GAFAの敵がついに出現!その正体とは?~就活生に必要なGAFAの基本知識~

38,002 views

最終更新日:2023年11月01日

GAFAの敵がついに出現!その正体とは?~就活生に必要なGAFAの基本知識~

「GAFA」、ネット広告やITサービス系の企業を志望している就活生なら必ず一度は耳にしたことがあるでしょう。

これは、Google、Amazon、Facebook、Appleの4社を総称した言葉です。

この4社の登場によりビジネスの世界だけでなく、私たちの生活も大きく変化しました。

実際に、Googleで検索したり、Amazonで商品を購入したり、Facebookで友達の近況を見たり、そうしたことをAppleのiPhoneで見る、というのが私たちの生活の当たり前になっています。

さらに、IoTという言葉が登場したように、今後はどんなモノにもインターネットが接続される時代になっています。「私はメーカー志望だからGAFAは関係ない」なんて言っていられなくなります。

志望業界を問わず、全就活生の最低限の基本知識としてGAFAについて分かりやすく説明していますので、ぜひご一読ください。

GAFAとは?

GAFAとはGoogle、Amazon、Facebook、Appleの4社を総称した言葉です。

ビッグデータを応用した巨大IT企業であるこの4社の登場により、ビジネスの世界のみならず私たちの生活も大きく激変しました。

その経済規模は、4社合計の時価総額約3兆ドル(約330兆円)というとてつもない数字からもわかるかと思います。

日本の国家予算の約101兆円(2019年度)に対して、GAFAの時価総額はその3倍を超える規模となっています。また、イギリスの国家予算を超えて世界第5位となり、大国並みの影響力を発揮するようになりました。

ここからは、大国並みの経済規模にまで成長したGAFAの「創設から現代に至るまでの沿革、事業領域、特徴やビジネスモデル、GAFAの敵、今後の展望」を簡単に説明していきます。

Google

Google:ビジネスモデル・企業分析

主な事業領域:「検索」

「検索」というインターネットを使用する際に必要な工程にプラットフォームを整備し、どんなときでも誰でもが通る「インターネットの入り口を作った」という点がGoogleの成功の最大の要因だと考えられます。

Googleの検索機能にはChrome・翻訳・Google Mapなどがありますが、その中でもGoogle最大の強みが検索におけるページランク技術です。

【ページランク技術】とは

ページランク技術 (PageRank) は、検索ワードに対するウェブページの重要度を決定するためのアルゴリズム(算法・計算式)であり、評価の高いページを上位表示するために用いられている中心的な技術。

検索だけでなく動画や音楽の分野ではYoutube・Youtube Musicなど、通話・テキスト分野ではGmail・メッセージ、仕事の効率化を図る分野ではドキュメント・スプレッドシート・Google Drive、日常生活で役に立つフォト・連絡先・カレンダーなど、ユーザー体験を向上させています。

また、ソフトウェア・サービスだけでなく、ハードウェアにも注力しており、Google Pixel・Andoroid端末などのMade by GoogleデバイスではAppleと対抗するほど売り上げを伸ばしています。

ビジネスモデル

【検索連動型広告】
ユーザーの検索に応じて最適な広告を表示するシステム広告収益が主な収入源で、Googleの収益の約86%を広告収益が占めています(2018年第一四半期)。

このひとりひとりのユーザーにとって最適な広告を表示するために、Googleが収集したビッグデータを活用し、ユーザーにとって最も有益な広告を表示することで、広告主の企業としても効率の良く広告を出せるようになっています。

アメリカでは、インターネット広告の売上をGoogleとFacebookの2社が独占しています。2019年のアメリカでのデジタル広告費6.3兆円に対して、GoogleやFacebookを含むトップ10がアメリカデジタル広告費の77%を占めています。

また、2017年にはGoogleとFacebookの2社が世界のデジタル広告費の約61%を占めています。

沿革

  • 創設者:ラリー・ペイジ、サーゲイ・ブリン

    1995年:スタンフォード大学でラリー・ペイジとサーゲイ・ブリンが出会い共同経営者として検索エンジンを開発

    1998 年:Google設立・法人化

    2001年:Googleグループを設立

    2004 年 8 月 19 日:株式公開(NASDAQ)

「世界中の情報を整理し、世界中の人がアクセスできて使えるようにすること」というミッションのもと、世界中の数十億のユーザーに数百というプロダクトを届けています。

2019年度会計第三四半期(9月30日締め)では、売上高は前年同期比20%増の404億9000万ドル(4兆4500億円)となっており、Googleがその事業を順調に拡大していることがわかります。

Amazon

Amazon:ビジネスモデル・企業分析

主な領域:「購買」

Amazonは、ECサイトであるAmazon.comを運営しています。誰しもが毎日行う「購買」というフェーズにプラットフォームを構築しました。

【EC】とは

ECとはElectronic Commerceの略称で、日本語では「電子商取引」と呼ばれます。ネットワーク上で、商品やサービスを売買するビジネスのことを指します。

Amazonの主な事業は以下の3つがあります。

  • ①EC事業
  • ②アマゾン・ウェブ・サービス(AWS)
  • ③広告事業

消費者目線ではECサイトでの利益がAmazonの営業利益の大部分を占めているように思えますが、実際にはEC事業の割合はそこまで大きくはないです。

2018年のAmazonの売上高は2328億ドル(25兆6000億円)であるのに対し、EC事業による利益は52.8%に過ぎまぜん。

残りの収益はアマゾン・ウェブ・サービス(AWS)広告事業によるものです。

AWSとは、Amazonが自社ECサイト用に構築していたサーバーシステムを他の企業に貸し出すサービスのために初期費用が抑えられています。そのために、顧客に低価格でサーバーを貸し出すことが可能になっており、2018年第二四半期には前年同期比49%の成長率と26%の高い営業利益率を誇る事業に成長しました。

近年ではアマゾンの広告事業が急速に成長しています。その広告事業というのは、ユーザーがAmazonで商品を検索した際に関連する商品の広告を表示する検索広告が中心になっています。

広告主である企業は、Googleへの広告からAmazonへの広告にシフトする傾向がみられます。それは、Googleでの「検索」というフェーズに広告をだすよりも、Amazonでの「購買」というフェーズに広告を出すほうが、ユーザーの購買行動を喚起できるからだと考察できます。

ビジネスモデル

「利益を出さない」と言われるAmazonには「バーチャス・サイクル」というビジネスモデルがあります。

成長モデルと再成長モデルを融合させた「バーチャス・サイクル」により、成長モデルでの利益を次のビジネスへの投資に回すことで再成長を促しているため、利益を利益として享受しないということです。

 

(画像引用元:https://www.zentail.com/blog/bezos-virtuous-cycle-leverage-invest-infrastructure)

①成長モデル

バーチャス・サイクルの第一段階は「成長モデル」です。

この成長モデルでは、顧客視点に立脚し、「Amazonならどんな商品でも売っている」というUX(ユーザー体験)を与え、次回もAmazonで購入させることで利益を生み出しています。

普通の店舗型小売店では2割ほどの人気商品が全体の売上の8割を占めていますが、Amazon.comではニッチでニーズの少ない商品が人気商品よりも売上が大きくなっています。これをロングテール戦略と呼びます。

陳列棚に限りがある店舗型小売店とは違い、Amazon.comのようなECサイトではどんな商品でも無限に掲載することができます。

Amazon.comではここを強みとしており、人気商品は低下価格に抑えてユーザーを呼び込み、ニーズが少ないニッチな商品を幅広く揃え通常価格で販売することでUXを高めています。

②再成長モデル

バーチャス・サイクルの第二段階は再成長モデルです。第一段階の成長モデルで得た利益を次のビジネスへの投資に充てています。

再成長モデルで今までに投資されてきたビジネスには、AWS、Amazon Prime、Amazon Dash、Amazon go、ドローン配達などがあります。このように成長モデルで得た利益を次のビジネスへの先行投資に回す再成長モデルを合わせたバーチャス・サイクルがAmazonの利益を出さないビジネスモデルです。

事業投資

①Dashビジネス

(画像引用元:https://jp.techcrunch.com/2019/08/02/2019-08-01-amazon-is-killing-off-the-dash-button-later-this-month/)

Amazon DashとはDash ButtonやDash Replenishment Serviceのことで、日用消耗品や食料品などの特定の商品のロゴが描かれた注文ボタンを押すと自動的に配送されるというサービスです。

