IBMから学ぶ経営の法則シリーズ　　　 第2弾：情報の法則 ― 情報は高いところから低いところへ流れる

はじめに：「情報」「情報の価値」とは何か

• 情報とは何か：ある意味、「未来をより正確に予見するためのデータとその分析結果」。ただのデータではなく、それを使って意思決定を変える能力のあるもの。

• 情報の価値：

  1. 希少性：まだ他に知られていない／利用可能でない情報ほど価値が高い。

  2. 先行性（タイミング）：早く知るほど有利。情報が広まる前に使えること。

  3. 精度・信頼性：誤りが少なく、信頼できること。

  4. アクセス可能性：それを手に入れるインフラ（物理的・制度的・人的）が整っているか。

• 情報が「高いところ」＝情報の供給者（発信源、政府、研究機関、大手企業、資本／インフラを持つ組織など）から、「低いところ」＝フォロワー、中小企業、一般人、後発者などへ流れていくのは自然の摂理。先行者メリットがあるが、やがてそれがコモディティになる。

IBMの「情報の法則」実践事例

IBMは歴史の中で、この「情報の法則」を巧みに経営に取り入れてきました。

1. パンチカード事業からコンピュータへ
   20世紀初頭、IBMは国勢調査用のパンチカード集計機で莫大な利益を上げました。しかし技術が普及し陳腐化する前に、IBMは大型コンピュータ事業へ移行。これにより次の「情報の高地」を押さえました。

2. メインフレームからソフト・サービスへ
   1960〜80年代、IBMはメインフレームで独占的な地位を築きましたが、やがて汎用機は価格競争に巻き込まれます。その前にIBMはソフトウェアやコンサルティング事業を強化し、「情報の付加価値」が高い領域に軸足を移しました。

3. ハード売却とクラウド・AIへの転換
   2000年代、PCやサーバー事業がコモディティ化する前に、IBMはLenovoにPC事業を売却。さらにクラウド、AI（Watson）、コンサルティングにシフトすることで、高付加価値領域へ再投資を行いました。
   
   このようにIBMは常に「情報の価値が高いうちに収益化し、陳腐化する前に次へ移る」経営を徹底しています。
   

1. 情報の法則　例1）
   HFT（High Frequency Trading）ハイ・フリークエンシー・トレーディングの仕組みと歴史

以下、HFTがどのように生まれ、どのような技術・制度の背景があり、どのように変化してきたか、そして収益性や競争の観点でどのように陳腐化していったか。

HFTの基本構造・主要なステップ

取引プロセスとして典型的なものを整理すると：

年利益160億ドル（約2.2兆円）を生み出したHFTの全体像

① 基盤技術・インフラ面（どの戦略にも共通する要素）

• オーダーフロー監視

  • 取引所（例：CME、NYSE、NASDAQ）の板情報（注文サイズ・価格・順序）をリアルタイムで解析。

• 異常注文の検知

  • 大口注文や「見せ板」などの不自然な挙動を検出し、シグナル発火。

• 超高速処理（レイテンシー最適化）

  • 取引所近くにサーバーを置く（コロケーション）。

  • 光ファイバー、マイクロ波通信で遅延をミリ秒→マイクロ秒→ナノ秒レベルまで短縮。

→ これらは「HFTを可能にする基盤」であり、どの戦略にも必須。

② HFTの代表的な戦略の種類

1. Latency Arbitrage（レイテンシー裁定）

   • ある市場で価格変動や注文情報が発生 → 他市場に伝わるまでのわずかな遅延を利用。

   • 例：NYSEで上昇が始まった瞬間に、NASDAQでまだ反映されていない株を買う。

2. Market Making（マーケットメイク）

   • 常に「買い注文」と「売り注文」を板に提示し、スプレッドを抜く。

   • HFTでは板を瞬時に引っ込めるため、リスクは軽減されるが、競争激化で薄利。

3. Statistical Arbitrage（統計裁定）

   • 相関関係にある銘柄や市場（例：先物と現物、ETFと構成銘柄）の価格乖離を利用。

   • 短期間で乖離が解消される確率を統計的に狙う。

4. Directional Strategies（方向性取引）

   • 大口注文（インスティテューショナルオーダー）の流れを先読みして、その方向に素早く便乗。

   • 価格が1〜2ティック動くだけで即決済し、小さな利益を積み重ねる。

5. Order Anticipation（先回り取引）

   • 板の動きや注文分割のパターンから、大口機関投資家の売買意図を推測。

   • 先回りして有利なポジションを取る。

時期 　　　　主な出来事・制度 　　　技術の進歩・　特徴 優位性・収益性
1990年代　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　～2000年代初期 　　電子取引の普及、取引所の電子化 コンピューター化、　　　　　　　　　アルゴリズム取引（アルゴ取引）の基礎 伝統的な取引方式に比べてスピードで優位性があった 　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　

