MongoDB(MDB)2025/Q2決算発表(2024/8/29)
１．売上と収益
・EPS 予想 0.485 → 結果 0.70 〇
・売上 予想 465.028M → 結果 478.109 〇
２．企業情報
MongoDB, Inc. は、開発者向けのデータプラットフォームを提供するアメリカのソフトウェア企業です。2007年に設立され、ニューヨーク市に本社を構えています。MongoDBは、モダンアプリケーションの開発に特化したNoSQLデータベースで知られており、特にMongoDB Atlasというクラウドベースのデータベースサービスが広く利用されています。
企業概要
設立年: 2007年
本社所在地: ニューヨーク州ニューヨーク市
株式上場: NASDAQ（ティッカーシンボル: MDB）
CEO: Dev Ittycheria
従業員数: 2024年時点で約5000人
主要製品: MongoDB、MongoDB Atlas、MongoDB Enterprise Advanced、MongoDB Stitch、MongoDB Charts
主な製品とサービス
MongoDB: 世界中で広く使用されているNoSQLデータベースで、リレーショナルデータベースとは異なり、柔軟なスキーマを持ち、非構造化データの管理に適しています。
MongoDB Atlas: 完全にマネージドされたクラウドデータベースサービスで、AWS、Google Cloud、Microsoft Azureなどの主要なクラウドプラットフォームで利用可能です。Atlasは、スケーラビリティやパフォーマンスの最適化を容易にするため、開発者から高く評価されています。
MongoDB Enterprise Advanced: 企業向けに提供される拡張機能やサポートサービスを備えたMongoDBの商用版です。
MongoDB Stitch: フルスタックアプリケーションの開発を簡素化するサーバーレスプラットフォームで、アプリケーションロジックを迅速に構築できます。
MongoDB Charts: データをビジュアライズし、ダッシュボードを作成するためのツールです。
市場での位置付け
MongoDBは、データベース市場において従来のリレーショナルデータベースの代替となるプラットフォームとしての地位を確立しています。特に、MongoDB Atlasの成功により、クラウドデータベース市場でのシェアを拡大しています。MongoDBは、AIやビッグデータ分析、モバイルアプリケーション開発などの分野で利用されており、多様な業界で採用されています。
最近の業績と戦略
2024年Q2の業績では、総収益が前年比13%増加し、特にMongoDB Atlasが収益の71%を占めるなど、引き続き成長を続けています。また、MongoDBはAI関連技術の統合にも積極的で、MongoDB Atlas Vector Searchなどの新しい機能を導入し、AIアプリケーションの開発を支援しています。
MongoDBは、開発者を中心に強い支持を得ており、今後も新しい技術やサービスを通じて市場での存在感を強化していくことが期待されています。
３．決算概要
1. 損益計算書（Income Statement）
総収益: 総収益は4億7810万ドルで、前年同期比13％増加しました。特に、サブスクリプション収益は4億6380万ドルに達し、これも前年同期比13％増加しました。一方、サービス収益は1.43億ドルで、前年同期比1％減少しています。
売上総利益: 売上総利益は3億4986万ドルで、粗利率は73％です。前年同期比で粗利率が低下しており、これは主にコストの上昇が影響しています。
営業損失: 営業損失は7140万ドルで、前年同期の損失4900万ドルから拡大しています。これは、特に販売・マーケティング費用および研究開発費用の増加が主な要因です。
純損失: 純損失は5453万ドル（1株当たり0.74ドル）で、前年同期の損失3759万ドル（1株当たり0.53ドル）から増加しています。これに対し、Non-GAAPベースでは純利益が5900万ドル（1株当たり0.70ドル）と計上されており、Non-GAAPベースの純利益率はやや改善しています。
2. 貸借対照表（Balance Sheet）
総資産: 総資産は31億3123万ドルで、1月末時点から約2.7％増加しました。現金および現金等価物は12.9億ドルと堅調です。
負債: 総負債は17億6818万ドルで、前四半期末から微減しています。特に短期負債が減少し、流動性が改善しています。
株主資本: 株主資本は13億6304万ドルで、これも増加しており、株価上昇に伴う追加払い込み資本の増加が反映されています。
3. キャッシュフロー計算書（Cash Flow Statement）
営業活動によるキャッシュフロー: 営業活動によるキャッシュフローは-139.8万ドルで、前年同期の-2530.2万ドルから改善していますが、依然として負の値を示しています。これは、純損失が大きかったためです。
投資活動によるキャッシュフロー: 投資活動によるキャッシュフローは2億9042万ドルの純増で、主に市場性証券の売却によるものです。
財務活動によるキャッシュフロー: 財務活動によるキャッシュフローは1億8803万ドルの純増で、主に株式発行に伴う収益が含まれます。
4. 特筆すべき事項
MongoDB Atlasの成長: MongoDB Atlasの収益は前年比27％増加し、総収益の71％を占めており、引き続き同社の主力サービスであることが確認できます。
負債とキャッシュフローの改善: 短期負債の減少およびキャッシュフローの改善は、財務健全性を維持する上でポジティブな要素と評価されます。
GAAPとNon-GAAPのギャップ: GAAPベースでは損失が大きい一方、Non-GAAPベースでは利益を確保している点が特徴的です。特に、ストックベースの報酬の影響を除外した場合、収益性が改善していることが示されています。
将来のガイダンス: 第三四半期および通年のガイダンスは、売上高の増加が見込まれていますが、引き続き市場環境の不確実性が強調されています。
全体として、MongoDBは売上高の堅調な増加を示しているものの、コストの増加や損失の拡大が引き続き課題であることがわかります。同社の戦略としては、Atlasを中心とした成長を継続し、AI関連のサービス展開にも力を入れている点が注目されます。
４．カンファレンスコール要約
主なポイントは以下の通りです：
収益は4億7,800万ドルで、前年同期比13%増。ガイダンスの上限を上回った。
Atlas収益は前年同期比27%増で、総収益の71%を占める。
非GAAP営業利益は5,250万ドル、営業利益率は11%。
顧客数は50,700社を超えた。
新規事業と販売生産性が好調。
AtlasとEnterprise Advanced(EA)の両方が予想を上回る。
AIは長期的な機会だが、2025年度には大きな影響はない見込み。
顧客のレガシーアプリケーション近代化支援とAIアプリケーション構築に大きな機会がある。
第3四半期と2025年度通期のガイダンスを引き上げ。
EAの強さは、クラウド移行前の近代化需要や、オンプレミス需要の継続によるもの。
全体として、MongoDBは市場機会に対して適切に実行できており、長期的な成長に自信を持っています。
５．カンファレンスコール詳細
こんにちは。お待たせいたしました。MongoDBの2025年度第2四半期決算カンファレンスコールへようこそ。
現在、すべての参加者はリスンオンリーモードとなっています。スピーカーのプレゼンテーション後に質疑応答の時間を設けます。
質問をされる場合は、電話機の*11を押してください。
自動メッセージで挙手が確認されたことをお知らせします。質問を取り下げる場合は、再度*11を押してください。
本日の会議は録音されておりますので、ご了承ください。
それでは、本日のスピーカーにお繋ぎいたします。ブライアンさん、どうぞお願いいたします。
ありがとうございます、リサ。こんにちは。本日はMongoDBの2025年度第2四半期の決算結果をレビューするためにお集まりいただき、ありがとうございます。
決算結果は本日の市場終了後にプレスリリースで発表いたしました。
本日の電話会議に参加しているのは、MongoDBの社長兼CEOのデイブ・イッチェリアと、MongoDBのCOO兼CFOのマイケル・ゴードンです。
本電話会議では、将来の見通しに関する発言を行います。これには、当社の市場と将来の成長機会、2025年度の
マクロ経済環境に対する当社の期待とAIの影響、当社の製品プラットフォームの利点、競争環境、顧客の行動、
財務ガイダンス、AIにおける当社の計画された投資と成長機会に関する発言が含まれます。
これらの発言は、様々なリスクと不確実性の影響を受け、実際の結果が当社の期待と大きく異なる可能性があります。
当社の実際の結果に影響を与える可能性のある重要なリスクと不確実性については、2024年5月31日にSECに提出した
2024年4月30日に終了した四半期のForm 10-Qの四半期報告書に記載されているリスクをご参照ください。
本電話会議で行われた将来の見通しに関する発言は、本日時点での当社の見解を反映したものであり、
法律で義務付けられている場合を除き、それらを更新する義務を負いません。
また、本電話会議では非GAAPの財務指標について議論します。
これらの指標と最も直接的に比較可能なGAAPの財務指標との調整については、当社ウェブサイトの
投資家向け情報セクションに掲載されている決算発表のテーブルをご参照ください。
それでは、デイブに発言を譲ります。
ありがとうございます、ブライアン。そして本日ご参加いただいた皆様、ありがとうございます。
私からは、当社が好調な四半期を迎え、大きな市場機会に対して適切に実行できたことをご報告できることを嬉しく思います。
まず第2四半期の結果をレビューし、その後、より広範な企業アップデートをお伝えしたいと思います。
当社の収益は4億7,800万ドルとなり、非常に厳しい前年同期比で13%の増加となり、ガイダンスの上限を上回りました。
Atlasの収益は前年同期比27%増加し、収益全体の71%を占めています。
非GAAPの営業利益は5,250万ドルで、非GAAP営業利益率は11%となりました。
また、四半期末の顧客数は50,700社を超えました。
全体として、当社は第2四半期の業績に満足しています。
新規事業は好調で、前年同期比で販売生産性の向上も見られました。
