TikTokの米国取引:「For You」ページの仕組みと今後の展開

中国の大手テクノロジー企業ByteDanceは、動画プラットフォームTikTokの過半数株式を米国投資家グループに売却する契約を締結しました。ドナルド・トランプ大統領は2025年9月19日、中国の習近平国家主席との交渉を経て、売却に関する予備合意を発表しました。

TikTokのCEOであるShou Zi Chewは、報道機関が入手したメモの中で、従業員に対し、同社が2026年1月22日までに取引を完了させるよう取り組んでいることを伝えました。中国と米国の当局もこの取引を承認する必要があります。

この取引により、米国専用版のアプリが作成され、2024年4月23日にジョー・バイデン大統領が署名し、2025年1月17日に最高裁判所によって支持された法律に準拠することになります。取引の詳細はまだ詰められていますが、いくつかの詳細が明らかになりつつあります。これには、動画共有アプリの中核アルゴリズムがどうなるか、そしてそれがTikTokの数百万人の米国ユーザー様にとって何を意味するかが含まれます。

中国政府は、中国の法律に基づき、アルゴリズムが管理された技術輸出に分類されるため、ByteDanceがアルゴリズムを売却することを許可しないと示しています。一方、米国のテクノロジー業界の幹部や一部の議員は、法律の遵守にはアルゴリズムが米国の管理下にある必要があると述べています。提案されている取引には、アルゴリズムのライセンス供与が含まれており、中国の知的財産として残りながら、米国版のアプリが引き続きその技術を使用できるようになっています。

TikTokの「For You」ページアルゴリズムは、アプリの最も重要な部分と広く考えられています。あるアナリストが述べたように、「アルゴリズムなしでTikTokを買うことは、エンジンなしでフェラーリを買うようなものです。」

アルゴリズムの価値は、ユーザー様のコンテンツの好みを予測する驚異的な能力にあります。多くのユーザー様は、アルゴリズムが自分自身よりも自分のことをよく知っていると主張しています。これは、私の同僚と私が記録してきたように、スピリチュアルな信念と陰謀論の奇妙な混合に発展した感情です。他の学者も同様に、ユーザー様がTikTokのアルゴリズムによって、他の人気プラットフォームを動かすアルゴリズムよりも、より親密に見られ、理解されていると感じていると指摘しています。

私は約10年間ソーシャルメディアアルゴリズムを研究し、それらが日常生活にますます絡み合うようになるにつれて、私たちとアルゴリズムの関係がどのように進化してきたかを探求してきました。ソーシャルメディア研究者であり、TikTok愛好家でもある私は、アルゴリズムがどのように機能するか、そして売却に伴ってアプリがどのように変化する可能性があるかについて、いくつかの光を当てたいと思います。

TikTokアルゴリズムの仕組み

いくつかの点で、TikTokアルゴリズムは他のソーシャルメディアアルゴリズムと大きく異なるものではありません。その中核において、アルゴリズムは特定の目標を達成するために使用される一連のステップに過ぎません。それらは、その目標に役立つ出力を最適化するために数学的計算を実行します。

TikTokアルゴリズムには2つのレイヤーがあります。まず、開発者が達成したい結果を定義する抽象的なレイヤーがあります。The New York Timesと共有された内部文書は、TikTokのアルゴリズムが4つの目標を最適化することを指定しています。「ユーザー価値」、「長期的ユーザー価値」、「クリエイター価値」、および「プラットフォーム価値」です。

しかし、これらの目標を数学に変換するにはどうすればよいのでしょうか?「ユーザー価値」のような抽象的な概念は、一体何を意味するのでしょうか?ユーザー様がサイトを訪れるたびに、体験に価値があるかどうかを尋ねることは現実的ではありません。代わりに、TikTokは、抽象的な結果を定量化可能な指標に変換するプロキシシグナルに依存しています。具体的には、いいね、コメント、シェア、フォロー、特定の動画に費やした時間、およびその他のユーザー行動データです。これらのシグナルは、2つの主要な具体的な結果を予測するための方程式の一部になります。「リテンション」、つまりユーザー様がサイトに戻る可能性、およびアプリで「費やした時間」です。

TikTokのFor Youページアルゴリズムは、リテンションと費やした時間を予測するために機械学習に依存しています。機械学習は、人間の指導をほとんどまたはまったく受けずに、アルゴリズムがデータセット内のパターンを学習し、結果を予測するための最良の方程式を生成する計算プロセスです。パターンを学習することで、アルゴリズムは、正確な予測を行うために個々のデータシグナルがどれだけ重要かを決定します。

