Name: Duolingo、ユーザーの8割が未払いでも年間5億ドルを稼ぐ方法｜WSJ The Economics Of｜日本経済新聞 (How Duolingo Rakes in $500M Yearly When 80% of Its Users Don’t Pay | WSJ The Economics Of)
Uploaded: 2024-08-21T11:22:38.000Z
Duration: 7 min 35 s

様態の副詞

Around 34 million people use the language learning app every single day, some for well over a decade, making the company around $500 million annually and making it one of the top education apps in Apple's App Store for the past decade.

約3400万人が毎日この語学学習アプリを利用し、中には10年以上利用している人もいる。同社は年間約5億ドルを稼ぎ、過去10年間アップルのApp Storeでトップクラスの教育アプリとなった。

And yet, most people who use Duolingo do not pay.

それでも、Duolingoを使う人のほとんどはお金を払わない。

All of its lessons are completely free to access.

レッスンはすべて無料で受講できる。

Only around 9% of its users pay, and less than 8% of its revenue comes from advertising.

課金しているユーザーは全体の9％程度で、広告収入は全体の8％にも満たない。

So how does a free educational app manage to also have a valuation of $7.7 billion?

では、なぜ無料の教育アプリが77億ドルもの評価を受けることができたのだろうか？

And is the company's strategy sustainable?

また、同社の戦略は持続可能なのだろうか？

The answer lies in AI, A-B testing, and this little green owl.

その答えは、AI、A-Bテスト、そしてこの小さな緑のフクロウにある。

If you've ever used Duolingo, you'll have noticed it's less like a traditional language lesson and a lot more like a game.

Duolingoを使ったことがある人なら、従来の語学レッスンというより、ゲームのようなものだとお気づきだろう。

Get five answers wrong in a day and you'll run out of lives for that day.

1日に5つ答えを間違えると、その日のライフがなくなってしまう。

Lessons have progress bars and are laid out in a journey.

レッスンにはプログレス・バーがあり、旅のように進んでいく。

And streaks encourage users to play every day.

そして、ストリークはユーザーに毎日のプレーを促す。

The company says that's part of what helped attract some 3 million users within the first few years.

同社によれば、これが最初の数年間で約300万人のユーザーを引き付けた一因だという。

When we launched, we had a thing that was mobile, free, and fun.

立ち上げ当初は、モバイルで、無料で、楽しいものだった。

And because of that, very quickly, it overtook all methods to learn languages.

そのため、あっという間に言語を学ぶあらゆる方法を追い越してしまった。

But before long, Duolingo ran into an issue with its mission to try and deliver free language lessons.

しかし、やがてDuolingoは、無料の語学レッスンを提供しようとするその使命の問題にぶつかった。

One of our board members who had just invested in Duolingo, she said, look, you can't continue doing this.

Duolingoに投資したばかりの役員の一人が、こう言ったんだ。

収益を上げなければならない。

We had not given ourselves permission to make any money from our app.

私たちはアプリからお金を稼ぐことを許可していなかった。

It's hard to build up new capabilities in an organization.

組織で新しい能力を構築するのは難しい。

We were in a bit of a pickle because we wanted Duolingo to be a free way to learn languages.

私たちは、Duolingoを無料で語学を学べるものにしたかったので、少し困っていました。

So in 2017, the company introduced advertising, which now accounts for under 8% of its revenue.

そこで2017年、同社は広告を導入し、現在では収益の8％弱を占めている。

It also launched a subscription tier where users could pay $10 a month to remove ads and get unlimited lives.

また、月額10ドルを支払うと広告が表示されなくなり、無制限のライフを利用できるサブスクリプション・ティアも開始した。

The company went public in the summer of 2021 and saw a boom during the pandemic as users practiced languages while travel was limited.

同社は2021年夏に株式を公開し、パンデミック（世界的大流行）時には、旅行が制限される中でユーザーが語学の練習をしたため、ブームとなった。

Today, analysts say Duolingo is around 12 times bigger than its main rival, Babbel, by downloads, with some 8 million users who are now paying for the app.

現在、アナリストによれば、Duolingoはダウンロード数で主要ライバルであるBabbelの約12倍の規模を誇り、アプリに課金しているユーザーは約800万人にのぼるという。

And while that's only a small fraction of its overall user base, The majority of the money is made from this, you know, under 10% of the active users.

そして、それは全体のユーザーベースのほんの一部に過ぎないが、大半はこの、つまりアクティブユーザーの10％以下から稼がれている。

私たちの収入の約80％を占めている。

But while Duolingo's growth through gamification and subscriptions may seem pretty simple, there's a lot more going on behind the curtain.

しかし、ゲーミフィケーションとサブスクリプションによるDuolingoの成長は非常に単純に見えるかもしれないが、カーテンの裏側ではもっと多くのことが行われている。

Every move the company makes is meticulously crafted down to the pixel, tested on unknowing users, and refined using AI, rigorous A-B testing, and constant tweaks to its app.

