予測分析がより高度になるにつれ、企業はマーケティングから新製品ラインに至るまであらゆる場面で、集計データへの依存を強めています。しかし、企業はどの程度まで群衆の知恵を信頼すべきなのでしょうか。ウォートン校のマーケティング教授は、最新の研究の中でジョン・マッコイを、クラウドソーシングをより正確な結果につなげる新たな解決策を提案しています。質問への最も人気のある回答を選ぶのではなく、「意外なほど人気のある」回答を選ぶというものです。共同執筆者はドラゼン・プレレックとH・セバスチャン・スン。論文のタイトルは「単一質問型群衆知恵問題の解決策」で、『Nature』誌に掲載されました。マッコイ教授は、正しい質問をする意欲のある人にとって群衆にはどれほど多くの知恵があるのかについて、Knowledge@Whartonに語りました。
以下は、インタビューを編集した記録です。
Knowledge@Wharton：群衆の力による予測や推奨は、この数年で広く認識されるようになりました。この発展の経緯、活用されている分野、そして限界について教えていただけますか。
ジョン・マッコイ：例えば多くの企業が、社内の予測市場を活用し、従業員全員の知恵をどう引き出すかの良い方法を模索しています。政府機関も、経済や地政学の予測を正確に行うために群衆を活用しています。群衆の知恵を活用すること自体に限界があるとは思いません。限界があるのは、群衆から知恵を引き出す現在の手法の一部だと考えています。例えば、私たちの研究以前の多くの現行手法は、多数派が正しいことが多いと想定していたり、群衆の中で誰が専門家かをほぼ即座に見分けられると想定していたりしました。実際には、それがしばしば当てはまらないのです。
Knowledge@Wharton：貴研究は、群衆の知恵を活用する新たな方法を提案しています。最も人気のある回答を使うのではなく、あなたが「意外なほど人気のある」回答と呼ぶものを使うというものです。説明していただけますか。
「群衆に二種類の情報を求める必要があります。つまり、自分自身の回答だけでなく、群衆内の他の人々の回答についての予測も求めるのです。」
マッコイ：多数決のようなものを考えると、やっていることは単に最も人気のある回答を選んでいるだけです。人々が最も頻繁に挙げる回答を選んでいるのです。私たちは代わりに、「意外なほど人気のある回答」と呼ぶものを選ぶのが正しいと考えています。群衆に二種類の情報を求める必要があるということです。つまり、自分自身の回答だけでなく、群衆内の他の人々の回答についての予測も求めるのです。そのうえで、「意外なほど人気のある回答」を選ぶには、実際の投票率と予測投票率の両方を見て、実際の投票率が予測投票率を上回る回答を選びます。
例を挙げましょう。「フィラデルフィアはペンシルベニア州の州都か？」という単純な事実に関する質問を考えてみてください。正解は「いいえ」です。州都はハリスバーグです。しかし、フィラデルフィアは大きく人口の多い都市であるため、多くの人がそうだと考えています。人々はフィラデルフィアのことをよく知っています。MITの学生を対象に私たちが行ったように、この質問を群衆に投げかけると、正解にたどり着くのは群衆のおよそ3分の1に過ぎませんでした。しかし、私たちは群衆が他の人々の行動をどう予測しているかも見ることができます。群衆全員に、「いいえ」と答える人の割合を予測してもらうと、群衆は「いいえ」と答えるのは23%の人だけだと考えていました。そこで私たちの手法では、正解である「いいえ」を選びます。正解は最も人気があるわけではなく（支持したのは33%の人だけでした）、「意外なほど人気のある回答」だからです。33%は、23%という予測をはるかに上回っています。
Knowledge@Wharton：この手法に従うために、企業は現在の取り組みをどのように変える必要があるのでしょうか。
マッコイ：現在、単純な多数決や、能力による投票の重み付けを行っている企業もあります。予測市場を活用している企業もあります。そこで、非常にシンプルな方法を紹介します。ある従業員グループに、いくつかの質問（例えば、何らかの市場予測など）について各自の回答を求めるとともに、同僚の回答を予測してもらいます。その後、この二種類の情報を単純に組み合わせます。
この方法の利点の一つは（この方法には）、企業が現在行っている多くの取り組みよりもはるかに広い適用範囲があることです。大企業が予測市場を活用している場合、尋ねられる質問の種類はかなり限られます。例えば、回答に応じて参加者にすぐ報酬を支払う必要があるため、「この出来事は起きたか、起きなかったか」「この製品は売れたか、売れなかったか」といった質問に限られてしまうのです。私たちの手法では、そのような制約は必要ありません。必要なのは回答と予測だけであり、すぐに適用することができます。
Knowledge@Wharton：誰かから質問を受けるとき、私たちは単に正しい答え、あるいは最善だと考える答えを提供しようとするだけではありません。「この質問をしているのは誰か、そしてその人は何を聞きたがっているのか」についても考えようとします。このモデルは、そうした点をより重視しているようです。
大きな教訓の一つは、群衆は多くの人が評価している以上にはるかに賢いということだと思います。
マッコイ：はい、ある程度はそうです。確かに、このモデルへの二つの入力情報（人々自身の回答と、他の人々の回答についての予測）を使えば、巧みな方法で人々に真実を語るインセンティブを与えられることは、大きな利点の一つです。この二つの情報を組み合わせることで、私が正解を知らなくても、あなたがおっしゃっている他の要因を考慮させずに、人々が真実だと考える回答を出すよう促すことができます。
Knowledge@Wharton：群衆の知恵をこれまで以上に取り入れたいと考える業界には、どのような教訓があるでしょうか。
マッコイ：大きな教訓の一つは、群衆は多くの人が評価している以上にはるかに賢いということだと思います。先ほどおっしゃったように、群衆の知恵への関心は高まっていますが、私たちの手法によれば、通常は多数派が誤るため群衆も誤るだろうと考えられる質問が数多く存在します。しかし、賢く高度な手法を用いれば、そうした場合でも群衆はしばしば正解を知っています。これらの業界にとっての教訓の一つは、「なんと、従業員を一つにまとめれば、実は多くのことを知っている」ということであり、私たちの手法のような方法を使えば、その知恵を引き出せるということです。
Knowledge@Wharton：貴研究の今後の方向性は何でしょうか。
マッコイ：「意外なほど人気のある回答」という考え方を発展させるため、多くの研究を進めています。一つは、他の文脈への応用です。当初の研究の多くは、質問に対する回答が一つ、二つ、三つあると想定していました。現在は、連続的な量への応用に特に関心があります。例えば、金価格の将来の水準を予測できるか、といったことです。また、この［概念］を製品購入の予測に応用することにも関心があります。「あなたはこの製品が好きですか。友人はこれを買うと思いますか」と尋ねることができます。その二つの情報を組み合わせれば、どの製品が売れるかをより的確に予測できるでしょう。さらに、人々が実際にどのようにこれらの回答や予測を行っているのかという心理にも関心があり、その背後にある仕組みを解明するため、研究室で実験を行っています。