AtlasとEnterprise Advancedの両方が当社の期待を上回る強さを示し、当社のRun Anywhere戦略の持続的な魅力を実証しました。
第2四半期の業績は、第1四半期の新規事業の出だしの遅れが純粋に業務上の問題であったという当社の見方を裏付けるものとなり、
下半期の新規事業の見通しについて自信を持っています。
Atlasの消費に関しては、当四半期は当社の期待をわずかに上回る結果となりました。
マイケルが消費トレンドについて詳しく説明します。
最後に、第2四半期の顧客維持率は引き続き高水準を維持しており、当社の製品の品質と
プラットフォームのミッションクリティカルな性質を示しています。
当四半期の業績は、長期的な機会を実現する当社の能力に対する自信を強めるものとなりました。
以前にもお伝えしたように、今日の企業はソフトウェアに依存してビジネス戦略を表現しています。
この傾向が過去10年間の当社の成功を牽引してきました。そして、予見可能な将来においても
そうあり続けると予想しています。
これまでの成功にもかかわらず、当社はソフトウェア業界全体で最大かつ最も急成長している市場の1つにおいて、
わずか数パーセントのシェアしか持っていません。
顧客がジェネレーティブAIをビジネスに取り入れ、レガシーアプリケーション資産を近代化する機会と
この基本的な追い風を組み合わせると、MongoDBには複数の長期的な成長機会があることは明らかです。
AIに目を向けると、AIは引き続き当社のビジネスにとって長期的な機会となっています。
会計年度の始めに、2025年度のビジネスにおいてAIが意味のある追い風にはならないと予想していましたが、
それは正確でした。最近の同業他社のコメントを見ると、業界全体がほぼこの見方に同意しているようです。
企業は現在、AIのインフラストラクチャ層への支出に焦点を当てており、
AIアプリケーションについてはまだ大部分が実験段階にあります。
推論ワークロードは来るでしょうし、長期的にはMongoDBに大きな利益をもたらすはずですが、
AIアプリの収益化にはまだ時間がかかるでしょう。
AIの需要は、「もし」ではなく「いつ」の問題です。顧客やパートナーとの対話を通じて、
当社がAIアプリのための理想的なデータ層であるという確信が高まっています。
その理由はいくつかあります。
第一に、他のどの種類の現代的なワークロードよりも、AIドリブンのワークロードは、
基盤となるデータベースが豊富で複雑なデータ構造に対するクエリを
素早く効率的に処理できる能力を必要とします。
当社の柔軟なドキュメントモデルは、高度なAIアプリケーションの構築に
独自のポジションを持っています。なぜなら、異なるデータタイプ、
つまりソースデータ、ベクトルデータ、メタデータ、生成データを
ライブの運用データと並べて処理できるように設計されているからです。
これにより、複数のデータベースシステムや複雑なバックエンドアーキテクチャの必要性がなくなります。
第二に、MongoDBは高性能でスケーラブルなアーキテクチャを提供します。
LLMのレイテンシが改善されるにつれて、AIアプリのためのリアルタイムの運用データの
使用価値がさらに重要になるでしょう。
第三に、当社は主要なアプリ開発フレームワークやAIプラットフォームとシームレスに統合されており、
開発者は既存のワークフローにMongoDBを組み込みながら、
ニーズに最適なLLMやその他の特定のツールを柔軟に選択できます。
第四に、当社はエンタープライズグレードの暗号化、認証、監査可能性を含む、
エンタープライズデータベースに期待されるセキュリティとコンプライアンスの要件を
満たすか、それ以上のものを提供しています。
最後に、顧客はMongoDBをどこでも実行できます。オンプレミスでも、
3つのハイパースケーラーにまたがる118のグローバルクラウドリージョンの1つで
完全に管理されたサービスとしても実行可能です。これにより、
アプリケーションのユースケースやビジネスニーズに最適な形でワークロードを
実行する柔軟性が得られます。
AIが時間の経過とともに当社のビジネスを加速させると考えられる
主な3つの機会があります。
第一の機会は、AIの世界ではアプリケーション構築のコストが
これまでのプラットフォームシフトと同様に低下し、
より多くのアプリケーションとより多くのデータが生まれ、
より多くのデータベースが必要になることです。
第二の機会は、顧客が新規にAIアプリケーションを構築する際に、
当社のデータベースが選択されることです。
AIを活用した新しいアプリケーションに対しては膨大な関心と計画がありますが、
AIエコシステムの複雑さと急速な変化が顧客の足かせとなっています。
そのため、当社はMongoDB AI Applications Program（MAP）を立ち上げ、
先月から顧客に一般提供を開始しました。
MAPは、3大クラウドプロバイダーであるAWS、Azure、GCPに加えて、
AccentureやAnthropicやCohereなどのAIパイオニアを含む
ユニークなエコシステムを結集しています。
MAPは、顧客にリファレンスアーキテクチャ、事前に構築された統合を含む
エンドツーエンドの技術スタック、プロフェッショナルサービス、
統合されたサポートシステムを提供し、
顧客が迅速にAIアプリケーションを構築し展開できるよう支援します。
第三の機会は、顧客のレガシーアプリケーション資産の近代化を支援することです。
ご存知の通り、この市場セグメントは当社にとって巨大な機会です。
既存の800億ドル以上のデータベース業界の大部分が、
時代遅れのリレーショナルアーキテクチャ上に構築されているからです。
レガシーアプリケーションの近代化は常に当社のビジネスの一部でした。
当社は長年にわたり、パートナーシップ、教育、
そして最近ではリレーショナルマイグレーター製品を通じて、
この複雑なプロセスを簡素化し、理解しやすくするための
取り組みを行ってきました。
AIは、レガシーアプリケーションを近代化するためのコストを削減し、
時間とリスクを軽減する潜在的な飛躍的進歩を提供します。
そのため、今年の初めに当社は顧客との間でいくつかのパイロットプロジェクトを立ち上げ、
AIツールとサービスの両方を活用して、ミッションクリティカルなアプリケーションを
近代化する取り組みを行いました。
これらのパイロットプロジェクトの初期結果は非常に刺激的で、
顧客は近代化にかかる時間とコストの大幅な削減を経験しています。
特に、アプリケーションコードの書き換えとテストスイートの生成にかかる
時間とコストの劇的な改善が見られました。
レガシーアプリケーション資産を近代化したいという顧客の関心が
高まっているのを目にしています。大企業の顧客も含まれます。
世界最大級の保険会社のCIOの一人が当社のパイロットについて、
「これがAI投資に対する最初の具体的なリターンだ」と述べたほどです。
まだ初期段階であり、このプログラムから有意義な収益を生み出すには
時間がかかりますが、パイロットの結果と、レガシー資産を近代化したいと
熱心に考えている顧客のパイプラインの拡大に期待を寄せています。
最後に、現在のビジネス状況とマクロ環境全般について多くの質問があることは
承知しています。そこで、当社が事業全体で見ている状況をお伝えしたいと思います。
念のため申し上げますが、当社のビジネスに対するマクロの影響を考える際には、既存のワークロードの消費と新規ビジネスを区別することが重要です。
まず、当社のプラットフォーム上の既存アプリケーションの消費から始めましょう。
これは、アプリケーションの使用が顧客の基本的なビジネス状況の影響を受けるため、
歴史的にマクロ経済の影響を受けてきた領域です。
前回の決算発表でお話ししたように、第1四半期には幅広い消費成長の鈍化が見られ、
マクロ経済の軟化を示唆していました。
当社の使用傾向は、第2四半期も第1四半期と同様のマクロ環境を示唆していますが、
第2四半期のAtlas消費成長は当社の期待をわずかに上回りました。
新規ビジネスに目を向けると、一般的にマクロ環境が新規ビジネスを獲得する
当社の能力に影響を与えることはなく、第2四半期もそれは変わりませんでした。
これは、他のソフトウェアベンダーから聞こえてくる話とは異なることは承知しています。
結局のところ、顧客は不確実な環境下でもビジネスを運営し、競争優位性を
獲得するために内部開発ソフトウェアへの投資を継続する必要があることを
理解しているため、ソフトウェアアプリケーション開発は継続しています。
さらに、当社は依然として大きな市場で比較的低いシェアしか持っていないため、
どのような環境下でもシェアを獲得する機会があります。
ここで、当社の顧客ベース全体にわたるMongoDBの採用傾向について
少しお話ししたいと思います。
Fanatics、Occidental Petroleum、Indeedを含む世界中の様々な業界の顧客が、
当社の開発者データプラットフォームの全機能を活用して、
MongoDB Atlas上でミッションクリティカルなプロジェクトを実行しています。
スポーツエコシステム企業Fanaticsの部門であるFanatics Betting and Gamblingは、
モバイルアプリのユーザー体験を大幅に向上させるためにMongoDBを活用しています。
当初、チームはPostgres上でプラットフォームを立ち上げましたが、
スケーラビリティ、柔軟性、過度の複雑さに課題を抱えていました。
MongoDB Atlasに移行した後、チームはAtlas Searchも統合し、
利用可能なすべての賭けオプションを見つけるためのより良いユーザー体験を提供しています。
Atlasがスケーリング、パーティショニング、運用を処理するため、
開発者はコードの記述とユーザー体験の改善に集中できます。
今後、FanaticsはNFLシーズンの開始に向けて大規模な運用を確実に行うために、
MongoDB Atlas上での拡張を継続する計画です。
L'Oreal、McKesson、Nationwide Building Societyは、
アプリケーションの近代化のためにMongoDBに目を向けています。
L'OrealのTech Accelerator（デジタルイノベーションを加速させる部門）は、
製品やソリューションを市場に投入しながら、従業員の効率を迅速に
向上させるために設計されたアプリケーションにMongoDBを活用しています。
チームの以前のデータベースソリューションは、すぐに使える機能が限られており、
