参考和訳 株式会社スノーフレーク（NYSE:SNOW）2024年第1四半期決算カンファレンスコール 2023年5月24日
株式会社スノーフレーク（NYSE:SNOW）2024年第1四半期決算カンファレンスコール 2023年5月24日 5:00 PM ET
参加者
ジミー・セクストン（Jimmy Sexton）：投資家向け広報担当
フランク・スルートマン - 会長兼最高経営責任者
マイク・スカルペリ - 最高財務責任者
クリスチャン・クレイナーマン - 製品担当上級副社長
電話会議参加者
マーク・マーフィー - J.P.モルガン
Kash Rangan - ゴールドマン・サックス証券
キース・ワイス - モルガンスタンレー
アレックス・ズキン - ウルフ・リサーチ
Raimo Lenschow - バークレイズ
ブラッド・ゼルニック（Brad Zelnick） - ドイツ銀行
カール・キールステッド - UBS
パトリック・ウォルラヴェンス - JMP
カーク・マテルネ - ISI
ブレント・ティル - ジェフリーズ
グレッグ・モスコウィッツ - みずほ
Brad Reback - Stifel
Tyler Radke - シティ
ブレント・ブラセリン - パイパー・サンドラー
デリック・ウッド - TDコーウェン
スターリング・オーティー - モフェットナサンソン
マイケル・ターリン - ウェルズ・ファーゴ
オペレーター
こんにちは。本日は、スノーフレーク第1四半期（24年3月期）決算説明会にご参加いただき、ありがとうございます。私はコールといい、本日の電話会議のモデレーターを務めます。プレゼンテーションの時間帯は、すべての回線がミュートされ、最後に質疑応答の機会があります。[オペレーターの指示]。
では、司会のジミー・セクストンに会議を引き継ぎたいと思います。どうぞ、お進みください。
ジミー・セクストン
こんにちは、スノーフレークの2024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。
モンタナ州ボーズマンから、会長兼最高経営責任者のフランク・スロットマン、最高財務責任者のマイク・スカルペリ、そして製品担当上級副社長のクリスチャン・クレイナーマンが参加しており、質疑応答にも応じてくれます。
本日の電話会議では、2024年度第1四半期の業績について説明し、2024年度第2四半期及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、当社の事業の予想業績、将来の業績、戦略、製品及び機能、長期的な成長、自己株式取得プログラム及び全体的な将来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ないます。これらの記述は、リスクや不確実性を含んでおり、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、本日市場終了後に配信された当社の業績に関するプレスリリース、および当社がSECに提出する予定の2023年1月31日終了会計年度の直近のForm 10-Kおよび2023年4月30日終了四半期に関するForm 10-QなどのSEC提出書類に記載されています。当社は、将来予想に関する記述を過度に信頼しないよう注意し、新たな情報、将来の出来事、または当社の予想の変化の結果、将来予想に関する記述を更新する義務または義務を負うものではありません。
また、本日の電話会議において、当社はGAAP方式と非GAAP方式の両方の業績を報告する予定であることを申し添 えます。当社は、財務上及び経営上の意思決定を行うため、また、期間比較を評価するための手段として、これらの非GAAPベースの財務指標を社内で使用しています。非GAAPベースの財務指標は、GAAPに準拠して算出された財務指標に加えて表示されるものであり、その代用となるものではありません。これらの非GAAPベースの財務指標の調整表は、本日未明に配信した決算プレスリリース及び投資家向けプレゼンテーション（investors.snowflake.comに掲載）をご参照ください。
また、本日の電話会議のリプレイも同ウェブサイトに掲載されます。
それでは、本日の通話をフランクにお聞かせください。
フランク・スルートマン
ありがとう、ジミー。本日の決算発表をお聞きの皆さん、ようこそ。
スノーフレークの製品売上は、2024年度第1四半期に50％成長し、合計5億9000万ドルとなりました。純売上高維持率は151％に達し、残りの履行義務は34億ドルで、前年同期比31％増となりました。非GAAPベースの調整後フリー・キャッシュ・フローは2億8700万ドルで、前年同期比58％増となりました。
しかし、私たちは不安定な需要環境の中で事業を展開しており、このことは全体的な消費パターンに反映されていると考えています。Snowflakeに対する熱意は高いものの、企業は自らの不確実性に対応するため、コストに気を取られています。私たちは、お客様と一緒になって環境の最適化を積極的に進めています。このような状況は短期的には続くかもしれませんが、このようなサイクルはいずれは終わりを迎えます。長期的なチャンスへの確信は変わりません。
チャットスタイルの対話が可能なジェネレーティブAIは、社会全体の想像力をかき立てています。それは、タスクや産業全体に、破壊や生産性、そして陳腐化をもたらすでしょう。ジェネレーティブAIは、データによって動きます。そのため、モデルが訓練され、徐々に面白く、適切なものになっていくのです。これまでモデルは主にインターネットや公共のデータで訓練されてきましたが、私たちは企業が自社のデータでこの技術をカスタマイズすることで利益を得ることができると考えています。
Snowflakeが公開データと専有データの広大で増大するユニバースを管理することで、このトレンドを推進するデータクラウドの役割は顕著になります。AIが大規模な言語モデルと構造化・非構造化両方のテキストデータに焦点を当てることで、モデルの種類と特殊化が急速に進むでしょう。浅い機能で幅広く使えるモデルもあれば、特定の領域で深く特化し、インパクトを与えるモデルも出てくるはずです。
Snowflakeは、Snowparkを通じてプラットフォームの拡張性に何年も注力してきたため、新しく興味深い言語モデルが登場したときに、それを迅速に採用するのに適しています。また、AIはテキストデータだけにとどまらず、音声や動画などのモダリティでも同様に大きな成果を上げることができます。
Snowflakeのミッションは、データ、ユーザー、ワークロード、アプリケーション、そして新しい形のインテリジェンスに対するあらゆる制限を着実に取り払っていくことです。そのため、今後も私たちの機能や特徴を追加、進化、拡張していくことになるでしょう。私たちの目標は、世界中のすべてのデータがSnowflakeにたどり着き、使用や目的の面で制限を受けることがないようにすることです。
私たちの観点では、機械学習、データサイエンス、AIは、私たちが機能の向上、継続的なパフォーマンスと効率の改善で可能にするワークロードです。データには引力があります。そして、Snowflakeがすでに管理している膨大なデータの世界を考えると、その用途がまだ進化している一方で、これらの機能に対する関心が高まっているのは当然と言えます。
