~SIerおよびSES会社の経営に役立つ経営理論シリーズ：アドバース・セレクション（逆淘汰）編~
このシリーズは、入山章栄氏の『世界標準の経営理論』で紹介されたビジネスパーソンが最低限押さえておくべき経営理論のポイントを紹介し、SIer・SES会社をはじめとするシステム開発会社の経営において応用可能な点を考察するものです。
入山氏の解説
【動画】https://dhbr.diamond.jp/articles/-/8143
【記事】https://diamond.jp/articles/-/231275
それはアドバース・セレクションという契約前の情報の非対称性に関わる「問題」の存在に対する意識を高めることで、「情報」のコントロール能力を高め、ビジネスにおいてパフォーマンスを上げることができるためです。
もしも、自分が買い手の場合は、売り手から情報を引き出して、より高い品質のサービスを適切な価格で受けることができるようになります。逆に、自分が売り手の場合は、顧客の購買行動の中で、顧客が離脱をして意思決定をしない（つまり売り手からすると失注する）ことを避けるための対策を打てるようになります。
本記事ではアドバース・セレクションという問題が発生する場面と、それを避けるための方法について解説します。また、システム開発業界においてどのように応用できるかも提案いたします。アドバース・セレクション（逆淘汰）とは？
「アドバース・セレクション」（adverse selection：逆淘汰・逆選択）は財・サービス・スキルの特性に関して隠された知識がある（情報の非対称性が存在する）場合に、相手の知らない情報を持つ者が、情報を隠したままにすることで取引が阻害され、ときには消滅してしまう問題を指します。また、市場全体で取引上重要な情報を相手に伝えない不誠実な者だけが残る問題をもたらします。
参考）情報とインセンティブの経済学 121頁
もともとは、進化生物学において、ある種（生物）のなかで生存に有利な突然変異が広まったり、生存に不利な突然変異が取り除かれることによって、結果的に特定の形質が自然選択・自然淘汰（natural selection)されるという考え方があり、残った形質に着目して「選択」、排除された形質に着目して「淘汰」という表現がセットで使われていました。
これになぞらえて、経済学や経営学においても「逆選択」と「逆淘汰」の表現がセットで使われています。（以下では、システム開発業界において良いエンジニアが淘汰される（市場に出てこない）事に対する問題意識から、「逆淘汰」の表現を使用します。）
また、アドバース・セレクションという現象は「悪貨は良貨を駆逐する」ような現象のことを指しているともいわれています。
（「悪貨は良貨を駆逐する」とは、実質価値の異なる二種以上の貨幣が同一の名目価値(額面価値)で流通しているような場合（金貨と銀貨、銀貨と銅貨、すり減った金貨とすり減っていない金貨など）、他者からそれらの貨幣を受け取るときは同じ価値がある前提で受け取るが、支払いに充てる際には自分が「良貨」だと思うものを選択的にしまい込み、「悪貨」で支払いを行うことで、市場に「悪貨」だけが流通すること）
その他、アドバース・セレクションの問題が生じているような市場を「レモン市場」と呼び、正しい情報が伝達されている健全な市場を「ピーチ市場」と呼んだりもします。これは、ピーチ（桃）は、外見から傷んでいるものがあれば気付きやすいのに対し、レモンは皮が厚いため、実際に中身がまだ新鮮かどうかわからないことから比喩として使われています。もともと、アメリカにおいて実際に購入して使ってみなければ真の価値がわからない中古車を「レモン」と呼んでいたことに由来しています。
アドバース・セレクション（逆淘汰）という問題の特徴は、取引の「契約前」に「隠された知識・情報」に関して「情報の非対称性」が存在する、という点にあります。
「情報の非対称性」(information asymmetry）とは、買い手・売り手の取引プレーヤーのうちどちらか一方だけが偏在的に特定の情報を持ち、もう一方が持たない状況のことを指します。
