Who Pays for the Drones? A Two-Part Market for Multi-Provider UAV Edge Computin

インターネットの重労働が、遠く離れたデータセンターではなく、私たちの頭上をかすめるように滞空する小さな飛行機械によって行われる世界を想像してみてください。これらの無人航空機、すなわちドローンは、強力なコンピュータを運び、地上型のタワーが容量不足に陥ったり存在しなかったりするスタジアムや災害地のような混雑した場所へ移動することができます。これらは、信号がサーバーまで数マイルを往復して戻ってくるのを待てないような、即時のビデオ解析やインタラクティブなメディア、その他のタスクを実行するために、処理能力を人々のすぐそばへと届けてくれます。しかし、このビジョンには厄介な経済的問題があります。それは、ドローンは実際に仕事をしているかどうかにかかわらず、空中に留まっているだけで燃料を消費し、部品を摩耗させるという事実です。このコストは継続的で避けられないものです。もしドローンが1時間ホバリングすれば、たとえそのうち59分間が何もしていないアイドル状態であったとしても、その1時間分に対して費用が発生します。

この現実は、複数の企業がドローン・コンピューティング・サービスを販売する市場を構築しようとする者にとって、困難なパズルを生み出します。もし企業が、ドローンが完了した特定のタスクに対してのみ料金を課すとしたら、顧客を惹きつけるために価格を極めて低く設定しなければなりません。しかし、価格が低すぎると、ドローンを飛行させ続けるための膨大な請求額を賄うことができません。企業は飛行のたびに損失を出すことになるでしょう。逆に、飛行時間をカバーするために価格を上げれば、価格が高くなりすぎて、ほとんどのユーザーは支払いを拒否し、ドローンは役に立たないまま空中に浮いていることになります。中心となる問いは、「誰がドローンをそこにいるために支払うのか」、そして「プロバイダーが事業を継続でき、かつ利用者を排除しないような公正なシステムをどのように設計できるか」ということです。

アメリカン・ユニバーシティ・オブ・ザ・ミドル・イーストの研究者は、まさにこのジレンマに取り組むべく、ドローン・コンピューティングの市場運営に関する新しい方法を設計し、テストしました。彼らは単に理論を提案しただけではありません。数千人のユーザー、複数の競合するドローン企業、そしてバッテリー制限や信号干渉といった飛行の物理的な現実を模倣した、高度なコンピュータ・シミュレーションを構築しました。仮想の世界において、彼らは異なる価格設定ルールがどのように展開されるかを数千時間にわたって観察し、誰が利益を得て、誰が損失を出し、どれだけのタスクが期限内に完了したのかを見守りました。

研究者はまず、直感的なアプローチ――ドローンが行う特定の仕事に対してのみユーザーに課金すること――が、複数のプロバイダーが競合する場合には機能しないことを証明しました。競争市場では、価格は作業を行うための最小限のコスト、つまりコンピュータ・チップを動かすための電気代だけにまで押し下げられます。この「限界コスト」は極めて微々たるものです。研究者が20機のドローンを用いてシミュレーションを行ったところ、このアプローチではプロバイダーが1時間あたり最大243ドルの損失を出しました。ドローンは飛行していましたが、完了したタスクからの収益は、空中に留まるための燃料費や摩耗によるコストを支払うには到底足りませんでした。もしプロバイダーが、各タスクの価格に飛行コストを上乗せしようとすれば、価格は急騰し、ユーザーはリクエストをキャンセルしてしまうでしょう。そして、ドローンは「空席」のまま飛行することになり、依然として損失を出し続けることになります。

