Lee(李開復)氏が久々に元気な姿を見せた。Works(創新工場)という名のインキュベーションを開始。改め、積極的な投資活動を開始していた。ブース展示会場を見てみると、例年なら色とりどりの装いに身を包んだコンパニオンがそこらじゅうにいるのだが、彼女たちの姿があまり目立たない。代わりに活躍していたのが、話しかけると目的なブースや会場まで案内してくれるロボットである。近い将来には、このような展示会でのロボットとコンパニオンの役割は、もっと分業化・細分化されていくのかもしれない。今回は中国内外の540チームからの応募があり、そこから選ばれた15チームが予選を通過。最終決勝には3チームが姿を見せた。広告出稿権が進呈される。China(紅杉資本)...以上の7名の方々だ。中国には1.14億人の糖尿病患者がいて、世界の糖尿病患者人口の3分の1を占めている。糖尿病の管理には長期的なモニタリングが必須だが、中国の医療はファミリードクター(家庭医生)によるものが多く、糖尿病の専門医による診療管理が困難だ。「医随訪」は、機械学習と深層学習により、正確な糖尿病の経過観察を可能にするアプリだ。正確なデータを収集し、患者に対してライフスタイルや治療の改善をガイダンスする。得られた情報はアルゴリズムで血糖値の予測などに活用され、より個人に応じたダイエット、運動、食事制限を可能にする。医随訪はかかりつけの医者に対し補助情報を与えるので、患者は必要な糖分の摂取制限を明確に理解することができるようになる。医随訪が何より強みとするのは糖代謝の予測技術で、糖尿病を糖代謝の異常症状として捉えるだけでなく、全体的な健康管理のもとでの栄養バランスの必要性を促す。【2位】Gago/佳格Gago(佳格)は人工衛星を使って収集した情報を活用する、農業向けビッグデータ・スタートアップだ。けの金融事業などに提供している。人工衛星だけでなく、気象情報、過去の収穫データ、ドローンによるリモートセンシングデータなどはクラウド上に集められ、ディープラーニングと独自アルゴリズムを使って解析された後、将来の予測に利用される。研究者や化学メーカーのモンサントの元中国マーケティングディレクターらが社員に名を連ねる。リードによりシリーズAラウンドで6,000万人民元(約9.8億円)を調達した。Capital(磐谷創投)などが参加している。レーダーセンサーを開発している。従来のレーダーと異なり高精細かつ高角度におよぶ画像解析ができるのが特徴だ。レーダーセンサーでは、回転しなくても全角度を見渡せるため、そのリスクを極小化することができる。レーダーセンサーの開発に着手することとなった。レーダーセンサーの最終形のプロトタイプを完成させている。レーダーセンサーであるため回転する必要がなく、回転で生じる熱問題を考慮する必要がなくなる。回転しない分、電源消費の点からいっても効率的だ。Li(李一帆)氏は、将来的には、このレーダーをロボットを含む、自動走行が求められるさまざまなデバイスに導入していきたいと語った。レーダーセンサーを導入している自動走行車には、その機能を補完するセンサーとして普及を図りたいとしている。現在、2,000万ドル強を資金調達中とのことだ。スタートアップの将来について意見を論じ合った。Lab.の共同創業者兼CTO。オンラインショッピングの体験をパーソナライズすることが、優れたサービスを提供することを意味しているかどうかはさておき、あらゆる企業は顧客の生活により関連性の高い情報を見つけたいと考えてることは間違いない。Lab.の共同創業者兼CTO。オンラインショッピングの体験をパーソナライズすることが、優れたサービスを提供することを意味しているかどうかはさておき、あらゆる企業は顧客の生活により関連性の高い情報を見つけたいと考えてることは間違いない。Echoで注文できる機能を導入した際、明確な消費者にとっての利益、つまり、何もしてないのに好きなパイを注文できるという機能に注力していた。いった取り組みは、個別のユーティリティを顧客に提供することで、消費者の関わり方と意識を高めるために人工知能(AI)を活用した一例と言えるだろう。Homeのような家庭用機器によって、こうした体験を主流にしようとしている。多くの消費者が家庭向けのサポートプロダクトに飛びつくことになれば、先進的な考え方の企業はこういった消費者の生活に適応するための新たな手法を考えることになるだろう。いった経験を通じてブランドが得られる利点というのは、おおよそ日々の作業を合理化したり簡素化したりといったものが中心で、それゆえにマーケターにとってはブランド化された便利なサービスを通じて利用ユーザーと繋がる絶好の機会になるのだ。