参考和訳 C3.ai, Inc. (NYSE:AI) Q4 2023 Earnings Conference Call May 31,

C3.ai, Inc. (NYSE:AI) Q4 2023 Earnings Conference Call May 31, 2023 5:00 PM ET.

参加者

アミット・ベリー - 投資家向け広報担当

トム・シーベル（Tom Siebel） - 会長兼最高経営責任者

ユホ・パークキネン（Juho Parkkinen）：上級副社長兼最高財務責任者

電話会議参加者

キングスレイ・クレイン - カナコード・ジェニュイティー

パット・ウォラヴェンス - JMPセキュリティーズ

サンジット・シン - モルガンスタンレー

ジョン・カツィングリス - ウェドブッシュ

マイク・シコス - ニーダム・アンド・カンパニー

アダム・ベルジェール - バンク・オブ・アメリカ

ノア・ハーマン - JMP証券

オペレーター

本日、C3 AI の 2023 年 4 月 30 日に終了した会計年度第 4 四半期の決算説明会にようこそ。私はC3.aiの投資家向け広報を担当しているアミット・ベリーと申します。

本日の電話会議には、会長兼最高経営責任者のトム・シーベルと最高財務責任者のユホ・パークキネンが出席しています。

本日のマーケットクローズ後、第4四半期の業績に関する詳細を記したプレスリリースと、業績の補足を発表しました。本日の電話会議はウェブ放送で行われ、終了後、当社のIRサイトにてリプレイをご覧いただけます。

本日の電話会議では、当社の事業に関して、連邦証券法上、将来見通しとみなされる可能性がある発言を行います。これらの記述は、本日現在の当社の見解を反映したものであり、その後のいかなる日付においても当社の見解を代表するものとみなされるべきではありません。当社は、将来見通しに関する記述や見通しを更新する義務を一切負いません。これらの記述は、実際の結果が予想と大きく異なる可能性のある、様々なリスクや不確実性を含んでいます。

実際の業績に影響を与えうる重要なリスクやその他の重要な要素については、当社がSECに提出した書類をご参照ください。また、特段の記載がない限り、すべての数値は非GAAP基準で議論されます。また、本日の通話中に特定の非GAAPベースの財務指標を参照することがありますが、GAAPベースと非GAAPベースの調整表は当社のプレスリリースに記載されています。

最後に、皆様からのご質問にお答えするために準備した発言の中で、私たちのビジネスのダイナミズムや四半期業績についてより深いご理解をいただくために、通常のプレゼンテーションに追加して指標をお話しすることがあります。このような追加的な詳細情報は、今後も提供する可能性があること、また提供しない可能性があることをご承知おきください。

以上をもちまして、電話をトムにお切りください。

トム・シーベル

アミット ありがとうございます。また、本日の電話会議にご参加いただきありがとうございました。私たちは第4四半期を好調に終え、来年はさらに好調になると考えています。エンタープライズAIの市場全体は、多くのアナリストや専門家が予想するよりもはるかに大きく、大きな速度で成長していることが一般に認められていると思います。私たちは2009年以来、エンタープライズAIにおける製品リーダーシップの確立とソートリーダーシップの確立に取り組んでおり、民間企業や一般企業がAIを適用して業務プロセスを改善するための支援を行っています。

C3.aiは、10年以上にわたってエンタープライズAI市場のエンタープライズAIの前衛を担ってきました。市場がその日常的なIoTから、教師あり学習、教師なし学習、NLP、深層学習、強化学習、そして現在の生成AIへと発展してきたように。この14年間で、私たちはC3.aiプラットフォームを開発・強化し、現在ではそのプラットフォームで開発された40以上のエンタープライズAIアプリケーションを提供し、お客様が迅速にAIを活用してビジネスプロセスを改善することを可能にしています。私たちは10年以上前から、エンタープライズAIソリューションの市場はかなり大きいと考えていることを発信してきました。そして今、2023年の夏を迎えるにあたり、テクノロジーの議論、政府の議論、メディアの報道、防衛や諜報の必要性、政府やビジネスの必要性において、AIが圧倒的なテーマとなっています。

テクノロジーのリーダーも、ビジネスのリーダーも、政府のリーダーも、日々AIについて考えていない人はいないと言っても過言ではないと思っていたのです。NvidiaのようなAIチップメーカーは、現実的な需要に対応するため、生産を加速させています。そして、これらすべては、ジェネレーティブAIの登場によって加速されています。

AIへの関心、そしてAIをビジネスや政府のプロセスに応用することへの関心は、かつてないほど高まっています。ビジネスの問い合わせが増え、機会のパイプラインが広がり、需要が高まっています。そして、C3.aiは、試行錯誤を重ね、実証済みのAIプラットフォーム、アプリケーション、グローバルフットプリント、そして大規模なグローバルエコシステムによって、その増加する需要に応えることができる立場にある。世界は、さまざまな意味で、今、私たちに近づいてきています。AIをビジネスプロセスに適用することへの関心は、これまで見たこともないほど大幅に高まっています。

第 4 四半期は、顧客基盤の拡大、既存顧客との協業拡大、そして特に連邦政府のビジネスが大きく成長しました。第4四半期の総売上は7,240万ドル、フリーキャッシュフローは1,630万ドル、現金および現金同等物は8億1,200万ドル超で四半期を終えました。

