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This commit is contained in:
wanhae.lee
@@ -2,7 +2,7 @@ XGRAMMAR_DIR ?= $(HOME)/git/xgrammar
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VENV := .venv
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PY := $(VENV)/bin/python
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SAMPLES ?= 4
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TEMPERATURE ?= 0.9
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TEMPERATURE ?= 1.5
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.PHONY: run smoke setup xgrammar clean help
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@@ -15,7 +15,7 @@ help:
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$(VENV)/.stamp:
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uv venv --python 3.13 $(VENV)
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uv pip install --python $(PY) torch transformers accelerate jsonschema
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uv pip install --python $(PY) torch transformers accelerate jsonschema torchao
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uv pip install --python $(PY) -e $(XGRAMMAR_DIR)
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touch $@
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+294
@@ -0,0 +1,294 @@
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라인(메신저)
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최근 수정 시각: 2026-06-18 17:09:44
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46
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편집 요청
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토론
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역사
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분류LINE모바일 메신저인스턴트 메신저2011년 출시
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Document Protect 편집 보호된 문서입니다. 문서의 ACL 탭을 확인하세요.
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LY 주식회사 영문 로고 화이...
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LY 주식회사
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관련 문서
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💬 모바일 메신저 서비스
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라인
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LINE
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라인 아이콘
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개발
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네이버 재팬 주식회사(2011)
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라인 주식회사(2011~2023)
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LY 주식회사(2023~)
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출시
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2011년 6월 23일 (15주년)
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종류
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인스턴트 메신저, SNS
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MAU
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1억 9,900만명 (2023년 6월)
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지원 언어
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한국어, 일본어, 영어, 중국어 등 16개 이상의 언어
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계정 관리
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휴대전화 번호기반
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서비스 요금
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애드웨어 / 부분 유료화
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지원 운영체제
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PC
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Microsoft Windows | macOS
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모바일[1]
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Android 11 이상 | iOS 18 이상
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브라우저
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Chrome 및 Chromium 엔진 기반 브라우저
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홈페이지 아이콘 | 페이스북 아이콘 | 인스타그램 아이콘 |
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X Corp 아이콘(블랙)
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| 유튜브 아이콘 | Google Play 아이콘 | App Store 아이콘 | Microsoft Store ...
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1. 개요
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2. 역사
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3. 특징
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4. 규모
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4.1. 이용자 수 추이
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4.2. 국가별 이용자 분포
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5. 주요 서비스
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5.1. 스티커
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5.1.1. 외국한정 스티커 구매방법
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5.2. LINE 오픈챗
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5.3. LINE VOOM
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5.4. LINE 아바타
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5.5. LINE Out(LINE電話)
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6. 논란 및 사건 사고
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6.1. 국적 논쟁
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6.2. 라인과 몸캠사기
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6.3. 문재인 대통령 비하 스티커 판매 사건
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6.4. 개인정보 중국 무단 위탁 문제
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6.5. 일본 정부의 라인야후 네이버 지분 매각 압박 논란
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7. 여담
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1. 개요[편집]
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라인(LINE)은 LY 주식회사가 운영하는 모바일 메신저 서비스이다.
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NHN(현 네이버)이 일본에 설립한 현지법인 'NHN 재팬'의 자회사 '네이버 재팬'에서, 2011년 동일본 대지진 당시 기존 통신 수단의 마비로 가족이나 지인과의 연락이 어려웠던 경험을 계기로 개발되어 2011년 6월 23일 출시되었다. #@
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2. 역사[편집]
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NHN은 2000년대 중반부터 글로벌 시장 공략을 본격화했다. 2006년에는 장병규와 신중호가 공동 창업한 한국의 검색 벤처 기업 첫눈(1noon)을 350억 원에 인수했으며, 이 인수로 첫눈의 핵심 기술진이 NHN에 합류했다.[2] 이들은 2007년 설립된 일본 현지법인 NHN 재팬에 파견됐고, 2009년부터 일본에서 네이버 검색 서비스를 다시 시작했다.[3] 그러나 야후! 재팬과 구글의 벽에 막혀 군소 포털에 머물렀으며, 일본 진출은 좌절 위기에 처했다.[4]
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대한민국 모바일 메신저 시장에서도 고전이 이어졌다. 2010년 3월 18일 NHN 전 대표 김범수가 설립한 아이위랩(현 카카오)이 카카오톡을 출시하며 스마트폰 메신저 시장을 빠르게 선점했다. 카카오톡은 출시 하루 만에 앱스토어 소셜 네트워킹 부문 1위에 올랐고[5], 6개월 만에 가입자 100만 명을 돌파했다.[6] 이에 맞서 NHN은 2011년 2월 16일 네이버톡을 출시했으나, 카카오톡보다 약 1년 늦게 출발한 데다 모바일 환경에 최적화되지 않은 성능으로 뚜렷한 성과를 내지 못했다.[7]
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전환점은 2011년 3월 11일 발생한 동일본 대지진이었다. 규모 9.0의 대지진과 쓰나미로 일본 전역의 전화, 문자 네트워크가 마비됐으나 Wi-Fi와 일부 3G 데이터망은 작동했다. 당시 일본에 체류 중이던 이해진 NHN 최고전략책임자(CSO)는 이 경험을 계기로 지인 간 소통에 특화된 모바일 메신저 개발을 결심했다. 원래 페이스북, 트위터와 같은 공개형 SNS로 기획 중이던 라인 서비스는 폐쇄형 커뮤니케이션 수단으로 방향이 전환됐다.[8] 이해진은 이후 직접 일본에 거주하며 개발을 주도했고, 첫눈 CTO 출신의 신중호가 프로젝트를 총괄했다. 지진 발생 약 3개월 후인 2011년 6월 23일, 라인이 일본에서 정식 출시됐다.
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NHN재팬 대표 모리카와 아키라는 일본 특유의 i-mode 문화를 스마트폰에 접목하고, 신중호는 일본 현지 개발자들과 협력해 이모티콘, 캐릭터 스티커를 라인에 도입했다. 비싼 통신 요금에 익숙한 일본 이용자들은 무료 문자, 음성 통화를 제공하는 라인에 뜨거운 반응을 보였고, 공격적인 마케팅에 힘입어 라인은 빠르게 카카오톡의 일본 내 점유율을 추월했고, 같은 해 10월에는 서버 과부하를 경험할 정도로 성장했다.
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2011년 8월 31일에는 한국어 서비스를 시작했으며[9], 이듬해 3월에는 국내에서 별도 운영되던 네이버톡이 후발주자의 한계를 넘지 못한 채 글로벌 메신저 서비스인 라인으로 통합됐다.[10]
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이후 라인은 폭발적인 속도로 가입자를 늘렸다. 출시 1년 1개월 만인 2012년 7월에 5,000만 명을 돌파했고, 2013년 1월 1억 명, 같은 해 7월 2억 명, 11월에는 3억 명을 넘어섰다. 2013년에는 이해진 주도로 글로벌 사업 강화를 위한 한국 법인 라인플러스가 설립됐고[11], NHN재팬은 같은 해 4월 라인 주식회사로 사명을 변경했다.[12] 신중호는 라인플러스 초대 대표를 맡아 대한민국과 동남아시아, 유럽, 남미 등 해외 시장 확장을 이끌었다. 2014년에는 누적 가입자 5억 명을 달성했으며, 이후 라인은 월간 활성 이용자(MAU)를 주요 지표로 삼아 대만, 태국, 인도네시아를 중심으로 성장을 이어갔다.
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라인은 메신저를 넘어 간편결제(라인페이), 인터넷은행(라인뱅크), 증권 등 핀테크, 뉴스, 음악, 웹툰 등 콘텐츠, 커머스, AI, 검색 기능을 아우르는 종합 생활 플랫폼으로 진화했으며, 2016년 7월 뉴욕증권거래소와 도쿄증권거래소에 동시 상장했다.[13]
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상장 이후 라인은 핀테크, 커머스 등 전략사업에 대한 투자를 확대했다. 그러나 일본 간편결제 시장에서 소프트뱅크의 PayPay와 대규모 캐시백 경쟁을 벌이면서 비용 부담이 크게 늘었다. 실제로 라인은 2019년 연결 기준 468억 8,800만 엔(약 5,064억 원)의 순손실을 기록했으며, 영업손익 또한 389억 9,700만 엔 적자로 전환됐다. 이러한 적자는 모회사 네이버의 연결 실적에도 영향을 미쳐, 라인 및 기타 사업 부문에서 약 5,377억 원 규모의 손실이 반영됐다.[14] 네이버는 실적 악화에 따른 주주 불만을 달래기 위해 자사주 55만 주를 소각하는 조치를 취했다.[15]
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이러한 손실 확대는 라인이 단독으로 일본 내 금융 생태계를 확장하는 데 따르는 부담을 여실히 드러냈다. 이에 네이버와 소프트뱅크는 중복 경쟁을 줄이고 양사의 역량을 결합해 일본과 아시아를 아우르는 종합 인터넷 플랫폼을 구축한다는 판단 아래 2019년 라인과 Z홀딩스의 경영통합에 합의했다.[16]
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양사는 2019년 11월 기본합의서를 체결한 데 이어 같은 해 12월 경영통합 계약서를, 2020년 8월에는 업무 제휴에 관한 기본합의서를 체결했다. 같은 해 8월 일본 공정거래위원회가 경영통합을 승인하면서 반독점 심사가 모두 마무리됐다. 다만 당초 2020년 10월로 예정됐던 통합 완료 시점은 코로나바이러스감염증-19의 영향으로 이듬해 2월로 연기됐고, 최종적으로 2021년 3월 1일 경영통합이 완료됐다.
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경영통합을 통해 Z홀딩스 그룹은 검색, 포털, 광고, 메신저를 핵심 사업으로 유지하는 한편, 커머스, 핀테크, 로컬 버티컬, 공공 네 개 분야를 새로운 집중 사업으로 설정했다. 커머스에서는 네이버의 이커머스 전문성을 접목한 스마트 스토어 프로젝트와 라인 기반 소셜 커머스를 도입했고, 핀테크에서는 페이페이와 라인페이의 결제 인프라 통합 및 대출, 투자, 보험을 연계한 시나리오 금융을 추진했다. 아울러 향후 5년간 5,000억 엔을 투자해 AI 엔지니어 약 5,000명을 확충하고, 대만, 태국, 인도네시아 등 라인의 주요 해외 거점을 중심으로 글로벌 사업을 본격화할 계획이었다.
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그러나 통합 이후 기대했던 시너지는 충분히 실현되지 못했다. Z홀딩스와 라인은 2021년 3월 경영통합을 완료했지만 중복되는 사업이 많아 통합 효과를 내지 못했고, 글로벌 경기침체로 광고 사업 등 경영환경이 악화되면서 Z홀딩스는 결국 합병 카드를 꺼내 들었다. 이에 2023년 4월 Z홀딩스, 야후! 재팬, 라인 등 5개사의 합병 방침이 발표됐고, 라인 주식회사는 상장폐지되어 같은 해 10월 1일 합병 법인 LY 주식회사가 공식 출범했다.
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통합 당시 양사는 네이버와 소프트뱅크가 50대 50 지분을 보유한 합작법인 A홀딩스를 통해 LY 주식회사를 공동 지배하는 구조를 택했으며, 의결권은 소프트뱅크가, 상품 개발권은 네이버가 행사하는 방식으로 역할을 분담했다. 그러나 2024년 개인정보 유출 사태를 계기로 일본 정부가 LY 주식회사에 자본 관계 재검토를 지시하면서 양사 관계에 균열이 생기기 시작했다. 라인야후 측은 네이버와의 위탁 관계를 2026년 3월까지 순차적으로 종료하겠다는 방침을 일본 총무성에 보고했고, 당초 계획했던 기술 협력도 사실상 축소 수순에 접어들었다. 커머스 분야에서도 2021년 10월 라인과 연계해 출시한 일본판 스마트스토어 마이스마트스토어는 라쿠텐, 아마존재팬 등 기존 사업자의 벽을 넘지 못하고 2024년 7월 서비스를 종료했다. 대등한 파트너십으로 출발했던 경영통합은 이해관계의 엇갈림 속에 협력보다는 소강 국면에 가까운 관계로 변모하고 있다.
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3. 특징[편집]
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가입에는 반드시 유효한 전화번호가 필요하며, SMS 문자 메시지 인증으로만 가입할 수 있다. 과거에는 다양한 휴대전화 환경을 고려해 유효한 전화번호 없이도 스마트폰 어플리케이션에서 페이스북 계정을 인증하는 등의 형태로 우회 가입할 수 있었다. 이와 유사하게 한국어판은 과거 네이버 아이디도 연동 가능했으나, 현재는 해당 방법을 지원하지 않는다. 스마트폰을 보유하지 않은 경우 계정을 만들기 어렵지만, 지원범위는 상당히 넓어 일단 만들어진 계정은 초기부터 블랙베리 OS 10을 제외한 웬만한 플랫폼에서 다 사용할 수 있었다.[17][18] 심지어 WAP를 통해 피처폰에서도 사용이 가능했을 정도. 2010년대 중반을 전후해 한국의 휴대폰 제조사는 피처폰 생산을 중단했지만, 일본은 비교적 최근까지 피처폰을 많이 사용했으며 노인들과 비즈니스맨들을 중심으로 피처폰 소지자와 소비자가 한국에 비해 많이 남아있는 상황이다.[19]
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2022년 이전에는 안드로이드 운영체제를 위한 경량화 버전인 LINE Lite가 있었다. 각종 부가기능은 물론 대화 복구조차 못 하는 앱이지만 이 앱의 진정한 존재 가치는 안드로이드 태블릿에서 빛을 발하는데 무려 주 기기에 설치된 라인과 별도로 로그인을 할 수 있었다. 아이패드만큼은 아니지만 최소한 대화 정도는 태블릿으로 가능했다. 하지만 2021년부터 마켓에서 제거됐고,[20] 2022년 2월 정식으로 LINE Lite는 완전 종료됐다.
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이러한 다양한 상호호환성은 스마트폰 태동기에 라인이 폭발적 성장을 할 수 있도록 큰 도움을 주었다. 스마트폰 전환이 늦었던 일본은 물론이며 구매력이 떨어져 안드로이드 스마트폰으로의 전환이 늦었던[21] 동남아권의 경우에도 이러한 상호 호환성이 바탕이 됐기에 초창기 라인이 카카오톡보다 앞서갈 수 있었다.[22]
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아이패드 지원을 상당히 빨리했다. 현재는 라인도 다기기 로그인을 지원하지 않지만 아이패드용은 PC용과 비슷하게 분류되는지 스마트폰에서 로그아웃하지 않고도 연동하여 쓰는 것이 가능하다. 물론 안드로이드 태블릿은 안중에도 없다. 라인의 점유율이 높은 동남아시아 국가들은 태블릿의 시장 점유율이 낮다 보니 지원할 필요성을 못 느낀듯하지만, 카카오톡은 지원이 되고 있으니 환장할 노릇.
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Microsoft Windows용은 PC를 대상으로 한 데스크탑 버전과 폰이나 태블릿을 대상으로 한 Modern UI 버전 두 가지가 있었는데, Windows 10에서 데스크탑과 Modern UI가 통합되면서 두 버전 모두 동일한 OS에서 별개의 프로그램으로 중복 설치가 된다. 두 버전 모두 각자의 방향으로 꾸준한 업데이트가 제공되고 있으며 기능에도 큰 차이는 없다.
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Microsoft Windows PC판의 경우 다른 데서 로그인을 할 경우 설정해 놓은 자동 로그인이 풀린다는 문제점이 있다. 예를 들어 집의 PC에서 자동 로그인을 설정해 둔 뒤 회사 PC에 로그인을 하면 집 PC의 자동 로그인 설정이 풀려 버린다. 우회할 수 있는 방법이 있는데 한쪽 PC에 크롬을 설치한 뒤 크롬 OS용 라인 앱을 설치한 뒤 로그인하면 다른 PC의 자동 로그인이 풀리지 않는다.
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과거 다른 메신저 앱에서는 별 달리 다루지 않았었던 이모티콘 캐릭터를 주요 특징으로 하고 있었다. 이 스티커 캐릭터들의 디자인은 한국인 강병목 디자이너가 했다. 다른 작품과 콜라보레이션을 진행할 정도로 라인에서 상당히 신경 쓰는 부분이다. 하지만 이후 카카오톡에서 카카오프렌즈를 출시하면서 다른 메신저 앱에서 이모티콘 캐릭터를 별 달리 다루지 않았다는 건 옛말이 되었다.
