スノーフレーク(SNOW） 2025年1Q 決算&カンファレンスコールまとめ
会社概要
会社名：
スノーフレーク($SNOW）
業界：クラウドコンピューティング、データクラウド
本社：
モンタナ州、アメリカ
上場年：
2020年（NYSE:）
概要：
スノーフレークは、クラウドコンピューティングを利用したデータクラウドの提供企業です。
2012年に設立され、2020年にニューヨーク証券取引所に上場しました。
同社は、データの統合、分析、人工知能の適用、データアプリケーションの構築、データ共有などを支援するクラウドプラットフォームを提供しています。グローバルに展開しており、多様な業界の企業にサービスを提供しています。
事業内容：
スノーフレークは、データウェアハウスの近代化、データ分析、データエクスチェンジ、データエンジニアリング、データサイエンスなどのサービスを提供します。
また、アプリケーションの開発、コラボレーション、サイバーセキュリティ、Unistoreをサポートするプラットフォームも提供しています。
主な顧客には、金融サービス、ヘルスケア、メディア・エンターテインメント、消費財、教育、テクノロジーなどの業界が含まれます。
類似企業：
Amazon Web Services (アメリカ)、富士通株式会社（日本）
公式HP：
https://www.snowflake.com/en/
決算
❌EPS:実際$0.14 予想$0.17
⭕️売上高:実際$828.71M 予想$785.35M
前年同期比売上高成長率:32.9%
ガイダンス:
⭕️来四半期売上高:実際$805M-810M 予想$787.5M
⭕️2025年通期売上高:実際$3.3B 予想$3.26B
Memo:
第1四半期の製品売上高は7億8,960万ドル、前年同期比34%増。
純売上維持率128%。
直近12ヶ月の製品売上が100万ドルを超える顧客485社。
フォーブス・グローバル2000顧客709社。
履行義務残額は50億ドルで、前年同期比46%増。
カンファレンスコール
要約
1.冒頭のコメント:
スリダール・ラマスワミCEOは、CEOとしての最初の四半期に3つの優先事項（顧客の声に耳を傾けること、Go-to-Marketチームの実行と連携、イノベーションと製品デリバリーの促進）に注力してきたと述べた。
また、AIの進展がスノーフレークの成長に寄与すると述べている。
2.戦略と取り組み:
AIレイヤーCortexの一般提供開始、Iceberg、Snowpark Container Services、Hybrid Tablesの今年後半の一般提供を予定。
Cortex AIのお客様は750社以上、Arcticの新しい言語モデルを発表。
3.市場の動向とマクロ経済要因:
ヨーロッパでのアセンション・デーやイースターの休暇の影響で、4月の消費が緩やかになった。
4.業績報告:
第1四半期の製品売上高は7億9,000万ドルで前年同期比34％増。
履行義務残は50億ドルで前年同期比46％増。
非GAAPベースの調整後フリー・キャッシュ・フロー・マージンは44%。
5.セグメント別業績:
第1四半期の製品売上高成長の主要な要因は、エンターテインメント・グローバル2000の中堅企業と小売・消費財の大手企業。
6.財務状況:
当四半期の現金、現金同等物、短期および長期投資は45億ドル。
第1四半期には5億1,600万ドルを投じて300万株を平均価格173.14ドルで買い戻した。
7.将来の見通し（ガイダンス）:
第2四半期の製品売上は8億500万ドルから8億1,000万ドル、通年の製品売上高は約33億ドルを予測。
AIイニシアティブへの投資に伴い、通年の利益率ガイダンスを引き下げた。
8.質疑応答（Q&A）セッション:
1.
質問:
クエリー数加速の要因、新製品の影響。
回答:
コアビジネスの好調、新規顧客と既存顧客からの成長、AIやデータ・エンジニアリングのワークロードの増加。
2.
質問:
Arctic LLMのアーキテクチャ上の違い、GPU投資目標の変更。
回答:
短期間でのトレーニング効率の向上、適切なデータセットと順序の選定、AIの投資継続。
3.
質問:
Cortexの価値実現までの時間、延期の影響。
回答:
Cortex AIは迅速な価値創出を可能にし、SQLを使用することで誰でも利用可能。第1四半期の請求は控えめ。
9.AIに関連したコメント:
AIがスノーフレークの能力と成長を加速させる。
AIレイヤーCortexの一般提供、Arcticの新しい言語モデル、Document AI、Snowparkコンテナサービスなどの進展。
全文
参加企業：
ジミー・セクストン - IR責任者
スリダール・ラマスワミCEO
マイク・スカルペリ - CFO
クリスチャン・クレイナーマン - 製品担当副社長
電話会議参加者：
キース・ワイス - モルガン・スタンレー
マーク・マーフィー - JPモルガン
カーク・マテルネ - エバーコア
カール・ケアステッド - UBS
ライモ・レンショー - バークレイズ
ブレント・ティル - ジェフリーズ
マット・ヘドバーグ - RBC
ブレント・ブラセリン - パイパー・サンドラー
タイラー・ラドケ - シティ
アレックス・ズキン - ウォルフ・リサーチ
オペレーター
皆さん、こんにちは。本日は2025年度第1四半期スノーフレーク決算説明会にご出席いただきありがとうございます。モデレーターを務めますシエラと申します。本日は司会を務めさせていただきます、シエラと申します。司会者のジミー・セクストン（IR責任者）にお願いします。
ジミー・セクストン
こんにちは、スノーフレークの2025年度第1四半期決算説明会にご参加いただきありがとうございます。本日の電話会議には、最高経営責任者のスリダール・ラマスワミ、最高財務責任者のマイク・スカルペリ、製品担当上級副社長のクリスチャン・クレイナーマンが出席し、質疑応答に応じます。
本日の電話会議では、2025年度第1四半期の業績を確認し、2025年度第2四半期および通期のガイダンスについて説明します。本日の電話会議では、当社の事業運営および財務業績に関する記述を含む、将来の見通しに関する記述を行います。これらの記述にはリスクや不確実性が含まれており、実際の結果と異なる可能性があります。これらのリスクや不確実性に関する情報は、決算プレスリリース、最新のフォーム10-Kおよび10-Q、ならびにその他のSEC報告書でご覧いただけます。当社の声明はすべて、現在入手可能な情報に基づいて本日時点で作成されたものです。法律で義務付けられている場合を除き、当社はそのような記述を更新する義務を負いません。
本日の電話会議では、特定の非GAAP財務指標についても説明します。GAAP指標と非GAAP指標の調整表は本日の決算プレスリリースに含まれています。決算プレスリリースおよび添付の投資家向けプレゼンテーションは、当社ウェブサイト（investors.snowflake.com）でご覧いただけます。本日の電話会議のリプレイもウェブサイトに掲載されます。
