[決算カンファレンスコール] $SNOW Snowflake 2024 Q3

オペレーター

こんにちは。本日の 2024 会計年度第 3 四半期スノーフレークの決算カンファレンスコールにご参加いただきありがとうございます。私の名前はティナです。今日の通話のモデレーターを務めます。ここで、カンファレンスを主催者であるスノーフレークの投資家向け広報責任者、ジミー セクストンに引き継ぎたいと思います。

先に進んでも構いません。

ジミー・セクストン

こんにちは。Snowflake の 2024 会計年度第 3 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。モンタナ州ボーズマンにいるのは、当社の会長兼最高経営責任者であるフランク・スロットマンです。当社最高財務責任者のマイク・スカルペリ氏。そして、製品担当上級副社長のクリスチャン・クライナーマンがQ&Aセッションに参加します。

本日の電話会議では、2024年度第3四半期の財務結果を確認し、2024年度第4四半期および通期の見通しについて議論します。

本日の電話会議では、当社は予想される事業の業績、将来の財務結果、戦略、製品と機能、長期的な成長、自社株買いプログラムおよび全体的な将来の見通しに関連する記述を含む、将来の見通しに関する記述を行う予定です。これらの記述にはリスクと不確実性が伴い、実際の結果と大きく異なる可能性があります。これらのリスクに関する情報は、本日の市場終了後に配布される決算プレスリリースと、当社が最近提出した2023年7月31日終了会計四半期のForm 10-Qおよび同四半期のForm 10-Qを含むSEC提出書類で入手できます。 2023年末にSECに提出する予定です。当社は、将来の見通しに関する記述に過度に依存しないこと、また新しい情報、将来の出来事、または当社の予想の変化の結果として将来の見通しに関する記述を更新する義務を負わないことを警告します。また、本日の電話会議では、GAAP と非 GAAP の両方の結果を報告する予定であることも指摘しておきます。当社は、これらの非 GAAP 財務指標を、財務および運営上の意思決定を目的として、また期間ごとの比較を評価する手段として社内で使用します。非 GAAP 財務指標は、GAAP に従って計算された財務指標の代替としてではなく、追加として表示されます。これらの非 GAAP 財務指標の調整を確認するには、本日初めに配布された決算プレスリリースと、Investors.snowflake.com に掲載されている投資家向けプレゼンテーションを参照してください。本日の通話のリプレイもウェブサイトに掲載されます。それでは、フランクに電話を切り替えたいと思います。

フランク・スロットマン

ありがとう、ジミー。ようこそ、こんにちは。第 3 四半期の製品収益は前年同期比 34% 増加し、6 億 9,800 万ドルに達しました。非 GAAP 調整後のフリー キャッシュ フローは 1 億 1,100 万ドルで、前年比 7% の成長を示しました。結果は、広く安定したマクロ環境における堅調な執行を反映しています。Snowflake の世界的な収益構成は業界や地域の点で非常に多様ですが、同社は主流の企業や機関からこれまで以上に大きな収益シェアを得ています。これは、より新しいデジタルネイティブ集団と比較して、Snowflake の早期採用者の多くを構成しています。当四半期中に 100 万ドル以上の顧客を 35 社追加し、上位 10 社の顧客のうち 9 社が引き続き成長しました。ジェネレーティブ AI は顧客との会話の最前線にあり、これにより、これらの新しいテクノロジーに備えてデータ戦略が改めて重視されるようになります。何度も言いましたが、データ戦略のない AI 戦略はありません。私たち全員が目指しているインテリジェンスはデータに反映されるため、その基盤の品質が重要です。一方、Snowflake は、顧客が AI を活用できるようにする多数の新テクノロジーを発表し、披露しました。Snowflake で AI と機械学習を活用するために、Snowflake Cortex を導入しました。Cortex は、大規模な言語モデルを推論するためのマネージド サービスです。これにより、モデルへの直接アクセスや、翻訳、センチメント、ベクトル関数による特殊な操作が可能になります。ビジネス アナリストやデータ エンジニアは、AI 環境の細分化された高度な技術的課題を抱えずに AI 機能を使用できるようになりました。昨年の夏、私たちは Snowpark Container Services を導入しました。これは、AI 実現戦略の 2 番目の柱としても機能します。開発者は、Snowflake のガバナンス境界内の任意の言語、任意のライブラリ、および柔軟なハードウェアにアクセスできます。すでに 70 社を超える顧客がプレビュー段階でコンテナ サービスを使用しており、さらに多くの顧客が順番待ちをしています。

Snowflake を使用すると、一般的な AI ユースケースが簡単になり、高度なユースケースが可能になります。

当社は、データ クラウドのプログラマビリティとガバナンスのフレームワークの規模と範囲に基づいて、AI に関して有利な立場にあります。企業による AI と ML の導入にはハードルがあります。

1 つ目は、質の高いデータへの広範なアクセスです。Snowflake は、データ共有アーキテクチャを通じてこの課題に対処します。全顧客の 28% がデータを共有しており、1 年前の 22% から増加し、100 万ドル以上の顧客の 73% がデータ共有を行っています。1 年前の 67% から増加しています。

AI モデルは、トレーニングされたデータと同程度の賢さしか発揮できません。セキュリティとガバナンスは、企業による AI 導入にとって新たな課題となっており、Snowflake Horizo​​n は AI 向けに構築された統合セキュリティとガバナンス ソリューションを提供します。Horizo​​n は、大規模な言語モデル アプリケーション、従来の ML モデル、アドホック クエリなどのユースケース全体で、データに対するユーザー権限を厳密かつ一貫して強制します。

Horizo​​n の一環として、お客様がデータ クラウドを検索できるようにするユニバーサル検索を導入しました。顧客は、自分のアカウント全体および Snowflake マーケットプレイスに存在するデータとメタデータを発見できるようになりました。

Snowflake は、従来の枠を超えた新しいワークロードを獲得し続けています。スノーパークの消費量は前四半期比 47% 増加しました。10月の消費量は昨年比500％以上増加した。10 月には、顧客の 30% 以上が Snowflake を使用して非構造化データを処理しました。非構造化データの消費量は前年比 17 倍に増加しました。

最新のストリーミング機能である Dynamic Tables は、今年初めにパブリック プレビューを開始しました。約 1,500 の顧客がこの機能を使用しており、初期導入は予想を上回っています。

第 4 四半期には、多数の主要な新機能が広く利用可能になります。