データウェアハウスから大量のデータを取得して再構築するために必要な
複雑な計算を処理することができませんでした。
L'OrealはMongoDB Atlasに移行し、アプリケーションアーキテクチャを合理化し、
以前は非常に複雑で時間のかかるデータアクセス層を簡素化しました。
この移行により、L'Orealは40倍のパフォーマンス向上を達成しました。
Atlas上では、既存のコードの保守が容易になり、よりスケーラブルで効率的になり、
開発者の作業が楽になりました。
Delivery Hero、Generali、Questflowなど、成熟企業もスタートアップも、
次世代のAI駆動アプリケーションを顧客に提供するためにMongoDBを使用しています。
長年のMongoDB Atlas顧客であるDelivery Heroは、
4大陸70カ国以上で事業を展開する世界有数のローカルデリバリープラットフォームです。
同社のクイックコマース・サービスにより、顧客は地元の食料品店から
新鮮な農産物を選んで配達してもらうことができます。
在庫の約10%は回転が速く、傷みやすい農産物で、すぐに品切れになる可能性があります。
顧客が最初の選択肢の代替品を持っていない場合、
会社は収益を失い、顧客の離反率が上がるリスクがあります。
これらのリスクに対処するため、同社は最先端のAIモデルと
MongoDB Atlas Vector Searchを使用して、注文したい商品が品切れの場合に、
リアルタイムで超パーソナライズされた代替品を顧客に提供しています。
MongoDB Atlas Vector Searchの導入により、データサイエンスチームは、
代替技術よりも迅速かつ低コストで高性能なリアルタイムソリューションを
構築できることを認識しました。
要約すると、当社はAtlasとEAの両方が期待を上回る健全な第2四半期を迎えました。
新規ビジネスは好調で、販売生産性も向上しており、
下半期も引き続き新規ビジネスを獲得できると確信しています。
将来を見据えると、顧客のレガシーアプリケーションの近代化を支援し、
次世代のAI駆動アプリケーションを構築する素晴らしい機会があると考えています。
それでは、マイケルに譲ります。
ありがとう、デイブ。
まず第2四半期の詳細な結果をレビューし、その後、第3四半期と2025年度通期の
見通しについてお話しします。
まず、第2四半期の結果から始めましょう。
当四半期の総収益は4億7,810万ドルで、前年同期比13%増、ガイダンスの上限を上回りました。
念のため申し上げますが、2025年度全体を通じて厳しい比較に直面していますが、
特に第2四半期は、昨年の第2四半期に複数の大規模な複数年パートナーシップライセンス取引が
あったため、特に厳しい前年同期比となっています。
606会計ルールの下では、ライセンス部分を前払いで認識するため、
難しい比較対象となります。
製品ミックスに移ると、まずAtlasから始めましょう。
Atlasは当四半期に前年同期比27%成長し、総収益の71%を占めるまでになりました。
これは2024年度第2四半期の63%、前四半期の70%と比較しての数字です。
Atlasの収益は主に、当社のプラットフォームに対する顧客の消費に基づいて認識され、
その消費はアプリケーションのエンドユーザーの活動と密接に関連しています。
当四半期のAtlasの消費について、いくつかの背景を説明させてください。
まず、第1四半期のAtlasの消費成長が期待を下回ったため、
年度の残りの期間について成長の想定を更新したことを思い出してください。
第2四半期のAtlasの消費成長は、これらの更新された期待を全体的にわずかに上回りました。
これは励みになりますが、消費成長は依然として年初の予測を下回っています。
非Atlas収益に目を向けると、当四半期の非Atlas収益は、
既存の顧客ベースに追加のワークロードを販売することに引き続き成功したため、
当社の期待をわずかに上回りました。
前年同期比では、先ほど言及した特に厳しい比較により、非Atlas収益は13%減少しました。
顧客成長に目を向けると、第2四半期中に顧客ベースを約1,500社増やし、
総顧客数は50,700社を超えました。これは前年同期の45,000社超から増加しています。
総顧客数のうち、7,300社以上が直販顧客で、前年同期の6,800社超から増加しています。
総顧客数の成長は主にAtlasによって牽引されており、当四半期末のAtlasの顧客数は
49,200社以上で、前年同期の43,500社超から増加しています。
Atlasの顧客数の成長には、MongoDBの新規顧客に加えて、
既存のEA顧客が追加のAtlasワークロードを追加していることも反映されている点に
注意することが重要です。
続いて、第2四半期のネットARR拡大率は約119%でした。
過去の期間と比較して低下しているのは、拡大顧客からの寄与が小さくなったためです。
当四半期末時点で、少なくとも10万ドルのARRとannualized MRRを持つ顧客数は
2,189社で、前年同期の1,855社から増加しています。
損益計算書に移ります。特に断りのない限り、非GAAPベースで議論します。
第2四半期の粗利益は3億6,080万ドルで、粗利益率は75%でした。
これは前年同期の78%から低下しています。
前年同期比での利益率の低下は、主に前年同期第2四半期と比較して
高利益率の前払いライセンス収益の割合が低下したこと、
およびAtlasが全体的なビジネスに占める割合が増加したことによるものです。
当四半期の営業利益は5,250万ドル、つまり営業利益率11%で、
前年同期の19%と比較しての数字です。
ガイダンスと比較して営業利益の結果が良好だった主な理由は、
収益のアウトパフォーマンスです。
さらに、第2四半期の営業利益は、特定のマーケティングやその他の支出のタイミングの恩恵を受けました。
これらの支出は現在、下半期に発生すると予想しています。
第2四半期の純利益は5,900万ドル、つまり希薄化後加重平均株式数8,380万株に基づいて
1株当たり0.70ドルでした。
これは前年同期の純利益7,670万ドル、つまり希薄化後加重平均株式数8,250万株に基づいて
1株当たり0.93ドルと比較しての数字です。
バランスシートとキャッシュフローに目を向けると、第2四半期末時点で
現金、現金同等物、短期投資、制限付き現金の合計は23億ドルでした。
第2四半期の営業キャッシュフローは-140万ドルでした。
約260万ドルの設備投資とファイナンスリース負債の元本返済を考慮すると、
当四半期のフリーキャッシュフローは-400万ドルでした。
これは前年同期のフリーキャッシュフロー-2,730万ドルと比較しての数字です。
さらに、当四半期には2020年の転換社債に関連するキャップコールの決済から
1億7,060万ドルの現金を受け取りました。
ここで、第3四半期と2025年度通期の見通しについてお話ししたいと思います。
第3四半期については、収益が4億9,300万ドルから4億9,700万ドルの範囲になると予想しています。
非GAAP営業利益は5,700万ドルから6,000万ドルの範囲、
非GAAP1株当たり純利益は、希薄化後加重平均株式数8,460万株に基づいて
0.65ドルから0.68ドルの範囲になると予想しています。
2025年度通期については、収益が19億2,000万ドルから19億3,000万ドルの範囲、
非GAAP営業利益が1億8,700万ドルから1億9,500万ドルの範囲、
非GAAP1株当たり純利益が、希薄化後加重平均株式数8,430万株に基づいて
2.33ドルから2.47ドルの範囲になると予想しています。
なお、第3四半期と2025年度通期の非GAAP1株当たり純利益のガイダンスには、
約20%の非GAAP税引当金が含まれています。
ここで、更新されたガイダンスについていくつかの背景を説明します。
まず、第2四半期のAtlasの消費が予想を上回ったため、
下半期のAtlasの開始ARRは当初の予想よりも高くなっています。
その結果、より高い開始点を反映してAtlasの収益予測を引き上げています。
第3四半期と第4四半期のAtlasの消費成長率の基本的な想定は変更していません。
第二に、下半期のEAパイプラインの強さを反映して、年度の残りのEAの想定を若干引き上げています。
最後に、第2四半期の業績と収益見通しの引き上げにより、
現在2025年度のガイダンスの中央値で10%の営業利益率を予想しています。
当社は長期的な機会を捉えるための投資を戦略的優先事項に焦点を当てて継続していきます。
別途、キャッシュフローに関するガイダンスは提供していませんが、
2025年度のキャッシュフローに影響を与える2つの項目を指摘したいと思います。
これらは長期的な財務プロフィールに利益をもたらすものです。
第2四半期に、当社はより良い経済性と引き換えに、
一部のクラウドプロバイダーへのコミットメントを前払いで支払い始めました。
これは非常にリスクが低く、投資収益率の高い現金の使用方法であり、
今後の粗利益率にも利益をもたらすと考えています。
これらの前払いは、下半期の営業キャッシュフローに四半期あたり約2,000万ドルの
マイナスの影響を与えます。
さらに、第3四半期には将来的にクラウドインフラコストをさらに削減するために、
IPv4アドレスの取得に約2,000万から2,500万ドルの設備投資が発生します。
要約すると、当社は第2四半期の結果、特に新規ビジネスを獲得する能力に満足しています。
当社はソフトウェア業界で最大かつ最も急成長している市場の1つにおいて
小さなシェアしか持っていません。
当社を後押しする世俗的な追い風はAI時代においてさらに強まっており、
将来に期待を寄せています。
この長期的な機会を捉えるために、慎重に投資を続け、実行に焦点を当てていきます。
それでは、質疑応答に移りたいと思います。オペレーター、お願いします。
ありがとうございます。質問がある方は、電話機の*11を押してください。
また、質問は1つと追加質問1つに限定していただくようお願いします。
さらに、質問を始める前に、お名前と所属会社名をお知らせください。
最初の質問をお受けするまでしばらくお待ちください。
本日最初の質問は、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。
こんにちは。質問の機会をいただきありがとうございます。第2四半期の好調な結果、おめでとうございます。
Mongoが再び予想を上回り、ガイダンスを引き上げたのは素晴らしいですね。
