AIの国家的課題（はじめに）
AIは蒸気機関以来の産業革命に匹敵するものである。AIをいち早く取り入れるか否かは、国家の発展を大きく左右する。日本がAI国家として世界で競争力を確保するためには以下の4つの事項に対応することが重要である。当社はこれら課題に対応すべく長期的視野にたって投資を行う。
1. AI人材の育成
蒸気機関に端を発する産業革命とAI革命が最も異なる点は、AIが人に依存する点である。従来の工業社会は多額の資金を投入して設備を導入すればキャッチアップが可能であったが、AIの根本は人に依存する。日本の発展のためにはAI人材を育成することが、最も重要である。AI人材育成は工業設備の拡大と比較すれば金額としては桁違いに軽微であるが、時間と労力を要する。
2.AIインフラの整備
AI国家を建設するためにはそれに相応しいAIインフラを整備することが不可欠である。データセンターを整備しAIの高度処理に対応できる体制を国家的に推進しなくてはならない。AIシステムの整備の中で最も費用を要するのは通信網の整備である。長期的には光ワイアレス通信網を整備する必要があるだろう。これら全てに対応できるのは世界を見渡しても日本をおいて他にない。
3.生成AIの補強
ChatGPT等の世界的基本生成AIは主要言語（英語）を主軸に対応しているが、日本は独自の生成AIを開発し、ChatGPT等の機能を強化するためには、日本語による補強を行うことには大きな意義がある。AI開発を自国で行うことは、「データ主権」を確保し、「AI植民地」に陥ることなく日本の経済成長と産業競争力を強化する。日本独自のデータセットを収集・整備し、独立型の大規模言語モデル（LLM）を開発する効果は図り知れない。
4.AIアプリケーションの開発
AI時代において競争力の源泉となるのは、単なるAI導入ではなく、自社の業務・顧客・データに最適化されたAIアプリケーションの開発である。基盤モデルは世界共通の技術であり、どの企業でも同じツールを利用できるため、差別化は生まれにくい。真の競争優位は、自社に蓄積されたデータを活かし、業務プロセスに深く組み込んだAIアプリケーションをいかに構築できるかにかかっている。AIアプリケーション開発は単なるIT投資ではなく、次世代産業競争力の核心であり、日本がが取り組むべき最重要領域である。
AI投資ファンドの概要
1.名称
クーニーズAI投資匿名組合
2.組成形態
匿名組合契約（商法535条）
3.営業者
株式会社クーニーズ
4.出資単位
1口 1億円
5.募集口数（第一次）
100口（総額100億円）
6.期間
10年（1年単位の更新延長）
7.投資ステージ
シード・アーリー50％
グロース50％
8.投資手法
株式取得
新株予約権
９.リターン設計
目標IRR20%
10.報酬
営業者報酬年3％（出資総額ベース）
成功報酬30％
11.ガバナンス体制
投資委員会の設置
承認基準（全会一致／過半数決議併用）
レポーティング（年次報告+随時報告）
12.募集方法
私募
13.回収方法
IPO（上場）
M&A売却（持ち分売却）
14.払込銀行
ＳＭＢＣ信託銀行本店
AI投資匿名組合契約
投資方針
1.次世代を切り開くAIベンチャーに投資する。
2.AI応用アプリケーションにフォーカスして投資する。
3. 大手企業へのM&A（企業売却・持分売却）＋上場によって回収する。
中核メンバー
岩﨑 光成
早稲田大学理工学部卒業。
鹿島建設在任中人事院課長補佐級研修会に民間として参加。またＰＷＣの要請で日本にPFIを導入。その後ソニー創業者盛田昭夫氏の資産管理会社である盛田アセットマネジメント代表表取締役に就任。麻布学園理事。
國井 正人
慶応義塾大学大学院経営管理研究科修了。
住友銀行系の研究コンサルティング機関である住友ビジネスコンサルティング (現日本総合研究所)にて企業買収業務に従事。株式会社クーニーズを設立し代表取締役に就任。この間米国イグナイト（アクセルパートナーと提携ＶＣ）の1号ファンド（NTTグループはじめ日本企業より1億ドルを調達）の立ち上げに協力。イグナイトはハイテクITベンチャー投資で多大なる成功を収める。イグナイトはその後東京海上と共同でイグナイト・ジャパンを創設。
AI投資動向
AIベンチャーに対するベンチャーキャピタル（VC）の投資動向は、近年急速に変化し、特にAI技術の進展に伴い大きな注目を集めている。多様な投資機会が生まれている。
1. 多様な投資機会の急増
AI分野はテクノロジーの中でも特に成長が期待される領域であり、VCの注目を集めている。2020年代に入ってから、AIスタートアップへの投資は急増している。特に生成AIや自然言語処理（NLP）といった分野が大きな資金を引きつけている。一部のAIスタートアップは大規模な資金調達ラウンドを行い、ユニコーン（企業評価額10億ドル以上の企業）になる事例も増えている。特に、OpenAIやAnthropicなどのAI研究開発企業は多額の資金を獲得している。2022年以降、ChatGPTなどの生成AI技術が注目され、関連するベンチャーに対するVCの投資が急増している。この技術は、テキスト、画像、音声生成など、様々な用途に応用されることから、多くのスタートアップが開発を進めている。
2. 初期段階から後期段階への投資シフト
AI関連技術の急速な進歩により、新たなAIスタートアップが次々に登場しており、VCは初期段階での投資を強化している。新たなビジネスモデルや革新的な技術をもつスタートアップが特に注目されている。一方で、技術が成熟していく中で、シリーズCやDなどの後期段階での投資も増えており、特にスケールアップを目指す企業に対する投資が進んでいる。
3. 米国イスラエル主導からアジアの台頭
AIスタートアップに対する投資の大部分はアメリカとイスラエル由来のベンチャー企業（大半は米国においても事業を展開）が占めている。中国やインドなど、アジアでもAIスタートアップへの投資が増加している。中国では、国家戦略としてAI技術の開発を進める企業が多く、政府支援も後押しとなり、大規模な投資が行われている。
企業別AI投資動向
1. OpenAI
OpenAIは、2023年にMicrosoftが主導する投資ラウンドで100億ドル近くの投資を受けた。これにより、OpenAIはAI分野における最も資金力のあるスタートアップの一つとなった。OpenAIは、自然言語処理技術の開発で注目されており、特にGPTシリーズ（Generative Pre-trained Transformer）の成功により、生成AI分野のリーダー的存在となっている。この技術はチャットボットやクリエイティブコンテンツ生成など、多様なビジネス用途に利用されており、投資家からの期待が一段と高まっている。
2. Anthropic
