スピルオーバーを伴うコンテスト: 生成AIを活用したコンテンツ創出のインセンティブ付与

要旨：GenAIの台頭は正のスピルオーバーという経済現象を拡大させる。クリエイターが再利用・適応可能なコンテンツをLarge Language Models（LLMs）によって活用できる場合、各クリエイターの努力は既存コンテンツの模倣と再結合を容易にすることで、他者のコンテンツ品質を高めることができる。 一方で、こうしたスピルオーバーはエコシステム全体に価値を生み出す半面、他者が彼らの貢献から自由に利益を得る可能性があるため、クリエイターが真の努力を投じるインセンティブを損なうリスクもある。
この問題に対処するため、Content Creation with Spillovers（CCS）モデルを導入する。モデルでは、各クリエイターは他者の努力とともに彼女のコンテンツ品質を決定する努力レベルを選択する。プラットフォームは、クリエイターの安定した行動（純粋ナッシュ均衡）の下で消費者の社会的福利を最大化することを目指すが、得られる品質のみを観測し、基礎的な努力は観測できない。興味深いことに、勝者総取り方式やTullockのような単純なメカニズムは、均衡の不存在を招く。
これに対応して、均衡の存在を保証し一意のパレート優越均衡を提供する仮割当機構の族を提案する。この族の下で社会的福利を最大化することはNP-hardだが、広範なスピルオーバー構造に適用可能な近似アルゴリズムを開発し、強力な福利保証を提供する。特に、最悪ケース分析では、有界スピルオーバーおよび木構造スピルオーバーに対して効率的なアルゴリズムを考案する。さらに、Greedy Cost Selectionを導入し、平均ケース分析でほぼ最適な結果を達成する線形対数時間アルゴリズムである。総じて、私たちの成果はGenAI時代における人間のコンテンツ創造を持続させるためのゲーム理論的基盤を提供する。