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本日の議論と、Everpureの将来を大変楽しみにしています。本日は、前提条件、リスク、不確実性の影響を受ける将来予想に関する記述を行うことを、あらかじめお伝えしておきます。実際の業績は、当社のプレゼンテーション資料の冒頭に記載された詳細な免責事項およびSECへの公開提出書類で言及しているものを含む、さまざまな要因により、予想される結果と大きく異なる可能性があります。これらの資料をご確認いただくことをお勧めします。本日説明するプレゼンテーション資料は、当社のIRウェブサイト（investor.everpuredata.com）でご覧いただけます。
皆さん、こんにちは。サンタクララにある当社本社で初めて開催するEverpureのアナリスト・ミーティングへようこそ。本日は盛りだくさんの議題をご用意しています。まず午前中は、データ管理とAIに関するテクノロジーの詳細説明から始めます。その後、テクノロジーに焦点を当てた質疑応答を行います。続いて昼食休憩を取り、12:00 P.M.に再開します。メインセッションでは、チャーリー、タレク、ロブが登壇します。トイレやWi-Fiなどについて情報が必要な方は、廊下にスタッフがおりますので、ご質問があればお声がけください。昼食後に再開しましたら、チャーリーが当社の戦略と拡大する事業機会の概要を説明し、基礎を築きます。いえ、正確には、大幅に拡大している事業機会です。ロブからは、当社の根本的な優位性と、4つの高成長市場分野で勝ち抜く力について説明します。これには、当社の中核市場に加え、3つの高成長市場分野が含まれます。
タレクは、将来の成長の基盤と長期的な財務フレームワークについて説明し、締めくくります。その後、チャーリー、ロブ、カズ、タレク、ビル、プラカーシュとともに、最後の質疑応答を行います。最後の質疑応答の後、会場にお越しの皆さんには、カジュアルなカクテル・アワーをご用意しています。始める前に、このイベントで毎年お伝えしていることを、改めて申し上げます。Everpureで私たちが行うすべての活動の価値を生み出しているのは、当社のソフトウェアです。これには、当社の中核事業に加え、3つの高成長市場分野も含まれます。当社のすべての高成長市場分野において、改めて申し上げますが、常に重要なのは何でしょうか。
ソフトウェアです。ありがとうございます。ありがとうございます。
ソフトウェアです。それでは、冒頭のご挨拶をしていただくため、チャーリーに進行を引き継ぎます。
皆さん、おはようございます。本日はお越しいただき、ありがとうございます。会場にお越しの皆さん、ご来場いただき、本当にありがとうございます。皆さんの多くにとって長旅だったことは承知していますので、実際にここまで足を運んでくださったことに心から感謝します。また、本日のディスカッションにオンラインで参加される皆さんにも、感謝申し上げます。私たちは大変楽しみにしています。ここにいるチームも、私たちが取り組んでいるすべてについて皆さんにお話しできることを非常に楽しみにしています。多くのことが変化しています。もちろん、世の中では多くのことが変化していますし、当社の業界でも多くのことが変化しています。しかし、Everpureでも多くの変化が起きており、さまざまな形でこのことを皆さんにお伝えできるのは、私たちにとって素晴らしいタイミングです。その1つは、当社の事業が加速していると考えていることです。
本日は、そのことを数字でお示しできればと考えています。また、当社の事業は複数の分野へと拡大しています。これはポールが先ほど触れた点であり、アジェンダからもお分かりのとおり、これからさまざまな分野について詳しくご説明します。もう1点、会場にお越しの皆さんには、テーブルの上に資料を1部置いてあります。少し長い資料です。約12ページあります。しかし、今後10年間でITアーキテクチャが根本的にどのように変化するのかを示す、画期的な見解だと考えています。AIによってもたらされたこの変化により、企業はアプリケーションを中心に組織するのではなく、データを中心に組織する必要性が生じていると考えています。これは、ITアーキテクチャの構築方法における、非常に根本的な変化です。
この根本的な変化によって、Everpureとして当社が追求している新たな機会が大きく開かれますし、他のベンダーも同じ方向に進んでいます。しかし、現在の状況や、業界としてどこへ向かっているのか、アーキテクチャがどのように変化し、別のアーキテクチャや、アプリケーションとデータの間の異なる関係へと移行しているのかを理解しなければ、起こる変化をすべて十分に予測することはできません。ですので、お時間のあるときに、ぜひその資料に目を通し、内容を十分に理解していただくことを強くお勧めします。それでは、最初の登壇者として、プラカシュ・ダージをお招きします。
分かりました。ありがとうございます。では、続けます。チャーリーが言及した最初の領域、つまりデータ中心主義という考え方について、もう少し詳しくご説明します。私たちはこれをデータ・プライマシーと呼んでいます。これは、アプリケーション・アーキテクチャを逆転させるものです。私たちの事業に話を移しますと、データがどこに存在しているかにかかわらず、お客様がデータの価値を最大化できるよう、どのように支援できるかということを重視しています。ピュアな環境か、非ピュアな環境かにかかわらず、データの価値を管理し、そこから最大限の効果を引き出すことに注力しています。私たちがそれを実現できると考える理由の2つ目は、お客様の環境全体にわたる、構造化データと非構造化データの両方を含む、数多くのミッションクリティカルなデータについて、すでに信頼を得ているからです。ここでお話しする3つ目の論点は、なぜストレージ企業がそれを実現しなければならないのかということです。
