ビジネスモデル特許

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コモディティ・トレーディングにおけるリスクヘッジ方法の特許可能性が問われるBliski v. Kapposに関する最高裁の議論のまとめ：

Patent Law Blog (Patently-O): Supreme Court Hears Bilski v. Kappos

問題となったのは特許法のおける特許可能な事柄の範囲だ。

§ 101. Inventions patentable

Whoever invents or discovers any new and useful process, machine, manufacture, or composition of matter, or any new and useful improvement thereof, may obtain a patent therefor, subject to the conditions and requirements of this title.

特許の対象となるのは機械・製品・組成物・製品の製造方法とされている（遺伝子工学でつくられた微生物もまた特許となりうる）。この件は特許庁（PTO Board of Appeals）でも連邦巡回区控訴裁判所（Federal Circuit Court of Appeals）でも上記の対象に当てはまらないとされ却下されているが、最高裁でも同様の判断が出た。このケースは特許が発明のみを対象とし、アイデアを保護しないのかという点で注目を集めた。

リンク先を読めば分かるがいくつかの点において最高裁の苦悩が読み取れる：

  • 単なるハウツー本のようなものを特許の対象とするわけにはいかない
  • 租税回避の方法もまた特許の対象となるべきではない
  • 科学技術との関連を要求するヨーロッパとの関係
  • 製品でないことを問題にし過ぎると、じゃあ計算機に組み込めばいいのかという話になる
  • 抽象的なアイデアはダメだとすればいいが線引きが困難

ポイントは次のようなものだろうか：

  • 発明の社会余剰に対し適切な利潤を与える必要
  • よって簡単な発明に独占利潤を与える必要はない
  • 境界が曖昧で執行が困難な特許は望ましくない

最初の二点は特許の利点であり弱点でもある。特許制度はコミットメントの問題をクリアするだけでなく、発明の種類を政府が指定する必要ないと言う点で他のイノベーション促進制度に比べ情報面の優位がある。しかし、最適な発明を選択するメカニズムを内包していないばかりか、発明に応じて独占利潤という一律な報酬しか与えられない（但し独占利潤は社会的に望ましい発明のほうが大きいので完全に外れているわけではない）。

最後の点は近年特に問題となっているソフトウェア・ビジネスモデル特許で顕著だ。発明という無形の所有権を完全に記述することができないため、その執行のためのコストが当事者・司法にとって過大なものになる。

ビジネスモデルについては前者の観点から見ると比較的低コストで後者の観点では特に曖昧であるため、特許の対象としないというのは大変妥当な判断だろう。

追記：SCOTUSblogにも分析記事があがっている。

人種・年齢・学歴別失業率

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タイトル通り、デモグラフィー別で失業率の時系列をフラッシュで比べられる：

The Jobless Rate for People Like You – Interactive Graphic – NYTimes.com

いくつかの観察：

  • 全体では8.6%
  • 男性全体では9.5%、女性全体では7.6%で全体的に男性の方が失業率が高い（これは仕事がなくても求職を続けるためだろう）
  • 高校中退（以下）では17.5%、高卒では9.1%、大卒以上で4.5%
  • 人種では白人7.2%、黒人13.9%、ヒスパニック11.3%、その他8.2%
  • 15-24歳で16.7%、25-44歳で8.2%、45歳以上で6.3%
  • 一番低いのは25-44歳の大卒白人男性で3.9%
  • 一番高いのは15-24歳の高校中退黒人男性で48.5%

人種の区分けがAll races, White, Black, Hispanic, All other racesしかないのでアジア系の情報ここではわからない。細かい数字は労働省の統計局にある。

しかし、日本の新聞社のウェブサイトとの格差があまりにも酷い。日本ももうちょっとどうにかしてほしいものだ。

著作権侵害の取り締まり

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著作権侵害を決まった順番にしたがって取り締まることでより効果的にしようという試み：

Targeted Copyright Enforcement: Deterring Many Users with a Few Lawsuits | Freedom to Tinker

元ネタはこちら。

Consider the following hypothetical. There are 26 players, whom we’ll name A through Z. Each player can choose whether or not to “cheat”. Every player who cheats gets a dollar. There’s also an enforcer. The enforcer knows exactly who cheated, and can punish one (and only one) cheater by taking $10 from him. We’ll assume that players have no moral qualms about cheating — they’ll do whatever maximizes their expected profit.

26人がチートするかしないかを選べるとする。チートすれば$1手に入るが、捕まった場合には$10失う。

This situation has two stable outcomes, one in which nobody cheats, and the other in which everybody cheats. The everybody-cheats outcome is stable because each player figures that he has only a 1/26 chance of facing enforcement, and a 1/26 chance of losing $10 is not enough to scare him away from the $1 he can get by cheating.

この状況では全員がチートするという解が安定だ。捕まる確率は1/26しかないからだ。

The enforcer gets everyone together and says, “Listen up, A through Z. From now on, I’m going to punish the cheater who comes first in the alphabet.” Now A will stop cheating, because he knows he’ll face certain punishment if he cheats. B, knowing that A won’t cheat, will then realize that if he cheats, he’ll face certain punishment, so B will stop cheating. Now C, knowing that A and B won’t cheat, will reason that he had better stop cheating too. And so on … with the result that nobody will cheat.

