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On September 4th, 2018, Amazon became a 1 trillion dollar company.

2018年9月4日、Amazonは1 兆円企業。

That's twice what it was a year ago, and only a month after Apple first broke the record.

それが1年前の2倍になっていて アップルが初めて記録を更新してからわずか1ヶ月。

Now, if your name rhymes with Real deGrasse Bison, you might point out that 1 trillion

君の名前がリアル・デ・グラッセと韻を踏んでいるなら バイソン、指摘されるかもしれませんが、1兆

is a pretty arbitrary milestone, that new years is fake, leap day is a lie, and the

はかなり恣意的な節目であり、その新しい 年は偽物、うるう日は嘘、そして

phrase “time flies” is scientifically inaccurate.

時間が経つのは早いというフレーズは科学的に 不正確です。

But it's still a good excuse to stop and ask, Why?

しかし、それはまだ止まるための良い口実であり 訊く

Why is Amazon valued higher than Walmart, Samsung, Netflix, and Disney put together?

なぜアマゾンはウォルマートよりも高く評価されているのか。 サムスン、ネットフリックス、ディズニーがまとめて？

First, Jeff Bezos thinks only in the long-term.

まず、ジェフ・ベゾスは長期的な視点でしか考えていない。

And because investors understand this, the company can act in ways that only make sense

そして、投資家はこれを理解しているので 会社にはそれなりの意味がある

three, five, ten years in the future.

3年後、5年後、10年後。

Second, they focus more on customers than the competition.

第二に、彼らは 競争。

The goal is building loyalty, even if it means sacrificing profit today.

目標は、たとえそれが意味するものであっても、忠誠心を築くことです。 今日は利益を犠牲にして

And finally, with remarkable scale comes remarkable efficiency.

そして最後に、驚くべき規模があれば、驚くべきことが起こる 効率性。

When you ship billions of packages a year, you can buy your own airplanes, start your

年間何十億もの荷物を出荷すると 自分の飛行機を買って、自分の飛行機を始めることができます。

own shipping company, and lower your prices.

独自の運送会社を設立し、価格を下げます。

But there's another reason Amazon has such an advantage: data.

しかし、Amazonにはもう一つの理由があります。 アドバンテージ：データ。

No other website even comes close to the number of sales made with Amazon.

これほどの数のサイトは他にありません アマゾンでの売上のうち

Not Ebay, not Apple, not even Walmart.

イーベイでもアップルでもウォルマートでもない。

The battle seems already won.

戦いはすでに勝利したようです。

Unlike a Costco or a Staples, companies can't really choose whether to sell on Amazon, only

コストコやステープルズと違って、企業は アマゾンで売るかどうかを決める

whether they make the profit.

利益が出るかどうか。

Say you're shopping for a pair of tennis shoes,

テニスのペアのために買い物をしていると言います。 靴を履いています。

Most people would click buy, receive it in the mail, and never question who it came from.

ほとんどの人が購入をクリックして、それを受け取る 誰から来たのか疑問に思うことはありません。

It says Nike, the pictures are real, it even has the logo.

ナイキと書いてあるし、写真は本物だし、それさえも にはロゴがあります。

But often it's actually a reseller, who buys in bulk, adds a margin, and sells on

しかし、実際には転売屋であることが多く、その転売屋は ばら売り

the same official-looking product page.

同じ公式の見た目の商品ページです。

Sometimes it's not even the real product.

実物ですらないこともあります。

Knockoffs are everywhere.

ノックオフはどこにでもある。

In part, because Amazon isn't really incentivized to police them.

一部では、Amazonは本当にインセンティブがないから 彼らを取り締まるために

To you and me, it doesn't matter who the seller is if the price is right.

あなたと私にとっては、それは誰が 売り手は価格が適正であれば

But for Nike, it's everything.

しかし、ナイキにとっては、それがすべてです。

Brands can either refuse to sell on Amazon and watch other people do it for them,

ブランドは、Amazonでの販売を拒否することができます。 と他の人が自分のためにやっているのを見てみましょう。

Or they can embrace it, and yes, give them a cut of the profit, but at least see some

あるいは、それを受け入れることもできるし、そう、それを与えることもできる。 利益のカット、しかし、少なくともいくつかを参照してください

of it.

