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ブラックベリー 2027年 第2四半期 決算説明会

決算説明会の要点と文字起こしを確認できます。

決算期Q2 2027所要時間56分参加者9名

文字起こし

最初の15段落を発言者ごとに確認できます。

Operator

おはようございます。ブラックベリーの2027年度第2四半期決算説明会にようこそお越しくださいました。ベッツィーと申します。本日の説明会の司会を務めます。プレゼンテーション中、参加者の皆様は全員、聴講のみのモードとなります。説明会の終盤に、短時間の質疑応答を行います。通話中にサポートが必要な場合は、星印に続けてゼロを押して、説明会担当者にお知らせください。念のため申し上げますが、この説明会は再生用に録音されています。それでは、本日の説明会をブラックベリーの投資家向け広報担当シニアディレクター、スザンヌ・スペラに引き継ぎたいと思います。どうぞお始めください。ありがとうございます、ベッツィー。

Suzanne SperaSenior Director of Investor Relations

皆様、おはようございます。ブラックベリーの2027年度第2四半期決算説明会にようこそお越しくださいました。本日の説明会には、ブラックベリーの最高経営責任者(CEO)であるジョン・ジャンマッテオと、最高財務責任者(CFO)であるティム・フートも参加しています。まず、将来予測に関する注意事項を読み上げた後、ジョンが事業の最新状況を説明し、ティムが決算内容を説明します。その後、短時間の質疑応答を行います。本説明会は、電話番号からの参加、およびblackberry.comの投資家向け情報セクションからのウェブキャストを通じて、一般の皆様にもご利用いただけます。本日のウェブキャストによるプレゼンテーションでは、スライドを表示します。スライドはblackberry.comの投資家向け情報セクションでご覧いただけるほか、本日の説明会の再生も同セクションからご利用いただけます。本日お話しする内容の一部は将来予測に関する記述に該当し、米国およびカナダの適用ある証券法におけるセーフハーバー条項に基づいて作成されています。

Suzanne SperaSenior Director of Investor Relations

将来予測に関する記述については、「予想する」、「~する予定である」、「~すべきである」、「モデル化する」、「意図する」、「信じる」などの言葉や、これらに類する表現を用いて示します。将来予測に関する記述は、当社の経験、過去の傾向、現在の状況、将来予想される展開に対する認識、ならびに当社が関連性があると考えるその他の要因を踏まえ、当社が行った推定および仮定に基づいています。多くの要因により、当社の実際の業績またはパフォーマンスが、将来予測に関する記述で明示または示唆されたものと大きく異なる可能性があります。そうした要因には、当社の年次報告書および経営陣による財務状況・経営成績の分析(MD&A)で説明しているリスク要因が含まれます。当社の将来予測に関する記述を過度に信頼すべきではありません。将来予測に関する記述は、いずれも本日時点でのみ述べられたものであり、当社は、法律で義務付けられている場合を除き、そのいずれについても更新または改訂する意図はなく、またその義務も負っていません。

Suzanne SperaSenior Director of Investor Relations

この電話会議では通常どおり、ジョンとティムが四半期業績の概要説明において、特定の非GAAPベースの数値に言及します。GAAPベースの数値と非GAAPベースの数値の調整については、本日先ほど公表した決算プレスリリースをご覧ください。決算プレスリリースは、EDGAR、SEDAR+およびblackberry.comのウェブサイトでご確認いただけます。それでは、ジョンに電話会議を引き継ぎたいと思います。

John GiamatteoCEO

ありがとうございます、スザンヌ。皆様、本日はご参加いただきありがとうございます。ブラックベリーにとって、財務面と戦略面の双方で大きな進展を反映した、非常に好調な四半期となったことをご報告でき、大変うれしく思います。売上高は前年同期比26%増加し、調整後EBITDAは81%増加したことで、Rule of 40を達成した四半期は2四半期連続となりました。また、営業キャッシュフローは$29 millionとなり、GAAPベースの純利益がプラスとなった四半期は6四半期連続となりました。調整後1株当たり利益も再び目標および予想を上回りました。QNXは過去最高の四半期となりました。また戦略面では、当社史上最大のデザイン・ウィンとなる、初のアロイ・コアのデザイン・ウィンを獲得するという重要なマイルストーンを達成しました。これらを総合すると、第2四半期は、当社が構築してきた収益性の高い成長モデルが機能していることを示す、さらなる明確な証拠となりました。また、下期に向けて自信を一段と深めることができました。

