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AIビッグテック企業による現代版「株式の持ち合い」

新たな濠：AI業界における戦略的提携と循環資本の網を解き明かす

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序論：AI革命と新たな企業構造

AI革命は、単なるアルゴリズムの進化によってのみ推進されているわけではない。それは、新たな形態の企業アーキテクチャの上に構築されている。本レポートは、伝統的な「株式持ち合い」の概念がAIセクターにおいていかに根本的に変容し、計算資源（コンピュート）、資本、そして市場支配を巡る高度な戦略的提携のゲームへと進化したかを詳細に分析する。主要プレイヤー、彼らの複雑なパートナーシップ、そしてこの新たなエコシステムがもたらす構造的な影響を検証する。このエコシステムは、受動的な資本保有によってではなく、能動的かつ資源主導の相互依存関係によって定義されるのである。

第1章 AIのパラダイムシフト：受動的安定から能動的支配へ

1.1 ベースラインの定義：伝統的な株式持ち合い

分析の基盤として、まず伝統的な「株式持ち合い」の概念を確立する必要がある。歴史的に、特に戦後からバブル期にかけての日本では、株式持ち合いは企業経営の安定化や、外資による敵対的買収の防止を目的として広まった 1。企業間で相互に株式を保有することにより、長期的に安定した「モノ言わぬ株主」を形成し、経営陣が短期的な市場の圧力に左右されずに中長期的な視点での経営判断を下せる環境を確保することが主眼であった 2。この構造は、企業グループ内の結束を高め、取引関係を強化し、金融機関との友好な関係を築くことで資金調達を有利にするなど、多くのメリットをもたらした 1。

しかし、この伝統的なモデルには重大な欠点も存在した。本来事業に投資されるべき資本が株式取得に用いられるため、資本効率が低下する 1。また、経営陣に反対意見を述べない安定株主の比率が高まることで、株主総会が形骸化し、経営陣に対する株主の監視機能が弱まるというガバナンス上の問題も指摘されてきた 2。さらに、持ち合い関係にある企業の一方の業績が悪化すると、もう一方の企業の株価も下落し、共倒れになるリスクを内包していた 1。これらのデメリットが、バブル崩壊後の株価低迷期に大きくクローズアップされ、近年では株式持ち合いの解消が進む傾向にある 2。この伝統的モデルの理解は、AI業界で観察される新たな提携形態との対比において極めて重要である。

1.2 新たな必須要件：計算資源の優位性

現代のAI産業を定義づける決定的な特徴は、計算資源に対する飽くなき需要である。特に、大規模な基盤モデル（Foundation Models）の開発とトレーニングには、膨大な量の計算能力が必要であり、これは潤沢な資金を持つスタートアップでさえ単独で賄うことが困難な、莫大な先行投資を要求する 6。

この需要に応えるべく、Microsoft、Amazon、Google、Metaといった巨大テック企業は、AIインフラに対して巨額の設備投資を行っている。その規模は、各社が年間で数百億ドル、合計で数千億ドルに達するレベルである 7。これらの投資は、単に自社の研究開発を目的とするだけでなく、AIスタートアップが事業を存続させるために不可欠なプラットフォーム（Microsoft Azure, Amazon Web Services (AWS), Google Cloud）そのものを構築するためのものである 9。この構造は、クラウドプロバイダーがAI時代における最も重要な資源の供給を掌握するゲートキーパーとしての地位を確立するパワーダイナミクスを生み出している。つまり、現代AI産業の競争環境は、計算資源の確保という一点に集約されつつあり、これが新たな企業間関係の力学を規定しているのである。

1.3 現代版「株式持ち合い」：生存と支配のための共生関係

本レポートの中心的な論点は、AI業界における「株式持ち合い」が、伝統的な受動的安定を目的とするものではなく、能動的かつ共生的な関係性であるという点にある。AIスタートアップは、事業を推進するために「莫大な資本」と「大規模な計算資源へのアクセス」という二つの要素を渇望している。一方で、特にクラウドプロバイダーである巨大テック企業は、自社が行った数十億ドル規模のAIインフラ投資に対するリターンを確保し、市場シェアを獲得するために、そのプラットフォームを継続的に利用する中核的な顧客（アンカーテナント）を確保する必要がある。