Snowflakeでのデータサイエンス、機械学習、AIのユースケースは日々増えています。第1四半期には、1,500社以上のお客様がこれらのワークロードのいずれかにSnowflakeを活用し、前年同期比91%増となりました。米国の大手金融機関は、モデルトレーニングにSnowflakeを利用しています。以前のソリューションではメモリの制約があったため、フィーチャーエンジニアリングのワークロードをSnowflakeに移行することを選択しました。Snowflakeでは、すべてのデータを完全に取り込むことができるため、サンプリングアプローチに代わって、モデルの予測精度が低下し、長時間稼働することになりました。
Snowflakeは、プログラマーだけでなく、幅広いユーザータイプに機械学習を提供します。アナリスト向けには、異常検知、トップインサイト、時系列予測など、MLを活用したSQL拡張機能をプレビューで導入しています。SQLに精通したユーザーは、基礎となるデータサイエンスを習得することなく、強力な機械学習拡張機能を活用できるようになりました。
データサイエンティストやエンジニアにとって、Snowparkはプログラマビリティのためのプラットフォームです。PyTorchデータローダーとMLFlowプラグインは、プライベートプレビューとして提供されます。PyTorchは機械学習のための一般的なフレームワークで、MLFlowは機械学習のライフサイクルと運用を管理するのに役立ちます。
Snowflakeは、昨年のApplicaの買収を通じて、言語モデルのサポートに早くから着手しており、現在はPrivate Previewとなっている。Applicaの言語モデルは、非構造化データの理解という実際のビジネス課題を解決するものです。ユーザーは、請求書や法的契約書などのドキュメントを構造化されたプロパティに変換することができます。これらのドキュメントは、分析、データサイエンス、AIのために参照できるようになり、今日の環境ではかなり困難なことです。
Streamlitは、データサイエンティストがAIやMLのためのアプリケーションやエクスペリエンスを作成するために選択されるフレームワークです。LLMを搭載した1,500以上のStreamlitアプリがすでに構築されています。GPT Labはその一例です。GPT Labは、ユーザー間で共有できる事前学習済みのAIアシストを提供しています。
言語モデルによる次世代検索技術であるNeevaを買収する意向を発表しました。AIの進歩に伴い、自然言語によるデータへのエンゲージが盛んになっています。これにより、Snowflakeのユーザーやアプリケーション開発者は、検索に対応したリッチで会話的な体験を構築できるようになります。Neevaは、技術者ではないユーザーがデータから価値を引き出せるようにする機会を増やすと信じています。
より広範に、Snowflakeは産業とワークロードを可能にし続けています。第1四半期には、800人以上のお客様が初めてSnowparkを利用されました。現在、全顧客の約30％が少なくとも週単位でSnowparkを利用しており、前四半期末の20％から増加しました。Snowparkの消費量は、前四半期比で約70%増加しています。
Snowflake Connector for ServiceNowがパブリックプレビューになりました。顧客は、APIやサードパーティツールを手動で統合する必要なく、データクラウド内でServiceNowのデータにアクセスできる。ServiceNowのデータは、ITとセキュリティのデータを豊富に保持しているため、重要な意味を持ちます。Connectorは、Snowflakeが構築した最初のいわゆるネイティブアプリである。Private Previewにあるネイティブアプリは、Snowflakeガバナンスの境界を洞察して実行され、共通のサービスを利用することができます。今日、開発者はデータを公開するよう顧客を説得するのに時間を浪費しています。ネイティブアプリでは、開発者は自分たちのコアな関心事であるアプリケーション開発に集中することができます。また、セキュリティやデプロイメントに関する懸念はSnowflakeにオフロードすることができます。
この四半期には、データ問題としてのサプライチェーン管理に焦点を当てたManufacturing Data Cloudも発表しました。サプライチェーン管理は、エンタープライズ・ソフトウェアにおいて、プラットフォームそのものに苦戦した数少ない残りの領域の1つです。サプライチェンジはどれもやや特殊で、データのサイロ化という問題が、管理に不可欠なサプライチェーンの可視化を妨げています。Snowflakeは、Manufacturing Cloudによって、データクラウドから、大企業や機関の運用ハブとしても進化を続けています。
また、サプライチェーン管理の最大手ソフトウェア企業であるBlue Yonderが、Snowflake上に完全にリプラットフォームすることを発表しました。Blue Yonderは、製造業と小売業の両方のデータクラウドに参加している重要な企業です。同社は、Snowflake上でエンドツーエンドのサプライチェーンプラットフォームを構築することを約束した最初の大手サプライチェーンプロバイダーです。サプライチェーン・マネジメントは、一般的に多数の異なるエンティティで構成されるため、高度にネットワーク化された分野です。したがって、Blue Yonderとの戦略的提携によって、大きなネットワーク効果が期待できます。
6月に開催されるサミット・カンファレンスでは、さらに重要な製品の発表が予定されています。
それでは、マイクにお電話をお繋ぎします。
マイク・スカルペリ
ありがとうございます、フランク。
第1四半期の製品売上は5億9,000万ドルで、前年同期比50％増、残存性能義務も前年同期比31％増の34億ドルでした。34億ドルのRPOのうち、今後12ヶ月で約57％が収益として認識される見込みです。これは、前年同期の推定値と比較して40％の増加です。
当社の純収益維持率（失礼）151％には、12ヵ月後の製品売上高が100万ドルの新規顧客が5社含まれています。第1四半期の売上は、厳しい環境下での好調な業績を反映しています。当社は引き続き、成長と効率化に注力しています。フリー・キャッシュ・フローは、第1四半期の目標を上回る2億8,700万ドル（非GAAP調整後）を創出しました。
第1四半期の消費は月によって異なりました。2月と3月は好調な消費に支えられましたが、4月以降、消費は減速しました。4月以降は、イースター休暇の後、今日まで消費は減速しました。当四半期の好調は、ヘルスケア及び製造業のお客さまによるものです。金融サービス分野の顧客は、当社の予想を上回りました。地域別では、SMB及びAPJセグメントを除き、全世界でほぼ横ばいの業績となりました。
復活祭から今日にかけての消費減速の原因をひとつに特定することは困難です。当社の一部の大口顧客は、自らのビジネスにおいて逆風に直面しているため、Snowflakeのコストを精査しています。例えば、一部の組織では、データ保持ポリシーを見直し、古くなったデータや価値の低いデータを削除しています。これにより、ストレージの使用料が下がり、コンピューティングコストが削減されます。私たちは最近、いくつかの大企業とこうした取り組みを行っていますが、こうした傾向は今後も続くと思われます。価格性能は長期的な消費に有利であることは、歴史が証明しています。