デイブ、前四半期に発表された事業運営の変更について、フォローアップの質問をさせてください。
昨年の記録的なワークロード成長を維持しながら、より高品質のワークロードを推進するために
販売インセンティブを再調整したことについて、どのような変更を行ったのか、
そして来年初めにはより良いワークロード成長を達成できるという自信がどの程度あるのか、
説明していただけますか。
はい、もちろんです。まず、サンジット、ありがとうございます。
皆様に改めてお伝えしますが、獲得したワークロードの量と規模のバランスをより重視するように、
営業担当者向けのインセンティブ報酬を若干変更しました。
これらの変更は現場から好評を得ています。
先ほど述べられたように、ワークロードの四半期は好調でした。
ワークロードは小規模から始まるので、まだ早すぎます。
結果には満足していますが、これが重要な影響や変化をもたらすかどうかを
断言するにはまだ早すぎます。ただし、これまでの結果には確かに満足しています。
素晴らしいです。そして、マイケルへのフォローアップ質問ですが、
昨年の第4四半期に、未使用クレジットのダイナミクスについて更新情報をいただいたことを覚えています。
今年の下半期を考える上で、他に考慮すべきことはありますか？
先ほど、キャッシュフローへの影響についていくつか言及されましたが、
収益面で考慮すべき点はありますか？
第4四半期は、四半期末に休日が多いように思いますが、
それは影響があるのでしょうか？
年末に向けてAtlasの期待値を考える上で、モデル化の際に
指摘しておきたいことはありますか？
はい、年間を通じて考慮すべき点がいくつかあります。
もちろん、それらは更新されたガイダンスに反映されています。
具体的にAtlasについては、年間を通じて未使用コミットメントの欠如による
逆風から厳しい比較に直面しています。
これは明らかに最も厳しいものです。
年が経つにつれて、その数字は積み上がっていきます。
したがって、前年同期比での厳しい比較となります。
Atlasの文脈で考えるべきもう一つのことは、年末のダイナミクスが
実際には年間を通じて複利効果を持つということです。
年初に話したように、スタートが遅かったこと、そして前年のワークロードの
一部のコホートの成長率が低かったことが影響しています。
これは年間を通じて影響し、複利効果を持ちます。
これは念頭に置いておくべき重要な点であり、ガイダンスに反映されています。
そして、収益の全体像を見ると、Atlasから離れてEAを考えると、
年間を通じてEAに逆風があり、下半期も複数年にわたる逆風があります。
他に指摘したい点は、第1四半期には季節的な回復が遅かったので、
第3四半期もその遅い季節的回復を予想していることです。
そして、ご指摘の通り、第4四半期は季節的に弱い四半期です。
これらが年の残りを考える上で考慮すべき点です。
ありがとうございます、ドクター・バークレー。
ありがとうございます。
次の質問をお受けするまでしばらくお待ちください。
本日の次の質問は、バークレーのレモ・リンツ・チャオさんからです。どうぞ。
こんにちは、ありがとうございます。
手短に2つ質問させてください。
マイケル、EAについて、下半期のパイプラインが若干良好だとおっしゃいました。
これは昨年の第2四半期、第3四半期に見られたような、クラウドへの移行に先立って
セルフサービスのフットプリントを近代化したいという人々の動きの続きなのか、
それとも別の要因があるのか、少し説明していただけますか？
そして、デイブへの質問ですが、AIのリファレンスアーキテクチャについて大きな議論がありますが、
まだ早すぎると思います。ただ、投資家との間でよく話題に上がります。
AIインフラはまだ初期段階ですが、人々があなたがたと関わる際に何を見ているのでしょうか？
ありがとうございます。そして、軌道に戻ったのを見て嬉しく思います。
ありがとうございます。
EAに関する質問ですが、EAの強さには多くの理由があると思います。
AIだけに特別に、あるいは排他的に結びつけるものではありません。
これは広く、どこでも実行戦略の強さを示すものだと思います。
EAに関して606のダイナミクスがあるため、常に複数年の側面に敏感になっています。
2024年度に複数年の強さがあったため、2025年度は厳しい比較となっています。
パイプラインに関して見てきたのは、EAの広範な強さです。
つまり、複数年の現象だけでなく、本当の意味で量的な現象も見られます。
これは先を見据えたときに見えてくるもので、更新されたガイダンスに反映されています。
ありがとうございます。そして、レモ、AIに関する質問ですが、
リファレンスアーキテクチャに関しては、理解することが重要だと思います。
準備された発言でも述べましたが、ほとんどのワークロードとは異なり、
AIドリブンのワークロードは、基盤となるデータベースが非常に豊富で複雑な
データ構造に対するクエリを迅速かつ効率的に処理できる能力を本当に必要とします。
MongoDBはそれに適した位置にあります。
基本的に、ソースデータ、ベクトルデータ、メタデータ、LLMからの生成データを
ライブの運用データと並べて統合し、処理することができます。
そして、これらのLLMのパフォーマンスとレイテンシが向上するにつれて、
リアルタイムデータへのアクセスが本当に重要になります。
例えば、カスタマーサポートのチャットボットに電話をかけて話している場合、
そのチャットボットが最も関連性が高く正確な情報を提供できるように、
その顧客に関する最新の情報を持っていることが望ましいでしょう。
LLMについては、汎用LLMと微調整されたLLMのどちらが良いのか、
トレードオフに関する質問があります。
私たちの信念は、LLMのパフォーマンスを考えると、おそらく汎用LLMが勝利し、
RAGが一般的に利用可能なデータと独自データを組み合わせる主要なアプローチとして
使用されるだろうということです。
そして、高度なRAGのユースケースが登場し始めているのが見えます。
これにより、複雑な質問をより洗練された方法で行い、より正確で詳細な回答を提供し、
異なるタイプの情報や質問にうまく適応することができます。これが私たちが見ているものです。
急速に進化している分野だと思いますが、まだ非常に初期段階ではあるものの、
AIに対する当社のポジショニングについては非常に良い感触を得ています。
わかりました、完璧です。ありがとうございます。
ありがとうございます。次の質問をお受けするまでしばらくお待ちください。
本日の次の質問は、ゴールドマン・サックスのカシュ・レーガンさんからです。どうぞ。
完璧です。レーモに電話して「リファレンスアーキテクチャについて説明してもらえませんか？
美味しいワインをおごりますよ」と言おうと思っていたところです。
彼がその申し出を受けてくれることを願っています。非常に技術的な質問でしたからね。
しかし、話を戻しましょう。デイブ、質問があります。
なぜEAは好調なのでしょうか？下半期のパイプラインについて話されていましたが、
昨年はEAで大きな成果がありました。
私たちはクラウドへの移行の途上にあるはずで、確かにAtlasは多くの意味で同等になり、
大規模なアプリケーションをサポートできるようになりました。
そこで、EAがなぜビジネスの重要な部分であり続けているのか、
あなたの考えをお聞かせください。
そして、AIを見たとき、何か驚くことがあるかもしれませんか？
インフラを最初に構築し、その後プラットフォームとアプリケーションを構築するという
見方をされていますが、このサイクルでAIにアプローチする方法が異なる可能性はありますか？
つまり、実際にはアプリケーションは必要なく、何らかの形でこれらのLLMが
古い世界のアプリケーションの考え方に対する完璧な代替になるという可能性はありますか？
インフラとプラットフォームの上にAIアプリケーションを構築するという
全体的な考え方に懐疑的な人がいた場合、あなたならどのような反論をするのか
気になります。ありがとうございます。
はい、ありがとうございます、カシュ。まず言えることは、
予想を上回るAtlasとEAの四半期を迎えたということです。それは間違いありません。
突然EAとビジネスに何か転換点があったと言いたいわけではありません。
本当に、より良い実行と、顧客が当社のどこでも実行戦略を高く評価していることに
起因すると思います。
規制上の理由やその他の理由で、オンプレミスでワークロードを実行したい顧客は
まだたくさんいますし、それらはなくなりません。
このクラウドの旅は10年続いていますが、クラウドに移行するのが非常に難しいワークロードもあれば、多くの顧客にとって少なくとも近い将来はクラウドに移行する意味がないワークロードもあります。MongoDBで構築し、後で簡単にクラウドに移行できる選択肢があることは、顧客にとって非常に魅力的なのです。
AIに関しては、AIワークロードの大部分をクラウドで見ていますが、オープンソースのLLM、特にLLAMAを使用してローカルでこれらのワークロードを実行することを検討している顧客も確かに多くいます。もちろん、そのためにはNVIDIAのハードウェアやGPUへのアクセスも必要になりますが、一部の顧客がそうしているのを見ています。繰り返しになりますが、これがEAのパフォーマンスの転換点や原因だとは言いません。非常に初期段階であり、顧客が行っている実験のほとんどがそうです。
しかし、明らかにどこでも実行戦略に対して非常に良い感触を得ています。そして、以前にもお話ししたように、基本的に検索とベクトル検索をコミュニティ製品に導入することに投資しており、それがEAにも反映されることになります。したがって、EAは製品の観点からも確実に投資を行っている分野です。
シーマ：ありがとうございます。次の質問をお受けするまでしばらくお待ちください。
次の質問は、シティのタイラー・ラドケさんからです。どうぞ。
タイラー・ラドケ、シティです。こんにちは、タイラー・ラドケです。質問は私に向けられたものだと思います。
名前は聞こえましたが、質問の機会をいただきありがとうございます。デイブ、今四半期のPostgresの置き換えについて言及されましたが、少なくとも最近の四半期では初めてだと思います。そこで、どのようなユースケースで遭遇するのか、枠組みを示していただけますか？レガシーアプリケーションの移行のためのSQL置き換えとしては人気があることは知っていますが、Postgresの競争環境について、オープンソースのものと新しいベンチャーが支援するスタートアップの両方について、枠組みを示していただけますか？ありがとうございます。