Anthropicは、AIの倫理や安全性に焦点を当てたスタートアップで、2023年に約4億5,000万ドルのシリーズC資金調達を行った。Googleなどからの投資も受けており、企業評価額が増大している。Anthropicは、安全性を重視したAIシステムの開発に注力しており、AI技術の社会的影響に対する懸念が高まる中で、投資家からの支持を得ている。彼らの開発する「Constitutional AI」モデルは、倫理的ガイドラインを取り入れたAIシステムであり、今後の規制強化に備えた技術的アプローチが注目されている。
3. Scale AI
Scale AIは、2021年に約3億2,500万ドルのシリーズEラウンドを完了し、評価額が73億ドルに達した。Scale AIは、AIモデルのトレーニングに必要な高品質なデータを提供するプラットフォームを構築している。特に自動運転車や画像認識技術において重要なデータアノテーションの提供を行っており、AI開発の基盤となる技術を支える企業として、VCの注目を集めている。
4. Databricks
Databricksは、2023年のシリーズIラウンドで約5億ドルを調達し、企業評価額が430億ドルに達した。Databricksは、ビッグデータとAI技術を組み合わせたクラウドデータプラットフォームを提供している。同社の「Lakehouse」アーキテクチャは、データ管理とAIの統合において業界標準となりつつあり、データ分析や機械学習を推進する企業から高い評価を得ている。
5. Stability AI
Stability AIは、2022年に約1億ドルのシリーズAラウンドを完了し、評価額は10億ドルに達した。Stability AIは、オープンソースの画像生成AIモデル「Stable iffusion」で注目を集めている。この技術は、生成型AIの商業利用を推進しており、特にクリエイティブ業界での応用が進んでいる。VCからの投資は、オープンソース技術の普及とその商業化への期待を反映している。
6. Hugging Face
Hugging Faceは、2023年に2億3,500万ドルのシリーズDラウンドを完了し、評価額が約47億ドルに達した。Hugging Faceは、自然言語処理（NLP）を中心としたAIモデルの共有と開発を支援するプラットフォームを提供している。オープンソースコミュニティを通じて多くのAIモデルを提供し、開発者や研究者にとって重要なリソースとなっている。VCは、このようなオープンかつ協力的なプラットフォームの成長に期待を寄せている。
7.イスラエル軍8200部隊由来のAI企業
イスラエル軍8200部隊出身者は、AIやサイバーセキュリティ分野で重要な役割を果たしてる。8200部隊での経験は、実践的な技術と迅速な意思決定能力をもたらし、革新的なAIベンチャーの成功を支えている。有名な事例として以下のようなAIベンチャーがある。
Mobileye
【創業者】 アムノン・シャシュア（Amnon Shashua）
【設立】1999年
【分野】 自動運転技術、AIビジョンシステム
【概要】 Mobileyeは、AIを活用した車両の自動運転および先進運転支援システム（ADAS）の分野で世界的に知られている。カメラベースのセンサーとAIアルゴリズムを使用し、障害物検知や車線維持、緊急ブレーキなどの技術を提供。2017年にインテルに153億ドルで買収された。Mobileyの技術スタッフには8200部隊出身者が多数含まれており、軍での経験を活かした技術開発が進められた。
Waze
【創業者】エウリ・レヴィン（Uri Levine）、エーレン・シャバク（Ehud Shabtai）、アミット・グリーンバーグ（Amit Greenberg）
【設立】 2006年
【分野】 AIを活用したナビゲーション、リアルタイム交通情報
【概要】 Wazeは、ユーザーのリアルタイム交通データを集約し、最適なルートを提供するナビゲーションアプリである。AI技術によって膨大な交通データを処理し、最適な経路を予測。Googleは2013年に11億ドルでWazeを買収した。創業者メンバーには8200部隊出身者が含まれ、情報収集と分析の技術を活用してリアルタイムの交通情報を集約するという発想を生み出した。
NSO Group
【創業者】 ショール・ヒュリオ（Shalev Hulio）、オムリ・ラヴィ（Omri Lavie）
【設立】2010年
【分野】 サイバーセキュリティ、AIによるデータ分析
【概要】NSO Groupは、特に政府向けにサイバーセキュリティと監視技術を提供する企業であり、AIを駆使したデータ分析技術を用いて高度な監視システムを開発している。同社のPegasusソフトウェアは、ターゲットのスマートフォンにリモートでアクセスし、データを取得する技術として有名である。NSO Groupの創業者も8200部隊出身で、軍でのサイバーインテリジェンスのノウハウを基に企業を立ち上げた。
SentinelOne
【創業者】トメル・ワインガーテン（Tomer Weingarten）
【設立】 2013年
【分野】 サイバーセキュリティ、AIによる脅威検知
【概要】 SentinelOneは、AIを活用してリアルタイムでサイバー脅威を検知・防御するプラットフォームを提供する企業である。エンドポイントセキュリティに特化しており、AIがネットワークやシステム内の異常な動作を検出し、サイバー攻撃に迅速に対応する。創業者のワインガーテンは8200部隊出身で、軍での経験を基にサイバーセキュリティの分野で技術開発を進めている。
Verint Systems
【創業者】 ダン・ボディマー（Dan Bodner）
【設立】 1994年
【分野】 インテリジェンス、データ分析、AI
【概要】 Verintは、サイバーインテリジェンスやAIを活用して、政府機関や民間企業向けに情報収集、データ解析、監視システムを提供している。同社は、8200部隊で培った技術をベースにした高度なデータ解析技術を活用し、AIを通じて脅威や不正行為を検出するソリューションを展開している。
Check Point Software Technologies
【創業者】 ギル・シュエッド（Gil Shwed）
【設立】 1993年
【分野】 サイバーセキュリティ、AIによるネットワークセキュリティ
【概要】 Check Pointは、サイバーセキュリティの世界的リーダー企業であり、ファイアウォールやセキュリティソフトウェアの分野で高い評価を受けている。AI技術を用いて新たな脅威をリアルタイムで検知し、システムを保護する。創業者のシュエッドも8200部隊出身であり、その経験を基にサイバーセキュリティ技術を発展させた。
産業分野別AI投資動向
1. ヘルスケア・バイオテクノロジー分野
AIは、ヘルスケアやバイオテクノロジー分野において、診断の支援、薬剤開発の迅速化、患者ケアの最適化など、多くの応用が進んでいる。
【事例1】 Tempus Tempusは、2021年に10億ドルの資金調達を行い、企業評価額が80億ドルを超えた。TempusはAIを用いた精密医療プラットフォームを提供しており、特にがん治療や遺伝子解析の分野で注目されている。同社は膨大な医療データを活用し、AI技術でパーソナライズされた治療法を提案することで、医療の質を向上させている。