データについて考えると、なぜコンテキストはデータとともに移動すると同時に、ストレージ内にも永続的に保持される必要があるのでしょうか。今日のデータ管理における最大の課題について考えると、ここで少し過去に戻りますが、私はSAPに在籍し、金融アプリケーションとデータベースの構築に13年間携わっていました。現在、世界の大部分では、お客様がアプリケーションを購入し、IT部門がそれらのアプリケーション間のデータを統合しています。総支出について考えると、実際には支出全体の80%-90%が、保有するすべての資産間の統合作業に費やされています。規模が大きくなればなるほど、その負担は積み重なっていきます。概して、今日の企業運営に伴うコストの中で、データ統合コストが最大のものとなっています。
エージェントと、データがどこに存在するのか、コンテキストがアプリケーションやデータレイクハウスなどのどこに閉じ込められているのかという点について考えると、統合コストは実際に一気に拡大し、より指数関数的に増加することになります。アプリケーションやデータウェアハウスなどに存在するこうした情報のサイロは、AIで何かを行うために、共有されたコンテキストを必要とします。エージェントは、データに直接作用することで、より適切に機能します。これが、現在業界で私たちが目にしている課題です。
現在、各社がアプリケーションを運用している状況を見ると、SAPは「営業注文を承認したいのであれば、SalesforceのデータをすべてSAPに取り込んでください」と言うでしょう。Salesforceは「Agentforceを使い、SAPのデータをすべてSalesforceに取り込むべきです」と言っています。Databricksは「分かりました。すべてのデータをDatabricksに取り込んでください」と言っています。現時点では、誰もがコンテキスト全体の一部しか持っておらず、その結果、アプリケーション間でコンテキストが断片化しています。私たちの最初のアプローチは、データがどこに存在していても、どのように共有コンテキストを作り出すかということです。データが存在する場所でそのデータを活用し、共有コンテキストを構築する方法を理解します。2つ目は、システム間でデータを移動するのではなく、データが存在する場所で再利用できるようにするにはどうすればよいかということです。これにより統合の複雑性がどう変わるかというと、アプリケーションの開発方法が逆転します。これまで、データはアプリケーションが所有し、カプセル化してきました。
これは、私の財務データが財務アプリケーション内に存在しているということです。これは、私の営業データが営業アプリケーション内に存在しているということです。データが第一となる世界では、アプリケーションのワークフローがプラグアンドプレイで機能し、複数のアプリケーション間でデータを再利用するようになると考えています。これは、構築やアーキテクチャ設計における異なる方法です。私がSAPにいた初期の頃、エンドツーエンドのERPと考えられるものに対応するため、大規模なスキーマを構築しようとしていました。しかし、さまざまなアプリケーションを購入する人が増え、単一の基準データモデルに統合しなくなったことで、概ねサイロ化し、断片化していきました。AIの世界では、プラグアンドプレイ型のワークフローというこの考え方によって、データが存在する場所でデータを再利用できるようになると考えています。新しい従業員を採用したとき、財務のコストセンターデータをすべてコピーする必要はなく、財務コストを更新するだけで済みます。
HRと財務の間にある分断は、現在ほど大きくあるべきではありません。では、本題に入りましょう。データ・プライマシーです。このアプローチを取ると、データ統合とデータのコピーが減り、データの一貫性、つまり環境全体にわたるデータの意味の一貫性が高まります。当然ながら、サイバー攻撃の対象となる領域は少ないほど常に望ましいです。そうすることで、トークンの使用量、つまりモデルに与える関連性のある入力を最適化することもできます。大規模言語モデルの工場を構築するのではなく、適切なデータと適切なコンテキストを備えたSLMを使えば、より低いコストでより良い結果を得られます。私たちはこれを何度も目にしてきました。これがエージェントの構築方法です。エージェントは、目的に合わせて、対象を絞ったデータを用いて構築されています。ベンダーとしての私たちの考え方です。第一に、データは分散していくと考えています。地球上でデータを生み出すものが、1つだけになることはありません。
センサーやエッジデバイス、ミッションクリティカルなアプリケーションが存在し、あらゆる場所からイノベーションが生まれることになります。私たちは、それが今後も変わらないと考えています。第二に、時間の経過とともに、アプリケーション開発は変化すると予想しています。これまで、アプリケーション開発の多くは通常、ソースコードで記述されていました。私なら、価格設定をソースコードで記述していました。それが、社内取引の連結処理を行う方法の一部でした。今後は、データとして、より設定ベースのものへと移行すると考えています。それはデータとして保存されるようになります。すでに、Claudeでマークダウンファイルとしてこれを実行している人々を目にしています。実際、Kubernetesがこれを始めました。DockerやKubernetesの開発では、設定を設定ファイルに移し、その設定ファイルをコンパイルすることが実際に始まっていました。これは、ソフトウェアエンジニアリングにおけるデータ優先の最初の形だったと、私は考えています。
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決算説明会の参加者
この決算説明会では15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
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