同社の一挙手一投足は、ピクセル単位まで綿密に作り込まれ、何も知らないユーザーにテストされ、AI、厳密なA-Bテスト、アプリの絶え間ない調整を駆使して改良されている。

Whenever people are using the app, we measure how long they use it for.

人々がアプリを使用するたびに、その使用時間を計測する。

Do they come back the next day, et cetera?

翌日、彼らは戻ってくるのか？

そして、いろいろなことを試している。

We try, when do we send you a notification?

努力はしていますが、いつ通知を送りますか？

レッスンを少し難しくするか？

Do we make them a little easier, a little longer, a little shorter?

もう少し簡単にするか、もう少し長くするか、もう少し短くするか。

Duolingoのプッシュ通知を利用しよう。

If you forget to do your lessons and risk ending your streak, you'll get a little notification from Duo, the company's mascot, reminding you to return to the app.

レッスンを忘れて連勝記録が途絶えてしまう恐れがある場合は、デュオのマスコットキャラクターから小さな通知が届き、アプリに戻るよう促される。

The messages on the push notifications started out simple enough, but quickly evolved to become the stuff of memes.

プッシュ通知に表示されるメッセージは、最初はシンプルなものだったが、すぐにミームのようなものに進化した。

Including one particularly effective guilt trip.

特に効果的だったのは、罪悪感を煽ることだった。

We decided that the last notification we would send you was telling you, hey, these notifications don't seem to be working.

私たちは、最後に送る通知は、「おい、この通知は機能していないようだ。

We're going to stop sending them for now.

当面は送るのをやめるつもりだ。

Sending that got people to come back a lot because they felt guilty.

それを送ることで、人々は罪悪感から何度も戻ってくるようになった。

It's like your mother telling you, like, okay, well, I'll stop, like, guilt tripping you.

まるで母親が、よし、もう罪悪感を植え付けるのはやめよう、と言っているようなものだ。

Duolingo says that this led to a 3% rise in retention.

Duolingoによれば、これにより定着率が3％上昇したという。

But crucially, the messages that you receive aren't the same as everybody else's.

しかし、重要なのは、あなたが受け取るメッセージは他の人たちと同じではないということだ。

AI is used to start figuring out basically, like, which ones of these are more effective for particular users or at particular times of day or whatever, and letting the more effective ones rise to the top and then get sent to more people.

AIは基本的に、特定のユーザーや特定の時間帯などに、どの広告がより効果的かを把握するために使用され、より効果的な広告が上位に表示され、より多くの人に配信されるようになる。

To figure out which messages work best, Duolingo built something called a bandit algorithm, named after a reference to a one-armed bandit, a term for a slot machine in a casino.

どのメッセージが最も効果的かを調べるために、Duolingoは、カジノのスロットマシンの用語である片腕の盗賊にちなんで名付けられた盗賊アルゴリズムと呼ばれるものを構築した。

Say there are, you know, several different slot machines.

数種類のスロットマシンがあるとする。

In this case, think of them as several different notifications we might send people.

この場合は、私たちが人々に送るかもしれないいくつかの異なる通知だと考えてください。

And we've tried each one some number of times and seen what it paid out each time.

そして、それぞれを何度か試してみて、その都度配当を見てきた。

So we have limited information about all these different options.

そのため、これらのさまざまなオプションに関する情報は限られている。

And so the algorithm has to figure out, do I just go back to the one that has so far given me the most money and just go back to that one every time?

だからアルゴリズムは、これまで最も多くの資金を与えてくれたところに戻って、毎回そのところに戻るかどうかを考えなければならない。

Or how do I balance that with exploring different options to see, maybe they're actually better, but I just got a little unlucky earlier?

あるいは、違う選択肢を探って、本当はそっちの方がいいのかもしれないけど、さっきはちょっと運が悪かっただけなんだ、とバランスを取るにはどうしたらいいんだろう？

And each time we send a notification, we track, did it work?

そして、通知を送るたびに、うまくいったかどうかを追跡する。

Basically, did they come back to Duolingo, do their daily practice?

基本的に、彼らはDuolingoに戻ってきて、毎日の練習をしたのだろうか？

For example, the algorithm found out that the notification, Time for the Language You're Learning, worked better on Chinese learners than English learners.

例えば、このアルゴリズムは、英語学習者よりも中国語学習者の方が、「学習している言語の時間」という通知が効果的であることを発見した。

ほとんどがAIによって選ばれている。

We must have about 100 different things that we can send you.

お送りできるものは100種類くらいあるはずです。

They're written by people who are pretty funny, and some of them are also written by AI.

かなり面白い人たちが書いているし、AIが書いたものもある。

And that could be part of the secret to Duolingo's success.

そして、それがDuolingoの成功の秘訣の一部かもしれない。

The company gets so much data back from those attempting its free lessons, that it has a huge database of information that it can feed to its AI algorithms.

同社は無料レッスンの受講者から多くのデータを得ており、その膨大な情報データベースをAIアルゴリズムに提供している。

They do something like 13 billion exercises every week.

