【ChatGPTによる和訳】Meta Platforms (META) Q4 2024 Earnings Call Transcript
Meta Platforms (META 0.32%)
Q4 2024 Earnings Call
Jan 29, 2025, 5:00 p.m. ET
Operator
Good afternoon. My name is Krista, and I will be your conference operator today.
こんにちは。本日のカンファレンス・オペレーターを務めますクリスタです。
At this time, I would like to welcome everyone to the Meta fourth quarter and full year 2024 earnings conference call.
ただ今より、Metaの2024年第4四半期および通年の決算発表カンファレンスコールを開始いたします。
All lines have been placed on mute to prevent any background noise.
バックグラウンドノイズを防ぐため、すべての回線をミュートに設定しています。
After the speakers' remarks, there will be a question-and-answer session. [Operator instructions] This call will be recorded.
発表者のコメントの後、質疑応答の時間を設けます。[オペレーターによる指示] このコールは録音されます。
Thank you very much. Kenneth Dorell, Meta's director of investor relations, you may begin.
それでは、Metaの投資家向け広報担当ディレクター、ケネス・ドレルさん、どうぞよろしくお願いします。
Ken Dorell -- Director, Investor Relations
Thank you. Good afternoon, and welcome to Meta Platform's fourth quarter and full year 2024 earnings conference call.
ありがとうございます。こんにちは。Meta Platformsの2024年第4四半期および通年の決算発表カンファレンスコールへようこそ。
Joining me today to discuss our results are Mark Zuckerberg, CEO; and Susan Li, CFO.
本日は、当社の業績について、CEOのマーク・ザッカーバーグ、CFOのスーザン・リーと共にお話しします。
Before we get started, I would like to take this opportunity to remind you that our remarks today will include forward-looking statements.
本題に入る前に、本日のコメントには将来の見通しに関する記述が含まれることをお知らせします。
Actual results may differ materially from those contemplated by these forward-looking statements.
実際の結果は、これらの将来予想に大きく異なる可能性があります。
Factors that could cause these results to differ materially are set forth in today's earnings press release and in our quarterly report on Form 10-Q filed with the SEC.
このような結果の相違を引き起こす要因は、本日の決算プレスリリースおよびSECに提出した四半期報告書（Form 10-Q）に記載されています。
Any forward-looking statements that we make on this call are based on assumptions as of today, and we undertake no obligation to update these statements as a result of new information or future events.
本日のコールで行う将来予測に関する発言は、現時点の仮定に基づいています。
新たな情報や将来の出来事により、これらの発言を更新する義務を負うものではありません。
During this call, we will present both GAAP and certain non-GAAP financial measures.
本コールでは、GAAP（一般会計原則）および一部の非GAAP財務指標について説明します。
A reconciliation of GAAP to non-GAAP measures is included in today's earnings press release.
GAAPと非GAAPの調整表は、本日の決算プレスリリースに記載されています。
The earnings press release and an accompanying investor presentation are available on our website at investor.atmeta.com.
決算プレスリリースおよび投資家向けプレゼンテーション資料は、当社のウェブサイト（investor.atmeta.com）でご覧いただけます。
And now, I'd like to turn the call over to Mark.
それでは、マークにバトンタッチします。
Mark Elliot Zuckerberg -- Founder, Chair, and Chief Executive Officer
All right. Thanks, Ken. Thanks, everyone, for joining today.
よし。ありがとう、ケン。そして、皆さん、ご参加いただきありがとうございます。
We ended 2024 on a strong note with now more than 3.3 billion people using at least one of our apps each day.
2024年は非常に好調に終えることができました。現在、毎日33億人以上の人々が当社のアプリのいずれかを利用しています。
This is going to be a really big year. I know it always feels like every year is a big year, but more than usual, it feels like the trajectory for most of our long-term initiatives is going to be a lot clearer by the end of this year.
今年は本当に大きな年になるでしょう。毎年そう感じるものですが、特に今年は、長期的な取り組みの方向性がより明確になる年になると感じています。
So, I keep telling our teams that this is going to be intense because we have about 48 weeks to get on the trajectory that we want to be on.
だからこそ、私はチームに「この1年は本当にハードになるぞ」と伝えています。我々が目指す軌道に乗るまで、あと48週間しかありません。
In AI, I expect that this is going to be the year when a highly intelligent and personalized AI assistant reaches more than 1 billion people, and I expect Meta AI to be that leading AI assistant.
AIにおいては、今年は高度に知的でパーソナライズされたAIアシスタントが10億人以上に到達する年になると考えています。そして、そのトップを走るのはMeta AIだと確信しています。
Meta AI is already used by more people than any other assistant. And once a service reaches that kind of scale, it usually develops a durable long-term advantage.
Meta AIは、すでに他のどのアシスタントよりも多くの人々に使われています。そして、こうした規模に達したサービスは、通常、長期的に持続する優位性を確立します。
We have a really exciting road map for this year with a unique vision focused on personalization.
今年は、パーソナライゼーションに重点を置いた独自のビジョンを持つ、とてもエキサイティングなロードマップを描いています。
We believe that people don't all want to use the same AI.
人々は皆、同じAIを使いたいとは思っていないと私たちは考えています。
People want their AI to be personalized to their context, their interests, their personality, their culture, and how they think about the world.
ユーザーは、自分の環境、関心、個性、文化、そして世界観に合わせたAIを求めています。
I don't think that there's just going to be one big AI that everyone uses that does the same thing.
すべての人が同じことをする単一の巨大なAIが存在するとは思いません。
People are going to get to choose how their AI works and what it looks like for them.
人々は、自分にとって最適なAIの動作や見た目を選べるようになるでしょう。
I continue to think that this is going to be one of the most transformative products that we've made, and we have some fun surprises that I think people are going to like this year.
これは、私たちが作った中で最も革新的な製品の1つになると確信しています。そして、今年、皆さんに喜んでいただける楽しいサプライズも用意しています。
Mark Elliot Zuckerberg -- Founder, Chair, and Chief Executive Officer
I think this will very well be the year when Llama and open source become the most advanced and widely used AI models as well.
今年は、Llamaとオープンソースが最も高度で広く使われるAIモデルになる年でもあると考えています。
Llama 4 is making great progress in training.
Llama 4のトレーニングは順調に進んでいます。
Llama 4 Mini is done with pretraining, and our reasoning models and larger model are looking good, too.
Llama 4 Miniはすでに事前トレーニングを完了しており、推論モデルやより大規模なモデルも順調に進んでいます。
Our goal with Llama 3 was to make open source competitive with closed models.
Llama 3の目標は、オープンソースがクローズドモデルと競争できるレベルにすることでした。
And our goal for Llama 4 is to lead.
そして、Llama 4の目標は業界をリードすることです。
Llama 4 will be natively multimodal. It's an omni model, and it will have agentic capabilities.
Llama 4はネイティブなマルチモーダル対応となり、オムニモデルであり、エージェント機能を備える予定です。
So, it's going to be novel, and it's going to unlock a lot of new use cases, and I'm looking forward to sharing more of our plan for the year on that over the next couple of months.
つまり、これは革新的なモデルになり、多くの新しいユースケースを可能にするでしょう。今後数ヶ月の間に、今年の計画についてさらに詳しく共有できることを楽しみにしています。
I also expect that 2025 will be the year when it becomes possible to build an AI engineering agent that has coding and problem-solving abilities of around a good mid-level engineer.
また、2025年には、優れた中級エンジニアレベルのコーディング能力と問題解決能力を持つAIエンジニアリングエージェントを構築できるようになると期待しています。
And this is going to be a profound milestone and potentially one of the most important innovations in history, like as well as over time, potentially a very large market, whichever company builds this first, I think it's going to have a meaningful advantage in deploying it to advance their AI research and shape the field.
これは非常に重要なマイルストーンとなり、歴史上最も重要なイノベーションの1つになる可能性があります。そして、時間が経つにつれて巨大な市場が生まれるでしょう。この技術を最初に構築した企業は、AI研究の発展や業界の方向性を決定する上で、大きな優位性を持つことになると思います。
So, that's another reason why I think that this year is going to set the course for the future.
このような理由から、今年は未来の方向性を決定する重要な年になると考えています。
Our Ray-Ban Meta AI glasses are a real hit.
Ray-Ban Meta AIグラスは大ヒットしています。
And this will be the year when we understand the trajectory for AI glasses as a category.
そして今年は、AIグラスというカテゴリーの今後の軌道を見極める年になるでしょう。
Many breakout products in the history of consumer electronics have sold 5 million to 10 million units and they're third generation.
コンシューマーエレクトロニクスの歴史において、多くの成功した製品は500万〜1000万台の売上を達成し、3世代目で大きく飛躍しています。
This will be a defining year that determines if we're on a path toward many hundreds of millions and eventually billions of AI glasses and glasses being the next computing platform like we've been talking about for some time or if this is just going to be a longer grind.
今年は、何億台、最終的には何十億台のAIグラスが普及し、私たちが以前から話していたようにグラスが次世代のコンピューティングプラットフォームとなるのか、それとも普及に時間がかかるのかを決定づける年になるでしょう。
But it's great overall to see people recognizing that these glasses are the perfect form factor for AI as well as just great stylish glasses.
しかし、これらのグラスがAIのための理想的な形であると同時に、単にスタイリッシュなグラスとしても優れていると認識されているのは素晴らしいことです。
These are all big investments, especially the hundreds of billions of dollars that we will invest to AI infrastructure over the long term.
これらはすべて大規模な投資であり、特にAIインフラへの長期的な投資として数千億ドル規模の支出を行う予定です。
I announced last week that we expect to bring online almost a gigawatt of capacity this year.
先週発表したとおり、今年中にほぼ1ギガワットの容量をオンライン化する予定です。
And we're building a two-gigawatt and potentially bigger AI data center that is so big that it will cover a significant part of Manhattan if we were placed there.
また、2ギガワット規模、場合によってはそれ以上のAIデータセンターを建設中です。これは、仮にマンハッタンに設置した場合、その大部分を覆うほどの規模になります。
We're planning to fund all of this by, at the same time, investing aggressively in initiatives that use these AI advances to increase revenue growth.
私たちは、これらのAIの進歩を活用して収益成長を促進する取り組みにも積極的に投資し、これらのインフラ投資の資金を確保する計画です。
So, we've put together a plan that will hopefully accelerate the pace of these initiatives over the next few years.
そのため、今後数年間でこれらの取り組みを加速できるような計画を立てました。
That's what a lot of our new head count growth is going toward and how well we execute on this will also determine our financial trajectory over the next few years.
新たな人員増加の多くはこの分野に向けられています。そして、これをどれだけうまく実行できるかが、今後数年間の財務状況にも影響を与えるでしょう。
Mark Elliot Zuckerberg -- Founder, Chair, and Chief Executive Officer
There are a number of other important product trends related to our family of apps that I think we're going to know more about this year as well.
今年は、当社のファミリーアプリに関する重要なプロダクトのトレンドについても、より明確になっていくと考えています。
We're going to learn what's going to happen with TikTok.
TikTokの今後の動向についても注視しています。
And regardless of that, I expect reels on Instagram and Facebook to continue growing.
それとは関係なく、InstagramとFacebookのリールは引き続き成長すると予想しています。
I expect Threads to continue on its trajectory to become the leading discussion platform and eventually reach 1 billion people over the next several years.
Threadsはこのまま成長を続け、主要なディスカッションプラットフォームとなり、最終的には数年以内に10億人のユーザーに到達すると考えています。
Threads now has more than 320 million monthly actives and has been adding more than 1 million sign-ups per day.