しかし、このDashボタンのサービスは2019年8月には終了しました。サービスが不調だったわけではなく、Dashビジネスの主力をDash Replenishment Service(以降DRS)に切り替えたからです。

DRSというのは、家庭での日用消耗品の在庫がなくなったことを検知し、自動的にAmazonから新しい商品が届くというサービスで、アメリカでは2016年1月にスタートしています。もはや、「ボタンを押す」という作業すら省き利便性を向上させることでUXをさらに高めています。

②Amazon go

(画像引用元:https://japan.cnet.com/article/35125863/)

ECサイトのAmazon.comはECサイトvsリアル店舗という構図で数多くのリアル店舗と競合してきましたが、このAmazon goはリアル店舗vsリアル店舗という構図で、真っ向勝負の姿勢を見せています。

Amazon goは無人コンビニと言われ、店内にある無数の監視カメラとAIによってどの人がどの商品を何個持ってゲートを通ったのかを判定し自動的に決済が完了しているというサービスのことです。

DRSでは「ボタンを押す」という作業すら省き徹底的にユーザー体験を向上してきたAmazonですが、今回のAmazon goはリアル店舗で「会計をする」という作業を省くという点で革新的なサービスとなっています。

③ドローン配達

Amazonのドローン配達はその名の通り、配達にドローンを用いることです。

このドローン配達のメリットとしては、輸送が難しい山間部への配達が可能になったり、空輸のために最短ルート・最短時間での配達が可能になります。

配達にかかる人件費の削減と今まで以上に早く商品を届けることを実現するために、現在ではその実証実験が行われており、近いうちにサービスを開始するとしています。

沿革

  • 創設者:ジェフ・ベゾス

    1994年(平成6年)7月:Amazon.com, Incの前身となる法人「Cadabra.com」を登記。

    1995年7月:Amazon.comが正式オープン

    2000年1月:Amazon.co.jpにて本のストアがオープン

ジェフ・ベゾフがAmazon創設前に所属していた企業で行ったインターネットビジネスの調査によって、インターネットが年2,300%という驚異的なペースで普及していることが分かりました。そこで、ネット販売に適した商材を検討したところ、結果的に残ったのがでした。

本の流通業界で大きくシェアを確保している企業がいなかったため、Amazonは書籍の販売からスタートを切ったというわけです。

Facebook

Facebook:ビジネスモデル・企業分析

主な事業領域:「SNS」

Facebookは世界中での利用者が23億8000万人(2018年12月31日時点)を誇る世界最大のSNSです。

どんな人でも誰とでも繋がることができるという、オープンなデジタル上の公共スペースというのがFacebookの最大の特徴です。

Facebook社が運営するSNSには、自社のFacebookや買収したInstagram・Whatsappなどがあります。

ビジネスモデル

Facebookはその収益の大部分をデジタル広告によって得ており、2015年にはFacebook全体の95%を広告収益が占めました。

Facebookの広告はユーザープロフィールでの趣味嗜好などの個人情報を使って、表示する広告を各ユーザーごとにカスタマイズすることが可能で、ユーザーが快適にサービスを利用できるように低品質な広告は表示しないアルゴリズムに変更しています。

そのために、ユーザーにとって興味のある広告が表示されるため広告が不快にならず、広告主にとっても効率の良い広告を出せるようになっています。

今ではGoogleと肩を並べる世界最大のデジタル広告主にまで成長したFacebookですが、競合となるSNSが次々と生み出されている状況で、若年層のユーザー減少という課題を解決するために、以下のようなビジネスモデルの転換を模索しているようです。

ビジネスモデルの転換

「急激なユーザー離れを受けて転換へ」
公共的なSNSからプライベートな対話へのシフト・プライバシーの保護

「中国型モデルに接近するフェイスブック」
中国モデルを参考にした決済、電子商取引のサービス導入による利便性の向上

【引用】
フェイスブックが大胆にビジネスモデルを転換へ(NRI Solutions)

沿革

  • 創設者:マーク・ザッカーバーグ

    2004年2月:ハーバード大学生向けの「The Facebook」を立ち上げる。

    2005年・2006年:ベンチャーキャピタリストから巨額資金の獲得に成功

    2012年:株式公開

    2017年7月:株価が5.7%急騰し175ドルに到達。時価総額は0.5兆ドルに達し、ユーザー数が20億人(世界人口の27%)に到達。

    2018年12月31日:ユーザー数が23億8000万人を記録

ハーバード大学の学生間での交流を促進するために始まったというのは有名な話ですが、今では一つの大学という規模をゆうに超え、世界最大のSNSに成長しました。

その理由の一つに、Facebookのミッション​​​​​「誰もが安心して情報を共有できる、オープンでつながりのある世界を実現したい」があります。

誰であっても誰とでも繋がることができるオープンな「デジタル上の公共スペース」というプラットフォームを作り上げることで、世界最大の利用者を誇るSNSにまで発展することができました。

Apple

 

主な事業領域:「ハードとソフト」

Appleの事業領域はiPhoneなどのハードウェアから、iOSやApple Storeなどのソフトウェア・サービスなど幅広く展開しています。

  • ハードウェア:iPod、iPhone、iPad、Apple Watch、iMac
  • ソフトウェア・サービス:iOS、Apple Store、Apple Music、iTunes

AppleはこれまでiPhoneの売上に依存してきましたが、現在ではiPhoneの販売台数が頭打ちになってきている状況で、今後はソフトウェアに注力していく方針のようです。

沿革

  • 創設者:スティーブ・ジョブズ、スティーブ・ウォズニアック

    1976年:スティーブ・ジョブズとスティーブ・ウォズニアックがガレージで創業。

    1977年:法人化。Apple IIの発売が成功。

    1983年:スティーブ・ジョブズが社長に。

    1984年:Macintoshを発売するも、失敗。スティーブ・ジョブズがAppleから去る。

    1997年:CEOとしてジョブズがAppleに復帰。

    2001年:iPod発売

    2007年:iPhone発売

    2010年:営業利益1兆円を突破

    2011年10月5日:スティーブ・ジョブズが死去

    2014年:iPhone6シリーズが大ヒット、通期の売上高も18億円に。
iPodやiPhoneなど、革新的な技術を持ち、かつ洗練されたシンプルなデザインの製品を数多く生み出しているApple。
そのミッションは、「革新的なハードウェア・ソフトウェア・サービスを通じて顧客に最高のユーザー体験を届けること」としており、それゆえに新製品の発売の度に長蛇の列ができてしまうほど熱狂的なファンを獲得することに成功しました。

なぜGAFAがここまで成長できたのか?

大国の国家予算規模までに成長したGAFAですが、その成長要因をGAFAの共通項から分析します。

①ビッグデータの活用

それぞれの得意分野でユーザー体験を提供することでユーザーが増え、ビッグデータを収集・分析することで、さらなるユーザー体験を向上させることができます。そして、さらにユーザーが増えるという好循環を生むことができます。

そのため、GAFAの最大の強みはビッグデータをいち早く収集・独占してきたことでしょう。

Google

膨大なビッグデータにページランク技術を活用することで検索結果に順位付けをするアルゴリズムを構築。高精度でユーザーにとって価値が高い順番に検索結果を表示することを可能にしています。

ユーザーがGoogleを利用すればするほどデータが収集され、さらにアルゴリズムの精度が高くなっていきます。

 

Amazon

大量の購買情報からAIを用いて、ユーザーひとりひとりの嗜好を分析し、ユーザーごとの購買予測に基づいて購買の可能性の高い別商品を提示するリコメンデーション機能を活用しています。

また、購買傾向に類似性のある別のユーザーが買った商品などの提案をすることで、ユーザーひとり当たりの購買品数、購買頻度を高めています。

 

Facebook

ユーザーにとって興味のない広告・関連性の低い広告を表示しないようにアルゴリズムを適宜更新しています。また、広告がユーザーに不快にならないようにサイズを小さくする取り組みもあります。

 

ユーザーが快適にサービスを利用できる環境を整備し、ユーザーと関連性の高い広告を表示しています。

 

Apple

Appleのビッグデータの活用は、個人情報を活用しないという点で他の3社とは違います。iCloudにサインインすることでユーザーの行動と個人情報が紐づきますが、サインインを必要としないサービスでユーザーの行動データを収集しています。

その例にAppleMapsがあります。サインインをする必要がないので個人情報に紐づくことなく、ユーザーの行動を収集し、MapsにAR(拡張現実)を対応させる動きを見せています。

