Read the English version published on November 15, 2024.
本稿はブルームバーグ・インテリジェンスのシニア・インダストリー・アナリスト、John Daviesが執筆し、ブルームバーグターミナルに最初に掲載されました。
生成AIは情報企業にとって新たな収入を生み出し、リサーチコストを引き下げ、一方で商品の質を高める可能性があります。しかしその一方で、専門性が低い顧客にとっては高いリスクとなり、英メディアのピアソンは比較的その影響を受けています。 情報企業の多くは、2025年に安定した増収が見込まれます。英情報会社レレックス・グループの成長率は、2020年以前の標準である成長率4％を大きく上回り、再び7－8％となる可能性があります。
レレックスの収益拡大はピアソンよりも順調
レレックス、ピアソン、蘭ウォルターズ・クルワー、英インフォーマなど情報提供企業の収益見通しはそれぞれ異なりますが、いずれもコスト基盤が盤石で、有利な営業レバレッジとなっています。レレックスは、紙媒体からさらに離れ、金融サービス業の顧客向けのビッグデータに基づく意思決定支援など、より成長性の高い分野のデジタルデリバリーに軸足を移しており、2025年の売上高は2019年比で35％増加する可能性があります。
対照的に、ピアソンはコロナ禍以前に米国高等教育向け教材の売上が減少しており、アプリの「Pearson+」（直販）やテスト事業、英語教育、M&Aを積極的に推進しているにもかかわらず、2019年から2025年にかけて3％の減収となる可能性があります。
インフォーマは対面イベントから比較的影響を受けやすいため、2020年には売上高が大きく落ち込みましたが、2022年の大規模資産売却を経て、今後は1桁台後半の有機的成長率が期待されます。
オープンアクセスの脅威は対処可能
リサーチ結果を自由に利用できるよう推進する動きは、レレックス、インフォーマ、ウォルターズ・クルワーをはじめとする学術出版社の収益性を低下させる可能性がありますが、実際の普及は一部が期待していたよりも遅く、各社はリサーチ資金提供パートナーと協力して収益モデルを変えるべく取り組んでいます。 出版社は、引用データに裏付けられた「自社の」リサーチは品質が優れていると主張していますが、これはもっともな論点のように思われます。
出版は無料でもなければ、学術研究者にとってのコアスキルでもありません。多くの学者が出版社を回避したいと望んでいたとしても、編集、校正、査読の手配は外部の人物の方が効率的にできるため、出版社の役割は今後も続く可能性があります。 出版社はスピードアップを実現する一方でリサーチの量が増え、品質でふるい分けることが難しくなります。さらには不正なリサーチを量産することの多い「ペーパーミル」も行われています。
幅広い需要を受け、イベント収益の伸びが持続
2023年にレレックスとインフォーマのイベント事業が行ったトレードショーや業界イベントは2019年の水準を上回り、2024年も拡大が続いています。両社とも、集会や旅行の制限によって旺盛な需要が抑えられていましたが、これは絶対的な損失をもたらしたのではなく、単に収入の実現が遅れただけだった可能性があります。コンセンサスは回復が続くとの見方で、2024年のレレックスのイベント売上高は2019年の12億7000万ポンドをわずかに下回る12億4000万ポンドと予想されています。
インフォーマの対面セグメントでは、売上高全体に占める出展者および参加者の料金の割合が、2022年の62％から2023年には70％に拡大しました。同事業の強化を目指して、同社は国際会議・展示会を手がける英アセンシャルの買収を10月に完了し、さらにはマーケティングサービスを提供する米テックターゲットの買収を10－12月（第4四半期）に予定しています。
生成AIの利点はリスクを上回る
Chat GPTのような大規模言語モデル（LLM）は、インフォーマ、ピアソン、レレックスなどの情報プロバイダーに対し、性能がより優れた製品を提供する可能性があります。 各社は、文書を要約したり、契約書の原案を作成したり、検索結果を大幅に改善したりするサービスを提供しています。これらの企業がすでに利用可能なデータは大きな利点であり、こうしたデータは慎重に収集され、多くの場合は著作権で保護されています（インフォーマは下期に大幅な売上高を計上）。情報提供会社はどこも生成AIに投資しています。レレックスの法務プロダクトは中でも成熟した商品の一つです。
それほど専門性が問われない分野であれば、公開されているLLMは脅威となる可能性があり、中でも高等教育関連の教材事業に携わっているピアソンのリスクが最も高いといえます。しかし、ここでもピアソンには、一部のリサーチ結果に事実上の誤りがあって信頼性の失墜を招いているなど、LLMに対して確固たる反証があります。
本稿は英文で発行された記事を翻訳したものです。英語の原文と翻訳内容に相違がある場合には原文が優先します。
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