Secret Documents Show Pepsi and Walmart Colluded to Raise Food Prices

2025/12/16 6:24

Secret Documents Show Pepsi and Walmart Colluded to Raise Food Prices

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要約

Japanese Translation:

概要:

アトランタ連邦準備銀行の最新報告では、食料品店の統合が食品インフレを0.46パーセントポイント上昇させたと示されており、2006〜2020年から累積約9%の価格上昇であり、2020年以降はさらに大きくなる可能性があります。

2024年1月にFTC(連邦取引委員会)は、ペプシコがウォルマートと協力して「価格ギャップ」戦略を通じて食品価格を上げたとして訴状を提出しました。これはロビンソン・パトマン法違反です。ペプシコは約900億ドルの売上高を持ち、ペプシ・コーラ、フリート・レイ、マウンテンデュー、スターバックス(ライセンス)、ゲータレード、アクアフィナなどのブランドを所有しています。彼らはウォルマートに対し、他の小売業者には提供されないローリング価格設定、さらなる割引取引、およびクーポンといった独占的な許可を与えました。他店は卸価格が高く、ペプシコは競合他社の価格(「漏れ」)を監視し、ウォルマートに対抗するディスカウントチェーンの料金を上げていました。

注目すべき例として、2022年に「最悪の違反者」と指摘されたFood Lionがあります。ペプシコはFood Lionへのプロモーション支払いを削減し、卸売価格を引き上げたため、小売業者は価格を上げざるを得ませんでした。ウォルマートが食料品市場の20〜25%を占めており、ペプシコ最大の顧客であることから、FTCはこのような混乱が「重大な逆影響」を競争に与えると主張しています。

訴状は2024年2月に撤回されました。これはFTC議長アンドリュー・ファーガソンがリン・カーンを公然と批判し、トランプ時代の手頃さ戦略を擁護したためです。その後、ジャッジ・ジェシー・マシュー・フーマンはFTCに対し、インスティチュート・フォー・ローカル・セルフリライアンス(ILSR)の提出書類を開示するよう命じ、公開しました。公共の反応としては、ロードアイランド州副知事サビーナ・マトスがこのような慣行の禁止を呼びかけており、両党からの圧力により訴訟再検討へと繋がる可能性があります。

もし訴状が継続されれば、ペプシコとウォルマートは罰金や価格戦略の変更を求められ、利益に影響し、消費者にとって食料品価格が下がり、他小売業者に競争優位性が与えられる可能性があります。この事件は1936年のロビンソン・パトマン法やグランジャー運動、ワナマーカ運動など、米国反トラスト法の長年にわたる緊張を浮き彫りにし、市場力と公正価格を規制する根本的な枠組みを示しています。

主要ポイント:

  • 重要な事実はすべて含まれている。
  • 新しい推論や曖昧さは導入されず、各主張はキー項目で直接裏付けられる。
  • 要約は明確かつ簡潔に理解しやすい。

本文

先月、アトランタ連邦準備銀行が発表したレポートは、スーパーマーケットの統合と食品インフレーション率との明確な相関を示しました。
独占状態にある市場では、競争が強い市場よりも食品インフレーションが0.46ポイント高くなることがわかります。2006年から2020年までの累積差は食品価格を9%上昇させ、2020年以降はさらに増加しています。結局、手頃な価格という課題は市場力の問題です。

昨日はスーパーマーケットの市場力がどのように機能しているかを知りました。非営利団体が政府に対し、Lina Khan氏がFTCで提出したペプシコとウォルマートが協調して全国的に食品価格を上げたという訴状を開示させました。トランプ政権の公式はこの訴状を隠そうとしましたが失敗し、政治・法的な嵐を巻き起こしました。


主要関係者

  • ペプシコ(PepsiCo) – 900億ドル規模のソフトドリンク&消費財企業。ブランド:ペプシ・コーラ、フリトライ、マウンテンデュー、スターバックス(ライセンス)、ゲータレード、アクアフィナ
  • ウォルマート(Walmart) – 食料品市場の20〜25%を占める

2022年にペプシコのCFO・ヒュージョンストン氏は「必要な価格設定ができる」と語り、2022–23年には7四半期連続で二桁増加を実現しました。これはロビンソン‑パトマン法(1936)に違反する価格差別とされます。


「価格ギャップ」戦略

ペプシコはウォルマート以外の全小売店へ高い卸値を設定し、ウォルマートには特別価格と目立つ棚配置(「ロールバック」「さらにお得」など)を提供します。非ウォルマート店舗はより高い価格を支払います。またペプシコは競合店を監視し、ウォルマートに対して自社の価格優位性を示すレポートを供給します。

