ウォーターズ 米国オールスターズ会議

はい。まず、お招きいただきありがとうございます。この場に参加できて光栄です。おっしゃったとおり、四半期の業績は予想を上回りました。基盤事業全体で、あらゆる分野において加速が見られました。機器は一桁台後半の成長率、サービスも一桁台後半の成長率となり、化学品は今回も二桁成長でした。また、前年同期のリベレーション・デーによる前倒しの影響を考慮すると、16%成長しました。地域別では、米国は一桁台半ばから後半の成長でした。欧州は一桁台半ばでしたが、中国とインドは、インドが20%を超え、中国も今回も二桁成長となりました。前倒しの影響を考慮すると、中国は10%台半ばの成長でした。

エンドマーケット別に見ると、医薬品は今回も二桁成長となり、米国と欧州の大手製薬会社で買い替えサイクルが寄与しました。インドではジェネリック医薬品が寄与しました。明るい材料は中国から出てきており、同国の医薬品部門は今回も24%、25%を超える成長となりました。第1四半期の中国の医薬品部門は50%の成長でした。したがって、医薬品は順調に回復しました。産業分野は一桁台前半の成長でした。学術・政府向けのエンドマーケットは二桁成長となりました。これは主に、欧州で予算が順調に執行されたことによるものです。その数字でさえ、中国からの景気刺激策による押し上げはなかったということですね。したがって、分析科学事業とマテリアルサイエンス事業は、全般的に非常に好調でした。これはウォーターズの既存事業です。さらに喜ばしいのは、ベクトン・ディッキンソンの事業との統合が始まってからの進展です。両事業とも、平均するとおよそ4%成長しました。

中国では200ベーシスポイントの逆風がありました。これを除けば6%の成長で、すでに一桁台半ばを超える成長率です。より重要なのは、その成長に寄与した中身です。売上活動を加速し、価格設定を加速するための180日間の計画を実施しており、価格引き上げは既存のBDで50ベーシスポイントだったのに対し、90ベーシスポイントとなりました。第4四半期から寄与し始めると見込んでいる中国の成長については、あらゆる施策が寄与し始めています。クロスセルも寄与していることを確認しました。全体として、売上高の観点では、今のところ順調に進んでいます。幸運を祈りたいところです。先行指標は非常に良好です。コスト面では、コストシナジーの観点から、今年末までに、来年に入る段階で年間ベース$200 millionの実行ペースに達する見込みだということもお伝えしました。

この$200 millionという数字は、コストシナジーについて3年目の終わりまでに達成する目標として設定していた数字であることを思い出してください。つまり、9か月以内にすでにそこへ到達しており、さらに貢献する取り組みが数多くあります。2026年を終える頃には、まだ第3四半期も終わっていませんが、2027年に向けて非常に良い体制が整っていると考えています。2027年にはBD事業が成長を加速させるはずです。当社の既存事業は現在、持続的に一桁台後半の成長を遂げています。したがって、これから先に待ち受ける展開に向けて、非常に良い体制が整っています。

ここ数カ月、議論やツールを席巻してきたテーマは、2つあると思います。1つはAIで、もう1つはリショアリングです。

AIについては、多くの人が関心を持っていることが分かっていましたので、チームとともに深く掘り下げました。まず全体像をお話しし、その後、AIがウォーターズの事業に影響を及ぼしていることを示すいくつかの証拠をご説明します。ラボについて考えると、3つの部分に分けられます。1つ目はサンプル前処理で、試薬やサンプルを取り扱い、ワークフローに沿って処理します。そのワークフローが完成すれば、自動化でき、その後はエージェントに実行させることができます。それ以前にはできません。そういう点を覚えておいてください。つまり、試薬については、まず標準化する必要があり、その後で初めてAIモデルを適用できます。

2つ目は装置です。装置については、プロトコルが概ね確立されており、ユーザーによって異なるプロトコルが使われています。3つ目はソフトウェアです。ラボはこの3つの部分から成り立っています。ラボで行う実験についてです。試薬の標準化という考え方を品質管理や開発後期の段階に当てはめると、ばらつきが非常に小さいのはそこです。品質管理では、サンプル分析に使う試薬は、私が実験を行っても、皆さんが実験を行っても同じだからです。品質管理を行う際には、ばらつきを最小限に抑えたい部分です。2つ目に、装置のプロトコルも同じです。3つ目に、そして最も重要なのは、製薬業界のQA、QC、後期開発における記録管理ソフトウェアがEmpowerであることです。5分の4の分子がEmpowerを使用していますよね。

Empowerからデータを取り出し、それをEmpowerに戻して、規制当局に確認してもらうことはできません。つまり、これが記録管理ソフトウェアであり、そのソフトウェア自体にも一定のプロトコルがあります。現在、AIの導入が進んでいる証拠を確認できているのは、この3つすべての領域です。特にQCのソフトウェア面では、試薬、装置のプロトコル、そして当然ながらソフトウェアという、すでに完成されたワークフロー上でエージェントを訓練するために、お客様がより多くのシートを購入していますよね。そのため、QCでは、創薬で見られるよりもはるかに速いペースで、ラボにおけるエージェントの導入と活用が始まっています。ここで同じ考え方を創薬に当てはめてみます。創薬では、誰もが異なる試薬を使い、それぞれ異なる方法で実験を行います。ですから、まずそれを標準化する必要があります。

この分野でも試薬とカラムの消費量が増加していることを確認していますが、QCで見られるほどのペースではありません。次に、それができたら、エージェントが実行できるようにプロトコルを標準化する必要があります。それにも多少の作業が必要です。記録管理ソフトウェアはありません。さまざまな種類のサンプルを分析するために、多くの異なるソフトウェアが使われています。私たちの見解と事実が示しているのは、AIモデルとAIエージェントの導入は、創薬よりもQCおよび製造の方がはるかに速いということです。この議論の大部分が創薬に関する議論に占められていることは承知しています。当社の2つの事業を比較すると、BDバイオサイエンシズでは、試薬の消費量は創薬分野の方が多くなっています。

一方、レガシー・ウォーターズ事業では、カラム消費量、試薬消費量、そしてソフトウェアエージェントの利用は、創薬よりもはるかに多くなっています。これで、ある程度対照が分かっていただけたと思います。創薬ではすでに初期の兆候が見られており、QCではより力強い兆候が見られています。顧客からいくつか以上のアイデアが得られるまで、定量的な影響についてお話しするのは控えたいと思います。いくつかデータポイントを確認したうえで、定量的な影響についてお話ししたいと思います。