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이후에도 라인 크리에이터스 스튜디오를 통해 개인 작가들까지 자유롭게 스티커를 출시할 수 있게 하면서 엄청난 수의 스티커가 쏟아져 나왔다.
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현재 LINE은 사용자 수가 높은 국가와 그렇지 않은 국가에 따라 앱의 특징이 다르다. 본래 국가에 따른 LINE 메신저 기능 차이가 거의 없었으나 시간이 지나면서 국가별로 특징이 분화되는 양상이다. 점유율과 사용량이 월등한 일본, 대만, 태국에서는 한국의 카카오톡처럼 모바일 플랫폼 역할을 하고 있으나, 그렇지 않은 국가의 전화번호로 연결된 계정은 순수 메신저 기능만 담고 있다.
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2019년부터 채팅목록 상단 동영상 광고가 추가됐다. # # 다만 순수 메신저 기능만 존재하는 한국 등에서는 이 기능이 활성화되지 않았다. 2024년 하반기부터 한국에서도 채팅목록 상단에 광고가 뜨긴 하는데 이미지 배너만 뜨고 동영상 광고는 뜨지 않는다.
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카카오톡과 다르게 자동번역 기능이 존재하며 카카오톡보다 해당 기능이 먼저 있었다.
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4. 규모[편집]
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4.1. 이용자 수 추이[편집]
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2014년 3월 기준으로 3억 7천만 명이며 2014년 연내로 5억 명 달성이 목표다.
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2014년 4월, 4억 명을 돌파했다.
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2014년 5월, 4억 2천만 명을 돌파했다. 2014년 1분기 매출은 2,291억 원을 기록했다고 한다. 관련기사
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2014년 7월, 4억 7천만 명을 돌파했다.
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2014년 10월, 5억 6천만 명을 돌파했다. 관련기사
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2015년 1월, 6억 명을 돌파했다. 관련기사
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2016년 3월, 10억 명을 돌파했다.
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2016년 이후 큰 변화는 없다. 기사
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4.2. 국가별 이용자 분포[편집]
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LINE의 월간 활성 사용자 수(MAU)는 2025년 3월 기준 약 1억 9,400만 명이며, 이 중 일본 이용자가 약 9,800만 명으로 전체의 51%를 차지하고, 해외 이용자는 약 9,600만 명으로 49%에 해당한다. 주요 이용 국가는 일본 외에도 대만과 태국이 있으며, 대만에서는 약 2,200만 명이 서비스를 이용하고 있어 전체 인구 대비 이용률은 약 94.1%에 달한다. 태국의 이용자는 약 5,400만 명으로 전체 인구 대비 약 81.7%가 서비스를 사용하고 있으며, 일본 역시 약 9,800만 명이 이용하여 전체 인구의 약 79.1%가 LINE을 사용하는 것으로 나타났다. #
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출발부터 네이버의 자회사인 네이버 재팬에서 일본 내 서비스를 목적으로 내놓았기 때문에 일본인 사용자가 굉장히 많으며 사실상 일본 국민 모바일 메신저의 위상이다. 일본에서 '라인 하니?' 혹은 '라인 (아이디) 가르쳐줘~'라는 말이 작업 걸기의 대표적 멘트로 꼽힐 정도다. 심지어 2020년 기준으로 학생들 사이에서는 전화번호가 아니라 라인 아이디를 공유할 정도. 전화번호는 서로 모르는 경우가 생각보다 많다. 스마트폰 대중화 이후 한국에서 '문자할게'가 아니라 '카톡할게'라고 말하는 것과 같은 흐름. 어느 나라 보다 심한 일본의 불편하고 비싼 문자보다는[23] 편리하고 저렴한[24] 메신저로 옮겨갈 수밖에 없었던 시기에 일본에서 상호호환성 등 기능에서 앞세워 선점하여 라인이 자리잡은 것. 또한 모바일 이메일이나 PC 통신 등에서 이모티콘을 매우 애용하기로 유명한 일본 소비자층을 사로잡기 위해 여러 가지 캐릭터를 필두로 한 개성 있는 라인 스티커 서비스를 제공했는데 대박을 쳤다. 실제로 라인 스티커 관련 매출도 많고, 라인 캐릭터를 활용한 상품 코너도 일본 젊은이들 사이에선 대호황이다.
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대만은 일본보다 훨씬 라인 점유율이 높아서 라인 없이 일상생활이 불가능할 지경이며 라인 메신저를 플랫폼으로 다양한 사업을 전개하고 있다. 대부분 상점이 라인페이를 지원하고 있으며 카카오톡 채널과 같은 "라인 공식 계정" 서비스를 활용하는 상점들도 상당히 많다. 라인 플랫폼을 기반으로 하는 라인게임 사업도 활발하게 전개하고 라인모바일, 라인택시, 라인TV 등 서비스를 제공한다.
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태국에서는 아예 통신사가 '라인이 되는 것'을 스마트폰의 기능으로 내세우는 광고를 만들기도 했다. 물론 NHN과 협력한 것이 아닌 태국 통신사의 독자적 광고. 한국에서 스마트폰이 본격적으로 보급되고 카카오톡이 한참 인기를 얻어가고 있을 때 스마트폰 기준이 '카톡이 되는가'였던 상태와 비슷하다 볼 수 있다. 2021년 기준 가입자는 5000만 명이다. 태국 경찰청 공식 메신저로 범죄자 신상조회 및 모든 경찰 서비스와 관련된 업무를 라인으로 사용 중이다. 배달 및 택시 플랫폼인 라인맨 서비스는 태국에서만 제공되는 서비스이며, 교통카드인 래빗카드와 라인페이 결합 서비스 등이 제공된다.
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특이하게도 몇 몇 통계자료에서는 투르크메니스탄에서 점유율이 높은 것으로 집계되고 있다.
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유럽 국가들 중에서는 스페인이 1700만 명으로 가입자가 가장 많다.
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한국의 경우 2014년 국내 가입자수 1000만 명을 돌파했다. # 국내에서는 카카오톡의 위상이 어마어마하기에, 2022년 10월 15일 카카오톡 먹통 이슈를 틈타 네이버 최상단 위치에 라인 광고를 띄웠으며 이 시기에 카카오톡의 대안 앱으로 이용자가 반짝 늘었다. # 단순 서버장애가 아니라 화재로 인한 소실이 발생한 부분이기에, 사태가 장기화되면 자칫 시장구조가 변혁할지도 모를 정도였지만, 생각보다 조기종식됨에 따라 라인 같은 앱으로 이탈했던 이용자들도 결국 대화상대가 없어서 대부분 카카오톡으로 돌아갔다.
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중국에서는 외국의 정보통신망을 차단하는 중국답게 2014년 라인 메신저가 차단되어 공식적으로는 다운로드 및 메시지 송수신이 불가능하다.[25]
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카카오톡보다는 해외에서 주요 메신저로 쓰이는 국가가 많다. 태국, 대만이 있다.[26]
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5. 주요 서비스[편집]
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5.1. 스티커[편집]
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광고에선 매력적인 이모티콘 스티커를 주로 어필한다. 자사 캐릭터인 라인프렌즈가 대표적이며 일러스트레이터 강병목#에 의해 디자인됐다.
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심지어 2019년부터는 경쟁사 캐릭터인 카카오프렌즈 스티커도 출시됐고, 반대로 2020년 들어서는 카카오톡에서도 BT21과 같은 라인프렌즈 이모티콘이 출시됐다. 미국 애니메이션 관련 스티커도 꽤 되는데, 일본에 디즈니랜드가 있어서 그런지 겨울왕국이나 미키마우스 같은 디즈니 관련 상품이 대다수. 최근에는 파워퍼프걸이나 검볼, 어드벤처 타임과 같은 카툰네트워크 작품 관련 스티커도 추가되고 있다. 일본에서 사용자들은 라인이라고 뒤에 악센트를 주지만 일본 광고나 방송 등 공식적으론 라인이라고 앞에 악센트를 주어 발음한다. 매출액의 상당수는 모바일 게임 앱 결제(53%)와 스탬프(27%)에서 나온다고.
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2014년 4월부터 라인 크리에이터즈 마켓이라는 서비스를 제공중이다. 이용자라면 누구든 자유롭게 자신이 만든 스티커를 (사전에 심의를 받은 후) 이모티콘 샵에 올려 판매가 가능하게 하는 서비스다. 2020년 2월 현재 일반 스티커는 가격이 100코인(2500원)이지만 크리에이터즈 마켓에서 파는 스티커는 그 반값인 50코인(1200원)에 판매되며 수익의 절반은 판매자에게 돌아간다. 크리에이터즈 마켓이 등장하고부터 코즈믹 아레나 캐릭터도 등장했다. # 대만에서도 공격적으로 많이 만드는데, 대표적으로 가오슝 첩운의 공식 캐릭터(가오슝 첩운 소녀 - 영문명 K.R.T Girls #)도 등장했다.
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현재까지 어마어마한 양의 크리에이터즈 스티커가 쌓였다. 공식 제작사에서 생각하기 힘든 개성있는 스티커들도 굉장히 많아지면서 표현가능한 범위가 엄청나졌다. 한편, 라인에서는 오리지널 캐릭터인 라인프렌즈의 스티커를 만들고 라인을 사용하는 유저들에게 무료로 제공했다. 그러자 스티커가 캐릭터성을 가지면서 선풍적으로 인기를 끌고 라인프렌즈가 유명해지게 되었다. 이후, 라인프렌즈 스토어가 세계 여러 나라에서 볼 수 있게 됐고 인기 캐릭터들의 굿즈가 매우 많이 늘어났다.
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아베에 대한 시민들의 친근감을 높히기 위해 자민당에서 무료로 라인 아베 스탬프를 배포하고 있다. 일본이 정치인들도 라인을 잘 쓰는 나라이기 때문이다.
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https://yabeline.tw 여기에서 지역제한 스티커를 볼수는 있다. 하지만 살 수는 없다는 것을 반드시 기억하자.
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5.1.1. 외국한정 스티커 구매방법[편집]
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요새는 기존에 가능했던 직접 구매 방법이 죄다 막히면서 아래 방법밖에 남지 않았다. 쉽게 말해 직접 구매하는 방식은 더 이상 불가능하다.
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외국에 있는 지인에게 선물해 달라고 부탁하는 법
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국가한정 스티커는 해당 국가에 거주 중인 사람에게 선물 받는 방법으로 입수할 수 있다. 대부분 가격 그대로 받거나 운이 좋으면 아예 안 받을수도 있어 아래에 서술한 구매대행보다 싸게 먹힌다.
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구매대행
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일본에 있는 업자에게 스티커 가격에 수수료를 포함한 금액을 선입금 후 선물을 해 주는 방식이다. 단점은 수수료의 가격이 스티커 가격과 똑같거나 더 비싼 경우가 대부분이며, 거래의 대부분이 SNS를 통해 이뤄지며 선입금의 특성 상 돈만 받고 먹튀할 가능성이 높으며, 이러한 사기 사례도 많으니 주의하자.
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전화번호 등록을 안 한 상태에서 VPN을 이용해 해당 국가 IP로 우회한 뒤 구매 하는 법.
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여기서 주의할 점은 절대 한국 전화번호를 등록해선 안된다! 한국 전화번호 등록을 하면 영원히 국적이 한국으로 고정되어 VPN을 쓰더라도 그 지역 스티커를 절대 구매할 수 없다. 더 나아가 라인 페이 등 내수용 서비스도 일체 이용할 수 없으므로 꼭 필요하지 않다면 전화번호 등록을 아예 하지 않는 게 편하다. 만약 이렇게 됐다면 계정을 새로 만드는 거 말고는 답이 없다.[27] 일본 IP로 가입한 계정을 한국 IP로 접속하면 일본 한정 스티커 구매가 불가능한데 다시 일본 IP로 접속하면 일본 한정 스티커를 구매할 수 있다. 그러나 라인측에서 VPN IP를 속속 차단하더니 2019년 현재 VPN을 사용하여 스티커를 구매하는 방법이 대부분 막혔다. 가끔 듣보잡 VPN으로 시도하면 뚫리기는 하나 이 역시 추적당해 금방 차단하는 듯 하다. 2022년 현재 대부분의 환경에서 VPN을 통해 라인 스토어 접속까지는 가능하지만 전화번호를 등록하지 않은 계정은 이용할 수 없다면서 구매 단계에서 막히며 한국 전화번호를 등록한 계정은 VPN을 켜도 한국 오직 한국 스토어로만 접근된다. 다만 2022년 현재 iOS기기를 이용해 전화번호 등록하지 않은 상태로 VPN으로 접속할 경우 구매가 가능한 것이 확인되면서 가능성이 없지는 않다.
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5.2. LINE 오픈챗[편집]
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https://openchat.line.me
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LINE 오픈챗은 LINE 친구 등록을 하지 않아도 같은 관심사를 가진 사용자들이 모여 특정 주제 및 일상에 대해 정보를 나누고 대화할 수 있는 서비스다. 라인 스퀘어라는 이름으로 서비스했으나 한국에서는 2018년 3월에 서비스를 종료했다. 2026년 기준 일본, 대만, 태국에서 서비스 중이며, 해당 국가의 전화번호로 등록된 계정으로 입장할 수 있다.
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5.3. LINE VOOM[편집]
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https://linevoom.line.me/
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LINE VOOM은 숏폼 영상 중심의 소셜 네트워크 서비스이다. 기존 LINE의 타임라인 기능을 개편하여 2021년 "LINE VOOM"이라는 명칭으로 리브랜딩된 이후, 동영상 콘텐츠 중심의 플랫폼으로 재편되었다.
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2026년 기준 일본, 태국, 대만 등 일부 국가에서 서비스가 제공되고 있으며, 대한민국에서는 이용자 감소 및 서비스 전략 조정 등을 이유로 2023년 2월 28일부로 서비스가 종료되었다.
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5.4. LINE 아바타[편집]
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2020년에 추가된 캐릭터(아바타) 꾸미기 기능이다. 아바타를 친구에게 보여줄 수 있으며 아바타로 이미지를 촬영할 수 있다.
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5.5. LINE Out(LINE電話)[편집]
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다른 뜻 아이콘 일본의 MVNO 이동통신 서비스에 대한 내용은 라인 모바일 문서를 참고하십시오.
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한국에서는 라인 Out이라고 한다. 라인 회원끼리는 기본적으로 무료 통화가 가능하지만 타국에서는 라인 애플리케이션을 이용해서 유료로 휴대전화와 유선전화로 전화를 걸 수 있다. 국내전화뿐만 아니라 국제전화도 가능하는 등 은근히 국제적이다. 게다가 요금도 매우 저렴하다.
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일본의 라인전화의 요금은 콜 크레딧의 경우 이하와 같다.(1엔=1크레딧)
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전화 받는 대상
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전화 요금(콜 크레딧)
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30일 플랜
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한국의 유선전화
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1분에 2엔
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1분에 1엔
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한국의 휴대전화
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1분에 3엔
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1분에 1.5엔
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일본의 유선전화
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1분에 3엔
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1분에 2엔
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일본의 휴대전화
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1분에 14엔
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1분에 6엔
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중국의 유선&휴대전화
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1분에 1엔
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1분에 1엔
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미국의 유선&휴대전화
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1분에 1엔
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휴대전화에서 유선전화로 걸건 휴대전화로 걸건 기본적으로 30초에 21엔하는 일본의 휴대전화 요금을 생각하면 엄청나게 저렴하다. 기본적으로 일본의 유선전화로 걸 때 1분에 55원(세금포함), 한국의 유선전화로 걸 때 41.8원, 휴대전화로 걸 때 10초 12.87원(유선전화, 휴대전화 요금은 LG U+ 기준이고 계산하면 유선전화는 1분에 13.93원 휴대전화는 1분에 77.22원)하는 한국의 인터넷전화보다 훨씬 저렴하다.
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이게 다가 아니다. 30일 플랜이라는 상품을 구입하면 더더욱 저렴해진다. 한국에서 전화 받는 게 많다거나 2분이상 한국의 유선전화로 걸 때는 인터넷 전화가 좋지만 30일 플랜 쓰면 한국으로의 유선전화 요금이 1분에 1엔이 되므로 인터넷 전화보다 더 저렴해진다.
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통화품질도 나쁘지 않으므로 전파만 좋고 와이파이 연결 중이면 금상첨화로 일반적인 통화만큼의 품질로 전화할 수 있다. 참고로 라인과 제휴한 기업의 일반전화로 걸면 1회에 10분까지 무료통화 가능. 그리고 이 10분 무료통화는 회수제한이 없다.한국에서의 서비스는 2016년 6월 20일을 기준으로 종료한다. 콜 크레딧 결제는 서비스 종료보다 한 달 빠른 5월 20일에 종료됐다.