 

②AIなど最新技術に莫大な先行投資・将来的に競合となりうる企業はMAで経営統合・買収

GAFAの特徴の2つ目は最新技術への莫大な先行投資です。最新技術を他社よりもいち早く確保することが急務となっています。

事業規模がどんなに小さくても最新技術を有し将来的に競合となりうる企業は買収するというのが定石となっています。買収し自社に取り組むことで、競合となりうる脅威を潰し自社のプロダクトや事業領域を広げています。

GAFA各社のこれまでの主な買収は以下の通りです。

Google

2004年10月:keyholeを買収、現Google maps、Google earth。


2005年3月:Urchinを買収、現Google Analytics。


2005年7月:携帯電話ソフトウェア会社であるAndroidを買収。


2006年10月:動画配信サービスYouTubeを16億5000万ドル(約2000億円)で買収。

 

2007年11月、携帯電話用ソフトウェアのプラットフォームであるAndroidを発表


2017年9月:台湾を拠点とするスマートフォンメーカーであるHTC社の一部を11億ドルで買収。

Amazon

1998年:イギリスのオンライン書籍販売の「bookpages」を買収。

 

1998年:ドイツのオンライン書籍販売の「 Telebuch.de」を買収。

1999年:Webサイトのアクセス状況を順位付けするサイトであるAlexa Internetを買収。Amazono.comでのページランキングに技術が活用されています。

2012年:倉庫内のロボット配送の「Kiva Systems」を7億7,500万ドル(639億1580万円)で買収。


2017年6月:高級スーパーである「Whole FoodsMarket」を137億ドル(1兆5,000億円)で買収。


Amazonは1994年に創業してから2017年までに79社を買収しており、その目的としては扱う商材を拡充する目的と、物流施設のインフラ整備、販売ノウハウの確保という目的があるかと思います。

 

カメラとリアルタイム画像処理システムを搭載したKiva Systemsのロボットを、Amazonの物流施設での運搬に導入したところ、2015年には1倉庫あたり2,200万ドルの経費削減に繋がったそうです。

 

また、Amazonは無人コンビニである「Amazon Go」などのリアル店舗への進出を行なっていますが、「Whole FoodsMarket」の買収によってリアル店舗への進出と生鮮食料品分野の販売ノウハウを取得しようとしました。

Facebook

2012年4月:写真共有サービスのInstagramを10億ドルで買収。

2014年2月:スマホ向けのメッセージング・サービスのWhatsAppを190億ドルで買収。


Instagramはサービス開始2年で既に3000万人以上のユーザーを抱えていました。Facebookは、若い消費者の関心がInstagramに向いていることに気付き買収を決断しました。

将来的に競合となりうる企業を排除するための買収ともいわれていますが、この買収がFacebookの成長の最大の要因と考えられています。

Apple2009年7月:オンライン地図、API技術を有するplacebaseを買収

→2012年9月AppleMapsを搭載したios6.0をアップデート


2010年4月:音声によるパーソナルアシスタント、Siriを買収

→2011年10月、Siriを搭載したios5.0をアップデート


2012年7月:指紋認証によるセキュリティ開発のauten techを買収

→2013年7月、指紋センサー搭載のios7.0をアップデート

2019年5月:Intelのスマホモデム事業を10億ドルで買収すると発表、iPhoneに搭載する5Gモデムの開発に向けたIntelの従業員と知的財産の獲得が目的と考えられています。

 

2010年以降、AppleがAIスタートアップの買収が最多で20社。
【参考】アップル、買収20社で最多 AIスタートアップ争奪戦(日本経済新聞)

③長期的経営思考とスピード

長期的経営思考とは「会社の企業価値を最大化するために、長期的な目線で事業や財務に関する戦略を総合的に組み立てる考え方」のことです。

GAFAに共通していることは、短期的にどれだけのマイナスがでようと、長期的な目線に立って将来の成長のために勇気をもって先行投資をしてきたことです。

長期的経営思考

短期的な損失を厭わない。
・どこよりも早い先行投資によって市場での競争優位性を高め、後発企業の参入障壁を大きくする
・投資の目線が長期的で未来志向。

また、経営判断のスピードが異常に早いということもGAFAの4社に共通していることです。

GAFAは他社よりも早く先行投資することで市場での競争優位性を確保しています。そのためには、新規事業に投資してもいいのかどうか悩んでいる時間がありません。悩んでいるうちに他社に出し抜かれビジネスチャンスがどんどん減少していきます。

GAFAの経営判断は経営計画が20%の段階での事業を5つスタートさせ、ヒットした事業が1つでもあれば他の4つを切り捨てて、そのヒットした1つの事業を伸ばしていくというように言われています。

経営計画が100%の1つの事業を確実に進める日系企業とはその判断スピードが全く違い、日系企業がカメならGAFAはF1カーに例えられます。

④各社独自の経営戦略

GAFAの成長には、各社独自のルールや戦略といった経営戦略が影響しているかと思われます。

Google

「20%ルール」
この20%ルールというのは、「従業員は、勤務時間の20%の時間を通常の職務ではなく、自分の行いたいプロジェクトに費やすことができる」というものです。採算性を度外視した制度ではありますが、のちに莫大な利益を生む「Gmail」など多くの事業を創出しています。

現在ではこのルールはないに等しいとされていますが、事業創出の目的はしっかりと果たせた制度であったことは疑いないでしょう。

 

Amazon

赤字のまま成長
Amazonの成長要因はバーチャス・サイクルにあるということは説明しましたが、投資額が利益よりも大きいために何度も赤字を繰り返しています。


しかし、そうした投資のおかげで誕生したクラウドコンピューティングサービスであるAWSはGoogleやMicrosoftですら参入をためらうようなレベルで市場シェアを高めました。

近年では有料会員制動画コンテンツであるAmazon Primeに多額の資金をつぎ込んでおり、2018年の年初時点でアメリカでの会員数は1億人に迫る勢いです。

従来の赤字を出してでも先行投資をやめない姿勢を崩さずに、次の事業を成功させてきたことがAmazonの最大の特徴と言えるでしょう。

クラウド事業の好調もあり現在では黒字に転じていますが、その利益もAmazon Primeへの投資に回されていて、今度ますます拡大していくことが予測されます。

 

Facebook

Facebookはサービスの拡充だけを成長戦略にするのではなく、ネットワーク効果を狙う方針です。これはつまり、ユーザー体験の向上だけでなく、ユーザー数を拡大していくということを意味します。

2012年の写真共有アプリ「Instagram」と、2014年のインスタントメッセンジャーアプリ「Whatsapp」の買収により、ユーザーの規模を拡大させています。もともとのFacebookに加え、InstagramやWhatsappのユーザーを取り込むことに成功したということです。

 

また、マルチホーミングを嫌うユーザーに対し、Instagramでのショッピング機能を拡充していくことで一つのメディア・サービスで行動を一貫できるようにしています。

【ネットワーク効果】とは
ユーザーが増えれば増えるほど、その製品やサービスの価値が増加し、さらにユーザーが増えていくということです。ネットワーク外部性とも呼ばれます。

 

Apple

連結売上高に占めるiPhoneの割合が非常に高く、その売上に依存しています。そのiPhoneのブランディングがAppleの成功の大きな要因となっています。

①差別化戦略
Appleは、iPodやiPhoneなど今までになかったような製品を生み出すことで、新しいユーザー体験を作ってきました。

Apple製品は革新的な技術で、かつ洗練されたシンプルなデザインが特徴的です。新製品の発表もさながらファッションショーのようなエンターテインメントとなっています。製品のネーミングも、頭文字にiを付けることでユーザーにApple製品だを認識しやすくしています。


②集中戦略
iMac、iPod、iPhoneというハードウェアで、iOS、iTunes、AppleStoreというソフトウェア・サービスを提供することでAppleの一貫したサービスを提供しています。マルチホーミングを嫌うユーザーに対し、ハードウェアからソフトウェアまでAppleだけで完結できるような集中戦略をとっています。

 

GAFAの敵がついに出現!その正体とは?

超大国並の事業規模にまで拡大したGAFAに向かうところ敵なし、というように思ってしまいがちですが、実は様々な問題を孕んでいます。その問題点とは何なのでしょうか。

成長過程の中で将来的に競合となりうる企業を買収し自社に取り組むことで、脅威を排除していくというのがGAFAの定石だと解説しましたが、今後GAFAの脅威となりうる企業もまだまだたくさんあります。

そのGAFAの敵とはいったい何なのか。その正体を探ってみると、企業だけがGAFAの敵ではないことが分かりました。

GAFAの抱える問題点と、GAFAに迫る敵について解説します。

GAFAが抱える問題点とは?