それでは、通話をスリダールに移したいと思います。
スリダール・ラマスワミ
ジミーさん、ありがとうございます。本題に入る前に、この数カ月間、多くの皆さんが私の新しい職務を温かく迎えてくださいました。CEOとしての最初の四半期、私は3つの重要な優先事項に注力してきました。お客様の声に耳を傾け、お客様から学ぶこと、Go-to-Marketチーム内での実行と連携を促進すること、そしてイノベーションと製品デリバリーを促進することです。チームの対応と全体的なペースには本当に感心しています。私たちの前には多くのチャンスが待ち受けており、それを手に入れようと全社が盛り上がっています。
スノーフレークの成長ストーリーを見ると、それはまず素晴らしいデータ製品によってもたらされ、その上にコラボレーションとアプリケーションのレイヤーを追加して、スノーフレークを真のデータクラウドにしたのです。AIがエキサイティングなのは、3つのレイヤーすべてにおいて当社の能力と成長を加速させることができる点です。また、スノーフレークにあるすべての素晴らしい企業データへのアクセスを民主化し、我々のリーチを大幅に拡大することができます。この1年間、そして前四半期に至るまで、AIにおいて私たちが成し遂げてきた進歩には目を見張るものがあります。私たちは、AIが私たちのプラットフォームに燃料を供給し続け、お客様がこれまで以上に優れたパフォーマンスを発揮し、カスタマー・エクスペリエンスを提供できるようになると信じています。
第1四半期の業績が示すように、当社の中核事業は非常に好調です。ワールドクラスのデータ・プラットフォームを世界中のお客様にお届けする計画は、まだ初期段階にあります。そして第1四半期だけで、当社の大口顧客のいくつかが、当社のコア・サービスの利用を大幅に増やしました。当社の非常に強力なデータ・クラウドと、今やAIによって強力に後押しされたデータ・クラウドの組み合わせが、スノーフレークの強みであり、ストーリーです。
第1四半期の業績について触れたいと思いますが、詳細はマイクが説明します。私たちのチームが非常に好調な第1四半期を達成できたことを本当に誇りに思います。当四半期の製品売上高は7億9,000万ドルで、前年同期比34％増でした。履行義務残は50億ドルで、前年同期比の伸びは46%に加速しました。非GAAPベースの調整後フリー・キャッシュ・フロー・マージンは44%でした。当四半期の好調を受け、通年の製品売上高見通しを引き上げています。第2四半期以降も優先課題は変わりません。この数カ月間、100社以上の顧客と話をしましたが、私は非常に楽観的です。スノーフレークは愛されるプラットフォームであり、私たちがもたらす価値は、どのお客様との会話でも伝わってきます。スノーフレークは、お客様のビジネスを支援する上で非常に重要な存在です。たとえば、米国最大手の通信事業者のひとつは、毎月の決算のためにスノーフレークを活用しています。また、あるグローバルな金融サービスのお客様には、取引先の信用リスク・プロセスを支援しています。
スノーフレークの可能性の芸術は本当に素晴らしいです。
また、当社のお客様にとっても、AIが最重要課題であることは当然のことでしょう。彼らは、Snowflakeのすべてのビジネスデータを、ビジネスアナリストだけでなく、誰もが利用できるようにしたいと考えています。彼らは、この新しいフロンティアに参入する際、明瞭性、価値創造、信頼性を促進する手助けを私たちに求めています。この四半期、私は当社の市場参入チームと一緒に過ごし、実行と調整を推進することに重点を置いてきました。社内的には、消費と新規顧客の獲得を重視しています。そして、この2つの優先事項のために、エンド・ツー・エンドのケーデンスを開発しています。これには、AIやデータ・エンジニアリングなど、特定のワークロードにおける営業活動の開発も含まれます。消費に対する考え方を標準化し、効果的に実行することで、私たちはさらに多くのものを得ることができます。この効率化がさらなる収益拡大に貢献することを期待しています。
私をご存知の方は、私が製品のイノベーションとデリバリーに絶え間なく注力していることをご存じでしょう。社内の各チームは驚異的なスピードで製品を開発し、提供しています。今月初めには、AIレイヤーであるCortexの一般提供を発表しました。Iceberg、Snowpark Container Services、Hybrid Tablesはすべて、今年後半に一般提供を開始する予定です。私たちはAIと機械学習に投資しており、短期間での進歩のペースは素晴らしいものです。当社のお客様に最も共感いただいているのは、当社が市場に差別化をもたらしていることです。スノーフレークは、簡単で、効率的で、信頼できるエンタープライズAIを提供します。一般提供開始以来、Cortex AIのお客様の導入は目覚ましい勢いで進んでいます。先週の時点で、750社以上のお客様がこれらの機能を利用しています。Cortexは、時間のかかる作業を減らすことで生産性を向上させます。例えば、シグマ・コンピューティング社は、Cortexの言語モデルを使用して、CRMから顧客とのコミュニケーションを要約し、分類しています。当四半期には、独自の言語モデルであるArcticも発表しました。Arcticは、さまざまなベンチマークにおいて、LLaMA-2-70BやMixtral 8x7Bなどの主要なオープンモデルを凌駕しました。Arcticの開発には3カ月を要しませんでしたが、学習コストは同業他社のモデルの8分の1でした。
AIは構造化データと非構造化データの架け橋です。私たちはDocument AIでこのことを実感しています。お客様は、ドキュメントの山からその場で特徴を抽出することに価値を見出しています。私たちは、Snowparkコンテナサービスが今年後半に一般利用可能になるよう有意義な進展を遂げており、すでに数十社のパートナーがコンテナサービスを活用して最終顧客にサービスを提供するソリューションを構築しています。私たちは、Snowparkやその他の新機能を新興ビジネスと捉えています。これらは収益貢献の初期段階にありますが、非常に健全な需要を目の当たりにしています。第1四半期の時点で、50％以上の顧客がSnowparkを利用しています。Snowparkの収益はスパークマイグレーションによってもたらされます。第1四半期には、グローバル2,000社の大口顧客数社のSnowparkへの移行プロセスを開始しました。
また、コラボレーション能力も当社の重要な競争優位性です。2025年第1四半期現在、3分の1近くの顧客がデータ製品を共有しており、1年前の24%から増加しています。コラボレーションはすでに新規顧客獲得の手段となっています。スノーフレークは、フィサーブとの戦略的協業を通じて、20以上のフィサーブの金融機関および加盟店のお客様に選ばれ、金融データとインサイトへの安全な直接アクセスを実現しています。私たちは2年以上前に非構造化データのサポートを発表しました。現在では、お客様の約40%が非構造化データをSnowflakeで処理しています。また、過去6ヶ月間でこのカテゴリーのお客様が1,000社以上増えました。