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일본에서는 2023년 5월 31일에 서비스를 종료했다.
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6. 논란 및 사건 사고[편집]
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6.1. 국적 논쟁[편집]
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라인은 일본에 본사를 두고 일본을 주요 사업 지역으로 삼아 성장한 메신저 서비스이나, 모회사와 자본 구조, 회사 인력 구성 등을 둘러싸고 일본 내에서 라인이 '한국제'인지 '일본제'인지에 관한 논쟁이 지속적으로 제기되어 왔다. 일본 인터넷 커뮤니티의 일부 이용자들은 "본사가 한국이므로 한국제"라거나 "한국에 전화번호부를 넘기는 것은 있을 수 없는 일"이라는 반응을 보였으며, 그 배경에는 혐한 성향의 이용자층으로부터의 비판도 있었다고 한다.
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2013년, 당시 라인 주식회사의 대표이사였던 모리카와 아키라는 니혼게이자이신문과의 인터뷰에서 라인이 "한국 인터넷 기업의 일본 법인에서 시작된 서비스"임을 인정하면서도, 라인은 일본에서 기획되어 일본인에 의해 개발되었으며, 당시 80명 이상으로 늘어난 개발 인력 가운데 일본인 비율이 70~80%에 달한다고 밝혔다. 또한 세계 각지에서 라인이 일본제 서비스로 인식되고 있으며, 세계 각국의 미디어가 도쿄 시부야에 위치한 NHN 재팬 본사로 취재를 방문하고 있다고 강조했다. 라인 사업을 총괄하던 쇼다 준 집행임원은 "최종적으로는 국적에 관계없이 무국적의 브랜드로서 사용해 주었으면 한다. 어느 나라의 것이라고 느낄 수 없을 정도가 되는 것이 바람직하다"고 밝히는 등, 국적 논쟁에 거리를 두는 입장을 취했다.[28]
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이러한 회사 측의 공식 입장에도 불구하고 국적 논쟁은 이후에도 지속되었다. 2016년 7월, 라인 주식회사가 뉴욕증권거래소와 도쿄증권거래소에 동시 상장된 이후에도 네이버는 라인 주식의 약 83%를 보유한 최대주주이자 모회사의 지위를 유지했다. 이에 일본 내 일각에서는 라인을 한국 기업의 서비스로 간주하는 시각이 지속적으로 제기되었으며, 일부 언론은 한국인 경영진의 보수 규모를 근거로 자본 유출 문제를 지적하기도 했다. 실제로 이사 겸 CGO(최고글로벌책임자)였던 신중호의 스톡옵션을 포함한 2015년도 보상액은 약 52억 엔에 달했으며, 상장 전 공개된 주요 주주 명단에서 그의 지분율은 5.12%로 개인 주주 가운데 1위를 기록했다. 아울러 상장 이후에도 네이버가 라인 주식의 약 83%를 보유하고 있다는 사실을 근거로, 네이버가 라인에 대한 지배권을 유지하려는 것이 아니냐는 지적도 제기되었다.
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이러한 논쟁에 대해 네이버 창업자 이해진은 2016년 닛케이 비즈니스와의 인터뷰에서 구체적인 입장을 밝혔다. 그는 상장의 목적과 관련하여 "라인에는 사업 확대를 위한 자금이 충분히 있었으며, 풍부한 자금을 얻는 것이 상장의 주목적이 아니었다"고 밝히며, "특정 주주(네이버)가 독점적으로 라인의 주식을 보유하고 있는 상태는 바람직하지 않으며, 모회사-자회사 관계가 아니라 라인을 진정으로 독립한 하나의 회사로 만들어 가는 것이 네이버와 라인 서로의 발전을 위해서도 바람직하다고 판단했다"고 설명했다. 또한 "상장을 통해 경영이 보다 투명해지고 사외이사를 선임하여 독립적인 이사회를 구성할 수 있으며, 모회사가 자회사를 임의로 통제할 수 없게 된다"고 덧붙였다.
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상장 이후에도 네이버가 라인 주식의 약 80%를 보유하고 있다는 지적에 대해서는, "네이버가 라인에 대한 지배권을 유지하고자 했다면 애초에 상장하지 않는 것이 나았을 것"이라고 반박했다. 아울러 "자금이 별로 필요하지 않은 상황에서 과도한 자금이 유입되는 것은 바람직하지 않으며, 필요한 자금만을 받아들이며 경영해 나가는 것이 건전한 형태"라고 설명했다. 그는 자신이 과거 네이버 주식의 거의 100%를 보유하고 있었으나 현재는 4%에 불과하다는 점을 언급하며, "네이버를 독립한 사회의 공기로 바꾸어 가고자 했기 때문"이라고 밝혔고, 라인에 대해서도 "단계를 거쳐 그렇게 되어 갈 것"이라는 입장을 표명했다.
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신중호의 보상 규모에 대해서는 "사외이사를 선임하여 성과 평가 시스템을 도입한 후 이사회에서 결정한 것"이라고 설명하면서, "라인의 성장과 상장에 대한 신중호의 기여가 컸으며, 그에 대한 공정한 평가가 이루어졌다고 생각한다"고 밝혔다. 나아가 라인의 국적 문제에 대해서는 "라인은 도쿄에 본사를 두고 있으며, 이사회의 과반수는 일본인으로 구성되어 있고, 일본 법률에 따라 운영되며 세금도 일본에 납부하고 있다는 점에서 라인은 일본 회사"라는 입장을 밝혔다. 네이버가 라인 주식의 약 83%를 보유하고 있기 때문에 라인이 한국 회사라는 주장에 대해서는, "그 논리라면 네이버 주식의 약 60%를 외국인 투자자가 보유하고 있으므로, 네이버도 그 자회사인 라인도 한국 회사가 아니라는 결론이 되어 버린다"고 반박했다. 그러면서 "주주 구성이 다국적에 걸친 시대에 주주 구성만을 보고 기업의 국적을 논하는 것은 적절하지 않다"고 주장했으며, 라인의 기원에 대해서는 "iPhone이 'Designed in California'로 불리듯, 라인은 'Designed in Tokyo'라고 할 수 있다"는 견해를 피력했다.
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아울러 그는 라인의 국적을 문제 삼는 행위의 이면에 있는 의도에 대해서도 의구심을 표하며, "건전하고 생산적인 사고방식이 아니라 불필요한 이슈를 만들려는 의도가 있다면 그러한 논의는 별다른 의미를 갖지 않는다"고 밝혔다.[29][30]
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6.2. 라인과 몸캠사기[편집]
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영톡, 즐톡 등 랜덤채팅 앱, 사이트 등에서 계정을 교환한 사람이 음란 영상통화(몸캠) 하자며 유혹을 한다면 일단 의심해보자. 라인 같은 어플은 영상통화가 가능하고 스마트폰 버젼과 PC 버젼이 가능하다는 점을 이용하고 있으니 라인으로 연락 달라는 쪽지가 오면 의심해보자. 랜덤채팅 거리별 km수는 조작이 가능하다. 그냥 이 두 가지 스마트폰 앱 이외에도 PC와 스마트폰 사이에 연동이 가능한 프로그램으로 영상통화를 하자고 하면 그냥 사기라고 보면 된다. 그래야 피해자가 스마트폰으로 할 때 사기꾼이 자기들은 PC로 편집한 여자 나체영상을 보여줄 수 있기 때문이다. 상대방이 먼저 건 통화는 절대 받지 않는다. 그러면 중간에 자기들이 PC로 여자 나체 영상을 보여주는 게 들통나기 때문이다. 항상 자기들이 먼저 걸어서 피해자가 받게 한다.
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만약 꼬드김에 넘어가게 되면 영상통화를 시작하게 되며, 소리가 잘 들리지 않는다며 사기꾼이 파일을 전송하는데,(.apk, jpg, zip 등등 확장자가 다양하다) 설치할 경우 당신의 스마트폰이 해킹을 당하게 되면서 저장되어 있는 모든 연락처 정보가 넘어가게 된다. 그러고 나서 녹화된 당신의 자위 영상을 지인들에게 퍼뜨리겠다며 협박을 함과 동시에 돈을 요구한다. 일단 급한 불은 꺼야겠다는 생각에 돈을 송금하면 얼마 동안은 괜찮겠지만 좀 지나고 나서 다시 송금을 요구한다. 실제 사례로 한 번만 송금하면 끝날 줄 알고 송금했다가 이후 계속된 송금 요구에 몇 천까지 깨지고 자포자기 하는 심정으로 경찰에 신고한 사람도 있으니 현명한 판단을 하기 바란다.
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만약 외부 사이트에서 계정을 교환한 다음 라인으로 넘어왔다면 자위영상을 촬영한 후 처음 그 사이트의 친구 목록에 있는 사람들에게 말하겠다고 협박하니 주의하자.[31]
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6.3. 문재인 대통령 비하 스티커 판매 사건[편집]
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2019년 8월 라인 스토어 내 이용자 참여형 콘텐츠 판매 공간인 '크리에이터스 마켓'에서 문재인 대통령을 비하하는 내용의 메신저 스티커가 판매되어 논란이 일었다.
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'Stamps of Mr. Moon'이라는 제목의 해당 스티커는 문 대통령의 사진을 기괴하게 변형한 그림과 함께 "약속? 뭐라고?", "파기!", "네가 나쁜 거야!" 등의 조롱성 일본어 문구를 담고 있었으며, 당시 강제징용 배상 문제와 위안부 합의 등을 둘러싼 한일 갈등 국면에서 일본 극우 세력의 주장을 반영하여 제작된 것으로 추정되었다. 해당 스티커는 한국과 일본 등지에서 판매되었으나, 라인의 스티커 심사 가이드라인이 명시적으로 금지하는 "특정 국적 소유자, 인물, 법인, 집단에 대한 비방이나 폄훼, 공격으로 해석될 수 있는 경우" 및 "정치적 이미지나 선거 관련 내용을 포함하는 경우"에 해당함에도 불구하고 자체 심사 절차를 통과한 것으로 드러나 의문이 제기되었다.[32]
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대한민국 이용자들의 신고로 해당 스티커가 알려진 후 라인은 2019년 8월 28일 이를 스토어에서 삭제하였으며, 이튿날 공식 사과문[33]을 발표했다. 라인은 사과문에서 "심사 과정의 미비로 인해 가이드라인을 위반한 콘텐츠가 걸러지지 못했다"고 인정하고, 심사 프로세스를 재검토 및 강화하겠다고 밝혔다.
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Cap 2019-09-06 1...
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2019년 9월, 크리에이터스 페이지에 스티커 판매 지역에서 한국을 제외시키겠다는 공지가 올라왔다. 이는 한국에서는 특정 정치인을 묘사하는 스티커를 등록하는 행위가 큰 논란이 됐고 사회적 물의와 삭제 요청이 쇄도한 반면, 일본에서는 등록된 스티커를 한국 국내의 정치 관련 이유로 삭제하는 행위가 문제 됐기 때문이다. 상술한 국적 논란이 재점화될 수 있는 상황이고, 라인의 한국 점유율이 미미하기 때문에 회사가 선택한 방법은 한국 내의 서비스를 중지시키는 것이었다. #
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6.4. 개인정보 중국 무단 위탁 문제[편집]
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개인정보를 중국 기업에게 위탁하는 바람에 유출 가능성이 있다는 보도가 나왔다. # # 동시에 서버가 한국에 있다는 사실도 알려지면서 일본에서 큰 논란을 일으켰다. # 하지만 퇴출 가능성은 거의 없다. 일본에서 라인을 대체할 메신저가 거의 전무하기 때문이다. 실제 일본내 분위기는 그런가보다 하는 수준이다. 일단 행정서비스는 중단됐다. #[34]라고 하는데 기사의 실제 내용은 중앙 정부 차원에서는 일본 총무성이 사용 중지를 검토하겠다는 것에 불과하며, 실제로 사용 중지를 결정한 것은 오사카시, 미에현의 스즈키시와 국민 민주당 정도이다. 애초에 행정서비스를 메신저인 라인으로 했다는 게 문제이며 반대로 보면 그만큼 라인이 일본 메신저 시장을 사실상 독점했다는 것을 알 수 있다.
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라인 측은 2021년 말까지 일본인의 개인정보를 일본에서 관리하게 할 것이며, 서버를 국외에 둔 이유는 비용 문제 때문이었다고 해명했다. #
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4월 19일에 들어서는 일본 총무성에서 본격적으로 라인 측이 개인정보 보호에 필요한 체제를 어떻게 구축하고 있었는지에 대해 본격적인 조사에 들어간 상황이다. #
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4월 22일, 일본 내각부 산하 개인정보보호위원회가 라인에 대해 행정 지도를 했다. 대신 총무성이 "보고에 기반을 두는 한 통신 비밀의 침해 또는 개인 정보의 누설 등이 있었다는 취지는 확인되지 않았다"며 라인을 통한 개인 정보 유출 등 의혹에는 선을 그었다. # 하지만 행정지도란 것이 문서로 "개인정보나 통신 비밀 보호에 지장이 생기지 않도록 빈틈없는 조치를 하고 사업에 대한 신뢰를 확보하라고 권고하고서 사내 시스템의 안전관리 등에 관한 조치 상황은 내달 말 일까지 보고하라고 주문했다."라고 통보한 것에 불과해서 사실상 일본 정부에서도 문제 삼지 않은 것으로 보였다.
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6.5. 일본 정부의 라인야후 네이버 지분 매각 압박 논란[편집]
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상세 내용 아이콘 자세한 내용은 일본 정부의 라인야후 네이버 지분 매각 압박 논란 문서를 참고하십시오.
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7. 여담[편집]
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2026년 기준 회원가입 시, 국가를 '중국'으로 선택하면 +86 으로 시작하는 중국 전화번호로 가입이 불가능하고 오직 Google 계정으로만 가입을 허용하고 있다.
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카카오톡 먹통 사태 당시 반대급부가 예상되었고 실제로 이용자가 73.1%나 늘어나는 등 수혜를 톡톡히 보았지만, 정작 신규유입 이용자 평은 좋지 않은 편이다. 대체로 PC-모바일 연동 성능이 카카오에 비해 매우 떨어지고 특히 모바일에서는 알림이 안 뜨거나 사진전송 시 메시지 순서가 꼬인다거나 하는 등 메신저로써의 기능이 카카오톡보다 못하다는 불평이 많다. 이런 게 어떻게 일본과 대만에서 국민앱이 되었는지 모르겠다는 악평까지 있을 정도이다. 이유를 추측해보자면 국내 라인 사용자가 현저히 적으므로 서버가 빈약할 가능성이 매우 크다. 라인이 강세인 타국에서는 이런 문제점이 없기 때문이다.
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일본 전화번호로 가입된 법정 미성년자는 LINE ID를 주고 받는 것이 불가능하다. 라인ID 검색 기능을 사용할지 여부를 설정할 수 있는데, 이 기능을 성인 인증을 마쳐야만 사용이 가능하기 때문. 2020년 초 서비스를 종료한 흔들어서 친구교환 기능도 마찬가지이나, QR코드 교환을 통한 친구 추가는 다행히도 이용이 가능하다. 이렇게 엄격하게 운영되는 것은 아마 원조교제를 조금이라도 막기 위한 것으로 추정.
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iOS 모바일 라인 사용 시 채팅 내용에 "불꽃놀이"라는 단어가 들어가면 불꽃놀이 배경이 떠오르는 기능이 있다. 한국에서는 해당 기능 패치가 늦게 적용되었다.
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2017년 10월, 개인정보법을 위반했다는 기사가 나왔다. 위치기반서비스사업자 신고 확인과 위치 정보 수집 이용 동의 등을 위반한 것으로 조사됐다. 기사
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라인(메신저)라인(메신저)
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라인(메신저)
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빨갛게 달아오른 화로위에 한점의 눈이녹다. 눈꽃마블소고기 전문점
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[1] 블랙베리 OS, 노키아 Asha, Firefox OS는 2017년 4월 28일부터 신규가입 종료, 7월 3일 서비스 종료다. 도움말 그 외에도 피쳐폰은 2018년 1월부터 신규가입 종료, 동년 3월부터 서비스가 종료됐다. Windows Phone도 서비스가 종료됐다.
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[2] NHN, ‘첫눈’ 350억원에 인수. 동아일보. 2006년 6월 30일.
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[3] NHN, 日검색 시장 다시 진출. 한국경제. 2009년 6월 7일.
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[4] 연매출 1조 기업 NHN, 해외에서는 `왜 이래?`. 매일경제. 2010년 8월 5일.
