ユーアイパス Investor Day 2026

皆さん、おはようございます。UiPathインベスターデーへようこそ。このプレゼンテーションには、将来予想に関する記述および非GAAP財務指標が含まれます。開示および調整については、当社のSEC提出書類をご参照ください。本日は皆さんに、素晴らしいプログラムをご用意しています。まず、当社が描くビジョンと今後の事業機会から、製品ロードマップにおけるイノベーション、顧客とともに市場にアプローチし価値を創出していく方法、そして最終的には財務モデルまでご説明します。最後に全員に再びお集まりいただき、Q&Aを行った後、投資家レセプションを開催します。お伝えしたいことがたくさんあります。それでは、会社のビジョンと今後の市場機会について、ダニエルに引き継ぎます。

ありがとうございます、アニス。皆さん、こんにちは。皆さんにラスベガスへお越しいただき、本当にうれしく思います。今週、私たちがご紹介する内容に非常に興奮しています。今回のイベントは、これまで当社が開催してきた中で最も重要なものになると思います。数年前、私たちはこの会社の第2幕についてお話ししていたことを覚えていると思います。今回は、その第2幕が実際に動き出している様子、顧客事例、そしてこれからご紹介する大規模なイノベーション・パイプラインをご覧いただきます。これはまさに、当社の変革を示すものとなります。まず、IPO以降に起きたことを簡単に振り返ります。当社は非常に堅固な事業を構築してきました。IPO以降、売上高は3.5倍に成長しました。今年、ARRは$2 billionを突破します。同時に、収益性とキャッシュ創出力も大幅に高まりました。

UiPathを規模のある企業と呼んでよいと思いますし、 go-to-marketの事業運営モデルも変革してきました。これにより、次のステージ、そして未来を築いていくための確固たる基盤が得られました。どのようにしてここに至ったのか、そして私たちの前に何が待ち受けているのかを見るのは非常に興味深いことだと思います。ここで少し全体像を整理してみます。自動化全般、つまりビジネスプロセスの自動化について考えると、それはコンピューターの登場以来、非常に大きなテーマだったと思います。おそらく、最大のテーマだったのではないでしょうか。10年、12年ほど前に起きたことで非常に興味深かったのは、RPAが新たなトレンドとして台頭してきたことです。RPAの何が画期的だったか、ご存じでしょうか。異なるシステム同士を接続できたことです。ある意味、多くの企業がアプリケーション内の自動化に関する取り組みを行っていました。

RPAは、サイロ化されたシステムの境界を越えられる、数少ない成功したテクノロジーの一つだったと思います。API自動化とRPAは、ほぼ同じ時期に発展していったのだと思います。現在でも、この2つのテクノロジーは自動化ツールキットの中で重要な位置を占めていると思います。では、現在何が起きているのでしょうか。それはAIの登場です。AIと自動化を組み合わせることで、非常に大きなメリットを得られることが、企業全体にとってより明確になったのだと思います。そこで、どのようにそれが可能なのかという疑問が生じます。このプレゼンテーションではその点をお示ししますし、ラグーがさらに詳しく説明します。オーケストレーションは、AIをエンタープライズプロセスに大規模に導入するために不可欠な基盤機能であり、仕組みです。ここでお話ししているのは、個人の生産性を高めるコパイロットのようなものではありません。

つまり、AIをエンタープライズプロセスの文脈に組み込み、AIがもたらす生産性の大幅な向上という、まさにその約束を実現する方法です。私たち自身が何をしているのかという点ですが、オーケストレーションが根本的なトレンドであることを明確にしておきたいと思います。これは必ずしも私たち、UiPathと結び付いているわけではありません。オーケストレーションは、大きなトレンドです。私は、そのトレンドを支持していると明言できます。AIを取り巻くガードレールを基本的に提供するオーケストレーションとガバナンスなしに、エンタープライズ向けにAIを実際に提供することはできません。しかし、この戦いにおいて私たちはどのように取り組み、どのようにこのトレンドを捉えているのでしょうか。ご覧のとおり、これは私たちにとって自然な拡張でした。会社を創業した当初から、私はこれを何度も申し上げてきました。私たちにとってRPAは、大企業向けビジネスに参入するための、まさに入り口でした。