デイブ：はい、もちろんです。質問ありがとうございます。Postgresは約40年も前からあることを理解することが重要です。Postgresという名前はPost-Ingressから来ており、その技術は長い間存在しています。おっしゃる通り、Oracle、SQL Server、MySQLからのリフトアンドシフトの恩恵を受けているので、リレーショナル市場を統合しているのです。なぜ競合し、勝利するのかについては、いくつかの理由があります。1つは、スキーマの柔軟性です。MongoDBは非常に柔軟なスキーマを持っており、JSONライクな形式でドキュメントを保存できるので、時間とともに進化するアプリケーション構造に有益です。水平方向にスケールできるので、大量のデータを必要とするアプリケーションのために、複数のサーバーや仮想サーバーにデータを分散することが非常に簡単です。大規模データセットのパフォーマンスも、Postgresよりも優れています。組み込みのシャーディングにより、自動的なデータ分散が可能です。そして、開発者の生産性も向上します。JSONライクな形式と柔軟なスキーマにより、特にアジャイル環境で働く顧客にとって、開発サイクルが速くなります。そのため、競争力があると感じています。
Postgresに対する当社の勝率は高いですが、再度言いますが、私たちが関与していない多くの決定がなされており、人々は単にレガシープラットフォームからリフトアンドシフトを行ったり、知っているものだからリレーショナルにとどまりたいと考えています。もちろん、MongoDBの利点について教育することは私たちの仕事ですが、Postgresに対する競争力のあるポジションについては良い感触を得ています。
ありがとうございます。そして、マイケルへのフォローアップ質問です。Atlasの消費が四半期中に計画よりも若干良好だったとおっしゃいました。
これはマクロ関連の改善ではないようですが、その要因は何だと思われますか？最近獲得したワークロードの一部が改善し、それらが予想よりも良好に立ち上がっているのか、あるいは予想とは異なる季節パターンがあるのでしょうか？
パフォーマンスの要因に関する色々な情報があれば助かります。ありがとうございます。
はい、もちろんです。第2四半期の消費成長は当社の期待を上回りました。それを見られて良かったです。合理的または典型的な結果の範囲内だと表現しますが、基本的なマクロ経済環境に重要な変化があったことを特に示す兆候は見られません。良くも悪くもです。
ワークロードとコホーティングに関するご質問については、確かにそこでも若干のパフォーマンス向上が見られました。他の場所で見られたものと同様ですが、依然として当初の期待を下回っています。
これが主なポイントだと思います。
ありがとうございます。
ありがとうございます。次の質問をお受けするまでしばらくお待ちください。
本日の次の質問は、[不明瞭]からです。
こんにちは。お待たせいたしました。MongoDBの2025年度第2四半期決算カンファレンスコールへようこそ。
現在、すべての参加者はリスンオンリーモードとなっています。スピーカーのプレゼンテーション後に質疑応答の時間を設けます。
質問をされる場合は、電話機の*11を押してください。
自動メッセージで挙手が確認されたことをお知らせします。質問を取り下げる場合は、再度*11を押してください。
本日の会議は録音されておりますので、ご了承ください。
それでは、本日のスピーカーにお繋ぎいたします。ブライアンさん、どうぞお願いいたします。
ありがとうございます、リサ。こんにちは。本日はMongoDBの2025年度第2四半期の決算結果をレビューするためにお集まりいただき、ありがとうございます。
決算結果は本日の市場終了後にプレスリリースで発表いたしました。
本日の電話会議に参加しているのは、MongoDBの社長兼CEOのデイブ・イッチェリアと、MongoDBのCOO兼CFOのマイケル・ゴードンです。
本電話会議では、将来の見通しに関する発言を行います。これには、当社の市場と将来の成長機会、2025年度の
マクロ経済環境に対する当社の期待とAIの影響、当社の製品プラットフォームの利点、競争環境、顧客の行動、
財務ガイダンス、AIにおける当社の計画された投資と成長機会に関する発言が含まれます。
これらの発言は、様々なリスクと不確実性の影響を受け、実際の結果が当社の期待と大きく異なる可能性があります。
当社の実際の結果に影響を与える可能性のある重要なリスクと不確実性については、2024年5月31日にSECに提出した
2024年4月30日に終了した四半期のForm 10-Qの四半期報告書に記載されているリスクをご参照ください。
本電話会議で行われた将来の見通しに関する発言は、本日時点での当社の見解を反映したものであり、
法律で義務付けられている場合を除き、それらを更新する義務を負いません。
また、本電話会議では非GAAPの財務指標について議論します。
これらの指標と最も直接的に比較可能なGAAPの財務指標との調整については、当社ウェブサイトの
投資家向け情報セクションに掲載されている決算発表のテーブルをご参照ください。
それでは、デイブに発言を譲ります。
ありがとうございます、ブライアン。そして本日ご参加いただいた皆様、ありがとうございます。
私からは、当社が好調な四半期を迎え、大きな市場機会に対して適切に実行できたことをご報告できることを嬉しく思います。
まず第2四半期の結果をレビューし、その後、より広範な企業アップデートをお伝えしたいと思います。
当社の収益は4億7,800万ドルとなり、非常に厳しい前年同期比で13%の増加となり、ガイダンスの上限を上回りました。
Atlasの収益は前年同期比27%増加し、収益全体の71%を占めています。
非GAAPの営業利益は5,250万ドルで、非GAAP営業利益率は11%となりました。
また、四半期末の顧客数は50,700社を超えました。
全体として、当社は第2四半期の業績に満足しています。
新規事業は好調で、前年同期比で販売生産性の向上も見られました。
AtlasとEnterprise Advancedの両方が当社の期待を上回る強さを示し、当社のRun Anywhere戦略の持続的な魅力を実証しました。
第2四半期の業績は、第1四半期の新規事業の出だしの遅れが純粋に業務上の問題であったという当社の見方を裏付けるものとなり、
下半期の新規事業の見通しについて自信を持っています。
Atlasの消費に関しては、当四半期は当社の期待をわずかに上回る結果となりました。
マイケルが消費トレンドについて詳しく説明します。
最後に、第2四半期の顧客維持率は引き続き高水準を維持しており、当社の製品の品質と
プラットフォームのミッションクリティカルな性質を示しています。
当四半期の業績は、長期的な機会を実現する当社の能力に対する自信を強めるものとなりました。
以前にもお伝えしたように、今日の企業はソフトウェアに依存してビジネス戦略を表現しています。この傾向が過去10年間の当社の成功を牽引してきました。そして、予見可能な将来においてもそうあり続けると予想しています。
これまでの成功にもかかわらず、当社はソフトウェア業界全体で最大かつ最も急成長している市場の1つにおいて、わずか数パーセントのシェアしか持っていません。
顧客がジェネレーティブAIをビジネスに取り入れ、レガシーアプリケーション資産を近代化する機会とこの基本的な追い風を組み合わせると、MongoDBには複数の長期的な成長機会があることは明らかです。
AIに目を向けると、AIは引き続き当社のビジネスにとって長期的な機会となっています。会計年度の始めに、2025年度のビジネスにおいてAIが意味のある追い風にはならないと予想していましたが、それは正確でした。最近の同業他社のコメントを見ると、業界全体がほぼこの見方に同意しているようです。
企業は現在、AIのインフラストラクチャ層への支出に焦点を当てており、AIアプリケーションについてはまだ大部分が実験段階にあります。
推論ワークロードは来るでしょうし、長期的にはMongoDBに大きな利益をもたらすはずですが、AIアプリの収益化にはまだ時間がかかるでしょう。
AIの需要は、「もし」ではなく「いつ」の問題です。顧客やパートナーとの対話を通じて、当社がAIアプリのための理想的なデータ層であるという確信が高まっています。その理由はいくつかあります。
第一に、他のどの種類の現代的なワークロードよりも、AIドリブンのワークロードは、基盤となるデータベースが豊富で複雑なデータ構造に対するクエリを素早く効率的に処理できる能力を必要とします。
当社の柔軟なドキュメントモデルは、高度なAIアプリケーションの構築に独自のポジションを持っています。なぜなら、異なるデータタイプ、つまりソースデータ、ベクトルデータ、メタデータ、生成データをライブの運用データと並べて処理できるように設計されているからです。これにより、複数のデータベースシステムや複雑なバックエンドアーキテクチャの必要性がなくなります。
第二に、MongoDBは高性能でスケーラブルなアーキテクチャを提供します。LLMのレイテンシが改善されるにつれて、AIアプリのためのリアルタイムの運用データの使用価値がさらに重要になるでしょう。
第三に、当社は主要なアプリ開発フレームワークやAIプラットフォームとシームレスに統合されており、開発者は既存のワークフローにMongoDBを組み込みながら、ニーズに最適なLLMやその他の特定のツールを柔軟に選択できます。
第四に、当社はエンタープライズグレードの暗号化、認証、監査可能性を含む、エンタープライズデータベースに期待されるセキュリティとコンプライアンスの要件を満たすか、それ以上のものを提供しています。
最後に、顧客はMongoDBをどこでも実行できます。オンプレミスでも、3つのハイパースケーラーにまたがる118のグローバルクラウドリージョンの1つで完全に管理されたサービスとしても実行可能です。これにより、アプリケーションのユースケースやビジネスニーズに最適な形でワークロードを実行する柔軟性が得られます。
AIが時間の経過とともに当社のビジネスを加速させると考えられる主な3つの機会があります。
第一の機会は、AIの世界ではアプリケーション構築のコストがこれまでのプラットフォームシフトと同様に低下し、より多くのアプリケーションとより多くのデータが生まれ、より多くのデータベースが必要になることです。