John GiamatteoCEO

ティムが詳しく説明しますが、通期の売上高および調整後EBITDAの見通しを引き上げます。四半期のレビューは、QNXから始めたいと思います。QNXの四半期売上高は過去最高の$80 millionとなり、前年同期比27%の成長を達成し、ガイダンスの上限を大幅に上回りました。収益性の改善と相まって、QNXは今回の四半期もRule of 40のベンチマークを余裕をもって上回りました。業績は、開発ライセンス、プロフェッショナルサービス、ロイヤルティの各分野で幅広く好調でした。特に第2四半期は、デザイン・ウィン金額が過去最高となる最も好調な四半期でした。上期に獲得したデザイン・ウィンの金額は、過去のいずれの通期実績も上回りました。第2四半期も開発ライセンスの活動は健全に推移し、継続的な開発ライセンス売上高は前四半期比で高水準を維持しました。

John GiamatteoCEO

これは重要なことです。顧客は通常、プログラムの初期段階でこれらのツールを購入するため、将来のデザイン・ウィンやロイヤルティ機会を示す有用な先行指標となるからです。第2四半期は、現在計上している売上高だけでなく、将来の成長を支える可能性のある活動も好調でした。ご記憶の方もいらっしゃると思いますが、QNXの戦略は3つの成長の柱を中心に構築されています。1つ目は、当社の中核となる自動車事業です。2つ目は、アロイ・コアによってソフトウェアスタックの上位層へさらに進出することです。3つ目は、自動車以外の隣接する汎用組み込み市場へ事業を拡大することです。まず1つ目の柱であるQNXの中核自動車事業からご説明します。これが今四半期の好調な業績を支えた主な要因でした。この好調さは、自動車業界がソフトウェア定義型車両と、より集中化されたコンピューティング・アーキテクチャへ移行していることによって支えられています。この機会をご説明するうえで役立つと思いますので、いくつか数字を挙げてみます。

John GiamatteoCEO

世界では毎年、約90 million台の車両が生産されています。現在、その約3分の1が、QNXの機能が最も適合する高性能な集中型コンピューティング・アーキテクチャを搭載しており、当社はこのセグメントで非常に高い市場シェアを有しています。業界予測によると、このセグメントは今後5年間で市場の約4分の3にまで拡大する可能性があります。つまり、当社のアドレス可能市場はこの期間に2倍超となる可能性があります。QNXの対象となる車両が増えることに加え、より多くの領域がソフトウェア定義型になることで、各車両におけるQNXの搭載量が増加する可能性もあると見ています。当社はすでに、1台の車両にQNXを複数搭載するデザイン・ウィンを獲得しており、これらのデザイン・ウィンは今後数年間にわたって引き続き量産へ移行していくと見込んでいます。

John GiamatteoCEO

QNXの売上高を成長させるために世界の車両生産台数が増加する必要はありません。市場への浸透度を高め、1台当たりの搭載金額を増やすことで成長できます。また、こうした高性能コンピューティング・アーキテクチャ向けに設計された次世代プラットフォームであるSDP 8.0の採用拡大も進んでいます。複数の大手グローバルOEMおよびティア1サプライヤーと、SDP 8.0の評価および開発に取り組んでいます。重要な点として、過去数年間に獲得したプログラムの一部が現在、量産段階に入っています。これにより、そうした設計に組み込まれたより多くのQNX搭載内容が、ロイヤルティ売上高へと転換され始めます。車両における当社のソフトウェア搭載量が増えるほど、この機会の価値も高まります。SDP 8.0への移行と、それによって実現するより高い価値は、当社の商業モデルを進化させる機会も生み出しています。新たな商業契約では、契約外の予測ではなく、最低契約数量のコミットメントを確保するケースが増えています。

John GiamatteoCEO

これにより、新たに獲得した設計案件から得られる数量、売上高、キャッシュフローについて、より高い確度を持てるようになり、さらに、キャッシュを受け取り、売上高の一部をより早期に認識できる可能性も生まれています。長期的には、これによって顧客との関係に関する見通しと経済性の双方が改善すると考えています。また、中国でも大きな機会が生まれています。支援運転および自動運転システムに関する新たな政府義務の安全要件により、実績のある安全認証済みの基盤ソフトウェアの重要性が一段と高まっており、中国では引き続き強い勢いが見られています。QNXの第2の成長の柱は、ソフトウェアスタックのより上位へと進むことで、中核的な自動車事業をさらに発展させるものです。これまでお話ししてきたように、アロイ・コアは、QNXを基盤オペレーティングシステムから、より幅広いソフトウェアプラットフォームへと拡張するものです。今四半期には、初のアロイ・コア設計案件を獲得するという重要なマイルストーンを達成しました。

