音楽業界におけるサブスクビジネスと今後の展開

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1. 音楽×データ分析 @Music×Analytics Meetup Vol.2 2020.06.26 Avex inc. 鈴木 基玄
2. 2 CONFIDENTIAL Biography 鈴木 基玄 Motoharu Suzuki エイベックス株式会社 新事業推進本部 デジタルクリエイティヴグループ マーケティング・アナリティクスユニット 2017年にavex入社。 全社横断でデータ分析/マーケティングの支援を主務とする傍ら、 新規事業の立ち上げにも従事 アーティストや事業のデジタルマーケティングを主な専任領域とし、 その他にもBIツールの活用推進やPoC的取り組みを日々の業務としている ［IG］mihirock_official
3. 3 CONFIDENTIAL 本日の流れ
4. 4 CONFIDENTIAL 本日の流れ 音楽サブスクの市場とは？ なぜサブスクに注力するの？ これからのレーベルの在り方とは？ 企業がとるレーベルケーパとは？
5. 5 CONFIDENTIAL 本日の流れ 音楽サブスクの市場とは？ なぜサブスクに注力するの？ これからのレーベルの在り方とは？ 企業がとるレーベルケーパとは？
6. 6 CONFIDENTIAL 音楽サブスクの市場とは？
7. 7 CONFIDENTIAL 世界の音楽市場の現状 ▼2017年時点で、音楽サブスクはPKGの売上を凌駕し、順調に成長
8. 8 CONFIDENTIAL 日本の音楽市場の展望 ▼2022年、音楽サブスクは＋26％の成長予測でPKGの売上を凌駕する市場に
9. 9 CONFIDENTIAL レーベル 分配原資 50% サブスク 事業者収益 45% その他 5% 音楽サブスクのビジネスモデルとは？ 9 音楽サブスクの会員総収入 月額費 会員数 会員総収入の内訳 各レーベルへの分配例 アーティスト A社 10% B社 20% C社 25% D社 20% その 他 再生数シェア レーベル ▼音楽サブスク経由でレコード会社に分配される収入例
10. 10 CONFIDENTIAL 本日の流れ 音楽サブスクの市場とは？ なぜサブスクに注力するの？ これからのレーベルの在り方とは？ 企業がとるレーベルケーパとは？
11. 11 CONFIDENTIAL なぜサブスクに注力するの？
12. 12 CONFIDENTIAL ▼ 音楽ビジネスで唯一、BIGDATAに基づいたマネタイズ戦略が可能 音楽サブスクの可能性
13. 13 CONFIDENTIAL 音楽サブスクの可能性 • 年齢 • 性別 • 課金タイプ • 再生した国 • 再生した場所 • 再生開始時間 • 再生終了時間 • スキップレート • 再生停止理由 • お気に入りの有無 • 流入経路 • デバイスタイプ • OS • キャリア • オンライン／オフライン • 楽曲人気度 • 楽曲ジャンル • 他に聞いている楽曲 • その他の嗜好性 ▼ 楽曲ごとにユーザのデモグラから嗜好性データまでもが取れる
14. 14 CONFIDENTIAL 音楽サブスクの可能性 ▼ これら豊富なデータがAPIによって取得可能な環境（※ 制限はある）
15. 15 CONFIDENTIAL 音楽サブスクの可能性 ✔ データに基づくマネタイズ戦略の構築 ・・・DSP相場×再生回数＝売上のシンプルロジックである且つ マーケティングの反応がすべて数字で帰ってくるため、 マス主流であった時と比べマネタイズ戦略が構築しやすい ✔ クリエイティブへの利活用 ・・・音響メタデータetcを駆使した音楽トレンドの把握、 楽曲制作へのフィードバックが可能 ▼ 音楽サブスクのBIGDATAを活用することでビジネスケーパが拡がる
16. 16 CONFIDENTIAL 音楽サブスクの可能性 16 ▼ 楽曲を機械的に読み込んだ音響メタデータのヒストグラム化
17. 17 CONFIDENTIAL 音楽サブスクの可能性 17 ▼ 200以上の楽曲ジャンルを音響メタの距離でマッピング
18. 18 CONFIDENTIAL ⑪ BGM系 ⑤ 童謡系 ⑥ Reggae系 ② 劇中歌系 ⑫ Acoustic /JAZZ系 ⑭ 80’s系 ⑦ J-POP /HIPHOP系 ① Techno系 ⑬ Metal系 ⑨ 4つ打ち系 ③ Alternative /Electro系 ⑧ Garage系 ⑩ Trance系 ④ Black-Metal 系 音楽サブスクの可能性 18 ▼ 200以上の楽曲ジャンルを、可読性をあげるための14ジャンルにさらに分類
19. 19 CONFIDENTIAL 音楽サブスクの可能性 ①～⑭の軸 総計の軸 ①～⑭の軸 2016下～2018上：上位楽曲 2016下～2018上：下位楽曲 総計の軸 ▼ 追い分類した14ジャンルで、楽曲ジャンルの趨勢をチャート比較
20. 20 CONFIDENTIAL 本日の流れ 音楽サブスクの市場とは？ なぜサブスクに注力するの？ これからのレーベルの在り方とは？ 企業がとるレーベルケーパとは？
