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C3.AI(AI)第4四半期決算

C3.aiのNon-GAAP EPSは-0.13ドルで0.04ドルを上回る、売上高は$72.41Mで$1.07Mを上回る
2023年5月31日
 
・Q4のNon-GAAP EPSは-0.13ドルで0.04ドル上回る。
・売上高は$72.41M(前年比+0.1%)で$1.07Mのビートを達成。
・サブスクリプション収入: 当四半期のサブスクリプション収入は5,690万ドルで、収入の79%を占めた。
・当四半期の非GAAPベースの売上総利益は5,390万ドルで、非GAAPベースの売上総利益率は74%だった。
・残存業績義務(以下「RPO」): GAAP基準のRPOは、3億8,140万ドル。
・現在のRPO: 現在のRPOは1億8,630万ドル。
第1四半期の見通し(ガイダンス)
総収入はコンセンサス$71.34Mに対し$70.0-$72.5M、・・これがダメ!
非GAAPベースの営業損失は($25.0)-($30.0)M。・・・・・・これもダメ!
2024年の見通し
・総収入はコンセンサス$265.79Mに対して$295.0-$320.0M、・無視された
非GAAPベースの営業損失は$50.0-($75.0)M.
※発表を受け、株価は14%下落(時間外取引)
 
 
2023年第4四半期決算についてのコメント
トム・シーベル氏は相変わらず、事業について強気な姿勢をとっています。しかしながら、市場はこれまで、収益化が図れていないことを懸念してC3の株価は下落を続けてきました。23年1月になって、マイクロソフト(MSFT)が、OpenAIへの追加出資を発表してから、AIを取り巻く世界は一変しました。第1四半期、第2四半期と株価が上がっているのは、AI関連だけと言ってもいいでしょう。FRBが金融引き締めに動いているので、キャッシュフローを作れない企業の株は敬遠されてきました。C3.AI(AI)が黒字化するには、後1年はかかるでしょう。それまで、市場は待てるのか?という疑問はつきまといます。
C3.AIがこれまで、やってきたことは、ビッグデータをAIを使って解析するということでした。マーケットが興味を持っているのは、ジェネレーティブAI(生成AI)であり、大規模言語モデルです。ビッグデータの解析ではありません。
しかしながら、今四半期C3.AIはジェネレーティブAIを発表しています。このソフトは既に、米空軍で使われているようです。こうした実績は非常に大切です。
株式投資家のなかには、ジェネレーティブAIとは何か?を理解できずに流行に乗っているだけという投資家も多いです。企業経営者のなかにも、そうした人はいるようです。ここで大切なのは、C3.AIは、すでにAI解析という分野で、企業や軍といった顧客に対して実績を上げているということです。AIをどう使ったらいいのか?どういった実績があるのか?その結果どうした効果が得られるのか?という疑問に、答えられているのは、もともと、AI企業であった、C3.AI(AI)とパランティア(PLTR)ぐらいでしょう。質疑応答の部分で、トム・シーベルは、AIに使い方について答えています(下部質疑応答の部分参照)。まだどれだけなのか分からない部分もあるようですが、、、
C3.AIが黒字化するまで、暫く時間(2~3四半期?)が必要かもしれません。しかし、この会社が、毎決算でどのように成長していくのかは見つめていきたいと思います。株式市場は、収益化(黒字)のことしか今は頭にないのでしょう。

FRBは6月のFOMCでも、利上げを行うのでしょう。市場は60%以上の確率で利上げを織り込んでいます。パウエル議長は、過去、市場のコンセンサス通りにしか動いてきませんでした今回のそうするでしょう。その時、金利上昇に弱いハイテクグロース株が持ちこたえられるのかを注目しています。
AI関連株以外の株式市場は、今年も下落し続けています。相場サイクルで最後に下落するエネルギーセクターも調整局面に入りました。株式市場は基本弱いですAI関連株は、値がさ株ということもあって、指数が上昇しているのです。AIブームがどこまで続くのかは分かりません。しかし今は乗っていくしかないのです。売られ始めて初めて、投資家は幻想だったということに気づきます。バブルとはそういうものです。
 以上

以下に決算発表のカンファレンスコールをまとめてみました。
  
2023年第4四半期決算発表  カンファレンスコール
トム・シーベル(Tom Siebel:会長兼最高経営責任者からの冒頭説明から抜粋
 
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のフロントランナーを担ってきました。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ます。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、生産を加速しています。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は増加し、機会のパイプラインは拡大し、需要は増加しています。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きくなっています。
C3.aiのパートナーネットワークについて説明します。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ために、ますます効果的になっています。23年度には、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件の契約を締結しています。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焦点を当てました。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・ガス関連の新規アカウントを年間で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、センサーデータにアクセスすることができます。第二に重要なのは、トレーサブルで決定論的な一貫した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やデータの流出の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ありません。これは、商業用や深刻な政府機関のアプリケーションでは明らかに容認できないことです。


