[論文レビュー] Economics of Internet of Things (IoT): An Information Market Approach

Dusit Niyato, Xuequan Lu+3 more|arXiv (Cornell University)|Oct 23, 2015

Digital Platforms and Economics被引用数 8

ひとこと要約

本稿は、IoTセンシングサービスにおける価格設定と競争をモデル化するための情報経済学フレームワークを提案し、ゲーム理論を用いて代替および補完的データソースが均衡価格に与える影響を分析する。情報の価値と再販可能性が、従来のネットワークとは著しく異なる市場ダイナミクスを生じさせることを示しており、IoTデータ市場における需要、効用、戦略的価格設定に関する重要な知見が得られている。

ABSTRACT

Internet of things (IoT) has been proposed to be a new paradigm of connecting devices and providing services to various applications, e.g., transportation, energy, smart city, and healthcare. In this paper, we focus on an important issue, i.e., economics of IoT, that can have a great impact to the success of IoT applications. In particular, we adopt and present the information economics approach with its applications in IoT. We first review existing economic models developed for IoT services. Then, we outline two important topics of information economics which are pertinent to IoT, i.e., the value of information and information good pricing. Finally, we propose a game theoretic model to study the price competition of IoT sensing services. Some outlooks on future research directions of applying information economics to IoT are discussed.

研究の動機と目的

• IoTサービス展開における重要なが未だ十分に検討されていない経済的課題、特に価格設定と価値抽出に取り組むこと。
• 特に情報の価値と情報財の価格設定の原則を含む情報経済学の原則を、IoTデータ市場に適用すること。
• ゲーム理論を用いて、IoTセンシングサービスプロバイダー間の競争的価格設定ダイナミクスをモデル化すること。
• センシングデータの代替性および補完性が市場均衡およびユーザー需要に与える影響を分析すること。
• 相関、団結、時間感受性、再販売を含む、情報経済学における今後の研究方向性を同定すること。

提案手法

• 情報商品に特有の効用関数および需要関数に基づき、IoTが生成するデータの価値を定量化する情報経済学的手法を採用する。
• 代替または補完的データを提供する2つのIoTセンシングサービスプロバイダー間の価格競争を分析するためのゲーム理論的モデルを構築する。
• ユーザー需要をデータ品質、効用、代替性／補完性の関数としてモデル化し、ナッシュ均衡分析を用いて均衡を導出する。
• 中間業者が生データを処理して再販する可能性を組み込み、階層的な市場構造を導入する。
• 情報の価値が時間とともに減少する時間感受性データを考慮し、動的ゲームモデルを用いる。
• 相関データ、プロバイダー間の団結、非協力的価格戦略における「アナーキーの価格」を分析するための拡張を提案する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 IoTにおける情報の価値は、従来のネットワーク財とどのように異なり、ユーザーの効用の観点からどのように定量化できるか？
• RQ2 データの代替性および補完性が、IoTセンシングサービスの均衡価格に与える影響は何か？
• RQ3 情報の再販売可能性が、IoTデータ市場における市場構造および価格戦略に与える影響は何か？
• RQ4 情報の時間感受性が、需要およびIoTサービスにおける最適価格に与える影響は何か？
• RQ5 複数のIoTサービスプロバイダーがセンシングデータの価格を設定する際に、競争または団結する場合の戦略的結果は何か？

主な発見

• モデルは、センシングサービスが代替的である場合、競争が価格を押し下げる一方で、補完的サービスでは相乗効果に起因する価値により、共同での高価格設定が可能であることを示している。
• 情報の再販売は、処理済みデータの価値が取得および伝送コストを上回る場合に実現可能かつ利益を上げられることを示しており、新たな収益源を創出する。
• ゲーム理論的モデルにおける均衡価格は、データ品質およびユーザー効用に敏感であり、代替的データと補完的データで異なる結果をもたらす。
• 同じデータを複数の買い手が購入する状況では、情報の複製に限界コストがほぼゼロであるため、従来の需要と供給の法則とは逆に単位価格が低下する。
• 今後の研究では、情報の価値が時間とともに減少する時間感受性データの動的モデルを検討する必要がある。これは、最適なタイミングと価格設定に影響を与える。
• プロバイダー間の団結は利益を増加させるが、「アナーキーの価格」分析により、非協力的価格均衡には潜在的な非効率性が生じることが明らかになった。