これを解決するために、研究者は「準備ができていることのコスト」と「作業を行うことのコスト」を切り離す、二部構成のシステムを提案しました。これはコンサート会場に例えることができます。バンドは、演奏する準備ができていることに対して手数料を受け取り、その上でチケット売上の分け前を得るかもしれません。この新しい市場設計における第一の部分は「キャパシティ市場（容量市場）」です。その日のタスクが始まる前に、プラットフォームはドローン企業に対し、特定の場所に機体を待機させておくことに対して報酬を支払います。この支払いは、企業がドローンを飛行させ続けるためにいくら必要かを提示する特別なオークションによって決定されます。プラットフォームは最も効率的なオファーを受け入れ、次に効率的な企業が提示したであろう価格に基づいて公正な支払を行います。これにより、企業は実際にどれだけのタスクが行われたかにかかわらず、飛行時間そのものに対して報酬を得ることができます。

第二の部分は「タスク・オークション」です。ドローンへの支払いが確保された後は、個々の仕事に対して彼らが競い合います。飛行コストがすでにカバーされているため、彼らは計算のための電気代を賄うのに十分な、非常に低い価格で入札することができます。これにより、システムはより価値は低いものの重要な、より多くのタスクを受け入れることが可能になります。研究者は、この二部構成のアプローチが、数機のドローンから20機の艦隊に至るまで、テストしたすべての艦隊規模において、ドローン・プロバイダーに利益をもたらすことを発見しました。シミュレーションでは、従来の「すべてのコストをタスク価格を通じて回収しようとする方法」と比較して、このシステムは1時間あたり113ドルから215ドルの総価値をより多く創出しました。

決定的なことに、この研究は、このシステムが堅牢であることを示しました。現実の世界では、ある日にどれだけの数のドローンが必要になるかを正確に知ることはできません。研究者は、提供されるドローンの数が激しく変動した場合に何が起こるかをテストしました。二部構成のシステムは、しなやかに適応しました。もしあまりにも多くのドローンが提供された場合、キャパシティ市場は本当に必要とされる分だけを支払い、他のドローンを地上に留め置きました。もし提供される数が少なすぎたとしても、リソースは少なくなりますが、システムは機能し続けました。対照的に、従来の価格設定手法は、プロバイダーに巨額の損失を残すか、あるいはサービスを最も必要としているユーザーへの提供に失敗していました。

また、研究者は、このシステムが機能するためには、キャパシティ支払いの資金源がどこから来るのかという点も明らかにしました。シミュレーションによれば、もしユーザー自身がドローンを待機させておくための手数料を支払わなければならない場合、彼らはサービスに値する以上の金額を支払うことになり、結果としてドローンが存在しない場合よりも状況が悪化する可能性があることが示されました。これは、このようなシステムが真に実行可能なものとなるためには、スタジアムのオーナー、市政府、あるいはサービス・スポンサーのような第三者が、ドローンの可用性を「公共インフラコスト」として資金提供する必要があることを示唆しています。

さらに、本研究は「誠実さ」の問題にも対処しました。いかなる市場においても、企業はより良い条件を得るためにコストを偽装しようとする誘惑に駆られることがあります。研究者は、ドローン企業にとって「真実を語ることが常に最善の戦略」となるように支払いルールを設計しました。もし企業がより高い支払いを得るためにコストを水増ししようとすれば、システムのルールによって、実際には得られるはずの利益が減少するようにできています。この「真実な入札（truthful bidding）」の特性は、数千回のシミュレーション走行によって確認されました。コストを偽装しようとした企業は、実際のコストをそのまま報告した企業と比較して、一貫して利益を減らす結果となりました。

最終的に、この論文は、ドローンが最も必要とされる場所に驚異的なコンピューティング能力をもたらすことができる一方で、飛行の経済学には異なる種類の思考が必要であると結論付けています。飛行機のチケット代を、乗客が踏み出す一歩一歩に対して課金することで支払うことはできません。飛行そのものに対して支払う必要があるのです。可用性のコストと作業のコストを分離することで、研究者は、ドローン・プロバイダーが事業を継続でき、ユーザーが手頃な価格で高速なコンピューティングを利用でき、かつドローンの数が変化してもシステムが公平かつ効率的に機能する道筋を見出したのです。その解決策は、すべてを無料にするような完璧で魔法のような修正策ではなく、飛行の実態的なコストを認め、それを維持できる市場を構築するための、実践的で検証済みの枠組みなのです。