Icebergのおかげで、より大規模なデータのフットプリントにも対応できるようになりました。大手のお客様の多くは、この機能により、より多くのワークロードにスノーフレークを活用するようになると述べています。パブリックプレビューでは、300社以上のお客様がIcebergを使用しています。スノーフレークには強力でユニークなパートナーエコシステムがあります。私たちの成功の一部は、私たちのプラットフォームのパワーを増幅する多くのパートナーがいることです。EYやDeloitteのような大企業から、LTIMindtreeやNext Pathwayのような企業まで様々です。S&Pグローバルは、私たちを彼らのクラウド販売モデルにおける強力な協力者として見ています。また、Observe、Blue Yonder、RelationalAI、Fivetran、Hex、Domoなどの企業は、スノーフレークの上にソフトウェアを構築しています。これらのパートナーは、まったく新しい機能をもたらし、当社と当社のお客様にとって新しいユースケースを解き放ちます。また、私たちに新しい顧客をもたらすこともよくあります。パートナーは、Snowflake上での構築がいかに簡単か、Snowflakeの信頼性がいかに高いか、そして私たちが共同でお客様にどのように働きかけることができるかを本当に気にかけてくれています。パートナーは、私たちのデータクラウドのビジョンに大きな力をもたらしてくれます。彼らの成功は、私たちとお客様の成功を生み出します。
最後に、スノーフレークは世界最高のエンタープライズAIデータプラットフォームです。スノーフレークは、世界最高の企業向けAIデータ・プラットフォームであり、当社のコラボレーション能力と盛んなアプリケーション・プラットフォームと組み合わせることで、当社の成長を促進する強力なネットワーク効果を生み出しています。AIは、短期的にも中期的にもこの機会を大きく増幅します。当社の製品哲学はシンプルで、1つのプラットフォームですべての機能が利用可能です。私たちは、すべてのアナリストとデータ・エンジニアを洗練されたAIアナリストに変えます。Snowflakeの魔法は、難しいタスクを簡単にすることです。6月3日から6日までサンフランシスコで開催されるSnowflake Data Cloud Summitにご期待ください。皆さんにお会いできるのを楽しみにしています。
それではマイクに交代します。
マイク・スカルペリ
スライダール、ありがとうございます。第1四半期の製品売上高は前年同期比34％増の7億9,000万ドルでした。最大の成長要因となったのは、エンターテインメント・グローバル2000の中堅企業と小売・消費財の大手企業です。グローバル 2000 以外の小規模アカウントも業績の重要な源泉となりました。四半期別では、2 月と 3 月に力強い成長が見られました。4月は伸びが緩やかになりました。このような変動は事業の正常な構成要素であると考えています。うるう年の影響を除くと、製品売上は前年同期比で約 32%増加しました。
最適化環境は引き続き安定しています。上位 10 社のうち 7 社が前四半期比で成長しました。第 1 四半期は、25 年度の営業報酬プランに基づく最初の四半期となりました。当部門の営業担当者は計画に対して順調に業務を遂行しています。第 1 四半期は、新規顧客獲得および消費ノルマを上回りました。Non-GAAPベースの製品粗利益率は76.9%で、前年同期比で若干減少しました。事前の電話会議でも述べたように、新たなAIイニシアティブへの投資に伴い、GPU関連コストに関連する逆風が吹いています。非GAAPベースの営業利益率は4%で、収益が好調だったことが寄与しました。非GAAPベースの調整後フリー・キャッシュ・フロー・マージンは44%でした。注記として、第1四半期と第4四半期は非GAAP調整フリーキャッシュフローにとって季節的に好調な四半期です。当四半期の現金、現金同等物、短期および長期投資は45億ドルでした。第1四半期には、5億1,600万ドルを投じて300万株を平均価格173.14ドルで買い戻しました。当初の20億ドルの承認枠の残りは8億9,200万ドルです。
次に見通しについてご説明します。念のため申し上げておきますが、私たちは製品売上高のみを観察された動向に基づいて予測しています。つまり、FY'25ガイダンスにはスノーパークからの貢献が含まれています。つまり、25 年度のガイダンスには、Snowpark の貢献が含まれています。25 年 度のガイダンスには、Cortex のような新しい機能からの収益は含まれていません。アイスバーグは今年後半にGAされる予定です。Iceberg に投資したのは、将来的な収益機会の増大を期待しているからです。しかし、ガイダンスの目的上、SnowflakeからIcebergストレージへのデータ移行に伴う収益の逆風を引き続きモデル化しています。マイナスの影響は下半期に偏重しています。
第2四半期の製品売上は8億500万ドルから8億1,000万ドルと予想しており、25年度の製品売上ガイダンスを引き上げました。通年の製品売上高は約33億ドルとなり、前年比24%の成長を見込んでいます。マージンに目を向けます。AIイニシアティブに関連するGPU関連コストの増加を考慮し、通年の利益率ガイダンスを引き下げます。私たちは急速に進化する市場で事業を展開しており、これらの投資は将来のさらなる収益機会を引き出す鍵となると考えています。なお、GPU関連費用は売上原価と研究開発費の両方に含まれています。当社は、TruEra社から特定の技術資産を取得し、主要従業員を雇用する意向を発表しました。TruEraは、大規模な言語モデルアプリや機械学習モデル、生産性を評価・監視する機能を提供するAI観測可能性プラットフォームです。TruEraから約35名の従業員をSnowflakeに迎えることができ、この取引の影響は当社の見通しに反映されています。第2四半期の非GAAPベースの営業利益率は3%を見込んでいます。25年度については、非GAAPベースの製品売上総利益率75%、非GAAPベースの営業利益率3%、非GAAPベースの調整後フリー・キャッシュ・フロー利益率26%を見込んでいます。
最後に、当社は年次ユーザー・カンファレンスであるスノーフレイク・データ・クラウド・サミットに合わせて、6月4日にサンフランシスコでインベスター・デイを開催します。ご興味のある方は、ir@snowflake.com。
それでは、質問を受け付けます。
質疑応答セッション
オペレーター
[今日の最初の質問は、モルガン・スタンレーのキース・ワイスさんからです。どうぞお進みください。