しかし取り締まり側がアルファベット順に捕まえていくことにコミットできればこの問題は解決する。Aさんは捕まる確率が1なのでチートしない。Bはこれを見越してチートしない。これが続けばチートする人間はいなくなる。

Notice also that this trick might work even if some of the players don’t think things through. Suppose A through J are all smart enough not to cheat, but K is clueless and cheats anyway. K will get punished. If he cheats again, he’ll get punished again. K will learn quickly, by experience, that cheating doesn’t pay. And once K learns not to cheat, the next clueless player will be exposed and will start learning not to cheat. Eventually, all of the clueless players will learn not to cheat.

プレーヤーがこの解を発見できるかという問題もない。理解していないユーザーは繰り返し捕まるため学習するからだ。

これを現実に移すなら現在ほぼランダムで100人を訴えるているとして、何らかの指標（IPアドレスなどで）を使って順番に訴えると宣言することになる。

この仕組み自体は経済をやっている人には自然なものだが、むしろ面白いのはどう考えてもこれが現実に有効な気がしないことだ。いくつかの理由が考えられる：

  • もしプレーヤーがチートしないなら事後的には取り締まるインセンティブがないため、コミットメントが難しい
  • 適切な指標が存在しない（自分のIPアドレスを認識している人自体が少ない）
  • 利用できる指標があるとして法律上の問題になる（毎回同じ順番でやるとした場合不平等ではないか）
  • プレーヤー同士が協力できれば全く効果がない（一人目がチートしたうえで残りの人が補償すればよい）

とはいえこの仕組みは実際に実験でどうなるかを試すことができるのでどういう結果が出るかは興味深い。

オープンソース最大の敵

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先日、Slashdotが世界知的所有権機関（WIPO）の方針転換を取り上げていた：

Slashdot Your Rights Online Story | WIPO Committee Presentations Show Nuanced View of Copyright

Most surprising is the presentation of WIPO Chief Economist (PDF) Carsten Fink, which says that illegal copies of software may actually be beneficial even for consumers of the original goods.

WIPOは著作権の厳格な適応を求めてきたが、今回その基本姿勢に変化が見られた。そこで特に注目されたのが上の一節だ。ソフトウェアの違法コピーは著作権所有者にとっても利益になりうると言う。

その理由はネットワーク効果だ。多くのソフトウェアの利便性はユーザー数が増えるにつれ上昇する。もし、違法コピーをするユーザーと正規に購入するユーザーが完全に分かれているのであれば前者を取り締まる必要は全くない。全員にコピーをさせたうえで、正規ユーザーに対する価格を上げればよい。ユーザーが増えたためより多くの支払いをする。

もちろんこの作戦は正規ユーザーが違法コピーに手を染めてしまえば上手くいかない。ここで重要となるのが著作権侵害は基本的に著作権保持者が訴えない限り問題にならないということだ。企業は異なるグループに対して訴訟態度を好きなように設定するができる。例えば、支払意志額の小さな個人ユーザーは訴えず、支払意志額の大きな法人ユーザーは訴えるというルールにコミットできれば、法人ユーザーに対する違法コピーの価値を大幅に下げることができるということだ。そうすれば、個人ユーザーにだけ違法コピーを許した上で、法人ユーザーからはネットワーク効果による恩恵を回収することができる。一種の第二種価格差別だ。これは個人・法人以外に区分けでも利用できる。支払意志額の小さな途上国では違法コピーを見過ごすこともできる。

この価格戦略はオープンソース、例えばLinuxの普及にとって最大の障壁と言っても過言ではない。何故Linuxは価格がゼロであるにも関わらずWindowsのシェアを奪うことができないのか。

あるユーザーがWindowsからLinuxに乗り換えるためにはLinuxの利用に伴う便益から費用を引いた純余剰がWindowsのそれよりも大きい必要がある。Windowsにはそれなりの価格がついているのである程度のユーザーがLinuxを考慮するはずであるが、現実にはうまくいかない。その理由の一つはWindowsの利用による便益が小さいグループ（これには単に所得が低い場合も含む）にとってのWindowsの実質価格がゼロなことだろう。MicrosoftはLinuxなど競合製品への乗り換えをしそうな集団に対して訴訟をおこなさないことを明確することで実質価格をゼロにすることができる。同じことはOfficeなど他の製品についても言えるだろう。例えばコンピュータを自作するユーザーはもっともオープンソースへ切り替える可能性が高いグループの一つだ。Microsoftは彼らに対し非常に割安なOEM版Windowsを販売しているし、仮に同社製品の違法コピーを行っても訴えることはしない。コピー防止技術の搭載も価格差別に使える。比較的支払意志額の小さく、オープンソースへ移る可能性の高い若年層の方がコピー防止技術を回避しやすい。

この戦略は著作権侵害の摘発が無差別的であれば使えない。これがソフトウェア企業が違法コピー反対を謳いながら、実際にその厳密な執行を求めない理由である。もしあらゆるソフトウェアの違法コピーが告発されるのであれば相当数のユーザーがオープンソースに転向するだろう。

但しここでの議論はこのような戦略が有効だとしてそれが有効でない場合とくらべて社会的にどちらが望ましいかについては言及していないことには注意されたい。

サイドプロジェクト

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3MからJeffersonまでサイドプロジェクトの有用性についてまとめられた記事：

Success on the Side — The American, A Magazine of Ideas

セロハンテープ（Scotch Tape）がRichard Drewという一社員よって開発されたというのは割合有名な話だ。これに対する3Mの考えは、

The humbling conclusion followed: It is hard for even experts to predict or plan the next innovation, and thus all employees, especially those on the front lines, should have a part in allocating R&D resources.