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。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。
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を感じました。米国連邦政府部門は、'23会計年度には当社の予約の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。
24年度を迎えるにあたり、C3.aiはかつてないほどの好位置につけています。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的存在です。
 
消費ベース(サブスクリプション)収入への移行

フェーズ1 - 導入と移行・トライアルと同時に最初のパイロットが開始される・パイロット版は、TCVが低く、初期投資コストが高くなる・収益の伸びが鈍化し、売上総利益率が圧縮されるフェーズ2 - ディールランプと初期消費量・パイロットの数が増加し、より多くの顧客が消費に転換する・収益の減少が底を打つ・総収益成長率と売上総利益率が改善するフェーズ3 - スケールアウトと消費促進・より多くの顧客が消費に転換した。・売上高の伸びが加速し、売上総利益率は移行前の水準(70%台後半)に近づく

 6月27日にニューヨークで開催するインベスター・デイでは、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。
 
顧客エンゲージメントに関する当社の最善の見積もり

 質疑応答 

Q)コンサンプション・モデルへの移行についてですが、時間の経過とともに、収益が加速する可能性があるということでしょうか?  
A)まず、四半期内にさらに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、使用量の売上が計上されるようになります。前四半期は19件のパイロットを獲得しましたが、今四半期は17件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、これらの収益が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は徐々に低下し、その後、更新が進むにつれて上昇するものと思われます。  

Q)販売サイクルが昨年の5カ月から3.7カ月に短縮されたようですが、銅のような要因でしょうか? 
A)AIが注目されているのは確かですが、私たちが採用しているコンサンプション価格モデルは、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。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時間にしてもらいます。こうした契約のしやすさもあって、予想通り取引件数が飛躍的に増えています。ご存知のように、この1年半で営業組織を大幅に再編成し、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。  

Q)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? 
A)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、急速維持装置と予知保全アプリケーションで、アメリカ空軍のF-15、F-16、F-18、F-35、KC-135などのために行っていることに適用できるかもしれません。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ました。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。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りました。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項目とする機会を得ています。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、他の部隊にも話をすることができるようになりました。これが大きなポイントです。  

Q)生成AIについて、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ください。また、幻覚を見ないようにするにはどうすればいいのでしょうか? 
A)生成AIの問題点の1つは、大規模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、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します。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きます。2人の人が同じ質問をすると、違う答えが返ってきます。
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りません。
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いますこれが幻覚と呼ばれるものです。つまり、答えを知らないのに、ただなんとなく答えを作り上げてしまいます。
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。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、次に登場するものなら何でもいいのです。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、つまり本当に毎回、質問をするたびに同じ答えが返ってきます。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できます。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。そして最後に、LLMコストにおいては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ます。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。  

Q)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可能になったというプレスリリースを発表しました。取引や最終的な収益につなげることを考えると、どのようにすればよいのでしょうか。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。 
A)現在進行中の最初の3件の契約は、売上高が1000億ドル以上の組織で、12週間でアプリケーションを稼動させる予定です。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。その方法はわかっています。肝心なのは、このプロジェクトを大きく飛躍させるために、6人の顧客から60人の顧客、そして6,000人の顧客を獲得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、電源を入れれば使えます。だから、今、私たちは、その製品でやっている真剣な開発作業は、プロダクトデザインに関連するものです。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ら、株を持ち続けていてください。  

Q)サービスを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? 
A)今、AIを企業に応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るのですが、その最初の人たちは、「なるほど」と思っています。つまり、これは未熟な市場なのです
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。私たちが最初に見たのは、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。パー・アベレージ・セクター(Par average sector)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現在の最大セグメントです。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、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しょう。
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、私たちはただこの流れに乗って、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。  

Q)消費ベースの19件の案件についてですが、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? 
A) 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。 

Q)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、研究開発投資のタイミングに変化があったのでしょうか? 
A)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たことくらいでしょうか。というか、ちょっと圧倒されていますしかし、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。  

Q)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、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? 
A)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することができます。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を準備すればいいのか、彼らは35ほどの象限を持っていて、中央ヨーロッパでは大丈夫です。国防総省のGoogleと呼ばれるものですが、彼らの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その質問に数秒で答えられるようになります今、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。  

Q)四半期前に遡れば、当初指摘したものよりも下回るものです。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。 
A)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。そのことにかなり自信を持っています。
ひとつ、準備書面には、ジェネレー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。
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。そして、第4四半期には、まだ現金で利益を得られるビジネスを展開するつもりです。

以上

※当資料は、投資環境に関する参考情報の提供を目的として翻訳、作成した資料です。投資勧誘を目的としたものではありません。翻訳の正確性、完全性を保証するものではありません。投資に関する決定は、ご自身で判断なさるようお願いいたします。

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