予約の観点からは、北米の大企業向けセグメントを除き、世界的に逆風が吹いています。これは、競争圧力によるものではなく、顧客が複数年の大型契約を締結することを依然ためらっているためです。生産性の向上は私たちが望むところではなく、今回の見通しにはこれを反映しています。第1四半期は常に厳しい決算期であり、現在のマクロ環境はそれをさらに大きくしています。しかし、私たちはまだ結果に満足していません。私たちは、リターンが得られる分野にのみ投資します。そのため、新たな生産能力を導入する前に、既存の営業資源を優先的に投入し、成長を促進させる予定です。
第1四半期は、収益性に関して継続的な進展がありました。非GAAPベースの製品売上総利益率は77％でした。クラウドサービスプロバイダーとのより有利な価格設定、製品の改善、パブリッククラウドデータセンターの規模拡大、大口顧客の継続的な成長などが、前年同期比で売上総利益率の改善に寄与しています。非GAAPベースの営業利益率は5％で、収益の改善と営業・マーケティング費用の削減が寄与しています。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46％で、回収の直線性が高いこと、及び5月に発生した債権 の一部早期回収によりプラスの影響を受けました。
現金・預金および現金同等物、短期・長期投資で50億米ドルを有し、引き続き強固なキャッシュポジションを 維持しています。当社は、約1億9,200万米ドルの現金を使用し、これまでに約140万枚を平均価格136米ドルで買い戻し ました。今後もフリー・キャッシュ・フローを活用し、機動的に自社株買いを行っていく予定です。
フランクが述べたように、私たちはNeevaを買収します。Neeva社から約40名の従業員をSnowflake社に迎えることになりますが、この影響はすべて見通しに反映されています。
ガイダンスの前に、最近の傾向についてお話ししたいと思います。先ほど申し上げたとおり、イースター以降、収益の伸びが予想より鈍化しています。前四半期とは異なり、この不振の大部分は高年齢層の顧客によってもたらされています。この状況は、今後改善される見込みですが、「顧客行動」に関する予測可能性と可視性の欠如により、このようなパターンが通年で発生しています。その結果、消費に一貫した変化が見られるまで、コストを抑制しています。
私たちは、効率的な成長のための投資に注力しており、新規顧客との契約を継続し、これらの顧客の移行を迅速かつ成功させ、PSチームとパートナーのリソースを活用し、SnowparkやStreamlitなどの新しいソリューションを販売して企業におけるより多くのペルソナを獲得することに注力しています。これが最終的に、ここ数年で描いてきたデータクラウドネットワーク効果につながると確信しています。私たちは、昨年打ち出したよりも良いマージンプロファイルで、2029年度に100億ドルの製品売上を達成できると今も信じています。
さて、ガイダンスに移ります。
第2四半期の製品売上は6億2,000万ドルから6億2,500万ドルで、前年同期比では33％から34％の成長を見込んでいます。マージンについては、非GAAP基準の営業利益率で2％を見込んでいます。また、希薄化後の加重平均発行済株式数は3億6,100万株と予想しています。
2024年度通期の製品売上は約26億ドル、前年比では約34％の成長を見込んでいます。収益性については、2024年度通期において、非GAAP基準の製品売上総利益率約76％、営業利益率約5％、調整後フリーキャッシュフロー利益率約26％を見込んでいます。また、希薄化後の加重平均発行済株式数は3億6,200万株と予想しています。
私たちは、製品およびエンジニアリングにおける採用を引き続き優先していきます。今年度の採用計画を減速し、2024年度にはM&Aを含めて約1,000人の従業員を追加する予定です。
そして最後に、6月27日にラスベガスで、当社の年次ユーザー会議であるSnowflake Summitに合わせて、当社のInvestor Dayを開催する予定です。参加にご興味のある方は、IR@snowflake.com までメールをお送りください。
以上、オペレーターの方、質問の受付を開始します。
質疑応答
オペレーター
ありがとうございました。
マイク・スカルペリ
咳き込んでしまって申し訳ありません。
オペレーター
[オペレーターの指示】最初の質問は、J.P.モルガンのマーク・マーフィーさんです。どうぞよろしくお願いいたします。
マーク・マーフィー
ありがとうございました。フランク、ハイパースケーラのコスト最適化活動の周期に何か関連性を感じますか？言い換えれば、AWSとAzureの最適化が数四半期以内に正常化し始めた場合、Snowflakeの消費パターンや連続成長率も同じ時期に回復するとお考えでしょうか。それでは、簡単なフォローアップをさせていただきます。
フランク・スルートマン
そうですね。アマゾンは当社全体の展開に占める割合が非常に高いので、良い指標になると考えています。ただ、彼らと話していて、彼らが経験したことは私たちも経験したことだとわかりました。つまり、私たちがスタックにいることで、間違いなく波及効果があるのです。ですから、一般的に言えば、答えは「イエス」です。マイクロソフトは規模が小さいですから。マイクロソフトは規模が小さいので、AWSのように私たちの経験を予測することはできません。
マーク・マーフィー
なるほど。続いて、マイク、質問して申し訳ありません。ちょっと風邪をひいているようですね。しかし、倉庫ビルダー製品におけるGravitonの採用による収益の逆風は完全に抜けていると考えていいのでしょうか？その通りだと思います。しかし、今後数四半期のガイダンスに織り込んでいるような、他の類似の展開があるのかどうか、気になります。
マイク・スカルペリ
はい。AWSのすべてのお客様をGraviton 2に完全に移行しており、それが収益の大部分を占めています。また、最適化には3つのタイプがあることを忘れないでください。一つはクラウドベンダーによる最適化で、これはハードウェアの性能向上によるものです。そして、私たちがソフトウェアで定期的に行っている最適化で、パフォーマンスを向上させ、その結果、お客さまがより安く利用できるようにするものです。この2つを合わせると、通常、毎年5％の逆風が吹いていると予測しています。
3つ目の最適化は、当社の大手のお客さまが、ストレージの保存ポリシーを変更するために行ったものです。あるお客様は、5年から3年に変更されましたが、これはペタバイト単位の膨大なデータです。そのため、ストレージの収益を失うことになりました。しかし、その一方で、少ないデータ量でクエリを実行できるようになったため、クエリの実行速度が速くなりました。このようなことを望むお客様が増えてきています。また、ハイパースケーラーに話を聞いたところ、どことは言いませんが、お客様の中で保存ポリシーが変わり、より古いデータのアーカイブを希望されるようになったとのことでした。
マーク・マーフィー
はい、ありがとうございます、マイク。とても助かりました。
オペレーター
次の質問は、ゴールドマン・サックスのカシュ・ランガンさんです。どうぞよろしくお願いいたします。
カシュ・ランガン
私の質問に答えていただき、ありがとうございます。消費最適化を進めているお客さまは、いつプラトーになりそうなのか、いつ「通常の消費」に戻りそうなのか、可能な範囲で教えてください。ありがとうございました。
