled Garden）ルールの精緻化に よりマネタイズを一層進展させている。 3. 少数モデル（Apple型、Google型など）による寡 占化とそれら間のバランス確保の巧緻化 （Google検索のAppleでのデフォルト化など）を進めている。 4. 入手データ源の拡大などで、広告モデル （Google,Facebook,など）の基盤を一層強化させ ている。 5. これらの結果、ユーザーの囲い込みが一層進展 している。 強みの源泉はデータフローの機微にある！
- 20. 新たな自動車モデルはGAFモデルに類似か？ • 現在、自動車業界は新たな自動車モデル構 築の前哨戦の時期に当たる。 • そして、基本的にはGAFモデルの自動車業界 への導入の方向性にあるのではないか？ • GAFと自動車業界にはアナロジーがある。 ⇒GAFモデルと新たな自動車モデルの対比を次頁に示す。 ３. GAFモデルと新たな自動車モデル 基盤 iOS, Android OS 自働運転ソフト（Waymoなど） マネタイズ Walled Garden、ｻｰﾋﾞｽ サービスモデル（Teslaなど） アプリ SNS（Facebookなど） ライドシェアソフト（Uberなど） GAFモデル 自働車モデル
- 21. 独自ハードウェア iOS ・・ 高いWalled Garden Apple 各種ハードウェア AndroidOS ・・ 低いWalled Garden Google系スマホ群 ス マ ホ モ デ ル 新 た な 自 動 車 モ デ ル 例 独 自 AP 補 完 者 AP ｻｰﾋﾞｽﾓﾃﾞﾙ 広告ﾓﾃﾞﾙ Apple仕様各種ﾊｰﾄﾞ Apple仕様AVｿﾌﾄ ・・ 中位のWalled Garden Apple車群 ｻｰﾋﾞｽﾓﾃﾞﾙ 各種ﾊｰﾄﾞ （既存ﾊｰﾄﾞﾍﾞﾝﾀﾞｰ） Waymo仕様AVｿﾌﾄ ・・ 低いWalled Garden Google（Waymo）系AV車群 広告ﾓﾃﾞﾙ 基盤とマネタイズ(Walled Garden等)の組合せ 独自ハードウェア 独自自動運転ｿﾌﾄ ・・ 高いWalled Garden Tesla車 独 自 AP ｻｰﾋﾞｽﾓﾃﾞﾙ
- 22. Teslaのサービスモデル • TeslaのビジネスモデルはEV車の販売（①直 販）、②サービス、③充電の３つ – 車のインターネット販売も実施（①） – サービスは無線でデータアップロードも可能（②） – 最初から家庭や企業向けエネルギー貯蔵システム （Powerwall）も包含（③） • 販売チャネル所有で、製品開発で優位に • また、現在発売のTesla車は全て自動運転を見 越した構造に • 結果、金融ｱﾅﾘｽﾄ、投資家はTeslaを（GAFに類似 の）BigTech企業と見做している。 – これらもあって、独自の支持層を生み出し、独自の排 他的エコシステム形成に成功した。
- 23. • Googleの自動運転ソフト（Waymo）が一連 の自動車業界変革の大きなキッカケであった。 • Appleには従来からiPhoneのアナロジーで Apple車を登場させるとの想定があった。いよ いよ登場の兆しが出ている。 • スマホではプラットフォーム基盤上にSNS （Facebookなど）など特定アプリが花開いた。 自動車業界でも既にライドシェア（Uberなど） などキーアプリケーションが登場している。 新たな自動車モデルは未成熟だが、GAFモデ ルとの強い類似性が想定される
- 24. 自働車業界の新環境 • 自働運転車（例：Waymo）もラ イドシェア（例：Uber）も既存自 動車業界（製造企業からタク シー会社まで）にとっては補完 品 • 補完品の拡大は自動車業界の サプライチェーンをエコシステムに 変質させる。 • このような前提で想定される自 動車業界の破壊的脅威を次頁 以降に示す。 日本でもタクシー会社と連 携しUberアプリを使用し たUberタクシーが登場 Waymo、ルノー・日産 と自動運転分野で提携 ４.自働車業界の新たなイノベーション 本節は「R. Adner, M. Lieberman, (2021) Disruption Through Complements, Strategy Science, Vol.6, No.1, pp.91- 109」 を元に加筆修正している。
