AIプラットフォーム企業による統合包囲の動学的メカニズム

包囲攻勢度内生化モデルのシナリオ分析

抄録

アルゴリズム包囲（Chen et al., 2026）はプラットフォーム包囲（Eisenmann et al., 2011）の論理を拡張する。どちらの研究潮流も包囲攻勢度を内生化、そして両理論の帰結を分類して接続する動学的枠組みを提示していない。本研究では、Ruutu et al.（2017）を拡張したシステム・ダイナミクスモデルを構築する。当該モデルは間接ネットワーク効果とデータ駆動型学習を多重ループ因果構造のもとで結合し、包囲相対市場シェアと市場学習効率を両軸とする統合包囲戦略マトリクス上に競争軌道を配置する。モデルの中核は包囲攻勢度であり、攻撃プラットフォームの相対的資源優位が利用者乗換えを加速あるいは減速させる度合として定義される。この変数は、資源感度と包囲攻勢度調整時間に制御される一次遅れを通じて調整される政策ストックとして内生化される。13のシナリオから5つの命題が導出される。包囲攻勢度が内生的に応答することで支配的循環が交代し、市場シェアの逆転と、外生的設定では再現できないS字型の自己強化的経路が発生する。資源感度は包囲の成功と失敗を分岐させる臨界閾値を決定する一方、包囲攻勢度調整時間は転換点への到達時期のみを規定する。アルゴリズム包囲転換点は資源構成に依存するために、データ指向の資源配分は財務指向の資源配分よりも広い市場学習効率の範囲で統合包囲を成功させる。