フランク・スルートマン
そうですね、カシュ、もう少し詳しく言うと、最適化というのは、すでに稼働しているものをいかに効率よく稼働させ、その結果、節約を実現するかというものです。それは「合理化」です。
ここ数四半期で見られたことのひとつに、CFOがビジネスに参加するようになったことがあります。これは、私たちが企業で使っている表現ですが、通常ではありえないレベルの監督監視が行われているのです。そして、これは頻繁に起こることではありません。このような事態は、かなり深刻なエピソードにしか見られません。
最初のうちは「小規模な契約や短期的な契約を行う」という感じですが、そのうち「身の丈にあった生活をしろ。このくらいの金額で、なんとかやりくりしてください。そして、私たちの枠に収まるように、どこを削るかを考えてください"。これが、私たちが実際に見てきたダイナミクスです。
さて、「いつになったら終わるのか」という質問ですが、このような事態はいつかは終わります。というご質問ですが、このような事態は、最終的には収束していくものです。私は準備段階で、「物事は不安定だが、いずれは落ち着く」と申し上げました。新しいパターンに落ち着き、そこから再開するのです。しかし、今のところ、事態はまだ落ち着かず、人々は適応しています。「さて、いつになったらすべてが変わるのだろう」という点で、私たちには強い見通しがありません。
カシュ・ランガン
ありがとうございました。
オペレーター
次の質問は、モルガン・スタンレーのキース・ワイスからです。どうぞよろしくお願いいたします。
キース・ワイス
素晴らしい。質問に答えていただき、ありがとうございます。マイク、これはあなたへのものです。少し不謹慎かもしれませんが、私が投資家から最も多く受けている質問で、ガイダンスの方法論について、何か変化があったのかどうかというものです。ここ数四半期、業績見通しを何度か下方修正する必要がありました。マクロ環境も、顧客の動向も、さまざまな要素が絡み合っています。今回が最後の値下げであり、今後、新しいタイプの最適化に遭遇し、年度見通しがさらに下方修正されることはないという確信を投資家に与えるにはどうしたらよいでしょうか？
マイク・スカルペリ
私たちの予測方法に変更はありません。私たちは、文字通り、決算の4週間前から昨日まで、毎日の消費動向を見て予測を立てています。そして、とてもユニークなことがあります。過去には、4月に4週間にわたり、前週比の伸びがなかったり、重要でなかったりしたことがありました。
これは、ストレージの保持ポリシーに関する大規模な最適化が行われた一部のお客様によるものだと考えています。しかし、コンシューマー・モデルでは、顧客はそれを減らすことができますし、ビジネスに自信が持てれば増やすことも可能です。私は、私たちが入手したデータに基づいてガイドすることしかできません。
キース・ワイス
了解しました。ありがとうございました。
オペレーター
キース、ありがとうございました。次の質問は、Wolfe ResearchのAlex Zukinさんです。どうぞよろしくお願いいたします。
アレックス・ズキン
やあ、みんな。質問をありがとうございます。財務的な質問と、技術的な質問をさせてください。最適化と合理化のバランスはどうなっているのでしょうか？つまり、どれくらいの量を削減し、どれだけの量を削減できるのか？そのバランスはどうなっているのでしょうか。この6ヶ月から9ヶ月の間にどのように変化したのでしょうか？
それから、技術的な観点からですが、Neevaで何ができるのでしょうか？なぜそれが重要なのか？また、生成AIと比較して、御社の顧客ベースではどのようなことが可能になるのでしょうか？
マイク・スカルペリ
お客様が実際に行っていることとして、ジョブの数、つまりクエリの数は、この四半期に前年同期比で57％増加し、当社の売上を上回っているのです。クエリがより効率的に実行されているのです。これは、最適化によって、クエリを実行するストレージの量を減らすと、クエリの実行が速くなるためです。また、Graviton 2が今年から本格的に導入され、昨年の四半期と比較すると、その影響もあります。このように、ジョブ数は売上高を上回る成長を遂げており、お客様にとって非常に効率的なものとなっています。
Neevaについては、ここにいるクリスチャンに話を聞きます。
クリスチャン・クレイナーマン
はい、こんにちは、クリスチャンです。ここ数年、皆さんにお伝えしてきた幅広いビジョンは、Snowflakeの機能を拡張することで、データの近くで計算を行うことを使命としています。これにより、私たちはアプリケーション・プラットフォームへと進化を遂げました。アプリケーションの中核となるユースケースは、検索や検索を可能にする体験だけでなく、ジェネレーティブAIの登場により、会話体験という概念もあります。
しかし、最も重要なのは、Snowflakeのセキュリティの範囲内で顧客のデータを扱うことで、この新しいイノベーションとテクノロジーをすべて活用できるようにし、かつデータのプライバシーとセキュリティを安全に保つことです。
アレックス・ズーキン
了解しました。
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。どうぞよろしくお願いいたします。
ライモ・レンショー
はい、ありがとうございます。マイク、早く良くなることを祈っています。早速ですが、質問です。前四半期では、新しいコーホートが、より古いコーホートに比べて、低いペースでわずかに拡大しているような話をしました。その勢いに変化はあったのでしょうか？それとも、前四半期は新参者の拡大が鈍く、今四半期は旧参者の最適化が進んだということでしょうか。この2つなのでしょうか、それとも他の要因が働いているのでしょうか？
マイク・スカルペリ
いいえ、良い質問です。新しいものはより速く成長しています。一方、古いものほど、明らかにドル高です。そのため、最適化を行うと、より大きな影響を受けます。また、AWSの成長のための純収益維持率は、会社全体よりもかなり高いのですが、これは私たちが比較的新しく参入したためです。Azureクラウドは、私たちにとっても、本当に軌道に乗り始めているのです。
ライモ・レンショー
なるほど。そして、もうひとつは、フランクの声を聞いてください。しかし、フランク、ストレージの保持に関するポリシーの変化について考えてみてください。つまり、人々がデータを保存するのには、ある一定の年数などの理由がありました。今の状況は、一時的なものだとお考えですか？それとも......私たちの登場によって、人々はただなんとなくそれを実行し、異なるアプローチをとるようになったのですが、それがここで起きている恒久的な動きだと思いますか？ありがとうございました。
フランク・スルートマン
永久に続くとは思いません。先ほど申し上げたように、事業部門のCFOが「こうあるべきだ」と非常に直接的な指示を出し、その後、事業部門が「よし、これをどう実行するか」を検討し始めます。時には、データを削減すればいいという安易な考えもあります。しかし、実際にはプロセスがうまく機能していない可能性があります。だから、実際にコストがかかるのです。しかし、今のところ、一般的な感情として、コストの懸念が優勢になっています。