キース・ワイス
素晴らしい。素晴らしい四半期でした。ご質問をありがとうございます。IRのトップページを見ると、50億クエリとなっています。クエリー数が再び加速しているように見えます。その加速の要因について教えてください。加速の要因は新製品でしょうか? それとも、最適化、あるいはデータセンターの改善によるものでしょうか？何が加速の原動力になっているのか、もう少し明確にしてください。そしてもう一方は、方程式です。クエリー単価にはまだ圧力がかかっているように見えます。クエリ単価への圧力が、コンピュート側からのものなのか、それともストレージ側からのものなのか、何か示唆があれば教えてください。何かわかることがあれば教えてください。
スリダール・ラマスワミ
ありがとうございます。全体として、マイクと私が申し上げたように、私たちのコアビジネスは非常に好調で、新規顧客と既存顧客からの拡大の両方から成長しています。また、AIやデータ・エンジニアリングなど、さまざまな種類のワークロードが順調に増加しています。これらはすべて、さらなる与信の拡大に寄与しています。与信の伸びとクエリ単価の関係は単純明快ではありません。私たちは、扱うワークロードのさまざまなカテゴリーにわたって幅広い成長を求めています。
オペレーター
次の質問はJPモルガンのマーク・マーフィーです。どうぞ。
マーク・マーフィー
ありがとうございます。ありがとうございます。おめでとうございます。スライダール、あなたはかなり驚くべき効率で北極LLMを訓練しましたね。市場に出回っている他の製品よりも効率的に実行できるような、この製品のアーキテクチャ上の違いについて教えてください。また、CortexとArctic LLMの発売とSnowparkの牽引を考えると、今年のGPU投資目標額5,000万ドルに方向転換はあるのでしょうか。もう少し高くなると考えるべきでしょうか。
スリダール・ラマスワミ
ありがとうございます。Arcticのトレーニングは、非常に少ないGPUコンピュートで3ヶ月強という非常に短い期間で行いました。これらのモデルのトレーニング効率の多くは、アーキテクチャに起因しています。私たちは、かなりユニークなエキスパート・アーキテクチャを組み合わせていました。このようなアーキテクチャは、他のすべての主要なAI企業で目覚ましい成果を上げています。しかし、それだけではなく、適切なデータセットとは何か、どのような順序で投入すべきか、どのようにすれば実際にエンタープライズ指標に最適化されるのか、といったことを解明するために、驚くほどの量の事前実験が行われました。というのも、私たちが最も付加価値を提供できるのは当然のことながら企業であり、私たちのAI予算は全体から見ればわずかだからです。そのため、モデルの開発方法において創造的であることは、チームにとって当然のことなのです。正直なところ、このような規律と希少性が、多くのイノベーションを生み出すのだと思います。それが、皆さんが目にしているものだと思います。投資に関しては、マイクに話を譲ります。しかし、私たちが行っている投資額には満足しています。スノーフレークとして得られるものの一部は、多くの面で高速に追従する能力であり、私たちが気にかける指標に対して最適化する能力です。このように焦点を絞ることで、比較的控えめな予算で効率的に運営することができます。ですから、現在は、私たちがリリースしたすべての製品をいかにして生産に移すかということに集中しています。750社以上のお客様が、当社のAIプラットフォームを使って開発に取り組んでいます。これは動きの速い分野ですが、SnowflakeにとってAIを効果的にするために行っているペース、投資、選択のいずれにも非常に満足しています。マイク？
マイク・スカルペリ
また、GPUにもう少し投資するかもしれませんが、AIに特化した人材も採用しています。TruEraの買収についてはお話ししました。そのような人材はすべてその組織に属しています。先ほど申し上げたように、AIの世界は急速に進化しており、スノーフレークには大きなビジネスチャンスがあり、将来の収益に大きな影響を与えると考えているためです。
マーク・マーフィー
ありがとうございました。
オペレーター
次の質問はエバーコアのカーク・マテルネです。どうぞ。
カーク・マテルネ
四半期おめでとうございます。スライダールさん、Cortexを利用したお客様の価値実現までの時間をどのように考えるべきか、つまり、この技術を使い始めてから、消費パターンが少し速くなるまでにどれくらいの時間がかかるとお考えですか？それからマイクさんにもお願いします。マイク、延期について少し話していただけますか。今期は、例年に比べて前四半期比で少し落ち込んでいます。何か一過性のものがあるのかどうか分かりませんが、それについて触れていただけると助かります。ありがとうございました。
スリダール・ラマスワミ
ありがとうございます。Cortex AIと当社のAI製品全般について、コンサンプション・モデルという観点から見て素晴らしいことの1つは、当社のお客様が、どのような価値が得られるかを確認するために大きな投資をする必要がないということです。例えば、SQLからCortex AIを使うだけです。つまり、価値創造に集中できるのです。また、Cortex AIの構造は、SQLを書ける人なら誰でも本当に面白いことができるようになっています。例えば、決算報告書の中で特定の製品について言及された頻度を調べたり、テキストや画像などの非構造化情報から構造化情報へ変換したりすることができます。このような取り組みはすべて、お客様が非常に迅速に反復し、本番稼動させ、そこから価値を引き出し、その上でより大きなコミットメントができるような仕組みにしたいと考えています。そしてそれが、テクノロジーを導入しやすくすることで得られるメリットのひとつです。カーク・マテルネでAIを使用するために、大規模な学習曲線やGPUへのコミットメント、その他のソフトウェアエンジニアリングが必要なわけではありません。
マイク・スカルペリ
そうですね。1月から今日までを指しているのであれば、第4四半期は常に非常に大きな請求四半期です。第1四半期はそれほど大きな請求はありません。そのため繰延収益が発生します。しかし、RPOはスリダールが言ったように前年同期比46%増です。例えば、今期は1億ドルの契約を締結しましたが、この契約は毎月後払いなので、繰延収益には計上されません。繰延収益には計上されませんが、RPOの対象になっています。
カーク・マテルネ
それは助かります。ありがとう、マイク。ありがとう、スリダール。ありがとうございました。
オペレーター
次の質問はUBSのカール・ケアステッドです。続けてください。カール、どうぞ。
カール・ケアステッド