第二の機会は、顧客が新規にAIアプリケーションを構築する際に、当社のデータベースが選択されることです。
AIを活用した新しいアプリケーションに対しては膨大な関心と計画がありますが、AIエコシステムの複雑さと急速な変化が顧客の足かせとなっています。
そのため、当社はMongoDB AI Applications Program（MAP）を立ち上げ、先月から顧客に一般提供を開始しました。
MAPは、3大クラウドプロバイダーであるAWS、Azure、GCPに加えて、AccentureやAnthropicやCohereなどのAIパイオニアを含むユニークなエコシステムを結集しています。
MAPは、顧客にリファレンスアーキテクチャ、事前に構築された統合を含むエンドツーエンドの技術スタック、プロフェッショナルサービス、統合されたサポートシステムを提供し、顧客が迅速にAIアプリケーションを構築し展開できるよう支援します。
第三の機会は、顧客のレガシーアプリケーション資産の近代化を支援することです。ご存知の通り、この市場セグメントは当社にとって巨大な機会です。既存の800億ドル以上のデータベース業界の大部分が、時代遅れのリレーショナルアーキテクチャ上に構築されているからです。
レガシーアプリケーションの近代化は常に当社のビジネスの一部でした。当社は長年にわたり、パートナーシップ、教育、そして最近ではリレーショナルマイグレーター製品を通じて、この複雑なプロセスを簡素化し、理解しやすくするための取り組みを行ってきました。
AIは、レガシーアプリケーションを近代化するためのコストを削減し、時間とリスクを軽減する潜在的な飛躍的進歩を提供します。
そのため、今年の初めに当社は顧客との間でいくつかのパイロットプロジェクトを立ち上げ、AIツールとサービスの両方を活用して、ミッションクリティカルなアプリケーションを近代化する取り組みを行いました。
これらのパイロットプロジェクトの初期結果は非常に刺激的で、顧客は近代化にかかる時間とコストの大幅な削減を経験しています。
特に、アプリケーションコードの書き換えとテストスイートの生成にかかる時間とコストの劇的な改善が見られました。
レガシーアプリケーション資産を近代化したいという顧客の関心が高まっているのを目にしています。大企業の顧客も含まれます。
世界最大級の保険会社のCIOの一人が当社のパイロットについて、「これがAI投資に対する最初の具体的なリターンだ」と述べたほどです。
まだ初期段階であり、このプログラムから有意義な収益を生み出すには時間がかかりますが、パイロットの結果と、レガシー資産を近代化したいと熱心に考えている顧客のパイプラインの拡大に期待を寄せています。
最後に、現在のビジネス状況とマクロ環境全般について多くの質問があることは承知しています。そこで、当社が事業全体で見ている状況をお伝えしたいと思います。
念のため申し上げますが、当社のビジネスに対するマクロの影響を考える際には、既存のワークロードの消費と新規ビジネスを区別することが重要です。
まず、当社のプラットフォーム上の既存アプリケーションの消費から始めましょう。これは、アプリケーションの使用が顧客の基本的なビジネス状況の影響を受けるため、歴史的にマクロ経済の影響を受けてきた領域です。
前回の決算発表でお話ししたように、第1四半期には幅広い消費成長の鈍化が見られ、マクロ経済の軟化を示唆していました。
当社の使用傾向は、第2四半期も第1四半期と同様のマクロ環境を示唆していますが、第2四半期のAtlas消費成長は当社の期待をわずかに上回りました。
新規ビジネスに目を向けると、一般的にマクロ環境が新規ビジネスを獲得する当社の能力に影響を与えることはなく、第2四半期もそれは変わりませんでした。
これは、他のソフトウェアベンダーから聞こえてくる話とは異なることは承知しています。結局のところ、顧客は不確実な環境下でもビジネスを運営し、競争優位性を獲得するために内部開発ソフトウェアへの投資を継続する必要があることを理解しているため、ソフトウェアアプリケーション開発は継続しています。
さらに、当社は依然として大きな市場で比較的低いシェアしか持っていないため、どのような環境下でもシェアを獲得する機会があります。
ここで、当社の顧客ベース全体にわたるMongoDBの採用傾向について少しお話ししたいと思います。
Fanatics、Occidental Petroleum、Indeedを含む世界中の様々な業界の顧客が、当社の開発者データプラットフォームの全機能を活用して、MongoDB Atlas上でミッションクリティカルなプロジェクトを実行しています。
スポーツエコシステム企業Fanaticsの部門であるFanatics Betting and Gamblingは、モバイルアプリのユーザー体験を大幅に向上させるためにMongoDBを活用しています。
当初、チームはPostgres上でプラットフォームを立ち上げましたが、スケーラビリティ、柔軟性、過度の複雑さに課題を抱えていました。
MongoDB Atlasに移行した後、チームはAtlas Searchも統合し、利用可能なすべての賭けオプションを見つけるためのより良いユーザー体験を提供しています。
Atlasがスケーリング、パーティショニング、運用を処理するため、開発者はコードの記述とユーザー体験の改善に集中できます。
今後、FanaticsはNFLシーズンの開始に向けて大規模な運用を確実に行うために、MongoDB Atlas上での拡張を継続する計画です。
L'Oreal、McKesson、Nationwide Building Societyは、アプリケーションの近代化のためにMongoDBに目を向けています。
L'OrealのTech Accelerator（デジタルイノベーションを加速させる部門）は、製品やソリューションを市場に投入しながら、従業員の効率を迅速に向上させるために設計されたアプリケーションにMongoDBを活用しています。
チームの以前のデータベースソリューションは、すぐに使える機能が限られており、データウェアハウスから大量のデータを取得して再構築するために必要な複雑な計算を処理することができませんでした。
L'OrealはMongoDB Atlasに移行し、アプリケーションアーキテクチャを合理化し、以前は非常に複雑で時間のかかるデータアクセス層を簡素化しました。
この移行により、L'Orealは40倍のパフォーマンス向上を達成しました。Atlas上では、既存のコードの保守が容易になり、よりスケーラブルで効率的になり、開発者の作業が楽になりました。
Delivery Hero、Generali、Questflowなど、成熟企業もスタートアップも、次世代のAI駆動アプリケーションを顧客に提供するためにMongoDBを使用しています。
長年のMongoDB Atlas顧客であるDelivery Heroは、4大陸70カ国以上で事業を展開する世界有数のローカルデリバリープラットフォームです。
同社のクイックコマース・サービスにより、顧客は地元の食料品店から新鮮な農産物を選んで配達してもらうことができます。
在庫の約10%は回転が速く、傷みやすい農産物で、すぐに品切れになる可能性があります。顧客が最初の選択肢の代替品を持っていない場合、会社は収益を失い、顧客の離反率が上がるリスクがあります。
これらのリスクに対処するため、同社は最先端のAIモデルとMongoDB Atlas Vector Searchを使用して、注文したい商品が品切れの場合に、リアルタイムで超パーソナライズされた代替品を顧客に提供しています。
MongoDB Atlas Vector Searchの導入により、データサイエンスチームは、代替技術よりも迅速かつ低コストで高性能なリアルタイムソリューションを構築できることを認識しました。
要約すると、当社はAtlasとEAの両方が期待を上回る健全な第2四半期を迎えました。新規ビジネスは好調で、販売生産性も向上しており、下半期も引き続き新規ビジネスを獲得できると確信しています。
将来を見据えると、顧客のレガシーアプリケーションの近代化を支援し、次世代のAI駆動アプリケーションを構築する素晴らしい機会があると考えています。
それでは、マイケルに譲ります。
ありがとう、デイブ。
まず第2四半期の詳細な結果をレビューし、その後、第3四半期と2025年度通期の見通しについてお話しします。
まず、第2四半期の結果から始めましょう。
当四半期の総収益は4億7,810万ドルで、前年同期比13%増、ガイダンスの上限を上回りました。念のため申し上げますが、2025年度全体を通じて厳しい比較に直面していますが、特に第2四半期は、昨年の第2四半期に複数の大規模な複数年パートナーシップライセンス取引があったため、特に厳しい前年同期比となっています。
606会計ルールの下では、ライセンス部分を前払いで認識するため、難しい比較対象となります。
製品ミックスに移ると、まずAtlasから始めましょう。
Atlasは当四半期に前年同期比27%成長し、総収益の71%を占めるまでになりました。これは2024年度第2四半期の63%、前四半期の70%と比較しての数字です。
Atlasの収益は主に、当社のプラットフォームに対する顧客の消費に基づいて認識され、その消費はアプリケーションのエンドユーザーの活動と密接に関連しています。
当四半期のAtlasの消費について、いくつかの背景を説明させてください。
まず、第1四半期のAtlasの消費成長が期待を下回ったため、年度の残りの期間について成長の想定を更新したことを思い出してください。
第2四半期のAtlasの消費成長は、これらの更新された期待を全体的にわずかに上回りました。これは励みになりますが、消費成長は依然として年初の予測を下回っています。
非Atlas収益に目を向けると、当四半期の非Atlas収益は、既存の顧客ベースに追加のワークロードを販売することに引き続き成功したため、当社の期待をわずかに上回りました。
前年同期比では、先ほど言及した特に厳しい比較により、非Atlas収益は13%減少しました。
顧客成長に目を向けると、第2四半期中に顧客ベースを約1,500社増やし、総顧客数は50,700社を超えました。これは前年同期の45,000社超から増加しています。
総顧客数のうち、7,300社以上が直販顧客で、前年同期の6,800社超から増加しています。
総顧客数の成長は主にAtlasによって牽引されており、当四半期末のAtlasの顧客数は49,200社以上で、前年同期の43,500社超から増加しています。