John GiamatteoCEO

ボルボ・グループとダイムラー・トラックによる商用車ソフトウェアの合弁会社であるコレトゥラは、次世代の高性能コンピューティング・アーキテクチャ向けの基盤ソフトウェアプラットフォームとしてアロイ・コアを選定しました。コレトゥラは、次世代車両の複数のソフトウェア領域にわたってアロイ・コアを展開する計画であり、従来のQNXオペレーティングシステムの導入と比べて、車両1台当たりのQNXソフトウェア搭載量とロイヤルティが大幅に増加すると見込まれています。実際、この初の設計案件では、インスタンス当たりのASPが、顧客の現在のQNXオペレーティングシステムの導入に比べて約3倍高くなっています。これはアロイ・コアに対する重要な商業面での検証であり、QNXを個別の基盤ソフトウェアコンポーネントから、車両内のより幅広いソフトウェアプラットフォームへと拡張できる機会を示すものです。アロイ・コアは、現在OEMが直面している最大の課題の一つである、基盤ソフトウェアスタックの統合にかかるコストと複雑さに対応します。

John GiamatteoCEO

QNXの基盤ソフトウェア、共通の自動車向けサービス、そしてベクターのミドルウェアを、安全認証済みの事前統合プラットフォームにまとめることで、アロイ・コアは統合の複雑さを軽減し、OEMが差別化されたアプリケーションにより多くのエンジニアリングリソースを振り向けられるようにします。この初の受注規模は、プラットフォームの可能性も示しています。この設計案件から将来得られるロイヤルティの価値は$100 millionを超えると見積もられており、年間の商用車販売台数が乗用車に比べて大幅に少ないにもかかわらず、QNX史上最大の設計案件となっています。従来のQNX設計案件と同様に、価値の大部分が量産ロイヤルティを通じて実現されるまでには、リードタイムがあります。この設計案件によって、今会計年度の売上高プロファイルが大きく変わるとは見込んでいません。

John GiamatteoCEO

より重要な点は、アロイ・コアが戦略的な機会から商業面での検証へと進展したことであり、これは始まりにすぎないと考えています。当社は現在、世界各地の複数のグローバルOEMおよび主要なティア1企業と、アロイ・コアの案件について積極的に協議しています。特に欧州とアジアで協議を進めており、今後数四半期にはさらなる案件を獲得できる可能性があります。QNXの第3の成長の柱は、自動車以外の隣接する一般組み込み市場への事業拡大です。現在、GEMはQNXの売上高の約20%を占めており、長期的な成長機会における重要な部分となっています。この機会に期待しているのは、リアルタイム性、機能安全、セキュリティ、信頼性など、自動車分野でQNXを差別化している同じ能力が、隣接する業種でもますます重要になっているためです。これは、フィジカルAI、ロボティクス、産業オートメーション、医療機器、航空宇宙・防衛、鉄道など、さまざまな分野で見られています。

John GiamatteoCEO

また、GEMエコシステム全体で、より早い段階から関与できるよう支援するプログラムにも投資しています。QNX Everywhereは非商用利用であれば無料で、より多くの開発者がこのプラットフォームを利用できるようにします。同時に、QNX Launchpadプログラムは、QNX上で商用開発を始める際の障壁を下げることを目的としており、初期段階の企業が事業の成長に伴って当社のプラットフォーム上で開発し、継続して利用できるよう支援します。野球に例えるなら、これを9イニングの試合だとすると、私たちはまだ2回の序盤に差しかかったところだと言えるでしょう。実際の顧客活動、拡大するパイプライン、そして意義のあるエコシステムの発展が見られています。一部の市場では成熟が始まっている一方、他の市場は導入サイクルがまだ比較的初期段階にあり、財務面で重要な貢献を果たすまでにはさらに時間が必要です。私たちが特に期待している分野の1つが、フィジカルAIです。

John GiamatteoCEO

大まかに言えば、フィジカルAIとは、AIがデジタルの世界を超えて、物理的な世界と相互作用し始めることです。ロボタクシーは、フィジカルAIの実用例として非常に分かりやすいものです。ロボタクシーは、意思決定を行うだけでなく、現実世界で安全かつ予測可能な形でそれを実行しなければならないインテリジェントシステムです。AIは物体を認識し、車両周辺の環境を理解できますが、基盤となるシステムは、それらの意思決定を、ステアリング、ブレーキ、加速などの物理的な動作に、安全かつ確実に毎回変換しなければなりません。まさにその点で、QNXの決定論的で安全認証を取得した基盤が不可欠になります。ロボタクシー市場は、コンセプト段階から大規模な生産段階へと移行し始めています。

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