すみません。マイク、4月に使用量の伸びが緩やかになったというコメントについて、もう少し詳しく教えてください。その理由を詳しく説明してください。また、第2四半期と25会計年度の収益ガイダンスを見ると、かなり堅実です。ということは、4月に減速があったとしても、そのようなことはないのではないでしょうか。あなたのガイダンスによると、5月に減速したようには思えません。このような解釈でよろしいでしょうか？ありがとうございました。
マイク・スカルペリ
2月と3月は非常に好調でした。4月はもっと穏やかで、ヨーロッパなどではアセンション・デーやイースターの休暇に影響されます。ヨーロッパでは長い休みを取るので、消費に影響が出ます。これは日常的な消費モデルです。私たちが示したガイダンスは、今週の時点で私たちが顧客を通して見ているものに基づいています。
カール・キーステッド
わかりました。マイク、フォローアップをお願いできますか。以前、3月のカンファレンスでもお話があったと思うのですが、階層型ストレージに関する取り組みについて、ストレージの収益が4月期に損益に影響を与え始める可能性があるとおっしゃっていました。それは本当ですか？また、ストレージ・レピーに対するロールオフがどのような影響を与えるか、概算で教えていただけますか？ありがとうございました。
マイク・スカルペリ
昨年末から始めたのですが、年間コミットメント量に応じて、ストレージの価格を段階的に決めるというものです。つまり、定価の1テラバイトあたり23ドルからストレージを割り引くというものです。これを開始したところ、当四半期には600万ドルから800万ドルの影響がありました。正確な金額は忘れましたが、これは純粋なマージンであり、この影響によるものです。他のお客様、つまり大手のお客様でも、その規模に応じてストレージを常にディスカウントしてきたというわけではありません。これは、階層化されたストレージがすべてのお客様に展開されたことによる純粋なものです。契約更新が進むにつれ、その影響は今後も続くでしょう。しかし、売上高に占めるストレージの構成比はほぼ一貫しており、売上高の11％がストレージ関連です。これは変わりません。実際、スノーフレークのストレージは伸びています。
カール・ケアステッド
わかりました。わかりました。両方の回答ありがとうございました。大変参考になりました。
オペレーター
次の質問はバークレイズのライモ・レンショーです。続けてください。
ライモ・レンショー
ありがとうございます。スライダールさん、AIの進化についてのコメント、ありがとうございました。このような新しいAIの世界では、どこで勝負するか、どこで勝負しないかという境界線はどこにあるのでしょうか？今日、LLMを何人獲得すればいいのか？観測可能性が必要なのか？それとも、もっと多くの知識を持った人が必要なのでしょうか？あなたの考え方はどのように進化していますか？ありがとうございました。
スリダール・ラマスワミ
素晴らしい質問ですね。何よりもまず、AIの言語モデルがデータスタックとして考えられるものの複数のレベルに影響を及ぼすことを認識することが重要だと思います。例えば、古いシステム、オンプレミスシステムからスノーフレークのようなものへの移行は、翻訳の多くを行うCopilotの存在によって支援されるでしょう。当社にはすでにそのような翻訳製品がありますが、AIによってさらに高速化できると考えています。しかし、データクレンジングやデータエンジニアリングのような他の分野では、おそらくそれほどセクシーではありませんが、それでもデータをエンタープライズグレードにするために膨大な投資が必要でした。AIは、パイプラインの構築だけでなく、データがクリーンであることを確認する方法などにおいても、大きな役割を果たすと考えています。例えば、PIIが誤ってテーブルの中に入ってしまったり、分布が非常におかしくなったりした場合、言語モデルはパターンからの逸脱を検出するのに役立ちます。さらにスタックを上げると、SQLを記述するための非常に評価の高い製品、ユーザー・インターフェース内のCopilotがあります。そしてもちろん、データAPIのようなものは、企業データをビジネス・ユーザーの手に渡しますが、非常に高い信頼性を持っています。私が言いたいのは、幅広い影響があるということです。例えば、問題のトラブルシューティングのためにアナリストが行わなければならない作業の一部を自動化するようなことは、言語モデルでできることだと思います。とはいえ、さまざまな問題に対しては、文書AIで行ったようなゼロから開発できる小規模なモデルや、Arcticで行ったような中規模なモデルで十分です。MMLUと呼ばれるような学術的ベンチマークがありますが、これは非常に難しいベンチマークで、モデルのサイズや、モデルのトレーニングにどれだけの費用を投じるかに大きく左右されます。企業が何十億ドルも費やすようなレベルでなくても、少額の投資で小さなチームでも膨大な成果を上げることができます。そこまでする必要はないと思います。顧客のために何を提供すべきかということに集中することが、私たちが行っている投資額を大きく左右すると思います。そして最後に、私たちは多くの人々と素晴らしいパートナーシップを結んでいることを付け加えておきます。今日も、私たちがどのようにAIとビジネスを行う会社と協力しているかについて書きましたが、私たちはミストラル、レイカ、その他たくさんの会社とパートナーシップを結んでいます。AIの分野は非常に広いので、すべての人が使用するすべてのモデルを作る会社は1つではないと思います。私たちは、自分たちのコアに必要なモデルを開発することに長けていますし、他の種類のモデルについては、多くの企業と積極的に協力しています。そして明らかに、彼らは私たちが持つ1万人の顧客と一緒に市場に参入できることに価値を見出しています。ですから、私たちがやるべきことという点では、これは今後もずっと続くと思います。
ライモ・レンショー
わかりました。ありがとうございます。
オペレーター
次の質問はジェフリーズのブレント・ティルです。どうぞ。
ブレント・ティル
マイク、RPOの46%増の加速について。1億ドルの取引についておっしゃいましたね。しかし、この再加速を助けたものとして、この四半期にあなたにとって意外なものは他にありましたか？また、他に注目すべきトレンドがあれば教えてください。
マイク・スカルペリ
そうですね。46%という数字は前年同期比です。前年比には第4四半期に契約した2億5,000万ドルの案件が含まれていません。その後にもう1億ドルの契約がありました。第1四半期に1億ドルの案件があり、今期も1,000万ドルの案件がある可能性があります。スノーフレークのビジネスには非常に満足していますし、お客さまが長期的にSnowflakeにコミットしてくださることにも非常に満足しています。
ブレント・ティル
優先順位は同じだとおっしゃいましたが、新CEOに就任されたスリダールさんから見て、24年中の最優先課題は何でしょうか？
スリダール・ラマスワミ