現在、Threadsの月間アクティブユーザーは3億2000万人を超え、1日あたり100万人以上の新規登録が続いています。
I expect WhatsApp to continue gaining share and making progress toward becoming the leading messaging platform in the U.S. like it is in a lot of the rest of the world.
WhatsAppは引き続きシェアを拡大し、他の多くの地域と同様に、米国でも主要なメッセージングプラットフォームとしての地位を確立していくと予想しています。
WhatsApp now has more than 100 million monthly actives in the U.S.
現在、米国におけるWhatsAppの月間アクティブユーザーは1億人を超えています。
Facebook is used by more than 3 billion monthly actives, and we're focused on growing its cultural influence.
Facebookの月間アクティブユーザーは30億人を超えており、私たちはその文化的影響力を高めることに注力しています。
And I'm excited this year to get back to some OG Facebook.
そして、今年は「オリジナルのFacebook」に立ち返ることを楽しみにしています。
All right. So, this is also going to be a pivotal year for the Metaverse.
さて、今年はメタバースにとっても重要な年になります。
The number of people using Quest and Horizon has been steadily growing.
QuestとHorizonの利用者数は着実に増加しています。
And this is a year when a number of the long-term investments that we've been working on that will make the Metaverse more visually stunning and inspiring will really start to land.
また、長年取り組んできたメタバースの視覚的な美しさと魅力を向上させるための投資が、今年から本格的に成果を生み出し始める年でもあります。
So, I think we're going to know a lot more about Horizon's trajectory by the end of this year.
そのため、今年の終わりまでにはHorizonの今後の方向性がより明確になると考えています。
This is also going to be a big year for redefining our relationship with governments.
さらに、政府との関係を再定義する上でも、大きな年になるでしょう。
We now have a U.S. administration that is proud of our leading companies, prioritizes American technology winning and that will defend our values and interests abroad and I am optimistic about the progress and innovation that this can unlock.
現在の米国政府は、国内の主要企業を誇りに思い、アメリカの技術の優位性を重視し、海外での価値観と利益を守る姿勢を持っています。このことが、さらなる進展とイノベーションを生むことにつながると楽観的に考えています。
So, this is going to be a big year.
そういうわけで、今年は本当に重要な年になるでしょう。
I think this is the most exciting and dynamic that I have ever seen in our industry.
私がこれまで見てきた中で、今年は最もエキサイティングでダイナミックな年になると感じています。
Between AI glasses, massive infrastructure projects, doing a bunch of work to try to accelerate our business, and building the future of social media, we have a lot to do.
AIグラス、大規模なインフラプロジェクト、事業加速に向けたさまざまな取り組み、そしてソーシャルメディアの未来の構築など、やるべきことが山ほどあります。
And I think we're going to build some awesome things that shape the future of human connection.
そして、私たちは人と人とのつながりの未来を形作る、素晴らしいものを生み出すことになるでしょう。
As always, I am grateful for everyone who's on this journey with us.
いつもながら、この旅に共に参加してくれる皆さんに感謝しています。
Thank you, and here's Susan.
ありがとうございます。それではスーザンにバトンタッチします。
Susan Li -- Chief Financial Officer
Thanks, Mark, and good afternoon, everyone.
ありがとう、マーク。皆さん、こんにちは。
Let's begin with our consolidated results.
まずは、当社の連結業績についてお話しします。
All comparisons are on a year-over-year basis unless otherwise noted.
特に明記しない限り、すべて前年同期比での比較となります。
Q4 total revenue was $48.4 billion, up 21% on both a reported and constant currency basis.
第4四半期の総収益は484億ドルで、報告ベースおよび恒常為替ベースの両方で21%の増加となりました。
Q4 total expenses were $25 billion, up 5% compared to last year.
第4四半期の総費用は250億ドルで、前年同期比5%の増加でした。
Before I cover the specific cost lines, I would note that our fourth-quarter expense growth rate reflects a 13-percentage-point favorable impact from legal accrual reductions in Q4 and lower year-over-year restructuring costs.
個別の費用項目について説明する前に、第4四半期の費用増加率には、法律関連引当金の減少による13パーセントポイントのプラス影響と、前年同期比でのリストラ費用の減少が反映されていることを申し上げておきます。
In terms of the specific line items, cost of revenue increased 15%, driven mostly by higher infrastructure costs.
個別の費用項目について見ると、売上原価は15%増加し、主にインフラコストの増加が要因となっています。
R&D increased 16%, primarily driven by higher employee compensation and infrastructure costs, which were partially offset by lower restructuring costs.
研究開発費（R&D）は16%増加しました。主な要因は従業員報酬とインフラコストの増加ですが、リストラ費用の減少が一部相殺しました。
Marketing and sales were approximately flat year over year.
マーケティングおよび販売費用は、前年同期比でほぼ横ばいでした。
G&A decreased 67%, driven mostly by lower legal-related expenses due to a $1.55 billion reduction in legal accruals related to certain legal proceedings.
一般管理費（G&A）は67%減少しました。主な要因は、一部の法的手続きに関連する法律引当金を15億5000万ドル減額したことによる、法律関連費用の削減です。
We ended the year with over 74,000 employees, up 10% year over year, with growth primarily driven by hiring and priority areas of monetization, infrastructure, generative AI, Reality Labs, as well as regulation and compliance.
年末時点で従業員数は7万4000人を超え、前年同期比で10%増加しました。この増加は主に、収益化、インフラ、生成AI、Reality Labs、および規制・コンプライアンスといった優先領域での採用によるものです。
Fourth quarter operating income was $23.4 billion, representing a 48% operating margin.
第4四半期の営業利益は234億ドルで、営業利益率は48%でした。
Our tax rate for the quarter was 12%.
当四半期の税率は12%でした。
Net income was $20.8 billion or $8.02 per share.
純利益は208億ドル、1株当たり利益（EPS）は8.02ドルでした。
Capital expenditures, including principal payments on finance leases, were $14.8 billion, driven by investments in servers, data centers, and network infrastructure.
資本支出（リース契約の元本支払いを含む）は148億ドルで、サーバー、データセンター、ネットワークインフラへの投資が主な要因です。
Free cash flow was $13.2 billion.
フリーキャッシュフローは132億ドルでした。
We paid $1.3 billion in dividends to shareholders, ending the year with $77.8 billion in cash and marketable securities and $28.8 billion in debt.
株主への配当として13億ドルを支払い、年末時点での現金および有価証券残高は778億ドル、負債は288億ドルとなりました。
Moving now to our segment results.
続いて、各セグメントの業績について説明します。
I'll begin with our Family of Apps segment.
まずは、Family of Appsセグメントについてです。
Our community across the Family of Apps continues to grow and we estimate more than 3.3 billion people used at least one of our Family of Apps on a daily basis in December.
当社のファミリーアプリ全体の利用者は引き続き増加しており、12月には33億人以上が少なくとも1つのアプリを毎日利用したと推定されます。
Q4 total Family of Apps revenue was $47.3 billion, up 21% year over year.
第4四半期のFamily of Appsの総収益は473億ドルで、前年同期比21%の増加となりました。
And Q4 Family of Apps ad revenue was $46.8 billion, up 21% on both a reported and constant currency basis.
また、第4四半期のFamily of Appsの広告収益は468億ドルで、報告ベースおよび恒常為替ベースの両方で21%増加しました。
Within ad revenue, the online commerce vertical was the largest contributor to year-over-year growth.
広告収益の中では、オンラインコマース分野が前年比成長に最も大きく貢献しました。
On a user geography basis, ad revenue growth was strongest in Rest of World at 27% followed by Asia Pacific and Europe at 23% and 22%, respectively.
地域別に見ると、広告収益の成長率が最も高かったのは「その他の地域（Rest of World）」で27%増加、次いでアジア太平洋地域が23%、ヨーロッパが22%でした。
North America grew 18%.
北米は18%の成長でした。
In Q4, the total number of ad impressions served across our services increased 6% and the average price per ad increased 14%.
第4四半期において、当社サービス全体で提供された広告インプレッション数は6%増加し、広告単価は14%上昇しました。
Impression growth was mainly driven by Asia Pacific.
インプレッションの成長は主にアジア太平洋地域が牽引しました。
Pricing growth benefited from increased advertiser demand, in part driven by improved ad performance.
広告単価の上昇は、広告パフォーマンスの向上による広告主の需要増加の影響を受けました。
This was partially offset by impression growth, particularly from lower monetizing regions and surfaces.
一方で、収益化が低い地域やプラットフォームでのインプレッション増加により、単価の上昇は一部相殺されました。
Susan Li -- Chief Financial Officer
Family of Apps other revenue was $519 million, up 55% driven primarily by business messaging revenue growth from our WhatsApp business platform.
Family of Appsのその他の収益は5億1900万ドルで、前年比55%増加しました。この成長は主に、WhatsAppビジネスプラットフォームにおけるビジネスメッセージング収益の増加によるものです。
We continue to direct the majority of our investments toward the development and operation of our Family of Apps.
当社は引き続き、Family of Appsの開発および運営に対する投資を最優先としています。
In Q4, Family of Apps expenses were $19 billion, representing 76% of our overall expenses.
第4四半期のFamily of Appsの費用は190億ドルで、総費用の76%を占めました。
Family of Apps expenses were up 5% primarily due to growth in infrastructure costs and employee compensation, which were partially offset by lower legal-related expenses.
Family of Appsの費用は5%増加しました。主な要因はインフラコストと従業員報酬の増加ですが、法律関連費用の減少が一部相殺しました。
Family of Apps' operating income was $28.3 billion, representing a 60% operating margin.
Family of Appsの営業利益は283億ドルで、営業利益率は60%でした。
Within our Reality Labs segment, Q4 revenue was $1.1 billion, driven by hardware sales and up 1% year over year.
Reality Labsセグメントの第4四半期の収益は11億ドルで、ハードウェア販売が主な要因となり、前年比1%の増加となりました。
Reality Labs expenses were $6 billion, up 6% year over year, driven primarily by higher infrastructure costs and employee compensation, partially offset by lower restructuring costs.
Reality Labsの費用は60億ドルで、前年比6%増加しました。主な要因はインフラコストと従業員報酬の増加ですが、リストラ費用の減少が一部相殺しました。
Reality Labs operating loss was $5 billion.
Reality Labsの営業損失は50億ドルでした。
Turning now to the business outlook.
ここからは、今後の事業見通しについてお話しします。
There are two primary factors that drive our revenue performance, our ability to deliver engaging experiences for our community and our effectiveness at monetizing that engagement over time.
当社の収益パフォーマンスを左右する主な要因は2つあります。1つは、当社のコミュニティに魅力的な体験を提供する能力、もう1つは、そのエンゲージメントを長期的に収益化する効率性です。
On the first, daily actives continue to grow across Facebook, Instagram, and WhatsApp year over year, both globally and in the United States.
まず1つ目の要因として、Facebook、Instagram、WhatsAppのデイリーアクティブユーザー（DAU）は、世界的にも米国においても前年同期比で増加し続けています。
In Q4, global video time grew at double-digit percentages year over year on Instagram, and we're seeing particular strength in the U.S. on Facebook, where video time spent was also up double-digit rates year over year.
第4四半期において、Instagramでは動画視聴時間が前年比で2桁成長しました。特に米国ではFacebookの動画視聴時間も2桁成長を記録し、非常に好調です。
We see continued opportunities to drive video growth in 2025 through ongoing optimizations to our ranking systems.
2025年も引き続き、ランキングシステムの最適化を進めることで、動画の成長を促進できると考えています。
We're also making several product bets that are focused on setting up our platforms for longer-term success.