2005年頃 　　米国の規制制度“Regulation NMS”など、　　　　　　　　　　　　市場間価格差や注文ルーティングの制度整備が進む。　　　　　　　　　　出典 (Duke Law Scholarship) 複数の取引所／マーケットが存在し、　　　　　　情報伝播や注文ルーティングに遅延が発生し得る環境ができる 遅延差を利用した裁定が可能になる 　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　

2007～2009年金融危機中後 　HFTの収益が急増、　　　　　　　　　　　取引量でのシェアが大きくなる。(Investopedia) 　　　インフラへの投資（専用線・データセンターなど）、超低遅延化、アルゴリズムの改良 利益率が非常に高い時期。先行者に大きなアドバンテージ。 　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　2010年以降 　　規制当局の注目（Flash Crash等）、公開性・透明性への要求、競争者の増加 (Quantified Strategies) 技術的なコスト上昇、インフラの飽和、利益源の過当競争化 収益率の低下、リスクの増大、利益が頭打ちまたはマイナスになるケースも報告されている。

「Flash Boys」の核心と暴露内容

Michael Lewisの「Flash Boys: A Wall Street Revolt」（2014年）の主要な内容を整理し、それが情報の法則の事例としてどう位置づけられるか。

本書のあらすじ・暴露のポイント

1. Spread Networksの例

   • シカゴ‐ニュージャージー間に827マイル（約1,330km）の専用光ファイバーケーブルを敷設して、通信遅延を17ミリ秒から13ミリ秒へ短縮するプロジェクトが紹介される。情報伝送速度が稼ぎの源であるということの象徴。 (ウィキペディア)

2. Brad KatsuyamaとIEXの立ち上げ

   • カナダ出身のトレーダー、ブラッド・カツヤマが、投資家からの大口注文が「知らぬ間に」高頻度トレーダーや銀行などのアルゴによって「仕掛けられた」かのように市場価格が動かされることに気づく。

   • これに対抗するため、公平性を保つ仕組みを持った取引所IEX（Investor’s Exchange）を立ち上げ、「speed bump（注文到着の遅延を一定時間設ける）」などの仕組みで、注文の先回りやレイテンシー差による利得を抑制しようとする。 (ウィキペディア)

3. 不公平性・制度的な優遇

   • 注文のルーティング（どの取引所を通すか）や内部アルゴリズム、取引所自身やマーケットメイカーとの契約で、高頻度トレーダーに有利な環境が作られていた事例。例えば、取引所が高速通信回線を高額で提供したり、高速データ配信で差をつけたり。 (ウィキペディア)

4. 影響・批判

   • 一般投資家や機関投資家が、その透明性の欠如や「見えないコスト」によって損をしている、また市場全体の公平性への疑問。

   • 技術・インフラにおける先行者アドバンテージとその特権性の暴露。規制当局や取引所、銀行など、体系全体が絡む。 (LAist)

情報の法則としての「Flash Boys」の示唆するところ

「Flash Boys」は、まさに「情報（＋速度・アクセス能力）」の価値が非常に高い階層にあった時期を描いていて、それが広まり、制度・技術・競争によって価値が低下していくプロセスを見せている。

• 先行者は光ファイバー直通線、超高速リンク、取引所との特殊契約等、非常に高コストなインフラを持っていた。まだ少数しかできない／やっていない技術だった。

• やがてその技術やノウハウ、制度の抜け穴が真似され、他社も同じ戦略を取るようになり、遅延差／アービトラージ機会が減少する。

• 規制・制度（取引所の規制、透明性の強化、取引所自身の改革など）もその過程で追いついてくる。

HFTの収益性の変化：ピークから陳腐化へ

「当初は年間1000億円利益を独占してきたプレーヤー／極めて高い付加価値を持っていたが、陳腐化してきてマイナスのヘッジファンドも出てきている」という流れについて、データと研究から見てみる。

