Amazon はロングテールじゃなく、プライム会員は意味が薄い

いままで一年間Amazon.co.jpプライム会員になっていたけれど、東京に住んでいて、外に出る度に常に本屋で猟書していて、オンライン本屋にこそ既存本屋にない在庫を求める人間には意味のない会員制度だと思って、更新しないことにした。

プライム会員であっても結局新刊本しかAmazonは翌日配達しない。それならそこらの大型本屋で吟味して買うほうが納得感があるよね、ほとんど毎日本屋に行く身としてはさ。在庫もかなりビミョウだよね、この本屋。結局Amazonはベストセラー本ばかりを扱うデッカイ本屋に過ぎず、その意味で最近ここで新刊の本を買っていないよ。

それというのも、以下の服部哲弥さんの無限粒子系のシミュレーション解析でも数理モデルから導かれる理論曲線とAmazonの観測結果から既に明らかだけれど、AmazonはiTunesストアより一層「ロングテール」じゃないんだよね。

http://web.econ.keio.ac.jp/staff/hattori/amazonj.htm

クリス・アンダーセンや懐かしきモッチーなどの煽り屋に騙されたみなさんご苦労さんという感じ。ただ、いまだにクリス・アンダーセンは"Free"というバカ概念を煽りまくっているけどさ、イイカゲンにしろよな。これらは以下にも書いていたから、もう繰り返さないけれど。

http://kashino.exblog.jp/7269602/
http://kashino.exblog.jp/1905723/
http://kashino.exblog.jp/3918125/
http://kashino.exblog.jp/8539232/

ロングテールじゃないから、出版から5-6年経過した動かない本はAmazonではほとんど見つからない。そりゃそうだよね、Amazonの正体はデータ分析至上主義の超効率物流なんだから、動かない本なんて置いておく余地はないのだ。そういう本は普通のリアル本屋と同じく、取次または版元取寄せが基本なんだよね。むしろ、Amazonより店舗が全国にある紀伊国屋のほうが掘り出し物を在庫している場合が多い。まあ、Amazonがその国の市場に最適化しようとすればするほど、そこに住んでいる人間の知的レベルが自動的に反映されて行く、という悲しい事実に過ぎないのだけれど。そう、Amazonの書籍在庫は僕らの知的好奇心のレベルの近似になっている可能性が高いのだ。

こういうわけで、期日の古い書籍の在庫をあまり置いてないベストセラーばかりを取り扱う本屋ならば、東京に住んでいて新刊本をわざわざAmazonで買う必要がない、というのが僕の結論だ。

ただ、マーケットプレイスを利用した古書購入はかなり便利なのは事実。ここは古本屋の文字通り「市場」なので、ダメな本屋は淘汰されるし、出品している本の状態も価格も中々のもの。ここにこそAmazonを利用する価値があるのだと思う。資本主義、市場原理主義バンザイ。ただし、これはプライム会員であってもなくても全く関係ないけれどね。そういう理由によっても、プライム会員である必要が全くなくなったということ。

最後に一言。このプライム会員ってデフォルト自動更新なんだね。知らなかったよ。今回たまたまクレジットカードの有効期限が切れていたので、黄色いプライム会員の更新を促すフォームが表示されていたから気づいたよ。なんで、こんな騙し討ちみたいなことをするのかね。なんかすごく印象悪いな、Amazon。

--追記--

服部哲弥さんより、シミュレーションではなく数理モデル解析だという指摘がありました。もうしわけありません、ご指摘のとおりです。プレプリをざっと読んだのにも関わらず、なんとなく書いてしまいました。

僕の理解どおりにいうと、服部さんのモデルは無限粒子系に非対称マルコフ過程を仮定した、"stochastic ranking process"と名付けたモデルを設定しています。このモデルでは、粒子をAmazonの個々の本を表象しているとし、それがランキングごとに並べられているとします。そして、ある本（粒子）が売れるとその本（粒子）が一番先頭に「ジャンプ」し、その他の本（粒子）は一つづつ順位が下がるという確率過程モデルをstochastic ranking processとして定義しています。これは、以下の動画をみれば直感的に把握できます。

http://web.econ.keio.ac.jp/staff/hattori/motion1.wmv

このstochastic ranking processの粒子数が無限に大きくなったとすると、一種の流体として扱うことができ、ある本が売れて先頭にジャンプする事象を、その粒子が蒸発しさらにそれが新たに流入するというように解釈でき、 蒸発項を持つ1次元Burgers型非線形偏微分方程式を導くことができます。このあたりは以下のページの3, 4項あたりに概要があります。

http://web.econ.keio.ac.jp/staff/hattori/amaznj2.htm

この偏微分方程式の初期値問題を解いて、stochastic ranking process過程に特徴的な確率変数である「ジャンプパラメータ」 λ([w,∞))=min{ (a/w)^b , 1} を決めれば、Amazonのランキング観測と比較することができます。ここで、aは売れ行きの悪い本のある期間における販売数で、bはパレート指数と呼ばれるもので、bが1より大きいほど、aの本つまり売れ行きの悪い本付近に分布が集中するので、よりロングテールであるというものです。

このbについてAmazonの観測と重ねあわせるように最小２乗法またはカイ二乗法で決定すると、b=0.63またはb=0.77となったそうです(aは三ヶ月あたり1冊が売れる量だそうです）。これが以下のページにある図です。

http://web.econ.keio.ac.jp/staff/hattori/amaznj4.htm


このようにAmazonはb<1なので、ロングテールビジネスとは言えない、というのが服部さんの研究です。