重要なことは、今年度末までに持続的にキャッシュ・プラスとなり、非GAAPベースの利益を確保するという明確な計画を立てていることです。2024年度、すみません、2023年度、いいですか、総収入は2億6680万ドルで、22年度比5.6％の増加でした。サブスクリプション収入は2億3,040万ドルで、前年度比11.4％の増加を示しました。

AIアプリケーションの市場について少しお話します。今、エンタープライズAI市場が発展していく中で 需要の大部分は、開発ツールではなく、ターンキーエンタープライズAIアプリケーションに対するものが増えてきているようです。この仮説は、昨年度の当社の売上高を評価した結果、売上高の83%がアプリケーションの販売、17%がC3.aiプラットフォームの販売によるものであることがわかりました。

重要なのは、私たちがサービスを提供する業界の多様性が増していることです。石油・ガスが34％、連邦・防衛・航空宇宙が29％、ハイテクが13％、エネルギー・公共事業が11％、製造業が4％、食品加工が2％、化学が2％、生命科学が1.5％、その他が残りの3％という内訳になっています。

業界の多様性を示す重要な先行指標として、第4四半期に締結されたトライアル契約およびパイロット契約が挙げられます。連邦・防衛・航空宇宙が約37％、製造業が約16％、ハイテクが10％以上となっています。また、石油・ガスも10％以上を占めています。また、農業、州、地方、化学、エネルギー、金融の各分野では、それぞれ5％程度のブッキングとなりました。

企業向けAIの需要が増加した結果、消費に基づく価格設定への移行も手伝って、販売機会が大幅に増加し、販売サイクルが短縮されています。第4四半期には、当四半期に開始された19件のパイロット契約を含む43件の契約を成立させました。当社の営業パイプラインにおいて、12ヶ月以内に締結することを目標とした適格な企業向け機会の数は、過去1年間で100％以上増加しました。

'23年度には、前年度の83件から126件の契約を成立させました。新規および拡大案件の平均販売サイクルは3.7ヵ月で、前年同期の5ヵ月から短縮されました。パイロット・アカウントの構成比をみると、これらのアカウントが消費者価格に移行する際に、大きな成長機会があることがわかります。第4四半期に契約した19のパイロットアカウントのうち、7つは売上高1,000億ドル以上のアカウント、7つは売上高100億ドル以上1,000億ドル未満のアカウント、4つは10億ドル以上100億ドル未満のアカウント、1つは年間売上高1億ドル未満のアカウントでした。

23年度は、シェル、コーク・インダストリーズ、米国空軍ラピッド・サステインメント・オフィス、PwC、ボール、エクソンモービル、コン・エジソン、国防防諜保安局、ベーカー・ヒューズ、ニューヨーク電力公社、デューク・エネルギー、カナダのATB、防衛イノベーションユニット、ロシュ、カーギル、エンギーなどの多くの顧客でアプリケーション・フットプリントを拡張しました。また、国防総省（DoD）、AIオフィス、カリフォルニア州デイリーシティ、DOW、エクソンモービル、フレックス、ヘキサゴン、ニューコール、オーエンス・イリノイ、パンタロン、カリフォルニア州リバーサイド郡、オハイオ州スターク郡、テルス、国防総省SOCOM、防衛省TRANSCOM、ESABなどの多くの新しい関係もこの1年間に構築しました。また、これらの多くは、1年の間に当社とのAI契約を拡大しました。

C3.aiのパートナーネットワークについても触れておきましょう。C3.aiのパートナーエコシステムは、見込み客、成功の保証--そして最高品質のサービスを提供できるパートナーとの新しい扉を開くのにますます効果を発揮しています。23年度は、Google Cloud、AWS、Microsoft、Baker Hughes、Booz Allenを含むパートナーネットワークとの間で、71件の契約を成立させました。C3.aiは、第4四半期にAWSの認定パイプラインを24%以上増加させ、特に州政府および地方政府に重点を置いています。Google Cloudでは、12ヶ月間のオポチュニティ・パイプラインが、22年度末の25件から23年度末には140件と、460%増加しました。

また、重要なこととして、戦略的パートナーであるベーカーヒューズ社とは、エクソンモービル、ADNOC、ENIなどを含む石油・ガスの新規アカウントを年間10件獲得しました。第4四半期には、C3 Generative AI ソリューションを市場にリリースしました。当社のジェネレーティブAIソリューションは、C3.aiプラットフォームの機能を活用し、いくつかの点で市場の他のGPT/LLMソリューションと区別されます。第一に、企業が持つすべての企業データおよびオープンソースデータERP、CRM、SCADA、テキスト、PDF、Excel、PowerPoint、センサーデータ、[Indiscernible]にアクセスすることができます。

第二に、重要なのは、追跡可能な決定論的一貫性のある答えを提供することです。第三に、現在実施されている企業情報のアクセス制御やセキュリティプロトコルを実施することができます。第四に、大規模な言語モデルによるIPやデータの流出リスクがないことです。そして重要なのは、幻覚がないことです。つまり、システムが答えを知らなくても、それを捏造することはないのです。これは、どんな商業的な、あるいは深刻な政府のアプリケーションにとっても、明らかに受け入れがたいことです。3月に製品をリリースした後、当四半期には、ジョージア・パシフィック社、フリントヒルズ・リソーシズ社、米国国防総省ミサイル防衛局を含む大企業との3件の生成AIアプリケーションを迅速に完了しました。