また、長期的な成功を見据えた複数のプロダクト戦略にも取り組んでいます。
Creators are one of our central focuses.
クリエイターは、当社が特に注力している分野の1つです。
On Instagram, we continue to prioritize original posts and recommendations to help smaller creators get discovered.
Instagramでは、オリジナル投稿とレコメンデーションを優先し、小規模なクリエイターが発見されやすくなるよう取り組んでいます。
We also want to ensure creators have a place to experiment with their content.
また、クリエイターがコンテンツを試す場を確保することも重要視しています。
So, we introduced a new feature in Q4 that allows creators to first share a reel with people who don't follow them.
そのため、第4四半期には、新しい機能を導入しました。これは、クリエイターがリールをフォロワー以外の人々に先にシェアできる機能です。
This allows them to test content and see what performs best before deciding to share it with their followers and also helps introduce them to entirely new audiences.
これにより、クリエイターはフォロワーとシェアする前にコンテンツのパフォーマンスをテストでき、新しいオーディエンスにリーチする機会を得ることができます。
Creative Tools is another area we're investing in.
クリエイティブツールも、当社が投資を進めている分野の1つです。
In the coming weeks, we'll launch a new stand-alone app called Edits that provides a full suite of creative tools to make it easier for creators to make great reels on their phone.
今後数週間以内に、「Edits」という新しい独立型アプリをリリースします。これは、クリエイターがスマートフォンで優れたリールを簡単に作成できるようにするための、包括的なクリエイティブツールを提供するアプリです。
Another focus is making it easier for people to connect over content.
もう1つの重点分野は、コンテンツを通じたユーザー同士のつながりを強化することです。
Reels are already reshared over 4.5 billion times a day, and we've been introducing more features that bring together the social and entertainment aspects of Instagram.
リールはすでに1日あたり45億回以上リシェアされています。これをさらに強化するため、Instagramのソーシャル性とエンターテインメント性を融合させる新機能を導入しています。
In the U.S., we recently launched a new destination in reels that consists of content your friends have left a note on or liked.
米国では最近、リールに新しいコンテンツセクションを追加しました。ここでは、友人が「ノート」を残したり「いいね！」したコンテンツが表示されます。
We're seeing very positive early results, and we'll look to expand this globally in the coming months.
この機能は初期段階から好評であり、今後数ヶ月以内に世界的に展開していく予定です。
Susan Li -- Chief Financial Officer
On Threads, we made tremendous progress in 2024, and our focus this year is establishing Threads as the place people come to keep up with what they care about.
Threadsは2024年に大きく成長しました。今年の重点目標は、Threadsを「人々が関心のある話題をフォローする場」として確立することです。
We're making a number of updates to our recommendation systems to prioritize more recent posts, surface content from top creators, and ensure people see more of the content from accounts they follow.
現在、推薦システムのアップデートを進めており、新しい投稿を優先的に表示し、トップクリエイターのコンテンツを目立たせることで、ユーザーがフォローしているアカウントの投稿をより多く閲覧できるようにしています。
We will also continue improving custom feeds so people can build personalized feeds on topics they're interested in.
また、ユーザーが興味のあるトピックごとにパーソナライズされたフィードを作成できるよう、カスタムフィードの改善も継続していきます。
Finally, Meta AI usage continues to scale with more than 700 million monthly actives.
最後に、Meta AIの利用者数も拡大を続けており、月間アクティブユーザーは7億人を超えています。
We're now introducing updates that will enable Meta AI to deliver more personalized and relevant responses by remembering certain details from people's prior queries and considering what they engage with on Facebook and Instagram to develop better intuition for their interests and preferences.
現在、Meta AIのアップデートを進めており、ユーザーの過去の質問の内容を記憶したり、FacebookやInstagramでのエンゲージメントデータを活用したりすることで、よりパーソナライズされ、適切な回答を提供できるようにしています。
Now, to the second driver of our revenue performance, increasing monetization efficiency.
次に、当社の収益成長を支える2つ目の要素である「収益化の効率向上」についてお話しします。
The first part of this work is optimizing the level of ads with an organic engagement.
まず、広告の表示量をオーガニック（自然発生的な）エンゲージメントと最適に調整することが重要です。
We continue to grow supply on lower monetizing surfaces like video while optimizing ad supply on each of our services to deliver ads at the time and place they will be most relevant to people.
収益化が比較的低い動画などのプラットフォームにおける広告在庫を増やしつつ、各サービスごとに広告の供給量を最適化し、ユーザーにとって最も適切なタイミングと場所で広告を表示できるよう取り組んでいます。
For example, we are continuing to better personalize when ads show up, including the optimal locations in the depth of someone's feed to introduce ad supply when it's most optimal for the user and revenue.
例えば、広告の表示タイミングをよりパーソナライズすることで、ユーザーにとって適切な深さのフィード位置に最適な形で広告を配置し、収益向上につなげています。
This is enabling efficient supply growth.
これにより、効率的な広告在庫の増加が可能になっています。
Longer term, we also see impression growth opportunities on unmonetized surfaces like Threads, which we are beginning to test ads on this quarter.
長期的には、まだ収益化されていないプラットフォーム、例えばThreadsなどでの広告インプレッションの成長機会も期待できます。Threadsでは、今四半期から広告のテストを開始しました。
We expect the introduction of ads on Threads will be gradual and don't anticipate it being a meaningful driver of overall impression or revenue growth in 2025.
Threadsでの広告導入は段階的に進める予定であり、2025年の全体的なインプレッションや収益成長に大きな影響を与えることはないと考えています。
The second part of increasing monetization efficiency is improving marketing performance.
収益化の効率を向上させるための2つ目の要素は、マーケティングパフォーマンスの向上です。
The ongoing enhancements to our ads ranking systems are an important driver of this work.
広告ランキングシステムの継続的な改善が、この取り組みの重要な要素となっています。
In the second half of 2024, we introduced an innovative new machine learning system in partnership with NVIDIA called Andromeda.
2024年後半には、NVIDIAと提携し、「Andromeda」という革新的な機械学習システムを導入しました。
This more efficient system enabled a 10,000 times increase in the complexity of models we use for ads retrieval, which is the part of the ranking process where we narrow down a pool of tens of millions of ads to the few thousand we consider showing someone.
このシステムの導入により、広告の検索プロセスで使用するモデルの複雑さを1万倍に向上させることが可能になりました。このプロセスでは、数千万件の広告の中から、ユーザーに表示する数千件の広告を絞り込む作業が行われます。
The increase in model complexity is enabling us to run far more sophisticated prediction models to better personalize which ads we show someone.
モデルの複雑性が向上したことで、より高度な予測モデルを実行できるようになり、ユーザーごとにより適切な広告をパーソナライズして表示できるようになりました。
This has driven an 8% increase in the quality of ads that people see on objectives we've tested.
これにより、テストした広告の品質が8%向上しました。
Andromeda's ability to efficiently process larger volumes of ads also positions us well for the future as advertisers use our generative AI tools to create and test more ads.
また、Andromedaは、大量の広告データを効率的に処理できるため、広告主が当社の生成AIツールを活用してより多くの広告を作成・テストする未来に向けても、大きな強みとなります。
Another way we're delivering value for advertisers is through increased automation of their ad campaigns with Advantage+.
広告主への価値提供のもう1つの方法は、「Advantage+」を活用した広告キャンペーンの自動化の推進です。
Adoption of Advantage+ shopping campaigns continues to scale with revenues surpassing a $20 billion annual run rate and growing 70% year over year in Q4.
Advantage+ショッピングキャンペーンの導入は拡大を続けており、年間収益は200億ドルを超え、第4四半期の前年比成長率は70%となりました。
Given the strong performance and interest we're seeing in Advantage+ shopping and our other end-to-end solutions, we're testing a new streamlined campaign creation flow.
Advantage+ショッピングおよびその他のエンドツーエンドソリューションの高いパフォーマンスと関心の高まりを受け、新たなシンプルなキャンペーン作成フローのテストを実施しています。
So, advertisers no longer need to choose between running a manual or Advantage+ sales or app campaign.
これにより、広告主は手動キャンペーンとAdvantage+を選択する必要がなくなります。
In this new setup, all campaigns optimizing for sales, app, or lead objectives will have Advantage+ turned on from the beginning.
この新しい設定では、売上、アプリインストール、リード獲得を最適化するすべてのキャンペーンで、最初からAdvantage+が有効になります。
We plan to expand to more advertisers in the coming months before fully rolling it out later in the year.
今後数ヶ月以内に対象広告主を拡大し、年内に全面展開する予定です。
Susan Li -- Chief Financial Officer
Advantage+ Creative is another area where we're seeing momentum.
Advantage+ Creativeも、成長の勢いが見られる分野の一つです。
More than 4 million advertisers are now using at least one of our generative AI ad creative tools, up from 1 million six months ago.
現在、400万以上の広告主が当社の生成AI広告クリエイティブツールのいずれかを利用しており、6ヶ月前の100万から大幅に増加しています。
There has been significant early adoption of our first video generation tool that we rolled out in October, image animation, with hundreds of thousands of advertisers already using it monthly.
10月に導入した最初の動画生成ツール「Image Animation」は早期に採用が進み、すでに数十万の広告主が毎月利用しています。
Next, I would like to discuss our approach to capital allocation.
次に、資本配分に対する当社のアプローチについて説明します。
Our primary focus remains investing capital back into the business with infrastructure and talent being our top priorities.
当社の最優先事項は、インフラと人材に重点を置き、事業へ再投資することです。
On the first, we expect compute will be central to many of the opportunities we're pursuing as we advance the capabilities of Llama, drive increased usage of generative AI products and features across our platform, and fuel core ads and organic engagement initiatives.
まず、計算能力（コンピュート）は、当社が追求する多くの機会の中心になると考えています。Llamaの能力向上、生成AI製品・機能の利用促進、広告やオーガニックエンゲージメントの強化などにおいて、重要な役割を果たすでしょう。
We're working to meet the growing capacity needs for these services by both scaling our infrastructure footprint and increasing the efficiency of our workloads.
こうしたサービスの容量需要の増加に対応するため、インフラの規模拡大とワークロードの効率向上に取り組んでいます。
Another way we're pursuing efficiencies is by extending the useful lives of our servers and associated networking equipment.
効率化のもう一つの手段として、サーバーおよび関連ネットワーク機器の耐用年数を延ばすことにも取り組んでいます。
Our expectation going forward is that we'll be able to use both our non-AI and AI servers for a longer period of time before replacing them, which we estimate will be approximately five and a half years.
今後、非AIおよびAIサーバーの使用期間を延ばし、交換までの期間を約5年半にする予定です。
This will deliver savings in annual capex and resulting depreciation expense, which is already included in our guidance.
これにより、年間の設備投資（CapEx）と減価償却費の削減が可能となり、その影響はすでに当社のガイダンスに織り込まれています。
Finally, we're pursuing cost efficiencies by deploying our custom MTIA silicon in areas where we can achieve a lower cost of compute by optimizing the chip to our unique workloads.
最後に、カスタムシリコン「MTIA」を導入し、当社独自のワークロードに最適化することで、コンピュートコストの削減を図っています。
In 2024, we started deploying MTIA to our ranking and recommendation inference workloads for ads and organic content.
2024年には、広告およびオーガニックコンテンツのランキング・レコメンデーション推論ワークロードにMTIAを導入し始めました。
We expect to further ramp adoption of MTIA for these use cases throughout 2025, before extending our custom silicon efforts to training workloads for ranking and recommendations next year.
