Things to consider
Neoビール世界最大手 カルロス・ブリト
1989年ブラジルのビール会社ブラマに入社した。
1999年アンタクティカを買収、ブラジル１のビール会社アンベブ。
2004年ベルギー インターブリューと合併。インベブ
2006年インベブＣＥＯ
2008年アンホイザーブッシュ買収し、ＡＢインベブ
2012年メキシコのモデロ買収 世界１位の会社
2015年ＳＡＢミラー買収「バドワイザー」などのブランドを持つビール世界最大手のアンハイザー・
ブッシュ・インベブ（ＡＢＩ、ベルギー）が２位の英ＳＡＢミラーに買収を
打診した。両社が16日、声明で発表した。米国などの独占禁止当局の審査を
通って買収が実現すれば、世界のビール販売量の約３割を占める巨大連合が
誕生する。大型Ｍ＆Ａ（合併・買収）を繰り返してきたビール業界の再編は
最終段階を迎える。
ＳＡＢミラーは声明で「ＡＢＩから当社に買収を提案する意向を伝えられた」
と発表。正式な提案はまだ受け取っていないという。ＡＢＩも「ＳＡＢミラー
の取締役会に両社の統合について接触した」との声明を出した。
ＡＢＩがすべての株式を買い付ければ、買収額は600億ポンド（約11兆円）を
超える見通しだ。２社の2014年度の売上高は単純合算で約692億ドル（約８兆
３千億円）で、食品メーカーでは米ペプシコを抜き最大手のネスレに迫る。
時価総額の合計は2540億ドル前後でネスレを上回る。
日本経済新聞 ９月１７日
アマゾンのビジネス、利益
今のペースならアマゾンの日本での売上高は４～５年で３兆円を超す。マーケティ
ングなどで得られる付加価値（粗利）を売上高の３割と仮定すれば、その規模は
１兆円弱。トヨタ自動車の16年３月期の純利益の半分弱だ。自由競争の結果とは
いえ、ＥＣ化が加速するにつれて、日本の小売市場で生じる利益がアマゾンに吸い
上げられる度合いは高まる。
カネだけではない。野村総合研究所の谷川史郎理事長は「足元のモノの動きはグロ
ーバル（Ｇ）とローカル（Ｌ）で繁閑の差が見られるが、カネと情報（データ）は
ＧとＬで太く、深くつながっている」と話す。
好例がアマゾンのクラウド事業「アマゾンウェブサービス（ＡＷＳ）」だ。自社の
巨大サーバーとシステムを他社にも使えるよう提供し、営業利益の７割を稼ぎ出し
ている。同社はＥＣの大手であると同時に、世界でシェア３割強を握る大手クラウ
ド会社でもある。
日本経済新聞 2017/04/14米アマゾン・ドット・コムの創業者で最高経営責任者（ＣＥＯ）のジェフ・ベゾス
氏は５日、自ら立ち上げた宇宙開発ベンチャー、ブルーオリジンの資金を賄うため、
アマゾン株を毎年約１０億ドル相当売却していることを明らかにした。宇宙シンポ
ジウムの会場で記者団に語った。
衛星を打ち上げ、最終的には人を軌道に乗せることのできるロケットの開発に約２５
億ドルを投資する計画を公表。来年には乗客を有料で１１分間の弾道飛行に導くこと
を目指しているとも話した。
ロイター 2017/04/05
アリババの融資AI、AIファンドマネージャーAiera
アリババの融資、AIが1秒で判断。人手はゼロ。
アリババがグループの銀行で展開する「網商貸」というサービスだ。網商は中国
語でネットショップを意味する。基本は運転資金の融資で、過去5年で3794回も
利用した人もいるという。
「融資システムは『3・1・0』だ」。アリババ傘下の金融会社、アント・フィナン
シャルの陳竜・最高戦略責任者（CSO）はこう語る。スマホを使って融資を申請
するのに必要な時間が「3分」。融資の可否は人工知能（AI）が「1秒」で下す。
融資業務にかかわる人手は「0」。元利払いが滞る割合は、数～10%程度とされる
消費者金融を大きく下回るとしている。
日本では一部の金融機関がようやく手掛け始めたばかりの「AI融資」。アリババ
はそれを普通の事業として動かす段階に入っているのだ。活用するのはアリペイ
で得る膨大な決済データ。そこから10万以上の指標と100以上の予測モデルを
作成し、資金回収の確実性を判断する。金利や融資枠は利用者ごとに細かく設定
している。
日本経済新聞 １２月６日
●ウェルズ・ファーゴ・セキュリティーズのアナリストのケン・セナ氏は9月に、
約550銘柄の売り・買いの判断を下せるロボットシステムの「エアラ（Aiera）」
を導入した。エアラは、ニューラルネットワークという機械学習の技術を応用し
たものだ。
Q：エアラが利用するデータ源は何か？
A：1000種類以上のデータ源をエアラに供給する。彼女（エアラ）は、バロンズの
記事も見るし、ツイッターやフェイスブックも見る。最終的に、どんな文や記事
が株価を動かすかを理解し始める。彼女は経験から、バロンズの記事通りに株価
が動くことが多いためバロンズの信頼性が高いことを理解する。一部のメディア
は特定の会社に関して常にネガティブな記事を書くということも分かっているた
め、メディアバイアスをある程度排除することができる。ツィッターやフェイス
ブックのフィードは継続的に、年中無休24時間行われる。
Q：開発に必要な投資はどの程度だったか？
A：能力を考えれば、時間的にも資金的にも意外なほどコストは少なかった。6カ
月ほど取り組んだだけだ。当初の目標を超えて、9月には既にエアラは自分で
リポートを書き、予想を提供していた。次はエアラの予想のレベルや向上具合が
問題となる。検証テストの結果、精度は向上し続けている。
バロンズ １２月５日
世界一の人工知能大国へ
中国を真の意味でＡＩの約束の地にしている要素は、別の２つの資源にある。
一つは人材だ。この国には、優れた計算スキルに加え、言語と翻訳を研究する伝統がある。
マイクロソフトのＡＩ開発を率いるハリー・シャム氏はこう指摘する。
しかし、この状況はあと数年で変わると同氏は予測する。中国の主要大学の大半がＡＩ講座を開設しているからだ。ＡＩを学んだ世界の科学者の５分の２以上が中国にいるとの推定もある。
中国が持つ第２の資源はデータだ。データはＡＩの世界で最も重要な要素である。
かつて、ソフトウエアやデジタル製品は基本的に、プログラムされたルールに従って動作するものだった。それゆえ、優れたプログラマーを擁する国が優位に立った。
しかし、深層学習のアルゴリズムが出現し、動作のルールは、大量のデータから抽出したパターンに基づいて作られるようになった。利用できるデータが多ければ多いほど、アルゴリズムは多くを学ぶことができ、ＡＩ製品は賢くなる。
こうしたＡＩのサイクルにおいて、中国という国が持つ規模の大きさと多様性は強力な燃料となる。14億人に近い中国の人々は、日常生活を送るだけで、ほかのほぼ全ての国の国民を合わせたよりも多くのデータを生み出している。ごくまれな病気で
あっても、診断法をアルゴリズムに学ばせるのに十分な症例数を確保できる。
中国企業は、音声認識を改良するのに必要な音声データも数多く保有している。
漢字の入力は、欧米の文字を入力するよりも手間がかかる。そのため中国の人々は音声認識サービスを比較的多く使う。
中国に、ほかの国との違いを真にもたらしているのは、約７億3000万人に及ぶ、他国の追随を許さないインターネット利用者の多さだ。
英エコノミスト ２０１７年７月２７日