これらのアプリケーションは、当四半期中に稼動する予定です。現在、大企業とのAI機会の追加C3Candidaとして、かなり充実したパイプラインを作り上げています。C3のジェネレーティブAIは、大企業とのビジネスチャンスです。C3.aiジェネレーティブアプリケーションは現在利用可能です -- 今日、AWSマーケットプレイスとGoogle Cloudマーケットプレイスの両方で利用可能です。このようなジェネレーティブAIソリューションのアドレサブル市場の規模を見積もるのは難しいが、余程の規模があるようだ。

昨年から第4四半期にかけては、米国連邦政府のビジネスで大きな勢いがありました。米国連邦政府部門は、'23会計年度には当社のブッキングの29％を占め、引き続き大きな力を発揮しています。当社の予知保全ソリューション、予知分析・意思決定アシスタント（PANDA）は、米国空軍のラピッド・サステインメント・オフィスで数年前から使用されている製品です。そして前四半期には、事実上すべてのアメリカ空軍の資産に対して、かなり良いメンテナンスのための記録システムとして選ばれましたよ。この重要な指定により、アメリカ空軍やその他のサービスにおいて、私たちの機会が実に大きく拡大されました。

ガイダンスの話をしましょう。C3.aiは、上場以来、すべての四半期でガイダンスを達成、あるいはそれを上回るという一貫した堅実な実績がありますね。現時点では、ガイダンスに関して、机上の空論を展開するつもりはありません。一般に、当社はセルサイド・アナリストが設定した来期に対する期待に違和感を感じており、現時点ではその期待値を変更するつもりはありません。年度第1四半期については、7,000万ドルから7,250万ドルの範囲内の売上高を想定しています。また、2024年度通期については、2億9,500万ドルから3億2,000万ドルの範囲内の売上高を見込んでいます。非GAAP基準の営業損失に関しては、第1四半期に2,500万ドル、3,000万ドル、通年で5,000万ドルから7,000万ドルの間に収まると予想しています。

'24会計年度を迎えるにあたり、C3.aiはかつてないほど良いポジションにあります。対応可能な市場は大きく、拡大しており、エンタープライズAIに関する全体的なビジネス環境は強く、C3.aiはCEOや政府指導者の頭の中にある最前線の中心となっています。当社のバランスシートは強固で、8億1200万ドル以上の現金および現金同等物を保有しており、市場シェアを拡大するための絶好のポジションにあります。エンタープライズAI市場のダイナミクスが急速に発展しているため、6月27日にニューヨークで四半期半ばのインベスター・デイを開催することが適切であると考えました。

その際、C3.aiの投資家の皆様に、会社の最新情報、製品ロードマップに関する追加情報、製品のデモンストレーション、C3.aiの経営陣への直接アクセス、パートナーエコシステムのアップデート、C3.ai、C3生成AIデモンストレーション、その他の会社発展のニュース、OKを提供する予定です。また、インベスター・デイのイベントは、ウェブキャストで投資家の皆様にライブでご覧いただくことができます。

それでは、決算に関する詳細について、私の同僚であるユホ・パークキネン最高財務責任者（CFO）にお話を伺います。ユホ？

ユホ・パークキネン

ありがとうございます、トム。そして最後に、3四半期前に導入した消費に基づく収益モデルに関する補足説明をさせていただきたいと思います。また、3四半期前に導入した消費型収益モデルに関する補足説明も行います。

全体として、事業活動はこれまでにないほど活発です。営業担当者は、より多くの案件に取り組み、見込み客からの関心も高まっています。第4四半期は、前年同期と比べ、契約を締結する能力がより安定的に向上しました。

当四半期の売上高は7,240万米ドルで、うちサブスクリプション収入は78.5％でした。前四半期に発表したとおり、プロフェッショナル・サービスの売上は従来の10％から20％の範囲内に収まると見込んでいましたが、実際のプロフェッショナル・サービスの売上構成比は21.5％となりました。

第4四半期の売上総利益は5,390万米ドル、売上総利益率は74.4％でした。当四半期の営業キャッシュフローは2,710万ドル、フリーキャッシュフローは1,630万ドルのプラスとなり ました。なお、当四半期の営業キャッシュ・フローは2,710万米ドル、フリー・キャッシュ・フローは1,630万米ドルとなりま した。営業損益は、より厳格な経費管理により、2,350万米ドルの損失となり、改善しました。

ただし、第4四半期はC3.aiトランスフォームの顧客向けイベントを開催する時期であり、このイベントの成功をサポートするため、マーケティング費用が増加したことをご報告します。第4四半期の営業損失率は32.5％で、前四半期比で増加したのは年次総会によるものです。2023年度通期の売上高は、2022年度比5.6％増の2億6,680万ドルとなりました。

非GAAPベースの営業損失は6,810万ドル、フリーキャッシュフローはマイナス1億8,700万ドルでした。当期の売上総利益率は77％、サブスクリプション収入は総収入の86％で、22年度は82％でした。

