出典: Beast Finance 著者: Beast Finance
第1四半期決算
Salesforce（CRM）の2024会計年度の見通しが同社の人工知能事業見通しに対する投資家の信頼を弱めたため、Beast Financeは今年のSalesforceの株価上昇は終わった可能性があると考えている。同社は第1四半期に素晴らしい決算を発表し、今年の収益予測を引き上げたが、マクロ経済が悪化する中での鈍い成長予測に対する懸念は依然として残っている。そして、Salesforceの人工知能への投資が期待を下回るのではないかという懸念もある。
具体的には、Salesforce の第 1 四半期の収益は前年同期比 11% 増加しました (ここ 10 年以上で最も低い成長率)。経営陣は、通期の収益見通しを変更しない（すなわち、年間約11％の成長）ことで、最近観察された取引サイクルの長期化、取引の減少、そして顧客ベースである当社の事業の「迅速な価値創出」に焦点を当てていると述べた。根深い課題が残っています。これはまた、「世界中のすべての CEO が生成型 AI について Salesforce と話し合っている」一方で、Salesforce のこの分野への進出が同社のビジネスの大幅な成長に役立たない可能性があることも意味します。
Salesforce の人工知能戦略
Salesforce は、顧客関係管理ソフトウェア ソリューション製品にすでに人工知能を導入しており、昨年立ち上げた「Einstein AI Platform」を通じてエンタープライズ サービス市場をある程度リードしています。（OpenAIのChatGPTがAIに注目を集める前に、Salesforceの「Einstein AI Platform」が立ち上げられた）。
主に機械学習をデータ分析に適用することで予測やレコメンデーションを可能にする「Einstein AI Platform」は、ツールに対する顧客の需要の高まりに共鳴しています。
これまでのところ、「データを使用した非常に複雑な大規模モデル」を所有していると主張している企業は、世界中でわずか 4% です。Beast Finance は、エンタープライズ サービスを提供する Salesforce のような企業にとって、これは大きなチャンスであると考えています (特に、世界中で人工知能の最近の成長の勢いを考慮すると)。
[私が話したすべての CEO は、AI を顧客で始まり顧客で終わる革命とみなしており、私が話したすべての CIO は、AI を使用して効率と自動化を向上させ、インテリジェンスの度合いを向上させたいと考えています。 Salesforceの第1四半期決算会見での講演]。
しかし、Salesforce は先行者利益を最大限に活用する代わりに、生成人工知能という新興分野で追いつき、チャンスを掴もうとしています。Salesforceは「Einstein AI Platform」をベースに、OpenAIのGPT大規模言語モデル技術をいち早く採用し、このほど「Einstein GPT」を発売した。Einstein GPT は、OpenAI の GPT 生成モデルを Salesforce アプリケーション向けに効果的に調整し、「自動化された顧客サービス応答や電子メールなどのサービス」にわたる機能を備えています。Einstein GPT は、消費者向けのユースケースに加えて、このテクノロジーを活用して企業にローコードおよびノーコードのソリューションを提供し、開発者エコシステムにおける Salesforce の試みをさらに深化させることも目指しています。
[エコシステム内の開発者向けに Einstein GPT を開始します。これにより、開発者は人材のギャップを減らすだけでなく、開発コストも削減できます - 第 1 四半期決算カンファレンスでの Salesforce CEO のスピーチ]。
具体的には、ローコードおよびノーコードの「先駆者」である Salesforce は、Einstein GPT と同社独自の LLM の一部を活用して、企業の効率を少なくとも 20% 向上させることができるようになりました。このことは、エンタープライズ サービス分野における Boldbeast Finance の最近の調査によってさらに裏付けられています。つまり、「新入社員が [人工知能の支援] から最も恩恵を受け」ており、新入社員のパフォーマンスが 35% 向上するのに役立っています。