問題点①:個人情報の流出 

GAFAという巨大な企業ですらユーザーの個人情報の流出が多発しています。

 

どんな企業であってもユーザーやクライアントの情報が流出することが危険なことは理解できるでしょう。ましてや、GAFAのように自分の住所やクレジットカード情報を紐づけているサービスであれば猶更一大事です。

 

個人情報の流出というのはその企業の信用に関わる重要な出来事であるものの、それが多発してしまうというのは改善すべき問題点です。

 

・2018年10月、Facebookで約3000万人の個人情報の流出。
・2018年12月、Google+で約5250万人の個人情報が流出。
・2019年5月、アップルをiTunes利用者が提訴、購入データと個人情報の流出で(Bloomberg)
・2019年9月、アマゾン、アプリで誤作動 他人の氏名・注文履歴表示(日経新聞)
・2019年12月、Facebookで約2億6700万人の個人情報が流出。
問題点②:フェイクニュース

Facebookで、嘘の情報を真実かのように垂れ流されるフェイクニュースが問題になっています。

 

こういったSNS上のデマというのは往々にして見かけるもので、ユーザー個人が情報の真偽を見定める必要があると言われます。

 

しかし、このフェイクニュースが問題になっているのは、Facebookが言論の自由を守るためにフェイクニュースを認識していても削除していないことにあります。

 

ただし、「ディープフェイク」には流石に対応しなければならなかったようです。「ディープフェイク」というのは、特定の人の画像からAIが、あたかもその人が話しているかのような動画のことです。

 

そのディープフェイクの動画内では、FacebookCEOのマーク・ザッカーバーグが秘密組織への感謝を述べるという動画になっています。こうしたディープフェイク動画に対しては流石に削除するポリシーを明言しています。

 

問題点③:ロシアからの干渉

上記で取り上げた問題点②フェイクニュースに関連する問題です。

 

2016年アメリカ大統領選挙の際に、Facebook上でロシア系企業やロシア政府関連のアカウントからアメリカ内での世論を分断するためにフェイクニュースを流されたことが問題になりました。

 

問題点④:テロ集団の調査協力を拒否

2015年12月にアメリカで起きた銃乱射事件に際して、アメリカ政府がAppleに対してテロ犯のiPhoneのロック解除を要請したにも関わらず、Appleがそれを拒否したという問題です。

 

アメリカNPO法人のPew Reserch Centerのアンケートでは、51%の民衆がロック解除をすべきという意見でした。しかし、Appleは自社のユーザーのプライバシー保護を理由に断固として拒否し、調査に協力しませんでした。

 

問題点⑤:脱税・デジタル課税

GAFAはその事業規模に対して適切な法人税を納めていないという意見が散見されています。

 

一般的な企業の場合、本社や支店、工場などの物理的な拠点を置く場所に法人税を課しているが、プラットフォーム企業はネット上にそのビジネスを置くため法人税から逃れられるわけです。

 

アメリカ大手スーパーマーケットであるWalmartが2008年以降に支払ってきた法人税が約640億ドルなのに対し、Amazonは約14億ドルにとどまっています。

 

問題点⑥:市場独占・ビッグデータの独占

GAFAによって市場が独占されているため、日本における独占禁止法違反・アメリカにおける反トラスト法違反の疑いがあります。

 

GAFAが市場を独占していることは明白ですが、彼らのワシントン上院議会でのロビー活動によって反トラスト法を掻い潜り逃げ続けている状況です。

 

問題点⑦:イノベーションの芽を摘む

GAFAの現状の競合他社はGAFAからすれば小さい企業です。何もしなくても自然と倒れるのを待つか、成長してきた場合には買収して自社に取り込むというのがGAFAの定石です。

 

そのため、今までのようなイノベーションが見込めなくなっています。

 

GAFAの敵はアメリカ政府?日本政府・EUがGAFAを包囲?

GAFAの最大の敵はアメリカ政府だと言えるでしょう。

超大国並の経済的影響力を持っているものの、様々な問題を抱えアメリカに法人税を払わずテロ犯への調査協力をも拒否するGAFAはアメリカ政府からしたら目の上のたん瘤のような厄介な企業です。

アメリカ政府はGAFAに対する規制を今後強化していく方針で、日本政府やEUでも同様の風潮が見られます。

①アメリカ政府

これまでアメリカ連邦議会では、ビジネスを縛る規制を減らし、自由な事業展開の後押しを重視してきました。

しかし、2019年から下院で企業規制に積極的な民主党が多数派を握るようになり、大統領選挙でのフェイクニュースなどGAFAに関する問題や疑惑が次々と浮上する中、「IT規制論(テック規制論)」が強まっています。

また、GAFAが今まで逃れ続けてきた反トラスト法に関して公聴会が開かれ、調査が進められています。

②日本政府

日本政府は、「デジタル・プラットフォーマー取引透明化法」という新しい法案を国会に提出予定です。

この法案は、GAFAと中小企業間での不透明な契約を透明化するという内容になっており、ビッグデータを独占するGAFAに対して規制を強めていく方針です。

③欧州連合

欧州連合(EU)が、個人情報保護の取り組みとして「一般データ保護規則」(GDPR)を2019年5月に施行しました。

EU圏内で取得したクレジットカードなどの個人情報をEU圏外に移転することを禁止しており、GAFAのビッグデータ活用に対する規制策を講じています。

米中の技術覇権争いの激化でビジネスや安全保障でのデータの重要性が増している中で、GAFAから「データ主権」を欧州に取り戻す狙いがあり、EUはGAFAへの対決姿勢を一段と強める方針のようです。

シリコンバレーの時代は終わった?GAFAのライバルは「BATH」?ユニコーン企業?

ITベンチャー企業のスタートアップの場として人気が高いシリコンバレー。GAFAもシリコンバレー発のIT企業ですが、「IT企業ならシリコンバレー」という時代はもう終わったという見解もあります。

それは、そもそものビジネスの舞台がアメリカだけでなく、GDPの成長が著しい中国に変わりつつあるということが背景にあります。

中国企業の隆盛

「BATH」と呼ばれる成長が著しい中国企業があります。それはバイドゥ・アリババ・テンセント・ファーウェイの4つ企業の総称です。

 

それぞれは以下のような事業領域で中国最大手の位置につけています。

 

【BATH】
バイドゥ:検索エンジン
アリババ:ECサイト
テンセント:ネットサービス
ファーウェイ:通信機器メーカー

外資系企業の中国市場への参入を制限している中国政府の政策によって、GAFAがなかなか手を出せませんでした。そんな中、BATHが各々の事業領域で最大手につけているということは、世界最大の人口を誇る中国で14億人のユーザーをBATHが独占しているということです。

 

中国で勢力を拡大しているBATHがGAFAの脅威になるのでは?と言われることが多くなってきました。

 

ユニコーン企業

GAFAの敵となりうるのはBATHだけでなく、ユニコーン企業の存在も度外視することはできません。

 

【ユニコーン企業】とは
急速に拡大成長したIT企業のことを指します。ユニコーン企業には次の4つの条件があります。
①評価額10億ドル以上②起業10年以内③非上場④テクノロジー企業

このユニコーン企業の代表例がUber TechnologyAirbnbで、Uber Technologyはタクシー配車サービス、Airbnbは民泊サービスを展開しているユニコーン企業です。

 

もともとFacebookもユニコーン企業の1つで、ユーザーが増えれば増えるほどビッグデータが収集できるようになり広告収益も拡大していきました。そのように、Uber TechnologyやAirbnbもユーザーの拡大によってはGAFAの敵になる可能性は十分にあります。

 

しかし、「移動」「宿泊」というフェーズがGAFAの「検索」「購買」「SNS」といったフェーズよりも限定的なため、GAFAに打ち勝つのは至難かと思われます。

GAFAの今後の展望は?次のビジネスは自動運転で確定か?