2020年、2021年は、何が何でも成長するんだ！という意気込みがありました。しかし、今はその逆です。私たちは、コストなどに関する強い確実性、予測可能性がある場所を知っています。それが長続きするとは思えません。私たちは今、まさにその反対側にいるのです。そして、いつかは平均値に戻るでしょう。
ライモ・レンショー
なるほど。理にかなっている。ありがとうございます。
オペレーター
次の質問は、ドイツ銀行のブラッド・ゼルニックです。どうぞよろしくお願いいたします。
ブラッド・ゼルニック
そうですね。質問をありがとうございます。マイク：消費モデルでは、新しいワークロードの数やトランザクションの量を予測するのは難しいのですが、その多くはマクロと関連しています。そこで、最適化というテーマに戻りたいと思います。3つの異なるタイプの最適化についてお話されました。もし全員が最適化された顧客であった場合、どのようなマイナス面があるのかを知るために、顧客ポートフォリオ全体と最も最適化された顧客とを比較する方法はありますか？
マイク・スカルペリ
それはとても難しいことです。私にはそのようなデータはありません。顧客はそれぞれ違うのですから。
ブラッド・ゼルニック
質問していいですか [複数発言] どうぞ。すみません。
クリスチャン・クレイナーマン
いいえ、私は、マイクが説明した3つ目のカテゴリーやフランクが言及したような最適化を行うことで、ビジネスのニーズに対する考え方が変わる場合があると付け加えようと思っていました。ですから、ストレージ・ポリシーを見直すという決断をした場合、顧客にしかできないビジネス・インパクトがありますから、その種の決断を推定するのは難しいのです。
ブラッド・ゼルニック
ありがとうございます、クリスチャン。助かります。マイク、あなたが答えを持っていることは分かっているのですが、質問です。あなたは毎週トレンドを予測していますが、4月と比較して5月はどのように見えるか、コメントをお願いします。
マイク・スカルペリ
これは、私がお渡ししたガイドに反映されていることですが、年間では26億ドルです。5月は好調な時期がいくつかありましたが、まあまあといったところでしょうか。しかし、私たちが望むような水準には達していません。
ブラッド・ゼルニック
ありがとうございます。質問に答えていただき、ありがとうございました。
オペレーター
次の質問は、UBSのKarl Keirsteadからです。お電話をお待ちしております。
カール・キールステッド
はい。ありがとうございます。マイク、ブラッドからの質問の続きですが、その趣旨は、下期ガイダンスにどのような前提を組み込んでいるのか、ということです。それとも、もう少し保守的なアプローチで、フィンランドの垂直統合がもう少し弱くなると仮定して、その分をカットしているのでしょうか？これが1つ目の質問です。
質問その2、これはフランクに聞くのが一番かもしれません。フランク、マイクのコメントで、販売生産性がスノーフレークが望んでいたところとは違うという話がありました。それについて詳しく教えてください。というのも、そのプレッシャーの一部は完全にマクロ的なものではなく、営業の実行にあるように思えるからです。そこで、少しお聞きしたいのですが。私の解釈が正しいかどうか？また、この状況を好転させるために、どのようなステップを踏んでいるのでしょうか？ありがとうございました。
マイク・スカルペリ
すみません、カール。しかし、それは以前よりもはるかに低いペースであり、ここ4週間で見てきたようなことが、私たちの内部で予想されていることです。この4週間が、私たちが期待しているものです。
フランク・スルートマン
そうですね。営業生産性の面では、これは非常にマクロ的なことだと思います。これ以上頑張れないという時期がやってきます。私たちはリソースを投入していますが、最適と思われる方法でリソースを変換しているわけではありません。では、実行の側面もあるのでしょうか？常にありますね。つまり、それは日々の営業管理です。
でも、長年このような仕事をしてきて、いつもリソースの活用が不十分だったように思います。今にして思えば、もっとできたはずだといつも思っていた。今回、私たちは膨大な量のリソースを投入し、非常に大きな成功を収めたと思います。しかし、あるとき、「もっと選択的に、もっと優先的に、パフォーマンスを向上させる必要がある」と思うようになるのです。
ですから、これはマクロ的なことだと考えています。つまり、ある時点までなら、これ以上無理強いすることはできないというのが、世間一般の感覚なのです。
カール・キーステッド
なるほど。お二人ともありがとうございました。
オペレーター
次の質問は、JMPのパトリック・ウォラヴェンスです。どうぞよろしくお願いいたします。
パトリック・ワルラヴェンス
[技術的な難しさ］
マイク・スカルペリ
聞こえないよ、パット。
パトリック・ワルラヴェンス
私の記憶が正しければ、Blue YonderはJDAであり、i2やManugisticsと同じです。だから、なぜそれがそんなに面白いのかについて、何でも教えてくれるとうれしいです。
フランク・スルートマン
私はサプライチェーン・マネジメントに長期的な魅力を感じています。なぜなら、サプライチェーン・マネジメントは、ソフトウェアの観点からはプラットフォーム化されておらず、電子メールのスプレッドシートによるオペレーションだからです。というのも、サプライチェーン・マネジメントは、ソフトウェアとしてプラットフォーム化されたことがなく、電子メールのスプレッドシートを使った作業だからです。非常に非効率的で、しかも大量生産が可能です。サプライチェーン・マネジメントがプラットフォーム化されない理由は、まず、サプライチェーンがそれぞれ異なるからです。そのため、変化しやすいものに対して標準的なソリューションを用意するのは非常に難しいのです。しかし、第二に、データの問題です。サプライチェーンを構成するすべてのエンティティを可視化できなければ、この問題を解決するチャンスはありません。
Snowflakeが面白いと思う理由は、サプライチェーンのすべてのエンティティがSnowflakeアカウントになることです。そうすることで、すべての人が他の人を見ることができるようになるからです。そして、私たちはこの問題を解決できる可能性を持っています。第二に、サプライチェーンマネジメントで実行されるプロセスは、非常に計算量が多く、非常に大量に実行される。もちろん、Snowflakeはそのようなワークロードを担うのに理想的です。
ですから、サプライチェーン・マネジメントは、私たちが事業を展開しているすべての産業の中で、最もネットワークが発達したセグメントになると考えています。現在、最もネットワークが発達しているのは金融サービスですが、やがて製造業や小売業に追い越されるでしょう。なぜなら、そこにはまったく浸透していないのですから。これらは、コンピュータの歴史上、ほとんど未解決の問題です。それくらい深刻な問題なのです。ですから、このテクノロジーが取り組むべき、素晴らしい歴史的な機会なのです。
パトリック・ウォーラヴェンス
そうですね。ありがとうございました。
オペレーター
次の質問は、ISIのカーク・マテルネです。どうぞよろしくお願いいたします。
カーク・マテルネ
はい、どうもありがとうございました。フランク、この半年でAIに関する質問が爆発的に増えましたが、バイヤーや経営者はAIによるビジネスチャンスをまだデータと結びつけていないと思われますか？つまり、概念的には理解しているかもしれませんが、顧客との会話の中で、AIを活用するためにはデータを整理する必要があるということが浸透し始めているのでしょうか。それとも......ほとんどの人は、まだこの点に関して発見段階なのでしょうか？
