- 過去20年間、Googleは2つの異なる社内予測プラットフォーム(Prediction Platform)を運用してきた
- 最初のプラットフォームは失敗したが、2つ目のプラットフォームは存続できるだろうか？
Googleの全盛期
- 2005年7月、Googleはシリコンバレーの寵児だった。Googleマップを公開し、Gmailはまだベータ版だった
- 当時のGoogleは、シリコンバレーの慣行から外れた非典型的な企業だった
- Googleの創業者たちは「Googleは典型的な会社ではない」と語っていた
Prophit - Google最初の社内予測市場
- 2005年、Googleは社内予測市場であるProphitを立ち上げた
- Google社員の20%が参加し、3年間運用された
- Prophitは正確な予測を提供し、メディアでも注目を集めた
Prophitの失敗と教訓
- Prophitは最終的に2011年に閉鎖された
- 主な障害は、オンライン賭博が違法であるという点だった
- また、外部展開も試みたが、法的問題のため失敗した。必要なリソースの確保も難しかった
- これについては「社内専用としてのみ運用すべきだった」という反省があった
Gleangen - Googleの2つ目の予測市場
- 2020年4月、Google社員のダン・シュワルツがGleangenを立ち上げた
- Google社員の8%(約15,000人)が参加し、月間1,000人以上のアクティブユーザーを維持した
- Prophitの教訓を踏まえ、社内の意思決定ツールとして設計された
予測市場の重要性と挑戦
- 予測市場の利点
- 予測市場は集合知を活用して正確な予測を提供できる
- 企業はこれによって競合他社の動きを予測したり、社内の意思決定を改善したりできる
- 失敗の原因
- 法的規制と社内データ共有の難しさが主な障害として作用する
- Prophitの場合、外部展開のための法的許可を得られず失敗した
- 予測市場運営の課題
- データ共有への消極姿勢や、プロジェクト失敗時の言い逃れの余地を確保したい欲求などが障害となる
- 情報統制に対する経営陣の欲求と、群衆の知恵の活用は相反することがある
- 予測の正確性よりも、予測プロセスの透明性と説明責任が優先されることもある
Waymoと予測市場の活用
- Waymoでの適用
- Waymoのシステムエンジニアリングチームは、予測市場を通じて安全性指標の改善を試みた
- しかし、データアクセスの制限と経営側の支援不足により成功しなかった
Gleangenの発展とAIの役割
- Gleangenの成功と限界
- GleangenはGoogleのさまざまな部門で、予測を通じて意思決定を支援している
- しかし、社内データの制約と経営陣の関心不足により、完全な成功には至っていない
- AIと予測市場の未来
- AIは予測市場のコストを下げ、精度を高めることに貢献できる
- AIと人間の集合知を組み合わせることで、より良い予測を提供できる
- AI予測と人間予測の比較
- 最近の研究によれば、AI予測は偶然による予測よりはるかに優れているが、人間の集団と同じほど正確ではない
- しかし、AIの訓練に人間の予測が活用されることで、企業の予測市場の価値は高まっている
企業予測市場の未来
- 経営陣により価値ある情報を提供し、AIで予測コストを下げることが鍵となる
- Anthropicなど一部の企業が社内予測市場を導入するなど、企業予測市場への関心が高まっている
- 成功した予測市場は情報の価値を高め、企業の戦略的意思決定に貢献できる
- AIの発展とともに、予測市場の効率性はさらに向上する可能性がある
1件のコメント
Hacker News の意見
Google は社内カフェ、A/B テスト、"dogfooding" など、さまざまな技術的慣行を開拓した。しかし、Microsoft などはすでに数十年前に dogfooding を始めていた
予測市場の問題点が扱われることを期待していたが、記事は味気ない歴史の記述にとどまっている
Google の成功は文化だけでなく、市場の急速な成長にも起因している
市場価格は 0 と 1 の間の数値を示し、出来事の可能性が高まるほど価格は上昇する
予測市場がこうした問題をどのように解決したのか気になる
予測市場は、集団判断だけでなくスーパー予測を活用するときにこそブレークスルーをもたらすだろう
Google は内部で複数のギャンブル・プラットフォームを運用しており、HR とコンプライアンス部門はこれを許容していた
Polymarket は最も成功した予測市場と評価されている