ビジネスの現場では、限られたリソースを最大限に活用するために、最も市場性が高い顧客層をターゲットにすることが常識となっています。これは「パレートの法則」から導き出される戦略で、企業の売上の80%が上位20%の顧客によってもたらされることから、優先ターゲットの特定とフォーカスの手法として用いられています。

しかし、この法則にはもう一つの側面があるのをご存知でしょうか？実は、顧客も企業を選ぶ際にパレートの法則に似たような、ベキ分布のパターンで判断しています。

顧客は自らが取引する企業を選ぶとき、ブランド性と市場シェアを基準にベキ分布のようなパターンで選択しています。顧客は一般的に、信頼できるブランドや広く認知された企業に集まる傾向があり、これにより市場の一部の企業が圧倒的なシェアを占める現象が起こります。特に、インターネットの発達による口コミやレビュー、SNSの影響により、人気企業への選好がますます強まっています。

企業にとって、この二重のベキ分布の理解は極めて重要です。まず、企業側の顧客ターゲティング戦略は従来のまま維持しつつ、顧客が企業を選ぶ視点にも注目することが求められます。

この関係性を理解しなければ、一方的な片思いで終わり、なぜ振られたのか理由を知ることも出来ないでしょう。彼女はクラスのマドンナで、男子生徒はみな彼女を狙っています。ではあなたは、アイドル的存在として全校女子の憧れの的でしょうか？

すなわち、企業のターゲティングでは、市場規模を軸とした指標だけでは不十分であり、競争地位および競争優位性を加えた２軸により、ターゲティングとリソース配分を決定する必要があります。

DXS Stratify®は市場規模と競争地位および競争優位性の２軸により、顧客を１２のマトリクスフレームに分類することで、パレートの法則とベキ分布を融合させた意思決定が可能になります。

ランチェスターの法則は、ベキ分布を直接的に使用するものではありませんが、主に勢力の相対的なサイズや力のバランスを考慮した戦略立案に焦点を当てています。しかし、ランチェスター法則の結果として見られる市場の勝者と敗者の分布は、ベキ分布に似たパターンを示すことがあります。これは、大きな力を持つ企業がさらに大きくなる「勝者総取り」の市場特性を反映しています。

ランチェスターの法則には二つの主要なモデルが存在します：

線形法則
これは、直接的な一対一の戦闘や競争を想定しており、参加者の数がそのまま戦闘力や市場での競争力に直結するとされます。
二乗法則
より大きな集団が小さな集団よりも指数的に強くなる法則で、集団の効果がそのサイズの二乗に比例します。これは、市場における大企業が中小企業よりも圧倒的な優位性を持つ状況や、ネットワーク効果が強い産業での競争に類似しています。
ベキ分布との関連性
ベキ分布は、市場におけるリソースの分配や企業の規模などが少数の「大きなプレイヤー」に集中している状態を記述するために用いられます。ランチェスターの二乗法則が示すように、市場では大企業が規模の利点を活かして競争で優位に立つことが多いです。これはベキ分布が示す、大企業（または勝者）と小企業（または敗者）の間の大きな差にも符合します。

現代のビジネス環境では、ベキ分布の特徴を示す「勝者総取り」の傾向が顕著です。このような二極化は、市場の激しい競争、技術の進化、そして資本の集中など、さまざまな要因によって引き起こされます。

技術の進化
デジタル技術とインターネットの普及により、情報の流通が加速し、製品やサービスのスケールアップが容易になりました。これにより、成功した企業は全国規模や全世界規模で迅速に展開でき、市場の大部分を占めることが可能となります。
ネットワーク効果
特にテクノロジー産業やプラットフォーム型ビジネスでは、ユーザー数が増えるほどサービスの価値が増大します。この「ネットワーク効果」により、市場リーダーはさらに強固な地位を築き、新規参入者が市場に入るのが難しくなります。
資本の集中
ベンチャーキャピタルや投資界では、リスクを避けるために既に成功している企業や有望なアイデアに資本が集中します。これにより、成功している企業はさらに資源を集め、成長を加速させることが可能になります。
ベキ分布は、「勝者総取り（winner-take-all）」の現象を反映しており、市場の大部分の利益やリソースが少数の「勝者」に集中し、その他大多数は限られたリソースで競争する状況を示しています。この現象はテクノロジー業界やエンターテイメント業界、さらには経済全般に広がっています。例えば、テクノロジー分野では、大企業が市場の大部分を占め、顧客を獲得し、新たな技術や資本を引きつける能力があります。それに対し、多くの小さな企業やスタートアップは厳しい市場条件の中で生き残りをかけています。

市場の拡大期には多くの企業や製品が市場に参入し、競争が活発になります。このような状況では、多くの独立した要因が結果に影響を及ぼすため、成果の分布が正規分布に近くなる可能性があります。正規分布は中央値周辺に多くのデータが集まる特性を持ち、市場参加者が均等に成果を分け合う状況を反映することができます。一方で、市場が縮小している期間や成熟市場では、既存の強いプレイヤーが市場を支配し、新規参入者が成功するハードルが高くなります。このような環境では、「勝者総取り」の状況が生まれやすく、これはベキ分布の「ロングテール」特性と類似しています。ベキ分布では、非常に少数のデータポイントが非常に高い値を持ち、大多数が低い値を持つという特性があります。

市場の特性や参加者の行動、技術の進化など、さまざまな要因を総合的に考える必要があります。これらの分布は、単に市場の拡大や縮小だけでなく、産業の構造、技術革新、政策、文化的要因など、多様な要素によって形成されるためです。

しかし、これらの分布は単に市場の拡大や縮小だけでなく、産業の構造、技術革新、政策、文化的要因など、多様な要素によって形成されます。したがって、「市場拡大期には正規分布を、縮小期にはベキ分布になりやすい」と一言で言うのは難しく、市場の特性や参加者の行動、技術の進化など、さまざまな要因を総合的に考える必要があります。