製品革新の迅速化は、間違いなくリストの上位にあります。私たちのAIプラットフォームであるCortex AIの市場投入の早さやArcticでの取り組みなど、このことが結実しているのをご覧いただけると思います。しかし、もう一度強調したいのは、私たちはAIデータ・クラウド全体に素晴らしい可能性を見出しているということです。AI関連はその一部ですが、Icebergのサポートは、データのすべてのプレーヤーにとってエキサイティングな新章です。昨日と今日のBuild Conferenceで発表がありました。しかし、一般的なテーマは、データレイヤーにあるより多くのデータに対してSnowflakeを活用できるようになるということです。ですから、製品のイノベーションは一つの焦点です。同様に重要なのは、当社の市場参入チームがこれらの製品を市場に投入するのを支援し、お客様に最も価値をもたらすアプリケーションに特化できるようにすることです。製品を市場に投入するための幅広い取り組みが、私にとっては最優先事項です。また、私はかなりの時間を顧客との商談に費やしています。平均すると、隔週で出張しているわけではありません。そうやって70日あまりで100人以上のお客さんと会うことになります。でも、これが私の優先順位の大まかな内訳です。お客さまや現場の人たちの前にいることを確認し、製品の実行に集中し、市場投入の効率化にも力を注いでいます。
ブレント・ティル
ありがとうございます。
オペレーター
次の質問はRBCのマット・ヘドバーグです。どうぞ。
マット・ヘドバーグ
スライダール、私たちはあなたが行っている研究開発やGPUへの投資に多くの時間を費やしています。しかし、私は、御社の販売とマーケティングの見通しについて、また、特に御社がリーチを拡大することに言及されたときに、御社がそこから学んだことについてお伺いしたいと思います。具体的には、例えばデータ・サイエンティストと話す際に、営業活動を変更したり進化させたりする必要があるのでしょうか？
スリダール・ラマスワミ
これはいい質問ですね。前の質問の答えでも触れました。その通りです。データ・サイエンス・チームと効果的に会話するために必要な製品の種類は、例えばウェアハウスを運営しているチームとは少し異なると思います。エキサイティングなことは、今日、私がお客様と交わした多くの会話から言えることは、スノーフレークの上に書かれたアプリケーション、私たちがマネージド・アプリケーションと呼んでいるものです。これにより、私たちは企業のビジネスリーダーと直接会話することができるようになりました。また、製品によって必要とされる製品モーションが異なり、その恩恵を受ける人々も異なります。例えば、スノーフレークに追加データをもたらすことができるデータ・プロバイダーに特化した専門的なパートナー組織を設立しました。同様に、例えばAIでは、言語モデルの世界でより快適に感じてもらう必要があります。私たちの魔法は、すべてのアナリストがAIを利用できるようにすることです。これは、スノーフレークの使用方法から得られる大きなブースです。もちろん、私たちのGo-to-Marketの動きには変化があります。しかし、ご存知のように、それは徐々に変化していくものです。私たちは、特定の製品を市場に投入するための最良の方法や、特定の顧客の問題を解決する方法を常に模索しています。そしてそれは、私たちの現場組織がどのように組織され、管理されているかに反映されています。
マット・ヘドバーグ
素晴らしいですね。素晴らしいです。それから、マイクに1つだけお願いがあります。消費トレンドについて教えていただきありがとうございます。とても参考になります。今週のガイダンスに基づくとおっしゃっていましたね。5月について質問があります。季節的に4月が遅かったようですが、5月は少し戻りましたか？
マイク・スカルペリ
先ほど申し上げたように、私たちのガイダンスは当四半期の消費パターンに基づいたものです。
マット・ヘドバーグ
ありがとうございます。
オペレーター
次の質問はパイパー・サンドラーのブレント・ブラセリンです。どうぞ。
ブレント・ブラセリン
ありがとうございます。スライダールさん、冒頭の発言で、あなたはアイスバーグが成長を加速させる可能性があると指摘しました。それは長期的な視点かもしれません。しかし、顧客がアイスバーグに移行する環境下で、スノーフレークの支出が実際に増加する可能性があるのはなぜでしょうか？ありがとうございます。
スリダール・ラマスワミ
まず、Icebergは能力です。構造化された相互運用可能なフォーマットでファイルを読み書きできる機能です。そして、データの上で実行したいアプリケーションがあるために、データの一部をSnowflakeからIcebergフォーマットに移行する顧客もいるでしょう。しかし、実際のところ、データレイクやクラウドストレージは、ほとんどのお客様にとって、Snowflakeの中にあるデータの100倍や200倍の量のデータを持っています。そして今、Icebergをフォーマットとしてサポートすることで、突然、このデータの上で直接Snowflakeでワークロードを実行できるようになりました。データエンジニアリングであれ、Icebergであれ、既存の顧客がすでに持っているすべての情報へのシームレスなパイプになります。クリスチャン・クレイナーマンは、この分野で非常に長い経験を積んでおり、多くの洞察を持っています。
クリスチャン・クレイナーマン
スリダールが言ったことに付け加えます。私たちの既存顧客の多くも、今スリダールが言ったようなことを繰り返しています。彼らはたくさんのデータ、数十ペタバイトのデータを持っていて、分析する準備ができています。彼らは、スノーフレークにデータをコピーしたりインジェストしたりすることに意味があるとは考えていませんが、Snowflakeのデータと既存のデータを組み合わせたいというユースケースを持っています。ですから、この機会は非常に現実的です。スリダールも言及しているように、私たちがこの2日間でマイクロソフトと行った発表は、完全にそれに関するものです。Technical Difficulty]で利用可能なデータを、Icebergを通じてどのようにSnowflakeで利用可能にするかということです。ですから、このチャンスは長期的なものではありません。ですから、このチャンスは長期的なものではありません。
ブレント・ブラセリン
第1四半期に1億ドルの大型案件を獲得しました。第2四半期にももう1件あるようですね。最後に確認したところ、マクロはかなり厳しいですね。何がその原動力になっているのでしょうか？AIのロードマップは役に立っていますか？
マイク・スカルペリ
これらはすべて既存のお客様や大口のお客様で、データウェアハウスの中核であることに変わりはないのですが、私たちがAIで何をしようとしているのかに関心を持ち、話し合いを持ちたがっています。しかし、これらの多くは、第1四半期に買収されたお客様のビジネスの中核であり、今四半期に買収されるお客様のビジネスの中核でもあります。そしてそれが、これらの顧客が当社と大きな長期的な契約を結ぶ原動力になっているのです。