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[5] NHN 전 대표가 만든 어플 '카카오톡', 흥행조짐. 뉴시스. 2010년 3월 21일.
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[6] "문자 시대는 갔다" 카카오톡. 한국경제TV. 2010년 10월 13일.
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[7] 네이버톡, 카카오톡에 꼬리내린 이유?. 매일경제. 2011년 4월 14일.
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[8] 日 국민 메신저 라인, '첫눈'과 '대지진' 합작품?. 비즈워치. 2013년 8월 23일.
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[9] NHN, 모바일 메신저 '라인' 한글서비스(종합). 연합뉴스. 2011년 8월 31일.
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[10] NHN 메신저 네이버톡, 역사 속으로. 한국경제. 2012년 3월 6일.
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[11] NHN, 신설 법인 '라인 플러스' 설립(2보). 아시아경제. 2013년 2월 6일.
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[12] [눈에띄는 주요공시] 4월 2일. 조선비즈. 2013년 4월 3일.
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[13] 네이버 라인, 뉴욕·도쿄 '상장 대박'…시총 10조원. 연합뉴스. 2016년 7월 15일.
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[14] 네이버 日자회사 라인 작년 5천억원 적자…"선행투자 부담". 연합뉴스. 2020년 1월 29일.
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[15] 네이버 “자사주 55만주 소각”…‘라인 적자’ 주주 불만 달래나. 한겨례. 2020년 1월 30일.
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[16] 네이버 라인-야후재팬 경영통합 "세계 최고 AI기업 될 것". 한국경제. 2019년 11월 18일.
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[17] 블랙베리 OS 10은 안드로이드용 APK파일을 구해다가 변환해서 사이드로딩으로 올려야 한다. OS 10.2.1부터는 APK파일을 바로 설치할 수도 있지만 이러면 푸시가 잘 안 온다. 버전 10.3 이상에서는 푸시 알림도 잘 온다.
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[18] 현재는 iOS 17.0, 안드로이드 11.0 이상만 가능하다는 것을 알아두자.
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[19] 2010년대 초반까지는 일본의 스마트폰 보급률은 50% 미만이었으나 이후 2010년대 중반과 후반을 거치며 스마트폰 보급률이 급격히 상승해 2022년 기준으로 70%대 말~80%대 초에 다다랐다.###
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[20] Android 4.1 최종지원
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[21] 블랙베리, 노키아, 윈도우폰 등이 많았다.
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[22] 반면에 카카오톡은 안드로이드, iOS, 윈도우 외의 상호 호환성이 빈약하다.
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[23] 일본에서는 특히 더 불편했다. 해당 항목으로.
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[24] 문자보다 데이터 단가도 저렴하고 와이파이 등을 이용할 수 있었으므로.
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[25] 사용이 불가능한 것은 아닌데 대만 회사의 중국지사에 나가 있는 직원들의 경우 VPN이나 홍콩 SIM로밍 등 다양한 방식으로 라인을 사용하고 있다.
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[26] 인도네시아는 진출 초창기에는 점유율이 어느 정도 됐으나 2020년 활성사용자 기준으로 인도네시아 인구의 약 4.7%인 1300만명 정도이다. 1등은 압도적으로 메타소속의 왓츠앱이다.
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[27] 페이스북 로그인 기능을 이용하여 페북 연동을 하고, 다시 설치한뒤 페북으로 로그인하고 전화번호 등록을 안하면 됐었으나, 2022년 하반기부터 막혔다.
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[28] 「LINE」は日本製？韓国製？. 니혼게이자이신문. 2013년 1월 23일.
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[29] LINE上場、親会社ネイバー創業者が初めて語る. NIKKEI BUSINESS. 2016년 7월 16일.
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[30] 「LINEは日本企業」、韓国親会社トップが言明. NIKKEI BUSINESS. 2016년 7월 26일.
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[31] 가령 인스타에서 친해지고 난 후에 라인으로 오게 된 경우 팔로우 목록에 있는 친구들에게 영상을 보내겠다고 하니 주의하자.
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[32] 라인 '文대통령 비하' 콘텐츠 韓·日 등에서 팔았다. 연합뉴스. 2019년 8월 29일.
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[33] 심사 가이드라인 위반 스티커 판매에 대해 사과드립니다.. 라인 주식회사 보도자료. 2019년 8월 29일.
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[34] 데이터 주권에 대한 각국의 중요성이 강조되고 있다. # #
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@@ -0,0 +1,635 @@
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LINEヤフー
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出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』
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ソフトバンク・NAVER Corporation > Aホールディングス > LINEヤフー
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この記事には複数の問題があります。 改善やノートページでの議論にご協力ください。
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出典がまったく示されていないか不十分です。内容に関する文献や情報源が必要です。（2021年1月）
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古い情報を更新する必要があります。（2021年1月）
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出典検索?: "LINEヤフー" – ニュース · 書籍 · スカラー · CiNii · J-STAGE · NDL · dlib.jp · ジャパンサーチ · TWL
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LINEヤフー株式会社
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LY Corporation
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本社が入る紀尾井タワー
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本社が入る紀尾井タワー
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種類 株式会社
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機関設計 監査等委員会設置会社[広報 1]
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市場情報
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店頭市場 4689
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1997年11月4日 - 2003年10月27日
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東証プライム 4689
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2003年10月28日上場
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大証JQ 4689
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2007年2月28日 - 2013年7月15日
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略称 LY
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本社所在地 日本の旗 日本
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〒102-8282
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東京都千代田区紀尾井町1番3号
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（東京ガーデンテラス紀尾井町紀尾井タワー）
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北緯35度40分47.2秒 東経139度44分17.5秒座標: 北緯35度40分47.2秒 東経139度44分17.5秒
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設立 1996年（平成8年）1月31日
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（ヤフー株式会社）
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業種 情報・通信業
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法人番号 4010401039979
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事業内容 インターネット広告事業、イーコマース事業、会員サービス事業などの展開、並びにグループ会社の経営管理業務など
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代表者
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出澤剛（代表取締役社長CEO）
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資本金
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2521億3400万円
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（2026年3月31日）[1]
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発行済株式総数
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68億8424万4000株
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（2026年3月31日）[1]
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売上高
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連結：2兆363億6600万円
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（売上収益、2026年3月期）[1]
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営業利益
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連結：3413億2200万円
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（2026年3月期）[1]
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経常利益
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連結：2830億9000万円
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（2026年3月期）[1]
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純利益
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連結：1936億9200万円
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（2026年3月期）[1]
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純資産
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連結：2兆9988億500万円
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（2026年3月期）[1]
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総資産
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連結：11兆2051億9100万円
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（2026年3月期）[1]
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従業員数
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連結：2万9863名
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単独：1万577名
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（2026年3月期）[1]
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決算期 3月31日
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会計監査人 有限責任監査法人トーマツ
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主要株主
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Aホールディングス 62.4%
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日本マスタートラスト信託銀行（信託口）6.5%
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日本カストディ銀行（信託口）2.1%
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（2026年3月期）[1]
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主要子会社
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Zホールディングス中間 100%
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Z中間グローバル 100%
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外部リンク www.lycorp.co.jp/ja/ ウィキデータを編集
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特記事項：LINEヤフーは国際会計基準に基づき、連結財務諸表を作成している。
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テンプレートを表示
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LINEヤフー株式会社（ラインヤフー、英: LY Corporation）は東京都千代田区紀尾井町に本社を置き、ポータルサイト「Yahoo! JAPAN」やメッセージングアプリ「LINE」等を運営する日本最大のインターネット企業。ソフトバンクとネイバー社（韓国）の合弁企業であるAホールディングスの子会社。
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東証プライム市場の上場企業であり、日経平均株価およびTOPIX Large70、JPX日経インデックス400の構成銘柄の一つ[2][3][4]。
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概説
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1996年1月、アメリカの大手インターネット企業のYahoo, Inc.と、日本の大手総合通信キャリアの初代ソフトバンク（現・ソフトバンクグループ）の合弁で、ヤフー株式会社（以下、「ヤフー・ジャパン」）の社名で設立[広報 2]。
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2017年、米国の大手通信キャリアのVerizon Communications Inc.（以下、「Verizon」）がYahoo, Inc.のインターネット事業を買収[5][6][7]。一方で、ヤフー・ジャパンの株式と、「Yahoo! JAPAN」など日本事業は、Altaba Inc.（旧・Yahoo, Inc.）が引き続き保有することとなった[8]。
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2018年9月、初代ソフトバンクがAltaba Inc.から、ヤフー・ジャパンの保有分全株式を取得[9][10][11]。
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2019年10月1日、純粋持株会社体制に移行[12][13]。（1）Yahoo! JAPAN事業を2代目ヤフー[注釈 1]に、金融事業の統括機能をZフィナンシャル[注釈 2]にそれぞれ吸収分割。（2）初代ヤフーはZホールディングス株式会社に改め、グループ全体の経営機能を担う。
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2021年3月1日、初代LINEとの経営統合を実施。「新生Zホールディングス」が誕生（→詳細は、「LINEとの経営統合」の節を参照）。
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2021年7月、Apollo Global Management, Inc.[注釈 3][14]から、日本での「ヤフー」の商標権などを1785億円で取得[15][16]。
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2023年10月1日、グループ再編を実施し、LINEヤフー株式会社に商号変更（→詳細は、「LINEとの経営統合」の節を参照）。
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歴史
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参照：[1]
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1990年代
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1996年（平成8年）
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1月31日：Yahoo,Inc.（後のAltaba Inc.）と初代ソフトバンク（現・ソフトバンクグループ）の合弁で、ヤフー株式会社を設立。
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4月1日：国内初のポータルサイト「Yahoo! JAPAN」のサービス開始。
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4月5日：東京都中央区日本橋箱崎町24-1に本社移転。
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1997年（平成9年）
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11月：店頭市場（ジャスダック）に登録[17]。
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1998年（平成10年）
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7月：「Yahoo!ゲーム」などの登録サービスを開始
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1999年（平成11年）
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9月：「Yahoo!オークション」と「Yahoo!ショッピング」が開始
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2000年代
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2000年（平成12年）
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3月1日：いずれもソフトバンク系のジオシティーズと、ブロードキャスト・コムの両社を合併[18]。
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9日：ピー・アイ・エムを吸収合併。同時に、同社子会社であった電脳隊（現・スポーツナビ）を直接子会社化。
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2001年（平成13年）
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3月23日：Yahoo! Cafe1号店が表参道にオープン[19]。
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2002年（平成14年）
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8月20日：オンライン決済のネットラストを買収[20]。
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2003年（平成15年）
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1日：国内初となる個人間クレジット決済サービス「Yahoo!ペイメント」（現・Yahoo!かんたん決済）が開始。
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4日：東京都港区六本木六丁目10-1に本社移転。
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7日：有料制会員サービス「Yahoo!プレミアム」が開始。
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10月28日：東証第一部市場に新規上場[21][22]。
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2004年（平成16年）
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2日：米国の大手保険会社のAon Corporationと合弁で、オンライン保険代理店のワイズ・インシュアランス（現・PayPay保険サービス）を設立[23][24]。
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7日：全国で初めて、東京都主税局の公売をインターネット（Yahoo!オークション）で実施。
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2007年（平成19年）
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2月28日：ジャスダックに上場（東証とジャスダックへの重複上場は、日本駐車場開発に次いで2例目となる）。
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4日：Yahoo! JAPAN研究所を設立[25]。
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2008年（平成20年）
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11日：大阪支社を、大阪市北区梅田二丁目のブリーゼタワーに開設。
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2009年（平成21年）
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4日：登記上の本店所在地を、東京都港区赤坂9丁目の東京ミッドタウンに移転。
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4日：大手有線放送サービスのUSENから、GyaO（後のGYAO）の株式51.0%を取得[26]。
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7日：名古屋支社を、名古屋市西区名駅二丁目の名古屋プライムセントラルタワーに開設。
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2010年代
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2012年（平成24年）
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4日：大手オフィス用品通販のアスクルと資本業務[27]。
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7日：大阪支社を、大阪市北区小松原町2番4号の大阪富国生命ビルに移転。
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8月7日：ベンチャーキャピタル運営のYJキャピタル（現・Z Venture Capital）を設立[28]。
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10月19日：大手ASPのバリューコマースの株式50.0%を取得[29]。
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2015年（平成27年）
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1日：ワイジェイカード（現・PayPayカード）を買収。
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2016年（平成28年）
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2日：TOBにより、大手ホテル・旅館予約サイトの一休を買収[30]。
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5日：千代田区紀尾井町1番3号の東京ガーデンテラス紀尾井町紀尾井タワーに、本社機能を順次移転（同年9月12日に移転完了）[31]。
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9月5日：TOBにより、大手電子書籍配信のイーブックイニシアティブジャパンを買収[32][33]。
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10月1日：登記上の本店所在地を、東京ガーデンテラス紀尾井町紀尾井タワーに移転。
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2018年（平成30年）
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2月1日：ネット銀行のジャパンネット銀行（現・PayPay銀行）を連結子会社化[34][35]。
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7月11日：レシピ動画サービス「クラシル」運営のdely（現・クラシル）の株式を追加取得。同社の持株比率を45.6％に引上げ[36]。
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9月14日：Altaba Inc.が、ヤフー・ジャパンの保有株式をすべて売却（上記）。
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10月5日：キャッシュレス決済サービス「PayPay」を開始[37]。
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2019年（令和元年）
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6日：ソフトバンクを引受先とする第三者割当増資を実施、同社の子会社となる[38]。
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10月1日：純粋持株会社に移行。Zホールディングス株式会社に改称（上記）。
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11月12日：ビズリーチと合弁で、求人検索エンジンのスタンバイを設立[39]。
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11月13日：TOBにより、ZOZOの発行済み株式50.1%を取得[40]。
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2020年代
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2020年（令和2年）
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6日：商品比較サイト「mybest」の運営のマイベストと資本業務提携[41]。
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11日：世界的ESG投資指標「Dow Jones Sustainability Indices (DJSI) World Index」の構成銘柄に選定。
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2021年（令和3年）
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3月16日：ZOZO、バリューコマース、一休の保有分株式を、それぞれ中間持株会社のZホールディングス中間に移管[広報 3]。
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4月1日：YJキャピタルとLINE Venturesが合併、Z Venture Capitalを設立[42]。
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6日：ESG投資の主要指標「MSCIジャパンESGセレクト・リーダーズ指数」の構成銘柄に選定。
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9日：大手デリバリーサービスの出前館の第三者割当増資を引受け[43]。
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12日：クレジットカード「PayPayカード」の提供開始。MSCI ESG格付けで最上位「AAA」を獲得。
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2022年（令和4年）
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2月：「2030カーボンニュートラル宣言」[注釈 4] を発表。
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4月4日：東証の市場区分再編に伴い、プライム市場に移行[広報 4]。
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10月：「Yahoo!ショッピング」と「PayPayモール」を統合。
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10月1日：中間持株会社のBホールディングスを通じ、PayPayを連結子会社化[広報 5]。
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2023年（令和5年）