イノベーションを起こすためには社員全員、特に前線にいる社員に研究開発に貢献させることだというものだ。

So 3M implemented a groundbreaking policy called the 15-percent-time rule: regardless of their assignments, 3M technical employees were encouraged to devote 15 percent of their paid working hours to independent projects.

これによって生まれたのが有名な15-percent-time ruleだ。社員は労働時間の15%を独立プロジェクトに当てることが奨励される。

Jefferson’s side project—sharpened and clarified by editors committed to honing its essential message for maximum popular appeal—now represented the core of revolutionary values with a clarity that none of its creators had exactly foreseen at the time.

合衆国憲法の起草もサイドプロジェクトだったとされている。

They cite first the enormous goodwill generated internally: “20-percent time sends a strong message of trust to the engineers,” says Marissa Mayer, Google vice president of search products and user experience. Then there is the actual product output which of late includes Google Suggest (auto-filled queries) and Orkut (a social network). In a speech a couple of years ago, Mayer said about 50 percent of new Google products got their start in 20 percent time.

その現代版が有名なGoogleの20%ポリシーだ。技術者は労働時間の20%を承認されたサイドプロジェクトに費やせる。Googleの製品の半分はこのようなサイドプロジェクトによって作られたという。

Bottom-up product development of this sort has held various names over the years. German scholar Peter Augsdorfer studies the phenomenon of “bootlegging” in companies, which he defines as unauthorized innovative activity that the employees themselves define and secretly organize.

似たような概念としてブートレギング（bootlegging）がある。承認されていないプロジェクトを社員が勤務時間内に会社の設備を使って進めることをさす。bootlegというのは密造を意味する（元々はブーツのすねに酒を隠したことが由来だ）。

True undercover work is less common than “skunk works,” a trademarked term from Lockheed Martin to refer to authorized bootlegging. There, higher-ups direct a business group to work on projects autonomously so as to avoid bureaucratic morass.

スカンクワークス（skunk works）もこれに近い。こちらは変わったプロジェクトを会社の上の人間の元で進めることを指す。組織における面倒を避けてイノベーションを推進するのが狙いだ。

Apple used to have a skunk works program in the 1980s but has discontinued it, and does not offer side-project time to employees. Over the past decade it has reined in its more experimental R&D experiments. “Apple’s $489 million R&D spend is a fraction of its larger competitors. But by rigorously focusing its development resources on a short list of projects with the greatest potential, the company created an innovation machine,” noted a Booz Allen report in 2005.

とはいえサイドプロジェクトが常にいい結果を残すわけではない。ここではAppleの例が挙げられている。Appleは開発研究費が規模に比して小さな企業として有名だ。特に基礎研究は殆どやっていない。限られた資源を集中させ類稀なるイノベーションを実現しているのは周知の通りだ。

A case-by-case policy means the company is spared an across-the-board hit of 20 percent of all employee time, 365 days a year.

これは社員全員に自由な時間を与えるのに比べるとひどく低コストだ。

ではどのような状況でサイドプロジェクトはうまくいくのだろう。著者は三つのポイント指摘している：

First, they highlight the random circumstances that can give rise to important inspiration. Second, they promote experimentation—not abstract brainstorming—because the “aha!” moment does not always happen at the outset, as mythologized, but somewhere in the middle of the process. Third, they underscore not the mad, brilliant scientist at the top but the collective brainpower of all employees, especially those close to the customer—Richard Drew at 3M, Paul Buchheit at Google. These people are critical to sustaining innovation over the long term.

イノベーションは天才が悩んだ末に素晴らしいアイデアを生みだし改良し製品になるのではない：

  1. アイデアは予期しないところでやってくる
  2. アイデアは頭で考えて発見されるのではなく、実際に何かを進めるうちに出てくる
  3. 重要なのは社員全員の総合的な力、特に顧客に近い社員のそれである

最近ではこれに加えMITのEric von Hippelが主張するユーザー・イノベーション、BerkeleyのHenry Chesbroughによるオープン・イノベーションといった概念が企業・研究所主導による従来型のイノベーションと対比されている。

近年、欠陥を批判されることの多い特許制度もまたイノベーションの分散的な構造を捉えている（これについてはそのうち述べる）。しかし、訴訟費用・認定の条件など特許制度が適切にカバーできないイノベーションの分野が存在する。企業によるこれらのイノベーションへの取り組みはそのギャップを埋める行動と理解できるのではないだろうか。