AIがSaaS株に与える影響：Salesforce、ServiceNow、Snowflakeの分析

編集・整理：深潮 TechFlow

ServiceNow

ゲスト：Nico

AIの悪夢下のSaaSソフトウェア株：CRM対NOW対SNOW、誰が本当の過小評価された2倍の機会か？次なるソフトウェア株の機会を1万字で解説

ポッドキャストソース：Nico 前沿 Alpha

放送時間：2026年5月21日

編集者コメント

過去半年、ウォールストリートは「SaaSの末日」と表現して激しい下落を概括した。Salesforce、ServiceNow、Snowflakeは高値から半減した一方、モルガン・スタンレーの混雑度モデルによると、半導体セクターの機関投資家の保有比率は99.3％に急増し、ソフトウェアセクターはわずか22.8％と、歴史的な感情の分断が生じている。投資家Nicoはこのタイミングで、主流の物語とは逆の判断を示した。AIはソフトウェア業界を殺すのではなく、機能インターフェースのみを販売する企業を淘汰し、インフラとガバナンスを提供するプラットフォームを報いるものである。現在、ソフトウェアセクターはハードウェアに比べて業況は劣るが、リターン対リスクの比率とコストパフォーマンスはより高い。

このエピソードの最も価値のある部分は、3社を同じ評価フレームワークで逐一分析した点である。Salesforce（前向きPER 13–14倍、自由キャッシュフロー144億ドル、500億ドルの自社株買い許可）は「安全マージン派」、ServiceNow（AI Control Towerというナラティブ、ジェンソン・ホアンが3年連続で応援）は「AIナラティブが最も明確な派」、Snowflake（使用量課金、RPOが前年同期比42％増加、ただしGAAPベースでは依然として赤字）は「高弾力性・高リスク派」である。5月27日にSalesforceとSnowflakeが同日に決算を発表し、その直後にSnowflakeの年次大会とMicrosoft Build大会が控えている。これらのカタリストが、短期間における最も直接的な観察窓口となる。

名言集

「SaaSの末日」と市場感情の極端化

ソフトウェアセクターが激しく売られ、これは1社の問題ではなく、市場全体がソフトウェアセクターに死刑を宣告したことを意味している。
モルガン・スタンレーの混雑度モデルによると、半導体セクターの機関投資家の保有比率は99.3%まで急騰し、ソフトウェアセクターの混雑度は22.8%にとどまっており、これは歴史的なレベルの感情の乖離です。
ハードウェアセクターの良い点は、すでにすべての投資家が買い込んでおり、市場価格に反映されていることだ。一方、ソフトウェアセクターの悪い点は、多くの投資家がすでに売却済みで、反発の余地があることだ。今後3か月間、業界の景気動向のみに注目すれば、ハードウェアの方が確実に強くなるだろう。しかし、上昇空間、リターン・リスク比、コストパフォーマンスを考慮すれば、ソフトウェアの方がむしろ優れている可能性がある。

AIがSaaSビジネスモデルに与える影響

かつてSaaS企業が料金を課すために利用していた多くの機能インターフェースは、今やAIを用いてわずかな時間で実用的なプロトタイプを作成でき、プログラミング経験は一切不要である。市場が真に懸念しているのは、SaaSの機能層の希少性と競争優位性が崩壊しつつあることである。
AIエージェントが10人の仕事をこなせるなら、元々1000アカウントを購入していた企業は、今では100アカウントで十分になる。これがウォールストリートで最近よく言われる「席の圧縮（Seat compression）」だ。
エージェントはUIもダッシュボードも美しいインターフェースも必要なく、データとAPIだけあれば十分だ。これはSaaSソフトウェアがAIによって次元を下げられ、企業のワークフローのメインエントリーポイントからデータストレージのバックエンドにまで落ちぶれたことを意味する。

Salesforceの変革と評価

Salesforceを購入することは、数十倍の評価で高い成長ストーリーを賭け、AIへの成功的な転換を期待するのではなく、内在価値と実際の価格の比較とバランスに基づいています。現在、それは比較的過小評価された状態にあります。
Agentforceは、料金モデルを【人数】から【タスク】に切り替えます。過去の収入は従業員数に連動していましたが、今後の収入は全体の作業量に連動します。タスクベースの料金モデルがスムーズに実行されれば、Salesforceは席経済からタスク経済へ滑らかに移行できます。
MicrosoftのDynamics 365にCopilotを組み合わせたものは、Salesforceにとって長期的に最大の脅威である。今後、セールス担当者がSalesforceを開かず、OutlookやTeams上でCopilotが自動的に顧客レコードを更新するようになれば、Salesforceは作業の入口からバックエンドデータベースへと退化する可能性がある。