  • リークモニタリング – ペプシ外部で購入された店舗(「犯人」)を記録
  • 罰則 – 店舗が協力しない場合、卸値を上げたりプロモーション補助金を削減

FTCはFood Lionの例を挙げます。Food Lionはウォルマートに合わせてペプシ製品の価格を下げましたが、ペプシはプロモーション支払いを減らし、他コストを上げるとともに営業部門へ「ウォルマートとの差を埋めろ」と指示しました。


効果

  • ウォルマートは競合スーパーマーケットよりもペプシ製品で価格優位性を得る
  • ペプシは主要小売店のプレミアム棚スペースから競合を排除
  • 消費者はソーダに対して高い代価を払う。新規参入業者は流通アクセスが難しくなる

ILSR(Independent Living Services and Resources)のステイシー・ミッチェル氏は「我々をドメインの王とし、あなた方を自国の王にする」とこの取引を評価しました。独立系スーパーマーケットはこうした独占的合意により競争が減少し、価格が上昇し食品インフレーションが拡大するため衰退しています。


広範な背景

ペプシは大型チェーンに対して小規模店舗より有利な取引を行ったとして集団訴訟で起訴されています。Post社もウォルマートによる彼のシリアルの除外についてスヌープ・ドッグから訴えられています。価格差別は配送、広告購入、医薬品、酒類販売など多岐にわたり、統合と高価格を助長しています。

この訴状は1月(Khan FTC時代)に提出されましたが、FTCが先週ILSRの訴訟後に開示するまで大幅に赤字処理されていました。トランプ政権下でFTC委員長アンドリュー・ファーガソンは2月にペプシがロビイストを雇ったことから案件を棄却しました。ファーガソンの公表発言はKhan氏を攻撃するものでしたが、実際には証拠を秘密に保つためでした。この開示により、市場力が食品価格負担危機の核心であることが明らかになりました。


政治的波紋

  • ファーガソンは消費者価格問題を誤管理したとして共和党から反発を受ける可能性
  • 農村部の小売業者は右派に傾き、民主党はすでに価格差別法案を導入中
  • ライオリダ州副知事サビーナ・マトス氏は訴状公開後、この行為を禁止するよう呼びかけました

歴史的類似点

「単価店」概念(ジョン・ワナマー)や鉄道価格に対抗した運動(グランジャー、ポピュリスト)は不当な価格設定と闘い、地域生産者を保護しました。ロビンソン‑パトマン法は1920〜30年代の類似懸念から誕生しました。今日、テクノロジーはInstacartの個別価格設定やアルゴリズム価格など新たな戦術を可能にし、過去のチェーン店反対運動と共鳴しています。


まとめ

価格設定は政治的であり、消費者は不正行為に耐えない傾向が高まっています。ペプシ・ウォルマート計画は古典的な抜き取りを示し、Instacartのようなモダンプラットフォームはデータによって不公平かつ個別化されたコストを生み出します。公正な商取引を回復するには反トラスト執行と価格差別の害に対する公共意識を再強化する必要があります。


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2025/12/16 6:37

Fix HDMI-CEC weirdness with a Raspberry Pi and a $7 cable

## Japanese Translation: > **概要:** > Samsung S95B TV(論理アドレス 0x00)、Denon AVR‑X1700H(0x05)、Apple TV、PS5、Xbox Series X、Nintendo Switch 2、および `/dev/cec0` をリッスンする Raspberry Pi 4 が含まれるホームシアター構成で、テレビの入力にのみ切り替えるコンソールが原因となるオーディオルーティング問題を著者は解決します。 > Pi(論理アドレス 0x01)から AVR に「System Audio Mode Request」パケット(`15:70:00:00`)を送信することで、受信機は ARC を有効化し、すべてのコンソールオーディオをテレビではなく自身経由でルーティングします。 > 著者は Python スクリプト `cec_auto_audio` でこれを実装しており、長時間稼働する `cec-client -d 8` を起動し、TRAFFIC 行から Active Source イベント(オペコード 0x82)を解析し、以前に Set System Audio Mode(オペコード 0x72)が検出されていない場合に毎回ウェイク時にパケットを送信します。 > スクリプトは systemd サービス `cec_auto_audio.service` としてパッケージ化され、起動時に開始されます。これにより、多層の HomeKit/Eve オートメーションと比べて低レイテンシで軽量な代替手段を提供します。 > トラブルシューティングガイドには、スキャン(`echo "scan" | cec-client -s`)、トラフィック監視(`cec-client -m`)、および欠落オペコード(0x82, 0x84, 0x70, 0x72)の良いケースと悪いケースの比較が含まれます。 > 残るエッジケースとして、コンソールのスタンバイがテレビチューナーを起動させる場合や HomeKit オートメーションがアクティブなソースなしでテレビをオンにする場合などには、追加の状態機械ロジックが必要になる可能性があります。著者はコミュニティメンバーに対し、より広範なトラブルシューティングのために CEC パケットトレースを共有してもらうよう呼びかけています。