確かにEchoのようなデバイスは新たな「隠し芸」に最適だ。Rhapsody」を演奏して。8で!」さらに重要なのは、ハンズフリーコンピューティングを使って人々の生活を楽にしてくれる。電話に応答する、カレンダーイベントを入力する、またはやることリストの進捗状況を追跡するなどの単純なタスクは、物理的にコンピュータにコマンドを入力する必要がある場合は複雑になりがちだ。企業がAIボイスアシスタントを活用してその面倒を取り除くことで、真の(そして歓迎された)方法で消費者の日常生活にブランドを効果的に組み込むことができる。マーケティング効果のための「使いやすさ」AIの音声アシスタントはブランドを価値のあるものに結びつける素晴らしい機会を提供してくれる。AIはマーケティング目標を達成し、明確な消費者利益をもたらすことができる。真のwin-winの状況を生み出してくれるのだ。UberとLyftは顧客がコマンドを呼び出すだけでEcho経由で配車サービスに電話をするツールを提供している。ブランドは消費者行動にもっと浸透することで利益を勝ち取り、消費者はより直接的な方法で配車サービスを体験することで利便性を勝ち取ることになるのだ。フォードは顧客に車内でAlexaの機能を提供する正式なパートナーシップを発表し、さらなるステップを踏み出した。2億5千万台の車両にAlexaが2020年までに完全に搭載されるという最近の予想に対して同意するのならこれは悪い賭けではない。Oneもオンラインバンキングのトレンドを先取りしており、顧客は「Alexa、私は先週いくら使った?」という簡単なコマンドで週ごとの支出を確認することができるのだ。断絶された広告体験によって消費者のブランドへの注目度が減少しつつある今、消費者の日々の生活に利益をもたらす(そして混乱させない)方法でブランドを注入することは、企業のマーケティングアプローチが大きくシフトしていることを表している。AIボイスアシスタント上に構築されたスキルのようなブランドのユーティリティ操作は、企業にとって有望な機会を提供する。ーーこれは皆さんが考える以上に可能性のある方法なのだ。Skills」)の作成に関連するスキルセットは、他のタイプのアプリケーションを構築するために必要なスキルセットに似ている。コーディング言語とフレームワークは同じだ。AIボイスアシスタントに関連するダイアローグや会話を企画開発することは、テキストベースのチャットボットに必要なものと同様である。唯一の違いはチャットボットには入力用のキーボードが必要であるが、音声AIには音声コマンドが必要な点である。スキルはその複雑さに応じて開発やテスト、およびロールアウトにおおよそ2〜4週間かかる。このプロセスの最初のステップはAIアシスタントのダイアローグをスクリプト化することだ。そこから他のサードパーティ・テクノロジーやAPIとの必要な統合を検討する。スキルのスコープがおおよそできれば、次のステップは開発とテストを開始することだ。自然言語処理には微妙な違いがある。コマンドをテストするときに特定の会話フローをより自然に聞こえるように調整する必要があることがわかる。アシスタントを育成する方法がどれほど優秀であっても、会話は顧客に提供する価値のあるものから始めなければならないことを覚えておこう。AI音声アシスタントがそのユーティリティの適切な手段であるかどうかを検討するということだ。何か他のことをする前にその点を証明する。AI音声アシスタントをもう少し後でやる予定のものだと思っているなら、もう一度考えてみて欲しい。Liao氏がVentureBeatに最近書いたように、1930年にはアメリカの家庭の40%しかラジオを持っていなかった。10年後にはラジオがアメリカのリビングルームの80%以上に普及したためその割合は倍増したのだ。Homeのようなボイスアシストのボットは、今日の新興テクノロジーの分野に堂々とはまっているが、今後数年のうちに急速に消費者にとってより自然で直感的に理解できるものになっているだろう。AI音声革命を計画する時は、将来ではなく現在なのである。Capitalのアソシエイト。Elliott氏は芸術家、クリエイティブプロデューサー、リサーチャーでクリエイティブ関連の業界における人工知能の役割を探し求めている人物。最近の最大のテクノロジー的トレンドの1つである人工知能(AI)へのベンチャー投資が活況だ。Capitalのアソシエイト。