デジタルオーシャン・ホールディングス シティ主催 2026年グローバルTMTカンファレンス
決算説明会の要点と文字起こしを確認できます。
文字起こし
最初の15段落を発言者ごとに確認できます。
私はMark Zhangと申します。Citiのソフトウェア株式調査チームに所属しています。本日は、私の左隣にいるDigitalOceanのCEO、Paddy Srinivasan氏とCFO、Matt Steinfort氏をお迎えしています。カンファレンスへようこそ。ご出席いただき、誠にありがとうございます。
お招きいただき、ありがとうございます、Mark。
ええ、もちろんです。少し話を戻しましょうか。Paddy、CEOに就任されてから、3年と少しが経ちました。就任された当時のDigitalOceanは、現在とはかなり様子が違っていました。当時、AI関連の大きな買収といえばPaperspaceで、それがDigitalOceanのAIへの取り組み方を象徴していたと思います。しかし、それ以来、多くのことが変わりました。まず、就任初日にDigitalOceanについて何を見たのか、そして戦略的な観点からAIにどう取り組もうと考えたのか、その歩みをお聞かせください。言うまでもなく、AIへの取り組み方や、AIにおける企業の役割にはさまざまな形があります。その中で、現在進めている道を選ぶという賭けに出た理由は何でしょうか。
はい。ありがとうございます、Mark。話を始めるのに、とてもよい質問ですね。就任からもうすぐ3年になります。まだ丸3年ではありませんが、AIの世界ではそれだけでほぼ一つの時代に相当します。DigitalOceanに入社する際にまず強く惹かれたのは、Microsoftに入った初期の頃から、開発者向けプラットフォームに断続的に携わってきたことです。もう30年近くになります。そうした経歴と、規模や形態、企業の大きさを問わず、あらゆる開発者のニーズにひたむきに応えるという会社のDNAに、強く惹かれました。DigitalOceanのもう一つの素晴らしい点で、今でも驚かされるのは、製品そのものが主要な顧客獲得エンジンとなっていることです。
入社時に、会社の強みとして認識していたのはこの二つでした。まず決めなければならなかったことの一つは、AI分野でどのような会社になりたいかでした。振り返ると、約2年前に私たちが大きく賭けたのは、学習に注力するのか、推論に注力するのか、それとも両方に取り組むのか、という点でした。私たちは非常に戦略的な判断として、学習はハードウェア寄りである一方、推論には多くのソフトウェアが必要になると仮説を立てました。当時はそれほど明白ではありませんでしたが、今では、推論はソフトウェアへの依存度がはるかに高いだけでなく、より持続性の高いワークロードでもあることが広く知られています。クラウドの利用パターンに似たワークロードです。
本番環境で稼働するワークロードであり、通常はプロダクト・マーケット・フィットを実現した段階で利用され、最終的には大部分が顧客の利用量に応じて課金されます。それが私たちの賭けでした。その過程で、ほかにも多くの判断を下す必要がありました。例えば、推論のニーズに応えるソフトウェアは、学習向けとは大きく異なる形で進化する必要があると考えました。また、まずソフトウェアを完成度の高いものにしてから、規模を拡大する必要があるとも考えました。それが、今まさに私たちが会社として迎えている転換点です。顧客と緊密に連携しながら推論スタックを構築してきたため、非常に自信を持っています。
多くのほかのネオクラウドにはない強みの一つが、最先端の推論の限界を押し広げるAIネイティブ企業と、共同開発や共同イノベーションに取り組む最前線に立てることです。そのおかげで、正しいものを構築しているという確信と能力を得られます。最も高い要求を持つAIネイティブ顧客のニーズに応えています。優れたソフトウェアプラットフォームの構築に向けて、非常に順調に進んでいると感じています。今は、そのソフトウェアを支える規模に対応し、あるいは規模を構築しているところです。多くのネオクラウド、あるいは大半のネオクラウドは、学習に注力していたため、まず規模を追求し、その後でソフトウェアプラットフォームを寄せ集めようとしてきたと思います。私たちが一貫して下してきたもう一つの大きな判断は、テクノロジープラットフォーム、とりわけ開発者向けインフラプラットフォームは、寄せ集めでは作れないという基本的な考えです。
最初から一貫して構築しなければなりません。もちろん、小さな機能の不足を補うために、時折いくつか買収することはできます。しかし、基本的には、寄せ集めで作り上げるのは本当に非常に困難です。これはSalesforceのようなアプリケーションスタックではありません。
Azure、Amazon Web Services、Google Cloudが、プラットフォーム構築のために次々と買収を進めていないのには理由があります。開発者向けプラットフォーム、とりわけAIインフラは、最初から構築する必要があります。私たちが構築しているこのプラットフォームを、AI-Native Cloudと呼んでいます。5つのレイヤーを備え、それらが単一の画面に美しく統合されています。推論アプリケーションの構築と拡張に必要なすべてのコントロールプレーンを提供します。数多くの小さな判断を積み重ねた結果、非常に有利な立場を築けたと思います。最先端の推論ワークロードの一部が、すでに私たちのプラットフォーム上で稼働しているからです。
なるほど。素晴らしい概要をありがとうございます。規模と現在の立ち位置、そして今後本格的な転換を遂げる機会についてお聞きします。推論エンジンは驚異的な勢いを見せており、わずか6カ月で導入企業数が6,000社を超えました。もちろん、技術面の優位性や提供されているソフトウェアもあると思いますが、成功の原動力についてお聞かせいただけますか。
はい。プロダクト・マーケット・フィット、技術面での差別化、プロダクトマーケティングなど、さまざまな観点があると思います。
AIや推論には、多くのユースケースがあると理解しています。AIネイティブ企業は、御社の製品を具体的にどのように活用しているのでしょうか。
今日の状況についてですか。はい、よい質問です。
ローンチから4カ月が経ちました。一般提供を開始してからは、おそらく4カ月弱ですが、現時点で顧客数は6,000社を大きく上回っています。これは、プロダクト主導型成長における私たちの強みに立ち返る話です。8月に発表した6,000社のうち、直販の取り組みを通じて獲得した顧客は、おそらくごく一部です。顧客の圧倒的多数、約99%は、まず試してから購入するというモデルに適した製品を通じて、私たちのもとに来ました。つまり、口コミを通じて開発者に有機的に採用されているのです。プロダクト・マーケット・フィットが一目瞭然だった理由はいくつかあります。一つ目は、推論に対する潜在需要が非常に大きいことです。
今や世界中で、ソフトウェアを書く人は誰でも、AIネイティブ、エージェントネイティブな形で開発しています。それにはトークンが必要で、推論を非常に多く消費します。これが一つ目です。二つ目は、私たちが言う「推論」と、ネオクラウドが言う「推論」には違いがあることです。例えるなら、リンゴとパイナップルほどの違いがあります。よく似たものに聞こえるかもしれませんが、味はまったく違います。
文字起こし全文
翻訳済みの文字起こし全文はStockNowで確認できます。
すべての発言、英語の原文、発言者ごとの記録はStockNow Proで確認できます。
Proで文字起こし全文を見るAI翻訳には、一部不正確な表現が含まれる場合があります。
決算説明会の参加者
この決算説明会では3名が発言しましたが、ここに表示しているのは1名のみです。
参加者一覧
参加者の詳細はStockNowで確認できます。
ログインすると、経営陣やアナリストの氏名・役職と、すべての発言記録を確認できます。
ログインして参加者をすべて見るさらに見る