ServiceNowのAIコントロールタワー戦略

ServiceNowが目指しているのは、ChatGPTを再構築することではなく、企業向けAIエージェントのガバナンス層、オーケストレーション層、実行層になることです。企業がどのAIを使用しているかにかかわらず、そのAIが企業のプロセスに組み込まれ、企業のシステムを呼び出し、企業のタスクを実行する場合、すべてServiceNowを通じてガバナンスとオーケストレーションが行われます。
このアプローチはAppleのiOSに似ており、Appleは自らすべてのアプリを開発することはありませんが、すべてのアプリがiOS上で動作します。ServiceNowも今後、この道を歩むつもりです。
黄仁勲の言葉によると、ServiceNow は本質的に AI 時代の企業オペレーティングシステムである。

スノーフレークの消費モデルのパラドックス

Snowflakeが最も恐れるのは、顧客が使わないことではなく、顧客が使いすぎることだ。企業がSnowflakeの請求額が高すぎると感じると、エンジニアリングチームを動かしてクエリの最適化やストレージの圧縮を進め、さらには低価値のタスクの一部をオープンソースツールで置き換えることになる。これが消費モデルの両刃の剣である。
Snowflakeのネットレベニューリテンションレートは131％から126％、そして最新の125％へと低下しており、依然として健全ですが、下落トレンドは既存顧客の拡大速度が以前ほどではないことを示しています。
Snowflakeは、3社の中で最も成長が速く、AIデータインフラストラクチャのロジックが最も直截的であり、従来のSaaSビジネスモデルの影響を受けにくい一方で、評価額が最も高く、競争が最も激しく、利益の質が最も弱い企業でもある。高リターン、高リスク。

歴史的類推と最終判断

「AIがソフトウェアを殺すという物語は過剰に単純化されている。実際に起きているのは、AIが機能インターフェースのみを販売するソフトウェアを淘汰している一方で、インフラストラクチャとガバナンスを販売するプラットフォームを報酬しているということだ。すべてのソフトウェアが颠覆されるわけではない。」
2000年のインターネットバブルが崩壊したとき、市場の主流な傾向は【インターネットがすべての従来企業を駆逐する】というものだったが、最終的に生き残ったのはインターネット企業だけでなく、インターネットをいち早く取り入れ、これらのツールを自社のビジネスに統合・融合させた従来企業だった。20年後の今、このAIの波にも同じロジックが当てはまる。

SaaSの終了日と逆シグナル

2026年の新年早々、「AIがソフトウェア業界を殺す」というナラティブが米国株式市場全体を駆け巡った。それ以来、ソフトウェアセクターはAIによる颠覆の悪夢に包まれてきた。ソフトウェアセクターのリーダーであるマイクロソフトも例外ではなく、年内で最大25％以上下落し、歴史的高値から見れば最大回撤は40％に迫り、2022年の米国株式市場の熊市並みの下げ幅となった。過去数年間の注目株であるSalesforce、ServiceNow、Snowflakeの時価総額も半分以上失われた。これは単一の企業の問題ではなく、ソフトウェアセクター全体が市場から死刑宣告を受けたことを意味する。ウォールストリートはこの出来事に「SaaSの終焉」と名付けた。

過去約半年の間、個人投資家も機関投資家も同じ行動を取ってきました。ハードウェアを買い、ソフトウェアを売り、ソフトウェアセクターは激しく売られました。しかし最近、いくつかの異常なシグナルが静かに現れました。モルガン・スタンレーの混雑度モデルによると、半導体セクターの機関投資家の保有比率は99.3％まで急騰し、一方でソフトウェアセクターの混雑度は22.8％にとどまっており、これは歴史的なレベルの感情の乖離です。その直前に、トランプ米国大統領は数百万ドルを投じてソフトウェア株を買い入れました。また、ウォールストリートで最も有名な買い戻しの専門家であるヘッジファンドマネージャー、ビル・アクマンも、同時にソフトウェア業界最大手のマイクロソフトに大口投資しました。さらに、世界時価総額最高の企業であるNVIDIAのCEO、ジェンソン・ホアンは、3年連続でラスベガスに自ら足を運び、あるソフトウェア企業を支援しました。