【事例2】 Insitro Insitroは、2021年に4億ドルのシリーズC資金調達を完了した。Insitroは、AIと機械学習を活用して新薬の発見を加速させるスタートアップである。バイオテクノロジーとデータサイエンスを組み合わせ、病気の進行をモデル化する技術を開発しており、製薬業界での革新をリードしている。
2. 自動運転・モビリティ分野
自動運転や交通インフラの最適化は、AI技術によって大きく進展している。自動車産業全体の効率化と安全性向上に寄与している。
【事例1】 Aurora Innovation Auroraは、2020年に2億5,000万ドルのシリーズB資金調達を行い、同年にUberの自動運転部門を買収するなど積極的な成長を遂げている。Auroraは、自動運転技術の開発を進めるスタートアップで、特に商業車両の自動運転技術に強みを持っている。VCからの投資は、自動運転技術の商業化とその可能性に対する期待が背景にある。
【事例2】 Nuro Nuroは、2022年に約6億ドルのシリーズDラウンドで資金を調達し、企業評価額が約85億ドルに達した。Nuroは、自動運転を用いた無人配送車を開発しており、ラストマイル配送の効率化を目指している。特に食品や薬品の配送に強みを持ち、AI技術による物流革命を推進している。
3. 金融（フィンテック）分野
フィンテック分野では、AIによるデータ分析、信用スコアリング、取引の自動化が進展しており、投資家や金融機関からの注目を集めている。
【事例1】 Upstart Upstartは、2020年に1億5,000万ドルを調達し、その後2021年には企業評価額が50億ドルを超えた。Upstartは、AIを活用した信用スコアリングとローン審査プラットフォームを提供している。従来の信用スコアに代わる新しい方法を提案し、金融アクセスの改善を目指している。
【事例2】 Zest AI Zest AIは、2021年に5,000万ドルの資金を調達した。Zest AIは、機械学習を使ったリスク分析プラットフォームを開発しており、金融機関が顧客の信用リスクを効率的に評価するためのツールを提供している。AIによる精度の高いリスク分析は、ローンの不良債権を減少させる効果が期待されている。
4. エンターテイメント・クリエイティブ分野
AIは、映像、音楽、ゲームなど、エンターテイメントやクリエイティブ分野でも新しい表現や制作手法を生み出している。
【事例1】 OpenAI 2023年にMicrosoftがOpenAIに対し、さらなる投資を行い、総額100億ドル以上の資金提供を実施した。OpenAIの生成AI技術（GPT-4やDALL·E）は、クリエイティブコンテンツの生成に大きな影響を与えており、アート、デザイン、文章生成の自動化を進めている。多様な応用が期待されており、VCからの継続的な支援を受けている。
【事例2】 Runway ML Runway MLは、2022年にシリーズBで5,000万ドルの資金を調達した。Runway MLは、映像やビジュアルコンテンツの制作支援に特化したAIツールを開発している。特に生成AI技術を活用したビデオ編集やエフェクトの自動化に強みを持ち、クリエイティブプロセスの効率化を推進している。
5. 小売・Eコマース分野
AIは、小売業界でも需要予測やパーソナライズ、物流の効率化などに活用され、消費者体験の向上に貢献している。
【事例1】 Stitch Fix Stitch Fixは、2021年にVCから1億ドル以上の資金調達を受け、企業評価額が70億ドルに達した。Stitch Fixは、AIを用いて顧客にパーソナライズされたファッション提案を行うEコマース企業である。AIアルゴリズムが顧客の好みやトレンドを分析し、スタイリストの支援を受けて最適な商品を提案することで、顧客満足度を向上させている。
【事例2】 Standard Cognition Standard Cognitionは、2020年に約1億5,000万ドルの資金を調達し、企業評価額が10億ドルを超えた。Standard Cognitionは、AIを活用した無人店舗の技術を開発しており、Amazon Goのようなレジ無し店舗を実現している。AI技術で顧客の動きを認識し、決済を自動化することで、小売業界のオペレーションを革新している。
要素技術別AI投資動向
生成AIなどの基礎的なAI分野ではなく、要素技術や特定の課題解決に焦点を当てたベンチャー企業に対するベンチャーキャピタル（VC）からの投資は、非常に多様な形で進んでいる。AIを特定の課題に適用することで、産業の効率化や新たなソリューションの提供をするAIベンチャーが注目されている。データ処理、ロボティクス、サイバーセキュリティ、医療デバイスなど、さまざまな分野でAIの可能性が広がっており、これらの技術が産業全体に大きな変革をもたらしている。また近年単一の技術に依存するスタートアップよりも、AI技術のエコシステム全体を形成する企業への投資が増えている。要素AIの統合化の動きはAIベンチャーのM&A（企業売却・持分売却）を一層活発化すると予想される。
1. データインフラ・データ処理分野
【事例1】 Scale AI Scale AIは、2021年に約3億2,500万ドルのシリーズEラウンドで資金を調達し、評価額が73億ドルに達した。Scale AIは、データアノテーション（データラベリング）を自動化するプラットフォームを提供している。AIモデルをトレーニングするためには大量の高品質なデータが必要であり、このラベリング作業は非常に重要ですが時間とコストがかかる。Scale AIは、特に自動運転分野で利用される大量の画像データを効率的に処理し、企業が迅速にAIモデルを構築できるよう支援している。要素技術であるデータの準備や整理を効率化する企業として、VCからの高い評価を得ている。
【事例2】 Snorkel AI Snorkel AIは、2021年にシリーズCで8500万ドルを調達し、企業評価額が10億ドルを超えた。Snorkel AIは、AIモデルを構築するためのデータラベリングを自動化する技術を提供している。従来、AIモデルを訓練するためには手動で膨大なデータをラベル付けする必要があるが、Snorkelはプログラム的にデータにラベルを付ける手法（プログラマティックラベリング）を採用し、これを大幅に効率化した。これにより、医療や金融など、データの品質が重要な分野でのAI導入を促進している。
2. ロボティクス・製造分野
【事例1】 Covariant Covariantは、2021年にシリーズCで8000万ドルを調達し、企業評価額が10億ドルに達しました。Covariantは、AIを活用して自律的に学習し、複雑なタスクをこなすロボティクスシステムを開発しています。特に物流や製造業での活用が期待されており、倉庫でのピッキング作業や仕分け作業の自動化を支援しています。同社のAIは、物体の種類や形状に応じてロボットアームの動作を最適化するため、労働力不足や効率向上が求められる産業において重要な役割を果たしています。