23年度は8億1,240万米ドルの現金および投資で終了しました。第4四半期末の未請求債権を含む売掛金は、1億3,460万ドルでした。当四半期末の未請求債権は7,760万ドルで、この中にはベーカーヒューズ社に関連する7,070万ドルも含まれています。当四半期において、当社はベーカーヒューズ社から3,500万ドル近くを回収しました。売掛金の健全性は極めて良好で、売掛金の76％が支払期日を30日以上経過していません。23年度通期の貸倒引当金繰入額は約30万ドルでした。

次に、RPOとブッキングについて説明します。消費型市場開拓が進むなか、RPOは将来の業績を示す重要な指標ではなくなりつつあります。GAAP基準のRPOは3億8,140万ドルで、前年度比20％減少しました。これは、消費に基づく価格設定への移行の結果、予想されることです。トレードGAAPベースのRPOは1億8,630万ドルで、前年度末比9.8％増、前四半期比では5.7％増となりました。当四半期において、9つの異なる業界に対して幅広くパイロットを販売したことから、パイロットブッキングの多様性は引き続き良好な傾向を示しています。

24年度の見通しについて、第1四半期の売上高は7,000万ドルから7,250万ドルの範囲になると考えています。2024年度通期については、売上高は2億9,500万ドルから3億2,000万ドルの範囲になると予想しています。通期については、消費税モデルへの移行の第3四半期を終えましたが、消費税モデルへの移行期間中は、売上は横ばいでやや減少し、消費税が四半期内の売上に占める割合が大きくなると加速するものと見込んでいます。

このため、24年度下期は上期よりも高い成長率を見込んでいます。当四半期の非GAAP基準の営業損失は2,500万ドルから3,000万ドル、24年度通期の非GAAP基準の営業損失は5,000万ドルから7,500万ドル と見込んでいます。また、24年度通期については、C3ジェネレーティブAIアプリケーションのために行った潜在的な投資により、営業損失の幅が広がると予想しています。また、24年度中の現預金残高は最低の7億ドル程度になると予想しています。

顧客指標に話を移します。歴史的には、当社の製品やソリューションの採用状況の代理として、四半期ごとに顧客数の推定値を提示してきました。しかし、当社の契約構造、価格構造、再販業者の関与が複雑であることから、現在の方法論で顧客数を四半期ごとに比較することは、申し訳ありませんが、困難であると考えています。現在の方法論に基づく四半期ごとの顧客数比較では、当社の製品やソリューションが受け入れられ採用されていることを十分に伝えることはできません。

この問題に対処するため、私たちは外部のBig4コンサルティング会社に依頼し、ベストプラクティスに合致した、一貫性、体系性、監査可能性を有する現在の顧客数算出方法を更新しました。そのレビューの結果、そしてそれらの推奨事項を採用した結果、私たちは、お客様が私たちのソリューションを使って解決している契約済みのユースケースを実証する指標が、製品削減についてより意味のある理解を提供すると考えています。これをカスタマー・エンゲージメントと定義しています。23年第3四半期と23年第4四半期を比較すると、顧客エンゲージメントは247から287に増加しました。従来の顧客数の指標は、同じ期間に236から244になりました。詳細については、当社ウェブサイトでご覧いただけるサプリメントに記載される予定です。

24 年第 4 四半期の黒字化計画は順調に推移しており、今期は 24 年第 4 四半期から一貫して黒字となる見込みです。経営陣一同は、収益性の高い計画に対して詳細な予算を設定し、事業運営を行っています。また、上半期にはジェネレーティブなAI施策への積極的な投資を見込んでおり、これは営業利益ガイダンスに反映されています。

また、3四半期前に提示した消費税ベースの価格設定に関するモデルの前提に関連して、実際の結果に関する予備的な分析では、そのモデル通りになっていることを示唆しています。全体として、24年度を迎えるにあたり、事業のモメンタムについて非常に期待しています。投資家の皆様が当社の業績を評価するための今後のKPIとして、当四半期に開始したパイロットの数、パイロットの本番稼動、そして最後に、実際に発生したvCPU消費料金に焦点を当てるのが良いと考えています。

それでは、質問を受け付けたいと思います。オペレーター？

質疑応答セッション

オペレーター

ありがとうございます。[オペレーターから】 ありがとうございます。最初の質問は、カナコードのキングスレイ・クレーンさんからです。どうぞよろしくお願いいたします。

キングスレイ・クレイン

こんにちは、ご質問をありがとうございます。トムさんは、販売サイクルが昨年の5カ月から3.7カ月に短縮されたとおっしゃっていましたね。これはなぜだと思われますか？これは完全に消費モデルによるものなのでしょうか？また、この分野の潜在的な可能性に対する一般的な興奮が原因なのでしょうか？また、営業部隊の生産性を向上させる可能性もあるのでしょうか？

トム・シーベル

いいえ、私は......ありがとう、キングスレイ。そのすべてが原因だと思います。つまり、明らかにAIはみんなの関心事であり、私たちが持つ消費ベースの価格モデルは、私たちのテクノロジーを採用することをより容易にしています。昔は、1年前、2年前に、私たちとビジネスをするためには、500万ドル、1000万ドル、2000万ドル、5000万ドルの資金が必要でした。今は、6ヵ月後にアプリケーションを稼動させるか、0.5百万ドルを支払うか、といった取引になっていますね。気に入ったものがあれば、そのままで、CPU時間あたり0.55ドルを支払ってCPU時間にしてもらう。それで、予想通り取引件数が飛躍的に伸びています。