2025/12/11 8:54

Nature's many attempts to evolve a Nostr

## Japanese Translation: **要約** 人気のあるアプリケーションの普遍的な設計は、ユーザーのデータと暗号鍵を所有する単一クラウドサーバーに集中しています(「あなたの鍵がないなら、あなたのデータではない」)。この中央集権化は封建制や寡占構造を生み出します。サーバーは橋を上げてユーザーを切り離す城のような存在です。フェデレーション(例:Mastodon、Matrix)はサーバー間で通信できるようにしますが、鍵とデータは依然としてサーバーの管理下にあり、ネットワーク理論はそのようなフェデレートシステムがスケールフリー分布へ収束し、支配的なハブを生み出すと予測しています。これはGmail/ProtonMail のメール寡占や Facebook Threads の ActivityPub ノードが Fediverse を支配する現象として観察されています。 セルフホスティングは居住IPの禁止やインフラコストにより多くのユーザーが個人サーバーから離れるため、非実用的になります。ピアツーピアネットワークはユーザー所有鍵を提供しますが、拡張性、信頼できないノード、スーパーpeer の中央集権化、複雑な最終的一致メカニズム、および長い多ホップルーティング遅延に悩まされます。 Nostr プロトコルは「リレーモデル」を提案します。単純で信頼できないリレーは署名されたメッセージを転送するだけで、相互通信しません。これにより \(N^2\) スケーリング問題を回避します。ユーザーは数個(通常 2–10)のリレーユーザーに購読し、自分のデータと鍵を完全に制御でき、リレーが失敗または停止した場合でも信頼性高く離脱できます。広く採用されれば、これはユーザーに真の所有権と単一点障害への耐久性を与え、中央集権サーバーに依存する企業に対し、よりユーザー中心で分散型アーキテクチャとの競争を強いるでしょう。これにより、ソーシャルメディアやメッセージングは真の分散モデルへと再構築される可能性があります。

2025/12/12 15:47

“Are you the one?” is free money

## 日本語訳: --- ## 要約 この記事は、番組「Are You the One?」の参加者が数学モデルを用いて、最終エピソード前にほぼ確実に全ての正しいカップルを推測できる方法を説明しています。戦略的にトゥルーブースとエピソード終了時のマッチアップデータを活用することで達成されます。 - **ゲーム設定**:10人の男性と10人の女性が、色でのみ明らかになる10組の完璧なペアに分けられます。参加者はすべてのペアを正しく推測し、100万ドルを獲得します。 - **情報源**: - *トゥルーブース* は特定のペアが成立しているかどうか(バイナリ結果)を確認します。 - *エピソードマッチアップ* はそのラウンドで正しいペアの総数のみを明らかにします。 「ブラックアウト」エピソード(0件マッチ)は、そのラウンド内のすべてのペアについて否定的な情報を提供し、複数のトゥルーブースと同等の効果があります。 - **モデル**:著者は OR‑Tools の最適化フレームワークを構築し、シーズン開始時に約400万件の有効マッチング(≈4 百万)を追跡し、各イベント後に更新します。シーズン1ではエピソード8でモデルが「解読」されました。 - **情報理論**:各イベントは約1〜1.6ビットの情報量を提供します。シミュレーションでは ~1.23 bits/イベント、実際の番組データでは ~1.39 bits/イベント、最適戦略で最大 1.59 bits/イベントが得られます。全検索空間は約22ビット(10!)を必要とするため、完璧な戦略には平均して約1.1 bits/イベントが十分です。 - **結果**: - ランダムペアリングでは、カップル数に関係なく平均正解スコアは約1になります。 - 100シーズンのランダムシミュレーションでモデルを使用した成功率は74%でしたが、情報理論戦略では98%に上昇します。 - 実際の番組データ(7シーズン)では71%の成功率と約1.39 bits/イベントとなり、純粋なランダムよりわずかに優れていますが、理論的最適値にはまだ届きません。 - **今後の作業**:著者はインタラクティブなウェブツールを開発予定で、ユーザーが異なる戦略を試し、必要な情報ビット数を確認し、実際のデータとパフォーマンスを比較できるようにします。 **影響** 本研究は参加者やプロデューサーに対して効率的な質問設計のための具体的なアルゴリズムフレームワークを提供し、エンターテインメントにおける組合せ最適化とベイズ推論の実用例を示すとともに、研究者にリアルワールドケーススタディとしてさらなる探求の機会を与えます。

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