【事例2】 Vicarious Vicariousは、シリーズDラウンドで1億5000万ドル以上の資金を調達しました。Vicariousは、汎用的なAIロボティクス技術を開発しており、特に製造業での自動化を目指しています。従来のロボットは決まった動作しかできませんが、VicariousのAI技術は、環境に応じた柔軟な動作を学習し、変化する作業環境でも対応できるロボットを開発しています。この技術により、多様な製造プロセスの自動化が可能となり、業界からの関心を集めています。
3. サイバーセキュリティ分野
【事例1】 Darktrace Darktraceは、2018年にシリーズEで5000万ドル以上を調達し、その後、2021年にイギリスのロンドン証券取引所でIPOを果たしました。Darktraceは、AIを活用して企業のネットワーク内のサイバー脅威をリアルタイムで検知し、応答するサイバーセキュリティ企業です。同社の「Immune System」技術は、生物の免疫システムに似た方法で未知の脅威を特定し、自律的に対応を行うことが可能です。この技術は、従来のルールベースのセキュリティソリューションに比べて、より高度で複雑な攻撃にも対応できるため、金融機関や政府機関など、高セキュリティが求められる業界からも高い支持を得ています。
【事例2】 Sift Siftは、2020年にシリーズEで5000万ドルを調達し、評価額が10億ドルを超えました。Siftは、AIを活用したオンライン詐欺防止プラットフォームを提供しています。特にEコマースや決済プラットフォームにおいて、リアルタイムで不正行為を検知し、取引を保護するシステムを提供しています。オンラインでの不正取引や詐欺行為が増加する中で、AIを用いた詐欺防止技術の需要が高まっており、Siftはこの分野でのリーダー的存在となっています。
4. 医療デバイス・診断分野
【事例1】 Zebra Medical Vision Zebra Medical Visionは、2020年にシリーズCで2000万ドル以上の資金を調達しました。Zebra Medical Visionは、AIを活用して医療画像の診断支援を行うプラットフォームを開発しています。同社のAIシステムは、X線やCTスキャンなどの医療画像を解析し、疾患の早期発見を支援しています。この技術は、医師が迅速かつ正確に診断を行えるようにするもので、医療現場での診断効率を大幅に向上させています。
【事例2】 PathAI PathAIは、2021年に1億6,500万ドルのシリーズC資金を調達し、評価額が約5億ドルに達しました。PathAIは、AIを使って病理検査の診断支援を行うスタートアップです。病理学は診断が難しく、時間がかかる分野ですが、PathAIは画像解析技術を用いて、がんなどの疾患を迅速に診断し、精度を向上させるシステムを提供しています。この技術は特にがん診断での応用が期待されており、医療の精度と効率を高める取り組みとしてVCの支持を得ています。
AI企業のM&Aによる回収
AIベンチャーに対するベンチャーキャピタル（VC）の投資回収において、M&A（企業売却・持分売却）は重要な手段の一つである。特にAIスタートアップは、技術力や知的財産が大手企業にとって戦略的価値が高いため、M&A（企業売却・持分売却）によってVCが投資資金を回収する事例が多く見られる。
1.技術の迅速な獲得
大手企業がAI技術を迅速に手に入れるためにM&A（企業売却・持分売却）を利用することが多い。特にディープラーニング、エッジAI、サイバーセキュリティ、自動運転などの特定技術を持つスタートアップは、戦略的価値が高く評価されている。
2.特定分野の強化
AI技術が大手企業の既存ビジネスを強化する役割を果たす。例えば、AppleはエッジAI技術を強化し、Microsoftは医療分野のAIソリューションを獲得するなど、既存の事業にAIを統合する戦略が進んでいる。
3.クロスインダストリーの展開
AI技術のM&A（企業売却・持分売却）は、テクノロジー企業だけでなく、医療、物流、自動車、金融など、さまざまな業界で見られ、業界全体でのAI技術の適用が加速している。
4.成長段階でのM&A（企業売却・持分売却）
M&A（企業売却・持分売却）が行われるのは、スタートアップがシリーズC〜Dラウンドで成長期に達し、技術や製品が市場に出回る直前のタイミングが多いことが特徴である。
今後のM&A動向予測
近年DatabricksによるMosaicMLの買収やNvidiaによる複数のAIスタートアップの買収など、AI技術を強化するための戦略的なM&A（企業売却・持分売却）事例が増加した。これらの買収は、AI技術の高度化や特定分野への応用を目的としたものであり、大手企業がAIエコシステムを拡大し、競争力を強化するための重要な手段となっている。今後はエッジAI、セキュリティ、ヘルスケアなど、特定の課題解決に特化したAIスタートアップへのM&A（企業売却・持分売却）が続くと予測される。
1. エッジAIとプライバシー保護技術の強化
大手企業は、デバイス上でのAI処理能力を強化するために、エッジAI技術を持つスタートアップを積極的に買収する傾向が続くと予想される。これにより、リアルタイム処理やプライバシー保護が強化されたAIソリューションが普及するだろう。
2. AIセキュリティ技術の重要性増大
サイバーセキュリティ分野におけるAI技術の需要が高まる中、AIを活用したセキュリティソリューションを提供するスタートアップの買収が増加すると考えられる。特に、リアルタイム脅威検知や自動応答システムを提供する企業が注目されるだろう。
3. ヘルスケア分野でのAI応用の拡大
医療分野におけるAI応用が進む中、AIを活用した診断支援や治療プランの提案を行うスタートアップの買収が増えると予測される。これにより、医療現場でのAI活用がさらに進展するだろう。
AI企業のM&A事例
1. GoogleによるDeepMindの買収
【買収時期】 2014年 【買収額】 約5億ドル 【買収の理由】 Googleは、AI技術の競争力を強化するため、特にディープラーニングと強化学習で突出した技術を持つDeepMindを買収しました。DeepMindは、後にAlphaGoやAlphaFoldといった画期的なAI技術を開発し、Google全体のAI戦略に大きな影響を与えています。 【特徴と動向】 この買収は、AI研究開発の戦略的買収の代表的事例であり、大手テクノロジー企業がAIスタートアップの技術を自社の中核技術に組み込むために行われるM&A（企業売却・持分売却）の典型例です。Googleは、買収後もDeepMindを独立した研究機関として運営し、長期的な基礎研究を続けています。
2. AppleによるXnor.aiの買収