Elliott氏は芸術家、クリエイティブプロデューサー、リサーチャーでクリエイティブ関連の業界における人工知能の役割を探し求めている人物。最近の最大のテクノロジー的トレンドの1つである人工知能(AI)へのベンチャー投資が活況だ。2016年は一年間で2012年度の10倍以上資金が投資されたし、バーチャル及び拡張現実(AR・VR)は時折AIのクリエイティブ面に関連づけられるが、こちらも注目された。AR・VRには18億ドル以上が投資されたが、2012年にはわずか8600万米ドルだった。AIで普段はクリエイティブとみなされるタスクを解決することは、歴史的にみると前例がある。プロシージャル生成はテクスチャの描画や3Dモデルの生成、および1980年代以降のビデオゲームでの大量のコンテンツの自動生成に使用されている。ゲームはAIに大きく貢献している。ゲーム開発者が生み出した収益によって、NVIDIAのようなチップメーカーがハードウェアの改善を実現し、古典的なアタリ・ゲームスの研究は、DeepMindの強化学習におけるブレークスルーの基礎の一つとなった。ここで新たな疑問が生じる。ゲームはAIと創造性が融合する唯一の業界なのだろうか?幸いなことに、文化的クリエイティブ産業(CCI)はゲーム以上のものになりそうだ。CCIは、「最終的な形があらかじめ完全に指定されていない、新しいあるいは改善された製品を生産する」ために必要なクリエイティブな技術を労働力が有する産業として定義され、英国だけで2014年に付加価値として841億ポンドを生み出した。広告やマーケティング、建築、IT、ソフトウェア、コンピュータサービスを含む9つの部門は、1997年から2014年の間にイギリス経済の1.4倍の成長を遂げた。テクノロジー大手企業はクリエイティブ分野のさまざまな分野にAIの影響力を応用する方法も紹介している。Amazon、Etsy、Netflix、およびSpotifyといった企業は、AIを多用して多様なコンテンツを発見する可能性を向上させている。Microsoft、IBM、Alphabet、DeepMind、Adobeといった企業は、既成概念の枠をさらに超えている。音楽制作、グラフィックデザイン、そして料理法でさえAIの関与がみられる。文化がAIの恩恵を受けるテクノロジー分野のリーダー達がAIとCCIを組み合わせたいと熱望していることは驚くことではない。歴史的にも文化やクリエイティブ産業が技術の受益者であることを示唆している。電化や工場と並んで、過去の産業革命では映画館、アミューズメントパーク、音楽ホールなど、数多くの新しい文化的現象がもたらされた。同様にAI革命は、文化的生産や普及、新たな楽しみ方を可能にし、オンデマンドかつパーソナライズされたアートワークを普遍的なものにし、あるいはプロシージャルに生成された経験を通して私たち自身の過去と未来に足を踏み入れることができる。一般の人々は、文化と創造性に共鳴するAIのアプリケーションを好む。AIへの人々の関心は徐々に増加しているが、AIがクリエイティブな芸術関連の問題に関わっているときにこういったものが急増する。AIに関するサイエンスフィクションの心理的スリラー、写真を編集するアプリ、または大昔のゲームに勝利するAIすべてが人々を魅了する、といった具合だ。Lipson教授は述べている。機械学習、コンピュータビジョン、自然言語処理、その他の分野の進歩によって、クリエイティブなかつ芸術的効果を得るための技術的ツールが使用できるようになる。畳み込みニューラルネットワークは、GoogleのDeepDreamアルゴリズムを強化し、画像のパターンを改善し、何もない所に犬や顔を見つけサイケデリックなイメージを作成する。Tübingenの研究者達は、類似の技術を使ってスタイルの転送アルゴリズムを開発し、イメージをモネやピカソのスタイルに変え、Prismaなどの消費者向けアプリケーションに影響を与えてきた。AI研究コミュニティの多くは、敵対的生成ネットワーク(GANs)に注目している。この技術を改善し安定させるために、研究者達は時にはシュルレアリスムのようなイメージを生成するアルゴリズムを作成し、アーティストは作品作りに採用しはじめているので、コンシューマー向けのアプリはまもなく開発されることになるだろう。テキストや音楽に関しては、リカレントニューラルネットワークのオープンソース実装により、ラップミュージックや料理レシピ、ショートフィルム、フォークソングの作成が容易になっている。したがってチャンスの大きさや歴史的証拠、国民の自然な関心や技術的進歩により、クリエイティブなAIが、起業家にアプローチするための興味深い分野となっている。