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3月：「GYAO!」の提供終了。
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10月1日：グループ再編を実施。LINEヤフー株式会社に商号変更（下記参照）。LINEヤフーに「メディア」「検索」「コマース」「コーポレートビジネス」「エンターテインメント」「ローカル・UGC」の各社内カンパニーを設置。
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2024年（令和6年）
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3月1日：松田酒店を吸収合併のうえ、一般酒類小売業免許を承継[44]。
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5月8日：情報漏洩（#セキュリティー問題）で度重なる行政指導を受け、韓国NAVERとの業務委託を終了すると発表した[45]。
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2025年（令和7年）
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4月30日：「LINE Pay」の国内サービスを終了、同送金・決済サービスは「PayPay」に一本化。ただし、台湾やタイの「LINE Pay」サービスは継続される[46]。
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8月1日：Zフィナンシャルを吸収合併[広報 6]。
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10月1日：社内組織をカンパニー制から、ドメイン（部門）制に移行[47]。
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2026年（令和8年）
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3月31日：子会社のLINE Payを吸収合併[48]。
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7月1日：同年9月1日をめどに、子会社のLINEヘルスケアを吸収合併することを発表[49]。
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2代目ヤフー株式会社
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旧会社情報[表示]
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以下は、2019年に初代法人のヤフー（→Zホールディングス→LINEヤフー）の分割準備会社として設立され、持株会社化により事業を継承した同名の企業についての沿革である。
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2019年（令和元年）
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5月15日：初代法人の持株会社移行に先立ち、分割準備会社の紀尾井町分割準備株式会社として設立。
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10月1日：初代法人の持株会社移行に伴い、同社から「Yahoo! JAPAN」など関連事業を吸収分割で承継。2代目ヤフー株式会社に改称の上で、営業開始[広報 7]。
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12月27日：親会社のZHDから、コーポレートベンチャーキャピタルの運営業務を吸収分割で承継[広報 8]。
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2021年（令和3年）
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7月5日：Oath Holdingsから、日本での「Yahoo!」の商標権を1785億円で買収することを発表[広報 9]。
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2022年（令和4年）
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1月26日：「Yahoo!マート」の実店舗がオープン[注釈 5][51]。
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7月1日：カービューを吸収合併。同社サービスの名称や内容に変更は無し[52]。
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2023年（令和5年）
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10月1日：Z Entertainment、Zデータと共に、LINEヤフー（旧Zホールディングス）に合併[53][54]。
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株式
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重複上場
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2007年（平成19年）2月16日、当時の上場先である東証第一部市場に加え、ジャスダックにも同月28日に上場すると発表した[広報 10]。東証とジャスダックへの重複上場は、日本駐車場開発に次いで2例目となる。
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背景としては、ソフトバンクとYahoo,Inc.（米国）の持株比率が、東証の上場廃止基準である少数特定株主の上限比率75%に近いことが挙げられる。しかし2013年（平成25年）7月16日、東京と大阪の両証券取引所の現物市場統合に伴い、重複上場は解消された。
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株価1億円を突破
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2000年（平成12年）1月19日、東京株式市場で、ヤフーの株価は1株1億140万円で取引が成立し、史上初となる1株1億円を突破した。その当時のネットバブルを大きく反映したヤフーによる株価1億円の突破は、大きなニュースとして取り上げられ、世間でのヤフーの認知度がこのことにより一層に高まることになった。
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同年2月22日に東京株式市場でヤフーの株価は1株1億6790万円の最高値を記録した。これは、初値（200万円）で株を取得していた場合、上場後1対2の株式分割を2度（1999年5月20日、11月19日）実施していることを考慮すると実質の株価は335.8倍に上昇し、（上場時の）1株当たり6億6960万円の含み益を有していたことを意味する（ともに手数料や税金などを考慮していない）。
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その後は、株式分割が何度も繰り返され1株当たりの単元株価は低くなった（2023年6月現在、上場時の1株は819,200株になっている）。しかし、分割前の株価に単純換算すると当時からあまり変動しておらず、ヤフーは高い株価を保っている[55][56]。
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ソフトバンクとの関係
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ソフトバンクとNAVER Corporationの合弁会社「Aホールディングス」（被所有: 63.59％）の子会社であるため、実質的にソフトバンクグループの連結子会社である。
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会社の時価総額がソフトバンクグループを上回った時期もあった。そのため"Yahoo!"の商標は、その知名度から提携等の形で、ソフトバンクグループ関連のブロードバンドサービス（Yahoo! BB）、ソフトバンクモバイルのIP接続サービス名（Yahoo!ケータイ）などに使われている。また休刊したインターネット専門誌「Yahoo! Internet Guide」などにも使われていた。
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LINEとの経営統合
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2019年11月18日、初代LINEとの経営統合で合意[57][58]
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2019年12月18日、親会社のソフトバンクがZHDの保有分全株式を、汐留Zホールディングスに売却[広報 11]。
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2019年12月23日、ヤフー、初代LINE、ソフトバンク、NAVER Corporation（以下、「NAVER」）の4社間で経営統合に関する最終合意[広報 12]。
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2021年1月21日、初代LINEがZHDに対するTOBを開始[広報 13]。
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2021年2月18日、初代LINEのZHDに対するTOBが成立、初代LINEがZHDを子会社化[広報 14]。
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2021年3月1日、初代LINEとの経営統合実施、新生・Zホールディングスが誕生[59]
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（1）汐留ZHDとNAVERが初代LINEを非公開化
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（3）初代LINEの事業を、2代目LINEとして分社化
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（5）初代LINEはZHDの株式を保有する持株会社「Aホールディングス株式会社」に移行
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（2）初代LINEが汐留ZHDを吸収合併
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（4）ZHDが、2代目LINEの全株式を取得
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（6）AHDは、ソフトバンクとNAVERが（50.0：50.0）で出資する
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以上のように、LINE・ZHDともに上場会社であったことや税制面の問題から、非常に複雑かつ段階的な経営統合が行われ[注釈 6][60]、最終的には、NAVER CorporationとソフトバンクがLINE株式（36.3%）と、ZHD株式（44.6%）を交換した形となる。
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2023年10月1日、事業会社「LINEヤフー株式会社」に移行。グループ全体で重複する事業体制を解消し、インターネット関連サービス事業の競争力を高める狙い[61][62][63]。
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（1）LINEヤフーが2代目ヤフー、Z Entertainment、Zデータの3社を吸収合併。
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（3）2代目LINEは、海外事業の中間持株会社「Z中間グローバル」に移行。
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（5）LINE FinancialはLINE Bankの清算手続きを継続する。
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（7）LINE Marketing Partnersは、LINEヤフーマーケティングに改組。
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（2）LINEヤフーが、2代目LINEの（海外事業の経営管理を除く）事業を吸収。
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（4）Zフィナンシャルが、LINE Financialの国内金融事業の統括機能を吸収。
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（6）LINE Financial Plus Corporation(現・LINE Financial Corporation)が、LINE Financialの海外事業統括機能を吸収。
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（8）LINE Fukuokaは、LINEヤフーコミュニケーションズに改組。
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事件・不祥事・問題
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Yahoo! BB顧客情報漏洩事件
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2004年（平成16年）、Yahoo! BBの顧客情報が漏洩した事件。逮捕された元社員の中に創価学会幹部が2名含まれていたことが明らかとなる。また、逮捕された創価学会幹部の一人は以前宮本顕治宅盗聴事件でも逮捕・起訴されていた。個人情報が漏洩した原因として、ソフトバンク社員であれば誰でも閲覧し入手できるような状況であったことを改めて発表。後日、社内における個人情報の管理を厳守するように徹底されることになった。
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→詳細は「Yahoo! BB顧客情報漏洩事件」を参照
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国民生活センターADRに協力拒否
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2009年（平成21年）8月、当初年会費無料だった「Yahoo! JAPAN ETCカード」を一方的に有料化したことから消費者紛争が発生、カード会員の一人が国民生活センターにADRを申請したがヤフーがセンター側の出頭要請に応じなかった（手続を拒否した）ため、国民生活センターに公表された[64]。
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ステルスマーケティング
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全額出資子会社のTRILL社が運営する女性向けファッション情報のキュレーションサイト「TRILL（トリル）」で、2014年11月から2015年5月までの間、「広告表記のない記事広告」を掲載しており、外部メディアに配信されていたことが発覚した[65]。これは広告を編集コンテンツと誤認させて届ける行為である。
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この問題を受け、ヤフー社が自社およびグループ会社を調査したところ、「Yahoo!ロコ」「carview!」「みんカラ」「Yahoo!映像トピックス」「TRILL」「Yahoo! BEAUTY」「スポーツナビ」などでも同様に「広告表記のない記事広告」を掲載しており、「Yahoo!ロコ」、「TRILL」、「スポーツナビ」では記事広告が外部メディアに配信されていた[広報 15]。
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TRILLにおける著作権侵害
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→「まとめサイト § 情報の信頼性と著作権侵害」も参照
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2016年秋、DeNAのヘルスケア情報キュレーションサイト（まとめサイト）「WELQ」が、不適切な内容や不適切な引用で問題になり、他社のキュレーションサイトにも厳しい目が向けられるようになった。ヤフーは10月、「TRILL（トリル）」で記事の画像が他サイトから無断で転用されていたとして、外部ライターに外注した記事を全て削除した[66]。
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Yahoo!ショッピングにおける不正表示
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2017年6月28日付の朝日新聞朝刊は、 通販サイト「Yahoo!ショッピング」が、出店者が広告料を多く払う商品を商品検索結果の一つ「売れている順」の最上部にくるように優遇しながら、「広告」と表示していないと報じた[67]。この問題で消費者庁から「広告の表記としては不十分」と指摘されたことも判明している[68]。
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偽Yahoo! JAPAN事件
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出典検索?: "LINEヤフー" – ニュース · 書籍 · スカラー · CiNii · J-STAGE · NDL · dlib.jp · ジャパンサーチ · TWL (2023年10月)
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2005年（平成17年）6月、「Yahoo! JAPAN」を装った偽の検索サイトを作成し、利用者のパスワードなどを盗み取るフィッシング詐欺行為を行ったとして、警視庁などは著作権法違反と不正アクセス禁止法の疑いで大阪市平野区在住の当時42歳の会社員の男を逮捕した[69]。このフィッシング行為での摘発は日本初の事だった。男は「Yahoo!」のスペルを「Yafoo!」に変えたサイトをYahoo! JAPANに無断で作成した著作権侵害行為に加え、利用者の本家・Yahoo![疑問点 – ノート]のパスワードを不正に入手し個人情報を盗み取った上で利用者の電子メールを盗み見た。
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公正取引委員会による調査
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公正取引委員会はニュースコンテンツ配信分野に関する実態調査報告書[70] において、ヤフーと提携メディアとの軋轢を取り上げ[71]、「ヤフーが著しく不利益な要請等を行ってもこれを受け入れざるを得ない場合があると考えられる」と記載した、これについて公正取引委員会の担当者は「読者が質の高いニュースを読むことができなくなる」という問題意識を基に調査を行ったとしている[72]。
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セキュリティー問題
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LINEヤフーの情報漏洩問題について、総務省は2024年3月5日に行政指導を行った。漏洩した情報は約51万件にのぼり、原因は韓国の企業との資本関係にあるとされる。総務省は、LINEヤフーの経営体制の見直しを求め、再発防止策を講じるよう指導した。LINEヤフーは、セキュリティガバナンス体制の強化を検討するとコメントしている[73]。
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しかし2024年4月、総務省はLINEヤフーに対し、通信の秘密の保護とサイバーセキュリティ対策が不十分とし異例の二回目の行政指導を行った[74]。総務省の今川基盤局長は行政指導文書について「LINE社のシステムについてNAVERへの委託の見直しが行われるかが明確でない」と指摘し[75]、「省として重大な事案」だとしている[76]。
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週刊文春はデータが更にLINEチャイナに委託されたことを報道し百度元取締役でLINEヤフー社のナンバー3である舛田CSMOにリスクについて質問したが回答を拒否、利用者側の神奈川県はこの問題について説明は受けていないが直ちにリスクとなるわけではないと回答した[77]。
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提携メディアのランク付け
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ヤフーニュースの1日の配信記事は7500以上で2021年8月には月間220億PVに達し、提携メディアへの報酬は2021年時点で1000pvあたり平均124円、最大251円、最小49円[72]、1pvあたりの平均報酬は、主要紙で0.21円、民放キー局は0.1円、その他は0.025円であるが、読売新聞は破格の0.35円でこれは元ヤフートピックス編集長の奥村東京都市大学教授によると2007年に朝日日経と「あらたにすを立ち上げる際に二社に撤退を求められた当時の内山社長に孫正義が引き留めた結果であるとしている[78]。このような提携メディアのランク付けについてLY社は回答を拒否した[79]。
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なおヤフートピックスに掲載される提携メディアから配信された記事の見出しはヤフートピックス編集部が作成している[80]。
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コメント欄の一方的な閉鎖
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2022年5月頃から東スポ、NEWSポストセブン、週刊女性PRIMEのYahoo!ニュース#コメント機能を一方的に閉鎖したが理由については回答を拒否した[80]。
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カノニカルタグ
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自社の記事にはカノニカルタグという元記事であることを示すタグをつけるが、ヤフーは他社の配信記事であるにもかかわらずカノニカルタグをつけている[80]。
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情報操作疑惑
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2018年に会長である川邊の元恋人の結婚報道が出た際は川邊が編集部に要求してヤフートピックスから外させたと報道された[80]。
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関連企業・団体
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参照：[1]
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親会社
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Aホールディングス株式会社：持株会社。ソフトバンク（50.0%）、NAVER Corporation（50.0％）
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国内グループ会社
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【エンターテインメント】
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LINE MUSIC株式会社：音楽ストリーミングサービスの運営等。ソニー・ミュージックエンタテインメント他との合弁
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スポーツナビ株式会社（100.0%）：スポーツ総合サイトの運営等
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【くらし・生活】
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株式会社出前館（35.8%）：大手総合デリバリーサービスの運営。東証スタンダード上場（2484）
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株式会社マイベスト：商品比較サイト「mybest」の運営等。マイベスト社経営陣との合弁
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クラシル株式会社（40.3%）：レシピ動画プラットフォームの運営等。東証グロース上場（299A）
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株式会社スタンバイ：求人検索エンジンの運営。LINEヤフー（60.0%）、ビジョナル（40.0%）
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【eコマース】
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Zホールディングス中間株式会社（100.0%）：下記子会社を統括する中間持株会社
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株式会社ZOZO（51.5%）：衣料品通販サイト「ZOZOTOWN」の運営等。東証プライム上場（3092）
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株式会社ZOZO NEXT（100.0％）：新規事業の創出、R&D
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ZOZO NEXT NEW ZEALAND LIMITED（100.0％）：計測技術の開発
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南通卓騰信息科技有限公司（100.0％）：生産支援プラットフォームの提供等
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ZOZO Apparel USA, Inc.（100.0％）：本社向け営業支援等
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バリューコマース株式会社（28.2%）：大手ASP。東証プライム上場（2491）
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Bホールディングス株式会社：中間持株会社。ZHD中間（50.0%）、ソフトバンク（50.0%）
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PayPay株式会社（57.9%）：大手QRコード決済サービス
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PayPayカード株式会社（100.0%）：クレジットカードサービス
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クレジットエンジン株式会社（100.0%）：eコマース事業
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PayPay銀行株式会社（47.1%）：インターネット銀行業務
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株式会社一休（100.0%）：宿泊予約サイト「一休.com」の運営等
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BEENOS株式会社（100.0%）：越境EC購入サポートサービス
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【ビジネス】
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アスクル株式会社（46.9%）：オフィス用品等の大手通販サービス。東証プライム上場（2678）
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ASKUL LOGIST株式会社（100.0%）：物流事業
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ソロエル株式会社（100.0%）：間接材購入プラットフォームの提供等
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株式会社チャーム（100.0%）：ペット用品、ガーデニングショップの運営等
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フィード株式会社（85.0%）：歯科業界向け通販サービス「FEED デンタル」の運営等
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株式会社アルファパーチェス（62.3%）：法人向け間接材の提供等
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ビジネスマート株式会社（100.0%）：アスクルの正規取扱店業務
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嬬恋銘水株式会社（100.0%）：清涼飲料水メーカー
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LINEヤフーマーケティング株式会社（100.0%）：LINE公式アカウントなど法人向けサービスの運営サポート
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【金融事業】
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LINE Credit 株式会社（みずほ銀行、オリエントコーポレーションとの合弁）：スマホ融資サービス「LINEポケットマネー」、スコアリングサービス「LINEスコア」
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PayPay保険サービス株式会社（100.0％）：損害保険の代理店運営等
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LINE証券株式会社（100.0％）：スマホ向けFX取引サービス「LINE FX」の展開
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LINE Pay 株式会社（100.0%）：電子決済サービス
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Z Venture Capital 株式会社（100.0％）：ベンチャーキャピタルの運営等
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【コーポレート】
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LINEヤフーコミュニケーションズ株式会社（100.0%）：LINEヤフーグループのサービスの運営サポート等
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LINE WORKS 株式会社（100.0%）：ビジネスコミュニケーションツール「LINE WORKS」の運営等
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LINEビジネスサポート株式会社（100.0%）：LINEヤフーグループのビジネスサポート（特例子会社）
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海外グループ会社
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Z中間グローバル株式会社：海外事業の統括。旧社名: 2代目LINE。LINEヤフー（100.0％）
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LINE Xnesis株式会社（92.4%）
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Unblock Corporation
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unblock ventures Limited
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LVC USA Inc.
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LINE TECH PLUS PTE. LTD.
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Unchain Corp.（50.9%）
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LINE Plus Corporation（100.0%）
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LINE PLAY Corporation
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LINE Studio Corporation
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GrayHash Corporation（76.9%）
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LINE VIETNAM JSC（99.1%）
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LINE Company (Thailand) Limited（50.0%）
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LINE Euro-Americas Corp.
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LINE Digital Technology (Shanghai) Limited
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Collab＋LINE LLC
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LINE UP Corporation
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PT. LINE Plus Indonesia
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LINE SOUTHEAST ASIA CORP. PTE. LTD.
