インターネットとソーシャルメディアの台頭により、ブランドが世界中の何十億人のユーザーにどのように手を差し伸べるかを再定義しました。

デジタルエコシステムが気を散らすために細心の注意を払って設計されている程度まで、ユーザーの注意のための絶え間ない競争があります。

The rise of the internet and social media has transformed how brands engage with billions of users around the globe. In this interconnected realm, there’s a constant competition for users’ attention.

インターネットとソーシャルメディアの台頭により、ブランドが世界中の数十億人のユーザーとの関わり方を変えました。この相互接続された領域では、ユーザーの注目を集めるための絶え間ない競争があります。

This is especially pertinent in today’s digital ecosystem, which is meticulously engineered for distraction. From the endless stream of notifications to advertisements and content designed to maximize clicks over user needs, the landscape is littered with attempts to capture attention at every turn.

これは、気を散らすために細心の注意を払って設計されている今日のデジタルエコシステムで特に適切です。通知の無限のストリームから、ユーザーのニーズよりもクリックを最大化するように設計された広告やコンテンツまで、ランドスケープには、あらゆるターンで注意を引く試みが散らばっています。

A 2020 study by The Economist Intelligence Unit found that 28% of working hours in the U.S. in knowledge work are lost to distraction, highlighting the economic effect of this relentless pursuit of attention.

エコノミストインテリジェンスユニットによる2020年の調査では、知識活動における米国の労働時間の28％が気晴らしのために失われ、この容赦ない注意の追求の経済的影響を強調していることがわかりました。

However, this race has led to significant cognitive, financial and social costs, warranting a shift toward a more user-centric framework: the intention economy.

ただし、このレースは、認知的、財政的、社会的コストが大幅に発生し、よりユーザー中心のフレームワークである意図経済への移行が保証されています。

The mechanics of the attention economy

注意経済のメカニズム

Digital platforms are designed to capture and retain user attention and lead them through a series of dopamine-generation mechanisms. Algorithms prioritize addictive content to ensure users stay engaged and keep returning to their platform.

デジタルプラットフォームは、ユーザーの注目を集めて維持し、一連のドーパミン生成メカニズムを通じてそれらを導くように設計されています。アルゴリズムは中毒性のコンテンツを優先して、ユーザーが従事し続け、プラットフォームに戻り続けます。

For example, a Google search for travel insurance will yield results skewed by SEO practices and paid advertisements, often pushing users toward suboptimal choices. Similarly, though seemingly helpful, price comparison websites prioritize results based on auction placements rather than genuine relevance. There is a focus on expediency rather than accuracy when serving the user.

たとえば、旅行保険のGoogle検索では、SEOの慣行と有料広告に歪んだ結果が得られ、多くの場合、ユーザーが最適ではない選択に向かっています。同様に、一見役立つように見えますが、価格比較Webサイトは、真の関連性ではなく、オークションの配置に基づいて結果を優先します。ユーザーにサービスを提供する際の正確性ではなく、便宜に焦点を当てています。

This misalignment between user intent and system design is economically expensive. The 2020 Economist Intelligence Unit study estimated that distractions cost the U.S. economy $391 billion annually in lost productivity.

ユーザーの意図とシステム設計の間のこの不整合は、経済的に高価です。 2020年のエコノミストインテリジェンスユニットの調査では、気晴らしは生産性の低下に年間391億ドルの費用がかかると推定しています。

The cognitive toll

認知犠牲

An attention-focused digital economy has taken its toll on both users and creators. For users, the constant influx of notifications hurts focus, decreasing productivity and eroding the capacity for deep, critical thinking. A study by King’s College London found that 51% of respondents believe technology affects young people’s attention spans.

注意に焦点を当てたデジタルエコノミーは、ユーザーとクリエイターの両方に打撃を与えています。ユーザーにとって、通知の絶え間ない流入は焦点を傷つけ、生産性を低下させ、深い批判的思考の能力を損ないます。 King's College Londonの調査では、回答者の51％が技術が若者の注意力に影響を与えると考えていることがわかりました。

Content creators, quality and economics

コンテンツクリエーター、品質、経済学

For creators, the pressures of the attention economy are equally apparent. Creators are locked into a setup where they must produce a continuous stream of engaging content to maintain visibility and engagement. That often leads to significant stress and burnout.

クリエイターにとって、注意経済の圧力も同様に明らかです。クリエイターは、可視性とエンゲージメントを維持するために、魅力的なコンテンツの継続的なストリームを生成する必要があるセットアップにロックされています。それはしばしば大きなストレスと燃え尽きにつながります。

Creators are forced to deliver sensationalist and low-quality content. They may resort to clickbait titles, thumbnails or controversial topics to attract views, often at the expense of accuracy and depth.

クリエイターは、センセーショナルで低品質のコンテンツを提供することを余儀なくされています。彼らは、多くの場合、正確さと深さを犠牲にして、ビューを引き付けるために、クリックベイトのタイトル、サムネイル、または物議を醸すトピックに頼ることがあります。

The monetization models driving the attention economy disadvantage smaller and newer creators. Revenues depend on engagement metrics, which can be disproportionately influenced by platform algorithms favoring already popular and trending content. That creates economic disparities, where a small percentage of top creators capture the most attention.