GAFAの成長が、ビッグデータを収集・分析することで広告収益を高め、その利益で次のビジネスへの投資に利用するというものでした。

しかし、近年では中国のBATHやUber Technologyなどの新興企業との競合や、アメリカ政府をはじめとする各国政府の包囲網など、立ちはだかる障害がたくさんあります。

GAFAが次なるビジネスを見つけるのが先か、その前に成長が頭打ちになりBATHやUber Technologyに追いつかれてしまうのが先か、GAFAの今後の動きがIT業界の趨勢を占うようになっています。

GAFAの次のビジネスとして最も可能性が高いと言えるのは自動運転でしょう。この分野にはGoogle・Amazon・Appleがすでに参入しています。

GoogleはスタートアップのWaymoを買収し、自動運転タクシーの商用サービスを2018年12月にスタートさせ、2019年にはドライバーなしの実証実験も行っています。

Amazonはドローンで配達できない大きなサイズの商品用に自動運転技術を搭載した配達ロボット「Amazon Scout(アマゾン・スカウト)」の実証実験を予定しています。

この自動運転ビジネスとして確立すれば、日本の自動車産業に影響が及ぶことは間違いありません。

また、タクシー配車サービスを展開するUber Technologyにも自動運転が導入される未来を予測するのも難しくありません。そうなるとGAFAとUber Technologyが同じ事業領域で競合することとなります。もしかすると、GAFAがUber Technologyを買収する?なんていうニュースが飛び込んでくるかもしれません。

当然、GAFAが事業を拡大していけばいくほど、彼らの市場独占を嫌う各国政府の規制もさらに強くなっていくことでしょう。GAFAがその規制の網をかいくぐり今後どんな展開を見せるのか目が離せません。

最後に

今回はGAFAの事業領域やビジネスモデル、その成長要因と迫りくる敵、今後の展望について解説しました。

「検索」「購買」「SNS」というフェーズにプラットフォームを整備してきましたが、次の次の次まで先行投資をしてきたGAFAですから、私たちが想像もしない分野にまでビジネス展開のビジョンを描いているかもしれません。