2025年を通じて、これらの用途におけるMTIAの導入をさらに拡大し、2026年以降にはランキング・レコメンデーションのトレーニングワークロードにもカスタムシリコンを適用していく予定です。
From a hiring standpoint, our focus continues to be on adding technical talent to support our strategic priorities.
採用の観点では、戦略的な優先分野を支えるための技術系人材の増員に引き続き注力しています。
In the fourth quarter, nearly 90% of our year-over-year head count growth was within the R&D function.
第4四半期の前年同期比での人員増加の約90%は、研究開発（R&D）部門におけるものでした。
The remaining growth was primarily in cost of revenue as we added infrastructure head count to support our data center operations.
残りの増加分は、データセンター運営を支援するインフラ関連の人員増加によるもので、これは売上原価（Cost of Revenue）に計上されています。
In 2025, we expect head count growth will continue to be primarily driven by technical roles across our priority initiatives within infrastructure, monetization, Reality Labs, generative AI as well as regulation and compliance.
2025年も、インフラ、収益化、Reality Labs、生成AI、規制・コンプライアンスといった優先領域における技術系職種が、人員増加の主な要因となると予想しています。
We anticipate head count growth in our business functions will remain relatively limited.
一方で、ビジネス部門における人員増加は、比較的限定的なものになると見込んでいます。
To achieve our ambitions in these areas, we will need to continue executing at a routed pace.
これらの分野での目標を達成するためには、引き続き迅速な実行が求められます。
We're supporting this by building tools to help our engineering base be more productive.
そのため、エンジニアの生産性向上を支援するツールの開発を進めています。
As part of our efficiency focus over the past two years, we've made significant improvements in our internal processes and developer tools and introduced new tools like our AI-powered coding assistant, which is helping our engineers write code more quickly.
過去2年間の効率化の取り組みの一環として、社内プロセスや開発ツールを大幅に改善し、AIを活用したコーディングアシスタントを導入しました。これにより、エンジニアのコーディング作業がより迅速になっています。
Looking forward, we expect that the continuous advancements in Llama's coding capabilities will provide even greater leverage to our engineers.
今後、Llamaのコーディング能力がさらに進化することで、エンジニアの作業効率をさらに向上させることができると期待しています。
And we are focused on expanding its capabilities to not only assist our engineers in writing and reviewing our code but to also begin generating code changes to automate tool updates and improve the quality of our code base.
また、Llamaの能力を拡張し、エンジニアのコーディングやコードレビューを支援するだけでなく、ツールの更新を自動化し、コードベースの品質向上を促進するためのコード変更を生成する機能も導入していく予定です。
Finally, we expect our strong financial position will enable us to support these investments while continuing to return capital to shareholders through share repurchases and dividends.
最後に、当社の強固な財務基盤により、これらの投資を支えると同時に、自社株買いや配当を通じて株主への資本還元を継続できると考えています。
Susan Li -- Chief Financial Officer
Moving to our financial outlook.
続いて、財務見通しについてお話しします。
We expect first quarter total revenue to be in the range of $39.5 billion to $41.8 billion.
2025年第1四半期の総収益は、395億ドルから418億ドルの範囲になると予想しています。
This reflects 8% to 15% year-over-year growth or 11% to 18% growth on a constant currency basis as our guidance assumes foreign currency is an approximately 3% headwind to year-over-year total revenue growth based on current exchange rates.
これは前年同期比で8%〜15%の成長、恒常為替ベースでは11%〜18%の成長を反映しています。当社のガイダンスでは、現在の為替レートに基づき、外国為替の影響が収益成長に約3%の逆風となると想定しています。
This also reflects the effect of lapping leap day in the first quarter of 2024.
また、2024年第1四半期にはうるう年の影響があったため、それを考慮した数値となっています。
While we are not providing a full year 2025 revenue outlook, we expect the investments we're making in our core business this year will give us an opportunity to continue delivering strong revenue growth throughout 2025.
2025年通年の収益見通しは提供していませんが、今年のコアビジネスへの投資により、年間を通じて力強い収益成長を継続できると考えています。
Turning now to the expense outlook.
次に、費用見通しについて説明します。
We expect full year 2025 total expenses to be in the range of $114 billion to $119 billion.
2025年通年の総費用は、1140億ドルから1190億ドルの範囲になると予想しています。
We expect the single largest driver of expense growth in 2025 to be infrastructure costs, driven by higher operating expenses and depreciation.
2025年の費用増加の最大の要因はインフラコストであり、運用費用の増加と減価償却費が主な要因となります。
We expect employee compensation to be the second largest factor as we add technical talent in the priority areas that I referenced earlier.
2番目に大きな要因は従業員報酬の増加です。これは、先ほど述べた優先分野において技術系人材の採用を進めるためです。
Turning now to the capex outlook.
次に、設備投資（CapEx）の見通しについて説明します。
We expect our full year 2025 capital expenditures will be in the range of $60 billion to $65 billion.
2025年通年の設備投資は、600億ドルから650億ドルの範囲になると見込んでいます。
We expect capex growth in 2025 will be driven by increased investment to support both our generative AI efforts and our core business.
2025年の設備投資の増加は、生成AIの開発とコアビジネスの両方を支援するための投資拡大によるものです。
The majority of our capex in 2025 will continue to be directed toward our core business.
2025年の設備投資の大部分は、引き続きコアビジネスに向けられる予定です。
On to tax, absent any changes to our tax landscape, we expect our full year 2025 tax rate to be in the range of 12% to 15%.
税金に関しては、税制環境に大きな変化がない限り、2025年の通年の税率は12%〜15%の範囲になると予想しています。
In addition, we continue to monitor an active regulatory landscape, including legal and regulatory headwinds in the EU and the U.S. that could significantly impact our business and our financial results.
また、EUおよび米国における法的および規制上の逆風など、事業や財務業績に大きな影響を与える可能性のある規制環境の変化を注視し続けています。
In closing, this was a good year for our company with investments across our priority areas, delivering strong business performance and innovative new products for our community.
最後にまとめると、今年は当社にとって良い年でした。優先領域への投資を進め、力強い事業成果を上げるとともに、コミュニティに向けた革新的な新製品を提供することができました。
We have a compelling set of opportunities to invest in this year, which we expect will help us drive continued strong growth and develop transformative technologies that shape the future of our company and of the industry.
今年も魅力的な投資機会が数多くあり、それにより力強い成長を継続し、当社および業界の未来を形作る変革的な技術を開発できると期待しています。
With that, Krista, let's open up the call for questions.
それでは、クリスタ、質疑応答に移りましょう。
Questions & Answers:
Operator
Thank you. We will now open the lines for a question-and-answer session. [Operator instructions] And our first question comes from the line of Brian Nowak with Morgan Stanley. Please go ahead.
ありがとうございます。ここからは質疑応答の時間となります。[オペレーターによる指示] それでは、最初の質問はモルガン・スタンレーのブライアン・ノワックさんです。どうぞ。
Brian Nowak -- Analyst
Thanks for taking my questions. Mark, I appreciate all the excitement about this year and all the innovation to come.
質問を受けていただきありがとうございます。マーク、今年の展望と、これからのイノベーションについての熱意が伝わってきました。
I know there's a lot of announcements throughout the course of the year, but I wonder if you could just share a few sort of high-level examples of your vision on new potential use cases and offerings that could drive utility for your users and value for your advertisers.
今年はさまざまな発表があると思いますが、特にユーザーにとって有用であり、広告主にとって価値を生む可能性のある新たなユースケースやサービスについて、高いレベルでいくつかの例を共有していただけますか？
As you sort of think about Llama 4 and Meta AI changing throughout 2025?
Llama 4やMeta AIが2025年を通じてどのように進化していくのかについてもお聞かせください。
And then the second one on custom silicon, maybe a question for either of you.
次に、カスタムシリコンについての質問です。これはマークさん、またはスーザンさんのどちらでも結構です。
Just any learnings on the difference between your custom silicon and third-party chips in your ranking models and results?
カスタムシリコンとサードパーティ製チップの違いについて、ランキングモデルやその結果に基づいた学びがあれば教えてください。
And how should we think about the main gating factors as to how quickly you'd be able to move a higher percentage of your engagement to your custom silicon? Thanks.
また、カスタムシリコンへの移行をどれだけ早く進められるかを左右する主な要因について、どのように考えるべきでしょうか？ありがとうございます。
Mark Elliot Zuckerberg -- Founder, Chair, and Chief Executive Officer
On the first one, I tried to lay this out in my opening comments a bit.
最初の質問についてですが、冒頭のコメントで少し触れました。
I mean, we're very focused on Meta AI as a highly intelligent and personalized assistant that you can access across our apps.
私たちは、Meta AIを高度に知的でパーソナライズされたアシスタントとして開発しており、当社のアプリ全体で利用できるようにすることに注力しています。
There's a website. You can access it outside of our apps, too.
また、専用のウェブサイトもあり、当社のアプリ以外からでもアクセス可能です。
I think that the quality of this is just-it's going to keep on improving and improved a lot over the last year.
この品質は今後も向上し続けるでしょうし、昨年1年間で大きく改善されました。
We're also finding more ways that it's useful to integrate it into our services to help more people discover it.
さらに、多くの人々がMeta AIを見つけやすくなるよう、当社のサービスに統合する新しい方法を模索しています。
I think that that's undoubtedly why so many hundreds of millions of people are using it today, obviously, because it's kind of easy to discover what we're doing and then keep using it.
これが、数億人ものユーザーがMeta AIを利用している理由の一つでしょう。発見しやすく、一度使い始めると継続して使いたくなるからです。
I don't know. I want to keep some surprises and fun for the stuff that we're going to release this year.
ただ、今年リリース予定の機能については、いくつかのサプライズを残しておきたいと思っています。
I gave a bit of detail on what we're planning to do with Llama 4 that I'm sure technical people will enjoy because we haven't talked about that before.
Llama 4については、技術者の方々にとって興味深い内容になるよう、これまで話してこなかった情報を少し共有しました。
But I'm going to refrain from adding a whole lot more on what we're launching this year.
ただ、今年リリース予定の内容については、これ以上多くを語るのは控えたいと思います。
But it's the different things that I talked about.
とはいえ、これまでお話しした通り、さまざまな要素が含まれています。
It's Meta AI. I do expect Llama 4 to be a very exciting set of releases.
Meta AI、そしてLlama 4は、非常にエキサイティングなリリースになると確信しています。
It's not just one thing. Just like with Llama 3, there were kind of a few different models at different dates, I think we'll see that with Llama 4, too.
これは単一の製品ではなく、Llama 3と同様に、異なる時期に複数のモデルが登場することになるでしょう。
And then the AI engineer piece, I'm really excited about it.
また、AIエンジニアリングについても非常に楽しみにしています。
I mean, I don't know that that's going to be an external product anytime soon.
これはすぐに外部向け製品になるとは思いませんが、
But I think for what we're working on, our goal is to advance AI research and advance our own development internally.
私たちが取り組んでいることとしては、AI研究の進展と、社内開発の向上を目指しています。
And I think it's just going to be a very profound thing.
これは、非常に重要な進化になると考えています。
So, I mean, that's something that I think will show up through making our products better over time.
こうした技術の進化は、時間をかけて当社の製品全体の品質向上として反映されていくでしょう。
But -- and then as that works, there will potentially be a market opportunity down the road.
そして、これがうまく機能すれば、将来的に市場機会が生まれる可能性もあります。
But I mean, for now and this year, we're really -- I think this is -- I don't think you're going to see this year like an AI engineer that is extremely widely deployed, changing all of development.