研究・データによる証拠

• “The fall of high-frequency trading: A survey of competition …” という論文では、2009年をピークとして、その後のHFTの収益性・取引量・市場シェアの低下が観察されている。(サイエンスダイレクト)

• 「High-frequency trading」の記事に、「2010年には米国株式取引の60〜70％をHFTが占めていたが、その後減少傾向」など。(Investopedia)

• Empirical studies（例えば “The Trading Profits of High Frequency Traders”）では、「競争が激化するにつれ、利鞘（スプレッド）、アービトラージ機会、遅延差から利益を得られるマージンが低下」していることを報告。(conference.nber.org)

• Forbesの記事では、米国の株式分野でHFTの収益が85％近く落ちたとのデータの引用がある。(フォーブス)

なぜ陳腐化してきたかの要因

以下、主な要因を整理（情報の法則と合致するもの）：

原因 内容 競争の増加 高頻度取引が儲かるとわかると参入者が増える。同じような戦略・アルゴがたくさん動くようになると、利鞘が小さくなる。 技術コスト・遅延競争の限界 レイテンシーを削るための光ファイバー、マイクロ波、中継サーバーなどに巨額の投資が必要。しかもゼロ近くにはできない物理的限界・法律／敷設コスト・気象・地形等。 規制・制度の変更 市場の透明性強化、取引所のルール改正（speed bump、注文ルーティングの義務化、公正性を担保する設計など）、当局の監視。これにより優位性が制限される。 情報の普及 先行者のみが知っていた戦略やアルゴが、論文・暴露本・技術記事等で広く知られるようになる。他のプレーヤーが類似の技術を導入する。 市場構造の変化 流動性（liquidity）の変動、取引所間の統合／競争、取引コスト／手数料の変更、取引参加者（リテール、機関など）の戦略変化など。

現在の状況：HFTは儲からないのか？

• 「HFT＝もう儲からない」というのは中小業者目線。

• 「HFTはむしろ発展している」というのはCitadelのような巨大企業目線。

• 利益率は下がってきており、リスク・コスト（監視・規制・インフラ）がかさむ。

• HFTの中には、特定の戦略や市場でいまだに利益を上げているところもある。だが、先行者の優位性が薄れており、差別化が必要。

• さらに、ある種のHFT戦略では、競合他者との「アルゴ同士の競争」で利益が相殺され、ある意味「食い合い」になることも観察されている。
  

1. HFT市場の進化（2分化）

• 2000年代後半～2010年代前半：

  • 「フラッシュ・ボーイズ」で描かれたように、通信遅延を1マイクロ秒でも縮める競争が中心。

  • 当初は数社（Getco, Citadel, Virtu など）が寡占的に利益を独占しており、年間数十億ドル規模の利益。

  • しかし同じ技術が広まり、単純なレイテンシーアービトラージは陳腐化。

• 2015年以降：

  • マイクロ波通信、専用光ファイバーなどインフラ投資は一巡。

  • 競争が激化し、小規模HFTや特定戦略に依存した会社は淘汰される。

  • 一方で生き残った巨大プレイヤーは、複数戦略・複数アセットクラスに拡張し、より総合的な「マーケットメイキング企業」に進化。

2. 何故Citadel Securitiesは成功してるのか

• Citadel Securities は 単なるHFT企業ではなく、世界最大級のマーケットメイカー。

• 特徴：

  • 株式市場では米国の個人株取引の 約40% を処理。

  • 株式だけでなく、オプション、債券、FX、暗号資産まで広げている。

  • 機械学習・ビッグデータ・インフラ投資を組み合わせ、単なるスピード勝負から「総合的な流動性提供ビジネス」へ。

  • 2022年には Citadel（ヘッジファンド部門）が 160億ドル という史上最高益を記録。

• つまり「スピードだけのHFT」ではなく、「流動性を支配するビジネスモデル」へ発展している。

1) 「オーダーフロー（注文情報）を大量に見る」こと自体が情報資産になる

• Citadel Securities は米国リテール株式取引の大きな割合（一般に引用される目安で約 40% 前後 の日常的な小売オーダーを処理）を扱っており、日々発生する膨大な注文データにアクセスできる。これが「市場参加者の意図」を早期に把握する一次情報源になる。 trade-ideas.com