IoTの時代に、GAFAについて知っておくことはどの業界に身を置いても重要なことですので、GAFAに関する基本知識を頭に入れておきましょう。

他にも、GAFAやIT企業に関する記事を見たい方は以下の関連記事をご覧ください。

おすすめコラム 4 件

リクナビの内定辞退予測問題って何が悪いの?問題の概要を就活生向けに分かりやすく解説 リクナビの内定辞退予測問題って何が悪いの?問題の概要を就活生向けに分かりやすく解説 2019年8月1日(木)、就活生にとって衝撃なニュースがありました。リクルートキャリアの運営する就職情報サイト「リクナビ」が、就活生の内定辞退率を予測したデータを本人の十分な同意なしに予測し、計38社に有償で提供していたというものです。このニュースを最初に取り上げたのは日本経済新聞社ですが、その後様々な媒体が同様に取り上げ、「就活生・社会人」の中でも大きな話題となりました。引用【日本経済新聞記事】就活生の「辞退予測」情報、説明なく提供リクナビ数ある就活サイトの中でも最大手と言われている「リクナビ」が、このような問題を引き起こしたというニュースは、就活生の皆さんにとってもかなり衝撃的だったのではないでしょうか。そこで本記事では、今回のリクナビの一連の問題を就活生向けに解説していきたいと思います。本記事の構成リクナビの問題の経緯なぜ内定辞退率予測のサービスが生まれたのか内定辞退率予測のサービスはなぜ問題なのかリクナビ問題に関する記者会見(8/26)の概要内定辞退率予測のサービスを利用していた企業一覧最後にリクナビの問題の経緯記事の冒頭でも少し触れましたが、まずはこの問題の経緯を時系列に沿ってまとめてみました。問題の経緯2019年7月上旬個人情報保護委員会がリクルートキャリアへ事実関係のヒアリング▼2019年7月31日リクナビDMPフォローのサービス提供を一時休止▼2019年8月1日日経新聞社などの様々な媒体がリクナビDMPフォローについて報道リクルートキャリアがプレスリリースを発表▼2019年8月5日リクルートキャリアが同意取得不備があったことを発表し、サービス廃止を決定▼2019年8月6日日経BPが、リクナビが提携サイトの閲覧履歴も取得していた事実を報道▼2019年8月9日約8,000名の学生に対し、謝罪の連絡を開始▼2019年8月21日リクナビ2020上に、リクナビDMPフォローの対象かを識別できる特設ページを開設▼2019年8月26日個人情報保護委員会がリクルートに対し、情報管理の是正・勧告を提示リクルートが記者会見を行い、問題の経緯と対策を説明【引用】リクナビDMPフォロー一時休止後、サービスを廃止した件についてまとめてみた問題になったサービスに関しては既に廃止されていますが、「就活生の個人情報を、明確な同意なしに第三者に提供していた」という事実は、多くの就活生に不安を与えたのではないでしょうか。また、「日経XTECH」の記事内にはこのような記述もありました。内定辞退の可能性を指標データとして顧客企業に提供していたのは「リクナビDMPフォロー」。同社のプライバシーポリシーは、学生であるユーザーがログインしてサービスを利用した場合、「個人を特定したうえで、ユーザーが本サービスに登録した個人情報、およびcookie(クッキー)を使用」して、同サービスのほかに同社と提携するサイトから取得した行動履歴なども、ログイン前からの行動履歴などを含めて「分析・集計」するとしている。引用:【日経XTECH】[独自記事]リクナビが提携サイトの閲覧履歴も取得していた事実が判明つまりリクルートキャリアは、「cookieを利用してあらゆる情報を分析・集計し、その情報を第三者である顧客企業に提供していた」ということになります。ここまで一連の経緯を紹介してきましたが、「そもそもなぜこのようなサービスが生まれたの?なぜ企業側はこういったサービスを利用するの?」と疑問に感じる就活生もいるかと思います。そこで続いては、"内定辞退率予測のサービスが生まれた・使用された背景"に触れていきたいと思います。なぜ内定辞退率予測のサービスが生まれたのか内定辞退率を予測する「リクナビDMPフォロー」というサービスが生まれた背景には、大きく分けて以下の2点があると考えられています。現在は売り手市場であり、企業側も優秀な人材を採用することが困難になってきている内定辞退率が年々高くなってきている現在は売り手市場であり、企業側も優秀な人材を採用することが困難になってきている現在は就活生側に有利な"売り手市場"と言われています。また、優秀な就活生の中には10社以上の企業から内定を貰うという方もいる一方、一社からも内定を貰えないという就活も少なくなく、"就活生間の格差"が広がっているという現状もあります。こういった就活生を取り巻く状況の変化もあり、今回のようなサービスが生まれたという背景があります。内定辞退率が年々高くなってきている今回の一連の問題において、最も関連性のある背景が"内定辞退率の高まり"です。上述した内容と重複する部分でもありますが、現在は売り手市場であり、"複数内定を貰う就活生"も少なくありません。以下に引用した「newspicks」の記事によると、"2019年卒就活生の内定辞退率は約70%"というデータがあります。【参考】newspicks:【3分図解】リクナビは「内定辞退率」販売で何を間違ったのかこのような背景もあり、「せっかく苦労して採用した就活生に内定辞退をして欲しくない・できるだけ辞退する可能性の低い就活生を採用したい」というニーズが生まれ、今回のリクナビDMPフォローというサービスが生まれたのではないかと推測されます。ではなぜこのサービスがここまで大きな問題になったのか。続いては「この内定辞退率予測のサービスがなぜ問題なのか?」について考察していきます。内定辞退率予測のサービスはなぜ問題なのか今回、リクナビDMPフォローがここまで大きく問題になった理由として、以下の2点が挙げられます。cookieを使用していた倫理的に問題があるcookieを使用していた以下の文面は本記事の冒頭でも掲載しましたが、この"cookie"を利用したことがこの問題の根源の一つであると考えられます。内定辞退の可能性を指標データとして顧客企業に提供していたのは「リクナビDMPフォロー」。同社のプライバシーポリシーは、学生であるユーザーがログインしてサービスを利用した場合、「個人を特定したうえで、ユーザーが本サービスに登録した個人情報、およびcookie(クッキー)を使用」して、同サービスのほかに同社と提携するサイトから取得した行動履歴なども、ログイン前からの行動履歴などを含めて「分析・集計」するとしている。引用:【日経XTECH】[独自記事]リクナビが提携サイトの閲覧履歴も取得していた事実が判明ちなみにcookieを簡単に説明すると、以下のように述べることができます。cookieとはCookie(クッキー)とは、ホームページを訪問したユーザーの情報を一時的の保存する仕組み、またはそのデータです。ID、パスワード、メールアドレス、訪問回数などがユーザー情報として保存されます。これによって再訪問したときにユーザーを特定し、情報を入力する手間が省けます。【引用】実はよくわからないかも?Cookieとキャッシュの違いを解説つまり、cookieを利用することで「サービスの利用状況を全て保存し、それらの情報を分析・集計することができる」というわけです。そのため、「選考における合否判断」には利用してはいませんが、"リクナビのサイトを利用していた就活生のデータは、少なくとも該当企業38社には提供していた"という事実になります。今回の問題は、「cookieを利用して情報を分析・集計したこと」が問題なのではなく、「就活生からの充分な同意なく、cookieを利用して得た情報を顧客企業に販売していた」ことが問題と言えるでしょう。倫理的に問題がある今回の件は、「倫理的に問題があるのではないか?」と取り沙汰されていましたが、その理由としては主に以下の3点が挙げられます。就活生からの充分な同意がない個人情報の外部提供であれば、個人情報保護法に違反している恐れがある顧客企業側が内定辞退率の予測データを買ったこと自体が職業安定法に抵触する恐れがある情報提供により、データから算出されたスコアで就活生に不利な影響が及ぼされる恐れがあるそして就活生が特に気になるものとしては、3点目の"情報提供により、データから算出されたスコアで就活生に不利な影響が及ぼされる恐れがある"という内容ではないかと思います。そこでまず就活生の皆さんにお伝えしておきたいこととしては"現時点(8/30)では、リクナビDMPフォローのサービスを選考の合否判断に使用した事例はない"ということです。リクルートキャリア側も「合否判断に使用しないこと」を条件にこのサービスを販売していたようですし、リクナビDMPフォローを利用していた企業で"リクナビDMPフォローを合否判断に使用した"という企業も現状(8/30)ではありません。※上記はあくまでも各企業のリリースベースでの内容になります。「本当に利用していないのか?」など疑問を持つ就活生もいるかと思いますが、その点に関しては今後の動向を確認していただければと思います。この一連の問題を受け、リクルートは8月末に会見を行いました。続いては、その会見の内容にも少し触れてみたいと思います。リクナビ問題に関する記者会見(8/26)の概要8月26日(月)、小林大三社長と浅野和之執行役員により「これまでの一連のリクナビ問題」に関する会見が行われました。そして、この会見におけるポイントは以下の3点になります。合否判定には利用していないとしても、企業側は選考において何らかの形で利用していたのではないか問題に関する今後の対応策はどのようなものか学生に対する謝罪・補償はどうしていくのか合否判定には利用していないとしても、企業側は選考において何らかの形で利用していたのではないかこの会見の中で、"合否判定に使っていない、ということだったのですが、合否判定に直接使わなくても、そのスコアが選考の有利不利に働くような、そういった事例というのもないということでいいのでしょうか。"という質問がされました。確かに、「合否判定には利用されていないとしても、何らかの選考において利用したいがためにサービスを購入した」と思うのは普通だと思います。上記の質問に対し、リクルート側は以下のように回答しました。我々の認識は、お伝えさせていただきますと、どちらかと言うと、今回のお出ししている情報と言うのは、(選考)離脱の可能性だと思っております。学生様と企業様の間で選考プロセスを経ていく中において、離脱をされていく、離脱というのは(選考・内定)辞退ということなんですが、その可能性というものをスコアで出しているものですし。これは確率の話でもないですし、パーセンテージで表せるものでもないです。というところの前提の中において、離脱の可能性の高い学生をたとえばですが、しっかりコミュニケーションを取っていただいて、フォローしていただく、みたいなものに使っていただく、という風な認識です。そういった形で利用されていた、と認識しております。【引用】リクナビ社長「学生視点の欠如」と話すも補償視点はゼロ【内定辞退率販売問題・記者会見に参加して】つまり、リクルート側の言い分をまとめると、「今回のサービスは選考の順番を決める際には利用していない。