ただ、少なくとも今年は、AIエンジニアが広範囲に展開され、開発全体を劇的に変えるようなことはないでしょう。
I think this is going to be the year where that really starts to become possible and lays the groundwork for a much more dramatic change in '26 and beyond.
むしろ、2025年はその可能性が現実味を帯びる年であり、2026年以降の大きな変革に向けた基盤を築く年になると思います。
I don't know. Yeah, that's kind of -- that's kind of it.
そんなところですね。
Susan Li -- Chief Financial Officer
Brian, I'm happy to take your second question about custom silicon.
ブライアン、カスタムシリコンについての質問にお答えします。
So, first of all, we expect that we are continuing to purchase third-party silicon from leading providers in the industry.
まず、当社は引き続き、業界の主要プロバイダーからサードパーティ製シリコンを購入する予定です。
And we are certainly committed to those long-standing partnerships, but we're also very invested in developing our own custom silicon for unique workloads, where off-the-shelf silicon isn't necessarily optimal.
これらの長期的なパートナーシップを大切にしつつ、汎用シリコンでは最適化が難しい独自のワークロードに対応するために、カスタムシリコンの開発にも積極的に投資しています。
Specifically because we're able to optimize the full stack to achieve greater compute efficiency and performance per cost and power.
特に、フルスタックの最適化を行うことで、コンピュート効率やコスト・電力あたりのパフォーマンスを大幅に向上できるためです。
Right now, the in-house MTIA program is focused on supporting our core ranking and recommendation inference workloads.
現在、当社の独自シリコン「MTIA」は、ランキングやレコメンデーションの推論ワークロードを支援することに特化しています。
We started adopting MTIA in the first half of 2024 for core ranking and recommendations inference.
2024年前半から、ランキングおよびレコメンデーションの推論ワークロードにMTIAを導入し始めました。
We'll continue ramping adoption for those workloads over the course of 2025 as we use it for both incremental capacity and to replace some GPU-based servers when they reach the end of their useful lives.
2025年を通じて導入を拡大し、新たな計算能力の確保に加え、寿命を迎える一部のGPUベースのサーバーの置き換えにも活用していきます。
Next year, we're hoping to expand MTIA to support some of our core AI training workloads and over time, some of our GenAI use cases.
来年には、MTIAの適用範囲を拡大し、一部のコアAIトレーニングワークロードや、生成AI（GenAI）のユースケースにも活用していく予定です。
Operator
Your next question comes from the line of Eric Sheridan with Goldman Sachs. Please go ahead.
次の質問は、ゴールドマン・サックスのエリック・シェリダンさんです。どうぞ。
Eric Sheridan -- Analyst
Thank you so much for taking the question.
質問を受けていただきありがとうございます。
Maybe I can go back to your comments on open source.
オープンソースに関するコメントについて、もう少し詳しく伺いたいと思います。
Can you help us understand how your views continue to evolve with respect to the competitive dynamic around your approach with open source versus others in the industry?
オープンソースに対する貴社のアプローチが、業界の競争環境の中でどのように進化しているのか、ご説明いただけますか？
And how your approach to open source could possibly bend the cost curve and improve return on capital for AI over the medium to long term? Thanks so much.
また、オープンソース戦略が、中長期的にAIのコスト構造を改善し、資本収益率を向上させる可能性についても教えてください。ありがとうございます。
Mark Elliot Zuckerberg -- Founder, Chair, and Chief Executive Officer
Yeah. I mean, on open source, I think the best analogy for us is what we did with open compute.
そうですね。オープンソースについて言えば、私たちにとって最も適切な比喩は「Open Compute（オープンコンピュート）」で行った取り組みでしょう。
Where we weren't first to building the system.
当社は、この分野で最初にシステムを構築したわけではありませんでした。
So, then by the time that we got around to building it, it wasn't really a big advantage to have it be proprietary.
そのため、当社がシステムを構築する段階では、独自のプロプライエタリ（専有）技術とすることに大きなメリットはありませんでした。
So, we shared it.
そこで、私たちはその技術をオープンソースとして公開しました。
And then a lot of the industry adopted what we were doing, contributed innovations back to it.
その結果、多くの企業が私たちの技術を採用し、さらにイノベーションを加えてくれました。
By standardizing it on it, that meant that a bunch of supply chain standardized on building it, which made prices more efficient for everyone.
この標準化によって、サプライチェーン全体がこの技術に適応し、コストがより効率的になり、業界全体の価格競争力が向上しました。
I think what we see here is as Llama becomes more used, it's more likely, for example, that silicon providers and others -- other APIs and developer platforms will optimize their work more for that and basically drive down the costs of using it and drive improvements that we can, in some cases, use too.
Llamaが広く利用されるようになると、例えば、シリコンプロバイダーやその他のAPI、開発プラットフォームがLlamaに最適化する可能性が高まり、その結果、Llamaの利用コストが下がり、さらには当社もその恩恵を受けることができると考えています。
So, I think that the strategy will continue to be effective, and yes, I mean, I continue to be optimistic on this.
この戦略は今後も有効であり、私は引き続き楽観的に見ています。
I think it's kind of -- I think it's working.
実際、このアプローチはうまく機能していると思います。
I also just think in light of some of the recent news, the new competitor DeepSeek from China, I think it also just puts -- it's one of the things that we're talking about is there's going to be an open-source standard globally.
また、最近のニュースとして、中国発の新たな競合「DeepSeek」が登場しましたが、これも、私たちが以前から議論している「オープンソースのグローバル標準」の重要性を示すものだと考えています。
And I think for our kind of national advantage, it's important that it's an American standard.
そして、国家的な競争力の観点からも、オープンソースの標準がアメリカ主導のものであることが重要だと思います。
So, we take that seriously, and we want to build the AI system that people around the world are using.
そのため、私たちはこの点を真剣に考え、世界中の人々に使われるAIシステムを構築したいと考えています。
And I think that if anything, some of the recent news has only strengthened our conviction that this is the right thing for us to be focused on.
最近の動向を踏まえると、このアプローチが正しい方向であるという確信が、さらに強まったと感じています。
Operator
Your next question comes from the line of Mark Shmulik with Bernstein. Please go ahead.
次の質問は、バーンスタインのマーク・シュムリクさんです。どうぞ。
Mark Shmulik -- Analyst
Yes. Thank you for taking my questions.
はい。質問を受けていただきありがとうございます。
Mark, I appreciate we may get an answer this year.
マーク、今年中に何らかの答えが出るかもしれませんが、
But looking out, as you kind of track the progress of smart glasses, Orion, and so forth, do you view that as a better form factor to get the most out of the Meta AI assistance you highlighted in your opening remarks?
スマートグラスや「Orion」の進展を見ていく中で、これらがMeta AIアシスタントの能力を最大限に引き出す最適なフォームファクターだと考えていますか？
Or is it more complementary to kind of the in-app experience in the way you've seen people use it today?
それとも、現在ユーザーがアプリ内で体験しているように、あくまで補完的な役割を果たすものと見ていますか？
And then, Susan, the last few quarters, we've kind of seen pricing growth as the dominant driver of ad revenue growth.
スーザン、ここ数四半期の広告収益成長は、主に広告単価の上昇によるものだったかと思います。
Given the efforts you've highlighted around driving deeper, more commercial engagement and better advertiser ROI, how do we just think about the contribution of the formula for ad revenue growth going forward?
より深い商業的エンゲージメントや広告主のROI（投資収益率）の向上に向けた取り組みを踏まえると、今後の広告収益成長の要因はどのように変化すると考えていますか？
Thank you.
ありがとうございます。
Mark Elliot Zuckerberg -- Founder, Chair, and Chief Executive Officer
Yeah. I mean, I can talk about glasses.
はい。スマートグラスについて話しますね。
I mean, it's -- yeah, I mean, I've said for a while that I think that glasses are the ideal form factor for an AI device.
以前から言っているように、グラス（眼鏡）はAIデバイスとして理想的なフォームファクターだと考えています。
Because you can let an AI assistant on your glasses see what you see and hear what you hear, which gives it the context to be able to understand everything that's going on in your life that you would want to talk to it about and get context on.
というのも、グラス上のAIアシスタントは、ユーザーが見ているものや聞いているものを把握できるため、ユーザーが話しかけるあらゆる内容について、より深いコンテキストを理解できるからです。
But look, I mean, I think the glasses are going to be a very important computing platform in the future.
とはいえ、グラスが今後非常に重要なコンピューティングプラットフォームになることは間違いないと思います。
When phones became the primary computing platform, it's not like computers went away.
スマートフォンが主要なコンピューティングプラットフォームになったときも、PCが完全になくなったわけではありませんよね。
I think we'll have phones for some time.
今後もスマートフォンは一定の役割を果たし続けるでしょう。
But there are a lot of people in the world who have glasses.
しかし、世界にはすでに多くの人が眼鏡をかけています。
It's kind of hard for me to imagine that a decade or more from now, all the glasses aren't going to basically be AI glasses.
10年後、もしくはそれ以上の未来を考えたとき、すべての眼鏡がAIグラスになっていないというのは、私には想像しがたいですね。
As well as a lot of people who don't wear glasses today, finding that to be a useful thing.
また、現在は眼鏡をかけていない人々も、AIグラスの利便性に魅力を感じるようになるでしょう。
So, I'm incredibly optimistic about this.
そのため、私はこの分野に非常に楽観的な見方を持っています。
And like I shared last year, I think one of the big surprises last year was I previously thought that glasses weren't going to become a major form factor until we got these -- the full kind of holographic displays that we started showing in the prototype for Orion.
昨年お話ししたことですが、以前は、グラスが主要なフォームファクターになるのは、「Orion」プロトタイプのような完全なホログラフィックディスプレイを搭載してからだと考えていました。
But now I think it's pretty clear that AI is actually going to drive at least as much of the value as the holographic AR is.
しかし今では、AIがホログラフィックARと同等、もしくはそれ以上の価値を提供することが明確になってきました。
So, that's a cause to be excited.
だからこそ、この分野には大きな期待を寄せています。
But look, the Ray-Ban Metas were a hit.
実際、Ray-Ban Metaグラスは大ヒットしました。
We still don't know what the long-term trajectory for this is going to be.
ただ、これらのデバイスの長期的な展開がどうなるかは、まだはっきりとは分かりません。
And I think we're going to learn a lot this year.
今年1年を通じて、多くのことを学ぶことになるでしょう。
So, I think that this is a really important year for that.
ですから、2025年はこの分野にとって非常に重要な年になると思います。
Susan Li -- Chief Financial Officer
And I can take the second question on pricing growth.
では、広告単価の成長に関する2つ目の質問にお答えします。
So, first of all, what I would say is over the long term, we think we have continued opportunity to drive revenue growth across both pricing and impression growth, so both sort of supply and demand dimensions.
まず、長期的に見ると、広告単価（価格）とインプレッションの両方を成長させることで、収益を伸ばす機会が引き続きあると考えています。つまり、供給と需要の両面での成長が可能だということです。
When we look at pricing, our reported growth can be influenced by different factors such as supply because of the auction dynamics by the mix shift of the different types of surfaces where ads show up.
広告単価の成長率は、オークションの仕組みや、広告が表示されるプラットフォームの構成比率の変化など、さまざまな要因の影響を受けます。
For example, services like video or lower monetization efficiency, relatively speaking.
例えば、動画などの比較的収益化効率の低いサービスでは、価格の影響が異なります。
And then, of course, broader macro factors.