【買収時期】 2020年 【買収額】 約2億ドル 【買収の理由】 Xnor.aiは、エッジAI技術（クラウドではなくデバイス上でAIを実行する技術）に特化しており、AppleはこれをiPhoneなどのデバイスに組み込むために買収しました。この技術により、データをクラウドに送信することなく、デバイス上でAIを実行できるため、プライバシー保護やリアルタイム処理が強化されます。 【特徴と動向】 エッジコンピューティング分野の強化を目的とした買収事例です。Appleの戦略は、ユーザーのデバイス上でAIを効率的に実行できる技術を手に入れ、ハードウェアとソフトウェアの統合力を高めることにあります。特に、プライバシー保護や省電力に強みを持つAIスタートアップへのM&A（企業売却・持分売却）は、近年の技術トレンドに対応しています。
3. MicrosoftによるNuance Communicationsの買収
【買収時期】 2021年 【買収額】 約197億ドル 【買収の理由】 Nuance Communicationsは、音声認識技術やAIを活用した医療用ソリューションに強みを持っており、特に医療分野でのAI応用が進んでいました。Microsoftは、クラウドやヘルスケアにおけるAI戦略の一環として、Nuanceを買収しました。 【特徴と動向】 この買収は、垂直統合型のAI応用技術を手に入れることが狙いです。特にヘルスケア分野では、音声認識や自然言語処理を用いて電子カルテの作成を自動化する技術が求められており、Microsoftのクラウド事業（Azure）とのシナジーを強化する目的がありました。大規模なM&A（企業売却・持分売却）を通じて特定業界向けのAI技術を取り込む事例です。
4. Meta（旧Facebook）によるKustomerの買収
【買収時期】 2020年 【買収額】 約10億ドル 【買収の理由】 Kustomerは、顧客サービス管理（CRM）向けのAIプラットフォームを提供しており、Metaはこの技術を活用して、MessengerやWhatsAppなどのプラットフォーム上での顧客対応を効率化することを目指しました。 【特徴と動向】 カスタマーサービス自動化を強化するための買収事例です。Metaは、チャットボットや自動応答など、AIを活用したカスタマーサポートの効率化を進めており、Kustomerの技術を組み込むことで、顧客体験の向上と運用コストの削減を図っています。これは、AIが特定のビジネスプロセスを効率化するために使われる事例の一つです。
5. X（旧Twitter）によるMagic Pony Technologyの買収
【買収時期】 2016年 【買収額】 約1億5,000万ドル 【買収の理由】 Magic Pony Technologyは、機械学習を活用して画像やビデオの品質を向上させる技術を持っていました。Twitterは、これを活用してプラットフォーム上のビデオコンテンツの品質を向上させることを目的に買収しました。 【特徴と動向】 メディア品質向上のためのAI技術の獲得が目的で、大手SNS企業がコンテンツ配信の技術を強化するためにAIスタートアップを買収する事例です。この買収により、Twitterはメディアコンテンツの視覚的品質向上や圧縮技術の強化を目指しました。
6. IntelによるHABANA Labsの買収
【買収時期】 2019年 【買収額】 約20億ドル 【買収の理由】 HABANA Labsは、AI処理専用のチップ（AIアクセラレータ）を開発しており、Intelはこの技術を活用してデータセンターやクラウド向けのAI処理能力を強化する狙いがありました。 【特徴と動向】 ハードウェアとAI技術の統合を目的とした買収です。IntelはAI分野での競争力を高めるため、独自のAI専用プロセッサを開発している企業を積極的に取り込んでおり、データセンターやクラウド向けのAIワークロードを効率化することを目指しています。AIソフトウェアの発展とともに、ハードウェアの重要性が増す中で、このようなハードウェア企業の買収が続いています。
7. UberによるMighty AIの買収
【買収時期】 2019年 【買収額】 非公開 【買収の理由】 Mighty AIは、自動運転技術の開発に必要なデータのラベリング技術に特化しており、Uberは自動運転技術開発を進めるために買収しました。特に、自動運転車両が学習するために膨大な画像データが必要で、Mighty AIの技術はそのラベリング作業を自動化する重要な要素でした。 【特徴と動向】 自動運転分野に特化したAI技術を獲得するためのM&A（企業売却・持分売却）事例です。Uberは、自動運転技術の研究開発を効率化するために、データアノテーションやラベリングに強みを持つ企業を買収し、技術開発を加速させました。自動運転は、AIが実際に運用される最前線であり、膨大なデータ処理能力が必要なため、このようなサポート技術の買収が進んでいます。
8. DatabricksによるMosaicMLの買収
【買収額】 約13億ドル 【買収時期】 2023年 【概要】 Databricksは、AIを活用したデータ分析プラットフォームを提供する企業であり、MosaicMLは大規模言語モデル（LLM）のトレーニング技術を専門とするスタートアップです。この買収により、Databricksは自社のAIモデル開発能力を強化し、データ分析の精度と効率を向上させることを目指しました。 【特徴】 この買収は、AI技術の高度化とデータ処理能力の強化を目的とした戦略的な動きです。DatabricksはMosaicMLの技術を統合することで、より高度なAIソリューションを提供できるようになりました。
9. NvidiaによるAIスタートアップの買収
【買収額】 約5億ドル 【買収時期】 2023年 【概要】 Nvidiaは、GPUを中心としたハードウェア技術に加え、AIソフトウェアの開発にも積極的です。2023年には、AIアルゴリズムの最適化や新しいAIツールを開発する複数のスタートアップを買収しました。 【特徴】 Nvidiaの買収戦略は、自社のAIエコシステムを拡大し、AI研究開発のリーダーシップを強化することにあります。買収したスタートアップの技術は、Nvidiaの製品ラインナップに統合され、新しいAIアプリケーションの開発を促進しています。
10. AppleによるXnor.aiの買収
【買収額】 約2億ドル 【買収時期】 2023年 【概要】 Xnor.aiは、エッジAI技術（クラウドではなくデバイス上でAIを実行する技術）に特化したスタートアップです。Appleはこの技術をiPhoneなどのデバイスに組み込むために買収しました。 【特徴】 Appleの戦略は、ユーザーのデバイス上でAIを効率的に実行できる技術を手に入れ、ハードウェアとソフトウェアの統合力を高めることにあります。特に、プライバシー保護や省電力に強みを持つAIスタートアップへのM&A（企業売却・持分売却）は、近年の技術トレンドに対応しています。
11. MicrosoftによるNuance Communicationsの買収