情報の非対称性があるままだと、売り手は積極的に買い手を騙そうと詐欺行為をしているわけではないものの、情報を隠して本来の価値よりも高い価格で売ろうとするインセンティブが生じます。
逆に買い手の方は、相手が自分を騙そうとしているか、情報を隠しているのではないかと疑うため、少しでも高値掴みするリスクを下げようとして、売り手に対して割引をさせようとします。
買い手が割引で希望した金額が、売り手にとっても引き続き魅力的である場合（売り手は高くふっかけた分、多少値引きしてもまだ十分利益が残っている）、取引は成立することになります。
しかし、上記のような不誠実な売り手ではなく、誠実な売り手が本来の価値をそのまま反映させた価格で売ろうとした時にも買い手に値引き要求されてしまうと、利益がなくなったり損失が出てしまうため、誠実な売り手は商売をするインセンティブを保てません。
結果的に、誠実な売り手が市場から立ち去り、不誠実な売り手だけが市場に残ることをアドバース・セレクション（逆淘汰）と読んでいます。
さらに、売り手が高い値段を提示した後に、容易に値引きに応じたりした場合は、逆に買い手としては「簡単に安売りするのには何か理由があるはず」と警戒を高めてしまい、取引が成立しない可能性もあります。このようなケースが広がると市場そのものが崩壊したり、消滅する可能性があります。
つまり、アドバース・セレクション（逆淘汰）の何が問題かというと、ある市場（業界）において、買い手は品質に見合う価格のサービスを探すためにコストをかけるか、品質と価格が釣り合わないサービスを受けるリスクがあることを前提に取引をしなければならなくなり、利益が削られる要因となります。
売り手は品質に見合う価格でサービスの提供をすることが難しくなり、買い手が損失がでないように慎重になることを踏まえて、必要以上に値引きをしなければならなくなる、という点が問題になります。
以下では、アドバース・セレクション（逆淘汰）を避けるためにできることや、情報の非対称性をうまく活用して仕事上のパフォーマンスをあげる方法について説明します。
アドバース・セレクション（逆淘汰）の問題は、買い手が良いサービスを妥当な価格で得られず、誠実な売り手は良いサービスを妥当な価格で提供できなくなるという点にあります。これらの原因は契約前の売り手と買い手の間に存在する情報の非対称性にありますが、非対称性が生じてしまうのは、以下の３つの事情によります。
・売り手が情報をしっかり伝えられていない
・買い手が情報をうまく取得できていない
・業界の慣習として情報が流通するための仕組みが整備されていない
以下では、買い手と売り手、および業界全体として情報の非対称性を解消するためにどのような対策をとれるかについて解説します。
参考）情報とインセンティブの経済学
情報の非対称性を解消するために、信用のできる鑑定や資格が機能するようにします。しかし、第三者による鑑定・評価に客観性をもたせるためには長い年月かけて蓄積した知識が必要であり、鑑定・評価の対象も一部分に限られる可能性があります。
現在はインターネット上のプラットフォームによって、第三者の情報を生み出す仕組みもありますが、システムの構築費用の他、第三者の信頼性を確保するために長い年月をかけて質の低い情報発信者を排除する必要があります。
したがって、誰もが今すぐ使える手段とはいえません。
客観的な情報の生産が難しい分野では、この評判のメカニズムが社会で広く機能しています。こちらもやはり長期的な関係を前提に、信頼してもよいだろうと相手に思わせることで、情報の非対称性を緩和させます。
例えば、ブランドは顧客との長期にわたる約束といえます。
また、自社ビルを所有することで、信頼の形成に繋がります。なぜなら、通常ビルの購入や建設には大きな費用がかかると考えられ、自社ビルを所有できるほど安定的に収益を出しており、銀行からの信用もあることや、経営者がそのビジネスにコミットしているということを見込み顧客に認識してもらうのに役立つからです。
サービスのメニューを整備し、サービスのレベルも定義して、これを常に提供し続けられるようなオペレーションを構築することで、顧客のサービス理解を促進することができます。また、そのサービスが業界において最高品質ではなくとも、顧客が「このレベルの品質のものが将来にわたって提供される」という知識を活用できるようになり、情報の非対称性が解消します。