Atlasの顧客数の成長には、MongoDBの新規顧客に加えて、既存のEA顧客が追加のAtlasワークロードを追加していることも反映されている点に注意することが重要です。
続いて、第2四半期のネットARR拡大率は約119%でした。過去の期間と比較して低下しているのは、拡大顧客からの寄与が小さくなったためです。
当四半期末時点で、少なくとも10万ドルのARRとannualized MRRを持つ顧客数は2,189社で、前年同期の1,855社から増加しています。
損益計算書に移ります。特に断りのない限り、非GAAPベースで議論します。
第2四半期の粗利益は3億6,080万ドルで、粗利益率は75%でした。これは前年同期の78%から低下しています。
前年同期比での利益率の低下は、主に前年同期第2四半期と比較して高利益率の前払いライセンス収益の割合が低下したこと、およびAtlasが全体的なビジネスに占める割合が増加したことによるものです。
当四半期の営業利益は5,250万ドル、つまり営業利益率11%で、前年同期の19%と比較しての数字です。
ガイダンスと比較して営業利益の結果が良好だった主な理由は、収益のアウトパフォーマンスです。
さらに、第2四半期の営業利益は、特定のマーケティングやその他の支出のタイミングの恩恵を受けました。これらの支出は現在、下半期に発生すると予想しています。
第2四半期の純利益は5,900万ドル、つまり希薄化後加重平均株式数8,380万株に基づいて1株当たり0.70ドルでした。
これは前年同期の純利益7,670万ドル、つまり希薄化後加重平均株式数8,250万株に基づいて1株当たり0.93ドルと比較しての数字です。
バランスシートとキャッシュフローに目を向けると、第2四半期末時点で現金、現金同等物、短期投資、制限付き現金の合計は23億ドルでした。
第2四半期の営業キャッシュフローは-140万ドルでした。約260万ドルの設備投資とファイナンスリース負債の元本返済を考慮すると、当四半期のフリーキャッシュフローは-400万ドルでした。
これは前年同期のフリーキャッシュフロー-2,730万ドルと比較しての数字です。
さらに、当四半期には2020年の転換社債に関連するキャップコールの決済から1億7,060万ドルの現金を受け取りました。
ここで、第3四半期と2025年度通期の見通しについてお話ししたいと思います。
第3四半期については、収益が4億9,300万ドルから4億9,700万ドルの範囲になると予想しています。
非GAAP営業利益は5,700万ドルから6,000万ドルの範囲、非GAAP1株当たり純利益は、希薄化後加重平均株式数8,460万株に基づいて0.65ドルから0.68ドルの範囲になると予想しています。
2025年度通期については、収益が19億2,000万ドルから19億3,000万ドルの範囲、非GAAP営業利益が1億8,700万ドルから1億9,500万ドルの範囲、非GAAP1株当たり純利益が、希薄化後加重平均株式数8,430万株に基づいて2.33ドルから2.47ドルの範囲になると予想しています。
なお、第3四半期と2025年度通期の非GAAP1株当たり純利益のガイダンスには、約20%の非GAAP税引当金が含まれています。
ここで、更新されたガイダンスについていくつかの背景を説明します。
まず、第2四半期のAtlasの消費が予想を上回ったため、下半期のAtlasの開始ARRは当初の予想よりも高くなっています。
その結果、より高い開始点を反映してAtlasの収益予測を引き上げています。
第3四半期と第4四半期のAtlasの消費成長率の基本的な想定は変更していません。
第二に、下半期のEAパイプラインの強さを反映して、年度の残りのEAの想定を若干引き上げています。
最後に、第2四半期の業績と収益見通しの引き上げにより、現在2025年度のガイダンスの中央値で10%の営業利益率を予想しています。
当社は長期的な機会を捉えるための投資を戦略的優先事項に焦点を当てて継続していきます。
別途、キャッシュフローに関するガイダンスは提供していませんが、2025年度のキャッシュフローに影響を与える2つの項目を指摘したいと思います。これらは長期的な財務プロフィールに利益をもたらすものです。
第2四半期に、当社はより良い経済性と引き換えに、一部のクラウドプロバイダーへのコミットメントを前払いで支払い始めました。
これは非常にリスクが低く、投資収益率の高い現金の使用方法であり、今後の粗利益率にも利益をもたらすと考えています。
これらの前払いは、下半期の営業キャッシュフローに四半期あたり約2,000万ドルのマイナスの影響を与えます。
さらに、第3四半期には将来的にクラウドインフラコストをさらに削減するために、IPv4アドレスの取得に約2,000万から2,500万ドルの設備投資が発生します。
要約すると、当社は第2四半期の結果、特に新規ビジネスを獲得する能力に満足しています。
当社はソフトウェア業界で最大かつ最も急成長している市場の1つにおいて小さなシェアしか持っていません。
当社を後押しする世俗的な追い風はAI時代においてさらに強まっており、将来に期待を寄せています。
この長期的な機会を捉えるために、慎重に投資を続け、実行に焦点を当てていきます。
それでは、質疑応答に移りたいと思います。オペレーター、お願いします。
ありがとうございます。質問がある方は、電話機の*11を押してください。
また、質問は1つと追加質問1つに限定していただくようお願いします。
さらに、質問を始める前に、お名前と所属会社名をお知らせください。
最初の質問をお受けするまでしばらくお待ちください。
本日最初の質問は、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。
こんにちは。質問の機会をいただきありがとうございます。第2四半期の好調な結果、おめでとうございます。Mongoが再び予想を上回り、ガイダンスを引き上げたのは素晴らしいですね。
デイブ、前四半期に発表された事業運営の変更について、フォローアップの質問をさせてください。
昨年の記録的なワークロード成長を維持しながら、より高品質のワークロードを推進するために販売インセンティブを再調整したことについて、どのような変更を行ったのか、そして来年初めにはより良いワークロード成長を達成できるという自信がどの程度あるのか、説明していただけますか。
はい、もちろんです。まず、サンジット、ありがとうございます。
皆様に改めてお伝えしますが、獲得したワークロードの量と規模のバランスをより重視するように、営業担当者向けのインセンティブ報酬を若干変更しました。
これらの変更は現場から好評を得ています。先ほど述べられたように、ワークロードの四半期は好調でした。
ワークロードは小規模から始まるので、まだ早すぎます。結果には満足していますが、これが重要な影響や変化をもたらすかどうかを断言するにはまだ早すぎます。ただし、これまでの結果には確かに満足しています。
素晴らしいです。そして、マイケルへのフォローアップ質問ですが、昨年の第4四半期に、未使用クレジットのダイナミクスについて更新情報をいただいたことを覚えています。
今年の下半期を考える上で、他に考慮すべきことはありますか？先ほど、キャッシュフローへの影響についていくつか言及されましたが、収益面で考慮すべき点はありますか？
第4四半期は、四半期末に休日が多いように思いますが、それは影響があるのでしょうか？
年末に向けてAtlasの期待値を考える上で、モデル化の際に指摘しておきたいことはありますか？
はい、年間を通じて考慮すべき点がいくつかあります。もちろん、それらは更新されたガイダンスに反映されています。
具体的にAtlasについては、年間を通じて未使用コミットメントの欠如による逆風から厳しい比較に直面しています。これは明らかに最も厳しいものです。年が経つにつれて、その数字は積み上がっていきます。したがって、前年同期比での厳しい比較となります。
Atlasの文脈で考えるべきもう一つのことは、年末のダイナミクスが実際には年間を通じて複利効果を持つということです。
年初に話したように、スタートが遅かったこと、そして前年のワークロードの一部のコホートの成長率が低かったことが影響しています。これは年間を通じて影響し、複利効果を持ちます。これは念頭に置いておくべき重要な点であり、ガイダンスに反映されています。
そして、収益の全体像を見ると、Atlasから離れてEAを考えると、年間を通じてEAに逆風があり、下半期も複数年にわたる逆風があります。
他に指摘したい点は、第1四半期には季節的な回復が遅かったので、第3四半期もその遅い季節的回復を予想していることです。
そして、ご指摘の通り、第4四半期は季節的に弱い四半期です。これらが年の残りを考える上で考慮すべき点です。
ありがとうございます、ドクター・バークレー。
ありがとうございます。
次の質問をお受けするまでしばらくお待ちください。
本日の次の質問は、バークレーのレモ・リンツ・チャオさんからです。どうぞ。
こんにちは、ありがとうございます。
手短に2つ質問させてください。
マイケル、EAについて、下半期のパイプラインが若干良好だとおっしゃいました。これは昨年の第2四半期、第3四半期に見られたような、クラウドへの移行に先立ってセルフサービスのフットプリントを近代化したいという人々の動きの続きなのか、それとも別の要因があるのか、少し説明していただけますか？
そして、デイブへの質問ですが、AIのリファレンスアーキテクチャについて大きな議論がありますが、まだ早すぎると思います。ただ、投資家との間でよく話題に上がります。
AIインフラはまだ初期段階ですが、人々があなたがたと関わる際に何を見ているのでしょうか？
ありがとうございます。そして、軌道に戻ったのを見て嬉しく思います。
ありがとうございます。
EAに関する質問ですが、EAの強さには多くの理由があると思います。AIだけに特別に、あるいは排他的に結びつけるものではありません。
これは広く、どこでも実行戦略の強さを示すものだと思います。
EAに関して606のダイナミクスがあるため、常に複数年の側面に敏感になっています。2024年度に複数年の強さがあったため、2025年度は厳しい比較となっています。
パイプラインに関して見てきたのは、EAの広範な強さです。つまり、複数年の現象だけでなく、本当の意味で量的な現象も見られます。これは先を見据えたときに見えてくるもので、更新されたガイダンスに反映されています。
