なべわかし

なべわかしです。六本木ヒルズのとある企業に勤める、象使いです。

世の中の膨大な数のWEBサービスはシンプルに3つに分類できると思う

time 2016/12/10

世の中の膨大な数のWEBサービスはシンプルに3つに分類できると思う

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世の中にWEBサービスありすぎじゃね?

日々膨大な情報に晒されてる私たちはそれらを取捨選択して生きていますが、最近気になったことが一つ。

WEBサービス多すぎじゃね?

 

いや、まあ確かに課題が様々ある中でそれらを解決するためにWEBサービスが増えることは喜ばしいことですが、Google、Facebook、Amazon、LINE、Instagram、Snapchat、Snow、Spotifyなどなど捌ききれなくなってきているわけです。

全部ちゃんとわかってるし使いこなせてるって人はいいと思うんです。

しかし、人間(主に私)はカテゴライズしないとなかなか頭にインプットできない生き物ですからなんかカテゴライズしたくなっちゃうんですよね。

というわけで今回はそんなWEBサービスを種類別ごとにまとめて長所短所を見ていったりしつつ、それぞれのカテゴリに属するサービスの今後の展望がどのようになってゆくのかを書いていこうかなと思います。自己満で。

WEBサービスは大きく分けて3つ

普段何気なく使っているWEBサービスですが、大きく分けて次の3種類に分類されるかなと。

サービスの性質上重複するものも存在するのは仕方ないのでご容赦を。

①コンテンツプラットフォーム系

②データベース系

③コミュニケーション系

上記3つ。

うん、すごくシンプルでわかりやすくなったぞ。

では、それぞれのカテゴリにどんなサービスが当てはまるのか見ていっちゃいましょう〜

①コンテンツプラットフォーム系

GoogleやSNS (Youtube, Facebook)系のサービスはこのコンテンツプラットフォーム系に分類されます。

このコンテンツプラットフォームというのは、Googleの検索エンジンやYoutubeの動画音楽共有サービスのような、WEBサービスにおける基盤みたいなものを指します。

 

簡単な例を出すと地元の「盆踊り」を思い浮かべるといいでしょう。

出店がたくさん出ていて、踊る人がいたり、酔っ払う人がいたりコンテンツがたくさん入ることで人がたくさん訪れる場所になっているのが「盆踊り」という祭りです。

人もいない、出店も音楽もなければ意味をなしませんが、それらが揃った時に人が集まる場所になるのがまさにコンテンツプラットフォームのイメージです。

何かを調べたいと思えば、GoogleやBingを使い、音楽を聴きたいと思えばYoutubeを使うといった具合にユーザーの生活に深く根付き、寄り添うのが特徴です。

 

それらのビジネスモデルの多くは広告主からの広告収入やユーザーへの月額課金で利益をあげており、多くのユーザーに使ってもらえればもらえるほど利益につながります。BtoBでもBtoC(BtoBtoC)でもありうるということですね。

よくGoogleに載ってる広告とかはまさにそれです。

そして、そんなコンテンツプラットフォームのサービスの特筆すべき点は、

「いかに自社サービスに時間を費やしてくれるか?」

「いかにアクセス数、PV(ページビュー)数を集めるか」

この2点に対する工夫次第で利益は変わってくるわけです。

その証拠に、Facebook等のSNSは勝手に動画が再生されるようになりました。これは確実にユーザーを自身のコンテンツプラットフォームに滞在させ、目に触れる広告を多くさせるのが狙いでしょう。

今まではアクセス数やPV(ページビュー)数が重視されてきましたが、ユーザーが実際に広告を見てくれているのかを検証しにくかったため今ではユーザーの滞在時間を伸ばそうとコンテンツプラットフォーム提供側はいろいろ考えてるようです。

 

もう少し具体的なサービスに踏み込んで考察を与えてみると、

Googleの場合、言語化可能な顕在的なニーズしか検索できないというデメリットが存在します。

どういうことかというと自分が調べたいもの、すなわち言語化できる欲求しかGoogleでは検索できないわけです。ここにGoogle の限界が垣間見えます。

一方でFacebookは潜在的なニーズの発掘に非常に特化しており、友人の投稿を見て「これいいな」「私も欲しい」と言ったような潜在的なニーズを掘り起こせる点ではGoogleよりも優れています。

 

とまあ、長々とコンテンツプラットフォームについて述べてきましたが、

「いかにユーザーにいかに多い頻度で、いかに長時間自社のコンテンツプラットフォームに滞在してもらえるか」

上記の条件にかなうサービスがおそらく次代を担うようになることは間違いありません。

②データベース系

就活サービスのリクナビやAmazon、仕事をアウトソーシングするクラウドワークスなどがこのデータベース系のサービスに当てはまります。

データベースを蓄積させてそこから必要に応じてデータを分析したり精査したりして適切なキャッシュポイントに変えてくる点が大きなポイントかと。

 

リクナビなんかは学生の学年や専攻、エントリーシート等に合わせて企業のデータベースを提示して学生と企業をマッチングさせています。

また、クラウドワークスというアウトソーシングサービスは例えばライターの仕事を依頼したい企業とフリーランスのライターをマッチングさせたりするサービスです。

 

このデータベース系のサービスに言えるのは、人間の信頼や評価を蓄積するサービスであること。

詳しくいうと、リクナビは学生データの蓄積、クラウドワークスで言えば仕事を受ける人間の信頼の蓄積とかになります。

 

他にも例を挙げると、Amazonとかもそうですね。

「この商品を買ったひとはこの商品を買っています」という機能があるともいますが、あれもデータベースですね。

Amazonの場合は人間の信頼、評価の蓄積ではなく、趣味や嗜好のデータの蓄積です。

 

このデータベース系のサービスですがその多くは検索、カテゴリー化のみにとどまっていて個別最適化はできてないというのがデメリットですね。すなわち、ユーザーの趣味、思考に合わせた分類はできてないものが多いです。

リクナビを例にとるといまだに学性が手動入力で毎回自分の経歴を書いて、業界や職種にチェックして企業を探していますが、AIの技術を応用して「この人、ここのインターンで働いて、こういう事業にアサインして、こんな評価得てる」などを瞬時に分析してマッチング出来るようになるともっと手軽で便利になりそうです。

そういう意味ではAIの台頭により、データベース系サービスの伸び代は非常に大きいと予想されます。

        

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