それから、マイク、Neevaが通年のオペマージンのガイダンスに影響を与えるかどうか、お聞かせください。ちょっと気になったのですが、あなたは節約について述べていますが、マージンは前年比で横ばいです。その影響があるのかどうか、ちょっと気になりました。ありがとうございました。
フランク・スルートマン
フランクです。お客様は、データと、大規模な言語モデルや自然言語インターフェイスを活用する能力、そしてそのようなものを結びつけて考えていますし、それはすでに起こっています。Snowflakeで提供されているサービスは、AIの分野でも利用可能であり、すでにさまざまなものを組み合わせて、興味深い進歩を遂げることができます。
しかし、高度にキュレーションされ、高度に最適化されたデータを持つ必要があります。そして、Snowflakeでは、このようなモデルを実際に動かすために、このようなことを行っています。品質や定義、系統など、人々が理解していないデータに対して、無差別にこれらのものを放つことはできないのです。ですから、私たちは今、本当に素晴らしい場所にいるのだと思います。また、私は準備中の挨拶で、データには引力があると述べました。ですから、このようなワークロードには多大な需要があります。私たちの戦略は、それを可能な限り最大限に実現することです。
マイク・スカルペリ
Neevaについては、カーク、ガイダンスに完全に組み込まれています。Neevaのエンジニアは全員、上級エンジニアで、米国を拠点としています。
運営者
次の質問は、JefferiesのBrent Thillです。どうぞよろしくお願いいたします。
ブレント・ティル
ありがとうございます。スノーフレークのデータの前にGPT UIのようなシンプルなチャットを置くことで、大衆市場にそれをもたらすというコンセプトですが、社内には導入していますが、パワーユーザーである人のところに行かなければならないような状況になるまでにどのくらいかかるとお考えでしょうか？最終的に、すべての人のデスクトップに導入されるようになるのはいつ頃だとお考えですか？
フランク・スルートマン
そうですね、もっと......単純化したとは言いたくないですし、直接的な表現ではないかもしれません。例えば、SalesforceのデータをSnowflakeの上で動かすというのは、非常に一般的なことで、社内でもすでにやっていることですが、下期にはあちこちで使えるようになるでしょうね。そして、人々はそれを気に入るでしょう。私も気に入っています。ダッシュボードなどを使うよりも、質問を投げかけるだけでいいので、ずっと好きです。しかし、それは比較的単純な質問です。もっと難しい質問をするようになると、この種のテクノロジーの限界が見えてくるのです。
ですから、私たちはまだこの技術の開発において、ゲーム感覚で楽しんでいる段階だと考えています。コンテンツ生成の面では、このテクノロジーは人々を魅了し、虜にするものです。しかし、本当に難しい分析的な質問をする場合、それを理解するのに何週間も、何ヶ月もかかるものですが、それを数秒で実行するワークフォースソフトウェアがあれば、そのような生産性を確保することができるでしょう。つまり、私たちはハイプ・サイクルの頂点にいるようなものなのです。本当の仕事は、これから始まるのです。
ブレント・ティル
それから、マイクさんがおっしゃるには、効果的に新しい能力を導入できていないようですね。御社のウェブサイトには、まだ183件の求人情報が掲載されています。つまり、キャパシティが確保されるまでの間、ノルマを課した担当者のオンボーディングを凍結しているということでしょうか。それとも、まだ人を受け入れているのでしょうか？この傾向についてどのようにお考えですか？
マイク・スカルペリ
営業組織では、今はバックフィル（補充）を行っているだけで、パフォーマンス・マネジメントや人材のアップグレードを検討する予定です。また、業績不振の地域から別の地域にヘッドを再配分することもありますが、新規採用はありません。すみません。
ブレント・ティル
素晴らしい。体調が良くなることを祈っています。
マイク・スカルペリ
はい、すみません。
オペレーター
次の質問は、みずほのグレッグ・モスコウィッツさんです。どうぞよろしくお願いいたします。
グレッグ・モスコウィッツ
わかりました。質問をお受けいただきありがとうございます。最近、より浸透している最適化として、データ保持の変化について言及されていましたね。リフレッシュレートについてはどうでしょうか。データの更新頻度を下げているお客様はいらっしゃいますか？
クリスチャン・クレイナーマン
いいえ、クリスチャンです。そのような変化は見られません。どちらかというと、私たちのコストモデル上、更新頻度が高くても低くても、経済性はほぼ同じであり、パターンに変化は見られません。
グレッグ・モスコウィッツ
なるほど。参考になりました。ありがとう、クリスチャン。それから、あなたにもフランクにも、Neevaについてのフォローアップをお願いしたいのですが...。この技術は、潜在的な魅力という点では、かなり水平的なものだと思います。この技術が、今後、新しい企業顧客を獲得するための手段になるとお考えでしょうか。また、インストールベースに対して、どの程度の付加価値を提供できるとお考えでしょうか？ありがとうございました。
フランク・スルートマン
フランクです。私が先に行きます。私たちは、検索とチャットを、AIの影響下で、データと私たちの関係、データとの付き合い方を完全に進化させたものと考えています。検索が初めて利用できるようになったとき、私たちとデータとの関係が劇的に変化したことを、ほとんどの人が覚えていると思います。
私は個人的に、検索ジャンキーです。検索を放っておくことはできません。検索は非常に大きな力を与えてくれます。しかし、検索の問題点は、自分の強みにマッチしていること、つまりコンテキストがゼロであることです。ステートフルでないのです。そして今、私たちは検索を信じられないほど強力にする技術を手に入れました。さらに、検索で見つからなかった場合、検索に投稿された質問に答えるためのコードを実際に生成することもできるようになりました。
これは、私たちが最初から言っていた、Snowflakeは世界中のデータを動員するものであり、それを実現するための方法である、ということに非常に重要です。つまり、検索とチャットは、単一の自然言語インターフェースに変容していくのです。しかし、もうひとつ注意したいのは、これは自然言語インターフェイスがどうこうということではまったくない、ということです。つまり、私たちが話しているインテリジェンスの多くは、自然言語だけでなく、インターフェースを通して現れるのです。
グレッグ・モスコウィッツ
なるほど。ありがとうございます。
運営者
グレッグ、ありがとうございました。次の質問は、StifelのBrad Rebackさんです。どうぞよろしくお願いいたします。
ブラッド・リバック
素晴らしい。どうもありがとうございました。マイク、この質問をするのは嫌なのですが、おそらくあなたが一番うまく答えられると思います。インストールベースにおける週ごとの使用パターン以外に、NRRがいつ底を打つかを確信するために見ている運用データの指標はありますか？
マイク・スカルペリ