たとえば、初めての訪れる町で飲食店を探している場合、過去に一度以上経験したことのあるチェーン店と、インターネット上で評判がまだ存在しないお店を比較する場合、前者は情報うの非対称性がなく、後者は非対称性があるといえます。チェーン店のサービスは標準化されているため、どの店で食べても味や接客に関して同程度のサービスが提供されると推測できるため、選ばれやすくなります。
標準化をするためにはノウハウの蓄積が必要であり、また、横展開のための投資も必要であるため、これも誰もが今すぐ使える手段ではありません。
契約の際に、複数の契約プラン（またはメニュー）を提示することで、買い手が自ら好む方を選ばせます。買い手の選択の結果から、未知であった買い手についての情報をコストをかけず入手することができるため、有効な手段となりえます。
例えば、保険会社は保険の申込者が実際にどのような健康状態なのかを正確に知ることは難しい状況にあります。そこで、保険料が高いプランと、保険料が安くなるプランを用意し、申込者が前者を選べば不健康の可能性が高く、申込者が後者を選べば健康体である可能性が高いと推測することができます。さらに、前者の保険金額が高い場合や、後者で申込者が正直に申告していることを担保するために、健康診断書の提出を求めることで、追加のスクリーニングを行うきっかけにもなります。
シグナリングとは、観察可能な行動（シグナル）を実行する費用が、他の人・サービスと比較して異なる場合に、その費用格差を利用した情報の伝達を行う方法です。
売り手は品質保証をつけることで品質に自信があることをシグナルとして伝えることができます。実際に品質に問題があれば、代替品を提供したり、修理をしたり、解約に応じたりすることでいろいろな費用がかかります。そのような費用を負担する用意があるということを示すことで、顧客との間に信頼を形成できます。
創業年数を示すことで、顧客との関係性を切らすことなくサービス提供を実行し続けてきたことや、顧客から長年にわたり支持されていることをシグナルとして伝達できます。
自社ビルの購入や一等地を賃借することは、そのコストを賄えるだけのサービスの質の高さに自信があるというシグナルを伝達できます。
就職市場では「学歴」や過去に属していた会社の「ネームバリュー」によって、売り手の過去に続けてきた努力の費用や実力を獲得する経験の有無を推測させることができます。
他方で、買い手（採用担当者）がヘッドハンティングをする過程で、候補者が現在雇用している会社から引き留められることがないという事実に直面した場合は、候補者の実力が不足していることのシグナルになります。なぜならば、現在雇用している会社の上司には、引き留めという行動を実行する費用（人事部や経営陣を巻き込む人的コスト、説得にかかる心理的コスト）がかかるからです。
システム開発業においては、システムという実際に手に取って触ることができないものをつくり提供するという性質上、情報の非対称性が発生しやすい業界になります。
システム開発業界は大きく分けてSIerのようなシステムの企画・構築・運用のサービスを提供するSI（システム・インテグレーション）サービスと、SIerの下請けでシステム開発に関する技術に基づいた労務を提供するサービス（SES：システム・エンジニアリング・サービスや、エンジニア派遣）にわかれます。
SI（システム・インテグレーション）とSES・エンジニア派遣の共通部分は「エンジニアによる開発作業」という点です。したがって、他社・他部署からの「人（エンジニア）」の調達という業務が、開発を進めるにあたって重要になります。
しかし、「人（エンジニア）」の情報については、経歴書だけではわからないことが多く、情報の非対称性が常に存在しており、実際に契約した後にアンマッチが発覚し、プロジェクトの遂行に遅延が発生し、利益圧縮の原因になるなどの問題があります。
以下では、システム開発業界において情報の非対称性を解消するために取りうる手段を解説します。