スリダール・ラマスワミ
マイクが言ったような案件ではありませんが、他にも非常に大規模な案件がいくつかあり、スノーフレークがパイプ役となって、これらの大規模な顧客がデータにアクセスすることで、データを収益化するようなコラボレーションが行われています。そして、これらすべてにおいてAIが役立っており、Snowflakeの上にAIアプリケーションを構築しています。しかし、その核心は、これらの非常に大規模な投資は、AIデータプラットフォームとしてのSnowflakeに賭けていると見るべきでしょう。次の質問に行きますか？
ジミー・セクストン
オペレーター、次の質問です。音声に問題があるようです。
スリダール・ラマスワミ
ええ、音声に少し不具合があります。しばらくお待ちください。
ジミー・セクストン
オペレーターの声が聞こえません。
オペレーター
申し訳ありません。
ジミー・セクストン
聞こえます。
オペレーター
わかりました。次の質問はパトリック・コルヴィルさんからです。実はお電話が空いております。申し訳ありません。
アナリスト
パトリック・コルヴィルさんに代わって、ジョー・ヴァンドリックです。スライダール、あなたがスノーフレークに入社されたのは1年ほど前だと思いますが、CEOになられて3ヶ月ほど経ちました。CEOに就任してから学んだことで、驚かされたことや特筆すべきことがあれば教えてください。また、StreamlitとUnistoreという他の製品についての見解もお聞かせください。また、StreamlitやUnistoreといった他の製品についての見解もお聞かせください。ありがとうございます。
スリダール・ラマスワミ
私はスノーフレークに入社してもうすぐ1年になります。先ほど申し上げたように、私はたくさんのお客様と会話をしてきました。お客様がコア製品に寄せる愛情と尊敬の念の大きさ、使いやすさ、効率の良さ、メンテナンスフリー、総所有コストの劇的な低減。それは私を驚かせ続けてくれるものであり、私たちが新製品をリリースしている間にも維持すべき重要な品質であることは明らかです。私たちはそのために手間を惜しみません。私たちのAIレイヤーであるCortexについて、厳しい技術レビュアーから寄せられるフィードバックは一様に、SQLを書ける人なら誰でもAIを使ってかなり気の利いたことができるようになったので、私たちは本当に難しいことを簡単にした、というものです。シンプルさと使いやすさの組み合わせは、Snowflakeにとって信じられないほど強力な品質だと思います。そして、私はそれを知っていましたが、今でもお客様がそれを話題にするたびに、驚きと嬉しい驚きを感じています。Streamlitは、ラピッドプロトタイピング環境です。アプリケーションを書いて、他の作業をすることなくSnowflake上でホストさせることができるようなものです。Kubernetesクラスタを立ち上げる必要はありません。バイナリをデプロイする必要もありません。小さなアプリケーションを書けば、それが実行されるだけです。スノーフレークの中には、例えば報酬情報であれ、財務情報であれ、予測であれ、あるいは私が個人的に作成したチャットボットであれ、多くのアプリケーションがありますが、これらはすべてStreamlit上で実行されます。Streamlitを非常に広範囲に採用している企業もあります。私たちはこれを、Snowflakeの機能のハイライト、ショーケース、Snowflakeユーザーへの配布を非常に簡単にすることだと考えています。そのような観点からは、非常にポジティブなアプリケーションです。また、このチームは、例えば、今後重要な優先事項となるノートブックにも取り組んでいます。ですから、その面ではポジティブなことがたくさんあります。そしてUnistore、あるいは私たちがHybrid Tablesと呼んでいるものは、Snowflakeの上でしばしば実行される分析ワークロードとは性質が異なる、よりトランザクション的なワークロードに対処するためのものです。現在パブリックプレビュー中です。今年後半にはGAになる予定です。Snowflakeの上で非常に効率的に実行できる新しいクラスのアプリケーションをいくつか開くことができると思います。同じスノーフレークのマジックで、サーバーを立ち上げたり、サーバー上で多くの作業をしたり、Kubernetesクラスタを扱ったりする必要はありません。ハイブリッド・テーブルを積極的に利用しているお客様は、300社近くになると思います。この数は絶対にもっと増えるでしょう。クリスチャン、この2つについて他にご意見はありますか？
クリスチャン・クレイナーマン
Streamlitは3つのクラウドすべてで一般的に利用できる。そのため、多くの注目と採用を喚起している。また、ハイブリッド・テーブルについては、多くのお客さまに評価をいただいており、今年末の一般発売を心待ちにしていただいています。
アナリスト
ありがとうございます。
オペレーター
次の質問はスティフェルのブラッド・レバックです。どうぞ。
未確認アナリスト
こんにちは、ブラッドに代わってロブです。ご質問ありがとうございます。スノーフレーク・ベンチャーズは、昨日を含めてここ数ヶ月の間に、いくつかのロギングの観測可能性やいくつかの企業に投資しています。私は、可視化タイプの投資について、根本的な戦略は何なのかと思っているのですが、もしかしたら、何か大きなチャンスがあり、それに対処しようとしているのでしょうか？ありがとうございます。
クリスチャン・クレイナーマン
クリスチャンです。私たちのお客様にとって、観測可能性は非常に重要です。1つはデータの観測可能性で、データの品質やデータ自体のばらつきなどを理解することができます。しかし、私たちがスノーフレークをビジネスロジックをホストし、アプリケーションプラットフォームとして進化させたように、コードの観測可能性もあります。Snowparkコンテナサービスが何をしているかを知るにはどうすればいいですか？あるいは、Snowparkのアラートをどのようにトラブルシューティングし、監視すればよいのでしょうか？観測可能性は私たちにとって重要な優先事項であり、データだけでなくコードも同様です。私たちは、データとコードで何が起きているのかをより理解するのに役立つ、あらゆる豊富なエコシステムと提携を続けていきます。
スリダール・ラマスワミ
一般的なコメントとしては、スノーフレークはその上でアプリケーションを開発するための素晴らしいプラットフォームだということです。私たちは、スノーフレークの上に興味深いアプリケーションを構築する多くの企業と協力したり、時には投資したりしています。スノーフレークの上に活気あるエコシステムを構築したいからです。
アナリスト
なるほど。ありがとうございます。
オペレーター
次の質問はシティのタイラー・ラドケです。どうぞ。
タイラー・ラドケ
