コンテクストクリエーションに必要なもの
従来の消費ビジネスからコンテクストクリエーションによる新しいビジネスに変わりつつある。消費ビジネスとは、大量生産・大量消費から生まれるビジネスである。「情報の非対称性」があり、企業側から一方的にデータが流れている状況であり、ブランディングという実態のないものを差別化に使う事もあった。
それに対して、コンテクストクリエーションによる新しいビジネスは、究極的には、ワン・トゥ・ワンの企業、消費者関係である。これはネットワーク社会によって「情報の非対称性」がなくなったためである。つまり、消費者もデータを発信するようになった。そのデータに「訊く」という事をしなければ、消費者のニーズを受け取る事ができなくなり、ニーズに合った商品、サービスが提供できなくなる。最終的には、最小限度のインターフェースを現実世界に配置し、そのインターフェースでお互いのデータをやり取りする事により、ニーズと商品、サービス提供を行う。商品、サービス自体、つまりコンテントより、背景などのコンテクストが重要となる。よって、買う事や持っている事よりも、いつ、どこで、誰と、経験を共有できたかという事がステイタスとなるのである。
コンテクストクリエーションのためには「メタ化」と「インターフェースの設計」が必要である。「メタ化」とは、絶対必要な機能を果たすためのインターフェースのみを現実に残し、実際の内部処理や使用状況をインターネット上に保持するような商品、サービス形態に変化していく事を指す。実際の内部処理や使用状況をインターネット上に保持する事で、データを介して商品、サービスからニーズ、さらにニーズから商品やサービス提供するというサイクルができあがる。このサイクルの中でインターフェースから獲得したデータから、いかに訊き出すかが重要である。
さらにインターフェースの設計はプライバシーと商品、サービスのメリット、利便性の相互対称な形を考えたデザインにする必要がある。そして、サイクルを速く回し、なるべくニーズに速くリーチさせる。
データに訊く
Web環境、センサー、ストレージ技術の進歩によって、我々は数年前に比べると途方もない量と頻度と種類のデータに触れるきっかけを得ている。このような環境において、我々の生活に大量に散在しているあらゆるデータをうまく利用すれば、これまで分からなかった現象や消費者の動向をつかみ、新たな価値を生み出す事ができる。データに対して興味深く「訊く」事で、単なるデータを「スマートデータ（価値を生むデータ）」に変化させる。
データは単に保持しているだけでは「死蔵データ」となってしまう。積極的に問いかける「訊く」事をしなければならない。
コンテクストクリエーションが重要
消費者のモノだけに対する満足度はどんどん低下している。この原因には、以下の3つが挙げられる。
①情報技術のあり方
マス広告からネットワーク時代になり、氾濫するデータから何を選ぶかが重要となってきた。
②コモディティ化
ある商品、サービスにおいて、品質、機能、形状などでの目に見える形の優位性が保てなくなり、消費者からも差別化ができなくなった。
③消費ビジネスの崩壊
大量生産・大量消費といった資本主義の終焉。
このような世の中で、消費者の心をつかみ、ビジネスを継続可能な形で進めるためには、商品、サービス、モノなどの明示的な価値ではなく、背景や行間などの暗黙的な価値、つまり「コンテクストクリエーション」が重要となってくる。コンテクストクリエーションとは、ライフスタイルそのものの提案である。商品、サービス自体ではなく、コンテクスト、つまり使用している時の背景や状況、立場を作る事により、消費者の満足度を上げる事をいう。コンテクストクリエーションするためには、消費者の求めているライフスタイルを知り、そこでコンテントが価値を見出すシーンはないかを考える必要がある。
メタ化による消費ビジネスの脱却
コンテクストクリエーションを行うためには、消費者と企業間がお互いを知り、信頼し、サービスを提供、享受する事が重要である。そのための手法が「メタ化」である。絶対必要な機能を果たすためのインターフェースのみを現実に残し、実際の内部処理や使用状況をインターネット上に保持するような商品、サービス形態に変化していく事を「メタ化」と呼ぶ。この「メタ化」によって、消費ビジネスの脱却という変革が始まっている。「メタ化」のメリットは次の4つ。
①あらゆる人に利用してもらえる
②余剰資源を最適利用できる
③共有で利用できる
④信頼を担保できる
現実のインターフェースをトリガーとする事により、インターネット上で消費者と企業とがデータを介して共有する事が可能となる点になる。
βサイクルによる最適化
メタ化によるコンテクストクリエーション実現のためのインターフェースに必要な3要素は次の通り。
①多様性：インターフェース自体の多様性
②感知：消費者や状況のデータ収集、分析によるコンテクストの感知
③体験：コンテクストの共有による体験の提供
この3つを満たすインターフェースによってデータを介して、ニーズから商品、サービスを提供するというサイクルができ上がる事がポイントである。この時に初めて、データ分析というフェーズが登場する。データ分析というのは、商品、サービスを含む現実世界の最適化だ。データ分析は、インターフェースがある限り、永遠に続けなければならない。