そのうちの

So, you can guess which one they choose.

なので、どれを選んだのかは推測できると思います。

Either way, Amazon wins.

どっちにしてもアマゾンの勝ち。

In theory, a company the size of Nike doesn't need them, they have a recognizable brand,

理論的には、ナイキのような規模の会社は 彼らが必要としているのは、彼らが認識できるブランドを持っていることです。

and they can easily sell on their own website.

と、自分たちのサイトで簡単に販売することができます。

But even they submit to Amazon, who, at this point, isn't so much a player as the game

しかし、彼らでさえ、この時点では、アマゾンに提出しています。 ポイントは、ゲームのように多くのプレーヤーではありません。

itself,

自体のことを指しています。

There's a whole industry around making sure your product shows up when someone searches

業界全体が 検索したときに表示される

for it, and you get picked as the seller when someone clicks “buy”.

で、販売者として選ばれたときに 誰かが「買う」をクリックします。

It's called “Winning the buy box”, in fact, here's a whole book about it, which

それは、「買い箱の勝ち組」と呼ばれている、中には 実はこの本には

you can purchase, you guessed it, on Amazon.

Amazonで買えますよね。

Now, controlling 49% of online sales is impressive, But here's the catch: Online is only one-tenth

今、ネット販売の49％をコントロールしているのが印象的です。 しかし、ここにキャッチがあります。オンラインは10分の1に過ぎません

of retail,

小売業の。

It's a big slice of a relatively small pie.

比較的小さめのパイのスライスが多いですね。

To really prove its trillion-dollar valuation, Amazon needs to beat Walmart, at its game.

その一兆ドルの評価額を本当に証明するために。 アマゾンはゲームでウォルマートに勝つ必要がある。

And that's harder than it looks.

そして、見た目よりも難しい。

This is Amazon's revenue from retail, this is Costco's, and this is Walmart's.

これはアマゾンの小売業の収益、これは はコストコのもので、こちらはウォルマートのものです。

90% of Americans live within 15 miles of its doors.

アメリカ人の90%は、その場所から15マイル以内に住んでいます。 ドア。

You could drive twenty-six hundred miles through Canada, and take a ferry to the remote Kodiak

あなたは２６００キロもの距離を走って カナダからフェリーで離れたコディアックへ。

Island, but you still haven't escaped the land of low prices and… poor fashion choices.

島ですが、まだ脱出できていません。 低価格の土地と...貧しいファッションの選択

Not even if you're Pitbull.

ピットブルであっても

Whole Foods gives Amazon a 500 store head start, but nothing compared to Walmart's

ホールフーズがアマゾンに500店舗の頭を与える ウォルマートの

eleven thousand.

１万１千

And yet, I'd still bet on Amazon.

それでもアマゾンに賭ける。

Here's why.

これがその理由です。

The average grocery store has a profit margin of about 1%.

平均的な八百屋の利益率は 約１％の割合である。

The slightest change in efficiency can be the difference between failing and thriving.

わずかな効率の変化でも 失敗と成功の違い

They need to know what customers are buying, how much they're willing to spend, and when

彼らは顧客が何を買っているかを知る必要があります。 どのくらいの金額で、どのくらいのタイミングで

they're vulnerable to advertising.

広告に弱いんだよ

This is why stores are so eager to sign you up for their rewards program, are you sure

ということで、お店の方がサインを出したがるのは 報酬プログラムに申し込んだのか？

you want to pass up on this 5% cash back opportunity of a lifetime?

この5%のキャッシュバックのチャンスを逃すわけにはいきません。 一生分の？

Because all of a sudden you're the perfect customer, voluntarily identifying yourself

なぜなら、突然、あなたは完璧な 自称

at the cash register, allowing them to link your purchases together and slowly build a

レジで、リンクさせることができます。 購入したものをまとめて、ゆっくりと

profile.

のプロフィールを見ることができます。

No individual receipt is all that valuable, but together, they can start to see trends

個人のレシートが全てではない。 でも、一緒にいるとトレンドが見えてくる

and even make predictions.