- 25. これからの自動車業界 • キーワードはCASE C：コネクション ・・・５G A：Autonomous（自動運転車）・・・Waymo S：Share（共有） ・・・Uber E：Electric（電子化） ・・・Tesla • C（コネクション）は、技術もその生産者も改 善の軌道から逸れないかもしれないが、 • 他の 3 つは“破壊”を招く可能性がある。 A：Autonomous（自動運転車）・・・Waymo S：Share（共有） ・・・Uber E：Electric（電子化） ・・・Tesla “E” 単独で は代替的 “A,S” は 補完的 Tesla社は代替 /補完の両方
- 26. 補完品による混乱と破壊とは・・ • エコシステム拡大が”代替“を超えて、補完品 が既存企業の競争力に多大な影響を与えて いる。 • 混乱させる補完者(Waymo, Uberなど)は新規 参入者ではない。 • 補完品による破壊はユーザーに向上した価 値を提供するにもかかわらず、既存企業の価 値を減少、あるいは破壊する。 広範なエコシステムの拡大によって発生している
- 28. 破壊の形態 既存企業は 何を失う か？ 自動車業界の事例 既存企業はどのように 対応できるか？ (1) 代替品 が市場シェ アを獲得(古 典的破壊) 市場シェア • EV と ICE は代替パワー。 時間の経過とともに EV が ICE に置き換わる。 •既存企業は、自社の 車の設計と生産設備を ICE から EV に変換する。 (2) 補完品 が付加価値 を押し下げ る（コモディ ティ化） マージン、 影響力、支 配力 • AV の「頭脳」が車両の中 心的な構成要素になる。 頭脳プロデューサーと他 の AV コンポーネント サプ ライヤーとの相互作用が 重要になる。 • ライド シェアリング プラッ トフォームは、ユーザーが 車両と対話する主要な方 法になり、既存ブランドと の直接的な関係を壊す。 •既存企業は、社内開 発や買収を通じて、AV 技術を社内に取り込む。 •既存企業は、ライド シェアリング プラット フォームを開発したり、 既存プラットフォームと 提携したりする。 自動車業界のイノベーション ・ICE:内燃機関（internal combustion engine） ・AV：自動運転車（autonomous vehicle）
- 29. 破壊の形態 既存企業は 何を失う か？ 自動車業界の事例 既存企業はどのように対 応できるか？ (3) 直接のラ イバルとして 補完品が参 入（隣接す るエントリ） 市場シェア、 影響力、支 配力、交渉 力 • 頭脳 プロデューサー (Waymo など) および/また はライド シェアリング プラッ トフォーム企業 (Uber など) が (おそらく契約メーカーを 使用して) 車両生産に参入 •既存企業は参入障壁 を上げるための措置を 講じ得る。 •既存企業は、自社の 製品を新規参入者に販 売が可能になる。 (4) 補完品 が代替にな る（価値反 転による変 位） 市場規模 • ライドシェア プラット フォームにより、より効率 的な車両の利用が可能に なり、市場にサービスを提 供するために必要な車両 数が減少 • AV 技術により安全性が 向上し、ドライバーのエ ラーに対する保険が不要 に • 自動車市場がライド シェア車とRV（レクリ エーション）車に二分す るにつれて、既存企業 は高性能セグメントに 後退する。 • 保険会社（当初は自 動車の主要な補完品を 提供）は、仕事を失う。 自動車業界のイノベーション（続）
- 30. (1)：古典的破壊（代替） • ICE（内燃機関）車とEV（電動車）は代替技術 – 従って、EVはICE車の代替製品 • 既存企業のICEに関する膨大な資産と機能は EVの製造には基本的に役立たない（「イノ ベーションのジレンマ」）。 • 既存企業は製品アーキテクチャとサポートイ ンフラの根本的変革が必要になる。 • EV化への技術的代替曲線の傾きは今後どう 変化するか分からない。