地形をマッピングするために、文化的およびクリエイティブ産業におけるAIの既存のアプリケーションをいくつか研究してみよう。AIの現在のクリエイティブアプリケーション94社の企業や学術的イニシアチブを分析することで、コンテンツ検索と発見、パーソナライゼーション、インタラクション、クリエイティブなプロセスの増強や自動化といった、クリエイティブな産業に対するAIの少なくとも4つの典型的なアプリケーションを見つけることができる。クリエイティブなコンテンツを扱うことは、ソーシャルメディアマーケティングマネージャーといった専門家や消費者にとっては難しい作業だ。発見のためのAIは、AmazonやNetflixのような大企業やArtfinderのようなスタートアップによって活発に利用されている。クリエイティブかつプロフェッショナルのための製品はさらに進化し、AIの力を使ってブラックボックス的な発見のプロセスに人間を巻き込む。Contentのようなスタートアップは、感情、テーマ、またはバイラリティなどのパラメータに基づいてコンテンツの海をナビゲートすることを容易にしている。パーソナライゼーションの度合を増やすことは、文化的およびクリエイティブ産業におけるAIのもう一つの応用方法である。人間の直接的な産物として、CCIの製品はほとんどカスタマイズできない。芸術家は誰も大規模かつ妥当なコストでパーソナライズされた作品を制作することはできない。これは機械ができる分野である。リスナーの状態をキャプチャする拡張された音楽を作成するか、あるいはいくつかの音楽トラックからオリジナルのマッシュアップを作成することによって、個性が人間の創造性の産物に追加される。AIは、CCIがより個人的であるだけでなく、よりインタラクティブになり、消費者とアーティストの両方に力を与えるのを助けるかもしれない。LabsとEchoboxは、クリエイターのためのフィードバックループを作成し、一般の人々が見出しや動画の属性にどのように反応しているかについての情報を提供する。他のAIツールは、人間とコンピュータの相互作用のための追加のインタフェースを作成する。WirewaxとMogeesは、ビデオの任意の要素にタグを付けたり、楽器のインターフェースを任意に変えることができる。AI愛好家は人間の芸術家によるものよりもさらに進んでいる。技術を使用してクリエイティブなプロセスを自動化する。音楽、写真、ビデオ、テキストに適用される生成AIはオリジナルの芸術品を作成する。JukedeckとMubertはオリジナルでロイヤリティフリーの曲を、PrismaとSoloshotは写真の奇跡を演出している。InsightsのWordsmithのようなツールは、データから書かれた物語を構築し、AIを試しに使用して中国の詩を構成し、映画スクリプトを書き、ミュージカルのプロットを生成する。芸術AIのためのオープンな機会いくつかのニッチ市場はまだ未知の分野かもしれず、技術的またはビジネス関連の問題によってクリエイティブなAIの普及が減速している。人間とAIとの相互作用を必要とするアプリケーションを開発することは、AI自体を開発するよりも困難である。Mindell教授とマサチューセッツ工科大学エンジニアリング及び製造歴史学のDibner教授は、次のように述べている。「最も進歩した(そして困難な)テクノロジーは人々から離れたものではなく、人とソーシャルネットワークに最も深く組み込まれ、それに反応するものなのだ」。場合によっては、クリエイティブなAIアプリケーションは、テクノロジーではなく財政上の問題のために不十分なままになるかもしれない。博物館や図書館などの公的資金を提供する機関や非営利組織では、革新に必要なリソースが不足している可能性がある。疑う余地もなくクリエイティブで文化的な本質であるにもかかわらず、一部のCCIは、クリエイティブな強さ(業界内のクリエイティブな仕事の割合)によって測定される限られた数の仕事を実行する。クリエイティブの強度が低い場合、クリエイティブなAIのアプリケーションが制限されることがある。全体として、文化やクリエイティブな産業にAIを適用する例をいくつか見てみると、ゲーム業界以外にも多くの機会があるのはもっともだと言える。クリエイティブなAIビジネスを開始したり、あるいは既存のクリエイティブなベンチャーにAIを統合しようと考えている起業家は、アクセシビリティと発見可能性、パーソナライゼーション、インタラクティブ性、クリエイティブなプロセスという4つの視点から考えるべきだろう。