注意経済を促進する収益化モデルは、より小さくて新しいクリエイターの不利益です。収益はエンゲージメントメトリックに依存します。エンゲージメントメトリックは、既に人気のあるトレンドコンテンツを支持するプラットフォームアルゴリズムによって不均衡に影響を受ける可能性があります。これにより、トップクリエイターのごく一部が最も注目を集めている経済的格差が生まれます。

Post Web and the intention economy

Webと意図経済を投稿します

Enter the Post Web, a paradigm that replaces the attention economy with the intention economy. This vision, outlined in Outlier Ventures’ seminal work, leverages intent-driven AI agents to create hyper-contextual, value-driven interactions.

ポストWebを入力します。これは、注意経済を意図経済に置き換えるパラダイムです。 Outlier Venturesの独創的な仕事で概説されているこのビジョンは、意図駆動型のAIエージェントを活用して、ハイパーコンテキスト、価値駆動型の相互作用を作成します。

The Post Web thesis focuses more on the quality than the quantity of digital content. It achieves that by aligning digital infrastructure around user intent and empowering individuals to delegate complex tasks to autonomous agents.

ポストWeb論文は、デジタルコンテンツの量よりも品質に重点を置いています。それは、ユーザーの意図に関するデジタルインフラストラクチャを調整し、個人が複雑なタスクを自律エージェントに委任できるようにすることで達成します。

In the insurance example discussed above, an AI agent in the intention economy could compare policies across multiple criteria, such as coverage for specific user activities, their preferences and real-time weather conditions. By automating this process, the intention economy reduces the user’s cognitive load and ensures optimal outcomes.

上記の保険の例では、意図経済のAIエージェントは、特定のユーザーアクティビティのカバレッジ、その好み、リアルタイムの気象条件など、複数の基準にわたってポリシーを比較できます。このプロセスを自動化することにより、意図経済はユーザーの認知負荷を削減し、最適な結果を保証します。

Implementing user-centric design

ユーザー中心のデザインの実装

Transitioning to the intention economy necessitates rethinking digital design principles. The Post Web’s infrastructure enables AI agents to act on behalf of users, seamlessly integrating distributed ledger technology (DLT) for trust and verifiability. The Post Web is intent-based and deterministic, yet adaptive, verifiable and hyper-contextual.

意図経済に移行するには、デジタルデザインの原則を再考する必要があります。 Post Webのインフラストラクチャにより、AIエージェントはユーザーに代わって行動することができ、信頼性と検証性のために分散型台帳テクノロジー（DLT）をシームレスに統合できます。ポストWebは、意図的で決定論的でありながら適応性があり、検証可能で、ハイパーコンテキストです。

User interactions in the Post Web are guided by AI agents capable of interpreting nuanced intents. AI agents eliminate the need for manual, repetitive actions, creating a frictionless digital experience. DLT ensures that these interactions remain secure, transparent, and trustworthy. This integration of AI and blockchain unlocks a new efficiency level, making the intention economy not just possible but inevitable.

ポストWebでのユーザーインタラクションは、微妙な意図を解釈できるAIエージェントによって導かれます。 AIエージェントは、マニュアル、反復アクションの必要性を排除し、摩擦のないデジタルエクスペリエンスを作成します。 DLTは、これらの相互作用が安全で透明性があり、信頼できるものであることを保証します。 AIとブロックチェーンのこの統合は、新しい効率レベルのロックを解除し、意図経済を可能にするだけでなく避けられないものにします。

The role of AI

AIの役割

AI is pivotal in enabling the intention economy by personalizing interactions and optimizing decision-making processes. In the Post Web, AI agents can dynamically adjust their behavior based on personalized real-time data, ensuring user outcomes align closely with their needs.

AIは、相互作用をパーソナライズし、意思決定プロセスを最適化することにより、意図経済を有効にする上で極めて重要です。 Post Webでは、AIエージェントはパーソナライズされたリアルタイムデータに基づいて動作を動的に調整し、ユーザーの結果がニーズと密接に整合するようにします。

This level of personalization requires robust safeguards to ensure privacy and prevent misuse. The Post Web addresses this challenge through privacy-preserving technologies and decentralized frameworks, ensuring user sovereignty remains paramount.

このレベルのパーソナライズには、プライバシーを確​​保し、誤用を防ぐために、堅牢な保護手段が必要です。 Post Webは、プライバシーを提供するテクノロジーと分散化されたフレームワークを通じてこの課題に対処し、ユーザーの主権が最優先事項のままであることを保証します。

Overcoming challenges

課題を克服します

While the intention economy offers advantages, its implementation is not without hurdles. Balancing personalization with privacy, addressing ethical considerations in AI design, and reengineering economic models that profit from attention are complex challenges.

意図経済には利点がありますが、その実装にはハードルがないわけではありません。パーソナライズとプライバシーのバランスをとり、AI設計における倫理的考慮事項に対処し、注意から利益を得る経済モデルを再設計することは複雑な課題です。

A collaborative effort across all key actors in the digital economy is needed to make this a reality. Transitioning to a user-centric framework requires initiative across technology providers, policymakers and users.

これを実現するには、デジタル経済のすべての主要なアクターにわたる共同の努力が必要です。ユーザー中心のフレームワークへの移行には、テクノロジープロバイダー、政策立案者、およびユーザー全体でイニシアチブが必要です。

Critics might argue that AI-driven systems risk reducing human agency by over-automating

批評家は、AI駆動型のシステムが過度に自動化することで人間の代理店を減らすリスクがあると主張するかもしれません