契約のしやすさ ご存知のように、この1年半で営業組織を大幅に再編し、率直に言って他の営業組織よりもはるかに生産的で効果的な営業チームを編成しました。ですから、これらすべてが、パイプラインの拡大、ビジネスの拡大、ビジネス活動の拡大に寄与していると考えており、私たちは非常に楽観的に考えています。

キングスレイ・クレーン

ありがとう、トム。本当に助かりました。そして、Juhoにもひとつ。移行のタイミングについて考えてみました。既存顧客の大半が必ずしもコンサンプション・モデルに移行していないのであれば、時間の経過とともに、特に後半におけるコンサンプションの貢献についてどのように考えるべきでしょうか。というのも、コンシューマーの構成比が高まるにつれて、収益が加速する可能性があるとおっしゃったと思うのですが？

ユホ・パークキネン

はい、キングスレイ、ご質問ありがとうございます。その通り、四半期内にさらに多くのパイロット版を契約し、開始します。パイロット版は通常、2四半期に渡って実施され、その後、消費財の売上が計上されるようになります。前四半期は19本のパイロットを獲得しましたが、今四半期は17本のパイロットを獲得し、順調にパイロットを増やしています。今年度の第3四半期、第4四半期には、これらの収益に反映され始めるでしょう。

しかし、これらの契約が更新段階に入ると、RPOが低下し、その後、更新されるにつれて上昇することが予想されます。

キングスレイ・クレーン

なるほど。とても参考になりました。ありがとうございました。

オペレーター

ありがとうございました。[次の質問は、JMP証券のパット・ウォラヴェンスさんです。どうぞよろしくお願いいたします。

パット・ウォルラヴェンス

ああ、素晴らしい。ありがとうございます。トム、国家安全保障と国防総省の機会についてもう少し話してもらえますか？それから、幻覚を見ない生成AIのバージョンについて興味深いことをおっしゃっていましたが、幻覚を見るとはどういうことなのか、もう少し詳しく教えていただけませんか？幻覚を見るとはどういうことなのか、また、幻覚を見ないようにするにはどうすればいいのか、とても興味深いですね。ありがとうございました。

トム・シーベル

国防総省には、1億ドルと15億ドルの契約車両を運用するための2つの基本的な権限があります。私たちがRSOで行っていることは、アメリカ空軍のF-15、F-16、F-18、F-35、KC-135などに対して行っている急速維持装置と予知保全アプリケーションに適用できるかも知れませんね。そして、空軍の全航空機（5,000機）に対して、これをフル生産することを空軍長官に提案したのです。この提案により、空軍の航空機の稼働率は25％向上したと思います。また、メンテナンスと準備にかかる費用も約60億ドル削減できたと思います。

そこで、彼はそれを検討し、参謀長のブラウン将軍も検討しました。そして彼らは数カ月間、独自に行動しました。その結果、アメリカ空軍の航空機だけでなく、アメリカ空軍のすべての資産のAIベースの予知保全のための記録システムとして、C3を標準として選択することになったのです。ですから、これは本当に大きなことなのです。今、私たちはこれを予算の一項目とする機会を得ました。ですから、これは......このインパクトを過大評価するのは難しいです。そして、空軍だけでなく、陸軍、海軍、海兵隊、州兵など、他の部隊にも話ができるようになった。これが大きなポイントです。

2つ目は、ジェネレーティブAIに関連するものです。生成AIの問題点の1つは、大規模な言語モデルで使用できるデータソースの数が限られていることです。一般的には、テキストやHTML、時にはコードなどです。そして、大規模言語モデルはデータと直接対話することになります。しかし、問題のひとつは、回答がランダムになってしまうことです。質問をするたびに、異なる答えが返ってくるのです。2人の人が同じ質問をすると、違う答えが返ってくる。

また、トレーサビリティもありません。その答えがどこから来たのかがわからないのです。そして最後に、答えがわからない場合は、答えを作り出してしまうのです。これは幻覚と呼ばれるものです。つまり、答えを知らないのに、ただなんとなく翼を広げて答えを作り上げてしまうのです。そこで私たちは、C3プラットフォーム全体を活用しました。皆さんもご存知のように、私たちは企業データ、余分な価格データ、コード、画像、テキスト、センサーデータなどを統合して、統合されたイメージにすることが得意です。その際、これらのデータはディープラーニングモデルによって読み取られ、たまたまベクターデータベースに保存されていたため、大規模な言語モデルとの間にファイアウォールのようなものを設けています。ChatGPTでもHomeでもHardでも[Indiscernible] 5でも、次に来るものなら何でもいいのですが、私たちの顧客は好きな言語モデルを使います。

しかし、私たちは大規模な言語モデルとデータの間にファイアウォールを構築しています。だから、毎回......つまり、本当は......質問するたびに、同じ答えを返してくれるんです。もし2人の人間が同じ質問をし、その2人が権限を持っていれば、2人とも毎回同じ答えを得ることができます。その答えに付随して、その人がクリックしたら、そのデータがどこから来たのかがわかるというトレーサビリティも提供されます。また、非常に重要なことですが、LLMコストのデータ流出のリスクはありません。詳細はサムスンをご覧ください。