• 単純に「速いだけ」の会社と違い、どれだけの“量”と“多様性”のオーダーが見えているかが重要。大量のフローは機械学習モデルの学習データになり、将来の短期的な需給変化を高精度に予測できる。

2) インフラ＆技術投資：単なる光ケーブル以上の“データ処理基盤”

• Citadel は超低レイテンシー物理インフラ（コロケーション、専用回線、ハードウェアFPGAなど）に投資する一方で、最近はGoogle Cloud など大規模クラウドを使ってアルゴリズムの大量テスト・シミュレーションを行うなど、オンプレとクラウドを併用したスケーラブルなデータ基盤を構築しています。これにより「生データ→モデル改善→実トレード」までのループを高速で回せる。 ファイナンシャル・タイムズ+1

• 重要なのは「単に伝送が速い」だけでなく、過去の膨大なイベント履歴を一貫して再現・検証できる環境を持つこと。これが高精度予測とリスク制御を両立させる。

3) データ→モデル→意思決定のフィードバックループ（学習の質）

• 大量のオーダーフローと市場イベントを継続的に取り込み、機械学習・統計モデルで解析することで「次の一手」を高確率で当てられる。

• 規模があるからノイズとシグナルの区別が上手くなり（小手先のアルゴと違い）モデルの寿命が長くなる。Quartr 等の分析でも「規模と最適化の反復」がCitadelの強みと指摘されています。 Quartr

4) ビジネスモデル上の優位：マーケットメイキング×マネージド資本

• Citadel Securities（マーケットメイカー）で大量のオーダーフローを扱い、そこから得た情報と流動性提供での利鞘を得る。別法人の Citadel LLC（ヘッジファンド）でマクロや裁定を行うという “両輪”の構造が相互に利益を生む。つまり一方のフローが他方の投資に活かされる構図。 Citadel+1

• さらに、流動性提供で得る継続的な収入（手数料／スプレッド）によって長期投資やR&Dに回せる資金が安定的に確保できる。この「持続的な資金源」は小規模HFTには真似できない。

5) 人材・組織文化：トップタレントの獲得と“学習組織”

• Ken Griffin がトップ量子金融・エンジニアを大量採用・育成してきたことは有名。単なるインフラ投資よりも、アルゴリズムを作る“人”の質とチーム運営”が決定的。

• Citadel は社内での大規模テストやトレード・シミュレーション、全社的なナレッジ共有を仕組み化しており、モデル改良サイクルが速く回る。これが「情報の価値を維持」する源泉の一つ。 Colossus+1

6) 資本力とリスク管理：短期の損失を吸収できる余力

• 流動性を大量に提供するには 大きな資本・信用力 が必要（相場の逆回転で一時損失が出ても吸収できる）。大手はこれを払い続けられるため、長期で優位を保てる。

• また高度なリスク管理システムで、異常事態を素早く遮断する能力も、継続的運用のために必須。

7) 規模が生む「自己強化的」優位性（ネットワーク効果）

• より多くの注文を処理する → より多くのデータを得る → より良いモデルを作れる → より良い価格／流動性を提示できる → さらに注文が集まる。

• これが正のフィードバックになり、「一度勝ち残ると勝ち続けやすい」構造を生む。Trade-ideas 等の調査も Citadel の規模がそれ自体で競争力を生む点を指摘。 trade-ideas.com

8) 規制・政治的側面

• 大きな市場シェアや重要なインフラを持つ企業は規制監視の対象になりやすいが、一方で規制段階でも影響力を持つこと（ロビー活動や政策提言）で事業構成を安定させる余地がある。これは情報アクセスという点で間接的に作用する場合がある。

Citadel Securitiesと「情報の法則」

Citadel Securities が金融市場で圧倒的な地位を築いた背景には、単なる高速取引技術だけではなく、「情報の法則」の実践があると考えられます。すなわち 情報は高いところから低いところへ流れる という原則を、彼らは取引所構造の中で体現してきました。