私たちはRPAを通じてそこに到達し、そこから拡張していきました。私たちの目標は常に、エンドツーエンドのプロセスオートメーションを実現するフルプラットフォームを提供することでした。これが、私たちが基本的に発表した内容です。2019年頃にここにいらっしゃった方は、私たちが大規模なプラットフォームを披露し、それを「タペストリー」と呼んだことを覚えているかもしれません。そこにはRPAだけでなく、API、プロセスおよびタスクマイニングも含まれていました。発見が非常に重要だからです。また、インテリジェント・ドキュメント・プロセッシングも含まれていました。そして2年前、私たちはオーケストレーションへの本格的な参入を発表しました。この違いを明確にすることが重要だと思います。プロセスオーケストレーションは、エージェント型オーケストレーションと同じものではありません。エージェント型オーケストレーションと言うとき、人々が意味しているのは、同じ目標を持ち、その目標を追求するために大きな自律性をもって行動できるエージェントの群れです。

私たちがプロセスオーケストレーションと言うとき、文字どおり複雑なプロセスを意味しており、そこではオーケストレーターが、人間、さまざまな種類のエージェント、さまざまな種類のオートメーションといった異なる種類のアクター間を調整しなければなりません。これらのオートメーションを実行するために、マシンを割り当てる必要があります。認証情報を割り当てる必要があります。セキュリティ上のガードレールを提供する必要があります。非常に包括的なガバナンスを提供する必要があります。これは基本的にオーケストレーション・プラットフォームです。2年前、私たちは非常に大胆な決断をし、新しいワークフローエンジン上にオーケストレーションを構築しました。オーケストレーションに対する私たちのアプローチは、テクノロジーにおける大きな飛躍を本当に示していると思います。というのも、これまで何度かお話ししたように、私たちのオーケストレーションに耐久性をもたらしている中核エンジンは、テンポラルというオープンソース技術だからです。これは以前から存在している技術です。非常に高い耐障害性を備えた、強力なテクノロジーです。ある意味では、大きな転換です。

私たちは、世の中にあるオーケストレーション技術の中で、当社のオーケストレーションは第3世代の技術に相当すると説明してきました。テンポラルエンジン上でビジネスプロセスのオーケストレーションを提供するオーケストレーションエンジンを構築した、規模を拡大した企業は、私たちだけだと思います。そのため、私たちは非常に大きな技術的優位性を持っています。ご覧いただけるように、現在の私たちは、業界で最も包括的なオーケストレーションおよびオートメーション・プラットフォームの1つを有していると思います。このプラットフォームは、本当に必要とされています。必ずしも当社のプラットフォームそのものというわけではありませんが、オーケストレーションとオートメーションを提供するプラットフォームは、企業向けAIを提供するための基盤となります。そう言っているのは私だけではありません。ガートナーが数日前、新しい「ビジネス・オーケストレーションおよびオートメーション技術」のマジック・クアドラントを発表したと思います。皆さん、ここをご覧ください。私にとって、このマジック・クアドラントを特別なものにしている点は、これをご覧いただくと、いつもの顔ぶれに加えて、IBM、Microsoft、SAP、AWS、Salesforceが載っていることです。

これらの企業が参加し、このマジック・クアドラントをめぐって競争し、それぞれの位置付けが示されています。では、ここで私たちがどこに位置付けられているかをご覧ください。これは私たちにとって非常に大きな成果だと思います。私たちのオーケストレーションは比較的新しいものですが、それを踏まえると、私たちがプラットフォームに取り入れた高度な機能のレベルが、より一層際立ちます。今後、このレベルの高度性をご覧いただけると思います。また、私たちはこのBOTのリーダーであるだけでなく、RPA、IDP、テスト自動化の分野でもリーダーであることを強調しておくことが非常に重要だと思います。これらすべてが、BOTにおける私たちのリーダーシップに貢献しています。

