￥1,890
Amazon.co.jp
2008年発行なので、引用されているサービスが
すでに旬を過ぎていたり、閉鎖されたりという乖離があるが、
参考になる考え方はあった。
データベースメディア
コアとなるデータベースを持っている
ユーザーが参加することでデータベースの価値が高まる
データベースメディアは成長する樹木
マスターデータ（幹）
当事者、専門家、マーチャント（枝）
コンシューマ、エンドユーザ（花）
（例）
ECサイト
商品リスト（幹）商品情報/価格情報（枝）レビュー（花）
ニュース
大手新聞社記事（幹）当事者/専門家のコメント/ブログ（枝）
ユーザーの感想やブックマーク（花）
データベースメディアからコンテンツを生み出す
→レコメンド、パーソナライズ が重要に
（ユーザープロファイルや行動ログから）
■データベースメディア 成功の秘訣
１．魅力的な情報のＤＢをもっている
独占的なＤＢ：ここだけの情報が見つかる
分野網羅的なＤＢ：検索すると漏れなく全ての情報が見つかる
フレッシュなＤＢ：どこよりも新しい情報が見つかる
２．ＤＢをオープンな状態においている
データに対して、コメント/タグ/トラックバック/外部からのリンク 可能に
外部サービスとのマッシュアップ連携のためのＡＰＩ公開
３．ユーザー同士のコミュニケーションを活性化させている
コミュニケーションがコンテンツを生み出す
４．適切なインターフェースとナビゲーションを持っている
情報を引き出す、情報を加える
５．ＤＢ構造がビジネスモデルと直結している
■データの独自性を高めるアプローチ
１．テクノロジー型アプローチ Google
２．ユーザー参加型アプローチ Amazon
■データベースのオープン化
APIの無償公開、マッシュアップサービスを加速
公開の目的→ＤＢの独自性を高めること
１．自社サービス/ECサイトへのトラフィック増加
２．自社サービスに共感する開発者を取り込みアイデアをもらう
３．自社ＤＢに追加/変更
■代表的なビジネスモデル
１．ＤＢへの掲載/登録料、クリック課金など（企業から）
２．サービスの利用料、会員へメール配信など（企業から）
３．広告料（企業から）
４．プレミアムサービス（個人から）
■検索サービス とは マッチング と レコメンデーション
１．検索サービス（いわゆるキーワード検索）
２．独自の視点で解析、新しいコンテンツ提供へ
３．主体的なレコメンデーション、気づきの提供へ
■消費者行動を表すモデル
AIDMA 従来のモデル
Attention（注意）
Interest （関心）
Desire （欲求）
Memory（記憶）
Action （購入）
AISAS へ変化
Attention（注意）
Interest （関心）
Search （検索）
Action （購入）
Share （共有）
■ケータイの特性
・個人認証がPCよりも深いレベルで可能
・セキュアな環境がそろっている
・パーソナルな端末である
・決済システムが整っている
・通信キャリアが率先してコンテンツ配信を促している
・文字情報以外の情報入出力が可能
■構築するデータベースの選び方
・テーマを絞る
・既存のデータベースをうまく利用する
・組み合わせる
・既存のアイデアを横展開する
youtubeの文書版 Scribdなど
・従来のサービスでは囲い込めないニーズを取り込む
wikia 無料でwikiを作れる
■データベースの見せ方
・求めるデータにあわせたデータの集め方
Kongregate
・モチベーションを喚起する
Digg ソーシャルニュースサイト
・コミュニティ参加以後のアクションを簡単にする
