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Business 2018.10.17

売上高の6割をiPhoneに頼るApple、R&D/M&Aの投資はどこに?

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GAFAの中にあって唯一ハードウエアを事業の核とするApple。その技術開発の方向性を見る。

Appleの新本社「Apple Park」(出所:Apple)
 時価総額1兆ドル超えを達成した米Apple。格安スマートフォンを中心としてAndroid陣営に押されてはいるものの、いまだ存在感は大きい。研究開発(R&D)投資は、2017年で約1兆4000億円と膨大だ。

 Appleは何を見据えて、これほどの投資をしているのか。デジタル社会の未来を考えるとき、Appleファンでなくとも、その動きと狙いは気になるところ。以前紹介した「207社と309億ドル、M&Aの動きから見るGoogle」に続き、今回はAppleに関して、R&Dに関連した動きと、M&A投資の傾向を見てみよう。

売上高比率にすると5%に過ぎないR&D投資

 GAFAの中でも、Appleは売上高が最も大きい。2017年は2292億3400万ドルに上る。これに対しR&D投資は2017年で115億8100万ドルで、売上高比率でみると、わずか5.1%しかない。

 AppleがR&Dに消極的だというわけではないし、2014年の3.3%、2015年の3.5%、2016年の4.7%に比べれば金額は増え、しかも年々伸びている。ただ、Googleが売上高の約15%、Amazon.comが約12%、Facebookは20%以上を投じているのに比べると、比率が低い。

 あくまでも考え方の一つだが、この背景として、自力での技術開発以外に、技術開発を担う存在がある、という事情が考えられる。

 iPhoneという巨大市場を握るAppleの背後には、巨大なサプライチェーンがある。付随する技術をすべて自社で持たなくても、サプライヤーが提供してくれるわけだ。先進的な技術も、Appleの購買力を期待したサプライヤーが、自ら研究し、それを実装した製品としてAppleに納めてくる。

 こう考えると、Appleとしては、R&DにしてもM&Aにしても、より先進的かつ自社で手掛ける意味のある領域に投資を絞り込める。そうして効率的な研究開発の体制を築いていると考えてよさそうだ。

 実際、2017年のアニュアルレポートを見ると、こんなコメントがある。

「我々は、研究開発におけるフォーカスされた投資こそが、今後の成長と市場での競争力あるポジションの確保、そして新たな製品/サービス開発のために極めて重要だと確信している」

製品/サービスで目立つのはiPhoneばかり

Appleの売り上げのうち60%以上をiPhoneが占める
 ただ、Appleの事業を見ると、売上高の6割がiPhoneで、その他を含め端末への依存度が極めて高い。毎年新製品を出しているとはいえ、膨大な投資に基づいた新技術を打ち出しているかというと、必ずしもそうは見えない。前述のように製品に近い領域ではサプライヤーの力をうまく使っていることを考えると、疑問は一層膨らむ。AppleのR&D、M&Aの投資は、どこに向かっているのか。

 1988年以降、AppleのM&A件数は104件ある。このうちテック系企業のM&Aは97社。買収金額が明らかになっているものだけで40社ある。この40社の買収額は84億ドルに上る。この数字からテック系企業97社の買収額を推定すると、ざっと183億ドルといった水準になる。
GAFAのM&Aの状況 (日経BP総研、テクノアソシエーツが調査)
 このうち、2012年以降のM&Aの動きを見ると、2012年から2017年でのテック系企業M&A件数は61件ある。2012~2013年で目立つのは、BroadMap、Embark、HopStop.comといった地図アプリに関連した企業である。特にHopStop.comには10億ドルを投じている。また、近い領域ではWiFiSLAMという屋内位置把握の技術を持つ企業を買収している。実は地図に関しては、2015年までまだM&Aが続く。このことからは、Googleマップに追いつきたいという想いと焦りが感じられる。

 この傾向が変わったのが2015年で、VocalIQ、PerceptioというAI(人工知能)スタートアップを買収した。2010年にSiriを買収したものの、それ以降でAIスタートアップを買収したのは2015年が初めてである。

 AIに近い領域でのM&Aは2016~2017年も続いた。買収したのはLattice Data、tuplejump、Turiといった企業。AIそのものというよりも、ビッグデータ解析である。最も特徴的なのはLattice Dataだろう。同社は「ダークデータ」と呼ばれる、解析には使いづらいデータを、AIを利用して使えるデータに変換する技術を持つ。

 ダークデータとは、価値があるかもしれないにもかかわらず、収集・蓄積されるだけで活用されていないデータ。主に非構造型のデータだ。Lattice Dataの技術を生かせば、それらを分析可能なデータに変換し、より深く解析できるようになる可能性がある。

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