では、AIはソフトウェア業界全体を殺すのか、それとも10年に1度の買い時を私たちに与えたのか？本日の動画では、Salesforce、ServiceNow、Snowflakeの3社の最も代表的なソフトウェア企業を徹底的に分析します。

Claude Cowork と SaaS セクターの崩壊

AIがSaaS業界を殺し、ソフトウェア株が急落した話は、今年1月までさかのぼる。1月30日、Anthropic（Claude大モデルの開発元）はGitHub上で「Claude Cowork」と名付けられた11のプラグインを静かに公開した。これは単なるコードリポジトリと1本のブログ記事でしかないが、公開後48時間以内に、世界中のソフトウェア株が大暴落した。市場の推計によると、ソフトウェアセクターの時価総額は合計2850億ドル失われた。

なぜみんなこんなに慌てているのか？CNBCの記者が、すべてのSaaS企業の経営陣を眠れなくした実験を行った。彼はClaude Codeを使って1時間で、Monday.comというウェブサイトを再現し、コストはたったの5～15ドルだった。Monday.comは米国株式市場に上場しているプロジェクト管理ソフトウェア企業で、時価総額は数十億ドルにのぼる。しかし、ある記者が1時間、数ドルのコストで、Monday.comとほぼ同じように見えるプロジェクト管理のデモを作り上げてしまった。

もちろん、これは実際に上場企業をコピーしたという意味ではありません。本当のMonday.comには、企業向け権限、データセキュリティ、統合エコシステム、販売チャネルといった要素があり、これらはAIが1時間で実現できるものではありません。時間と蓄積が必要です。しかし、この実験で最も驚異的な点は、過去SaaS企業が料金を課すために利用してきた多くの機能インターフェースが、今やAIを用いれば、プログラミング経験がまったくなくても短期間で実用的なプロトタイプを作成できるようになったことです。この背後で市場が真に懸念しているのは、SaaSの機能層の希少性と競争優位性が崩れつつあるという事実です。AIの影響により、従来のユーザー数に基づくSaaSビジネスモデルは成り立たなくなる可能性があります。これは、基礎となるAIモデル企業の野心を反映しており、大規模モデルの性能を最適化するだけではなく、直接アプリケーション層に参入し、この巨大な市場を分け合う意図を持っていることを示しています。

SaaSビジネスモデルと二段階のパニック

SaaSの完全な名称はSoftware as a Service（ソフトウェアとしてのサービス）です。その本質は非常に単純で、従来企業のサーバーにインストールされていたローカルソフトウェアをクラウドに移し、顧客が月額または年額で料金を支払ってソフトウェアの使用権を得るというモデルです。過去20年間、このモデルはソフトウェア業界で最大の富の創出装置でした。

すべてのSaaS企業の基本的な課金モデルは、ほぼユーザー数に基づいています。1000人の従業員がこのソフトウェアを使用する場合、1000アカウントを購入し、毎年数十ドルから数百ドルのサブスクリプション料を継続して支払う必要があります。使用頻度が高く、利用期間が長いほど、顧客のロイヤリティは強まります。なぜなら、会社全体の業務フローとデータがこのSaaSソフトウェアに蓄積されるため、短期間での移行や切り替えコストが非常に高くなるからです。これが、軽資産のSaaS業界が楽に利益を上げる根本的なロジックであり、過去20年間、ウォールストリートがSaaS企業に数十倍、数百倍の株価収益率（P/E）の高評価を付けてきた根本的な理由でもあります。

しかし、AIの波が爆発し、特にエージェント時代に入ったことで、このロジックの基盤は揺らぎ始めた。市場におけるSaaS業界への懸念は主に二つある。

第1層：シート圧縮（Seat compression）

最も直接的なパニックは、エージェントが従業員に代わることで、SaaSサブスクリプション数が大幅に減少し、収益と利益が急減することである。SaaS企業は人頭制で課金しており、企業の従業員数に応じてアカウント数を購入する。しかし、エージェント時代の到来により、このロジックは根本的に覆された。1つのAIエージェントが10人の仕事をこなせる場合、元々1000アカウントを購入していた企業は、今や100アカウントで十分になる。これがウォールストリートで最近よく言われる「Seat compression（席位圧縮）」である。

SaaS企業の収益モデルは「顧客数 × 1人あたりの席数 × 単価」である。過去20年間、この3つの変数はすべて上昇してきたが、エージェントの影響により、1人あたりの席数という指標が初めて構造的な下落リスクに直面している。市場は、SaaS企業のビジネスモデルがAIによって覆される可能性を懸念している。