そして最後に、LLMコストの幻覚のリスクはありません。答えがわからないから、答えを作るのではなく、答えがわからないと伝えるのです。これらのことは、大規模な商業施設や政府機関にとっては一種の賭けであり、C3ジェネレーティブ・オファーの特徴でもあります。これが、C3ジェネレイティブの特徴であり、非常に高い関心を集めている理由のひとつです。

パット・ウォラヴェンス

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

ありがとうございました。[次の質問は、モルガン・スタンレーのサンジット・シンさんからです。次の質問は、モルガン・スタンレーのサンジット・シンさんからです。どうぞよろしくお願いいたします。

サンジット・シン

質問に答えてくれてありがとうございます。トム、今週初めに、C3ジェネレーティブAIスイートがAmazonマーケットプレイスで購入できるようになったというプレスリリースがありましたね。そこで、今後の販売展開について考えてみました。あなたがおっしゃったように、ジェネレーティブAIは、役員室やC-suiteにかなり浸透しています。そして、この関心を取引や最終的な収益につなげることを考えると、どのようなことが考えられるでしょうか。このような案件のうち、どの程度がフライホイール型のセルフサービス型マーケットプレイス型の案件になるのでしょうか。それとも、パートナー企業と協力してコンサルタントを増やし、大企業のお客様がジェネレーティブAIの世界をナビゲートして、実際に価値を提供できるようにするのでしょうか。

トム・シーベル

素晴らしい質問ですね、サンジット。現在進行中の最初の3件のエンゲージメントは、売上高が1,000億ドル以上の規模の組織で、12週間でアプリケーションを稼動させます。このプロジェクトには3人ほどが参加しているので、かなり簡単です。

例えば、6人の顧客から60人の顧客、100人の顧客へという問題についても、非常に簡単です。どうすればいいかはわかっている。肝心なのは、このプロジェクトの扉を開けるという意味で、6人の顧客から60人の顧客、そして6,000人の顧客へと発展させることができるかどうかということです。6,000社のためには、AWSのマーケットプレイスやGoogleのマーケットプレイスで製品を購入できるように、これらのチャネルを活用する必要があります。しかし、使い勝手という点では、AppleのiPhoneと同じである必要があります。箱を開けて、携帯電話を外して、電源を入れれば動く。だから、今、私たちは......次の世代......その製品でやっている本当に真剣な開発作業は、製品デザインに関連するものなのです。それが、私たちの前に立ちはだかる課題なのです。私たちはそれに挑戦することができると思います。そして、もし私たちがその音を奏でることができたなら、株を持ち続けていてください。

サンジット・シン

トムのコメント、ありがとうございます。そして、もうひとつフォローアップを。これはユホとトムにも言えることかもしれません。通期のガイダンスに関連するものです。来年度のガイダンスを決定する原動力は何なのでしょうか？というのも、21会計年度、あなた方は30％、33％、34％という高い成長を遂げました。そしてこの1年間は、1桁台半ばの成長でした。当初のガイダンスでは、中間値で10％台半ば、最高値で20％台の成長を見込んでいます。この加速は、24年度にジェネレイティブAIが本格的に稼動したのに対して、支出環境がより厳しく、営業体制の再編などがあった厳しい年を終えたからなのか、理解したいのです。そのため、この2つの要因について、より厳しい年からの脱却と、現場でのパイロットによる需要との間に、何らかの因果関係を見出すことはできますか？

トム・シーベル

その前提で話をさせてください。厳しい年、厳しい年、厳しい年、と手を挙げる前に。会場の皆さんには、通話中に4回ほど、この言葉が出たと思います。さて、思い出してみてください、いいですか？消費者ベースの価格設定に移行する際、私たちは、これが短期的、中期的に、つまり収益の成長にマイナスの影響を与えることを明確にしました。実際、混乱が起きています。表計算ソフトの使い方を知っている人なら、誰でもこのことを理解できるでしょう。1000万ドル、2000万ドル、3000万ドル、4000万ドル、5000万ドルの案件の代わりに、0.5百万ドルの案件を成約した場合、短期的には収益への影響は、収益の伸びを鈍らせることになります。だから、それがそんなに厳しいことなのかどうかはわかりません。さて、それは基本的に、私たちは実際に設定した計画通りになっているということです。つまり、これはまさに計画通りなのです。

この3年間の余分なスプレッドシートモデルを実行し、キャリッジリターンを押して、数年間、つまり数四半期に渡って実行すると、計算ができ、何が起こるかわかるでしょう。しかし、私は......ですから、私たちが行ったことは計画通りだと思います。私たちは投資をしました。素晴らしい決断だったと思います。良い投資だったと思います。そして、24会計年度と25会計年度には、その投資からのリターンを得ることができるのです。

サンジット・シン

素晴らしい。ありがとうございました。

オペレーター

ありがとうございました。[次の質問は、Wedbushのジョン・カッツィングリスさんからのものです。どうぞよろしくお願いいたします。

ジョン・カツィングリス

こんにちは、私の質問にお答えいただきありがとうございます。ダン・アイブスに代わってジョンが質問します。提供する業界全体が多様化していると思いますが、こうしたユースケースはどのように発展してきたのでしょうか？また、将来的にはどのように展開されるとお考えでしょうか？ありがとうございました。