【買収額】197億ドル 【買収時期】 2021年（2023年までの主要事例として） 【概要】 Nuance Communicationsは、音声認識技術やAIを活用した医療用ソリューションに強みを持つ企業です。MicrosoftはクラウドやヘルスケアにおけるAI戦略の一環としてNuanceを買収しました。 【特徴】 この買収は、垂直統合型のAI応用技術を手に入れることが狙いです。特にヘルスケア分野では、音声認識や自然言語処理を用いて電子カルテの作成を自動化する技術が求められており、Microsoftのクラウド事業（Azure）とのシナジーを強化する目的がありました。
日本企業のAI動向
日本企業はAI技術に積極的に取り組んでいる企業が多数あります。これらの企業は、自社の業務効率化、製品の高度化、または新規事業開発のためにAIを活用しており、その取り組みはさまざまな分野に広がっています。
1. トヨタ自動車株式会社
トヨタは、自動運転技術やモビリティ分野でAI技術を積極的に活用しています。 トヨタはAI技術を自動運転車の開発に活用しています。特に「Toyota Research Institute（TRI）」がAI研究を主導しており、自動車のセンサーから収集したデータをAIで解析し、運転操作を自動化する技術を開発しています。 またトヨタは建設中の「Woven City」は、AIやIoT技術を活用して自動運転やスマートシティの実現を目指す未来都市プロジェクトです。ここではAI技術を駆使して、交通や生活インフラを最適化します。
2. 日立製作所株式会社
日立は、AIを活用して産業機械やインフラの最適化を目指す取り組みを展開しており、特に「Lumada」プラットフォームを通じてAI技術を実装しています。 日立の「Lumada」は、AIやIoTを活用したデータ分析プラットフォームで、産業分野の効率化や生産性向上に寄与しています。たとえば日立は、工場内の設備や機械の稼働状況をリアルタイムでモニタリングし、AIを使って故障の兆候を早期に検知する予知保全システムを開発。これにより、計画外のダウンタイムを回避し、生産性を向上させています。また日立は、鉄道や電力などの社会インフラの分野でもAIを活用。鉄道の運行スケジュールや電力供給の効率化などにAIを活用しています。
3. 富士通株式会社
富士通はAI技術をコアとするデジタルトランスフォーメーションを推進しており、さまざまな分野でのAI活用を進めています。富士通は自社のAIブランド「Zinrai」を通じて、自然言語処理、画像認識、機械学習などの技術を提供しています。これを活用して、企業の業務効率化や新規事業開発をサポートしています。また富士通は、医療データをAIで解析し、診断支援や治療プランの最適化に貢献しています。特に画像診断や病歴データの解析に強みを持っています。
4.三菱電機株式会社
三菱電機は、製造業をはじめとするさまざまな分野でAI技術を活用しています。 三 菱電機は独自のAI技術「Maisart（Mitsubishi Electric’s AI creates the Smartest ART）」を開発し、製造現場の自動化やロボティクス分野で活用しています。この技術により、生産プロセスの最適化や省エネルギー化を実現しています。 またAIを活用して、工場の機器や設備の状態を監視し、故障を事前に予測する「予知保全」を実現しています。これにより、設備停止時間の短縮やメンテナンスコストの削減が可能です。
5. ファナック株式会社
ファナックは、ロボティクスとファクトリーオートメーションの分野で世界的に有名な企業で、AI技術を活用して製造ラインの自動化と効率化を進めています。 ファナックは、AIを活用した製造現場向けプラットフォームFIELD System(FANUC Intelligent Edge Link & Drive System)を開発しています。このシステムは、工場内のすべての機器やロボットからリアルタイムでデータを収集し、AIによって分析することで、機器の稼働状況を最適化し、異常の予兆を検知します。これにより、保守の効率化やダウンタイムの削減が可能になります。またファナックはAIによる自律的なロボット制御を強化しています。ロボットが自己学習することで、作業効率を高めたり、柔軟に適応する能力を持たせる取り組みを行っています。この技術により、複雑な作業や多品種少量生産の現場において、より高い生産性を実現しています。
6. パナソニック株式会社
パナソニックは、家電製品だけでなく、産業機器や自動車部品の分野でもAIを活用し、製造業全体での生産性向上を目指しています。 パナソニックは、自社の製造現場でAIを活用したスマートファクトリーの導入を進めています。AIを使って生産ラインのリアルタイムデータを解析し、生産プロセスの最適化や設備の予知保全を実現しています。これにより、品質向上とコスト削減を図っています。またパナソニックは、自動車向けのバッテリー製造や電子部品の生産においても、AIを活用して製品品質を向上させる取り組みを進めています。AIによるデータ解析を用いて、製品の異常検知や不良品の予測を行い、生産ラインの停止を最小限に抑えています。
7. コマツ（株式会社小松製作所）
コマツは建設機械メーカーとして、AIやIoTを活用して、建設現場や鉱山での作業効率を向上させる技術開発を進めています。コマツは、AIを用いた「スマートコンストラクション」というサービスを提供しています。このサービスでは、建設現場での機械操作をAIが支援し、土木作業や建設作業の効率を最適化します。ドローンやセンサーを使って現場データを取得し、AIで解析することで、作業の進捗や地形変化をリアルタイムで把握することができます。 また小松では鉱山などの大規模な現場では、AIを活用した自律走行のダンプトラックが運用されており、人手をかけずに大量の土砂を運搬することが可能になっています。
8. 安川電機株式会社
安川電機は、産業用ロボットとモーションコントロールの分野でリーダー的存在であり、AIを活用してロボットの高機能化と生産現場の自動化を進めています。 安川電機は、AIを使って産業用ロボットの動作を最適化し、柔軟な動作を可能にする技術を開発しています。AIがリアルタイムで環境を認識し、作業内容に応じて最適な動きを判断することで、複雑な作業の自動化が可能です。また安川電機は、AIを活用してロボットの動作データを解析し、故障や劣化の兆候を早期に検出する予知保全システムを開発しています。これにより、ダウンタイムを最小限に抑え、稼働率を最大化しています。
9. 村田製作所
村田製作所は電子部品、特にセラミックコンデンサやセンサなどの分野で世界的に有名であり、AI技術を活用して生産プロセスの効率化や品質管理を進めています。 村田製作所は、AIを導入した「スマートファクトリー」を推進しています。工場内の機器や生産ラインにセンサーを設置し、リアルタイムでデータを収集。AIを活用して生産状況を分析し、設備の予知保全や自動調整を行うことで、生産の効率化とダウンタイムの削減を実現しています。 また村田製作所では、製品の品質検査にAIを導入しています。AIが生産された部品の画像データや計測データを分析し、従来の人間の目視検査では見逃されやすい微細な欠陥を自動で検出します。これにより、製品の品質が向上し、不良品の減少が実現されています。村田製作所は、AIを活用して新しい電子部品やセンサの開発にも取り組んでいます。AIによるシミュレーションやデータ解析を通じて、より効率的で性能の高い部品を設計するための技術開発が行われています。