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LINE MAN Corporation PTE.LTD
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LINE Man (Thailand) Co., Ltd.
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IPX Corporation（70.0%）
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LINE Friends Inc.
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LINE Friends Japan株式会社
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LINE Friends (Shanghai) Commercial Co., Ltd.
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LINE Friends Taiwan Limited
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MARKT Co., Ltd.
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LINE Financial Corporation：海外金融事業の統括。LINEヤフー（100.0%）
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LINE Financial. Asia Corporation Limited（100.0%）：持株会社
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LINE Financial Taiwan Limited
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LINE Bank Taiwan Limited
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LINE Investment Technologies株式会社
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Kasikorn LINE Company Limited（50.0%）
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持分法適用会社
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Webtoon Entertainment Inc.（33.4%）
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LINE Digital Frontier株式会社
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株式会社イーブックイニシアティブジャパン
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一般財団法人LINEみらい財団
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SNOW Corporation
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Finschia Foundation
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BuzzFeed Japan株式会社
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フォートラベル株式会社
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株式会社ベンチャーリパブリック（34%）
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transcosmos online communications株式会社
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LINE GAMES Corporation（36.22%）
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過去の関連企業・団体
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合併
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株式会社アルプス社：2008年、初代ヤフーに合併
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オーバーチュア株式会社：2009年、初代ヤフーに合併
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ソフトバンクIDCソリューションズ株式会社[注釈 7]：2009年3月30日、初代ヤフーに合併。
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株式会社インディバル：リクルートとの合弁企業だったが、2012年に合弁を解消。2015年3月31日、主要事業を同名の2代目法人に承継させ、ツナグ・ソリューションズに売却（初代インディバルは2015年7月1日に合併）
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LINE Ventures株式会社：2021年4月1日、Z Venture Capitalに合併
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株式会社クラシファイド：2021年4月1日、2代目ヤフーに合併
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LINEモバイル株式会社：2022年3月1日、ソフトバンクに合併
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TRILL株式会社：2022年4月1日、delyに合併
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株式会社カービュー：2022年7月1日、2代目ヤフーに合併[81]
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LINE Growth Technology株式会社：2023年8月1日、2代目LINEに合併
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2代目ヤフー株式会社：2023年10月1日、旧Zホールディングスに合併
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Z Entertainment株式会社：2023年10月1日、旧Zホールディングスに合併
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Zデータ株式会社：2023年10月1日、旧Zホールディングスに吸収合併
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株式会社GYAO：2024年1月1日、LINEヤフーに合併[82]
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株式会社ネットラスト：2024年5月1日、LINEヤフーに合併
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Zフィナンシャル株式会社：2025年8月1日、LINEヤフーに合併
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他社との合併
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株式会社インテージ・インタラクティブ：2010年4月1日、インテージ（現・インテージホールディングス）に合併
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ジクシーズ株式会社：2015年4月1日、グリーに合併
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JWord株式会社（後のGMOインサイト）- 2017年7月1日、GMOソリューションパートナー（現・2代目GMOインターネット）に合併
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OYO TECHNOLOGY&HOSPITALITY JAPAN株式会社：2020年7月31日付で、OYO Hotels Japan合同会社と共に、OYO Japan合同会社（現・Tabist株式会社）に合併[83][84]
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売却
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株式会社インターネット総合研究所：2007年11月1日、オリックスに売却
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株式会社オールアバウト：2004年9月に資本提携。2011年12月、大日本印刷に売却
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株式会社マクロミル：2013年11月、ベインキャピタルに売却
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株式会社デジミホ：2015年12月、バリューコマースに売却
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ファーストサーバ株式会社：2018年3月30日、ソフトバンクに売却
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株式会社IDCフロンティア：2018年5月1日、ソフトバンクに売却
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株式会社Jコミックテラス：2018年7月10日、メディアドゥホールディングスに売却
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株式会社コマースニジュウイチ：2020年1月、Eストアーに売却
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ブックオフコーポレーション株式会社：2018年11月12日、資本業務提携を解消
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シナジーマーケティング株式会社：2019年7月、同社創業者に売却
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GMO外貨株式会社：旧ワイジェイFX。2021年9月27日、GMOフィナンシャルホールディングスに売却
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SREホールディングス株式会社：2022年3月、業務提携の見直しで保有株の8割以上を売却[85]
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株式会社イーブックイニシアティブジャパン：2022年3月31日、LINE Digital Frontier（NAVER Corporation子会社）へ譲渡
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BuzzFeed Japan株式会社：2022年5月16日、朝日放送グループホールディングスとバリューコマースに売却
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3代目株式会社ライブドア：2022年12月28日にミンカブ・ジ・インフォノイドに売却
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解散・清算
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GameBank株式会社：2017年8月29日、解散[86]
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パスレボ株式会社：2021年6月9日、解散[87]
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Epic Voyage株式会社：2021年6月30日、解散[88]
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LINE Pay北海道株式会社：2021年7月14日、清算結了[89]
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LINE Book Distribution株式会社：2021年8月10日、解散[90]
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紀尾井町第二金融準備合同会社：2021年9月、清算結了[91]
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紀尾井町第五金融準備合同会社：2021年9月、清算結了[92]
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ネクストライブラリ株式会社：2021年12月24日、解散[93]
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紀尾井町第一金融準備合同会社：2022年3月24日、清算結了[94]
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紀尾井町第三金融準備合同会社：2022年12月20日、清算結了[95]
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LINE TICKET株式会社：2023年1月4日、解散[96]
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PayPayインベストメンツ株式会社：2023年3月28日、解散[97]
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LINE Bank設立準備株式会社：2019年5月、LINE Financialとみずほ銀行の合弁で設立、ネット銀行の開設に向けた準備を進めていた。しかし社会情勢などから、2023年3月30日付で中止、同年6月30日に解散[98]
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関連項目
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神戸総合運動公園野球場（2004年度まで Yahoo!BBスタジアム の命名権を所有[99]）
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福岡ドーム（2005年度から命名権を取得。2012年まで「福岡Yahoo!JAPANドーム」、2013年から「福岡ヤフオク!ドーム」、2020年2月29日から「福岡PayPayドーム（ふくおかペイペイドーム）」の呼称を使用[広報 16]、2025年現在は「みずほPayPayドーム福岡」。）
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テレビ番組
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日経スペシャル カンブリア宮殿 爆走する国民的サイト！これがネットの底力だ！（2014年11月27日、テレビ東京）[100]
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脚注
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[脚注の使い方]
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注釈
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2019年5月15日、「紀尾井町分割準備株式会社」の商号で設立。
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2019年5月15日、「紀尾井町金融分割準備株式会社」の商号で設立
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VerizonよりYahoo!事業を買収した、アメリカの大手PEファンド
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内容としては、2030年までに温室効果ガス排出量を実質ゼロにするというもの。
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専用店舗の商品（約1500点）を最短15分で配達するサービスであり都内8店舗からスタートする（一般来店も可能）。順次全国の店舗を増やす予定
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時価総額はそれぞれ、LINE：約1.3兆円、ZHD：約2兆円（2020年12月28日時点）。また、売上げ・営業利益ともに、5倍ほどZHDが大きいことから、LINEの市場価格に対してソフトバンク側がプレミアムを載せた経営統合となった。
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2005年2月17日、初代ソフトバンクが買収。初代ヤフーとの合併前には営業部門を、ソフトバンクIDC（現・IDCフロンティア）に新設分割。
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出典
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ニュースリリース
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||||
“コーポレートガバナンス”. LINEヤフー株式会社. 2025年11月30日閲覧。
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||||
“米国ヤフー社との合弁会社設立に関する件”. ソフトバンクグループ (1996年1月16日). 2007年1月1日閲覧。
|
||||
“保有株式の一部移管に関するお知らせ”. Zホールディングス. 2021年3月1日閲覧。
|
||||
『新市場区分「プライム市場」移行に関するお知らせ』（PDF）（プレスリリース）Zホールディングス株式会社、2022年1月11日。2023年9月29日閲覧。
|
||||
『当社子会社の株式交付によるPayPay（株）の連結子会社化（曾孫会社化）に関するお知らせ』（PDF）（プレスリリース）Zホールディングス株式会社、2022年7月27日。2023年9月29日閲覧。
|
||||
“当社完全子会社であるZフィナンシャル株式会社との吸収合併（簡易合併・略式合併）および特定子会社の異動に関するお知らせ”. LINEヤフー (2025年5月16日). 2025年6月30日閲覧。
|
||||
『会社分割による持株会社体制への移行に伴う分割準備会社設立、吸収分割契約締結及び定款変更（商号変更）に関するお知らせ』（PDF）（プレスリリース）ヤフー株式会社、2019年4月25日。2019年11月25日閲覧。
|
||||
『会社分割(簡易吸収分割)によるヤフー株式会社へのコーポレートベンチャーキャピタル関連事業の承継に関するお知らせ』（PDF）（プレスリリース）Zホールディングス株式会社、2019年11月19日。2019年11月25日閲覧。
|
||||
『「ヤフージャパン ライセンス契約」に係る基本契約締結のお知らせ』（プレスリリース）Zホールディングス、2021年7月5日。2021年7月8日閲覧。
|
||||
『ジャスダック証券取引所への重複上場について』（プレスリリース）ヤフー株式会社、2007年2月16日。
|
||||
『当社株式の売出しならびに親会社および主要株主である筆頭株主の異動に関するお知らせ』（PDF）（プレスリリース）Zホールディングス株式会社、2019年11月18日。2019年11月25日閲覧。
|
||||
『経営統合に関する最終合意の締結について』（PDF）（プレスリリース）Zホールディングス、LINE、2019年12月23日。2023年9月29日閲覧。
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||||
『LINE株式会社によるZホールディングス株式会社（証券コード 4689）株式に対する公開買付けの開始に関するお知らせ』（PDF）（プレスリリース）Zホールディングス、LINE、2021年1月20日。2023年9月29日閲覧。
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||||
『LINE株式会社による当社株式に対する公開買付けの結果に関するお知らせ』（PDF）（プレスリリース）Zホールディングス株式会社、LINE株式会社、2021年2月19日。2023年9月29日閲覧。
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「広告表記のない記事広告を掲載する行為」に関する自主調査結果について（9月14日現在） ヤフー株式会社 株式会社カービュー 株式会社GYAO TRILL株式会社 ワイズ・スポーツ株式会社 2015年9月15日
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爆走する国民的サイト！これがネットの底力だ！ - テレビ東京 2014年11月27日
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外部リンク
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情報流通プラットフォーム対処法 大規模特定電気通信役務提供者
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カテゴリ: LINEヤフー孫正義1996年設立の日本企業1997年上場の企業日本の持株会社東証プライム上場企業日経平均株価読売株価指数TOPIX 100JPX日経インデックス400ACジャパン正会員企業・団体日本インターネット報道協会会員大規模特定電気通信役務提供者千代田区の企業
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Z中間グローバル
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LINEヤフー > Z中間グローバル
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出典がまったく示されていないか不十分です。内容に関する文献や情報源が必要です。（2021年1月）
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古い情報を更新する必要があります。（2021年1月）
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広告・宣伝活動的であり、中立的な観点で書き直す必要があります。（2021年3月）
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雑多な内容を羅列した節があります。（2021年3月）
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あまり重要でない事項が過剰に含まれているおそれがあり、整理が求められています。（2021年3月）
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出典検索?: "Z中間グローバル" – ニュース · 書籍 · スカラー · CiNii · J-STAGE · NDL · dlib.jp · ジャパンサーチ · TWL
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Ｚ中間グローバル株式会社
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Z Intermediate Global Corporation
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本社がある東京ガーデンテラス紀尾井町紀尾井タワー
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本社がある東京ガーデンテラス紀尾井町紀尾井タワー
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種類 株式会社
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機関設計 監査役設置会社[1]
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本社所在地 日本の旗 日本
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〒102-8282
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東京都千代田区紀尾井町1番3号
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東京ガーデンテラス紀尾井町紀尾井タワー
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北緯35度40分47.2秒 東経139度44分17.5秒座標: 北緯35度40分47.2秒 東経139度44分17.5秒
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設立 2019年（令和元年）12月13日
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業種 情報・通信業
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法人番号 2011101089911 ウィキデータを編集
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事業内容 インターネット関連事業・ウェブサービス事業
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代表者 出澤剛（代表取締役社長CEO）
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慎ジュンホ（代表取締役CWO[注釈 1]）
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資本金 342億100万円 (2021年3月31日現在)
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従業員数 単体：3,100名（2023年4月30日現在）
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決算期 毎年12月31日
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主要株主 LINEヤフー 100%
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関係する人物 千良鉉（初代社長）
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森川亮（前社長）
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テンプレートを表示
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Z中間グローバル株式会社（ゼットちゅうかんグローバル、英: Z Intermediate Global Corporation）、はコミュニケーションアプリ「LINE」を中心にインターネット関連事業を展開していた日本の企業。
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概要
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LINE株式会社時代のロゴ
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2019年にヤフーとの合併の際、LINE株式会社（初代法人）の中間持株会社化に伴ってLINE分割準備株式会社として設立され、2021年（令和3年）に初代法人より事業を譲受しLINE株式会社（2代目）へ商号を変更した。この際、初代法人はAホールディングス株式会社へ商号を変更している。
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2023年（令和5年）2月2日、2023年度中にZホールディングス並びにヤフーと合併することを発表[2]。同年10月1日、ヤフー、Z Entertainment、ZデータがZホールディングスへ合併して「LINEヤフー株式会社」に商号を変更[3][4]、LINE株式会社を吸収分割により一定の海外株式などを除き、資産・権利・事業をLINEヤフー株式会社へ継承、商号を現在のものに変更した[5]。事業再編により海外子会社の株式などの保有・管理をする中間持株会社になる。
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沿革
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→初代法人のLINE株式会社については「Aホールディングス」を参照
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2013年（平成25年）
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4月1日 - NHN Japan株式会社（初代）が、ゲームに関する事業を新設されたNHN Japan株式会社（2代目）に承継し、LINE株式会社（初代）に商号変更。
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2019年（平成31年・令和元年）
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12月13日 - LINE株式会社の完全子会社としてLINE分割準備株式会社を設立[6]。
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2021年（令和3年）
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2月28日 - LINE株式会社よりLINE分割準備株式会社へ事業を承継し、LINE株式会社がAホールディングス株式会社に、LINE分割準備株式会社がLINE株式会社（2代目）にそれぞれ商号変更[7]。
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3月1日 - 株式交換によりZホールディングス株式会社の完全子会社化。
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4月1日 - 本社を東京都新宿区四谷一丁目の四谷タワーに移転[8]。
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12月16日 - ラインのグローバルNFT事業「LINE NEXT」がパートナー企業発表[9]。
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2022年（令和4年）
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9月28日 - livedoor事業を同年10月7日に設立する完全子会社の株式会社ライブドア（4代目）へ吸収分割により承継させ、同社の全株式を同年12月28日付で株式会社ミンカブ・ジ・インフォノイドに譲渡することに合意。株式譲渡契約を締結したことを発表した[10]。
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12月28日 - ミンカブ・ジ・インフォノイドへのライブドア譲渡手続きが完了[11]。
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2023年（令和5年）
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10月1日 - ヤフー、Z Entertainment、ZデータがZホールディングスに合併し、LINEヤフー株式会社に商号を変更[2][12][13]、LINEを吸収分割により一定の海外などを除き、資産・権利・事業をLINEヤフーへ継承、Z中間グローバル株式会社に商号を変更[5]。
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関連企業・団体
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連結子会社
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LINE Plus Corporation（朝: 라인플러스）[14]
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LINE PLAY（朝: 라인플레이(주)）
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LINE UP（朝: 라인업(주)）
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LINE studio（朝: 라인스튜디오(주)）
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GrayHash（朝: 그레이해쉬(주)）（76.99%）
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Collab+LINE（50.0%）
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LINE Company (Thailand)（50.0%）
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LINE Digital Technology (Shanghai)
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LINE Euro-Americas
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LINE Taiwan（繁体字中国語: 台灣連線股份有限公司）
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PT.LINE PLUS INDONESIA
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LINE FRIENDS（朝: 라인프렌즈(주)）（70.00%）
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LINE Friends Inc
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LINE Friends Japan株式会社
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LINE Friends Taiwan
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LINE Friends(Shanghai) Commercial Trade
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LINE Growth Technology株式会社
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LINE SOUTHEAST ASIA CORP.PTE.LTD
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LINE VIETNAM JSC（99.1%）
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LINE TECHNOLOGY VIETNAM CO., LTD
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LINE TICKET株式会社（アミューズ、テイパーズが共同出資[15]）
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LINE Ventures Global有限責任事業組合
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LINE Ventures Japan有限責任事業組合
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LFG HOLDINGS LIMITED
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ネクストライブラリ株式会社
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持分法適用会社
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LINE Man Corporation PTE.LTD（44.2%）
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LINE Man (THAILAND) Company Limited
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Wongnai Media Company
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LINE GAMES Corporation（朝: 라인게임즈(주)）（36.22%）
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SNOW Corporation（朝: 스노우）
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LINE MUSIC株式会社（36.7%）
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株式会社出前館（35.8%）
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株式会社ベンチャーリパブリック（34%）
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その他
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WORKS MOBILE Corp.（朝: 웍스모바일）（10.59%）
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Epic Voyage株式会社
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LENSA株式会社（49%）
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transcosmos online communications株式会社
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一般財団法人LINEみらい財団
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2023年10月の再編により傘下でなくなった企業
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LINE Financial株式会社
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LINE Bank設立準備株式会社（50%）
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LINE Credit株式会社（58.5%）
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LINE証券株式会社（51.0%）
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LINE Financial Plus Corporation（朝: 라인파이낸셜플러스）
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||||
LINE Financial. Asia Corporation Limited
|
||||
Kasikorn LINE company（50.0%）
|
||||
LINE Financial Taiwan
|
||||
LINE Bank Taiwan Limited（49.9%）
|
||||
LINE Investment Technologies
|
||||
LINE Pay株式会社
|
||||
LINE Pay北海道株式会社（70.0%）
|
||||
LINE Pay Taiwan（70.0%）
|
||||
LINE Biz Plus Corporation（朝: 라인비즈플러스(주)）
|
||||
LINE Xenesis株式会社（92.4%）
|
||||
LINE TECH PLUS PTE. LTD.