選ばれたクリエイティブ産業が1つ以上の方法で混乱する可能性が高い。報酬や財務的な収益とは別に、スタートアップは人類の次の大きな文化的なブレークスルーに大きく貢献するかもしれない。2017.05.06SHARE:ミレニアム世代について語ろう。誰もが待ち望んでいる人口学的セグメントであり、そのため世界中のマーケティング・マネージャーたちがここを理解しようと奮闘している。彼らは本当に複雑な世代なのだろうか?彼らが望むものを見つけ出して、リピーターにし続けるためには人工知能に頼らなければならないだろうか?AIは実際、ミレニアム世代の絶え間なく移り続けるトレンドスパンに対応するための究極の武器である。BY-NC-ND.ミレニアム世代について語ろう。誰もが待ち望んでいる人口学的セグメントであり、そのため世界中のマーケティング・マネージャーたちがここを理解しようと奮闘している。彼らは本当に複雑な世代なのだろうか?彼らが望むものを見つけ出して、リピーターにし続けるためには人工知能に頼らなければならないだろうか?AIは実際、ミレニアム世代の絶え間なく移り続けるトレンドスパンに対応するための究極の武器である。幸いなことに機械学習の分野が急速に進歩したことは、この気まぐれな「ターゲット市場」が本当に望んでいるものを解明するのに役立つことになるだろう。機械学習はAIの世界ではクリスタルボールである。既存のデータを分析し、複雑なアルゴリズムによって将来同様のケースで何が起こるかを予測する。機械学習サービスプロバイダーはマーケティング手法において、ミレニアム世代とのコミュニケーション方法をサポートしてくれる。そこで得た答えによると、ミレニアム世代とつながりたいのであれば、チャットボットを作るべきだそうだ。ミレニアム世代がオンラインで過ごす膨大な時間は、インターネット利用行動の傾向を明らかにするために収集された多数のデータポイントを提供する。2025年には、ミレニアム世代が米国の労働力の75%を占めると推定されている。機械学習はショッピング、ソーシャルメディア、またはあらゆるオンライン活動に関する現在のデータを調査し、ミレニアム世代が今後どのように行動するかを予測する。彼らの行動パターンは広告のターゲットのために利用される。機械学習アルゴリズムは、ターゲットオーディエンスが最も頻繁に視聴するビデオのタイプを予測し、ターゲットオーディエンスが最も見る可能性のある広告スペースをブランドが使用できるようにする。ここで重要なポイントは機械学習が単なるデータを情報や知識、知恵に変えることができるということである。このデータが処理されて意味のある形式に変換された場合にのみ有効になる。いくつかのアプローチ例を紹介しよう。モノのインターネット(IoT)私たちがインターネットに接続できるプラットフォームは、モノのインターネットパラダイムの台頭とともに爆発的に広がった。ラップトップとスマートフォンに限られていない。すべての動きは、日々の生活の中で使用されるデバイスによって追跡できる。スマートテレビ、フィットネス機器、時計、GPSドングルなどは、オンラインでデータを収集する。モノのインターネットパラダイムでは、私たちがやることはすべてインターネットに接続され、データポイントに変換することができる。これらのデータポイントは大規模なデータマイニングや機械学習で活用することができ、ミレニアム世代の日常生活のパターンを明らかにするために使用される。ミレニアム世代がどのように操作しているかを知ることで、彼らの注意を最も引きつける方法についての洞察が得られる。ソーシャルメディアInstagramなどのソーシャルメディアプラットフォームからの大規模なデータマイニングは、ミレニアム世代の活動に関する情報を収集する最も強力な方法の1つである。彼らは他のどの年齢層よりもソーシャルメディアに繋がっている。機械学習を利用してソーシャルメディアデータを収集することで、企業は自社の製品について、どのような感情が製品カテゴリに向かっているのか、競合他社の広告キャンペーンにどのように対応するのか、そしてターゲットを絞った広告キャンペーンをデザインするために使用できる他の多数のデータについてミレニアム世代とコミュニケーションすることができる。クレジットプロファイル機械学習のアウトプットはミレニアム世代の重要かつ満たされていないニーズの1つに直結する、カスタマイズされたショッピング体験にも役立つ。これは独自のニーズに合わせて自分の経験をカスタマイズするという欲求を満たすものだ。