この両者のニーズが交差する点に、新たな戦略的パートナーシップのモデルが生まれる。すなわち、投資が計算資源の消費と直接的に結びつく形態である。これは、単なる財務的な投資ではなく、協業を促進し、資源を共有し、相互の利益を連動させる戦略的提携である 10。この関係性の本質は、受動的な株式保有による安定ではなく、明確な取引を核とした能動的な相互依存にある。この構造を理解する鍵は、AI産業における根本的な資源不足が資本そのものではなく、専門化され、大規模に展開された計算能力にあるという点である。伝統的な株式持ち合いが市場の力（敵対的買収）に対する防御策であったのに対し、現代AIの提携は、市場の力（AIへの需要）を相互利益のために積極的に活用する攻撃的な戦略なのである。クラウドプロバイダーにとって、有望なスタートアップに投資することは、そのスタートアップが自社のクラウドサービスを利用するための資金を確保させる最も効率的な手段となる。結果として、この投資は単なる金融取引から、極めて重要なサプライヤー・顧客関係を公式化する戦略的なサプライチェーン契約へと変貌し、強力な「コンピュートの濠」を築き上げることになる。

第2章 ケーススタディ：MicrosoftとOpenAIの共生関係 – 統合的パートナーシップの青写真

2.1 提携の構造：資本、株式、そして支配

MicrosoftとOpenAIのパートナーシップは、その財務構造において他の追随を許さない深さと複雑さを持つ。Microsoftは、OpenAIの新たな営利事業体に対して、総額138億ドルという巨額の投資を実行した 13。この投資により、Microsoftは同社の株式の約27%を確保し、その価値は約1,350億ドルと評価されている 13。

この提携の独自性は、OpenAIの企業構造そのものにも見て取れる。OpenAIは、非営利財団によって支配される営利目的の公益法人（Public Benefit Corporation, PBC）として運営されている 13。この構造は、人類に利益をもたらすという使命と、商業的な成功を追求するという要請との間でバランスを取るために設計されたものであり、AI分野で出現しつつある新しいガバナンスモデルの一例である。この複雑な資本関係は、両社が単なる投資家と被投資先の関係を超え、運命共同体として深く結びついていることを示している。

2.2 Azureの濠：2,500億ドルの計算資源コミットメント

この提携関係の核心には、OpenAIがMicrosoftのクラウドプラットフォームであるAzureのサービスを、追加で2,500億ドル分購入するという契約が存在する 13。これは、後述する「循環取引」モデルの典型例であり、提携の根幹をなす要素である。

Microsoftはこの契約を通じて、長期的な独占権を確保した。OpenAIのAPI製品は引き続きAzure専用として提供され、Azure上で稼働することが定められている 15。これにより、Azureは事実上、世界で最も先進的なAI基盤技術の唯一の商用配布プラットフォームとなり、熾烈なクラウド戦争において計り知れない競争優位性を獲得した。Microsoftの138億ドルの投資は、この2,500億ドル規模の収益源と技術的リーダーシップを確保するための、壮大なスケールの顧客獲得コストと見なすことができる。この取引は、AzureのAI時代における支配的地位を確固たるものにするための戦略的な布石であり、株式の財務的リターンはその副次的な目的とさえ言える。

2.3 資本を超えて：IP権利、収益分配、そしてAGIの終着点

両社のパートナーシップは、資本関係をはるかに超え、知的財産（IP）の領域にまで深く及んでいる。Microsoftは、OpenAIのモデルやインフラを含む知的財産権を2032年まで確保している 16。これにより、MicrosoftはOpenAIの最先端技術をMicrosoft 365 Copilotなどの自社製品に直接統合し、製品ポートフォリオ全体の価値を飛躍的に高めることが可能となった 15。

さらに、両社の財務的な未来は、汎用人工知能（AGI）の達成という究極の目標にまで連動している。Microsoftは、独立した専門家パネルによってAGIが達成されたと認定されるまで、OpenAIの収益の20%を受け取る権利を有する 13。この条項は、両社の関係が単なる短期的なビジネス提携ではなく、AI開発の最前線に至るまで、長期的に相互の成功にコミットするものであることを示している。