トム・シーベル

素晴らしい質問ですね、ジョン。今、AIを企業に適用するという点では、私たちは最初のイニングの前半にいます。つまり、これは未熟な市場なのです。つまり、私たちが最も注目しているのは、メディアです。まず、SmartGridがそうでした。なぜスマートグリッドかというと、彼らは2兆ドルを投資し、スマートグリッド内のすべてのデバイスをリモートでマシンアドレス可能な巨大なIoTコンステレーションにするために、世界中でインフラをアップグレードしたからです。私たちが最初に目にしたのは、この場所でした。

次に大規模なのは......この1年で見てきたことですが、最大の市場はAIの信頼性で、基本的には予知保全の分野です。つまり、軍を動かすことができる、彼らはレディネスと呼んでいます、いいですか、パー平均セクターでは、信頼性と呼んでいます。つまり、AIを使った予知保全が今の最大のセグメントなんです。これはどのように進化していくのでしょうか？つまり、すべてのビジネスプロセス、生産最適化、需要予測、サプライチェーンリスクオッケー、確率的最適化、サプライチェーンCRM、いずれにもAIを適用することになるのは明らかです。また、医療、研究、科学、文学、エンターテインメントなど、AIの利用によって加速されないビジネスオペレーションの側面はないと思っています。ですから、私たちはただ......乗り物に乗って、この先数年の行く末を見守り、その発展に合わせて足元を固めていくしかないのです。

ジョン・カッツィングリス

ありがとうございます、トム。

運営者

ありがとうございました。[次の質問は、Needham & Companyのマイク・チコスのラインからです。どうぞよろしくお願いいたします。

マイク・チコス

こんにちは、皆さん。質問をお受けしてありがとうございます。まず、ユホさんからお願いします。この四半期に成立した43件の案件のうち、19件がパイロット案件であることは承知しています。それをさらに詳しく教えてください。私たちが使っている分類や名称のせいかもしれませんが。しかし、これらのパイロットのうち、純粋な消費ベースのパイロットと、旧価格モデルのパイロットとでは、どちらが多いのでしょうか。

ユホ・パークキネン

マイク、これらはすべて、新しい消費ベースのアプローチに従ったものです。これらは旧モデルでは全くありません。

マイク・チコス

なるほど。消費ベースの19件の案件についてですが、今期、消費ベースで終了または開始した19件のパイロットと、以前の四半期に決定したその他のパイロットを引き抜いたと聞いています。これらのパイロットのうち、何人が生産に移行したかを把握できていますか？また、これらの消費型案件が生産に移行した場合のvCPUはどの程度になるのか、把握できていますか？

ユホ・パークキネン

素晴らしい質問です。第1四半期では、第2四半期と発表しましたが、そこから6カ月を経て第4四半期末になります。ですから、変換の時期としては非常に早い段階です。つまり、3四半期前に発表した、各パイロットが70％の確率で消費につながるというモデルの仮定で待機しています。しかし、消費前の第1四半期は、第2四半期の後半に最初のパイロット契約を締結したため、今四半期からその傾向が強くなると考えています。

マイク・シコス

了解しました。その点については理解しています。ありがとうございます。それから、もしよろしければ、1つだけ簡単なフォローアップをお願いします。プロフェッショナル・サービスの売上について補足しておきます。これまで話してきた10％から20％という一般的な範囲に対して、あなたは1ティックだけ高い値を示していますね。10％から20％というのは、私たちが考えるべき適切な範囲なのでしょうか。それとも、パイロットの皆さんには、もっと手取り足取り教えていただけるのでしょうか？あるいは、連邦政府の顧客に対する配慮が必要なのでしょうか？また、第4四半期のプロサーブの売上高が高いことに対し、今後1年間はどのように考えているのでしょうか？

ユホ・パークキネン

今後、10％から20％の範囲になると考えています。お客様が望むこの種のプロジェクトは常に存在するため、ゴーフォワードの収益を具体的に予測することは困難ですが、ゴーフォワードベースでは10％から20％が妥当だと考えています。

マイク・シコス

ありがとうございました。では、同僚に話を戻します。お時間をいただき、ありがとうございました。

オペレーター

ありがとうございました。[次の質問は、バンク・オブ・アメリカのブラッド・シルズさんからです。どうぞよろしくお願いいたします。

ブラッド・シルズ

はい、ありがとうございます。ありがとうございます。ブラッド・シルズの代理でアダム・ベルジェールです。現在の市場では、AIのユースケースが注目されていることもあり、かなり有利なポジションにいると思います。そのため、研究開発への投資のタイミングに変化があったのでしょうか？

トム・シーベル

トムです。過去14年間に行った投資が実を結んでいるのは明らかで、40以上のアプリケーションがあり、人々はアプリケーションを求めています。私たちは世界で唯一の会社だと思いますが、それはアプリケーションのためです。最近の変化といえば、C3ジェネレーティブAIに対する反応に少しショックを受けていることでしょうか。というか、ちょっと圧倒されましたね。しかし、これは大きなチャンスなのです。というのも、この市場を推定するのは難しいのですが、その規模は非常に大きいのです。