サービスで提供している情報は、(選考)離脱の可能性に利用される前提で提供したという認識である。」となります。その後の、「実際に事例はないのか?」という質問に対してはその場で回答をすることはしなかったそうですが、上記が会見の内容の要約になります。上記のようにリクルートは質問に対して回答はしましたが、まだまだ曖昧な点もあるため、こういった詳細な内容に関しては今後の動向を待っていただければと思います。問題に関する今後の対応策はどのようなものか会見の中で述べられた対応策としては、主に以下の4点が挙げられました。①全ての商品・サービスの開発工程を標準化し、学生の視点を考慮したチェック体制をフローに盛り込む。②プライバシーポリシーの改定手順を明文化する。③10月をめどに、リクナビが個人情報を活用する際に妥当性を検証する「プライバシー責任者」を設置する。④20年4月をめどにリクルートグループ各社の法務組織を統合し、法務機能を強化する。【引用】詳報・リクナビ問題「内定辞退予測」なぜ始めた?運営元社長が経緯を告白(1/3)上記文面からも読み取ることができるように、こういった問題があった以上、リスク・情報管理の徹底はかなり行われていくようです。「企業側と学生側を繋ぐプラットフォーム」である以上、二度と同様の問題を起こさないためにも万全の管理体制を目指していくようです。学生に対する謝罪・補償はどうしていくのか学生の皆様への補償ですが、今は学生の皆様にとにかく通知を届ける、そしてどんな状態にあったかということをチェックしていただき、そしてその学生の皆様がどのような不安なのか、学生の相談に乗っていくということを優先したい、と思っています。【引用】リクナビ社長「学生視点の欠如」と話すも補償視点はゼロ【内定辞退率販売問題・記者会見に参加して】上記の会見内容を見てもらえば分かる通り、学生に対しての謝罪・補償に関しては現状、"サイト上・メールでの通知(謝罪)"という手段を考えているようです。また、リクナビのサイト上に特設サイトを開設し、一連の問題の情報を開示しているようです。学生向けに対しては今後また新たな動きがあるかもしれませんが、まずは学生に謝罪をし、一連の問題の事実を明確に伝えるという方法を取ったようです。内定辞退率予測のサービスを利用していた企業一覧計38社がリクナビDMPフォローを利用していたようですが、現時点(8/30)で報道・発表された企業は以下の通りになります。本田技研工業→選考合否判定には利用していない。トライアルでの利用。就活イベント参加者へのフォローに使用。トヨタ自動車→選考合否判定には利用せず、辞退者を減らすために利用。大和総研ホールディングス→採用活動におけるAIの技術検証目的で利用。NTTコムウェア→選考合否判定には利用していない。NTTファシリティーズ→選考合否判定には利用していない。東京エレクトロン→選考の合否判断の利用はなく、内々定者のフォローの参考のために利用。YKK→グループの就職説明会の参加を促進するために利用。採用選考の合否判定には使用していない。レオパレス21→合否判定には使用せず、説明会への参加促進、内定承諾後の接点タイミングの最適化に利用。アフラック生命保険→学生の志望度の向上を目的としたフォローのために利用。りそなホールディングス→内々定者フォローのために利用。メイテック→企業への興味・関心度合いを、学生の適切なフォローの際の参考要素の一つとして利用。テクノプロ・ホールディングス→選考合否判定への利用は行っていない。三菱電機→選考合否判定、および採用活動への利用は一切行っていない。コロワイド→採用活動への利用は行っていない。ワールドインテック→応募者フォローが目的であり、選考合否判定には利用していない。SOLIZEEngineering→入社志望度を向上することを目的とし、より緊密なコミュニケーションを図る際の参考として利用。京セラ→内定者モチベーション維持のために利用。太陽生命保険アイシン・エィ・ダブリュ大同特殊鋼→採用選考の合否判定には一切使用していない。富士ソフト→内定者の入社意欲を高めてもらうためのフォローにのみサービスを使用していた。デンソーテクノ→採用選考の合否判定には一切使用していない。住友電装→学生とのコミュニケーションをより深める目的で利用していた。リクルートホールディングスリクルートキャリア【引用】リクナビDMPフォロー一時休止後、サービスを廃止した件についてまとめてみた最後に8月の頭に明らかになり、世間を賑わせた一連のリクナビ問題は、就活生にとっても大きな衝撃を与えたのではないでしょうか。就活におけるプラットフォームとも言える「リクナビ」がこのような問題を起こしたということは、現在就活を行っている学生/今後就活を始めることになる学生に対し、大きな不安感を与えたのではないでしょうか。しかし、こういった就活サイトを使用せずに就活を進めるというのは中々難しいものがあります。そのため、様々な就活サイトが溢れている現代、就活生の方はしっかりと"取捨選択"していただき、自身の求めているものに最も適した方法で就活を進めていただければと思います。また、同じく就活サイトを運用しているunistyleも、常に就活生視点を忘れず、就活生に"より良い情報提供・価値提供"ができるように努めていきたいと思います。 37,805 views
総合商社の窓際族ウインドウズ2000の哀愁 総合商社の窓際族ウインドウズ2000の哀愁 Unistyle株式会社の樋口です。窓際族には誰しもなりたくないものですし、入社する前から窓際族のことを考えることも少ないでしょう。一方で終身雇用を採用している日系大企業では、仕事ができないからといって簡単に首にすることはできず、だいぶ是正はされたもののずるずると雇用が続いているケースもいまだに存在しています。今回は業績好調な総合商社における窓際族とはどんなものなのか人から聞いた話を中心にご紹介します。総合商社の窓際族「ウインドウズ2000」とはウインドウズ2000は2000年にリリースされたWindowsのOSです。その後、XPやVISTA、7、8と続き、現在では10と続き、ウインドウズ2000ははるか昔のOSとなってしまいました。総合商社の窓際族の人は一部ではウインドウズ2000と呼ばれているそうです。理由は①ウインドウズ2000のように前時代の仕事ができない人材であること、②それでも年功序列効果で年収2000万円近くもらっていることの二つがあるようです。総合商社ではトレードから事業投資に大きく業務が変わる中で仕事に求められるものも、大きく変わりました。これまではいくらで買っていくらで売るかを中心に仕事をしていたのが、PL、BSを読み解き会計と事業投資を武器に商売をしていく必要がでてきました。某総合商社においてはPL、BSなどの会計の概念が曖昧な40代〜50代の社員の人もいるようです。そんな前時代的な働き方をウインドウズの古いOSにかけて、またそれにもかかわらず2000万円近い年収をもらっていることを揶揄してウインドウズ2000と呼んでいるとのことです。ラインに乗れなかった商社マンの末路出世街道を進むことをラインに乗るという言い方をするのは総合商社だけではないと思います。社長や役員などのお気に入りになり、上司の力で引き上げてもらい、引き上げてもらった人にもお気に入りの人がおり、その人を出世させることが、一連のラインのように続くことからつけられたものだと思われます。ラインに乗った人はトントン拍子で出世をしていき、同期の中でも一番に課長になり、部長になり、役員になっていきます。一方でラインに乗れなかった人は、子会社の役員として出向させられたり、海外会社の空いたポストにあてられたりします。最後は子会社に出向したまま転籍させてもらえれば御の字といった感じでしょうか。中には40代の早い段階でラインからあきらかに外れてしまい、本社の中でもポストがなく、同期には役職があるにもかかわらず、特命チームの一員としてそれっぽいけれども重要ではない任務につかされてしまうこともあるようです。誇りを持ち続けられる仕事をするのが大事かもしれないメガバンクに就職して出世街道を歩むものの、最後の最後に役員になれず、失意のまま子会社の役員としてサラリーマン生活を終える行員を主人公にした「終わった人」という小説があります。終わった人この小説で、主人公の行員が引退後に「誇りを持ち続けられる仕事をすべき」と語る一節があります。肩書きや周囲からどう見られるかということばかり気になってしまいがちですが、それを追求した先にその道から外れてしまうと何が残るのかわからなくなってしまう、そんな主人公の気持ちが伝わってくる一節です。最後にもちろん入社前から、窓際族のことなど考えないでしょうし、夢と希望を持ちながら入社すべきだと思います。一方で多くの人が思い描くエリートとしての人生や競争に勝ち続けて周囲から認められる人生を歩み続けることができる人は多くありません。就職活動においても、自分が仕事に何を求めているのか、周囲の評価に頼らず誇りを持てる仕事とは何か考えることは、就職ランキングを気にするよりもよほど有意義なことだと思います。ぜひ一度自分の内面と向き合いながら、周囲の評価ではなく自分が誇りや自信を持つにはどうすればよいのか考えていただければと思います。photobyKaiHendry 38,089 views
大手金融内定者が今、就職活動を振り返って思うこと 大手金融内定者が今、就職活動を振り返って思うこと 16卒大手金融内定者です。私の就職活動の振り返りをあえてここでしてみたいと思います。これから就活を迎える人にとって、なにか参考になればうれしいです。自分のよかったところ①インターンシップに多く参加したこと期間が1週間のインターンシップを5つ経験しました。直接、インターンシップから内定が出たことはありませんでしたが、会社の理解が深まったため、面接でも話しやすかったです。結局5社中3社内定を頂くことができ、そのうちの1社に入社することを決めました。会社によっては面接の練習をしてくれたり、インターン生限定のセミナーを開いてくれたりとお得感満載でした。行きたい会社とか定まっていなくても、とりあえず参加してみる価値はあると思います。②早めに内定をもらったことインターンシップに参加した会社が、早期選考をしてくれたため、5月終わりには内定をもらっていました。その会社との付き合い方に悩んだときもありましたが、精神的には楽に就職活動を進めていくことができました。自信にも繋がるので、早めに内定を取りに行った方がいいと思います。③頼れる人には頼ったこと就職活動の間は、いろんな人に頼っていいと思います。父に取引先の方を紹介してもらったり、社会人の先輩にESを添削してもらったり、友達を紹介してもらったりと人に頼りっぱなしでした。アルバイトもできず交通費がかさむので、金銭面でも親に頼っていました。友達にも他己分析をお願いしたり、辛いことや悩みがあったらすぐ話を聞いてもらったりしていました。就活生は頑張っていることを周りもよく知っているので、思っているよりみんな優しくしてくれます。思い切って頼ってみましょう。④会社に合わせることができた頑張ったことを2パターン、自分の強み・弱みを5つぐらい考えており、それぞれの会社のカラーによって使い分けていました。その結果、よく「働いているところが想像できる」と言ってもらうことができたので、面接もスムーズにいくことが多かったです。頑張ったことは「個人の力重視されているのか」「周りとの調和を重視しているのか」という2つのタイプを用意していました。強みを5つのうちどのパターンを使うかは、社員の方のお話を聞いて最も活かせそうな強みを話すようにしていました。自分の悪かったところ①焦って、いろいろ手をだしてみすぎたこと3月4月は1日に3・4個、説明会を回っていました。そんなに必要なかったなあと反省しています。②途中でなかだるみ期間があったこと5月終わりに内定をもらってから2週間ほど、気が抜けてしまって何もしない期間がありました。もっと有意義に時間を使えばよかったなあと思っています。最後に、私が就職活動において、1番大切だと思うこと「自分らしさ」だと思います。就職活動のやり方は千差万別です。私は、「やろう」と思わないとできないタイプなので、3月~8月の間はアルバイトもサークルもそっちのけで就活に臨んでいました。(友達付き合いは大切だと思っていたので、よく飲んではいました)しかし、大手に内定をもらった友達に聞くと、アルバイトやサークルもしっかりやりつつ、メリハリをつけて就活をしていた子もいました。また、私は臨機応変が得意なので、自分の強みを面接受ける企業によって変えたと先述しましたが、友達はずっと1つのことを主張して内定をもらっていました。周りによって焦ることもあるとは思いますが、1回落ち着いて自分をよく知り、自分に合った就活の方法を選ぶことが大切だと私は思います。photobyMartinThomas 18,205 views