彼らは毎週130億回もの運動をしている。

We are throwing all that data to AI and using that to personalise the learning experience for everyone to make sure people are learning effectively and staying engaged.

私たちは、すべてのデータをAIに提供し、それを使ってすべての人の学習体験をパーソナライズすることで、人々が効果的に学習し、興味を持ち続けられるようにしています。

At any given moment, the company is running hundreds of A-B tests like these, where one user is given a different experience to another to see which one wins out.

このようなA-Bテストは、あるユーザーに別のユーザーと異なる体験をさせ、どちらが勝つかというものだ。

Some of the tests are AI-powered, others aren't.

AIを活用したテストもあれば、そうでないものもある。

And for most tests, around 5% of its user base act as unknowing guinea pigs.

そして、ほとんどのテストでは、ユーザーベースの約5％が、何も知らないモルモットとして行動する。

I don't know how many A-B tests we run at this point.

現時点でA-Bテストを何回実施しているかは分からない。

We've A-B tested our way into getting more people to pay us, into getting more people to use Duolingo, more people to recommend it to their friends, etc.

私たちは、より多くの人にお金を払ってもらい、より多くの人にDuolingoを使ってもらい、より多くの人に友達に勧めてもらうなど、A-Bテストを行ってきました。

So without having run those, we would not be a successful company.

だから、それらを実行しなければ、私たちは成功した会社にはならなかっただろう。

So if Duolingo's algorithms and A-B testing mean that the company knows exactly what makes its users tick, why are subscriptions only at 8%?

では、DuolingoのアルゴリズムとA-Bテストが、同社がユーザーの心をくすぐるものを正確に把握していることを意味するのであれば、なぜ購読者数は8％にとどまっているのだろうか？

After all, while the company may have 12 times more downloads than Babbel, analysts say its revenue is only two to three times that of its rival.

結局のところ、同社のダウンロード数はバベルの12倍かもしれないが、アナリストによれば、同社の収益はライバルの2〜3倍に過ぎない。

We could tomorrow massively increase the fraction of subscribers by doing certain things.

私たちは明日、あることをすることで購読者の割合を大幅に増やすことができる。

For example, right now you get one ad at the end of a lesson.

例えば、今はレッスンの最後に広告が1つ表示されます。

We could play five ads at the end of a lesson.

レッスンの最後に5つの広告を流すことができた。

That would get a lot more people to subscribe.

そうすれば、もっと多くの人が購読してくれるだろう。

We could maybe even force people to subscribe.

購読を強制することもできるだろう。

And it is true, we would have an amazing next quarter.

そしてその通り、次の四半期は素晴らしいものになるだろう。

However, that would also stifle our growth.

しかし、それは私たちの成長を阻害することにもなる。

But analysts say that while Duolingo's leading market position may have been achieved by giving away much of its lessons for free, that growth strategy may start to slow, especially as some users leave the app after mastering a language or giving up on it.

しかし、アナリストによれば、デュオリンゴはレッスンの多くを無料で提供することで市場をリードする地位を獲得してきたが、その成長戦略は、特に言語をマスターした後にアプリから離れたり、言語をあきらめたりするユーザーがいることから、鈍化し始める可能性があるという。

And that may lead to Duolingo trying to increase the number of paying customers.

そしてそれは、Duolingoが有料顧客の数を増やそうとすることにつながるかもしれない。

So the company is exploring some new ways to get users to part with their cash.

そこで同社は、ユーザーに現金を手にしてもらうための新しい方法を模索している。

Its new AI-powered Duolingo Max tier costs around $30 a month and allows players to roleplay with AI-powered bots, something the company had previously tried to offer with humans.

AIを搭載した新しいDuolingo Maxの料金は月額約30ドルで、プレイヤーはAIを搭載したボットとロールプレイをすることができる。

We would say, okay, so you're telling me that if you could on Duolingo, press a button and you could have another human on the other side, be able to practice, you would use it?

じゃあ、Duolingoでボタンを押せば、向こう側にいる別の人間が練習してくれるなら、それを使うというのか？

そして私は、もちろん使うよと言う。

そのためにお金を払いますか？

And then came the very revealing question.

そして、非常に明快な質問が返ってきた。

We'd say, okay, do you want to do it right now?

A hundred percent of people would say, no, no, no, not right now.

100パーセントの人が、いやいや、今はダメだと言うだろう。

What I love about AI is that people don't feel like the AI is judging them.

AIについて私が気に入っているのは、人々がAIに判断されているように感じないことだ。

Even though it actually is judging them, but who cares, right?

実際に彼らを裁いているのだとしても、誰が気にする？

それはAIであり、他の人間ではない。

 But for now, at least, Duolingo says it will continue giving away most of its product for free.

しかし、少なくとも今のところは、Duolingoは製品のほとんどを無料で提供し続けるとしている。

Duolingo、ユーザーの8割が未払いでも年間5億ドルを稼ぐ方法｜WSJ The Economics Of｜日本経済新聞 (How Duolingo Rakes in $500M Yearly When 80% of Its Users Don’t Pay | WSJ The Economics Of)