さらに、マクロ経済的な要因も影響を及ぼします。
But we generally expect that we are going to be able to deliver ongoing ad performance improvements through a lot of the ongoing work that we're doing across our monetization road map and that will have the sort of effect of benefiting pricing overall.
しかし、当社の収益化戦略全体を通じた継続的な広告パフォーマンスの向上により、広告単価にもプラスの影響が及ぶと期待しています。
Susan Li -- Chief Financial Officer
And part of what I think is kind of important to think about here when we think about price growth is we really -- the average price per ad as we reported, is really blending, it's an output metric.
広告単価の成長を考える際に重要なのは、当社が報告している広告単価の平均値は、実際にはさまざまな要素が混ざり合った「結果としての指標」であるという点です。
It's blending a lot of things that are happening, including what our advertisers are bidding for, what are their bids for those things.
この指標には、広告主が何に対して入札しているのか、また、その入札価格がどうなっているのかといった要素が含まれています。
What is the average cost of their actions?
さらに、広告主が最適化を目指しているアクション（購入、登録など）の平均コストも影響を与えます。
So, given that there are so many different objectives that advertisers can optimize for that have different values, it's a very complex metric that tries to distill that into one thing.
広告主が最適化を目指す目的はさまざまで、それぞれの価値が異なります。そのため、広告単価の平均値は、これらを1つの指標に集約しようとする、非常に複雑なメトリクスなのです。
Overall, we are seeing healthy cost-per-action trends for advertisers for whatever is the action that they are optimizing for.
全体的に見ると、広告主が最適化を目指しているアクションに対するコスト（CPA：Cost Per Action）は健全な推移をしています。
And we believe we'll continue to get better at driving conversions for advertisers.
また、広告主のコンバージョンを向上させる取り組みも、今後さらに改善されていくと考えています。
And when we do, that will have the effect of continuing to lift CPMs over time because we're delivering more conversions per impression served, resulting in higher value impressions.
これが実現すれば、インプレッションあたりのコンバージョンが増加するため、結果として広告単価（CPM）が上昇し、より高い価値を持つインプレッションを提供できるようになるでしょう。
Operator
Your next question comes from the line of Justin Post with Bank of America. Please go ahead.
次の質問は、バンク・オブ・アメリカのジャスティン・ポストさんです。どうぞ。
Justin Post -- Analyst
Great. Thanks. Maybe one for Mark and one for Susan.
ありがとうございます。マークさんとスーザンさん、それぞれに質問があります。
Mark, you mentioned political changes in the U.S. and better positioning maybe for U.S. companies abroad.
マークさん、米国の政治的な変化や、米国企業が海外でより良い立場を築く可能性について言及されましたね。
But how do you think about it in the U.S. as far as usage and advertiser adoption, you got rid of fact-checking.
しかし、米国内でのユーザーの利用状況や広告主の採用状況についてはどうお考えですか？また、ファクトチェックの廃止についてもお聞かせください。
So, do you think the content could change? Could it appeal to more users? Will that impact advertising at all?
これによってコンテンツは変化するでしょうか？より多くのユーザーにアピールできるようになる可能性はありますか？また、それが広告に何か影響を与えるとお考えですか？
And then Susan, on Meta AI, I know people are pretty excited about the use case but also thinking about the revenue case.
スーザンさん、Meta AIについてですが、ユーザーはそのユースケースに大きな期待を寄せていますが、収益化の面でも関心を持っています。
How do you think about monetizing that? Could it be CPC ads? Or how are you thinking about that? Thank you.
Meta AIの収益化について、どのようにお考えですか？クリック課金型（CPC）の広告を導入する可能性はありますか？どのような形で収益化を考えているのか教えてください。ありがとうございます。
Mark Elliot Zuckerberg -- Founder, Chair, and Chief Executive Officer
The question was about fact-checking and our content policies.
ご質問は、ファクトチェックとコンテンツポリシーについてですね。
I mean, look, I think we're trying to build the service that we think is the best for people.
私たちは、人々にとって最も良いサービスを構築しようとしています。
I believe in free expression for quite a while.
私は以前から、表現の自由を重視してきました。
People don't want to see misinformation, but you need to build an effective system that gives people more context.
人々は誤情報を見たくないと思っていますが、それに対処するには、より効果的な仕組みを構築し、ユーザーに適切な文脈を提供することが重要です。
And I think what we found over time is that the community note system, I think, is just going to be more effective than the system that we had before.
時間をかけて検証した結果、私たちが以前使用していたシステムよりも、「コミュニティノートシステム」の方が効果的であることが分かりました。
And I'm not afraid to admit when someone does something that's better than us.
他社がより優れたシステムを開発したとき、それを認めることを私は恐れません。
I think it's sort of our job to go and just do the best work and implement the best system.
私たちの役割は、最良のシステムを開発し、それを実装することだと考えています。
So, I think that there's been a lot of people who have read this announcement.
今回の変更について、多くの方がニュースを読んでいると思いますが、
We somehow don't care about adding context to things that are on our platform that are misinformation. That's not right.
「Metaは誤情報への対応を放棄した」と誤解されている部分もあるようです。それは正しくありません。
I actually think that the community note system, like what X has had for a while, is actually just more effective than what we were doing before.
むしろ、「X（旧Twitter）」が以前から導入しているコミュニティノートのようなシステムの方が、従来の仕組みよりも効果的であると考えています。
And I think our product is going to get better because of it.
この変更により、当社の製品はより良いものになると確信しています。
Susan Li -- Chief Financial Officer
I would add to that just to say we also haven't seen any noticeable impact from our content policy changes on advertiser spend.
補足すると、コンテンツポリシーの変更による広告主の支出への影響は、今のところ顕著には見られていません。
So, we're continuing to see strong advertiser demand.
広告主の需要は引き続き堅調です。
Again, particularly for AI-powered tools that are helping businesses maximize the value of their ad spend.
特に、AIを活用したツールが、広告主にとっての費用対効果を最大化する支援をしている点が評価されています。
Susan Li -- Chief Financial Officer
On your second question in terms of monetizing Meta AI, our initial focus for Meta AI is really about building a great consumer experience, and that's frankly, where all of our energies are kind of directed to right now.
Meta AIの収益化に関するご質問ですが、現時点での最優先事項は、優れたユーザー体験を構築することです。率直に言って、現在のところ、私たちのエネルギーはこの部分に集中しています。
There will, I think, be pretty clear monetization opportunities over time, including paid recommendations and including a premium offering but really not where we are focused in terms of the development of Meta AI today.
長期的には、有料レコメンデーションやプレミアムプランの提供など、明確な収益化の機会が生まれると考えています。しかし、現時点ではMeta AIの開発において収益化を最優先しているわけではありません。
Operator
Your next question comes from the line of Douglas Anmuth with JPMorgan. Please go ahead.
次の質問は、JPMorganのダグラス・アンムスさんです。どうぞ。
Doug Anmuth -- Analyst
Thanks for taking the questions. One for Mark, one for Susan.
質問を受けていただきありがとうございます。マークさんとスーザンさん、それぞれに質問があります。
Mark, just following up on open source as DeepSeek and other models potentially leverage Llama or others to train faster and cheaper.
マークさん、オープンソースに関する質問の続きですが、DeepSeekなどのモデルがLlamaなどを活用し、より高速かつ低コストでトレーニングを行う可能性がありますよね。
How does this impact, in your view?
これについて、どのような影響があるとお考えでしょうか？
And what could have been for the trajectory of investment required over a multiyear period?
また、今後数年間にわたる投資の方向性にどのような影響を与える可能性がありますか？
And then, Susan, just as we think about the $60 billion to $65 billion capex this year, does the composition change much from last year when you talked about servers as the largest part followed by data centers and networking equipment?
スーザンさん、2025年の設備投資（CapEx）が600億〜650億ドルと予想されていますが、その内訳は昨年と大きく変わるのでしょうか？ 昨年は、サーバーが最大の割合を占め、それにデータセンターとネットワーク機器が続いていましたよね？
And how should we think about that mix between training and inference? Just following up on Jon's post this week. Thanks.
また、AIのトレーニングと推論（インファレンス）の割合については、どのように考えるべきでしょうか？ 今週のJonの投稿に関連した質問です。ありがとうございます。
Mark Elliot Zuckerberg -- Founder, Chair, and Chief Executive Officer
I can start on the DeepSeek question.
DeepSeekに関する質問からお答えします。
I think there's a number of novel things that they did that I think we're still digesting.
彼ら（DeepSeek）が行った新しい取り組みはいくつかあり、それを私たちはまだ消化しきれていません。
And there are a number of things that they have advances that we will hope to implement in our systems.
また、彼らが開発した技術の中には、私たちのシステムにも取り入れたいと考えているものがいくつかあります。
And that's part of the nature of how this works, whether it's a Chinese competitor or not.
これは、競争が中国企業かどうかに関係なく、この業界の本質的な側面の一つです。
I kind of expect that every new company that has an advance -- that has a launch is going to have some new advances that the rest of the field learns from.
新しい企業が何かしらの技術革新をもたらすたびに、それが業界全体に学習され、影響を与えることはよくあることです。
And that's sort of how the technology industry goes.
これは、テクノロジー業界が常に進化し続ける仕組みの一部とも言えます。
I don't know -- it's probably too early to really have a strong opinion on what this means for the trajectory around infrastructure and capex and things like that.
現時点では、これがインフラ投資や設備投資（CapEx）の方向性にどのような影響を与えるのかについて、明確な意見を持つのは時期尚早かもしれません。
There are a bunch of trends that are happening here all at once.
この分野では、複数のトレンドが同時に進行しています。
There's already sort of a debate around how much of the compute infrastructure that we're using is going to go toward pretraining versus as you get more of these reasoning time models or reasoning models where you get more of the intelligence by putting more of the compute into inference.
すでに議論されている点として、現在のコンピュートインフラのどの程度が「事前トレーニング（pretraining）」に使われるのか、そして「推論（reasoning）」により多くの計算リソースを投入することで、どれほどの知能向上が得られるのか、という問題があります。
That was already something that I think a lot of the -- the other labs and ourselves were starting to think more about and already seemed pretty likely even before this.
これは、他のAI研究所や当社自身がすでに考え始めていたことであり、今回の動きがある前から、その方向性が強まりつつあると考えていました。
Like of all the compute that we're using, that the largest pieces aren't necessarily going to go toward pre-training.
現在使用しているコンピュートリソースのうち、最大の割合が必ずしも「事前トレーニング」に向かうわけではない、というのが現実です。
But that doesn't mean that you need less compute because one of the new properties that's emerged is the ability to apply more compute at inference time in order to generate a higher level of intelligence and a higher quality of service.
しかし、これはコンピュートリソースの必要量が減ることを意味するわけではありません。最近のトレンドの一つとして、「推論プロセスにより多くの計算リソースを投入することで、より高度な知能と高品質なサービスを提供できる」というアプローチが出てきています。
Which means that as a company that has a strong business model to support this, I think that's generally an advantage that we're now going to be able to provide a higher quality of service than others who don't necessarily have the business model to support it on a sustainable basis.
つまり、これを支える強固なビジネスモデルを持つ企業にとっては、他社よりも高品質なサービスを提供できるという点で競争優位性が生まれると考えています。
Mark Elliot Zuckerberg -- Founder, Chair, and Chief Executive Officer
The other thing is just that when we're building things like Meta AI, but also how we're implementing AI into all the feeds and ad products and things like that, we're just serving billions of people, which is different from, OK, you start to pretrain a model, and that model is sort of agnostic to how many people are using it.