システム開発業界では多くの「資格」があり、後述のように「シグナリング」として機能はしています。「資格」についても、業界全体の努力により制度化されてきましたが、実際はまだまだ活用の余地があります。
現在、「プログラミング言語」に関する資格はある程度活用されているものの、「設計能力」をはかる資格や、各開発工程ごとの専門知識や理解度をはかるための資格は存在しているにもかかわらず、充分に活用されているとはいえません。
また、様々な業界のドメイン知識と、その領域ごとの情報システムに関する資格は、資格制度自体がまだ十分に整備されているとはいえません。（医療に関しては医療事務や医療会計に関する資格と、それを扱う情報システムの知識に関する資格など、両方制度化されていますが、その他の業界では医療業界と比較すると未整備です。）
さらに、プロジェクトを進めていくにあたり、様々な関係者の認識のずれを解消するためにコミュニケーションが必要になりますが、適切なコミュニケーション能力があるかどうかについての「情報」は流通していません。
資格にできるものは業界全体および他業界も巻き込んで制度化していく必要があり、資格にそぐわないものについては、プラットフォームを活用して、プライバシーにも配慮しながら情報を流通させていく必要があります。
システム開発業界において「評判のメカニズム」は情報の非対称性を解消するための中心的な役割を果たしてきました。長期的な取引関係を前提として基本契約を締結することがほとんどであるため、相手を裏切るインセンティブを抑えることができています。
しかし、信頼を形成するための情報が、とくに発注側の社内において十分に共有されている状態ではなく、それぞれの部署の中で特定のパートナーを囲い込んでいるというのが実状です。他の部署と取引があるパートナーであっても、そのエンジニアや担当営業の情報は自ら積極的に取りに行かなければなりません。
したがって、情報共有をより低コストで実現するための仕組みづくりが必要になります。
システム開発業界では、エンジニア調達の場面において、エンジニアの情報が記された経歴書に様々なフォーマットを利用しています。また、調達担当者と、エンジニアを提案する担当営業の間のコミュニケーションも、臨機応変に行われています。業界全体として、どのようなサービスを提供できるのかについて、標準化したフォーマットで伝達することで、発注側は最低限のサービスの品質が担保されていると考えることができ、標準化されていない部分に関して追加で情報収集をすることを効率的に行えるようになります。
また、SIerにおいても、要件定義・基本設計・詳細設計・製造・単体テスト・結合テスト・総合テスト・運用保守などの各フェーズ毎のサービスの定義を詳細に行い、価格も統一することで他者との差別化を実現できる可能性があります。このようなアイディアは以前からありましたが、エンジニアの品質の確保のために、自社プロパーのみならずパートナー会社のエンジニアまで管理する必要があることや、顧客から余剰利益（標準化された価格よりも多く支払ってもらえる状況）を得られる可能性を自ら捨てる可能性があることから、実現にはいたっていません。
エンジニアを体制で募集するときに、各募集ポジションごとに役割や単価に差をつけて、候補者およびパートナーの営業に、どのポジションを希望するかを選ばせます。この際、スクリーニングを通して、実際のスキルによりマッチする方を選ばせるという目的を持たず、単に自社の利益率から計算して各ポジションの単価を設定するだけでは、貴重な情報収集の機会を台無しにしてしまいます。
また、既に長期的な取引関係がある中では使いにくいですが、新規取引先のスクリーニングをするために、以下のような手段を取ることができます。
・２週間～１か月の短期間の最初の契約は基準の単価よりも安い契約金額にして、スキルが不足していることが判明した場合はそのまま退場とする
・２か月目以降に元来設定した金額またはそれ以上の単価を支払い、最初の短期契約において受注側に発生した損失を取り戻せるようにする。
・上記のような契約を避ける場合は、スキルに自信がないものと判断できます。