ありがとうございます。そして、レモ、AIに関する質問ですが、リファレンスアーキテクチャに関しては、理解することが重要だと思います。準備された発言でも述べましたが、ほとんどのワークロードとは異なり、AIドリブンのワークロードは、基盤となるデータベースが非常に豊富で複雑なデータ構造に対するクエリを迅速かつ効率的に処理できる能力を本当に必要とします。MongoDBはそれに適した位置にあります。
基本的に、ソースデータ、ベクトルデータ、メタデータ、LLMからの生成データをライブの運用データと並べて統合し、処理することができます。そして、これらのLLMのパフォーマンスとレイテンシが向上するにつれて、リアルタイムデータへのアクセスが本当に重要になります。例えば、カスタマーサポートのチャットボットに電話をかけて話している場合、そのチャットボットが最も関連性が高く正確な情報を提供できるように、その顧客に関する最新の情報を持っていることが望ましいでしょう。
LLMについては、汎用LLMと微調整されたLLMのどちらが良いのか、トレードオフに関する質問があります。私たちの信念は、LLMのパフォーマンスを考えると、おそらく汎用LLMが勝利し、RAGが一般的に利用可能なデータと独自データを組み合わせる主要なアプローチとして使用されるだろうということです。そして、高度なRAGのユースケースが登場し始めているのが見えます。これにより、複雑な質問をより洗練された方法で行い、より正確で詳細な回答を提供し、異なるタイプの情報や質問にうまく適応することができます。これが私たちが見ているものです。
急速に進化している分野だと思いますが、まだ非常に初期段階ではあるものの、AIに対する当社のポジショニングについては非常に良い感触を得ています。
わかりました、完璧です。ありがとうございます。
ありがとうございます。次の質問をお受けするまでしばらくお待ちください。
本日の次の質問は、ゴールドマン・サックスのカシュ・レーガンさんからです。どうぞ。
完璧です。レーモに電話して「リファレンスアーキテクチャについて説明してもらえませんか？美味しいワインをおごりますよ」と言おうと思っていたところです。彼がその申し出を受けてくれることを願っています。非常に技術的な質問でしたからね。
しかし、話を戻しましょう。デイブ、質問があります。なぜEAは好調なのでしょうか？下半期のパイプラインについて話されていましたが、昨年はEAで大きな成果がありました。私たちはクラウドへの移行の途上にあるはずで、確かにAtlasは多くの意味で同等になり、大規模なアプリケーションをサポートできるようになりました。
そこで、EAがなぜビジネスの重要な部分であり続けているのか、あなたの考えをお聞かせください。そして、AIを見たとき、何か驚くことがあるかもしれませんか？
インフラを最初に構築し、その後プラットフォームとアプリケーションを構築するという見方をされていますが、このサイクルでAIにアプローチする方法が異なる可能性はありますか？つまり、実際にはアプリケーションは必要なく、何らかの形でこれらのLLMが古い世界のアプリケーションの考え方に対する完璧な代替になるという可能性はありますか？
インフラとプラットフォームの上にAIアプリケーションを構築するという全体的な考え方に懐疑的な人がいた場合、あなたならどのような反論をするのか気になります。ありがとうございます。
はい、ありがとうございます、カシュ。まず言えることは、予想を上回るAtlasとEAの四半期を迎えたということです。それは間違いありません。
突然EAとビジネスに何か転換点があったと言いたいわけではありません。本当に、より良い実行と、顧客が当社のどこでも実行戦略を高く評価していることに起因すると思います。
規制上の理由やその他の理由で、オンプレミスでワークロードを実行したい顧客はまだたくさんいますし、それらはなくなりません。このクラウドの旅は10年続いていますが、クラウドに移行するのが非常に難しいワークロードもあれば、多くの顧客にとって少なくとも近い将来はクラウドに移行する意味がないワークロードもあります。MongoDBで構築し、後で簡単にクラウドに移行できる選択肢があることは、顧客にとって非常に魅力的なのです。
AIに関しては、AIワークロードの大部分をクラウドで見ていますが、オープンソースのLLM、特にLLAMAを使用してローカルでこれらのワークロードを実行することを検討している顧客も確かに多くいます。もちろん、そのためにはNVIDIAのハードウェアやGPUへのアクセスも必要になりますが、一部の顧客がそうしているのを見ています。繰り返しになりますが、これがEAのパフォーマンスの転換点や原因だとは言いません。非常に初期段階であり、顧客が行っている実験のほとんどがそうです。
しかし、明らかにどこでも実行戦略に対して非常に良い感触を得ています。そして、以前にもお話ししたように、基本的に検索とベクトル検索をコミュニティ製品に導入することに投資しており、それがEAにも反映されることになります。したがって、EAは製品の観点からも確実に投資を行っている分野です。
シーマ：ありがとうございます。次の質問をお受けするまでしばらくお待ちください。
次の質問は、シティのタイラー・ラドケさんからです。どうぞ。
タイラー・ラドケ、シティです。こんにちは、タイラー・ラドケです。質問は私に向けられたものだと思います。名前は聞こえましたが、質問の機会をいただきありがとうございます。デイブ、今四半期のPostgresの置き換えについて言及されましたが、少なくとも最近の四半期では初めてだと思います。そこで、どのようなユースケースで遭遇するのか、枠組みを示していただけますか？レガシーアプリケーションの移行のためのSQL置き換えとしては人気があることは知っていますが、Postgresの競争環境について、オープンソースのものと新しいベンチャーが支援するスタートアップの両方について、枠組みを示していただけますか？ありがとうございます。
デイブ：はい、もちろんです。質問ありがとうございます。Postgresは約40年も前からあることを理解することが重要です。Postgresという名前はPost-Ingressから来ており、その技術は長い間存在しています。おっしゃる通り、Oracle、SQL Server、MySQLからのリフトアンドシフトの恩恵を受けているので、リレーショナル市場を統合しているのです。なぜ競合し、勝利するのかについては、いくつかの理由があります。1つは、スキーマの柔軟性です。MongoDBは非常に柔軟なスキーマを持っており、JSONライクな形式でドキュメントを保存できるので、時間とともに進化するアプリケーション構造に有益です。水平方向にスケールできるので、大量のデータを必要とするアプリケーションのために、複数のサーバーや仮想サーバーにデータを分散することが非常に簡単です。大規模データセットのパフォーマンスも、Postgresよりも優れています。組み込みのシャーディングにより、自動的なデータ分散が可能です。そして、開発者の生産性も向上します。JSONライクな形式と柔軟なスキーマにより、特にアジャイル環境で働く顧客にとって、開発サイクルが速くなります。そのため、競争力があると感じています。
Postgresに対する当社の勝率は高いですが、再度言いますが、私たちが関与していない多くの決定がなされており、人々は単にレガシープラットフォームからリフトアンドシフトを行ったり、知っているものだからリレーショナルにとどまりたいと考えています。もちろん、MongoDBの利点について教育することは私たちの仕事ですが、Postgresに対する競争力のあるポジションについては良い感触を得ています。
ありがとうございます。そして、マイケルへのフォローアップ質問です。Atlasの消費が四半期中に計画よりも若干良好だったとおっしゃいました。これはマクロ関連の改善ではないようですが、その要因は何だと思われますか？最近獲得したワークロードの一部が改善し、それらが予想よりも良好に立ち上がっているのか、あるいは予想とは異なる季節パターンがあるのでしょうか？パフォーマンスの要因に関する色々な情報があれば助かります。ありがとうございます。
はい、もちろんです。第2四半期の消費成長は当社の期待を上回りました。それを見られて良かったです。合理的または典型的な結果の範囲内だと表現しますが、基本的なマクロ経済環境に重要な変化があったことを特に示す兆候は見られません。良くも悪くもです。
ワークロードとコホーティングに関するご質問については、確かにそこでも若干のパフォーマンス向上が見られました。他の場所で見られたものと同様ですが、依然として当初の期待を下回っています。
これが主なポイントだと思います。
ありがとうございます。
ありがとうございます。次の質問をお受けするまでしばらくお待ちください。
本日の次の質問は、[不明瞭]からです。
６．Earnings Call Proによる分析結果
🔥ポジティブ材料
売上の予想上回り: 第2四半期の売上は4億7,810万ドルで、前年同期比13%増加し、アナリスト予想の4億6,414万ドルを上回りました。
MongoDB Atlasの成長: MongoDBのクラウドサービス「Atlas」の売上が前年同期比で27%増加し、全体売上の71%を占めました。
顧客数の増加: 顧客数は5万700以上に達し、引き続き強い顧客獲得が続いています。
フリーキャッシュフローの改善: フリーキャッシュフローが前年の2,730万ドルの赤字から400万ドルの赤字に改善されました。
🥶ネガティブ材料
純損失の拡大: 純損失は5,450万ドル、1株当たり0.74ドルの損失で、前年同期の損失（3,760万ドル、0.53ドル）から拡大しました。
利益率の低下: 粗利益率は73%に低下し、前年同期の75%からわずかに悪化しました。
キャッシュフローが依然としてマイナス: フリーキャッシュフローは依然としてマイナスであり、財務の健全性には改善の余地があります。
🤖AIアナリストの分析と今後の予測
MongoDBは、引き続き堅調な売上成長を示しており、特にクラウドベースの「Atlas」が成長をけん引しています。しかし、損失が拡大していることや、利益率の低下は懸念材料です。今後は、コスト管理と利益率の改善が求められるでしょう。成長見通しとしては、Atlasの市場シェア拡大が期待される一方で、収益性の確保が課題となりそうです。全体として、長期的には成長ポテンシャルが高いものの、短期的にはコスト構造の改善が鍵となるでしょう。
ご注意：このコンテンツは生成AIなどを利用して作成しています。その為、正確でない可能性がありますので必ずご自身で事実確認をお願いいたしいます。