一方で、近年の契約再編により、OpenAIは一定の柔軟性を獲得した。Microsoftは、OpenAIの新たなクラウドワークロードに対する「第一先買権」を失った。これは、OpenAIがAPI以外の製品については他のクラウドベンダーを検討できることを意味し、完全なロックインを回避するための重要な譲歩であった 15。この提携は、OpenAIの技術革新がAzureへの需要を喚起し、Azureの規模がOpenAIの研究を可能にするという、強力な自己強化サイクルを生み出している。このエコシステムは絶大な引力を持ち、開発者や企業顧客を引き込み、競合他社がこの統合されたサービスに匹敵することを極めて困難にしている。

第3章 ケーススタディ：Anthropicのバランス戦略 – クラウド戦争の代理戦争

3.1 マルチクラウド、マルチパトロン戦略

OpenAIがMicrosoftと排他的な関係を築いたのとは対照的に、Anthropicは意図的なマルチクラウド戦略を追求している。同社は、AmazonとGoogleという二大クラウド巨人から巨額の投資と計算資源のコミットメントを確保しており、単一のプラットフォームへの依存を避けている 21。この戦略により、Anthropicはクラウド戦争における主要な係争地となり、各プロバイダーがその膨大なワークロードを獲得しようと競い合う構図が生まれている。Anthropicのこの動きは、トップティアのAI開発企業としての地位を巧みに利用し、競争するクラウドプロバイダーから最大限の価値を引き出すための模範的な戦略と言える。

3.2 Amazon/AWSという柱：主要なパートナーシップ

AmazonはAnthropicに対して最大80億ドルという大規模な投資を行い、AWSを同社のミッションクリティカルなワークロードにおける主要なクラウドプロバイダーとして位置づけた 22。この提携は、AWSがMicrosoftとOpenAIの連合に対抗するための重要な戦略的布石である。

このパートナーシップの核心は、AnthropicがAWS独自のカスタムAIチップであるTrainium（トレーニング用）およびInferentia（推論用）を使用するというコミットメントにある 25。さらに、Anthropicはこれらのチップの次世代機の開発においてAWSと直接協力しており、これは性能とコストを最適化するための深い技術的パートナーシップを示している 23。この協力関係を通じて、AWSは自社製カスタムシリコンの有効性を実証し、宣伝するための旗艦となる顧客を獲得した。これは、市場を独占するNVIDIAのGPUに対する有力な代替案を提示するという、AWSの長期戦略において極めて重要な意味を持つ。Anthropicへの投資は、単にクラウド収益を確保するだけでなく、NVIDIAへの依存を減らし、AIハードウェア市場における自社の運命を自らコントロールしようとするAWSの野心的な試みなのである。

3.3 Google Cloudという柱：専門的計算資源の確保

Anthropicは、Amazonとの関係と並行して、Googleとも深く長期的なパートナーシップを築いている。Googleは同社に約30億ドルを投資したと報告されている 29。

この提携の中心にあるのは、AnthropicがGoogleの高度に専門化されたAIアクセラレータであるTensor Processing Unit（TPU）へのアクセスを確保したことである。画期的な契約により、Anthropicは最大100万個のTPUを利用する権利を得た。これは「数百億ドル」規模と評価される計算能力に相当する 31。AnthropicがTPUを選択した理由は、特定のワークロードにおける優れた価格性能比と効率性にある 32。この事実は、マルチクラウド戦略がAI企業にとって、単一ベンダーへのロックインを回避し、タスクごとに最適なツールを選択することを可能にする強力な利点を持つことを示している。Anthropicは、交渉力を維持し、各プロバイダーから最高の技術を引き出し、単一プラットフォームへの依存リスクを回避することで、自社の戦略的自律性を確保している。このバランス戦略は、Anthropicがクラウドプロバイダー間の競争を自社の利益のために巧みに利用していることを示している。

第4章 ケーススタディ：NVIDIAのキングメーカー戦略

4.1 チップ供給者からエコシステム設計者へ

NVIDIAの戦略は、単なるハードウェア供給者から、AIエコシステム全体の設計者へと劇的に進化した。同社は、AI産業の根幹をなすGPUの主要サプライヤーであると同時に、ベンチャーキャピタル部門であるNVenturesを通じて、数十社のAIスタートアップに投資する多産な戦略的投資家となっている 36。

特に注目すべきは、その投資ペースの急激な加速である。2024年だけで49件の投資を実行しており、これは同社が単なる部品供給者から、エコシステム全体を組織化し、方向づける中心的なプレイヤーへと戦略的に転換していることを明確に示している 36。この動きは、ハードウェアの優位性という第一の「濠」の周りに、資本配分を通じて第二の「濠」を築くという、洗練された戦略と解釈できる。

