ヴィーバ・システムズ Citi主催 2026年グローバルTMTカンファレンス
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皆さん、おはようございます。Citiで米国ソフトウェア部門の共同責任者を務めるTyler Radkeです。テックカンファレンス3日目へようこそ。本日はVeevaにお越しいただき、うれしく思います。VeevaのCFO、Bryan Van Wagenerにお越しいただいています。Bryan、会社に復帰されてからしばらく経ちますね。ええと、2年を少し超えたところでしょうか。Veevaでのこれまでのご経歴を簡単にお聞かせください。主な実績はどのようなものでしょうか。
お招きいただきありがとうございます、Tyler。また、本日ご参加の皆さんにも感謝します。はい。Veevaに戻ってから約2年になります。その前にも、ここでほぼ6年間働いていました。つまり、当社には合計8年間在籍しており、会社が大きく成長する様子を見てきました。Veevaについてあまりご存じない方に向けて当社のビジョンを説明すると、ライフサイエンス業界向けのIndustry Cloudを構築することです。それは、アプリケーション、エージェント、データ、コンサルティングが連携して機能するものだと考えています。当社は、主にライフサイエンス業界にサービスを提供する業界特化型ソフトウェア企業です。売上の大部分、約98%をこの業界が占めています。大きく分けると、主要なアプリケーション領域は2つ、あるいは3つです。1つ目はコマーシャルで、お客様が主にバイオ医薬品を市場に投入するための製品を提供しています。2つ目は研究開発、つまり製品開発の領域で、臨床試験や製品を市場に投入するためのプロセスが含まれます。
そして、製造部門に関連する品質管理です。これら3つの領域にわたり、10の異なる製品スイート、さらに50を超える製品を展開しています。ソフトウェア製品とAI製品を提供しており、事業ポートフォリオはかなり多岐にわたっています。2017年に私が入社した頃まで振り返ると、当社は5つの製品スイートで15製品だけを提供する会社でした。それ以来、継続的にイノベーションを実現し、ますます幅広く、かつ深みを増す事業を運営できるようになっており、その進展に満足しています。基盤となるモデル技術が成熟したことで、過去18カ月間にAIロードマップを大きく加速させました。それに向けて非常に順調に進んでいます。
中核事業も引き続き順調に推移しており、ソフトウェア製品スイート全体に加え、サービスでも非常に力強い成長が続いています。サービスは前四半期、2年間で最も高い成長率を記録しました。ライフサイエンス業界で広がり続ける多様な事業機会に対し、全般にわたって非常に順調に実行できています。
そうですね。AIが登場した当初、当時は確か生成AIと呼ばれていましたが、私が特に印象に残ったことの1つがあります。Veevaはベンダーの盛り上げ方に乗るよりも、少し様子を見る姿勢を取ったと思います。どの企業がAIを大々的に宣伝しているかは、皆さんもお分かりでしょう。ただ今では、皆さんがAIについて以前よりかなり多く話すようになった印象です。具体的なユースケースや、新たな収益化の方向性についても耳にするようになりました。VeevaのAI戦略について、概要をお話しいただけますか。
はい、もちろんです。Veevaは様子見の姿勢だったという見方は、おそらく一般的だったと思います。私たちは、より慎重に取り組んでいたと言えるでしょう。業界特化型ソフトウェアと汎用ソフトウェアで少し異なる点の1つは、当社が多数のアプリケーションを販売して収益を上げていることです。つまり、ある製品を販売したら、それがきちんと機能しなければなりません。次の49製品も販売する必要があるからです。製品がうたわれたとおりに動くという評判は、当社にとって欠かせません。製品は価値をもたらし、約束したとおりに機能しなければなりません。AIが登場した初期の段階では、モデルがライフサイエンスのような高度に規制された大企業の環境に対応できるほど成熟していないことは、かなり明らかでした。
そうですね。AIの初期に起きた試行錯誤のような動きに気を取られなかったことが、当社の姿勢に表れていたと思います。当時は誰もがハルシネーションを懸念していましたし、製品開発サイクルには多額の費用がかかります。その開発に取り組めば、通常はほかの何かを犠牲にすることになります。
当社の考えは、中核アプリケーションへの投資を続け、その成熟度を高め、規模を拡大しながら、私たちが事業を行う環境に基盤モデルが対応できるようになった時点で、AIを本格的に構築するというものでした。この状況は過去12カ月で大きく変わりました。
そうですね。昨年、当社がVault AIのロードマップを大幅に加速させたのをご覧になったと思います。Vault AIはアプリケーション内で動作するエージェントで、一般的には作業を速め、生産性を高める支援型エージェントです。
約3カ月前にはFalconを発表しました。これは、作業の大半を担うエージェントという、より幅広いビジョンです。
はい。エンドツーエンドで作業を行うもので、支援型エージェントというより、エージェント型の労働、あるいはデジタル労働と考えることができます。
これは非常に幅広い構想で、最終的には当社が製品を提供するすべての領域をカバーし、長期的にはかなり大きな財務的機会となる可能性があります。
ええ、Falconについてぜひ続けてお聞きしたいです。おっしゃるとおり、これはかなり長い間で最も注目度の高い発表の1つだったと思います。まだ初期段階ですよね。初期顧客もいると思いますが、Falconは生産性向上ツールと何が違うのでしょうか。エージェント型の労働という言葉からは、以前は人間が行っていた労働を引き受けるという意味合いが感じられます。そのビジョンについて、もう少しお聞かせください。最も適用可能性の高いユースケースはどこにあるとお考えですか。
そうですね。最終的には、事業全体にユースケースがあると考えています。Vault AIの具体例をいくつか挙げ、それとFalconを比較してみましょう。Vault AIの実例として優れているのが、CRM製品内で動作するエージェント型のコールレポートです。現在、上位20社の顧客が利用しており、そのうち1社は米国の営業部隊全体で導入しています。これにより営業チームは、50件もの異なるレコードをクリックして回り、その情報をまとめて、訪問予定の医師に何をすべきか覚えておく必要がなくなります。内容を入力するだけで、エージェント型のコールレポートが準備をすべて行い、その医師の履歴や処方パターンを明確に要約し、面談で何をすべきか提案してくれます。
非常に価値があり、営業担当者の時間を大幅に節約できますよね。この面談の準備にかかる時間を30~45分節約できるかもしれません。それが1,000人規模の営業部隊全体で積み重なります。ただし、これは最終的にはアプリケーション内の生産性向上ツールです。一方、Falconは作業の大部分をエンドツーエンドで実行します。一般に、これらは非常に重要なワークフローなので、最後には人間が確認することになります。たとえば、規制当局から「実施中の臨床試験について質問があります」と照会が届くケースです。重大な質問なので、回答している間は臨床試験を一時中断する必要があります。
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