ジャック・ヘンリー・アンド・アソシエイツ KBW Fintech Ecosystem Conference 2026

それでは、次のセッションを始めたいと思います。ミミ・カースリーさんに再びお越しいただき、うれしく思います。ミミさんはジャック・ヘンリーのCFO兼財務担当役員です。ミミさんは2022年にジャック・ヘンリーに入社しました。

その前は、ブルコラで複数の上級財務職を務め、LPLファイナンシャルでは財務担当役員兼コーポレート・ディベロップメント担当EVPを務めていました。

キャリアの初期には、マイクロソフトにも10年以上在籍していました。ミミさん、ご参加いただき、また戻ってきてくださってありがとうございます。

ありがとうございます。皆さん、ようこそ。素晴らしいですね。

まずは、少し大局的な質問から始めたいと思います。ジャック・ヘンリーのCFOに就任されてから数年が経ち、銀行における複数のテクノロジー投資サイクルの変化をご覧になってきたと思います。ここ数年で見られた、そしておそらく私の記憶では最も力強いコア事業の勢いを支えているのは、需要環境やジャック・ヘンリー自身の市場での位置づけにおける、どのような変化でしょうか。

ジャック・ヘンリーにおいて、ということです。テクノロジー投資サイクルを踏まえたお立場から、あるいは競争上の自社の位置づけによるものなのか、気になっています。

そうですね。まず、銀行は基本的に健全な状態にあります。新型コロナ後の懸念、つまり「景気刺激策がなくなったらどうなるのか」といった問題の多くは、すでに乗り越えたと思います。不動産、商業用不動産、自動車ローン、破産などへの懸念もありましたが、今はそうした局面を脱しています。全体として、銀行のバランスシートは非常に健全です。金利が高い水準で長期化することは、銀行にとって興味深い状況です。調査データを見ると、わずか数年前と比べても、「支出を増やす予定ですか」という質問への平均的な回答は、回答の絶対水準も、支出予定額も低いものでした。

数年前なら、支出を4%-6%増やすという回答があればかなり喜んでいたでしょう。ところが最近のバンク・ディレクターの調査では、回答者の88%が、支出をおよそ6%-10%増やす予定だと答えています。もちろん、これはソフトウェアだけの支出ではなく、IT支出全体を指していますが、需要にとって非常に健全な兆候です。当社の案件パイプラインは非常に堅調で、そのことが表れています。また、購入を検討しているものの内容にも、少し変化が見られます。当社のストラテジー・ベンチマーク調査で、支出・投資分野としてAIが初めて最上位となり、次いでデジタル、データ分析が続きました。

オンライン支店の利用体験やデジタルバンキングの構築など、技術的な基盤を整える取り組みをすでに進めているため、ソリューションの構成も一部変化しています。そして今、次の段階に進めるようになっています。

ありがとうございます。過去18カ月ほどでコアシステムの受注が加速していますが、かなり大規模な導入サイクルとなる可能性に対して、ジャック・ヘンリーはどの程度準備ができていますか。こうした受注の加速が業績に反映されることで、投資家はどのような寄与を期待すべきでしょうか。

はい。まず、当社の案件パイプラインは過去最大です。前回の電話会議でもお話ししたと思いますが、当社の案件パイプラインについて、通常、第1四半期は受注が少ない時期です。当社のコアシステムの受注は9件で、平均の6件を上回りました。しかし、案件パイプラインは非常に高水準で、堅調です。興味深いのは、販売サイクルの長期化も、需要サイクルの停滞も見られないことです。導入の観点では、販売、ベンチマーク評価、製品評価の期間を含め、販売サイクルは依然としておよそ12カ月です。その後の導入期間は通常、12カ月から18カ月です。導入が稼働し、売上高につながるまでの期間が短縮しているケースも見られますが、導入期間を左右する主な要因は3つあります。1つ目は、銀行側の準備状況です。

あらゆる業務プロセス、システム、手順の変更が伴います。単に既存のツールを取り外して別のツールに置き換え、スイッチを切り替えればよいというものではありません。新しいツール群を活用するため、組織全体を変革することが重要です。そのため、顧客にとって変革管理の負荷はかなり大きく、その進行ペースは顧客が決めることになります。当社は知識の習得支援やトレーニングでサポートできますが、各金融機関における変革の難しさを踏まえた進行ペースは、顧客側が決めます。もう1つは、カスタムコードをどれだけ使用しているかです。ここではAIによって所要期間を大幅に短縮できる可能性があると思います。完全に標準仕様の環境を利用していて、設定を少し微調整する程度であれば、導入は非常に簡単です。当社は、市場に存在するあらゆる顧客、あらゆる基幹システムに対してデータマッピングを行ってきました。

ただし、組織向けに大量のカスタムコードを開発している場合は、個別のマッピングが必要になります。そのカスタムコードがどのようなものかを把握しなければならないからです。それは当社のシステムの標準機能で対応できるのか、それとも顧客側にもカスタム対応が必要なのか、ということです。そうした部分で、AIが実装期間の短縮に役立つと思います。最後の要素は、最も大きく、最も長期にわたる、最大のハードルとなるものですが、契約の残存期間です。通常、顧客は既存のプロバイダーに解約料を支払いたくありません。そのため、当社がより早く導入でき、実際に導入期間の短縮も見られ始めているとしても、既存契約の終了と新たなジャック・ヘンリーとの契約開始のタイミングを合わせるため、やはりぎりぎりのタイミングで導入することになるでしょう。

なるほど。AIによる導入サイクルの短縮について質問がありましたが、これは後ほどまた取り上げるかもしれません。