もちろん、それだけを見るわけではありません。私は、パイプラインの生成、パイプラインの加重を見ます。私は通常、3～4四半期先まで見ています。私は毎週月曜日、セールスコールに同席しています。最近は、担当者と一緒にアカウント内で何が起きているのかについて多くの時間を費やしています。しかし、最も重要なのは、現在の消費パターンが将来の最大の指標になるということです。また、新製品が出るかもしれないので、それも見ています。新製品を予測するのは難しいですが、それが私たちの自信につながります。Streamlitはその一つです。Applicaについては、Private Previewでお話しました。しかし、Streamlitは重要なものになると考えています。また、Snowparkのデイリークレジットの消費量については、現在、非常に満足しています。
ブラッド・リバック
それは素晴らしいことです。ありがとうございました。
オペレーター
次の質問は、シティのタイラー・ラドケです。どうぞよろしくお願いいたします。
タイラー・ラドケ
はい、ご質問をいただきありがとうございます。マイクを休ませるために、フランクに質問してみます。今週はBuildカンファレンスが開催され、データやアナリティクスを含む多くの新製品が発表されますが、マイクロソフトについてもう少しお聞きしたいと思います。しかし、パートナーシップについては、もう少し詳しくお聞きしたいと思います。先ほど、より良いトラクションが得られたとコメントされましたが、その通りだと思います。また、パートナープログラムも進化しており、貴社をティア1パートナーとして追加しました。そこで、その関係の状況についてお聞かせください。また、マイクロソフトの製品を統合したFabricのような発表がありましたが、この関係の現状と新しいパートナーシップによる機会について教えてください。
フランク・スルートマン
そうですね。マイクロソフトとの関係は、私たちがサポートする他の2つのクラウドプラットフォームよりも速く成長しています。マイクロソフトのトップは、Azureをプラットフォームとして捉えており、マイクロソフト独自のスタックを統合したものとしてではなく、プラットフォームとして捉えていることが非常に明確です。そして、何度も何度も、私たちは選択肢であり、イノベーションであると言ってきました。そして、私たちは、初日からマイクロソフトと競争し、その結果、さまざまな理由で大成功を収めてきました。しかし、人々はどんどん集まってきます。そして、それは世界全体にとって、ある種の正味の利益だと思います。人々がより良い製品を手に入れることで、より多くの選択肢を手に入れることができるのです。
つまり、摩擦やルールを守らない人がいたとしても、それに対処し解決するためのプロセスが確立されているのです。これは、現場レベルで機能不全に陥っている少年状態から脱却するために、非常に重要なことです。ですから、このような状況が今後も続くと信じる理由はありません。ですから、Azureは今後も成長し続け、他のプラットフォームよりも速く成長すると思います。
タイラー・ラドケ
素晴らしい。Snowparkについては、今期の消費に満足しているように聞こえました。Snowparkの収益拡大について、期待感をお聞かせください。また、現在ご覧になっている大きなユースケースは何でしょうか。Hadoopの移行やデータエンジニアリングなどでしょうか？どのように売上が増加するのか、またその原動力となる主なユースケースは何か、教えてください。
フランク・スルートマン
Snowparkについて理解する上で重要なことがあります。Snowparkは、Snowflakeのプログラマビリティ・プラットフォームです。元々、SnowflakeはSQLインターフェイスで考案され、それがプラットフォームに対応するためのモードでしたね。しかし、Snowparkの登場により、Snowflakeのプラットフォーム上に、さまざまなモダリティが出現することになりました。基本的には、Snowflakeに読み書きをするのであれば、私たちはそのプロセスを所有したいというのが私たちのスタンスです。Snowparkは、それを実現するためのプラットフォームなのです。
さて、Snowflakeにデータが入るまでのサプライチェーンは、データエンジニアリングプロセスを通じて行われます。多くの場合、これらはSparkワークロードやプロセスです。これらはSnowpark上で実行されるべきだと考えています。その理由は、より安く、より速く、よりシンプルな運用が可能で、完全なガバメントが可能であること、です。Snowflakeのお客様で、これらのプロセスをSnowparkで実行していない場合、今挙げた4つの次元のすべてにおいて損をしていることになると考えています。
消費側でも、同じことが言えます。アナリティクス、データサイエンス、機械学習、AIなど、Snowflakeから読み出し、Snowflakeに書き戻すものであれば、それはSnowparkであると考えています。そして、私たちはこのことを非常に強調した姿勢で臨んでいます。私たちは、世界中でSnowparkのキャンペーンを一生懸命行っています。関心はとてつもなく高いです。
準備段階で申し上げたように、ある四半期には20％だったのが、少なくとも週1回のペースで利用するお客様が30％になりました。それが100％になると考えています。Snowflakeを使う周辺にSnowparkが非常に浸透していくと思います。私たちは、自宅から始めて、そこにあるもの、そこに所有できるものをすべて所有していくつもりです。
タイラー・ラドキー
ありがとうございました。
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・ブラセリンさんです。どうぞよろしくお願いいたします。
ブレント・ブラセリン
こんにちは。フランク、お願いします。現在のコスト懸念と最適化努力はよく理解できます。それよりも、現在の減速を脱するために何が必要だとお考えですか？事業の再加速のために注目すべき製品、ワークロードはありますか？自分のコントロールできる範囲で考えてみてください。それとも、マクロが改善するのを待つしかないとお考えでしょうか？ありがとうございました。
フランク・スルートマン
一番の問題は、世の中のセンチメント、つまり見通しの悪さ、不安感だと思います。CNBCを一日中見ていても希望は持てない。それが第一の問題です。そして、CTOやチーフ・データ・オフィサーを相手にしていると、そのような人たちが躍起になっていますが、今や文字通り踏みつけにされているのが現状です。
先ほども申し上げたように、CFOはビジネスにおいて、「まあ、それはそれでいいんじゃないですか。しかし、ここにいくら使うつもりなのか。新しい契約を取ることは分かっているはずです。新しい契約を結んで、その契約の範囲内で生活するのです。このように、経済に存在する一般的な不安のために、人為的に需要を抑制しているのです。ですから、この状況を改善する必要があるのです。そして、それは実現するでしょう。このようなことは、いずれ起こることです。私たちは以前にもこのようなエピソードを経験しています。だから、それが本当に必要なことなのだと思います。
需要はたくさんありますよ、絶対に。そして、今のAIは、ワークロードの開発という点で、まったく別のベクトルに向かおうとしています。CFOであろうとなかろうと、それを止めることは難しいでしょう。
ブレント・ブラセリン