第二層：エージェントワークフローがSaaSインターフェースを回避する

より深いレベルのパニックは、エージェントに基づくワークフローによってSaaSソフトウェアが直接回避され、脇役になってしまうことに基づいている。これが市場が本格的に動揺する核心である。従来のSaaSビジネスモデルには、「ソフトウェアは人間が使用するものである」という暗黙の前提がある。SalesforceがUIを設計し、美しいダッシュボードやワークフローを構築する本質的な目的は、ユーザーの習慣を育成し、ユーザーのロイヤルティを高めることである。しかし、エージェントはUIもダッシュボードも、美しいインターフェースも必要とせず、必要なのはデータとAPIだけである。

Claude が Salesforce、Notion、Google Drive、Slack のプラグインに直接接続できるようになると、ワークフローは根本的に変化する。これまで営業担当者は Salesforce を直接開き、顧客データを確認し、契約をフォローアップし、アフターサービスの状況を確認していたが、日常業務はほぼ Salesforce のソフトウェアインターフェースに依存していた。現在では、営業担当者は Claude を直接開くだけで、以前行っていた繰り返し作業を完了でき、Claude が API を通じて Salesforce にアクセスし、データの読み取りと書き込みを行うため、営業担当者は Salesforce のソフトウェアインターフェースに一切触れる必要がなくなった。

これは、SaaSソフトウェアがAIによって次元を下げられ、企業ワークフローの主要入口からデータストレージのバックエンドにまで転落したことを意味する。この恐ろしい点は、価値分配のチェーンが直接変化していることにある。過去にはユーザーが最も多くやり取りしていたのはSaaSソフトウェアだったが、現在ではユーザーの多くがAgentとのやり取りに時間を費やしている。ユーザーがどの段階に最も時間を費やすかが、最大の価格決定権を握る場所となる。このような状況下で、SaaSソフトウェアはAI Agentの脇役に転落した。かつてSaaSの最も強い競争優位性は、長年にわたるユーザーの習慣とワークフローの蓄積であり、本質的には「人がUIインターフェースを重度に利用する」という前提に基づいていたが、Agentはこの前提を変えてきている。これは市場全体に大きなパニックを引き起こすに十分な影響である。

市場の混雑度と逆シグナル

一方で、マクロ金利環境が厳しくなり、大手テクノロジー企業の資本支出はほぼすべてAIインフラに集中しており、企業のソフトウェア調達予算は継続的に圧縮されています。長期成長型ソフトウェア株の評価は特に大きく圧縮されています。今年に入って以来、ソフトウェアセクター全体は同じ期間のS&Pナスダック指数を大幅に下回っており、市場ではハードウェアを無条件で買い、ソフトウェアを売り込むという二極化の傾向が見られています。

モルガン・スタンレーの混雑度分析データによると、半導体業界の混雑度は歴史的な最高水準の99.3％に達しており、これはほぼすべての投資家が同じ方向にポジションを取っていることを意味します。さらに注目すべきは、ソフトウェア業界のショートポジションが着実に増加しており、押し潰しリスク指標が100％という極端な水準に達していることです。パニックが極限に達したとき、市場の臨界点と逆転シグナルがしばしば現れます。

このデータは、資金が直ちにハードウェアセクターから撤退し、ソフトウェアセクターにシフトすることを意味するものではありません。これはより多くのリスクサインであり、ハードウェアが個人投資家および機関投資家の取引で最も混雑したセクターとなっていることを示しており、ハードウェアを無差別に買い込むことのコストパフォーマンスはますます低下しています。そのため、資金はセクター間のシフトを自然と求めています。高値圏のハードウェアから安値圏のソフトウェアへ移行することは、極めて混雑し短期間で十分に価格に織り込まれたセクターから、まだ悪材料に押さえつけられているが、ファンダメンタルズが改善する可能性のあるセクターへ移行することに相当します。

ハードウェアセクターの良い点は、すでにすべての投資家が買い込んだため、市場価格に反映されていることだ。一方、ソフトウェアセクターの悪い点は、多くの投資家がすでに売却済みであり、反発の余地があることだ。この問題に対する私の判断は明確である。今後3か月間、業界の景気動向のみを考慮すれば、ハードウェアの方が必ず強くなる。しかし、上昇空間、リターン・リスク比、コストパフォーマンスの観点から見れば、ソフトウェアの方がむしろ優れている可能性が高い。言い換えれば、ハードウェアは依然としてAIの最大テーマであるが、短期的にはすでに過熱している。一方、ソフトウェアは追いつきの方向であり、今後3か月間の弾力性とリターン・リスク比はより高い。