これらの結果は、データドリブン時代の生産性を向上させるためのノーコードからローコードテクノロジーへのニーズの高まりに起因する AI の機会を Salesforce が獲得できることを示しています。企業従業員の 40% 以上が、このローコード ソリューション (Salesforce はすでに MuleSoft を通じて提供されており、Einstein GPT を通じてさらに改善される予定です) は、企業がデータファースト環境で価値を生み出すために不可欠であると述べており、人材ギャップのニーズに対応しています。
[93% の企業は、熟練した開発者を維持することがますます困難になっていると述べています... 91% の企業は、自動化ソリューションにより、開発者は半分の労力で 2 倍の結果を得ることができると述べています - 第 1 四半期決算カンファレンスでの Salesforce CEO のスピーチ] 。
Einstein AI と Einstein GPT に加えて、Salesforce は企業のセキュリティ ニーズに対応するために「GPT トラスト レイヤー」も導入しました。「GPT トラストレイヤー」は Einstein GPT と統合されており、顧客が Salesforce の顧客関係管理ソフトウェアを使用する場合、Salesforce は顧客に安全なエクスペリエンス サービスを提供できます。「GPT トラスト レイヤー」を通じて、顧客は LLM を使用して、モデル内でデータを移動したり保存したりすることなく、独自の生成人工知能顧客関係管理ソリューションを構築でき、エンタープライズ環境にとって重要な「安全で信頼できる」エクスペリエンスを実現できます。
Boldbeast Finance は、「GPT トラスト レイヤー」人工知能顧客関係管理ソリューションが、Salesforce と競合他社との主な違いになる可能性が高いと考えています。
なぜなら、企業の約 40% がネットワークセキュリティの向上を最優先事項と考えており、Salesforce は人工知能戦略を通じてこれらの企業に対応するサービスを提供できるからです。
Google の PaLM や LaMDA、OpenAI の GPT や Meta Platforms の LLaMA などの先駆者の足跡をたどり、Salesforce は Salesforce 独自の「GPT トラスト レイヤー」に似た独自の LLM を開発することで AI 分野への研究を拡大しました。 ProGen や CodeGen を含む LLM は、AI 対応 CRM ソリューションにおける競争上の優位性を強化し、OpenAI の GPT テクノロジー Come などのサードパーティ モデルへの将来の依存を減らすことで競合他社との差別化を図ります。
(1) ProGen LLM: 化学的および生物学的ユースケースを特にターゲットにし、「人間の病気と環境課題に対する解決策」の開発をサポートします。Salesforce AI Research 内では、ProGen LLM が「神経疾患および自己免疫疾患の潜在的な治療法を特定する」ために使用されており、「バイオサイエンスとヘルスケア」アプリケーションのサポートにおいてこのテクノロジーの重要な役割が増大していることが強調されています。この開発により、「ヘルスクラウド」などの業界固有のクラウド分野での Salesforce の成功がさらに促進され、ヘルスケアおよびライフサイエンス業界における生成 AI の機会における市場シェアの拡大がさらに深まる可能性があります。
(2) CodeGen LLM: CodeGen LLM は、顧客 (ノーコードからローコードのビジネス ユーザーおよびコード対応開発者を含む) が、単純なテキスト プロンプトを通じてアプリケーションを作成および構築できるようにすることを目的としています。既存のテキストからコードへのソリューションとは異なり、CodeGen LLM は、ChatGPT が現在提供している会話のようなエクスペリエンスと同様の、プロセスにおける会話型 AI 機能の開発を促進します。これは、MuleSoft、Tableau、Slack の統合で証明されているように、Salesforce が近年展開してきた CRM に重点を置いた生産性ソリューションを引き続き補完するものであり、将来のテクノロジーの統合が「新しい人々にテクノロジーを開放する」ための鍵となるでしょう。また、既存顧客と潜在顧客の生産性にも大幅な向上をもたらします。
AI は Salesforce にとって脅威ですか、それとも機会ですか?