マーケットメイカーという立場を確立することで、Citadel は取引所から流れる オーダーフロー（投資家や機関が出す注文情報）を最も早く、最も包括的に把握できるポジション を手に入れました。株式やオプション市場において顧客の注文を受け、瞬時に価格を提示する役割を果たすことで、彼らは自然と「市場の最前線に流れる情報」を独占的に監視・処理できるのです。

その結果、情報の流れは必然的に 「機関投資家 → Citadel → 市場全体」 という経路を通ることになります。この「上流で情報を捕捉する」優位性こそが、情報の法則における“高いところ”を占有することを意味します。つまり、一般投資家や他のトレーディング企業が市場価格の変化を認識する前に、Citadel は既にフローを把握し、適切なマーケットメイクや裁定取引を完了させてしまえるのです。

この仕組みによって Citadel Securities は、単なるスピード競争に依存するHFT企業とは異なり、持続的に 「情報の高低差」から利益を得る構造 を築き上げました。HFT が陳腐化しても Citadel が依然としてリーディングカンパニーでいられるのは、この「情報の法則を制度的に押さえ込んだ」点にあると言えるでしょう。

情報の法則　例2）
起業と技術の先行者メリット、そして陳腐化の事例

情報の法則を企業／技術の文脈にあてはめて、「先行者メリット → 成熟 → 陳腐化 →エグジット」サイクルの典型例をいくつか挙げる。

事例 先行者の優位性 陳腐化の引き金 教訓（情報の法則）　　　　　　　 HFT業界 光ファイバー等を使った超低レイテンシー、専用インフラ、しかもその技術がほとんどの人に知られていなかった。 競合参入、規制強化、市場構造・透明性の変化。 技術／戦略の優位が情報として広まると同じ戦略を取る者が増えて価値が下がる。

インターネット検索／検索エンジン GoogleがPageRankなどのアルゴリズムで先行、質の良い検索結果を提供。 広告競争、SEOスパム、情報過多、他の競合（Bing, Baidu等）技術向上。 「検索アルゴリズム」ノウハウが広く知られると、広告／SEO業界が最適化し価値が下がる側面。

スマートフォンアプリ / モバイルゲーム App Store/Google Play の黎明期、少ない競合、顧客獲得がしやすい。 市場飽和、コピー／模倣アプリ、ユーザー獲得コストの高騰。 成功モデル・マーケティング手法が他に流れて価値希薄化。

AI／機械学習モデル（例：画像認識、自然言語処理） 初期はモデル構築、データセット、アーキテクチャで差別化できた。 オープンソース化、標準アーキテクチャ、クラウドの利用、誰でもアクセスできるライブラリの普及。 技術そのものより、その応用／実装／市場での差別化能力が重要。

情報の法則　例3）
ワシントンでの逸話（要点）

• 1990年頃の体験

  • CIA元長官やベンチャー企業と一緒にCATV対衛星放送投資案件のフィージビリティスタディをしていた。当時アメリカではCATVと衛星放送の戦いが展開されていた。

  • その際、後にゴア副大統領が数年後に発表する「スーパーインフォメーションハイウェイ（インターネット構想）」がほのめかされる。

  • 「インターネットが第三のデリバリー手段になり得る」と示唆され、投資を見送った。
    →現在はネットを通じてNetflix等ストリーミングが主流
    CATV/衛星放送シェア37％　ストリーミング63％

• ロビスト文化との出会い

  • ワシントンには「ロビスト（政府・議会に働きかける弁護士集団）」がいて、実務を担っている。

  • 一流弁護士のリテーナーフィーは約$500〜$1,000（約7.5万円〜15万円。ただし大型案件なら投資対効果は抜群。

• 個人的エピソード

  • ニクソン元大統領の長女トリシアの夫 エドワード・F・コックス
    （弁護士／ロビスト）とエレベーターで二人きりになり、名刺代わりにプライベート電話番号を渡され「何かあれば電話して」と耳打ちされた。