【ケース】BCGインターン参加者によるケース問題面接実況中継 【ケース】BCGインターン参加者によるケース問題面接実況中継 外資コンサル業界完全攻略記事一覧1.【業界研究】外資コンサルの仕組み・大手企業ランキング・選考対策まで一挙大公開!2.【業界研究|コンサルティング】コンサルティングとは?から選考対策までを徹底解説3.【業界研究】外資コンサル大手企業一覧まとめ4.【業界研究】外資コンサルの年収ランキングを大公開!今回は、外資系コンサルティング会社における特殊な選考方法である「ケース面接」について、ボストン・コンサルティング・グループのインターン参加者より寄稿いただき、実際に面接官とのどのようなやり取りをしたのかについてお伝えしたいと思います。尚、ボストン・コンサルティング・グループでは、インターン面接の前に、論述形式でのケース問題の出題があります。それでは早速ですが、インターン参加者の実際のやり取りについて見ていきましょう。1.ケース面接における実際のやり取り(入室から着席までは特筆すべきことはないので省略します)面「うーんっと(ESや履歴書を見ながら)、○○学研究科。。。どんな研究しているの?」※いわゆる「自己紹介をお願いします」などはありませんでした私「研究は、〜を〜する研究をしています」面「え、それって・・・ってこと?」私「はい、まさしくその通りです!」面「ふーん。・・・(ニヤリ)じゃあ今からケース面接をします。お題は、・・・そうだなー、年間の東海道新幹線の利用者数を計算してみて。」(あ、研究関係ないんだ。)私「利用者数というのは新幹線の乗り降りした人の数ということでよろしいでしょうか。」面「そうだね。」私「東海道新幹線の利用者数ということは、東京駅だけではなく新大阪駅や名古屋駅からの乗降者も含みますよね。」面「もちろんです。」私「分かりました。新幹線といってものぞみ、こだま、ひかりありますよね。。。うーん、全ての駅で考えるのは複雑なので、ひとまずのぞみの利用者数を考えて、そこから定数倍するという方向でよろしいでしょうか。」面「うーん、まぁそれでいいでしょう」(やばい、あまり反応が良くない。)私「うーん、えーと、少し時間を頂いてよろしいでしょうか?」面「分かりました。(時計を見ながら)では1分時間をあげましょう。」私「ありがとうございます。」(年間の東京駅(or新大阪駅)のぞみ利用者数=運行時間/発車間隔×定員×乗車率×365という式を書く)※東京駅からなので「到着」は考えません面「では、お願いします。」私「はい。まず2つ仮定します。1つは、東京駅から新大阪駅の間の駅(品川、新横浜、名古屋、京都)で降りる人数と、それらの駅から乗ってくる人の数を等しいとします。」面「、、、いいでしょう。」(ってかそもそものぞみがどこで停まるかという確認してなかったな、まぁいっか。)私「また東京駅から新大阪駅間の駅(品川、新横浜、名古屋、京都)で降りる人数は、東京駅から乗ってくる人の半分とします。」面「はい。」私「そうすると、年間の東京駅からののぞみ利用者数×1.5×2(新大阪駅からも同様なので)つまり3倍が東海道新幹線ののぞみ利用者数となると思います。」面「、、、なるほど。いいでしょう。」私「では、東京駅からののぞみ利用者数を計算していきます。計算式は、年間の東京駅(or新大阪駅)のぞみ利用者数=運行時間/発車間隔(1日の本数)×定員×乗車率×365、という式になると思います。」面「うん。」私「まず第一項から計算します。運行時間はのぞみの場合始発は6時前、終電は22時前なので6-22時の16時間とします。そして発車間隔は10分くらいなので、16×60/10=96なので1日約100本のぞみ新幹線が発車するします。」面「うん。」私「次に定員ですが、定員=1車両ごとの定員×車両数=1行の座席数×行数×車両数と分解でき、新幹線は1行、ええっと、2、3、2で約7人なので、」面「いや、新幹線は2、3の5だよ(笑)それ飛行機じゃん。」私「あ、たしかに(恥)ありがとうございます。朝乗ってきたのに勘違いしてました。行数はうーん、だいたい15くらいですかね。(※実際は17でした)あと車両数は14くらいあったと思うので、定員は5×15×14で、・・・800くらいですかね?(しょうもない計算ミスをする)」面「え、75×14でしょ?」私「あれ?えっと」面「1050だね。」私「そうですね(汗)ありがとうございます。では1000とします。」(こんな簡単なかけ算を間違えてしまった、、しまった。)私「次に乗車率ですけれども、平日と休日に分けて考えます。平日は50%、休日は結構込んでるので80%とすると、期待値は、えっと(計算しだす)」面「だいたい60%くらいだね。」(ここは真面目に計算するとこではなかったな。)私「(焦る)、あ、そうですね、ありがとうございます。そうすると、100×1000×60%×365で、6万×400弱なので2000万人くらいですね。これに×3すれば6000万人ということになります」面「それでひかり、こだまも考えたら、うーん、まぁそれくらいだろうね。じゃあさ、もしJR東海から利用者数を増やしてと言われたらどうする?」(ここまででおそらく15分くらい経っています。フェルミに時間がかかりすぎたのでやばいと思いました)私「そうですねー、(10秒ほど考えて)やはり乗車率だと思います。新幹線の本数を増やしたり、定員を増やすだけでは結局乗車率が下がってしまい利用者数は変化しないので。方法としては大きくプロダクトとサービスに分けられると思います。プロダクトというのは新幹線のスピードや駅の場所、駅の数などです。サービスはチケット代、乗務員の質や料理、飲み物の価格・質などですね。」面「じゃあその中で1つ提案するとしたらどうする?」私「乗車券の価格を時期や時間によって変動させることを提案します。現在も時期によって価格は若干違いますが、数百円程度しかありません。もっと繁忙期、閑散期の価格差を20%ほどにすれば、全体の乗車率は増加し、利用者の増加によって若干の売上増加にも貢献できると思います。大阪東京間では競合となる新幹線利用者からの流入も期待できるかもしれません。」(平凡な意見に終始してしまった。。。)面「なるほどねー。ちょっともう時間がないからここで終わるね。最後に何か質問ある?」私「はい、(省略)」(質問を1つして終了。自分の意見を述べた上で質問すると、最初に面接官に共感いただきました)2.寄稿者よりいかがだったでしょう。結構普通ですよね。フェルミでは「2つの仮定(×1,5)」が肝だったかもしれません。利用者増加のケースについては、時間的にあまり深い議論はできませんので構造的な思考、MECE感を失わないことよりも、クリエイティビティが見られていたのかもしれません(いずれにしても評価は高くなかったと思います)。ちなみに面接は2回あり、2回目の方が感触は良かったです。そちらはフェルミでも売上増加ケースでもなく、私の研究と趣味を掛け合わせて何か生み出す、というまったく予期していない形式でした。両者(研究内容と趣味)の特徴や性質を洗い出し、できるだけ議論を発散させて新しく面白いアイデアを作る。最近は仕事でもこのようなことをしている、ということを教えていただきました。評価が高かったと思うのは、キレる発言をしたというわけではなく、単純に「心地よく、リズムよく、楽しく議論できた」からです。相性と言えるかもしれません。また2人目の面接官への質問の際も、自分の意見に共感いただきました。そこも評価の対象になっていた可能性はあります。コンサルティングファームであっても、いわゆる「地頭」や「賢さ」がすべてではないと感じさせてくれた面接でした。3.最後にケース面接の参考書など読んでいると、非常に綺麗に整理されて理路整然と話しており、自分にはできないと諦めてしまいがちですが、上記を見てわかる通り、実際のインターン参加者でも全てを理路整然と答えられるわけではありません。寄稿者が語るように、「地頭」や「賢さ」だけでなく、その人の人柄・一緒に働きたいかと思わせるかといった面接の基本中の基本も同時に評価されているようです。フェルミ推定・ケース問題は実際のビジネスシーンでも役に立つものであり、また近年では総合商社のグループディスカッションにおいても出題されることがあるなど、その重要性が高まってきているように感じます。外資系コンサルティング会社が第一志望でない方も一度、下記の本は読んでみると社会に出てからも活用できる知識として残ると思いますので、是非手に取って見て下さい。【ケース問題を解く上で必読の3冊】東大生が書いた問題を解く力を鍛えるケース問題ノート50の厳選フレームワークで、どんな難問もスッキリ「地図化」現役東大生が書いた地頭を鍛えるフェルミ推定ノート――「6パターン・5ステップ」でどんな難問もスラスラ解ける!過去問で鍛える地頭力外資系コンサルの面接試験問題【余裕があったら読んでおきたい+2冊】戦略コンサルティング・ファームの面接試験―難関突破のための傾向と対策ビル・ゲイツの面接試験―富士山をどう動かしますか?photocredit:AlexOsterwalderviaFindCC外資コンサル業界完全攻略記事一覧1.【業界研究】外資コンサルの仕組み・大手企業ランキング・選考対策まで一挙大公開!2.【業界研究|コンサルティング】コンサルティングとは?から選考対策までを徹底解説3.【業界研究】外資コンサル大手企業一覧まとめ4.【業界研究】外資コンサルの年収ランキングを大公開! 30,239 views

現在ES掲載数

77,482

すべて見れる

上に戻る

会員登録・ログインして全てのコンテンツを見る

無料会員登録