去る3月19日（木）、新丸ビル11階キヤノングローバル戦略研究所会議室にて、「Workshop on Search and Platform」が開催された。本ワークショップは、学術界において消費者のオンライン行動やプラットフォームに関する経済分析で国際的に活躍する研究者のみならず、訴訟や政策形成の現場で実務経験を有する経済コンサルタントも招くことで、学術理論と実務的知見の接点を探る場を提供している。今回は、サーチ、プラットフォーム、情報設計、広告市場、AIコンテンツといった相互に関連するテーマについて、理論研究と応用研究の双方から最新の成果が報告された。市場設計の基礎理論から政策評価・実証分析までを射程に収めた、密度の高い会合となった。
Bo Hu（Fudan University）は、“Self-Preferencing and Welfare in Hybrid Platforms”と題して、ハイブリッド・プラットフォームによる自社優遇行為とその規制効果を理論的に分析した。近年、自社優遇の禁止は競争政策上の重要論点となっているが、本報告は、自社優遇が単なる競争者排除ではなく、第三者出品者の過剰参入を抑える手段としても機能しうることを示した。したがって、自社優遇を一律に禁止すると、プラットフォームは代替手段として手数料を引き上げ、かえって出品を過度に抑制してしまう可能性がある。その結果、消費者厚生や社会厚生が低下しうるという点は、画一的規制の危うさを示す重要な含意である。
手島成望（慶應義塾大学）は、“Optimal Contracts for Delegated Committees”において、二択の意思決定を委ねられた委員会に対して、依頼主がどのような契約を設計すべきかを検討した。個々の委員のメッセージは観察できない一方で、最終的な委員会決定と事後的な状態は契約可能であるという環境のもと、金銭移転を通じて情報収集インセンティブと集団的な意思決定ルールを同時に制御する問題が分析された。主要な結論は、全員に情報収集を促すことを前提とすると、所与の決定ルールを実装する費用は、その投票閾値が単純多数決に近づくほど低下するというものである。これにより、次善の制度設計では多数決ルールへの歪みが内生的に生じることが明らかにされた。
安井佑太（高知工科大学）は、“Oligopoly Competition with Reputation Manipulation”において、寡占市場におけるレビュー操作の効果を理論的に分析した。各企業は自社品質について私的情報を持ち、消費者は真のレビューと偽レビューが混在した評価を観察して品質を推測する。報告では、消費者がレビュー操作の可能性を合理的に織り込む場合、操作はシグナルとして機能しうるため、平均価格や販売量は必ずしも非操作時と変わらず、競争が激しいほど偽レビューの誘因は弱まることが示された。他方、消費者が観察された評価を額面どおりに受け取る場合には、レビュー操作が市場成果を歪め、競争の激化がかえって操作を助長し、消費者余剰を損なう可能性がある。レビューの信頼性をめぐる消費者の推論が、市場パフォーマンスを左右することを示す報告であった。
泉敦子（東京大学エコノミックコンサルティング）は、“Lessons from Applied Economic Analysis Cases: Merger Review and Data-Driven Evidence”と題し、政策実務および企業実務における応用経済分析の展開を紹介した。報告では、大韓航空・アシアナ航空の企業結合審査、政府統計に加えて給与データや銀行取引データを用いた政策評価、さらにLLMを用いて定性的テキストデータから因果構造の候補を探索する試みなど、多様な事例が提示された。近年のデータ環境の進展により、経済分析の対象と手法は大きく拡張しているが、本報告は、そうした分析が制度設計や企業戦略にどのように接続されうるかを具体的に示した点で示唆に富むものであった。
Tony Ke（Chinese University of Hong Kong）は、“Designing Detection Algorithms for AI-Generated Content: Consumer Inference, Creator Incentives, and Platform Strategy”において、AI生成コンテンツの検知アルゴリズムをプラットフォームがどのように設計すべきかを分析した。検知を厳しくすればAI生成コンテンツの見逃しは減るが、人間作成コンテンツの誤判定が増え、誠実なクリエイターの努力を阻害しうる。逆に検知を緩くすれば、ラベルの情報価値が低下し、消費者の信頼が損なわれる。報告は、検知閾値に応じて均衡の性質が切り替わることを示し、低い閾値のもとではラベルが一定の信頼性を持ち、AI利用の規律づけと消費者参加の維持が可能である一方、閾値が高すぎると推論の基盤が崩れ、AI利用が拡大して信頼と参加がともに低下することを示した。AI時代のコンテンツ市場における信頼形成の難しさを、きわめて明瞭に捉えた研究である。
Simon Anderson（University of Virginia）は、“Mixing and Matching: Endogenous Bilateral Multi-homing in Ad-platform Competition”において、視聴者と広告主の双方が複数プラットフォームを併用しうる広告市場競争を理論化した。視聴者は広告を嫌いながら一方または両方のプラットフォームを利用し、広告主もまた接触価値の異質性に応じてシングルホームまたはマルチホームを選択する。分析の結果、均衡は、視聴者が単一プラットフォームに集中する competitive bottleneck、視聴者が完全にマルチホームする full competition、そして両市場側が部分的に混在する非対称均衡という三つのレジームに整理されることが示された。特に、視聴者の重複が広告競争や価格付け、利潤、さらには対称的な初期条件のもとでの内生的非対称性にまで大きな影響を及ぼす点は、広告型プラットフォーム競争の理解に重要な示唆を与えている。
今回のワークショップでは、プラットフォーム市場をめぐる現代的課題が、競争政策、契約設計、評判操作、データ駆動型分析、AI検知、広告市場のマルチホーミングといった多様な角度から論じられた。いずれの報告も、理論モデルの精緻化と現実的制度への応用とを強く意識しており、サーチ理論・プラットフォーム経済学の今後の展開を考えるうえで多くの刺激を与えるものであった。研究者間の活発な討論も含め、非常に実りある会合であったと言える。