|
||||
LVC USA Inc.
|
||||
Unblock Ventures
|
||||
Unblock Corporation（朝: 언블락(주)）
|
||||
Unchain Corporation（朝: 언체인(주)）（50.98%）
|
||||
LINEビジネスサポート株式会社
|
||||
LINEヘルスケア株式会社（51.0%）
|
||||
LINE Fukuoka株式会社
|
||||
LINE CONOMI株式会社（50.1%）
|
||||
Gatebox株式会社（55.1%）
|
||||
HOP株式会社（60%）
|
||||
LINE Marketing Partners株式会社
|
||||
過去の関連企業・団体
|
||||
ネイバージャパン株式会社
|
||||
NHN JAPAN株式会社
|
||||
株式会社Diverse
|
||||
NHNテコラス株式会社
|
||||
LINE Business Partners株式会社
|
||||
M.T.Burn株式会社
|
||||
LINEバイト株式会社
|
||||
ファイブ株式会社
|
||||
LINE Ventures株式会社
|
||||
LINEモバイル株式会社
|
||||
LINE Digital Frontier株式会社
|
||||
株式会社ライブドア
|
||||
不祥事
|
||||
→「LINE (アプリケーション)#問題点」を参照
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||||
脚注
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||||
[脚注の使い方]
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||||
注釈
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||||
Chief WOW Officer
|
||||
出典
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||||
コーポレートガバナンス - LINE株式会社
|
||||
“ＬＩＮＥとヤフー、親会社のＺホールディングスと３社で合併へ”. 読売新聞 (2023年2月2日). 2023年2月2日閲覧。
|
||||
ヤフー株式会社とLINE株式会社の利用規約統合のご案内
|
||||
|
||||
グループ内再編（子会社の現物配当による孫会社の異動ならびに完全子会社との吸収合併および吸収分割）および子会社の商号変更に関する決定のお知らせ
|
||||
『経営統合に関する最終合意の締結について』（PDF）（プレスリリース）Zホールディングス株式会社, LINE株式会社、2019年12月23日。2020年1月25日閲覧。
|
||||
『Zホールディングス株式会社とLINE株式会社の経営統合に伴う戦略的持株会社の商号の変更および体制に関するお知らせ』（プレスリリース）ソフトバンク株式会社・NAVER Corporation、2021年2月24日。2021年3月6日閲覧。
|
||||
『本社移転のお知らせ』（プレスリリース）LINE株式会社、2021年4月1日。2021年4月4日閲覧。
|
||||
“LINE、グローバルNFTエコシステム拡大のため「LINE NEXT」を設立”. 2022年4月9日閲覧。
|
||||
“LINE、ミンカブに「livedoor事業」を譲渡 9月28日付で株式譲渡契約を締結 （AMP）”. LINE NEWS. 2022年9月28日閲覧.
|
||||
“子会社の異動（株式取得）完了に関するお知らせ（開示事項の経過）”. 株式会社ミンカブ・ジ・インフォノイド (2022年12月28日). 2022年12月29日閲覧。
|
||||
“LINEとヤフー、10月1日合併に向けプライバシーポリシー統合”. Impress watch. 2023年9月1日. 2023年12月10日閲覧.
|
||||
ヤフー株式会社とLINE株式会社の利用規約統合のご案内
|
||||
“NAVER/대규모기업집단현황공시[연1회공시및1/4분기용(대표회사)]/2021.05.31”. dart.fss.or.kr. 2021年7月14日閲覧。
|
||||
“LINE、アミューズら3社で新会社「LINE TICKET」設立”. ITmedia ビジネスオンライン. 2025年11月15日閲覧。
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この項目は、企業に関連した書きかけの項目です。この項目を加筆・訂正などしてくださる協力者を求めています（ウィキプロジェクト 経済）。
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表話編歴
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LINEヤフー
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典拠管理データベース ウィキデータを編集
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カテゴリ: LINEヤフー2019年設立の企業千代田区の企業日本の持株会社2021年の合併と買収
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||||
+300
-32
@@ -14,8 +14,23 @@ google/gemma-4-E2B-it, across scenarios designed to break tool call syntax:
|
||||
full of braces/quotes (breaks brace-matching if the
|
||||
model quotes it wrong), an enum baited with a word
|
||||
that is NOT in the enum ("critical"), and two
|
||||
similarly-named distractor tools. Runs at elevated
|
||||
temperature (1.3) to expose format instability.
|
||||
similarly-named distractor tools. Runs with the full
|
||||
sampling tail (top_p=1.0) to expose format instability.
|
||||
D. structured-extraction — a real agentic loop (not a single canned
|
||||
generation): for each of 3 raw Wikipedia scrapes
|
||||
loaded straight from test/ (LY Corporation history
|
||||
from lineyahoo.txt, Z Intermediate Global infobox
|
||||
from z_holdings.txt, LINE app infobox from
|
||||
line.txt, Korean-language), the harness calls
|
||||
model.generate() once per citation/footnote marker
|
||||
the model extracts, feeding its own actual prior
|
||||
tool_calls/tool-acks back as context, until it
|
||||
signals finish_document and moves to the next doc.
|
||||
Scores every individual turn (dozens of real
|
||||
generate() calls per run) — a model's own
|
||||
imperfect output compounding in its own context is
|
||||
a more realistic stress test than one hand-written
|
||||
complex payload.
|
||||
|
||||
Metrics per sample:
|
||||
well_formed — every <|tool_call> block is complete and parseable by the
|
||||
@@ -29,23 +44,48 @@ Metrics per sample:
|
||||
|
||||
Usage:
|
||||
python test_gemma4_scenarios.py [--scenario a|b|c|all] [--samples 4]
|
||||
[--max-new-tokens 384] [--temperature 0.9]
|
||||
[--temperature 0.9]
|
||||
[--model google/gemma-4-E2B-it]
|
||||
[--report report.md]
|
||||
[--report report.md] [--quantize]
|
||||
"""
|
||||
|
||||
import argparse
|
||||
import json
|
||||
import os
|
||||
import time
|
||||
|
||||
import jsonschema
|
||||
import torch
|
||||
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
|
||||
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, TextStreamer
|
||||
|
||||
import xgrammar as xgr
|
||||
from gemma_parser import extract_tool_calls
|
||||
|
||||
DEFAULT_MODEL_ID = "google/gemma-4-E2B-it"
|
||||
TEST_DATA_DIR = os.path.join(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)), "test")
|
||||
# No real cap intended — just high enough that HF's tiny default max_length (20) never
|
||||
# truncates a call before it reaches <end_of_turn>/eos on its own.
|
||||
MAX_NEW_TOKENS = 4096
|
||||
|
||||
|
||||
def _load_infobox(filename: str, start_marker: str, end_marker: str) -> str:
|
||||
"""Slice the infobox block out of a raw Wikipedia scrape in test/."""
|
||||
path = os.path.join(TEST_DATA_DIR, filename)
|
||||
with open(path, encoding="utf-8") as fp:
|
||||
lines = fp.read().splitlines()
|
||||
start = next(i for i, line in enumerate(lines) if line.startswith(start_marker))
|
||||
end = next(i for i, line in enumerate(lines) if i > start and line.startswith(end_marker))
|
||||
return "\n".join(lines[start : end + 1])
|
||||
|
||||
|
||||
def _load_section(filename: str, start_line: str, end_line: str) -> str:
|
||||
"""Slice an exact-match line range (exclusive of end_line) out of a scrape in test/."""
|
||||
path = os.path.join(TEST_DATA_DIR, filename)
|
||||
with open(path, encoding="utf-8") as fp:
|
||||
lines = fp.read().splitlines()
|
||||
start = next(i for i, line in enumerate(lines) if line.strip() == start_line)
|
||||
end = next(i for i, line in enumerate(lines) if i > start and line.strip() == end_line)
|
||||
return "\n".join(lines[start:end])
|
||||
|
||||
# ---------------------------------------------------------------- scenario A
|
||||
|
||||
@@ -102,7 +142,6 @@ SCENARIO_A = {
|
||||
),
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
"reasoning": False,
|
||||
"check_thought": False,
|
||||
}
|
||||
|
||||
@@ -189,7 +228,6 @@ SCENARIO_B = {
|
||||
"content": '{"temp_c": 8, "condition": "cloudy", "humidity": 63}',
|
||||
},
|
||||
],
|
||||
"reasoning": True,
|
||||
"check_thought": True,
|
||||
}
|
||||
|
||||
@@ -279,17 +317,94 @@ SCENARIO_C = {
|
||||
),
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
# Thinking is exercised in scenario B; here the budget goes to the payload itself.
|
||||
# Elevated temperature with the full sampling tail (top_p=1.0) exposes format
|
||||
# instability in the long string argument — settings a serving engine must survive.
|
||||
"reasoning": False,
|
||||
# Reasoning is enabled for every scenario; temperature always comes from the
|
||||
# Makefile-configured value (see run_scenario). The full sampling tail (top_p=1.0)
|
||||
# exposes format instability in the long string argument — settings a serving
|
||||
# engine must survive.
|
||||
"check_thought": False,
|
||||
"max_new_tokens": 640,
|
||||
"temperature": 1.5,
|
||||
"top_p": 1.0,
|
||||
}
|
||||
|
||||
SCENARIOS = {"a": SCENARIO_A, "b": SCENARIO_B, "c": SCENARIO_C}
|
||||
# ---------------------------------------------------------------- scenario D
|
||||
|
||||
EXTRACT_CITATION_TOOL = {
|
||||
"type": "function",
|
||||
"function": {
|
||||
"name": "extract_citation",
|
||||
"description": (
|
||||
"Record one citation/footnote marker found in the source text, verbatim, "
|
||||
"along with a short note about what it's attached to."
|
||||
),
|
||||
"parameters": {
|
||||
"type": "object",
|
||||
"properties": {
|
||||
"marker": {
|
||||
"type": "string",
|
||||
"description": "the citation marker exactly as written, e.g. [17] or [広報 3]",
|
||||
},
|
||||
"note": {
|
||||
"type": "string",
|
||||
"description": "short verbatim snippet of the fact/sentence the citation is attached to",
|
||||
},
|
||||
},
|
||||
"required": ["marker", "note"],
|
||||
},
|
||||
},
|
||||
}
|
||||
|
||||
FINISH_DOCUMENT_TOOL = {
|
||||
"type": "function",
|
||||
"function": {
|
||||
"name": "finish_document",
|
||||
"description": "Signal that every citation marker in the current document has been extracted.",
|
||||
"parameters": {"type": "object", "properties": {}, "required": []},
|
||||
},
|
||||
}
|
||||
|
||||
LY_HISTORY = _load_section("lineyahoo.txt", "1990年代", "2010年代")
|
||||
Z_INFOBOX = _load_infobox("z_holdings.txt", "種類", "テンプレートを表示")
|
||||
LINE_APP_INFOBOX = _load_infobox("line.txt", "개발", "Chrome")
|
||||
|
||||
# (label, source filename, raw text, turn budget = citation count + slack)
|
||||
SCENARIO_D_DOCS = [
|
||||
("LY Corporation history timeline", "lineyahoo.txt", LY_HISTORY, 12),
|
||||
("Z Intermediate Global infobox", "z_holdings.txt", Z_INFOBOX, 4),
|
||||
("LINE app infobox (Korean-language scrape)", "line.txt", LINE_APP_INFOBOX, 3),
|
||||
]
|
||||
|
||||
|
||||
def _scenario_d_doc_prompt(label: str, source_file: str, text: str, is_first_doc: bool) -> str:
|
||||
header = "Below is a raw Wikipedia scrape" if is_first_doc else "Now do the same for the next document"
|
||||
return (
|
||||
f"{header} ({label}, source: {source_file}). It contains citation/footnote "
|
||||
"markers like [17] or [広報 3]. Go through it one marker at a time: each turn, "
|
||||
"find the NEXT marker you haven't already extracted (check what's already in our "
|
||||
"conversation) and call extract_citation with that exact marker and a short note "
|
||||
"about what it's attached to — one marker per turn. Once every marker in this "
|
||||
"document has been extracted, call finish_document instead.\n\n"
|
||||
f"{text}"
|
||||
)
|
||||
|
||||
|
||||
SCENARIO_D = {
|
||||
"key": "d",
|
||||
"name": "D. structured-extraction",
|
||||
"tools": [EXTRACT_CITATION_TOOL, FINISH_DOCUMENT_TOOL],
|
||||
# A real agentic loop, not hardcoded context: for each of the 3 documents (all loaded
|
||||
# straight from test/), we call model.generate() repeatedly — one real turn per
|
||||
# citation marker — feeding the model's own actual prior tool_calls/tool-acks back as
|
||||
# context, until it calls finish_document, then move to the next document. This scores
|
||||
# every individual turn's wire-format adherence (dozens of real generate() calls per
|
||||
# run) rather than one clean single-shot generation, since a model's own imperfect
|
||||
# outputs compounding in its own context is a more realistic stress test than a single
|
||||
# hand-written complex payload.
|
||||
"docs": SCENARIO_D_DOCS,
|
||||
"agentic": True,
|
||||
"check_thought": False,
|
||||
"top_p": 0.95,
|
||||
}
|
||||
|
||||
SCENARIOS = {"a": SCENARIO_A, "b": SCENARIO_B, "c": SCENARIO_C, "d": SCENARIO_D}
|
||||
|
||||
THOUGHT_BEGIN = "<|channel>thought"
|
||||
THOUGHT_END = "<channel|>"
|
||||
@@ -363,13 +478,14 @@ def metric_keys_for(scenario: dict) -> list:
|
||||
|
||||
|
||||
def run_scenario(scenario, model, tokenizer, args):
|
||||
print(f"\n{'=' * 70}\n{scenario['name']} (reasoning={scenario['reasoning']})\n{'=' * 70}")
|
||||
print(f"\n{'=' * 70}\n{scenario['name']} (reasoning=True)\n{'=' * 70}")
|
||||
|
||||
prompt = tokenizer.apply_chat_template(
|
||||
scenario["messages"],
|
||||
tools=scenario["tools"],
|
||||
add_generation_prompt=True,
|
||||
tokenize=False,
|
||||
enable_thinking=True,
|
||||
)
|
||||
print("--- prompt tail ---")
|
||||
print(prompt[-400:])
|
||||
@@ -382,13 +498,12 @@ def run_scenario(scenario, model, tokenizer, args):
|
||||
model="gemma_4",
|
||||
tools=scenario["tools"],
|
||||
tool_choice="required",
|
||||
reasoning=scenario["reasoning"],
|
||||
reasoning=True,
|
||||
)
|
||||
compiled = compiler.compile_structural_tag(stag)
|
||||
|
||||
metric_keys = metric_keys_for(scenario)
|
||||
max_new_tokens = max(args.max_new_tokens, scenario.get("max_new_tokens", 0))
|
||||
temperature = scenario.get("temperature", args.temperature)
|
||||
temperature = args.temperature
|
||||
top_p = scenario.get("top_p", 0.95)
|
||||
summary = {}
|
||||
samples = []
|
||||
@@ -401,13 +516,17 @@ def run_scenario(scenario, model, tokenizer, args):
|
||||
for s in range(args.samples):
|
||||
torch.manual_seed(1000 + s)
|
||||
gen_kwargs = dict(
|
||||
max_new_tokens=max_new_tokens,
|
||||
max_new_tokens=MAX_NEW_TOKENS,
|
||||
do_sample=True,
|
||||
temperature=temperature,
|
||||
top_p=top_p,
|
||||
)
|
||||
if mode == "constrained":
|
||||
gen_kwargs["logits_processor"] = [xgr.contrib.hf.LogitsProcessor(compiled)]
|
||||
print(f"\n[{mode} #{s}] streaming:")
|
||||
gen_kwargs["streamer"] = TextStreamer(
|
||||
tokenizer, skip_prompt=True, skip_special_tokens=False
|
||||
)
|
||||
t0 = time.monotonic()
|
||||
out = model.generate(**inputs, **gen_kwargs)
|
||||
gen = tokenizer.decode(
|
||||
@@ -452,16 +571,141 @@ def run_scenario(scenario, model, tokenizer, args):
|
||||
"samples": samples,
|
||||
"temperature": temperature,
|
||||
"top_p": top_p,
|
||||
"max_new_tokens": max_new_tokens,
|
||||
"reasoning": scenario["reasoning"],
|
||||
"reasoning": True,
|
||||
}
|
||||
|
||||
|
||||
def run_agentic_scenario(scenario, model, tokenizer, args):
|
||||
"""Real multi-turn agent loop: one model.generate() call per citation marker per
|
||||
document, feeding the model's own actual outputs back as context, moving to the next
|
||||
document once it calls finish_document. Scores every individual turn."""
