今後どんな領域でも生じる状況を端的に示してくれている良記事。

「消費者の行動パターンが方向性を示してくれるまで、映画会社は試行錯誤を繰り返すでしょう」というのがまさにそうで、どんな業態もプラットフォームのデジタル化によりこれまでとは扱える１．コンテンツ、２．チャンネル、３．スケール、４．頻度や単位、がすべてモノベースから情報ベースへと移行するため、大きく構造が異なる新しい方程式（関数）が必要になる。さらには仮に方程式がある程度分かっても、各項ごとの係数（パラメーター）がちょっと違えばビジネスモデルは大きく変わる。さらにさらにパラーメーター自体がメタデータによってリアルタイムに変化する関数化するという状況も、どんどん日常になってくる。

そうしたメタデータとメタ関数どうしの関係性を探るという作業は、ある程度までは新しい理論探索と演繹・帰納によるモデル開発（R&D）を行うしかないし、その先は実地（実際の消費者を取り込んだ場面）での実証実験を通して、関数もパラメーターも微調整をしていくしかない。このプロセスを早く、大きく動かせないとこれからのマーケットは取れない。

どんなに複合的な関数と動的なパラメーターのシステムでも、一定のスケールごとに安定的な系が存在する（自然界がまさにそう）。新しい業態ごとに存在するはずのこうした安定系のありかと形を探るのがこれからのビジネスのポイントだし、数学者や実証実験場が不可欠であることのベース。

その点ピクサーやHBOなどは、それでも新しい業界が既存領域（式の構造）から大きく逸脱していないからまだ扱いやすい。一般にはこれまでの企業どころか業態をも超えてこうした動きは複合化・複雑化しているから、実際に理論モデルの開拓やシステム開発、実証実験のハードルもはるかに高くなる。その最たる例がいわゆるスマートシティで、今や都市そのものを実証実験場として「持た」なければ、次のプラットフォーム（それを記述する関数とパラメーターのセット）を取りに行けない。

いきなり都市レベルの理論構築と実装はどうやっても無理なので、まずは小さく仮設の実証実験場を作りながら、理論モデルを段階的に複合化させ、パラメーター取得のノウハウを業態をまたぎながら構築していくような機会構築と投資が不可欠。今日本でこのサイクルに十分なスケールで投資できている企業、とても少ない。