もう一つ重要なのは、Meta AIを構築するだけでなく、フィードや広告製品など、さまざまな領域にAIを導入する際に、私たちは何十億人ものユーザーにサービスを提供しているという点です。単にAIモデルを事前トレーニングするだけであれば、ユーザー数の影響をそれほど受けませんが、実際にサービスとして提供するとなると事情が異なります。
Like at some level, it's going to be expensive for us to serve all of these people because we are serving a lot of people.
つまり、大規模なユーザー基盤を持つ私たちにとって、多くの人々にAIを提供することは、それ自体が高コストなプロセスになるということです。
And so, I'm not sure what the kind of net effect of all of this is.
そのため、これらすべての要素を考慮した場合の最終的な影響がどうなるのかは、まだ明確にはわかりません。
The field continues to move quickly.
AI業界は非常に速いスピードで進化し続けています。
There's a lot to learn from releases from basically everyone who does something interesting, not just the ones over the last month.
そして、最近の競争相手だけでなく、面白い技術を開発しているすべての企業から学ぶべきことがたくさんあります。
We'll continue to kind of incorporate that into what we do as well as making novel contributions to the field ourselves.
私たちは引き続き、こうした知見を当社の事業に取り入れるとともに、AI分野への新たな貢献も続けていきます。
And I continue to think that investing very heavily in capex and infra is going to be a strategic advantage over time.
また、設備投資（CapEx）やインフラへの多額の投資は、長期的に見て当社の戦略的な優位性につながると考えています。
It's possible that we'll learn otherwise at some point, but I just think it's way too early to call that.
将来的に異なる結論に至る可能性もありますが、現時点ではその判断を下すには時期尚早です。
And at this point, I would bet that the ability to build out that kind of infrastructure is going to be a major advantage for both the quality of the service and being able to serve the scale that we want to.
現段階では、こうしたインフラを構築する能力こそが、サービスの品質と規模の両方を実現するうえで、大きな競争優位性になると確信しています。
Susan Li -- Chief Financial Officer
I'm happy to add a little more color about our 2025 capex plans to your second question.
では、2025年の設備投資（CapEx）計画について、もう少し詳しく説明します。
So, we certainly expect that 2025 capex is going to grow across all three of those components you described.
2025年の設備投資は、ご指摘の3つの要素（サーバー、データセンター、ネットワーク機器）のすべてで増加すると見込んでいます。
Servers will be the biggest growth driver that remains the largest portion of our overall capex budget.
サーバーが最大の成長要因であり、設備投資全体の中で最も大きな割合を占めることになります。
We expect both growth in AI capacity as we support our GenAI efforts and continue to invest meaningfully in core AI.
生成AI（GenAI）の開発を支援するためのAI容量の増強に加え、コアAIの分野にも引き続き積極的に投資する予定です。
But we are also expecting growth in non-AI capacity as we invest in the core business, including to support a higher base of engagement and to refresh our existing servers.
また、非AI領域の容量も増加する見込みです。これは、エンゲージメントの増加を支えるための投資や、既存サーバーの更新などを含んでいます。
On the data center side, we're anticipating higher data center spend in 2025 to be driven by build-outs of our large training clusters and our higher power density data centers that are entering the core construction phase.
データセンターに関しては、2025年には支出の増加を見込んでいます。その主な要因は、大規模なAIトレーニングクラスターの構築や、高電力密度データセンターの本格的な建設フェーズへの移行です。
We're expecting to use that capacity primarily for core AI and non-AI use cases.
この新たなデータセンター容量は、主にコアAIおよび非AIのユースケースに活用される予定です。
On the networking side, we expect networking spend to grow in '25 as we build higher-capacity networks to accommodate the growth in non-AI and core AI-related traffic along with our large GenAI training clusters.
ネットワーク関連の支出についても、2025年には増加すると予想しています。これは、非AIおよびコアAI関連のトラフィック増加に対応するための高容量ネットワークの構築、そして大規模な生成AIトレーニングクラスターを支えるためのものです。
We're also investing in fiber to handle future cross-region training traffic.
また、将来的な地域間トレーニングトラフィックに対応するために、光ファイバーの投資も行っています。
And then in terms of the breakdown for core versus GenAI use cases, we're expecting total infrastructure spend within each of GenAI, non-AI, and core AI to increase in '25.
コアAIと生成AI（GenAI）のユースケースの割合については、2025年にはそれぞれのインフラ支出が増加すると予想しています。
With the majority of our capex directed to our core business with some caveat that that is -- that's not easy to measure perfectly as the data centers we're building can support AI or non-AI workloads and the GPU-based servers we procure for GenAI can be repurposed for core AI use cases and so on and so forth.
ただし、当社の設備投資の大部分はコアビジネス向けに割り当てられますが、完全に正確な分類が難しい点には注意が必要です。例えば、建設中のデータセンターはAIにも非AIにも対応可能であり、生成AI向けに調達したGPUベースのサーバーを、後にコアAI用途に転用することも可能だからです。
But overall, I would reiterate what Mark said.
しかし、全体としてはマークの話した通りです。
We are committed to building leading foundation models and applications.
当社は、最先端の基盤モデルおよびアプリケーションの構築に注力しています。
We expect that we're going to make big investments to support our training and inference objectives, and we don't know exactly where we are in the cycle of that yet.
トレーニングと推論の目標を支えるために大規模な投資を行う予定ですが、このサイクルが今どの段階にあるのか、正確にはまだ分かりません。
Operator
Your next question comes from the line of Ron Josey with Citigroup. Please go ahead.
次の質問は、シティグループのロン・ジョジーさんです。どうぞ。
Ronald Josey -- Analyst
Hey, thanks for taking the question.
質問を受けていただき、ありがとうございます。
Mark, I want to get back to your comment on getting back to the OG Facebook, and I want to understand a little bit more on the use cases and how that could expand.
マークさん、「OG Facebook」に戻るというコメントについてですが、その具体的なユースケースと、それがどのように拡張されるのかについて、もう少し詳しく教えてください。
Video is clearly a benefit. Local marketplace groups have all been positive.
動画コンテンツは明らかにメリットがありますし、ローカルマーケットプレイスやグループ機能も好調ですよね。
So, any insights on the OG Facebook?
「OG Facebook」についての具体的な考えをお聞かせください。
And then back to Meta AI, given the adoption we're seeing on the 600-plus MAUs, just how does the user experience evolve?
また、Meta AIについてですが、すでに月間アクティブユーザー（MAU）が6億人を超えている中で、ユーザーエクスペリエンスはどのように進化していくのでしょうか？
What are people doing with Meta AI? Thank you.
現在、ユーザーはMeta AIをどのように活用しているのかも教えてください。ありがとうございます。
Mark Elliot Zuckerberg -- Founder, Chair, and Chief Executive Officer
OK. So, for Facebook.
はい、それではFacebookについてお話しします。
A lot of people use Facebook every day, and it's an important part of their lives.
Facebookは、多くの人々にとって日常的に利用される重要なサービスとなっています。
And I think that there are a lot of opportunities to make it way more culturally influential than it is today.
そして、現在よりもさらに文化的な影響力を持たせるための機会がたくさんあると考えています。
And I think that that's sort of a fun and interesting goal that will take our product development in some interesting directions that we maybe have -- have a focus on it as much over the last several years.
これは、楽しくて興味深い目標ですし、これまで数年間あまり注力できていなかった製品開発の新たな方向性を示すものでもあります。
So, I don't know that I have anything much more specific on this other than that this is going to be one of my focus areas for this year.
まだ具体的な詳細については話せる段階ではありませんが、今年はこの領域にしっかりと注力するつもりです。
I mean, I think it's an investment area and something I'm going to spend some time on it.
これは、重要な投資分野の一つであり、私自身も多くの時間を費やすつもりです。
It might mean that in the near term, we make some trade-offs to kind of focus on some product areas of what we're doing ahead of just kind of maximizing business results in the near term on it.
短期的なビジネス成果の最大化よりも、一部の製品分野に重点を置くために、いくつかのトレードオフが発生する可能性もあります。
But overall, I'm really excited about doing some exciting stuff here.
しかし、全体的には、非常に面白いことができると期待しています。
And I'm not going to get into many specifics now, but we'll get -- we'll follow up on this over the next, I don't know, call it, a year as we start rolling it out and I think some of this will kind of get back to how Facebook was originally used back in the day.
現時点では具体的な詳細は控えますが、今後1年ほどの間に展開を進めながら、より詳しくお伝えできると思います。そして、その中には、Facebookがかつて利用されていた頃の雰囲気を取り戻すような要素も含まれるでしょう。
Susan Li -- Chief Financial Officer
I'm happy to share a little bit more about Meta AI and what people are doing with it.
Meta AIについて、またユーザーがどのように活用しているのか、少し詳しくお話しします。
We are in a phase where we are really learning a lot from the way that people engage with Meta AI.
現在、Meta AIの利用データを通じて、多くのことを学んでいる段階です。
So, from an app perspective, WhatsApp continues to see the strongest Meta AI usage across our family of apps.
アプリごとに見ると、Meta AIが最も活用されているのはWhatsAppです。
People there are using it most frequently for information-seeking and educational queries along with emotional support use cases.
WhatsAppでは、情報検索や学習に関する質問が最も多く、さらに、感情的なサポートを求めるユースケースも見られます。
Most of the WhatsApp engagement is in one-on-one threads, though we see some usage in group messaging.
WhatsAppでは、Meta AIとのやり取りのほとんどが1対1のスレッド内で行われていますが、一部のグループメッセージでも利用されています。
And on Facebook, which is the second largest driver of Meta AI engagement, we're seeing strong engagement from our feed deep dives integration that lets people ask Meta AI questions about the content that is recommended to them.
Facebookは、Meta AIの利用率で2番目に大きなプラットフォームです。特に「フィードディープダイブ」機能の統合によって、ユーザーがフィードに表示されるコンテンツについてMeta AIに質問するケースが増えています。
So, across, I would say, all query types, we continue to see signs that Meta AI is helping people leverage our apps for new use cases.
全体的に見ると、Meta AIはさまざまな種類の質問に対応しており、ユーザーが当社のアプリを新たな用途で活用する助けになっていることが分かります。
We talked about information gathering, social interaction, and communication.
例えば、情報収集、ソーシャルインタラクション、コミュニケーションなどの用途があります。
Lots of people use it for humor and casual conversation.
また、多くのユーザーが、ユーモアを交えた会話やカジュアルなコミュニケーションのために利用しています。
They use it for writing and editing research recommendations.
文章の作成や編集、研究のためのレコメンデーションにも活用されています。
And as we look forward to 2025 in our Meta AI roadmap, we are really focused on doing more to make it feel more personalized.
2025年に向けたMeta AIのロードマップでは、よりパーソナライズされた体験を提供することに重点を置いています。
So, I would say some of the most exciting features we're working on, including improving sort of the memory dimension of the Meta AI experience.
特に、Meta AIの「記憶」機能を強化することで、より魅力的な体験を提供できるようになると考えています。
We'll be able to remember certain details that people share in one-on-one chats, for example, and use those details to personalize its responses.
例えば、1対1のチャットで共有された情報を記憶し、その内容を基に応答をパーソナライズすることが可能になります。
And then really increasing its ability to deliver great content recommendations and enhance really what makes Facebook and Instagram so valuable for people today.
さらに、コンテンツのレコメンデーション能力を強化し、FacebookやInstagramが提供する価値をより高めていきます。
Operator
Your next question comes from the line of Ken Gawrelski with Wells Fargo. Please go ahead.
次の質問は、ウェルズ・ファーゴのケン・ガウレルスキーさんです。どうぞ。
Ken Gawrelski -- Analyst
Thank you very much. Two for me, please.
