AI市場に押し寄せるM&Aの波【後編】
MicrosoftがApple「Siri」の開発元を買収 「AI企業買収」なぜ活発化？
AI分野でベンダー買収が活発化している。その背景には何があるのか。直近の買収傾向とアナリストの見解から読み解く。
MicrosoftはNuance Communications（以下、Nuance）を約200億ドルで買収すると、2021年4月に発表した（同年6月に米貿易規制当局が買収を承認）。NuanceはAppleの音声アシスタント「Siri」の開発を手掛け、あらゆる業界を横断して自然言語処理や音声認識、文書処理、画像認識の中核となる技術を提供している。
2021年5月上旬には機械学習ベンダーのDataRobotが、ノートブック形式のデータ可視化ツールを手掛けるZeplの買収を発表。同月下旬には20年以上にわたって自動車ドライバーのモニタリングシステムを開発してきたスウェーデンのSmart Eyeが、乗員の感情を認識できる車内感知システムを開発するAffectivaの買収を発表した。
MicrosoftのNuance買収だけではない AI企業買収が活発化する「2つの理由」
米TechTargetの調査部門Enterprise Strategy Group（ESG）のアナリストであるマイク・レオン氏は、AI分野のM&A活発化は「まだ始まったばかりだ」と指摘。「2つの分野からのM&A活動が平行して起きている」と解説する。
1つ目は、AI技術の導入から運用までのライフサイクル全体をカバーするポートフォリオの構築だ。特にレオン氏はMLOps（DevOpsの考え方を取り入れた機械学習モデルの開発手法）の分野に注目する。
「現代の組織にとってAI技術の導入は最大の頭痛の種だ」とレオン氏は語る。そうした課題を解決すべく、2020年前後に複数のベンダーが機械学習モデルの導入や管理を簡略化する新製品を市場投入した。それらの技術は「もともと新興企業が提供してきたものだ」と同氏は話す。例えばDataRobotのZepl買収は、AIシステム開発者の機械学習モデル開発を支援する効率的なツールを提供するという意味で、ここに当てはまる。
2つ目は、バーティカル（業種別）市場に照準を据えているAI専門企業だ。Affectivaはその代表例と言える。同社は主に自動車向けのコンピュータビジョン技術を開発している。
特定の業界で1つか2つの用途に照準を絞っている小規模なAI専門企業は「何百社もある」とレオン氏は指摘する。専門性の強いAIシステムの製品化に力を入れる大手ベンダーが、そうした企業と手を組んだとしても不思議はない。「極めて優秀な企業にはM&Aの大きなチャンスがあると私は見ている」（同氏）
TechTarget発 先取りITトレンド
米国TechTargetの豊富な記事の中から、最新技術解説や注目分野の製品比較、海外企業のIT製品導入事例などを厳選してお届けします。
Copyright © ITmedia, Inc. All Rights Reserved.
TechTarget発 先取りITトレンド
米国TechTargetの豊富な記事の中から、最新技術解説や注目分野の製品比較、海外企業のIT製品導入事例などを厳選してお届けします。
この記事の著者
関連記事
新着ホワイトペーパー PR
-
製品資料
[株式会社うるる] 「入札市場」攻略ガイド：効率的に落札するためのポイントを徹底解説 -
製品資料
[株式会社うるる] 入札情報に特化した「販路拡大」「効率化」のためのサポートツールとは？ -
市場調査・トレンド
[株式会社うるる] 公共入札に成功する企業と失敗する企業の「5つの違い」 -
製品資料
[日本ビジネスシステムズ株式会社] 専門家が教える、Microsoft 365の「テナント統合／分離」を成功に導く秘訣 -
製品資料
[rakumo株式会社] Microsoft 365での情報埋没を防ぐ、社内ナレッジを資産化する情報ポータル活用
こんなメディアも見られています
TechTargetジャパンに関連する情報をお探しであれば、こちらのメディアもお役に立てるかもしれません。
ベンダーコンテンツ PR
From Informa TechTarget
SpecialPR
アクセスランキング
-
1
PHP脆弱性「PHP2Shell」で2260万件に影響 情シスの緊急チェックリスト
-
2
「Microsoft 365」が乗っ取られる MFAを破る“本物の画面”の恐怖
-
3
半数がブルーカラー転向を視野に？ ベテランエンジニアを追い込む“54歳の壁”
-
4
世界のデータセンター容量は5カ国に69%集中、電力消費「5%の壁」が招くものとは？
-
5
「Windows」の不要なファイルを安全に消して容量を空ける方法
-
6
ChatGPTは“検索しまくり”でGeminiは“淡泊”？ データが明かすAIの裏側
-
7
なぜ「Gemini 4 Argon」は出遅れたのか？ Googleが狙う“逆転のシナリオ”
-
8
Claude利用8割のGMO、AI人材の評価軸が「トークン管理」に変わった
-
9
生成AIが普及しても「技術書」を手放せないエンジニアの本音
-
10
AIをデータ保管場所の近くに置くと安全で経済的 それでも残る“破滅的リスク”
ホワイトペーパーランキング PR
-
1
AI駆動攻撃にどう対抗する？ 超速の攻撃からエンドポイントを保護する方法
-
2
2026年のサイバーセキュリティには何が必要か？ 最新データに学ぶ傾向と対策
-
3
経験豊富な即戦力人材に直接アプローチできる、「攻めの採用」への転換術
-
4
「IT史に名を残すシステム障害」8選
-
5
最速72分でデータが流出？ 最新の脅威トレンドや侵入手法から分かった防衛策
-
6
不審メールの経路や見せ方に変化？ 2026年夏の3事例から見えた動向と対処方法
-
7
Microsoft 365のメールセキュリティ、3つの“死角”と追加で検討すべき対策とは
-
8
AI駆動開発のスピードと安全性を両立 「品質・セキュリティ管理」の実践ガイド
-
9
HDDを使わない「SSDオンリー」が無謀なのはなぜ？
-
10
「標的型攻撃メール」事例・サンプル集
TechTargetジャパン SNS
@techtarget_itmをフォロー
インフォメーション
注目情報をチェック
TechTargetジャパンをフォロー