と予測を立てることさえあります。

A few years ago, Target made the news for doing exactly this:

数年前、Targetは次のようにニュースになりました。 まさにこれをやっています。

A man from Minnesota drove to the store, demanding to see a manager,

ミネソタ州から来た男が車で店に行き、要求してきた。 を見て、経営者に会いに行きます。

His teenage daughter was receiving coupon after coupon for baby clothes and diapers

10代の娘がクーポンを受け取っていた ベビー服やオムツのアフタークーポン

and strollers - what were they trying to encourage?

とベビーカー - 彼らは何を奨励しようとしていたのでしょうか？

So Target called him a few days later to apologize, but by then, he had his own apologizing to

ターゲットは数日後に謝罪の電話をかけてきた。 に謝罪していたが、その頃には

do, his daughter was pregnant, and Target knew before he did.

彼の娘が妊娠していたことと ターゲット 彼より先に知っていた

You might say they hit the bullseye.

叩かれたと言ってもいいかもしれない。

The other benefit of all this data is predictive stocking, not the creepy kind, well, depending

このデータのもう一つの利点は、予測可能なことです。 きもちわるいものではなく、まあ、場合によっては

on who you ask, It's being able to order and ship products in anticipation of their

誰に聞いても、それは注文することができます。 を見越して製品を出荷し

demand.

需要があります。

Walmart began doing this back in 2004, Guessing which items it should order in preparation

ウォルマートは、2004年に戻ってこれをやり始めました。 どのようなものを注文すべきか

for Hurricane Frances.

ハリケーン・フランシスのために

The answer was strawberry pop-tarts, of course

答えは、もちろんイチゴのポップタルトでした。

Today, this isn't just handy information, it's an essential part of the business model.

今日は便利な情報だけではありません。 ビジネスモデルには欠かせないものです。

Consumers expect faster delivery and wider availability.

消費者は、より迅速な配送とより広い範囲を期待しています。 アベイラビリティー。

As free shipping becomes 2-day shipping… becomes 2-hour shipping, the dynamics of retail

送料無料が2日分の送料になるにつれ...。 は2時間配送、小売のダイナミクスになります。

change dramatically.

劇的に変化します。

There isn't enough time to ship your bananas from Colombia, they have to be waiting in

バナナを出荷する時間がない コロンビアから来た人たちは

a local warehouse before you decide to buy, but without wasting valuable space.

買うかどうか決める前に地元の倉庫 しかし、貴重なスペースを無駄にすることなく

And that means predicting which items will be ordered and when.

そして、どのアイテムが はいつ頃注文されるのか。

Here Amazon has the advantage, It doesn't just know what products you buy but what device

ここではAmazonは利点を持っていますが、それはありません。 あなたが購入するが、どのようなデバイスの製品を知っているだけ

you use, what you search for, how long you spend looking, all that and a whole lot more,

あなたが使用しているもの、何を検索しているのか、どのくらいの期間 探すのに時間がかかる。

at much bigger scale than someone like Walmart.

ウォルマートのような人よりもはるかに大きなスケールで。

It doesn't have to guess how shoppers behave, it knows.

店員の行動を推測する必要はありません。 それは知っている

Of course, there's also a downside.

もちろん、マイナス面もあります。

Amazon has always been the magic way to make stuff show up at your door.

アマゾンはいつも魔法のように あなたの家のドアの前に現れる

Walmart, well, controversial.

ウォルマート、まあ、物議を醸している。

“Criticism of Walmart” isn't exactly the shortest Wikipedia page.

"ウォルマートへの批判 "は、正確には ウィキペディアの最短ページ。

Part of which is just distance.

その一部はただの距離感。

Walmart is visible.

ウォルマートが見えています。

With Amazon, you see only the results.

アマゾンだと、結果だけを見ることになります。

But public perception may start to change - more stores, more warehouses, more people

しかし、世間の認識は変わり始めるかもしれない - 増店増蔵増員

concerned about their privacy.

プライバシーが気になります。

The seeds are already planted, there's even talk of regulating Amazon as a monopoly.

種はすでに植えられていて、そこには アマゾンを独占的に規制する話

But it has a built-in defense against those arguments: Low prices.