ありがとうございます。2つ質問させてください。
First, could you talk a little bit -- I know you talked a little bit on the capital intensity side and the recent developments, and it's hard to see -- it's hard to tell yet where things are going.
まず、設備投資の集約度と最近の開発について少しお話しされましたが、現時点では将来の方向性を見極めるのが難しいということですよね。
But maybe you could just talk a little bit more near term, '25, the capex budget you laid out or the capex forecast.
ですが、2025年の設備投資（CapEx）予算やその見通しについて、もう少し詳しく教えていただけますか？
Could you talk a little bit about the constraints you're seeing or where you're seeing constraints, either internally resources planning or externally in any one -- any parts of the ecosystem?
また、社内のリソース計画や社外のエコシステムの中で、何か制約を感じている部分はありますか？
And then on the second one, I'm curious, as you think about your needs for hiring and we just think about -- we know you gave the opex guide for this year.
次の質問ですが、採用の必要性についてお聞きします。今年の営業費用（OpEx）のガイダンスはすでに示されていますが、
But as we think about future needs for hiring, could you just give us a sense of how we should think about that?
将来的な採用ニーズについて、どのように考えるべきか教えていただけますか？
You announced the performance-related reductions earlier this -- for early this year.
今年初めに、業績評価に基づく人員削減を発表しましたよね。
Could you just talk about how we should be thinking about that '26, '27, and beyond? Thank you.
2026年、2027年以降の人員計画について、どのように考えるべきでしょうか？ありがとうございます。
Susan Li -- Chief Financial Officer
Sure. I'm happy to take both of those.
はい、両方の質問にお答えします。
So, on your first question on just where do we see constraints in our ability to execute against our capex plans, obviously, we are staying on top of supply availability.
まず、設備投資（CapEx）の実行における制約についてですが、当然ながら、サプライチェーンの供給状況を常に注視しています。
That is certainly one of the factors that will influence our capex spend in 2025, but we don't really have any updates to share on supply availability right now.
これは2025年の設備投資に影響を与える要因の一つですが、現時点で供給状況に関する具体的なアップデートはありません。
We are planning to significantly ramp up deployment of GPUs in 2025, and we'll continue to engage with our vendors and invest in our own silicon to meet those needs.
2025年にはGPUの導入を大幅に拡大する計画であり、引き続きベンダーと連携しながら、当社独自のシリコンへの投資も進めていく予定です。
When you asked how to think about capital intensity, we're not really -- as both Mark and I alluded to in our prior comments, I think it is really too early to determine what long-run capital intensity is going to look like.
設備投資の集約度についてどう考えるべきかという点ですが、マークと私が以前のコメントで述べたように、長期的な設備投資の水準を今の時点で正確に見極めるのはまだ早すぎると思います。
There are so many different factors.
さまざまな要素が影響を及ぼします。
The pace of advancement in underlying models, how efficient can they be?
例えば、基盤モデルの進化のスピードや、その効率性はどこまで向上するのか。
What is the adoption and use case of our GenAI products?
生成AI（GenAI）の導入状況や具体的なユースケースはどうなるのか。
What performance gains come from next-generation hardware innovations, both our own and third party?
当社独自のものも含め、次世代のハードウェア技術革新によるパフォーマンス向上はどの程度か。
And then ultimately, what monetization or other efficiency gains our AI investments unlock?
そして、AIへの投資がどのような収益化や効率化の機会を生み出すのか、といった点です。
So, again, I think we are -- we're sort of early in the journey here, and we don't have -- I would say we don't have kind of anything to share about long-run capital intensity yet.
したがって、現時点ではまだこの分野の初期段階にあるため、長期的な設備投資の水準について確定的なことはお伝えできません。
Your second question was about thinking about hiring needs.
次に、採用ニーズについての質問にお答えします。
So, it's a good segue after infrastructure, employee compensation is the next largest driver of expense growth in 2025.
インフラ投資の話の流れで言うと、2025年の費用増加要因として次に大きいのは、従業員報酬の増加です。
And here, growth in employee comp and head count more broadly is primarily driven by those areas that I mentioned, infrastructure, monetization, generative AI, Reality Labs and regulation and compliance.
具体的には、従業員の報酬や人員増加の主な要因は、インフラ、収益化、生成AI（GenAI）、Reality Labs、規制・コンプライアンスといった分野への投資によるものです。
And those generally are more technical organizations.
これらの分野は、一般的に技術職の割合が高い組織です。
That means that it is a higher cost base relative to business functions where we are also expecting to keep head count growth constrained.
そのため、ビジネス部門と比較すると、技術系部門の人件費は高くなります。一方で、ビジネス部門における人員増加は抑制する予定です。
And I would say we are -- we're focused on running the company efficiently.
また、当社は企業運営の効率化にも引き続き注力しています。
But at the same time, it is -- we feel like we're in a critical period in terms of making sure that we are investing to win, and we want to make sure that we staff those priority areas in a way that really positions us to best do that.
しかし同時に、今は「勝つための投資を確実に行う」非常に重要な時期であると考えており、優先領域には適切な人材を確保する方針です。
Ken Dorell -- Director, Investor Relations
Krista, we have time for one last question.
クリスタ、最後の質問を受ける時間がありますね。
Operator
And that question comes from the line of Ross Sandler with Barclays. Please go ahead.
最後の質問は、バークレイズのロス・サンドラーさんです。どうぞ。
Ross Sandler -- Analyst
Yeah. One for Mark, on agents.
マークさんに質問です。AIエージェントについてお伺いします。
So, we all saw OpenAI's operator demo last week.
先週、OpenAIの「Operator」のデモを拝見しました。
So, Mark, as the industry moves from chat to agentic behavior and more commercial intent moves into these AI products.
業界全体が、単なるチャット型AIからエージェント型の振る舞いへと進化し、より商業的な用途へと移行している中で、
I guess how are you thinking about monetization potential for Meta AI?
Meta AIの収益化の可能性について、どのようにお考えでしょうか？
And then how might Llama 4 reasoning help drive some of these new agentic experiences for Meta AI?
また、Llama 4の推論能力が、Meta AIのエージェント型体験の進化にどのように貢献するとお考えですか？
Thank you.
ありがとうございます。
Mark Elliot Zuckerberg -- Founder, Chair, and Chief Executive Officer
Yeah. So, I guess a couple of things that I'd say on this.
はい。この点について、いくつかお話ししたいことがあります。
One is when you're thinking about agents and reasoning, a lot of this is about being able to perform multistep tasks.
まず、エージェントや推論について考える際、重要なのは「マルチステップのタスクを実行できること」です。
So, right now, the way that a lot of these systems work as you kind of say something, and then it responds and it's almost chat-like.
現在のAIシステムは、基本的にはユーザーが何かを入力すると、それに対してAIが応答する、いわば「チャット」のような形式が主流です。
But I think that the direction that it's going is you're going to be able to give it an intent or a task and it's going to be able to go off and use sort of an arbitrary amount of compute as much as you want to use on it to be able to do a task.
しかし、今後の方向性としては、ユーザーが意図やタスクを指定すると、AIがそれに応じて必要な計算能力を動的に利用しながらタスクを遂行する形へと進化していくでしょう。
Some of the tasks might be pretty simple for people go buy a specific thing.
例えば、ある商品を購入するなど、比較的シンプルなタスクもあります。
Some of them might be really hard, like go write an app or optimize this code and like really make it as good as possible.
一方で、「アプリを開発する」や「コードを最適化し、可能な限り高品質にする」など、非常に高度なタスクも考えられます。
And that type of thing, I think, is just going to start becoming more and more prevalent over the next a year or two.
こうしたエージェント型のタスク処理が、今後1～2年の間にますます一般的になっていくと考えています。
So, I think it's very exciting.
これは非常にエキサイティングな進化です。
It's sort of -- we'll feel in some ways like the current products are just getting smarter and others, it will feel like sort of a new form factor because it won't be as much like chat.
この変化によって、現在のAI製品は「より賢くなった」と感じられる一方で、従来のチャット型AIとは異なる「新しい形のインターフェース」としても捉えられるようになるでしょう。
But it's sort of another generation of these products.
つまり、AI製品の次の世代に向かって進化しているということです。
So, I think it's just in general, there's a lot to build and be excited about.
この分野には、まだまだ開発すべきことが多くあり、非常にワクワクしています。
I guess my note of caution or just my kind of periodic reminder on our product development process, if you will, is we build the product.
ただ、ここで一つ注意点として、当社のプロダクト開発プロセスについて改めて説明しておきます。
We try to scale them to reach usually 1 billion people or more.
私たちは、新しいプロダクトを開発した後、それを10億人以上のユーザーにスケールさせることを目指します。
And it's at that point once they're at scale that we really start focusing on monetization.
そして、十分なスケールに達した段階で、初めて本格的に収益化に取り組みます。
So, sometimes we'll experiment with monetization before, we're running some experiments with Threads now, for example.
もちろん、Threadsのように、一部のプロダクトではスケール前に収益化の実験を行うこともあります。
But we typically don't really ramp these things up or see them as meaningfully contributing to the business until we reach quite a big scale.
しかし、基本的には、十分なスケールに達するまでは、本格的な収益化には取り組みませんし、ビジネスへの貢献も限定的です。
So, the thing that I think is going to be meaningful this year is the kind of getting of the AI product to scale.
今年に関して言えば、重要なのは「AI製品をスケールさせること」だと考えています。
Last year was sort of the introduction and starting to get to be used.
昨年は、AI製品の導入と、ユーザーに使い始めてもらうフェーズでした。
This year my kind of expectation and hope is that we will be at a sufficient scale and have sufficient kind of flywheel of people using it and improvement from that, that this will have a durable advantage.
今年の目標としては、十分なスケールを達成し、ユーザーが継続的に利用することで改善が進み、長期的な競争優位性を確立することです。
But that doesn't mean that it's going to be a major contributor to the business this year.
ただし、今年の段階でAI製品が事業の主要な収益源になるわけではありません。
This year, the improvements of the business are going to be taking the AI methods and applying them to advertising and recommendations and feeds and things like that.
2025年のビジネス成長の主な要因は、AI技術を広告、レコメンデーション、フィードなどに適用し、それらを最適化することにあります。
So, the actual business opportunity for Meta AI and AI studio and business agents and people interacting with these AIs remains outside of '25 for the most part.
したがって、Meta AI、AI Studio、ビジネス向けエージェント、ユーザーとの対話型AIといった分野の本格的なビジネス機会は、2025年の後に本格化すると考えています。
And I think that's an important thing for us to communicate and for people to internalize as you're thinking about our prospects here.
これは非常に重要なポイントであり、当社の将来性を考える際に理解しておいていただきたい点です。
But nonetheless, we've run a process like this many times.
とはいえ、このプロセスは当社にとって初めてのことではありません。
We built a product. We make it good. We scale it to be large. We build out the business around it.
私たちはこれまで、プロダクトを開発し、品質を向上させ、大規模に展開し、その周りにビジネスを構築する、というサイクルを何度も経験してきました。
That's what we do.
これが、私たちのやり方です。
I'm very optimistic, but it's going to take some time.
私は非常に楽観的に見ていますが、収益化には時間がかかるでしょう。
Ken Dorell -- Director, Investor Relations
Great. Thank you, everyone, for joining us today. We appreciate your time, and we look forward to speaking with you again soon.
本日はご参加いただき、誠にありがとうございました。皆様の貴重なお時間に感謝申し上げます。また次回お話しできることを楽しみにしております。