  • 学歴（ハーバード中退）がきっかけでロビスト達と打ち解けられた。

• 中国案件の重要性

  • コックスはニクソン元大統領から受け継いだ中国関連の案件を担当し、当時の第一人者。

  • アメリカ全体が日本を飛び越えて中国市場に注目していた時期だったが、日本企業で早期に中国に注目した例はほとんどなかった。

  • もし当時関わっていれば「莫大な利益を得られただろう」との振り返り。
    
    なぜワシントンに情報が集中するのか（メカニズム）

    1. 政策決定の中心地

       • 行政府（大統領府）、議会（上下院）、規制当局（SEC・FTC・FCCなど）が集中しているため。

       • 法律・規制・外交・金融政策など「将来の方向性を決める情報」はすべてここで生まれる。

    2. ロビストの存在

       • 巨大産業（製薬・金融・IT・防衛）は、利益確保のためにロビイングを行う。Citadel Securities等IBM他多数社

Citadelのロビイング活動の概要

Citadelはヘッジファンドや市場メイキング企業として、規制環境が直接収益に影響するため、継続的にロビイングを展開しています。主な活動は、OpenSecrets（米国のロビイング追跡サイト）で公開されており、2024年時点で年間約22万ドルのロビイング支出を報告しています。過去の例として：

• 2019年: 64万ドルのロビイング支出。主に金融市場の規制改革を対象。

• 2021年: 84万9千ドルの支出。税制や投資パートナーシップに関する法案（例: Inflation Reduction Act of 2022）への影響を狙ったもの。

• 全体の傾向: Citadelは複数のロビイストを雇い、議会やSEC（米証券取引委員会）に対して市場構造の立法を推進。総額は数百万ドル規模に上ります。
  

  • ロビストは法案作成・規制草案・外交交渉に直接関与している。

  • そのため「公式発表前の情報」を最速で把握できる。

  • 企業献金、選挙活動の資金集め・実務を担当

  • CIA元長官、SEC元長官等政府高官OB多数
    

結論

ワシントンは 「世界の情報の頂点（高地）」。
ロビストを通じて世界の動向をいち早く把握できるため、巨大企業や投資家にとって最もコスパの良い情報源。
そして「情報は高い所から低い所へ流れる」という法則の実例となっている。共有する人が増えれば価値も低くなる

結論：情報の法則からの教訓

1. 先行者メリット：新しい技術・制度・情報源を持ったとき、迅速に実践し収益を上げること。

2. 技術・ノウハウを守る：特許・秘密性・速度など他が容易に真似できないものを持つことが重要。ただし、技術の進歩で真似される可能性は高い。

3. 広まり始めたらエグジットを考える：収益が急激に下がるタイミングを見極める（競合激化・規制・コスト上昇など）。

4. 常に次の情報／技術を探す：情報が高いところから低いところへ移るまでのサイクルを想定し、先を読む。

5. 規制や市場構造を読む：制度変更が情報の価値を一気に変えることがある。HFTではspeed bumpを導入する取引所や監視強化がその例。

証券会社が見逃した革新

実は2002年、私はLINUX上でオーダーフロー取引（Order Flow Trading）の試作機を開発していた。楽天証券の「マケスピ」を通じて東証650銘柄の板を常時監視し、異常値を検出した銘柄に自動で1単位注文し、即座に決済する仕組みだ。このモデルは、わずかなティック単位の利ざやを積み重ねることで高い収益を生むことを実証した。試算では、もし本格稼働していれば最終的には1日あたり10億〜20億回の取引が可能で、約4,380万ドル規模の利益が期待できたと推定している。当時、私はこの成果を証券会社12社に提案したが、いずれも「リアルマネーでのトラックレコードがなければ採用できない」という理由で断られた。結果的に、日本市場ではこの先進的な仕組みは活かされなかった。これは、証券会社がリスクを取らず短期的な実績重視に固執したためであり、まさに「情報の法則」でいうところの高い情報価値が見過ごされた典型例である。もし当時に実装されていれば、日本発のHFTがCitadelに匹敵する規模へ成長していた可能性すらあっただろう。

結びにかえて

あなたは今、どこから価値ある情報を得ていますか？　そして、あなたが担当している案件やプロジェクトは「情報の法則」で言えばどのフェーズに位置しているでしょうか。もし起業を考えているなら、そのビジネスは情報の法則に照らしてエッジを持っているでしょうか。注意すべきは、ネットに出回る情報はすでに誰もがアクセスできるものであり、往々にして陳腐化している可能性が高いという点です。真に価値ある情報とは、まだ流通していない、あるいは一部の人しかアクセスできないアナログ領域に潜んでいるのかも知れません。