サイバーエージェントを真の「AI銘柄」にして時価総額を上げるM&A戦略のケーススタディ
4月18日追記：完成しました。
今回は、年収5,000万円クラスの知力とスキルを持っているChatGPT + ディープリサーチを活用したケーススタディとして、サイバーエージェントを取り上げます。
案件概要は、動画生成AIとして群を抜く中国のKling AIを買収し、サイバーエージェントが真のAI成長銘柄となって（そういうストーリーを株式市場にご理解いただいて）、時価総額の倍増を目指すというものです。
Kling AIにはすでに2,200万人のユーザーがいて（直近のサウスチャイナモーニングポスト紙）、少なく見積もっても10％程度は毎月9ドルのサブスクリプション会員になっていると思われます。
ChatGPTにはハーバード大MBAでM&A実務を経験している方と同等のM&Aに関する実務的な知識が詰まっていることがわかりました。
彼とのやり取りの中で、彼が自ら明らかにしたM&A関連の強化学習の中身と実務支援スキルです。
M&A関連の強化学習の中身
●構造理解
多くのMBA教材に基づいた「M&Aの理論的フレームワーク」を理解している（例：買収プレミアム、シナジー評価、バリュエーション技法）
●実際の事例学習
公開されている有名M&A案件（例：Disney × Pixar、Facebook × WhatsApp、KDDI × J:COM）などの構造・課題を学習済み
●意思決定フレームの再現
ビジネススクールで使われる「ハーバード式ケーススタディ」のような設問→分析→提案の流れを模倣可能
●ドキュメント生成能力
レター・ティザー・LOI・DDチェックリスト・事業戦略レポートなどを"体裁込みで出力"できる
こういう学習をしていることで彼（ChatGPT）がM&A案件でやれることが以下です。
年収5,000万円クラスのChatGPTの実力（＋ディープリサーチで拡張）
●ターゲットスクリーニング
業界／地域／シナジー条件から絞り込み＋企業データの横断比較
●バリュエーション
DCF、マルチプル法、過去取引比較法のロジック説明とモデル雛形
●シナジー分析
コスト削減／収益向上の両面での想定シナリオの構築支援
●PM（ポストマージャー）課題整理
組織統合・文化融合・IT統合などのベストプラクティスの抽出
●戦略的意思決定の視点整理
「なぜ買うべきか？今か？この価格か？」という意思決定会議向けの構造整理
上記のような学習を米国のビジネススクールで英語ベースで学んでいて、ターゲットスクリーニングから戦略的意思決定の視点整理までお出来になる方は、日本に10名もいないと思います。年収では5,000万円超。M&A案件のFA（ファイナンシャルアドバイザリー）では成功報酬部分もかなりありますから、場合によっては数億円/年を稼いでいらっしゃる方も2-3名いると思います。そういう方々と同等のスキルを持っているのがChatGPT + ディープリサーチです。このブログで複数のケーススタディを作成してきました。いずれも圧倒的な調査執筆＆提言性能を示しており、ただ驚くばかりです。人間はもう敵わない領域にいると思います。
圧倒的なKling AIの動画生成品質
さて、今回はこのような年収5,000万円クラスの知力とスキルを持っているChatGPT + ディープリサーチを活用したケーススタディとして、サイバーエージェントを取り上げます。以前にお世話になったことがありました。その節は大変にご迷惑をおかけしました。この場を借りてお詫び申し上げます。本ケーススタディはお世話になったことの御礼という意味もあります。
案件概要は、動画生成AIとして群を抜く中国のKling AIを買収し、サイバーエージェントが真のAI成長銘柄となって（そういうストーリーを株式市場にご理解いただいて）、時価総額の倍増を目指すというものです。
Kling AIは、私がNFT商売に没頭していた時期に触ってみて、その生成動画品質に毎晩唸っていたという優れた生成動画エンジンを保有しています。以下に当時生成した動画の一部を掲出します。Vimeoで共有しています。（一番上は最近のもの。他は2-3ヶ月前のもの）
このようにKling AIが生成する動画品質は、日本人の目で見てもしっとり感のある粒子がいっぱい詰まっている感じで、RunWayやDream Machineにはないクオリティの高さがあります。OpenAIのSoraは試したことがありませんが、星野アニメ美人画販売所とNFT屋MusubuAssetsとして計2年没頭した経験から言わせていただくと、動画生成品質はKling AI一択です。