- 31. (2)：コモディティ化 • 自動運転技術とライドシェアプラットフォームは お互いに補完し合える。 • ２つの補完品は最終的には既存企業の付加価 値を押し下げる可能性がある。 • 次世代の自動車エコシステムの主導者の候 補は下記3者 A）変革を遂げた既存企業 B）AVなど新たな「頭脳」生産者が全体統括に変身 C）ライドシェアプラットフォーム運用者が統括
- 32. 将来の自動車エコシステムの方向性 • 車の「頭脳」（AVをサポートする制御システム）が 顧客にとっての車の価値と機能に重要になる。 • そこで、Waymoなど「頭脳」生産者が自動車エコ システムの中心になるかもしれない。 • また、「頭脳」サプライヤ、複雑なセンサーサプラ イヤ、データプロバイダー等の間には新しい関 係性が登場する。 • これらの企業はAVエコシステムを継続的に強化し 学習を可能にするための緊密な連携が必要 • この相互連携の調整は「頭脳」が決定要因なた め、これが各商品・機能の場所を決定する。
- 34. B）AVなど新たな「頭脳」生産者が統括 • 「頭脳」サプライヤがエコシステムの中心になる。 • 「頭脳」サプライヤは既存企業から車を調達し、 販売チャネルや顧客と直接接触する。 • Waymoは「頭脳」システムを制するだけでAV市場で支配的プ レイヤーになることに賭けている。・・・Keith and MacDuffie,2018 エコシステムへ変化 ＋ マネタイズ ハードは多数の既存 企業群と連携 or 調達
- 35. C）ライドシェアプラットフォーム企業が統括 • ライドシェア企業が自動車エコシステムの中心になる。 • このシナリオではライドシェア企業が主導するサービ スモデル提示し、車両と乗客の主要な接続ポイントに なる。 • 差別化は既存の車ブランドからライドシェア プラットフォームブランドにシフトする。 • マネタイズの選択/詳細は今後か？ エコシステムへ変化 マネタイズ or 独自モデル or ＋ ハードは多数の既存企業群と連携 or 調達
- 36. (3)：隣接企業として参入 • 「頭脳」サプライヤやライドシェア企業が自動車製 造に直接参入する。 • 彼等は請負組立業者と契約して車を製造し、既 存企業の役割を引き継ぐことが出来る（例：Apple 車？）。 エコシステムへ変化 マネタイズ ＋ • マネタイズの選択は今後か？ 独自モデル or or 請負組立業者との契約は今後
- 37. (4)：価値反転による変位 • ライドシェア車両がより集中的に使用されると、 長期的には自動車販売総量を減少させる可 能性がある。 • 更に、ライドシェアは運転手が自分の車を使 用する現在のビジネスモデルを超える進化の 可能性がある（例：ライドシェア企業が所有す る自動運転車の利用）。 • このような用途向けの車両は機械的に単純 な、性能の低い設計になる可能性がある。 – 乗客は高性能や高加速を望んでおらず、優れた エンターテインメント性を備えた車両が好みかも しれない。
- 38. 自動車業界の新たなイノベーション(中間まとめ) • 自動車生産の複雑性に対応する既存企業の能 力を考えると、既存企業の多くは新たな自動車 市場でも生き残れるかもしれないが？ • しかし、新しい環境への変革は必須で、自動車 エコシステムの可能な進化の道筋をよく理解し て対応する必要がある。 • こうしたことが、進化するエコシステムの破壊的 経路に沿って自らを活性化させてきたTeslaのよ うな新規参入企業の適切な理解につながる。 • Teslaの強力なポジションはＥＶ，ＡＶなどに加え て、GAF流の原動力を巧みに融合させてきた結果 と考えられる。
- 39. 新たな変化の背景 • 補完品による破壊は外部参入者や既存のラ イバルからではなく、・・・補完者、即ち、エコシ ステムで既に価値創造に貢献しているアクター から生じる。 • 従って、彼等は従来の潜在的脅威とは異なる 資源、能力、関係性、学習機会を持っている。 • その結果、補完者による破壊は業界の進化の 方向性を変える可能性がある。 • その根本的背景は、デジタル技術の台頭と 進展により、エコシステム内企業の位置と力の 変化が起きやすくなったことにある。 ５.これからの自働車業界への示唆