21. 21 CONFIDENTIAL これからのレーベルの在り方とは？
22. 22 CONFIDENTIAL バイラル旋風を 巻き起こした アーティスト
23. 23 CONFIDENTIAL レーベルファーストで アーティストの制作活動に口出しする 時代は終焉を迎えつつある・・・ （もはやレーベル所属のメリットとしては薄い・・・）
24. 24 CONFIDENTIAL レーベル・マネジメントの価値とは？ ▼ UUUM所属YouTuberの相次ぐ脱退 06/01、UUUM所属の中堅YouTuber （Ch登録者：数十万～百万前半）4組が こぞって退所する旨を発表 退所の主な理由となるのは、事務所側にマージン として支払う売上の20％に見合うメリットを享受 できないからとのこと ※ 中堅が最も損をするスキーム そしてこの事象は、類似したスキームで運営されて いる音楽レーベル・マネジメントにも当てはまる。。。 クリエイターのニーズをしっかりと咀嚼し、 企業予算だからこそできる対価を
25. 25 CONFIDENTIAL では我々レーベルがアーティストに 期待されている役割とは何なのか
26. 26 CONFIDENTIAL これからあるべきレーベルケーパ レーベルだからこその貯金されたノウハウ ・・・ビックデータに基づいた最適解をアーティストごとに提供 レーベルだからこそのインフラ・サポート体制 ・・・アーティストが自走できない領域の支援 レーベル独自のグロースアルゴリズムを保有していることが これから先のレーベル戦争における勝負の分かれ目
27. 27 CONFIDENTIAL 本日の流れ 音楽サブスクの市場とは？ なぜサブスクに注力するの？ これからのレーベルの在り方とは？ 企業がとるレーベルケーパとは？
28. 28 CONFIDENTIAL 企業がとるレーベルケーパとは？
29. 29 CONFIDENTIAL 企業がとるべきレーベルケーパ レーベルだからこその貯金されたノウハウ ・・・ビックデータに基づいた最適解をアーティストごとに提供 レーベルだからこそのインフラ・サポート体制 ・・・アーティストが自走できない領域の支援 レーベル独自のグロースアルゴリズムを保有していることが これから先のレーベル戦争における勝負の分かれ目 音楽サブスクの再生回数予測モデルで勝ちに行く！！
30. 30 CONFIDENTIAL ※ 非公開 再生回数予測モデルの活用方法 ▼ プロモ―ション活用 ▼ 予算策定/到達見込み算出 「このまま推移したらこうなる」 という基準線を出し、 その線を上回るための施策を 検討する（or 諦める） ISRC 楽曲名 アーティスト名 再生開始日 １月 予測締め日 目標値 予測値 どの段階でどの程度の 精度のヨミができるか ↓ 経営資源の配分 見直しへの寄与 現在策定されている 予算との妥当性検証 ▼ 大きく下記2点のビジネス目的で予測モデルを活用している
31. 31 CONFIDENTIAL 再生回数予測モデル構築のロジックフロー 楽曲マスタ 再生回数 音響メタ チャート上位の ISRC対象 横持処理 (offset_day など付与） 標準化 説明変数 策定 （傾きなどの 特徴量） クラスタリング 実施 Xgboost （予測モデル策定） （クラスタを当てる） クロスバリデーション 混合行列 （精度検証） BigQuery Ｒ Ｒ ▼ 下記ロジックフローでクラスタリングを行い、予測モデルを構築
32. 32 CONFIDENTIAL 再生回数予測モデル構築のロジックフロー Apple Music Spotify ▼ 先のロジックフローで6パターンに分類した再生回数トレンドクラスタ
33. 33 CONFIDENTIAL 再生回数予測モデルの実行フロー 楽曲マスタ 再生回数 音響メタ 横持処理 (offset_day など付与） 予測締め日 判定 モデル適合 学習モデル 予測結果出力 BigQuery Ｒ Ｒ 予測出力 依頼シート ▼ 下記フローで予測モデルをまわし、結果の出力を実行している
34. 34 CONFIDENTIAL BIツール 再生回数予測モデルのシステム化 予測出力 依頼シート 管理ツール 任意のタイミング 必要事項入力 実行プログラム グラフ 帳票 プロモーション 予算策定 ア ー 担 や 経 営 企 画 etc ▼ 先の実行フローをシステム化し、人的リソースに依存しない体制を構築
35. 35 CONFIDENTIAL と、 音楽サブスクの可能性と レーベルの向き合い方 について述べてきたが、
36. 36 CONFIDENTIAL まとめると、
37. 37 CONFIDENTIAL 音楽サブスクの可能性と共にレーベルが歩んでいく未来  マーケ/データサイエンス視点での音楽ビジネスが主流  レーベル独自のグロースアルゴリズムが確立  データ起点でのクリエイティヴへの挑戦  統計・機械学習etcを用いた予測モデルの横展  マーケットに捉われない音楽消費の普遍化 etc・・・・・・ 37 ▼ これからの音楽ビジネスを語るうえでは下記5点にフォーカス
38. EOF Avex inc. 鈴木 基玄