主に、過去数ヶ月間、ソフトウェアセクターが過度に売られていたためです。AIへの恐怖により、ソフトウェア株は広範かつ区別なく売却され、市場はまず売却し、その後で理由を問うという状況が生じ、結果として、事業の壁を持ち、データを蓄積し、AIに積極的に対応している優良なソフトウェア企業が不当に売却される結果となりました。

今後数週間の間、ソフトウェアセクターには多くのカタリストが控えています。たとえば、5月27日にSalesforceとSnowflakeが同日に最新四半期決算を発表し、この2社の決算は「AIはSaaSを吸収しているのか、それともSaaSを再評価しているのか」という核心的な問いに答えることになります。その後、6月1日～4日にSnowflakeがサンフランシスコで開催する年次カンファレンスのテーマは「データインフラと企業向けAIの実装」です。さらに6月2日～3日にはマイクロソフトがBuildカンファレンスを開催し、主な議題はAIエージェント、Copilot、開発者ワークフロー、および企業向けAIアプリケーションとなります。これらのカタリストが重なり合うことで、ソフトウェア株の反発トレンドが強化される可能性があります。もし市場が「AIエージェントはソフトウェアを殺すのではなく、ソフトウェアプラットフォームを通じて実装される」と信じるようになれば、ServiceNow、Salesforce、Snowflakeといったソフトウェア株はすべて恩恵を受ける可能性があります。

企業分析その1：Salesforce（CRM）

会社の背景

SalesforceのコードはCRMであり、その事業名と一致している。同社は世界最大の顧客関係管理ソフトウェア企業であり、SaaS時代を象徴する企業の一つでもある。簡単に言えば、Salesforceは企業が顧客を管理するのを支援する。しかし、ここでいう「顧客の管理」とは、営業担当者がウェブサイトを開いて顧客情報を数件入力するという単純な作業ではなく、企業の顧客データの中心的な記録システムとなることである。

誰が顧客で、どの従業員が対応してきたか、どの製品を購入したか、契約はどの段階まで進んでいるか、アフターサービスでクレームがあったか、マーケティングの接触は何回あったか——これらの顧客ライフサイクルにおける最も重要なデータは、すべてSalesforceに蓄積されます。これらは企業が最も重要な顧客資産です。AIはメールの作成、会議の要約、営業トークの自動生成を支援できますが、信頼できる顧客データベースがなければ、AIはこれらのタスクを実行できません。これがSalesforceが持つ最も核心的な位置です。AIはSalesforceのフロントエンド機能に影響を与える可能性がありますが、そのコアを倒すとは限りません。

Salesforceは、最も典型的な従来のSaaS企業の一つであり、エージェント席の圧縮という影響を直接受けています。一方で、多くの企業顧客のデータ基盤でもあり、簡単に置き換えられるような小さなツールではありません。これが、Salesforceを分析する際の核心的な視点です。それは、AIによって颠覆されようとしている旧時代のソフトウェア企業なのか、それとも市場が過度に悲観的に評価しているキャッシュフロー機械なのか？

Salesforceは現在、スタートアップから世界500大企業まで、15万社以上の企業顧客を抱えています。同社は1999年にMarc Benioffによって設立されました。BenioffはOracle出身で、Oracleで最年少の副社長を務め、Oracleの創設者Larry Ellisonの初期の重要な弟子の一人でもありました。その後、彼は起業し、当時非常に革新的なアイデアを提唱しました。彼は、企業ソフトウェアをディスクとして販売し、顧客のサーバーにインストールするのではなく、クラウド上で動作させ、月額または年額でサブスクリプションとするべきだと主張しました。

この理念は1999年には非常に革新的だった。当時、マイクロソフト、オラクル、SAPなどの伝統的な大手企業の主流モデルは、ソフトウェアを企業に販売し、企業が自社のローカルサーバーに導入することだった。その中で、ベン・シオフは一人で「No Software」と叫び、その後SaaSというビジネスモデルは実際に成功を収め、SalesforceはSaaS業界の代名詞となった。