4.2 需要創出のための投資：囲い込み市場の形成

NVIDIAの投資戦略は、自社製品への需要を創出し、確保するために巧妙に設計されている。その投資ポートフォリオは、AIバリューチェーン全体を網羅している。

  • 基盤モデル企業: OpenAIやCohereなど、最も計算資源を消費するプレイヤーに投資することで、最先端モデルの開発を支援し、自社製ハイエンドGPUへの需要を直接的に喚起する 36。
  • GPUクラウドインフラ企業: CoreWeaveのような企業への投資は特に象徴的である。CoreWeaveのビジネスモデルは、NVIDIA製GPUを大量に購入し、それをクラウドサービスとして貸し出すことにあるため、NVIDIAは自社の主要な販売チャネルに直接投資していることになる 36。
  • AI開発ツール企業: AIコーディングスタートアップのPoolsideや、モデル開発プラットフォームのTogether AIへの投資は、AI開発のハードルを下げることを目的としている 36。これにより、AI開発者の総数が増加し、結果としてGPUの潜在市場全体が拡大する。

Poolsideへの投資案件では、調達した資金の一部がNVIDIAの最新チップの購入に充てられると報じられており、これは投資資本が最終的にハードウェア購入という形でNVIDIAに還流する「循環取引」のループを完璧に示している 40。この戦略は、NVIDIAがAI経済における中央銀行のような役割を果たしていることを示唆する。すなわち、基盤となる資産（GPU）を供給し、システムに資本（投資）を注入して成長を刺激し、その成長が再び基盤資産への需要を促進するという、強力な自己永続サイクルを構築しているのである。

4.3 NVIDIA Inceptionプログラム：次世代の育成

直接的な投資に加え、NVIDIAは「Inceptionプログラム」を通じてエコシステムの育成に努めている。これは、スタートアップに対して技術サポート、クラウドクレジット、そして同社のグローバルなVCパートナーネットワークへのアクセスを無料で提供するプラットフォームである 41。

このプログラムは、有望なスタートアップを早期に発掘し、彼らをNVIDIAのハードウェアおよびCUDAなどのソフトウェアスタックに深く統合するための強力なパイプラインとして機能する。これにより、次世代のAI企業が「NVIDIA上で生まれる」ことを確実にし、同社の長期的な市場支配を盤石なものにしている。このプログラムは、純粋な財務的リターンを目的とした典型的なコーポレートベンチャーキャピタル戦略とは一線を画す。投資された1ドルが、将来のハードウェア販売において何倍もの効果を生み出すように設計された、包括的なエコシステム構築戦略なのである。これにより、NVIDIAは単なるハードウェアベンダーではなく、自らが作り出した市場の設計者としての地位を確立している。

第5章 分析：AI経済における「循環取引」のメカニズム

5.1 資本と計算資源の流れのマッピング

これまでのケーススタディで明らかになったパターンを統合し、AI業界に特有の「循環取引」の概念を明確に定義し、図示する。この現象は、投資家（主にクラウドプロバイダーやハードウェアメーカー）がAIスタートアップに資本を提供し、その資本が契約によって投資家自身のサービスや製品（クラウド利用料やGPU購入費）の支払いに充てられるという構造を指す 30。この資本の還流は、AIエコシステムにおける複雑な相互依存関係の核心をなしている。

以下の表は、これらの複雑に絡み合った関係性を構造化し、可視化することを目的としている。この表は、各提携の規模や性質を直接比較することを可能にし、投資家が同時に主要な供給者でもあるという「循環」のパターンをデータに基づいて明確に示している。

