「AI-企業分析」を起動するー日立 vs パナソニック

2024年12月13日

03 解析技術の視点 AI備忘録

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 パナソニックが”松下”、”ナショナル”と呼称されていた時代、すでに世界的な企業であったにも関わらず、「関西の大手電機メーカー」と揶揄されることもありました。しかしながら、家電に関する競争では「日立は松下に勝てない」と弱電の本領を発揮し切磋琢磨。電機が日本のGDPにも大きな割合を示していた時代です。


やがて、両企業とも2000年代に大きな変革期を迎えます。パナソニックの中村改革、日立の事業構造改革;御三家、新御三家の聖域も関係なしの改革は聞き覚えのあるニュースです。


さて、以前の記事で紹介した「AI-企業分析」にて、この2社の2024年4-9月期の決算短信より業績を比較します。


AI-企業分析による日立製作所の分析開始画面

分析結果画面 *画像は付け足しています。

項目としては、事業分析、現状の課題、及び今後の注力領域についてまとめたものを抜粋しています。

表 AI-企業分析による日立 vs パナソニックの分析結果
日立製作所パナソニック
業績
2024.4~9
売上高:4兆5,459億円
営業利益:4,047億円
売上高:4兆2513億円
営業利益:2,160億円
事業分析日立製作所は、デジタルソリューション、インフラ、エネルギー、産業システムなど幅広い分野で事業を展開しており、各セグメントにおいて競合他社との差別化を図る戦略が必要です。特に、デジタル化が加速する中で、デジタルシステム&サービスセグメントの成長は重要です。多岐にわたり事業を展開しており、各事業の競争環境は異なるものの、特に、車載電池、空質空調、SCMソフトウェアの3事業は成長戦略の鍵です。
現状の課題財務活動における短期借入金の増加が挙げられます。借入金の増加は、将来の収益性や財務安定性に影響を与える可能性があり、適切な資金調達の策定が必要となります。原材料価格の高騰によるコスト増加、人材不足、また、中国家電や欧州A2Wの減販損は課題です。
今後の注力領域今後注目すべき点は、デジタルシステム&サービスセグメントの成長です。クラウドサービスやAIなどの技術を活用し、顧客ニーズに対応する新たなサービスを開発していくことが重要となります。車載電池は減収も需要が増加しており今後の成長が期待されます。

あれだけの巨大企業について数行で記載できるとは考えていませんが、全体像を比較すると両社の違いがよく分かります。先述の事業改革の頃は両社とも下の動画のようなイメージが強かったのですが・・・*動画はSoraで生成したものです。 




今後についてAI-企業分析をもとに纏めます。

日立製作所の戦略

日立製作所は、クラウドサービスやAI技術を活用し、デジタルシステム&サービスセグメントの成長をさらに促進する計画です。また、エネルギー分野における再生可能エネルギーソリューションの拡大も視野に入れています。さらに、社会インフラ分野でのIoT活用やスマートシティ開発を通じて、新たな収益源を模索しています。

パナソニックの戦略

パナソニックは、車載電池事業の需要増加を見越して、生産能力の拡充と技術革新に取り組んでいます。また、空質空調分野での新製品開発や、SCMソフトウェアのグローバル展開も注力ポイントです。さらに、脱炭素化への取り組みとして、エネルギー効率の高い製品の開発や、循環型経済に対応した製品設計を進めています。

競争環境と将来の展望

両社の競争環境は異なるものの、グローバル市場におけるポジショニングは共通の課題です。日立製作所はデジタル技術とインフラ分野での優位性を活かしつつ、グローバル市場でのシェア拡大を目指しています。一方、パナソニックは、環境技術とモビリティ分野に注力し、次世代の市場ニーズに応える戦略を展開中です。

両社はまた、サステナビリティの観点からも重要な役割を果たしています。日立製作所は、持続可能な開発目標(SDGs)への貢献を重視し、パートナー企業と連携してグローバル規模での課題解決を目指しています。パナソニックは、ゼロエミッション社会の実現を目指し、製造工程でのCO2削減やリサイクル素材の利用拡大を推進しています。

両社の戦略は、AI技術や環境技術といった次世代のトレンドに焦点を当てており、今後もその動向に注目が集まります。

まとめ

本記事では雨と東京と株式会社の提供する「AI- 企業分析」を用いて日立製作所とパナソニックの決算短信をもとに両社の比較を行いました。このようなツールの恐ろしさは、筆者のような当該分野に属さない者でも、それなりに大きな状況が把握できてしまうということです。

一次情報を有する方であれば(自身の所属する分野であれば)、他のAI(生成AI)を組み合わせることで、飛躍的に業務のリソースを減らすことができると思います。


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エンジニアの視点から、品質技法、解析技術、生成AIについて発信しています。 (シックスシグマ・ブラックベルト、MBA)

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