Salesforce は利益と成長の両方を目指していますが、収益の伸びの鈍化と利益率の拡大との間のギャップが拡大しているため、投資家は顧客関係管理ソフトウェアにおける同社の市場リーダーシップが長く続くかどうかを懸念しています。そして、第1四半期はSalesforceにとってここ10年以上で最も成長が鈍い四半期であり、市場は今四半期も同様に成長が鈍化すると予想しており、現在進行中のマクロ経済的課題がSalesforceのビジネスに対する企業のIT支出に与える影響は非常に深刻であることが浮き彫りとなっている。
生成型人工知能の出現により、業界の競争も激化しています。ただし、Salesforce は、「GPT トラスト レイヤー」と独自の LLM の導入を通じて、人工知能の時代における価値の差別化を達成し、顧客の市場リーダーとしての地位を確立することを目指しています。関係管理ソフトウェア 投資家の外堀が破壊される危険にさらされています。
具体的には、生成型人工知能の広範な利用と導入により、業界全体で販売能力が急速に向上しており、「Einstein AI Platform」と「Einstein GPT」の発売により、顧客関係管理ソフトウェアでのプレゼンスを補完し拡大するというSalesforceの継続的な取り組みが損なわれています。 「指導的な立場に就きたいという欲求。
たとえば、Microsoft (MSFT) は、拡大する Copilot (Windows 11 の Microsoft AI アシスタント) を通じてわかるように、OpenAI の GPT テクノロジーを自社の生産性ソフトウェアに統合しており、生成型人工知能の重要性が強調されています。管理ソフトウェア。
Microsoft の Dynamics 365 (インテリジェント ビジネス アプリケーション) も、GPT-4 でサポートされる Copilot ソリューションを利用して顧客関係管理ソリューションの試みをサポートすることで、ますます多くの企業に認知され、採用されています。
Copilot を使用すると、電子メールへの自動返信、センチメント分析の実施、フィードバックと顧客に関する洞察の提供、製品説明の自動生成、および「サプライ チェーンの問題を引き起こす可能性のある天候、財務、地理などの外部要因にフラグを立てる」ことができます。
これは、Salesforce が Einstein GPT を使用して顧客の生産性向上を目指す方法と本質的に同じです。
これは、生成型人工知能の出現による競争上の脅威の増大を示唆しており、顧客関係管理ソフトウェアにおけるセールスフォースのリーダーシップを損なう可能性もある。
Salesforce の基礎分析
Salesforce の最新の財務実績と経営陣が引用したフォワード ガイダンス、および Salesforce に関する当社の予測に基づいて、生成人工知能の出現時に同社が直面するリスクと機会を考慮して、Boldbeast Finance は今後 5 年間の Salesforce の収益を予想しています。年は平均 9% という緩やかな速度で成長すると予想されます。
DataCloud は、Salesforce の最も急速に成長しているサブスクリプション収益源の 1 つになる可能性が高く、これは Salesforce の期待とも一致しています。やがて、DataCloud は Einstein GPT とともに顧客の製品に組み込まれ、増大するデータと労働力に対応することになります。インテリジェンス最優先の環境によって提供されます。
これにより、Salesforce のサブスクリプション収入は当面増加する可能性があり、サブスクリプションベースのセグメントの方が収益性が高いため、同社の継続的な利益拡大の取り組みがさらに促進される可能性があります。
一方、厳しいマクロ経済環境が企業のIT投資圧力にもなることを考慮すると、セールスフォースの顧客関係管理ソフトウェア事業は、短期的には低迷が続く可能性が高い。
結論
現在、生成型人工知能への関心が高まっているにもかかわらず、この初期段階のテクノロジーは、短期的には Salesforce の成長見通しにあまり貢献しない可能性があります。
AI 分野での競争は、Salesforce の利益が持続可能であるかどうかという問題も悪化させます。Salesforce の利益成長が停滞し続けた場合、一時的なマクロ経済的課題や生成人工知能などの新技術の出現により、顧客関係管理ソフトウェア市場における Salesforce の堀に対する破壊的な脅威。