投資家AI企業投資額（報告ベース）株式保有率（報告ベース）クラウド/計算資源コミットメント主要な戦略的条件・注記
MicrosoftOpenAI138億ドル約27%2,500億ドル分のAzureサービスAzure上での独占的API権、2032年までのIP権、AGI達成までの収益の20%を分配 [13, 14, 16]
Amazon (AWS)Anthropic最大80億ドル少数株主AWSが「主要クラウドプロバイダー」、AWS Trainium & Inferentiaチップの使用を約束将来のチップ開発における深い協力、AWS上でのモデルカスタマイズへの早期アクセス [23, 25, 28]
GoogleAnthropic約30億ドル少数株主最大100万個のGoogle TPUへのアクセス（「数百億ドル」相当）長期的なパートナーシップ、Google Cloud Vertex AIでのAnthropicモデル提供 [29, 30, 32, 35]
NVIDIAPoolside最大10億ドルN/APoolsideは資金をNVIDIA製チップの購入に使用開発者ツールエコシステムを育成し、ハードウェアへの直接的な需要を創出するための戦略的投資 [38, 40]
NVIDIACoreWeave非公開約5%CoreWeaveの事業はNVIDIA製GPUの購入とレンタル主要な販売チャネルへの直接投資であり、囲い込み顧客を創出 [30, 36]
Oracle / NVIDIACohere非公開N/ACohereはNVIDIA製GPUを搭載したOracle Cloud Infrastructureを使用クラウドプロバイダー＋ハードウェアプロバイダー＋AIモデルプロバイダーによる三者間提携の例 [37, 48]

5.2 議論の的：ウィンウィンの成長エンジンか、「AIバブル」の前兆か

この循環取引という現象は、二つの対極的な解釈を生んでいる。

一つは、**強気のシナリオ（ウィンウィンの戦略）**である。この構造は、スタートアップが直面する最大のボトルネックである資本と計算資源の問題を同時に解決することで、技術革新を加速させるという見方だ。例えば、AnthropicとAWSがTrainiumチップで緊密に協力するように、深い技術的な共同開発を可能にし、より最適化され効率的なAIシステムの実現につながる 23。これは、前例のない技術的課題に対する現実的かつ効果的な解決策であると評価できる 30。

もう一つは、**弱気のシナリオ（AIバブル）**である。この循環取引は、企業の評価額を人為的につり上げる可能性があるという懸念だ。スタートアップの収益（クラウドプロバイダーへの支払い）が、そのクラウドプロバイダー自身の投資によって賄われるため、真の有機的な市場需要を覆い隠す閉じたループが生まれる。この構造はシステム的なリスクを内包しており、もし主要なAI企業が破綻すれば、その影響はドミノ倒しのように広がり、投資元であるクラウドプロバイダーのバランスシートに打撃を与え、エコシステム全体を揺るがしかねない 30。この点において、1990年代後半のドットコムバブル期に見られた、通信機器メーカーが顧客に融資を行い、その資金で自社製品を購入させていた循環取引との類似性が指摘されている 30。

第6章 戦略的含意と将来展望

6.1 市場の寡占化と参入障壁

本レポートで分析した戦略的提携は、AI市場に巨大な「濠」を築き上げている。これにより、特定の巨大テック企業と提携していない新規スタートアップが市場に参入し、競争することはほぼ不可能に近い状況が生まれつつある。AI分野での成功に必要なコストは、もはや優秀な人材や優れたアルゴリズムだけではない。数十億ドル規模の計算資源パートナーシップを確保できるかどうかが、企業の存続を左右する決定的な要因となっている。この力学は、少数の巨大で相互接続されたエコシステムが市場を支配する、高度に寡占化された未来を示唆している。

6.2 コーポレートガバナンスの進化

これらの緊密な関係は、伝統的なコーポレートガバナンスのモデルに重大な挑戦を突きつけている。企業の最大の投資家が、同時に最大の供給者であり、重要な技術パートナーでもある場合、意思決定はどのように行われるべきか。このような状況は、説明責任の所在を曖昧にし、複雑な利益相反を生む可能性がある 10。戦略的株主が経営陣の方針を無批判に追認する「物言わぬ株主」となることで、市場規律が失われ、経営のダイナミズムが損なわれるリスクがある。OpenAIのガバナンス構造に見られるような新しいモデルは、この課題に対応しようとする試みであるが、その有効性はまだ証明されていない。

6.3 イノベーションの未来：加速か、孤立か

最後に、これらの提携がイノベーションに与える長期的な影響について考察する。半ば閉鎖的なエコシステム内での緊密な協力は、より速く、より統合された技術的ブレークスルーを生み出す可能性がある。Microsoft製品とOpenAIモデルのシームレスな統合はその一例である。