Kling AIは調べてみると、直近の数字としてユーザー数2,200万人ということがあります。私が一生懸命使っていた数ヶ月前は数百万人でした。ユーザー増加のペースは速いと思います。Runwayなどと比較して圧倒的と思えるぐらい生成動画の品質が高いことがあります。最近バージョンが上がって、その品質に磨きがかかっていると思います（未テスト）。
少し動画を生成してみると、無料のクレジットではすぐに足りないことに気づきます。私もすぐに課金モードに入りました。一番下のスタンダードモードで月間約9ドル。普通に動画生成をやりたいユーザーは皆これを選択します。年払いで約80ドル。このケーススタディでは、便宜的に課金ユーザーは押し並べてこれを購読するとします。
課金ユーザー比率はかなり低めに見積もって10％。年間売上約264億円となります。少なく見積もってもすでにこれだけの売上が発生している動画生成AIサービスです。
これをサイバーエージェントが買収するとどうなるか？既存の事業とのシナジーが創出されます。それについては末尾にあるChatGPT + ディープリサーチの年収5,000万円級が作成した報告書をご覧下さい。
想定買収価格は、20億～35億米ドル（約3,000億～5,000億円）のレンジとなりました。
上場企業が迫られている株価対策
現在、東証に上場しているほぼ全ての企業は何らかの対策で株価対策を行っています。株価が割安に放置されている状態だと、米国や香港のアクティビストが一定比率の株式を市場で買い集めて、株主として物を言うようになります。
これがあるため、どの企業にも「成長ストーリー」が必要になってきました。株式市場が求める「成長ストーリー」があることでPERが高くなり、アクティビストが来にくくなります。小職のブログでは複数の上場企業のケーススタディを作成していますが、そのうち1つは、株価が低迷して悩んでいるある大企業です。その大企業のケーススタディとして、ChatGPT + ディープリサーチに調査させた、業界的にはかなり渋い企業を買収シナリオはどうですか？と提案させていただいています。僭越ですけれども。
それと同様に、サイバーエージェント様におかれましても、さらなる時価総額増大を果たすために、まだまだ旬の「AI銘柄」になるための買収...という選択があると思うのです。
株価対策の第一ステップとして、経営者自らがChatGPT + ディープリサーチを駆使して、買収を含む様々な経営オプションをまずChatGPTに出させてみるというやり方があると思います。本ブログで色々なパターンを試してます。
本投稿は、1つの案として、Kling AIを買収するオプションを考えてみた場合、このような調査報告書が出来ましたよ...というケーススタディです。
想定買収価格からPMIのアドバイスまでできるChatGPT
Kling AIの買収のステップ、想定買収価格、資金手当の手法などについては、M＆Aに関するプロフェッショナルの知識や知見がぎっしり詰まっているChatGPT + ディープリサーチに書かせました。ぜひ、ご覧下さい。
ChatGPT + ディープリサーチが、本件に求められる要件や前後の文脈をよく咀嚼した上で調査執筆したM&Aの調査報告書or提言書をnoteに置きました。
買収完了後のPMI（Post Merger Integration）まできちんと書き込んだしっかりとした報告書になっています。上記のM&A関連の強化学習の成果がいかんなく発揮されていると思います。1万5,000字弱ある、読み応えとディテールのしっかりした報告書です。細部の誤りは今泉ができるだけ修正しています。
サイバーエージェントによる動画生成大手Kling AI買収と時価総額増大:ケーススタディとしての報告書
本ケーススタディには、次のステップがあります。
それは買収したKling AIをNVIDIA Omniverseのデジタルツインプラットフォーム上で、デジタルな企業活動全体をデジタルツインとして構築し、リアルタイムシミュレーションをしながら、売上の最大化を狙うというシナリオです。理論的には無数のABテストをシミュレーションして、最大の効果を発揮するものをすぐWebサイトにデプロイするとか、サブスクリプション料金をダイナミックプライシング化して結果を見るとか、購読者集客広告の出稿パターンをダイナミックにテストするといったことができます。現在構想中ですので、出来上がりましたらまた投稿します。