アダム・ベルジェール

そうですね。そうですね。次に、これまでの生成AIの使用例とソリューションについてですが、まず1つ目は、あなたが最初に考えたことだと思います。しかし、あなたの見解では、特定の業種において、他の業種よりも突出して大きな盛り上がりを見せていると思いますか、あるいは、突出して大きな盛り上がりを期待していますか？ありがとうございました。

トム・シーベル

いい質問ですね。誰もが興味を持っているような気がします。CEOや製造部門、営業部門の人たちは、基本的にGoogleのようなインターフェイスを望んでいて、ウェブブラウザのようなインターフェイスで、自分たちのビジネスについて何でも質問できる。サプライチェーンのどこに問題があるのか？もし私が統合参謀本部議長なら、もっと低いレベルで何ができるかというと、35くらいの象限があり、中央ヨーロッパではOKです。国防総省のGoogleのようなものですが、オープンな取り組みによって、国防長官や統合参謀本部議長が数秒でその質問に答えられるようになっています。今、国防長官や統合参謀本部議長がその答えを得るには、実際には1週間かかるのです。ですから、この技術を利用しない業界はないでしょう。本当に素晴らしいことです。

アダム・ベルジェール

なるほど。トムの視点に感謝します。ありがとうございました。

運営者

ありがとうございました。[次の質問は、Needham CompanyのMike Cikosさんからのものです。どうぞよろしくお願いいたします。

マイク・チコス

どうも、皆さん。お返事ありがとうございました！1つだけ簡単なフォローアップがあります。先ほどSanjitがした質問をもとに、売上高を見るのではなく、別の角度から収益性について考えてみたいと思います。しかし、あなた方が現在発表しているガイダンスは、街頭演説や、1四半期前にさかのぼれば、当初あなた方が指摘していた内容よりも低いものです（多分、Juhoの場合）。C3が24年度末にnon-GAAPベースの収益性を確保するという目標を達成するために、どのような手段を講じなければならないか、教えてください。

トム・シーベル

回答する前に、マイク。その前に、マイク、私は少し前提を説明したいんだ。私たちのガイダンスは、1つまたは2つの異常値を除けば、一般的な予想とほぼ一致していると思います。ですから、私たちの現在のガイダンスは、ストリートの予想に沿ったものです。私はそのことにかなり自信を持っています。では、もうひとつの質問ですが、黒字化に向けてどのような確信がありますか？

ユホ・パークキネン

そうですね。マイク、準備書面には、ジェネレイティブへの投資計画について書きましたが、これとベンダー経費を組み合わせれば、年末に向けて支出をコントロールすることができると思います。しかし、私たちは、ジェネレーティブAIの機会について、かなり強気です。

マイク・シコス

了解しました。ありがとうございました。

トム・シーベル

私にも言わせてください。純度を高めるための生成AIは必要ない、生成AIはゼロでもいい、と言いましたね。そして、第4四半期にはまだ現金収入のあるビジネスを展開するつもりです。さて、あなたは非常に詳細な計画を持っていて、すべてのメンバーと経営陣に[Indiscernible]されています。彼らは皆、大きな予算を持っています。そして、第4四半期には現金収支が黒字になることが予想されます。

マイク・シコス

その通りです。

オペレーター

ありがとうございます。少しお待ちください。

トム・シーベル

もう一問お願いします。

オペレーター

ありがとうございます。次の質問は、JMP証券のノア・ハーマンさんからのものです。どうぞよろしくお願いいたします。

ノア・ハーマン

契約の平均的な販売サイクルが、前年比で1～3ヶ月程度短縮されたことは素晴らしいことだと思います。何がその原動力になっているのでしょうか？また、今年の残りを考えると、持続可能な販売サイクルは基本的にどのあたりで終了するとお考えでしょうか？

トム・シーベル

消費型価格モデルは、非常に簡単であることがその原動力だと思います。大規模なエンタープライズAIアプリケーションを半年で本番稼動させるのに、0.5百万ドルというのはありえません。アクセンチュアやIBMがこのようなアプリケーションを導入しようとすると、数年後には数百万ドルかかることになります。ですから、非常に売りやすいのです。販売サイクルも短くて済みます。しかし、今後、AWSマーケットプレイスやGoogleマーケットプレイスなど、さまざまなチャネルを活用して、より多くの製品を提供していく予定です。そのため、販売サイクルはより短くなるものと思われます。

ノア・ハーマン

そうですね。ありがとうございます。

トム・シーベル

ありがとうございます。

オペレーター

ありがとうございました。では、最後にシーベルさんにご挨拶をお願いします。

トム・シーベル

皆さん、今日は本当にありがとうございました。ご視聴ありがとうございました。6月22日のカレンダーに印をつけることをお勧めします。また、6月22日に開催される投資家向けカンファレンスでは、いくつかの興味深い展開についてお話しする予定ですので、お時間がありましたら、ぜひご参加ください。それでは、本日はどうもありがとうございました。

運営者

ありがとうございました。皆さん、これで本日のカンファレンスは終了です。ご参加いただいた皆様、ありがとうございました。これにて終了とさせていただきます。良い一日をお過ごしください。