とても参考になりました。それから、クリスチャン、Neevaについてフォローしたいのですが。Streamlitの買収は完全に理解できました。Neevaについては、私には少し理解しがたいところがあります。Neevaと技術スタックを見て、最も興味深かったのは何でしょうか？チームでしょうか？差別化された検索エンジンが搭載されているのでしょうか？大規模な言語モデルの専門知識でしょうか？なぜ、Neevaなのでしょうか？
クリスチャン・クレイナーマン
はい、素晴らしい質問です。それは、従来の検索技術とLLM技術の組み合わせだと思います。私たちの多くは、数日または数時間でLLMを取得し、見栄えのするものを作成する人々のデモを数多く見てきたと思います。しかし、その検索がどれほど正確で、どれほど信頼できる結果であるかという問題があります。しかし、Neevaのチームは非常によくやったと思います。LLMと生成AIタイプの技術を従来の技術と組み合わせることで、アトリビューション結果を出すことができたのです。そして、より正確な答えが求められる企業では、とても興味深いことです。その組み合わせはとても魅力的でした。それから、もちろん、世界トップクラスのチームであること。この2つの組み合わせは、私たちにとって魅力的なものでした。
ブレント・ブラセリン
役に立ちました。ありがとうございます。
運営者
次の質問は、TDコーウェンのデリック・ウッドです。お電話をお待ちしております。
デリック・ウッド
はい。ありがとうございます。競争環境と価格環境についてお聞きしたいと思います。競争面では、勝率やワークロードが異なるプラットフォームへ移行するなどの変化がありましたか？また、価格面では、お客様がコスト削減を重視しているというお話がありました。このことは、特に更新時に単価を維持する能力にどのように反映されているのでしょうか？
フランク・スルートマン
正直なところ、マイクの咳が止まらなくなったら、マイクの意見を聞こうと思っています。しかし、価格設定については、物理は物理、読みは読み、書きは書きです。そして、経済学もある。それなりのコストがかかるわけでしょう？ゲームや一時的なスポンサー、補助金などで、あるプレーヤーや他のプレーヤーに対して価格面で優位に立つ以外に、その余地はあまりありません。私たちは皆、非常によく似た経済学に収斂しているのです。
しかし、大きな違いが見られるのは総所有コストで、これはコンピューティングやストレージのコストではありません。つまり、その技術を運用するためのコストはどうなっているのか、ということです。この点で、[indiscernible]は大きなアドバンテージを持っています。私たちの顧客もそれを知っています。つまり、スキルセットの削減、人数の削減、基盤プラットフォームの複雑さに触れる必要がない、などなどです。つまり、私たちはHadoopの末裔というよりも、AppleやTeslaの末裔なんですね。つまり、私たちは本当に複雑さを抽象化し、それがこのTCOの優位性を生み出しているのです。しかし、コンピューティングとストレージのコストは、それほど高くはありません。
クリスチャン・クレイナマン
フランクがSnowparkの回答で述べたことを強調したいのですが、競合プラットフォームであるSparkと比較して、Snowparkはパフォーマンスだけでなく価格面でも優れています。興味深いことに、お客様が技術的な勝利を収め、移行を希望されるのは、競合他社のダイナミクスに比べ、経済性が高いからです。
デリック・ウッド
素晴らしい。あと、もう1つだけ言わせてください。LLMに関してですが、あなた方は明らかに、マイニングやモデルのトレーニングが可能な多くのデータを保有しています。GPUクラスターを構築し、自社のプラットフォームでトレーニングや推論を行うことを想定しているのでしょうか？それとも、それはハイパースケーラーが行うべきことだとお考えでしょうか？
クリスチャン・クレイナーマン
私たちは、そのすべてを行なっています。Snowflakeで構築されたマルチモデルで、GPUを必要とするモデルの集合体です。また、GPUをどのように利用するかについては、カンファレンスで詳しく説明します。以上のように、このAI世代のイノベーションの波にとって重要な要素なのです。
デリック・ウッド
なるほど。ありがとうございます。マイク、元気になったか。
マイク・スカルペリ
ありがとうございます。本当に申し訳ないです。
オペレーター
デリックさん、ありがとうございました。次の質問は、Scotiabankの[indiscernible]さんからのものです。次の質問は、MoffettNathansonのSterling Autyさんです。どうぞよろしくお願いいたします。
スターリング・オーティー
こんにちは、ありがとうございます。
マイク・スカルペリ
ここで問題が発生しました。
Sterling Auty（スターリング・オーティ
はい、申し訳ありません、マイク。オペレーターの声が聞き取りにくいんです。
マイク・スカルペリ
はい、そうです。
スターリング・オーティー
さて、あなたは金融サービスを最大の業種として挙げていますね。イースター休暇後の消費パターンに、その業種がどの程度影響したのでしょうか？
マイク・スカルペリ
金融サービス部門は順調だと思います。私たちにとっては非常に好調でした。現在も売上高の23%を占めており、非常に高い成長率を示しています。金融サービス以外の分野では、当社の大口顧客との取引もあります。
スターリング・オーティ
そうですね。理解しました。ありがとうございました。
オペレーター
次の質問は、ウェルズ・ファーゴのマイケル・ターリンです。お電話をお待ちしております。
マイク・スカルペリ
オペレーター、あなたの声が聞き取りにくいのですが。今、私たちはあなたを聞いています。わかりました。
マイケル・ターリン
いや、オペレーターがフェードアウトしている。私もそう思います。私をこっそり連れてきてくれてありがとう。ガイダンスの改定で、成長率が30％を下回ることが示唆されましたが、長期的な目標である100億ドルへの自信については言及されていました。そこで、お客様からお聞きした、成長率の回復を示唆するような一時的な自信についてお聞かせいただけますでしょうか。
また、第2部では、北米の大企業の売上が好調であるとのコメントがありました。私たちが正しい文脈を持っていることを確認したいのですが、その原動力について何か補足できることがあれば、ぜひ教えてください。ありがとうございました。
マイク・スカルペリ
私たちは多くのお客様を有しています。Snowflakeへの移行が複数年にわたる計画であることが分かっているお客様のデータは、まだほんの一部しか移行していませんので、それが自信となり、案件のパイプラインとなっています。このパイプラインは、今だけの話ではない。販売サイクルの長い大口顧客には、来年の案件もあります。このようなパイプラインがあるからこそ、今後数年間に発売される多くの新製品を手に入れることができるのです。
マイケル・ターリン
なるほど。コールバックを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
これが最後の質問となります。お時間とご参加をありがとうございました。以上でカンファレンスコールを終了します。これより回線を切断してください。
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