このBOTは、エンドツーエンドのプロセス・オーケストレーションと自動化に必要なすべてを提供する、包括的なテクノロジー・アプローチです。また、さらに明確にしておきたい点があるのも興味深いところです。なぜこのオーケストレーションと自動化が非常に強力であり、AIを提供するうえで不可欠なのかという点です。まず思い浮かぶ論点の一つは、最近AIエージェントをめぐって見られる課題です。AIエージェントが自らの境界を越え、さまざまな企業システムを攻撃するという問題です。現時点では、このテクノロジーはまだ準備が整っていないということが、誰にとっても明らかになりつつあると思います。エージェントの群れを投入して、「請求書処理を改善してほしい」という目標を与えれば、あとは彼らが事業を運営してくれる、といったことです。このようなことをしようと考える正気の顧客はいないと思います。同時に、本当の問題は、その力をどのように活用するかということです。

これは非常に強力なテクノロジーであり、AIが業界や私たちの働き方を変える大きな構造的トレンドであることを否定する人はいないと思います。私にとって、私たちのプラットフォームはこのパラダイムを実現するものです。私たちがAIをビジネスの文脈に位置付けている点こそが、顧客に大きく共感していただいている理由です。私たちはAIにビジネスを本当に理解させますが、AIには提案や草案の作成、どのように業務を進めるべきかの提案をさせ、最終的に判断する役割は人に委ねます。そして人が判断した後は、私たちのフレームワークとオーケストレーションが、非常に予測可能な形で自動化を実行します。顧客と話す際、皆さんに共感していただけると思う論点をいくつかお伝えしています。

ここで興味深い論点の一つは、ルールで記述でき、極めて高い信頼性と予測可能性が求められる業務があるなら、なぜソフトウェアを使ってその業務を実行しないのか、ということです。今日では、これはいわば当然のことであり、誰もが理解し始めていると思います。ソフトウェアに組み込めるものは、すべてソフトウェアに組み込みます。それは100%信頼できます。私は「正確性」という言葉を使いますが、これは非常に強力なものです。支払いについて考えてみてください。支払いを実行する必要があります。たとえAIの正確性が99.9%であっても、それでも100%正確でなければなりません。規制の観点からは、それでは不十分です。そのツールで何かができるからといって、必ずしもそのツールを使わなければならないということではありません。今、この点について考えることも重要だと思います。企業にAIを導入する際には、非常に興味深い非対称性があります。

AIエージェントの導入は、実際のところ、1年前と比べて複雑さが軽減されたわけでも、速くなったわけでもありません。しかし、決定論的な処理や正確性の導入は、はるかに速くなっています。設計段階でコーディングエージェントを使って自動化を作成しているからです。そして、両方の長所を得られます。自動化は正確に動作し、トークンを必要としません。トークンを必要とするものを、純粋に決定論的に動作するソフトウェアと同じように速く、予測可能な形で実行することは不可能です。そこで、企業におけるAI導入の本当の問題は何なのか、ということをさらに考えるようになります。AIが広く導入されていると皆さんがおっしゃることは分かっています。誰もがCoWorksやCopilotを使っています。繰り返しになりますが、これは個人の生産性向上です。私が言っているのは、企業の業務プロセスの中で自律的に機能する、本当の意味でのAIです。多くのパイロット導入があると思いますが、その大半は本番環境への展開に至っていないと思います。

企業におけるAIの本当の問題は、AIが十分に推論できないことではありません。AIは大半の人間よりも優れた推論ができると考える十分な理由があるからです。AIモデルと人間の主な違いは、AIは仕事をしながら学習しないことです。では、AIには記憶があると言うかもしれません。はい、記憶は学習と同じではありません。AIにはマニュアルが必要になります。つまり、皆さんのあらゆる業務プロセスや事業について、業務の進め方を詳細に記した完全なマニュアルが必要になるということです。世界中のどの企業にもこのようなマニュアルはありませんが、AIにはこのマニュアルが必要です。これが現在の最大の違いであり、AIが完全に予測不能な形で失敗する理由です。