10. 京セラ株式会社
京セラは電子部品、セラミック製品、情報通信機器など多様な製品を製造しており、AIを活用して製造プロセスや製品開発を高度化しています。 京セラは、AIを使って工場内の生産プロセスを最適化しています。AIによるリアルタイムデータの解析により、設備の稼働状況を監視し、生産過程で発生する異常を検知し、迅速な対応が可能なシステムを導入しています。 また京セラは、AIを活用して新しい材料や部品の開発にも取り組んでいます。AIを使った材料データの解析により、新しいセラミック材料や部品の特性を最適化し、製品開発のスピードアップを実現しています。
11. ソニー株式会社
ソニーは、エレクトロニクスや半導体、画像センサなどの製造を手がけており、AIを活用した製品開発や生産技術に力を入れています。 ソニーは、画像センサにAI技術を組み込み、より高度な認識機能を持つ製品を開発しています。例えば、カメラやスマートフォン向けのAI搭載画像センサは、物体の認識や顔の検出をより精度高く行うことが可能です。また、産業用のセンサでもAIが利用され、工場や物流における自動化や効率化に寄与しています。 またソニーは、AIを使って製造工程の最適化や自動化を進めています。AIがデータをリアルタイムで分析し、生産ラインの調整や設備の保守を自動的に行うことで、製造のコスト削減や品質向上を達成しています。
12. TDK株式会社
TDKは、電子部品や材料技術を中心に事業を展開しており、AIを活用して製造プロセスの効率化や新製品の開発を進めています。TDKは、AI技術を利用して製造ラインの稼働状況や製品の品質データを収集し、製造プロセスの最適化を進めています。特に、コンデンサや磁気センサの製造において、AIによる予知保全やプロセスの自動化が進められています。またTDKは、AIを使って材料特性や製品設計のシミュレーションを行い、新しい製品の開発をスピードアップさせています。AIによる膨大なデータ解析により、最適な材料やプロセスを短時間で見つけ出し、製品の性能向上に繋げています。
13. オムロン株式会社
オムロンは、制御機器やセンサー技術に強みを持ち、AIを活用したオートメーションや品質管理技術を提供しています。 オムロンは、AIを活用した産業オートメーションソリューションを提供しており、工場内の自動化を強化しています。特に、AIがセンサーから得られるデータを解析し、生産ラインの状況をリアルタイムでモニタリングすることで、トラブルの早期発見や自動修正が可能となっています。 またオムロンの産業用ロボットは、AIを使って自律的に学習し、より精密で柔軟な動作が可能となっています。これにより、組み立てや検査工程の自動化が進み、複雑な作業にも対応できるようになっています。
14.KDDI
KDDIはAIに積極的に取り組んでいる企業の一つです。KDDIは通信業界における大手企業であり、AI技術を活用して通信ネットワークの高度化や顧客体験の向上を図ると同時に、新たなサービスの創出にも注力しています。主には以下のAI化に取り組んでいます。 通信ネットワークの高度化 auスマートパスプレミアムのAI活用 音声AI技術の活用 新規事業へのAI導入 KDDI Digital Gate AIとデータ分析によるマーケティングの高度化
15. 三菱商事株式会社
三菱商事は、エネルギー、金属、化学品、食料、産業機械など、多岐にわたる事業を展開しており、AI技術の活用にも積極的です。三菱商事はAIを活用して、グローバルなサプライチェーンの最適化を図っています。特にエネルギーや資源分野では、需要予測や物流の最適化をAIで支援することで、効率的な運営を実現しています。 また三菱商事は、AIを活用して再生可能エネルギーの発電量を予測し、エネルギーの安定供給を支援しています。太陽光や風力発電の効率化にもAIが貢献しています。
16. 三井物産株式会社
三井物産は、資源開発、インフラ、流通など、多岐にわたるビジネスを展開しており、AIを通じて各事業の効率化や新規ビジネスの開発を推進しています。 三井物産は、鉱山や石油・ガスの探査や採掘にAIを活用しており、資源の発見や採掘効率を向上させる技術を開発しています。AIを用いたデータ解析により、地下資源の分布予測がより精度高く行われています。 また三井物産ｈが、物流分野でのAI活用】 物流事業において、AIを活用した在庫管理や物流ルートの最適化を実現しコスト削減と効率化を図っています。特に、需要予測アルゴリズムを用いて、最適な配送計画を立てる取り組みを行っています。
17. 住友商事株式会社
住友商事は、金属、輸送機械、インフラ、エネルギー、メディアなど、多岐にわたる事業を展開し、AI技術を活用したデジタルトランスフォーメーションを推進しています。 住友商事は、AIを活用したスマートシティプロジェクトに参加し、都市のインフラを最適化する取り組みを行っています。交通、エネルギー、セキュリティなどの分野で、AIを使ったデータ解析やリアルタイム管理を実施しています。また農業事業において、AIを使った生産量予測や作物管理の効率化を目指しています。AIを用いることで、気象データや土壌データを分析し、最適な作付けや収穫タイミングを予測する技術を開発しています。
18. 伊藤忠商事株式会社
伊藤忠商事は、繊維、食料、化学品、エネルギー、ITなどの幅広い分野で事業を展開しており、AIを活用した新規ビジネスの開発に積極的です。 伊藤忠商事は、小売や消費者向け事業において、AIを用いた消費者データの解析を行い、需要予測やマーケティング戦略を最適化しています。ECサイトでの購買行動を分析し、顧客に合わせた商品提案を強化しています。また食料事業において、AIとIoT技術を組み合わせて、食品の流通や保管におけるロス削減を図る取り組みを行っています。需要予測に基づき、過剰な在庫や廃棄を減らすためのシステムを開発しています。
19. 丸紅株式会社
丸紅は、エネルギー、インフラ、化学品、食料、繊維などの分野でグローバルに事業を展開しており、AI技術を活用して業務の効率化と新規ビジネスの創出を目指しています。 丸紅は、電力事業においてAIを活用し、発電設備の効率化や故障予知を行っています。特に、再生可能エネルギーの発電管理にAIを導入し、発電量の予測と設備のメンテナンスを最適化しています。また農業分野でのAIとデジタル技術】 丸紅は、AIとデジタル技術を組み合わせて、農業生産の効率化を推進しています。気象データや衛星画像を解析し、作物の生育状況をモニタリングする技術を提供しています。
20.三菱UFJフィナンシャル・グループ (MUFG)