|
||||
print(f"\n{'=' * 70}\n{scenario['name']} (agentic)\n{'=' * 70}")
|
||||
|
||||
vocab_size = model.config.get_text_config().vocab_size
|
||||
tokenizer_info = xgr.TokenizerInfo.from_huggingface(tokenizer, vocab_size=vocab_size)
|
||||
compiler = xgr.GrammarCompiler(tokenizer_info)
|
||||
stag = xgr.get_model_structural_tag(
|
||||
model="gemma_4", tools=scenario["tools"], tool_choice="required", reasoning=True
|
||||
)
|
||||
compiled = compiler.compile_structural_tag(stag)
|
||||
|
||||
metric_keys = ["well_formed", "valid_name", "schema_valid", "stops_at_boundary"]
|
||||
temperature = args.temperature
|
||||
top_p = scenario.get("top_p", 0.95)
|
||||
summary = {}
|
||||
samples = []
|
||||
for mode in ["constrained", "unconstrained"]:
|
||||
counts = {k: 0 for k in metric_keys}
|
||||
total_turns = 0
|
||||
print(f"\n--- {mode}: {args.samples} samples, temperature={temperature}, top_p={top_p} ---")
|
||||
for s in range(args.samples):
|
||||
torch.manual_seed(3000 + s)
|
||||
messages = []
|
||||
for doc_idx, (label, source_file, text, turn_budget) in enumerate(scenario["docs"]):
|
||||
messages.append(
|
||||
{
|
||||
"role": "user",
|
||||
"content": _scenario_d_doc_prompt(label, source_file, text, doc_idx == 0),
|
||||
}
|
||||
)
|
||||
for turn in range(turn_budget):
|
||||
prompt = tokenizer.apply_chat_template(
|
||||
messages,
|
||||
tools=scenario["tools"],
|
||||
add_generation_prompt=True,
|
||||
tokenize=False,
|
||||
enable_thinking=True,
|
||||
)
|
||||
inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt", add_special_tokens=False).to(
|
||||
model.device
|
||||
)
|
||||
gen_kwargs = dict(
|
||||
max_new_tokens=MAX_NEW_TOKENS,
|
||||
do_sample=True,
|
||||
temperature=temperature,
|
||||
top_p=top_p,
|
||||
)
|
||||
if mode == "constrained":
|
||||
gen_kwargs["logits_processor"] = [xgr.contrib.hf.LogitsProcessor(compiled)]
|
||||
label_short = f"{s}/{label[:24]}/turn{turn}"
|
||||
print(f"\n[{mode} {label_short}] streaming:")
|
||||
gen_kwargs["streamer"] = TextStreamer(
|
||||
tokenizer, skip_prompt=True, skip_special_tokens=False
|
||||
)
|
||||
t0 = time.monotonic()
|
||||
out = model.generate(**inputs, **gen_kwargs)
|
||||
gen = tokenizer.decode(
|
||||
out[0][inputs["input_ids"].shape[1] :], skip_special_tokens=False
|
||||
)
|
||||
gen = gen.split("<eos>")[0].split("<end_of_turn>")[0]
|
||||
score = score_output(gen, scenario)
|
||||
total_turns += 1
|
||||
for k in metric_keys:
|
||||
counts[k] += bool(score[k])
|
||||
failed_keys = [k for k in metric_keys if not score[k]]
|
||||
reasons = []
|
||||
if score["error"]:
|
||||
reasons.append(score["error"])
|
||||
if "stops_at_boundary" in failed_keys:
|
||||
reasons.append("ran past <tool_call|> into <|tool_response> after the call")
|
||||
samples.append(
|
||||
{
|
||||
"mode": mode,
|
||||
"sample": label_short,
|
||||
"passed": not failed_keys,
|
||||
"failed": failed_keys,
|
||||
"reason": "; ".join(reasons),
|
||||
"output": gen,
|
||||
}
|
||||
)
|
||||
flags = " ".join(f"{k}={'O' if score[k] else 'X'}" for k in metric_keys)
|
||||
print(f"\n[{mode} {label_short}] ({time.monotonic() - t0:.0f}s) {flags}")
|
||||
if score["error"]:
|
||||
print(f" error: {score['error']}")
|
||||
print(f" output: {gen[:300]!r}")
|
||||
|
||||
model_part = gen.split(TOOL_RESPONSE_START)[0]
|
||||
parsed = extract_tool_calls(model_part)
|
||||
complete = [(n, a) for n, a in parsed if n is not None and a is not None]
|
||||
if not complete:
|
||||
print(" (derailed: no parseable call, abandoning this document)")
|
||||
break
|
||||
messages.append(
|
||||
{
|
||||
"role": "assistant",
|
||||
"tool_calls": [
|
||||
{"type": "function", "function": {"name": n, "arguments": a}}
|
||||
for n, a in complete
|
||||
],
|
||||
}
|
||||
)
|
||||
for n, a in complete:
|
||||
messages.append({"role": "tool", "name": n, "content": '{"status": "ok"}'})
|
||||
if any(n == "finish_document" for n, _ in complete):
|
||||
break
|
||||
summary[mode] = counts
|
||||
summary[mode]["_total"] = total_turns
|
||||
|
||||
print(f"\n--- {scenario['name']} summary ---")
|
||||
print(f"{'metric':<14}" + "".join(f"{m:>16}" for m in summary))
|
||||
for k in metric_keys:
|
||||
print(f"{k:<14}" + "".join(f"{summary[m][k]}/{summary[m]['_total']:>10}" for m in summary))
|
||||
return {
|
||||
"summary": summary,
|
||||
"metric_keys": metric_keys,
|
||||
"samples": samples,
|
||||
"temperature": temperature,
|
||||
"top_p": top_p,
|
||||
"reasoning": True,
|
||||
}
|
||||
|
||||
|
||||
def write_report(path, model_id, args, results):
|
||||
quant_note = "torchao int8 weight-only" if args.quantize else "bf16 full precision"
|
||||
lines = [
|
||||
"# Gemma-4 tool calling: constrained (xgrammar) vs unconstrained",
|
||||
"",
|
||||
f"- model: `{model_id}` via HF transformers",
|
||||
f"- model: `{model_id}` via HF transformers ({quant_note})",
|
||||
'- constraint: `xgr.get_model_structural_tag("gemma_4", tools=..., '
|
||||
'tool_choice="required")` compiled and applied with '
|
||||
"`xgr.contrib.hf.LogitsProcessor`",
|
||||
@@ -479,16 +723,18 @@ def write_report(path, model_id, args, results):
|
||||
lines.append("")
|
||||
lines.append(
|
||||
f"temperature={res['temperature']}, top_p={res['top_p']},"
|
||||
f" max_new_tokens={res['max_new_tokens']}, reasoning={res['reasoning']}"
|
||||
f" reasoning={res['reasoning']}"
|
||||
)
|
||||
lines.append("")
|
||||
lines.append("| metric | constrained | unconstrained |")
|
||||
lines.append("|---|---|---|")
|
||||
c_total = summary["constrained"].get("_total", args.samples)
|
||||
u_total = summary["unconstrained"].get("_total", args.samples)
|
||||
for k in metric_keys:
|
||||
c, u = summary["constrained"][k], summary["unconstrained"][k]
|
||||
c_mark = "✅" if c == args.samples else "❌"
|
||||
u_mark = "✅" if u == args.samples else "❌"
|
||||
lines.append(f"| {k} | {c}/{args.samples} {c_mark} | {u}/{args.samples} {u_mark} |")
|
||||
c_mark = "✅" if c == c_total else "❌"
|
||||
u_mark = "✅" if u == u_total else "❌"
|
||||
lines.append(f"| {k} | {c}/{c_total} {c_mark} | {u}/{u_total} {u_mark} |")
|
||||
lines.append("")
|
||||
|
||||
lines += ["## Metric definitions", ""]
|
||||
@@ -520,31 +766,53 @@ def write_report(path, model_id, args, results):
|
||||
|
||||
def main():
|
||||
parser = argparse.ArgumentParser()
|
||||
parser.add_argument("--scenario", choices=["a", "b", "c", "all"], default="all")
|
||||
parser.add_argument("--scenario", choices=["a", "b", "c", "d", "all"], default="all")
|
||||
parser.add_argument("--samples", type=int, default=4)
|
||||
parser.add_argument("--max-new-tokens", type=int, default=384)
|
||||
parser.add_argument("--temperature", type=float, default=0.9)
|
||||
parser.add_argument("--model", default=DEFAULT_MODEL_ID)
|
||||
parser.add_argument("--report", default=None, help="write a markdown report to this path")
|
||||
parser.add_argument(
|
||||
"--quantize",
|
||||
action="store_true",
|
||||
help="load the model with torchao int8 weight-only quantization (opt-in; default is bf16)",
|
||||
)
|
||||
args = parser.parse_args()
|
||||
|
||||
device = "mps" if torch.backends.mps.is_available() else "cpu"
|
||||
print(f"loading {args.model} on {device} ...")
|
||||
print(f"loading {args.model} on {device} (quantize={args.quantize}) ...")
|
||||
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(args.model)
|
||||
if args.quantize:
|
||||
from torchao.quantization import Int8WeightOnlyConfig
|
||||
from transformers import TorchAoConfig
|
||||
|
||||
quantization_config = TorchAoConfig(Int8WeightOnlyConfig())
|
||||
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
|
||||
args.model,
|
||||
dtype=torch.bfloat16,
|
||||
device_map=device,
|
||||
quantization_config=quantization_config,
|
||||
)
|
||||
else:
|
||||
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
|
||||
args.model, dtype=torch.bfloat16, device_map=device
|
||||
)
|
||||
model.eval()
|
||||
|
||||
selected = ["a", "b", "c"] if args.scenario == "all" else [args.scenario]
|
||||
selected = ["a", "b", "c", "d"] if args.scenario == "all" else [args.scenario]
|
||||
results = {}
|
||||
for key in selected:
|
||||
results[SCENARIOS[key]["name"]] = run_scenario(SCENARIOS[key], model, tokenizer, args)
|
||||
scenario = SCENARIOS[key]
|
||||
runner = run_agentic_scenario if scenario.get("agentic") else run_scenario
|
||||
results[scenario["name"]] = runner(scenario, model, tokenizer, args)
|
||||
|
||||
print(f"\n{'=' * 70}\nOVERALL\n{'=' * 70}")
|
||||
print(json.dumps({n: r["summary"] for n, r in results.items()}, indent=2, ensure_ascii=False))
|
||||
if args.report:
|
||||
write_report(args.report, args.model, args, results)
|
||||
report_path = args.report
|
||||
if args.quantize:
|
||||
root, ext = os.path.splitext(report_path)
|
||||
report_path = f"{root}.int8{ext}"
|
||||
write_report(report_path, args.model, args, results)
|
||||
|
||||
|
||||
if __name__ == "__main__":
|
||||
|
||||
+38
-4
@@ -10,6 +10,7 @@ Verifies:
|
||||
"""
|
||||
|
||||
import json
|
||||
import os
|
||||
import time
|
||||
|
||||
import torch
|
||||
@@ -19,6 +20,7 @@ import xgrammar as xgr
|
||||
from xgrammar.testing import _is_grammar_accept_string
|
||||
|
||||
MODEL_ID = "google/gemma-4-E2B-it"
|
||||
QUANTIZE_INT8 = os.environ.get("QUANTIZE_INT8", "0") == "1"
|
||||
|
||||
TOOLS = [
|
||||
{
|
||||
@@ -44,14 +46,31 @@ MESSAGES = [{"role": "user", "content": "What's the weather in Seoul in celsius?
|
||||
def main():
|
||||
print(f"=== loading tokenizer/model: {MODEL_ID} ===")
|
||||
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(MODEL_ID)
|
||||
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(MODEL_ID, dtype=torch.bfloat16, device_map="mps")
|
||||
if QUANTIZE_INT8:
|
||||
from torchao.quantization import Int8WeightOnlyConfig
|
||||
from transformers import TorchAoConfig
|
||||
|
||||
print("=== loading with torchao int8 weight-only quantization ===")
|
||||
quantization_config = TorchAoConfig(Int8WeightOnlyConfig())
|
||||
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
|
||||
MODEL_ID,
|
||||
dtype=torch.bfloat16,
|
||||
device_map="mps",
|
||||
quantization_config=quantization_config,
|
||||
)
|
||||
else:
|
||||
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
|
||||
MODEL_ID, dtype=torch.bfloat16, device_map="mps"
|
||||
)
|
||||
model.eval()
|
||||
|
||||
vocab_size = model.config.get_text_config().vocab_size
|
||||
print(f"vocab_size={vocab_size}")
|
||||
|
||||
# reasoning=False prompt/inputs; also used below for the unconstrained alignment
|
||||
# check, which is compared against the tool_choice=required, reasoning=False case.
|
||||
prompt = tokenizer.apply_chat_template(
|
||||
MESSAGES, tools=TOOLS, add_generation_prompt=True, tokenize=False
|
||||
MESSAGES, tools=TOOLS, add_generation_prompt=True, tokenize=False, enable_thinking=False
|
||||
)
|
||||
print("=== rendered prompt (tail) ===")
|
||||
print(prompt[-600:])
|
||||
@@ -71,12 +90,27 @@ def main():
|
||||
compiled = compiler.compile_structural_tag(stag)
|
||||
print(f"grammar compile time: {time.monotonic() - t0:.2f}s")
|
||||
|
||||
# Rebuild the prompt so <|think|> is present exactly when this iteration's
|
||||
# grammar expects a thought block (enable_thinking must match `reasoning`).
|
||||
iter_prompt = tokenizer.apply_chat_template(
|
||||
MESSAGES,
|
||||
tools=TOOLS,
|
||||
add_generation_prompt=True,
|
||||
tokenize=False,
|
||||
enable_thinking=reasoning,
|
||||
)
|
||||
iter_inputs = tokenizer(iter_prompt, return_tensors="pt", add_special_tokens=False).to(
|
||||
"mps"
|
||||
)
|
||||
|
||||
processor = xgr.contrib.hf.LogitsProcessor(compiled)
|
||||
t0 = time.monotonic()
|
||||
out = model.generate(
|
||||
**inputs, max_new_tokens=128, do_sample=False, logits_processor=[processor]
|
||||
**iter_inputs, max_new_tokens=128, do_sample=False, logits_processor=[processor]
|
||||
)
|
||||
gen = tokenizer.decode(
|
||||
out[0][iter_inputs["input_ids"].shape[1] :], skip_special_tokens=False
|
||||
)
|
||||
gen = tokenizer.decode(out[0][inputs["input_ids"].shape[1] :], skip_special_tokens=False)
|
||||
print(f"generate time: {time.monotonic() - t0:.1f}s")
|
||||
print(f"--- constrained output ({label}) ---")
|
||||
print(repr(gen))
|
||||
|
||||
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