ありがとうございます。マイク、あなたは当四半期の小規模顧客からの上昇について話していましたね。そのような小規模な顧客、つまり新興企業やGenAI企業について教えてください。また、これは一過性のものですか？それとも、この好調さは今年いっぱい続くとお考えですか？
マイク・スカルペリ
非常に幅広く、G2K以外のすべての業種に及んでおり、中には非常に大きな企業もありますし、多くの民間企業も含まれています。
タイラー・ラドケ
わかりました。それから、営業・マーケティング面について簡単にフォローアップをお願いします。経費も人員も前四半期比でかなり増えていますね。それは主にノルマ達成のための採用ですか？マーケティング部門ですか？何がその投資を増加させたのか、具体的に教えてください。
マイク・スカルペリ
まず費用面ですが、前期末にコンププランを変更したことで、コミッション費用が即時費用化されるのに対し、繰り延べられ償却されることになると申し上げました。先ほど申し上げたように、キャッシュフローに大きな変化はありませんが、費用は増加しました。また、主にコマーシャル・スペースのアクイジション・チームや、ビジネス・ディベロップメント、SDRサイドでも多くのMRを増員しています。しかし、今年もSEを含め、営業組織全体で人を増やしています。そして、私たちのビジネスにはかなり手応えを感じています。第1四半期は目標を達成することができましたが、私たちは常に人員を検討しています。
タイラー・ラドケ
ありがとうございました。
オペレーター
本日最後の質問は、ウォルフ・リサーチのアレックス・ズーキンです。どうぞ。
アレックス・ズキン
皆さん、バックグラウンド・ノイズをお詫びします。スライダールから最初に、シグマのCortexの使用例について興味深いお話がありましたが、もう少し詳しくお聞かせください。もう少し詳しくお聞きしたいのですが、御社の大口顧客がCortexやArcticをどのように考え、導入しているのか、ビジョンを教えてください。また、よりプロダクション・グレードのユースケースでCortexを導入し始めた場合、彼らの経験にどのような影響があるのでしょうか？
スリダール・ラマスワミ
ご質問の要点はわかりました。お答えします。で簡単にできることは、例えば、構造化されていないテキスト情報を分析し、センチメントやフィードバックのカテゴリを分析することです。ベクトル埋め込みやCortexインデックスなどを使用することで、例えば、新しい質問に対して最も関連性の高いサポートケースを見つけ出し、回答を自動生成することができます。これはAIスタックのようなもので、中央のレポジトリ、たとえば過去に回答した質問の束があるとします。そして、新しい質問が入ってくると、単に履歴に基づいて新しい顧客の問題に対する回答を生成することができます。これは、今日の企業が不完全ながら行っていることに少し似ています。例えば、フォーラム、Snowflakeをフォーラムとして検索させ、この質問はすでに回答されているのか？言語モデルのマジックは、このプロセスを自動化できることです。そのため、本当に新しい質問はカスタマーサービス担当者に送られ、一から回答してもらうことができます。スノーフレークには中央リポジトリがあり、言語モデルがあり、基本的に外部からのリクエストがルーティングされ、ロジックがそれをどうするかを決定します。もちろん、純粋なチャットボットのようなものもあります。例えば、スノーフレークでは社内のITに関する質問すべてにチャットボットを導入しています。私たちはこのようなことを簡単にしています。しかし、おそらくCortexで本当に興味深いのは、基本的に言語変換です。感情検出の話をしましたが、他にも要約やJSONからのデータ抽出、もっと複雑なものでは画像からの情報抽出などもあります。私たちはそれらをすべて自動化します。私たちのモデルの優れた点は、これらすべてが消費によって駆動されることです。事前に支出を約束することはありません。これらのアプリケーションはデプロイされます。多くの利用があれば、それが消費を生み出します。そのため、優れたアプリケーションが出てきて利用を促進するという、ほとんどダーウィンのような仕組みになっています。また、このようにシンプルにすることで、以前はソフトウェアエンジニアリングが必要だった複雑なタスクも、スノーフレークでは1時間ごと、2時間ごとに実行される小さなパイプラインになり、スノーフレークに入力されるすべてのデータに対応できるようになります。私が話しているユースケースは、言語モデルの存在によって大幅に加速されるスノーフレークでできることのようなものです。これが1つのカテゴリーです。2つ目は、言語モデルによって、スノーフレークにある構造化データへのアクセスがより簡単になることです。私がデータAPIのようだと言っているのを聞いたことがあると思います。基本的なアイデアは、現状では非常に難しいということです。新しい情報を得るには、アナリストやおそらくBIツールを通さなければなりません。スノーフレーク・スキーマに関するセマンティックな情報を提供することで、基本的に人々がスノーフレーク・スキーマと会話できるようにする製品です。私たちはまだここに到達していませんが、マイク・スカルペリに金融情報を知っているアプリを提供したいのです。もちろん、スノーフレークは認可され、管理されていますが、スノーフレークと直接やりとりできるユーザーベースがはるかに大きくなっています。そして、より多くのユーザーベースがデータに直接アクセスできるようになるという補完です。他にもたくさんあります。このトピックは私が非常に熱中しているテーマです。まだまだ続きます。しかし、アプリケーションの種類を感じていただければ幸いです。最初のクラスは非構造化データで、2番目のクラスは構造化データです。私たちのビジョンは、これらすべてを1つの箱にまとめ、企業向けに提供することです。
アレックス・ズキン
なるほど。それからマイク、あなたは消費が期待を上回り、ノルマを上回ると話していましたね。あなたは広範なドライバーについて話していました。特定の顧客規模というわけではありませんでした。しかし、特に好調だった業種や地域、あるいはSnowparkの勢いがその好調さに貢献したというようなことはありますか？他に何かありますか？
マイク・スカルペリ
いいえ、本当に本業が好調で、すべての業種で好調でした。金融サービスは引き続き最大です。とはいえ、テクノロジーとヘルスケアの分野ではかなり好調な伸びが見られました。テクノロジーとヘルスケアの分野では、かなり好調な伸びを示しています。
アレックス・ズキン
完璧です。ありがとうございました。
マイク・スカルペリ
ありがとうございます。ありがとうございました。
オペレーター
以上で本日の電話会議を終わります。ご参加ありがとうございました。これより回線をお切りください。
お読みいただきありがとうございました!
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