三菱UFJフィナンシャル・グループは、日本最大級の銀行グループであり、AIを活用した業務の自動化やデジタル化に積極的に取り組んでいます。 ①AIチャットボットの導入 ➁AIによる信用リスク評価 ③ロボアドバイザーサービス「THEO」
21. 三井住友フィナンシャルグループ (SMBC)
三井住友フィナンシャルグループは、金融業務のデジタル化を推進しており、AIを活用して顧客体験の向上や業務効率化を図っています。主にはAIチャットボット「Sumi Trust Chatbot」やAIによる取引の不正検知に取り組んでいます。
日本企業のAI企業への投資
1. KDDI株式会社
KDDIは、通信業界における大手企業であり、AIを活用したサービス開発やスタートアップへの投資を積極的に行っています。
①KDDI Open Innovation Fund（KOIF） KDDIは、AIやIoTに特化したスタートアップへの投資を目的とする「KDDI Open Innovation Fund」を設立しています。これを通じて、AI分野のベンチャー企業に投資し、共同で新しいサービスやビジネスモデルの開発を進めています。
➁ KDDI Digital Gate スタートアップと協力し、AIを使った新規サービスの開発や実証実験を支援しています。これにより、AI関連企業への投資だけでなく、共同での事業創出も行っています。
2. NTTグループ
NTTは、AI技術を活用して通信サービスやデジタルインフラを強化しているほか、AIスタートアップへの投資にも注力しています。
①NTTドコモベンチャーズ NTTグループの一部であるNTTドコモは、AIやIoT分野のスタートアップに投資を行うためのファンド「NTTドコモベンチャーズ」を設立しています。このファンドは、国内外のAIスタートアップに投資し、技術革新や新規サービスの開発を加速させています。
➁AIスタートアップとの協業 NTTは、AI技術を活用したソリューションを提供するスタートアップと積極的に提携し、新しいサービスや技術を共に開発しています。
3. トヨタ自動車株式会社
トヨタ自動車は、自動運転技術やモビリティ分野においてAI技術を積極的に活用しており、AIスタートアップへの投資にも積極的です。
①Toyota AI Ventures トヨタは、AIやロボティクス、自動運転技術を専門とするスタートアップに投資するため、「Toyota AI Ventures」というベンチャーキャピタルを設立しています。このファンドを通じて、AIを活用した新技術やモビリティ関連のスタートアップに投資し、トヨタの次世代技術の開発を支援しています。
➁TRI（Toyota Research Institute） トヨタは、自社の研究機関であるTRIを通じて、AI技術に関連するスタートアップとの協業や技術投資を推進しています。
4. 三菱UFJフィナンシャル・グループ（MUFG）
三菱UFJフィナンシャル・グループは、AI技術を活用して金融サービスの効率化や高度化を進めており、AIスタートアップにも積極的に投資しています。
①MUFG Innovation Partners 三菱UFJフィナンシャル・グループは、「MUFG Innovation Partners」というベンチャーキャピタルを通じて、AIやフィンテック分野に特化したスタートアップに投資を行っています。このファンドは、国内外のAI関連企業に対して戦略的な投資を行い、金融業務のデジタル化を加速させています。
➁AIを活用した金融サービス開発 AIスタートアップとの協業を通じて、顧客の行動分析やリスク管理など、金融業務にAI技術を導入するプロジェクトを進めています。
5. 三井物産株式会社
三井物産は、エネルギー、資源、物流などの分野でAIを活用したサービスの開発を進める一方で、AIスタートアップへの投資も行っています。特にエネルギーや物流分野でのAI活用を目指し、スタートアップ企業に対して戦略的な投資を行っています。これにより、AI技術を使った効率化や新規ビジネスの創出を支援しています。
日本企業のAI企業買収
1. トヨタ自動車株式会社
トヨタは、AIや自動運転技術の強化を目指しており、そのためにAIスタートアップやベンチャー企業の買収や出資を積極的に行っています。特に、モビリティや自動運転技術に関連する分野での投資が注目されています。
①Perceptive Automataの買収 トヨタは、歩行者の行動予測を行うAI技術を開発する「Perceptive Automata」に投資を行い、将来の自動運転車の安全性を高める技術を手に入れました。
➁TRI-AD（Toyota Research Institute – Advanced Development） トヨタは、AIや自動運転技術に特化した研究機関TRI-ADを設立し、AIスタートアップの買収や投資を通じて技術開発を加速しています。
2. 富士通株式会社
富士通は、AI技術の活用を推進するために、AIスタートアップやデータ解析に特化した企業の買収を積極的に行っています。特に、富士通はAIを活用したソリューションの開発とエンタープライズ市場向けサービスの強化に力を入れています。
①Kyndiとのパートナーシップ 富士通は、自然言語処理（NLP）技術を持つAI企業Kyndiとパートナーシップを結び、AIを活用した文書解析やデータ分析の強化を進めています。将来的には買収やより強力な提携を視野に入れているとされています。
➁AI関連企業への投資拡大 富士通はAIやデータサイエンス分野のスタートアップに対して積極的な投資を行い、技術を吸収してエンタープライズ向けのサービスを強化しています。
3. パナソニック株式会社
パナソニックは、家電やエレクトロニクスだけでなく、AIやIoT技術を活用した新しい分野への進出を進めており、AIスタートアップの買収もその一環として行っています。 Blue Yonderの買収（2021年） パナソニックは、米国のサプライチェーン管理AIソリューション企業「Blue Yonder」を70億ドルで買収しました。Blue Yonderは、AIを活用して需要予測や在庫管理を最適化する技術を提供しており、パナソニックの物流事業にAI技術を組み込むことで競争力を強化しています。
4. リクルートホールディングス
リクルートは、求人、住宅、旅行など多岐にわたる事業を展開しており、AI技術を活用したサービスの強化を目指してAIスタートアップへの投資や買収を行っています。特に、データ解析やAIを活用したマッチングサービスに注目しています。 ①Indeedの買収 リクルートは、求人情報のマッチングサービスを提供するIndeedを買収しました。Indeedは、AIを活用して求職者と求人を自動でマッチングするシステムを提供しており、この技術をリクルートの既存サービスに組み込んでいます。 ➁Wongnaiの買収 タイのAIを活用した飲食店検索サービス「Wongnai」を買収し、飲食業界でのデータ分析やマーケティング支援を強化しています。