しかし、それはそれらに対する防御を内蔵しています。 議論。価格が安い。

It may control huge portions of many huge industries, but it uses that scale to save

それは多くの巨大な しかし、その規模を利用して

money for consumers.

消費者のためのお金。

It even competes with its own sellers.

自社の売り子と競合することすらある。

Amazon can find which products are selling well but whose brands people don't care

Amazonではどの商品が売れているかがわかる 然れども誰も気にしないブランド

about, things like batteries and knives, analyze their return and review data, and manufacture

電池やナイフのようなものを分析して そのリターンとレビューデータ、そして製造

a cheaper version without the normal marketing expenses.

廉価版 の費用がかかります。

It's their version of generic brands, with the power of data.

それはジェネリックブランドの彼らのバージョンです。 データの力。

Their most successful is AmazonBasics, which, if you search for something like “iPhone

彼らが最も成功しているのは、AmazonBasicsです。 iPhone」などと検索すると

charger”, is practically all you see, here, here, here, here, here and here.

充電器」というのは、実質的にはここでしか見られないものです。 ここと、ここと、ここと、ここと、ここと、ここと、ここと。

Many of its brands you wouldn't even know were Amazon's, like Rivet and Presto.

意外と知らないブランドが多い はリベットやプレストのようにAmazonのものでした。

It knows how to rank first on its own website, which allows it to sell more products, therefore

自社サイトで1位になる方法を知っています。 したがって、より多くの製品を販売することができます

manufacture them cheaper, lower their prices, which, again, sells more products.

それらをより安く製造し、それらの価格を下げます。 これはまた、より多くの製品を販売しています。

And the beauty of being in so many different industries, online storage, movie production,

そして、様々な場所にいることの素晴らしさ 業界、オンラインストレージ、映画制作

music distribution, print publishing, organic groceries, personal electronics, and so on,

音楽配信、印刷出版、オーガニック 食料品や家電製品など

is more data and more uses for it.

は、より多くのデータと、より多くの用途があります。

That's why investors are so confident, Scale, long-term investment, customer-focus, and

だから投資家は自信満々なんだよ、スケール。 長期投資、顧客重視、そして

data are all universal - they give Amazon an advantage in any business they enter.

データはすべて普遍的なものです。 彼らが参入するどんなビジネスでも優位に立つことができます。

In other words, if your business sells, well anything to consumers… there's a good

つまり、あなたのビジネスが売れるのであれば 消費者には何でも...良いものがある

chance you should be worried.

心配した方がいい

Amazon isn't alone, the future of many industries is using algorithms to predict and analyze

アマゾンだけではない、多くの業界の未来 はアルゴリズムを使って予測や分析をしています。

big sets of data.

データのビッグセット。

With Brilliant, you can learn those valuable computer science skills in a very approachable,

ブリリアントでは、これらの貴重な 非常に親しみやすいコンピュータサイエンスのスキル

intuitive way.

直感的な方法。

Say you have a list customers and their purchases, and you want to guess what one of them will

あなたはリストの顧客と彼らの購入を持っていると言います。 そのうちの1つが何をするか当ててみましょう。

buy next.

次を買う。

One way to do that is called Collaborative Filtering, noticing that many people who buy

その一つの方法として、コラボレーティブと呼ばれる フィルタリング、購入する人が多いことに気づく

a backpack also look for school supplies.

バックパックはまた、学用品を探します。

Some patterns are invisible to you and me, so we use a neural network.

あなたと私には見えないパターンもあります。 ということで、ニューラルネットワークを使っています。

For example, retailers might want to automatically classify their shoppers in different categories.

例えば、小売業者は以下のようなことを自動的に行いたいと思うかもしれません。 彼らの買い物客をさまざまなカテゴリに分類します。

So you train the network with data you already have, which it can use to understand completely

ネットワークを訓練するには、すでに持っているデータを使って 把握するために使用することができます。

new information you give it.

あなたがそれを与える新しい情報。

Those are the kinds of topics you can learn with Brilliant.

それは、あなたが学ぶことができるトピックの種類です。 ブリリアントと一緒に。

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