Wall Street Journalの調査によると、ユーザー様が各動画を視聴する時間が、アルゴリズムがユーザー様に提案する動画を選択する上で大きな役割を果たしていることがわかりました。リテンションと費やした時間を予測するために生成された方程式を使用して、アルゴリズムは各動画にスコアを割り当て、ユーザー様に表示される可能性のある動画をこのスコアでランク付けします。個々のユーザー様のスコアが高いほど、動画がフィードに表示される可能性が高くなります。

もちろん、コンテンツの特性や他のユーザー様も推奨に影響を与え、方程式には他のサブプロセスも組み込まれています。このステップは、通常、アルゴリズムによるモデレーションが行われる場所です。たとえば、動画がエンゲージメントベイトのように見える場合、または過度の残虐シーンがある場合、コンテンツのスコアにペナルティが課されます。

米国ユーザー様にとって変わる可能性のあること

売却はまだ完了していませんが、アルゴリズムの運命が明らかになってきています。報道によると、米国専用版のアルゴリズムは、米国ユーザー様のデータのみで再トレーニングされる予定です。ユーザー様は、変更されたアルゴリズムが機能するために新しいバージョンのアプリをダウンロードする必要はありません。

アルゴリズム自体は以前と同じですが、TikTokが変わることはほぼ確実です。私は変化の2つの主な理由を見ています。

まず、提案されているアプリの米国専用ユーザー層が、アルゴリズムによる推奨を継続的に通知する基礎データセットの構成を変更します。コンテンツの種類がアメリカの文化的嗜好、価値観、行動を反映するようになるにつれて、アルゴリズムは新しいパターンを「学習」するにつれて、わずかに異なる可能性があります。

ユーザー様は新しいバージョンをダウンロードする必要がないため、アプリを使い続ける可能性が高いですが、特にトランプ氏の同盟者の管理下にあると見なされる場合、すべてのユーザー様が選択するわけではありません。現在の取引の下では、Oracle Corp.と米国政府がアルゴリズムの再トレーニングを監督することになります。この取り決めは、米国政府がアプリの機能に大きな影響を与える可能性があることを示唆しています。

この取引により、米国投資家に80%のシェアが与えられ、新規投資家であるOracle、Silver Lake、Andreessen Horowitzに50%が与えられます。これらの投資家はトランプ氏とつながりがあり、取引の明らかな条項により、米国政府が1人の取締役会メンバーを選択できるようになっています。

これらの影響は、以前のTargetがDEI措置を撤回したことに対するボイコット、およびジミー・キンメルの停止後（その後撤回された）のDisneyに対するボイコットと同様に、左派のユーザー様やクリエイターからのボイコットの可能性を高めます。これにより、ユーザー層とデータが、より狭い範囲の関心とイデオロギーを反映する可能性があります。

第二に、新しいアプリの過半数株主が、特にコンテンツモデレーションに関してアルゴリズムを調整することを決定する可能性があります。新しい所有者は、許容できるスピーチと許容できないスピーチに関する見解に応じて、TikTokのコミュニティガイドラインを変更したいと考えるかもしれません。

たとえば、TikTokの現在のコミュニティガイドラインは誤情報を禁止しており、独立したファクトチェッカーと協力してコンテンツの正確性を評価しています。Metaは以前、InstagramとFacebookで同様のアプローチに従っていましたが、2025年1月にMetaは独立したファクトチェッカーとの関係を終了し、コンテンツ制限を緩和すると発表しました。YouTubeも今年、コンテンツモデレーションを同様に緩和しています。

米国政府がアルゴリズムの再トレーニングを監督するという報道があるため、新しい投資家だけでなく、政府自体もコンテンツの優先順位付けとモデレーションに影響を与える可能性があります。

結論として、アルゴリズムは文脈に非常に敏感です。それらは、それらを構築する人々の関心、価値観、世界観、データがモデルに情報を提供する人々の好みと行動、およびそれらが動作する法的および経済的文脈を反映しています。

これは、米国専用のTikTokがどのようなものになるかを正確に予測することは難しいですが、現在のアプリの完全な鏡像にはならないと想定するのが安全であることを意味します。– Rappler.com

本記事はThe Conversationに初出したものです。

Kelley Cotter、ペンシルベニア州立大学情報科学技術学准教授