- 40. GAFモデルの課題からの示唆 • GAF躍進の背景は我々が増々スマホに依存する ようになったためである。 • しかし、巨大になり過ぎた結果、市場競争に対す る重大な課題（独占の弊害、など）が発生して いる。 • 既存の法律、規制では新たな脅威に対処できな いとの認識が広まっている。 • 消費者の権利、データの所有権、ビジネス慣行 などにも疑念を生み出している。 • しかし、これらは成功した後の課題であり、自動 車業界においても、データ、ビジネスモデル、マネタ イズに注力すればGAFモデル類似の変化を発生 させうることを示唆する。
- 41. GAFモデルと新たな自動車モデル再考 • 自働車のハードウェアはスマホほど単純ではな いが、自動車のEV化進展も考慮すれば、自動車 のコモディティ化は避けられず、長期的にはスマ ホ流の産業構造への変化の可能性がある。 • その際、価値の中心はアプリ系にシフトするであ ろう。 • その時のモデルのターゲットがＧＡＦモデルにな るのではないかと思われる。 • 但し、マネタイズ構造はＧＡＦモデルほど単純で はないであろう。 • しかし、ＧＡＦモデルに向けてのプレッシャーは絶 えずかかってくることが想定される。
- 42. これからの自動車業界への示唆 • データの取扱い（データフローの洗練化と全体的 バランスの確保）が重要になる。 • マネタイズは長期的には（GAFモデルのように） 「排他的エコシステム」と「より公開なエコシステム＋ 広告モデル(or サービスモデル)」の共存の形態に なるかもしれない。 • 勿論当初は、既存自動車企業の参入形態は多 様化するだろう。しかし、最終的にはスマホで Nokiaや多数の携帯ベンダーが排除されたような プレッシャーはかかる可能性がある。 • 独自の生き残り策を実現するには、GAFの経験 を充分研究する必要がある。 – 補足：車のライドシェア車、レクリエーション車、高級 車、などへの分化の方向も想定して
- 43. 今後、既存自動車企業は何をすべきか？ • 既存業界の常識を突破するエコ システムを構想すべきである。 • エコシステムで実現したい目標、 エコシステムを主導する自らの役 割/価値を準備すべきである。 • そして、エコシステムを持続的に アピール/維持するビジョンと戦略 を立案すべきである。 ⇒右図参 照 – Teslaのようにブランド化を指向する ことも重要になる。 – これらの延長線上で劇的変化を主導 できるかもしれない。 既存業界における価 値(但しｺﾓﾃﾞｨﾃｨ化へ の対応なども必要) エコシステムによ る新たな付加価 値(新たな補完 者との共存関係 構築も含めて) 全体をコント ロールするビジョ ンと戦略（特に マネタイズが課 題に）
- 44. 参考文献 • R. Adner, M. Lieberman, (2021) Disruption Through Complements, Strategy Science, Vol.6, No.1, pp.91-109 • R. Adner, P. Puranam, F. Zhu, (2019) What Is Different About Digital Strategy? From Quantitative to Qualitative Change, Strategy Science, Vol. 4, No. 4, pp.253–261 • MG. Jacobides, C. Cennamo, A. Gawer, (2018) Toward a theory of ecosystems, Strategic Management J., Vol.39, No.8, pp.2255–2276 • MG. Jacobides, M. Bruncko, R. Langen,(2020) Regulating Big Tech in Europe: Why, so what, and how understanding their business models and ecosystems can make a difference, Evolution White paper • D. Keith,JP. MacDuffie, (2018 ) Turning points in the future mobility value chain, Working paper, MIT Sloan School of Management, Cambridge, MA.