・上記のような契約であっても積極的に受注を目指す会社であれば、営業としてもエンジニアのスキルに自信があり、機会さえ得られれば実力を証明できると考えているものと判断できます。
実際にこのような取引は、大学を卒業したばかりの新卒エンジニアなどに対して、３～６カ月は無償で労務提供し、お試し期間が過ぎてから一般的なプログラマの単価での契約にするといったことが行われています。
ただし、ベテランのエンジニアに関しては、給与も高く、初期の短期契約で打ち切りになった場合のリスクが新卒エンジニアに比べると大きいため、このような取引はあまり行われていません。情報の非対称性を解消するニーズがある点では同じであるため、プラットフォームなどの第三者がこのようなスクリーニングをやりやすくするサービスを提供することなどが考えられます。
システム開発業界においても「品質保証」の施策を採り入れることが可能です。エンジニア一人当たりのコストが高いため、経営判断としては及び腰になりがちですが、自社のエンジニアのスキルに自信がある場合は、実質的に品質保証が問題となり、支払いを受けられない、返金を求められるということは発生しないため、有効な販売促進策になります。
ただし、SIerの受発注システムがこのような品質保証を想定していないため、現場担当者レベルでは品質保証を積極的に活用するための意思決定をできないこともあります。品質保証も経営者同士での合意が必要になりますが、ひとたび取引がはじまると「評判のメカニズム」が働くためわざわざ品質保証を提供し続けるメリットも薄らいでいきます。
それでも品質保証を検討すべきケースとしては、取引を大きく拡大したい場合、他者との競争が激しいがどうしてもシェアを広げたい場合、新規の取引で信頼構築が必要な場合などが考えられます。
情報の非対称性を解消するのではなく、そのまま温存しておきながら、他者よりも一歩先に投資をするという方法で業績のパフォーマンスをあげることも考えられます。
例えばM&A業界では、買い手側が買収候補先について事前に詳しく情報収集を行い、一般的な企業価値算定方法では見つけられない買収候補先の潜在能力を把握している場合、その隠された知識を活用して、買収の意思決定をすることがあります。買収後に、オペレーションの改善などを行い、元々有していた技術や人材の価値を上げて高付加価値サービスを提供することで、結果的に安く買収できたと判断することができます。
システム開発業界においても、いきなり買収などの話はせずに、まず新規取引先として実力を測り、パートナーの複数のエンジニアや営業の実力を見極めてから、取引範囲を拡大して自社の売上・利益を拡大したり、場合によっては早めに買収をすることで、相手の成長をそのまま自社の成長に取り込むことができます。
システム開発会社として憂慮すべきなのは、マネジメント力不足などにより優良パートナーが離れていき、実力が不足しているにもかかわらず、高い単価でエンジニアを提案してくるようなパートナーだけが残ってしまうような事態です。
一度不誠実なパートナーが入り始めると、その後誠実なパートナーと再度関係を構築することは困難になります。
このような問題を回避するために、スフィアネット株式会社が提供するマッチングシステムであるAperport（アペルポート）が役に立ちます。
AperportはSESや派遣契約を締結する前の情報の非対称性を解消することを目指して、高精度のマッチングを実現するために、発注側のプロジェクト情報と、エンジニア側のスキル情報のフォーマットを標準化・統一化しています。
また、個々のスキルについての詳細説明を伝えることができたり、第三者による推薦情報などを確認することができます。
さらに、契約後の実際のパフォーマンスに関して、評価情報を蓄積して社内で情報共有したり、パートナーの営業にフィードバックをすることもできます。
情報の非対称性を解消するために必要な一般的な手段のうち、「情報の生産」「評判のメカニズム」「標準化」などを機能として実現できています。
また、現在「スクリーニング」や「シグナリング」に関する機能も追加開発中です。
興味のある方はこちらよりお問い合わせください。