一方でSoLoMo(ソーシャル・ロケーション・モバイル)とRetailWarsを使用すると、機械学習アルゴリズムは、ソーシャルメディアやWebブラウジングの動向予測や感情分析を提供し、次善策の決定を支援してくれる。機械学習によって、ミレニアム世代の信用度プロファイルを非伝統的なデータで引き受けることが可能になった。これはもちろんミレニアム世代の消費者がより多くの消費力を得る可能性、より多くの買い物データ、将来の買い物の傾向を予測する機械学習のためのより多くのデータを可能にする。全体としてミレニアム世代が長年にわたり注目していくターゲット市場となるであろう。彼らの絶え間なく変化する行動は、小売業者やサービスプロバイダーが彼らの要求に追いつくのを困難にしてはいるが。ミレニアム世代と関わることは、競合する膨大な量の情報を考えると至難の業である。大量のデータ、そして重要なトレンド分析と洞察にデータを高速処理する機械学習アルゴリズムが将来必要になってくる。機械学習AIはミレニアム世代の人々の日常生活や、製品、イベント、消費者関与プラットフォームにどのように反応するかを理解する鍵となるのだ。2017.05.06SHARE:「自分自身を説明するのに「AI」という言葉を使わないスタートアップに会うのは難しくなってきた」。Flomenberg氏だ。theBayカンファレンスで最近のAIブームについて口を開く。VentureBeat「自分自身を説明するのに「AI」という言葉を使わないスタートアップに会うのは難しくなってきた」。Flomenberg氏だ。theBayカンファレンスで最近のAIブームについて口を開く。Flomenberg氏は5人の投資家と一緒にAI関連スタートアップにVCが期待していることについて議論しており、パネリストたちはAIを取り巻く騒ぎを認めた上で、技術に対する個人的な情熱や単に「ホットな」空間であるためにVCがAIのスタートアップを支援しているという考えをしっかりと否定した。ここでの会話はまた、ほとんどのスタートアップが失敗するということを改めて思い起こさせるものとなった。Collective(DCVC)の創業者でありこうも続けたーー「これは奇跡的な出来事かな?」。Levy氏は、60カ国から1000を超えるAI関連スタートアップがピッチしていると話す。彼はそれを例えて「AIが新しい電気みたいになってる」と語り、いつかはAI搭載のマジックエイトボール(日本でいうおみくじみたいなもの)ができるんじゃないかと冗談も交えて議論に参加していた。Beyer氏はAIそのものとビジネスは別だと指摘する。「AI自体は気にしてない。いうのもAIの関与が、市場投入の仕組みや製品の価値提案などを根本的に変えるとは考えてないので」。Xin氏も同じく「まさにAIそのものを念入りにみる前に、まずビジネスに注目している」と、この感想に同意している。Xin氏は(AIに関わらず)起業家に尋ねる質問は特に他のVCたちと変わらず、技術は正当か、生産に移行できるか、顧客のトラクションを得ることができるか?、こういった基本的なものであることに変わりないと話していた。Kell氏は「成功を左右する要因は技術そのものをはるかに超えている。AIは多くの問題に対して正しい解決策とはならないかもしれない」と注意を促しているし、また、Flomenberg氏も「ほとんどのAIのスタートアップはAIそのもので失敗するのではない。解決が必要な問題を特定できないために失敗する」と指摘していた。このパネルは起業家が世界を変えることについて熱弁をふるおうが、VCが長期的な価値についての決まり文句を口にしようが結局は、10のスタートアップのうち9つが失敗するということを明白に思い出させた。それについてAIができることはほとんどない。出資を協議中と伝えられている。複数の匿名の情報源を引用する形で、この報道では、出資が現在、初期の交渉段階にあると伝えている。出資を協議中と伝えられている。複数の匿名の情報源を引用する形で、この報道では、出資が現在、初期の交渉段階にあると伝えている。バリュエーションは10億米ドル超に達する。1億ドルを調達し、この史上最高の調達額をもって、「インドネシアは、テクノロジーへの投資先として成熟の期を迎えた」と見られるようになった。氏はこの報道について、肯定も否定もしていない。経営支配権を獲得している)。東南アジア市場参入などにより困難に直面している。スポークスマンは本件に関するコメントを避けた。対しても、この報道を確認すべく連絡をとっている。このニュースについては進展があり次第、続報をお届けする。