しかしその一方で、この構造は技術的なサイロ化を促進するリスクもはらんでいる。各エコシステムが独自の技術スタック（例えば、AWSのTrainiumやGoogleのTPU）を深化させるにつれて、エコシステム間の相互運用性が低下し、アイデアの自由な交流が妨げられる可能性がある。長期的には、顧客が特定のプラットフォームにロックインされ、市場全体の競争が減退し、結果としてイノベーションが停滞する可能性も否定できない。この加速と孤立のトレードオフが、今後のAI産業の発展の方向性を決定づけるだろう。

結論：新たなAIの相互依存関係を航海する

本レポートは、現代のAI業界における「株式持ち合い」が、その歴史的な前例とは根本的に異なる存在であることを明らかにした。それは、大規模AI開発という特異な計算資源需要から生まれた、能動的かつ資源主導の戦略である。

この新たなモデルの主要な特徴は、以下の三点に集約される。第一に、計算資源の確保がすべての戦略の中心にあること。第二に、投資資本がサービス購入という形で投資家自身に還流する「循環取引」の隆盛。そして第三に、クラウドおよびハードウェアの巨人が主導する、深く統合されたエコシステムの形成である。

投資家、政策立案者、そして企業戦略家にとって、AI時代における成功は、もはや技術革新そのものだけでなく、これらの複雑でハイステークスな戦略的提携を構築し、航海し、そして活用する能力にかかっている。この新たな相互依存の網を理解することは、世界のテクノロジーランドスケープの未来を理解するための不可欠な鍵となるだろう。

引用文献

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  2. 株式の持ち合いとは？メリット・デメリット、解消される理由について解説 – 日本M&Aセンター https://www.nihon-ma.co.jp/columns/2022/x20220823/
  3. 株式の持ち合いのメリット・デメリットとは？最近は解消が進んでいる！？ – バトンズ https://batonz.jp/learn/11002/
  4. 株式の持ち合いとは？メリット・デメリット、事例を解説 | M&A・事業承継の理解を深める https://mastory.jp/%E6%A0%AA%E5%BC%8F%E3%81%AE%E6%8C%81%E3%81%A1%E5%90%88%E3%81%84
  5. 株式持ち合いとは？解消理由とメリット・デメリットを解説 – M&Aロイヤルアドバイザリー https://ma-la.co.jp/m-and-a/cross-shareholding/
  6. ベンチャーキャピタルでいいのか、いけないのか、（AIへの投資は）それが問題だ https://jp.allianzgi.com/ja-jp/jp-insights/two-minutes-tech/202312-to-vc-or-not-vc
  7. アマゾン、グーグル、メタ、マイクロソフトのAIインフラ投資は「総額3000億ドル」衝撃のモルスタ試算 https://www.businessinsider.jp/article/296502/
  8. Microsoft・Meta・Amazon・Alphabetが合計4000億ドル超のAI投資計画 – innovaTopia https://innovatopia.jp/tech-economy/tech-economynews/62055/
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  42. Korea Joins AI Industrial Revolution: NVIDIA CEO Jensen Huang Unveils Historic Partnership at APEC Summit https://blogs.nvidia.com/blog/korea-ai-apec-ceo-summit/
  43. NVIDIA Partners with South Korea to Launch Major AI Infrastructure Initiative Featuring Over 250,000 GPUs https://www.quiverquant.com/news/NVIDIA+Partners+with+South+Korea+to+Launch+Major+AI+Infrastructure+Initiative+Featuring+Over+250%2C000+GPUs
  44. NVIDIA, South Korea Government and Industrial Giants Build AI Infrastructure and Ecosystem to Fuel Korea Innovation, Industries and Jobs https://aithority.com/machine-learning/nvidia-south-korea-government-and-industrial-giants-build-ai-infrastructure-and-ecosystem-to-fuel-korea-innovation-industries-and-jobs/
  45. Inception Program for Startups – NVIDIA https://www.nvidia.com/en-us/startups/
  46. Venture Capital Alliance for Portfolio Companies – NVIDIA https://www.nvidia.com/en-us/startups/venture-capital/
  47. PrecisionLife joins Nvidia Inception – the premier program for AI and data science startups https://precisionlife.com/news-and-events/precisionlife-joins-nvidia-inception-the-premier-program-for-ai-and-data-science-startups/
  48. Cross Currency: Transactions That Don’t Involve the U.S. Dollar – Investopedia https://www.investopedia.com/terms/c/cross-holding.asp
  49. Cross Shareholding and Initiative Effects https://www.rieti.go.jp/jp/publications/dp/04e017.pdf
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