ベンイオフの特徴は、感覚が非常に鋭く、方向性に賭けることだ。昨年、彼が初めてAgentforceを提起したとき、市場全体はこれをマーケティングの演出だと考えていたが、過去数四半期にわたりAgentforceは確かに非常に優れたデータを出している。最新の情報では、AgentforceのARRは8億ドルに達し、前年同期比で169％増加した。したがって、SalesforceがAIへの転換を成し遂げられるかどうかを信じるか否かは、あなたがベンイオフという人物を信じるかどうかにかかっている。

製品マトリクス

多くの人がSalesforceを単なるCRMツールだと考えていますが、20年以上にわたる拡張と買収を経て、それは非常に大規模なエンタープライズソフトウェアプラットフォームへと成長しました。

最も核心的な製品はSales Cloudで、これは同社の出発点となる製品であり、営業チームが顧客、商機、販売フローを管理するのに役立ちます。世界中の多くの企業の営業体制は、この製品に基づいて構築されています。Sales Cloudに続いて、SalesforceはService Cloudを展開し、カスタマーサポートとアフターサービスに特化しました。顧客からの電話での苦情、メールでの問い合わせ、オンラインチャットでの質問、バックエンドのチケット割り当ておよび処理プロセスはすべてService Cloud上で実行されます。さらに拡張して、Marketing Cloudはデジタルマーケティングを担当し、企業がターゲット絞ったプッシュ通知、メールマーケティング、広告配信の効果追跡を可能にします。Commerce Cloudはeコマースを担当し、企業がオンラインで商品を販売するのを支援します。

この4つの領域を合わせると、Salesforceは顧客獲得から取引完了、アフターサービス、再購入に至るまで、企業が顧客とやり取りするすべてのプロセスをカバーしています。

しかし、Salesforceの野心はこれにとどまらない。過去数年間、同社は多数の買収に多額の資金を投じてきた。MuleSoft（システム統合を手がけ、企業が同時に使用する十数のソフトウェア間のデータを連携する）やTableau（データ可視化およびビジネス分析を手がけ、CRM内の顧客データをチャートとインサイトに変換する）、Slack（企業内コミュニケーションとコラボレーションを担当し、国内の飛書や钉釘に類似するオフィスソフトウェア）を買収。昨年はInformatica（企業向けデータ管理を手がけ、分散したデータのクリーニング、統合、ガバナンスを支援する）を買収した。

これらの買収を組み合わせることで、Salesforceは、CRMを核とし、その周囲に統合、分析、コラボレーション、データガバナンスが層状に包まれた、顧客データに基づく完全なエコシステムを構築しました。そして、Salesforceの最新かつ最も重要な領域が、昨年導入されたAIエージェントプラットフォーム「Agentforce」です。これは、AIの影響に対応するためのSalesforceの最も重要なカードです。

ビジネスモデル：シート経済からタスク経済へ

Salesforceのビジネスモデルは、典型的なSaaSであり、ユーザー数に基づいて課金されます。企業がCRMを必要とする営業担当者の数だけアカウントを購入し、1アカウントあたり月額約100ドル以上で、年間契約で支払われます。1アカウントあたりの料金はそれほど高くないように見えますが、大企業が何千人、何万人もの営業、カスタマーサポート、運用担当者を抱えている場合、これらの費用が合計されると、非常に安定した継続的収入となります。これがSalesforceが過去20年以上にわたり、楽に利益を上げてきた根本的な源です。

しかし、AIの登場により、この楽して収入を得るというロジックはゆらぎ始めた。AIエージェントが顧客調査を自動で行い、メールを送信し、セールスフローを管理し、顧客をフォローアップできるのであれば、企業はそれほど多くのセールス担当者を必要とするのだろうか？これが市場が最も懸念する「席の圧縮」である。Salesforceは、市場で最もよく取り上げられて議論される代表的な企業の一つである。

ベニオフ自身もこの問題を認識していた。昨年から、Salesforceは、従来の席料を維持しつつ、AI時代に適応した新たな使用量課金製品「Agentforce」を導入する、やや激しくかつ非常に重要なビジネスモデルの転換を開始した。簡単に言えば、従来のモデルは「アカウントをどれだけ購入したかに応じて料金を支払う」ものだったが、新しいモデルは「AIエージェントがどれだけのタスクを実行したかに応じて使用量に基づいて課金する」ものである。Salesforceはこの使用量を「Agentic Work Units（AIエージェントが完了した作業の計量単位）」と呼んでいる。

この新しいモデルの背後には、非常に賢い論理があります。AIが実際に一部の人的作業を代替できる場合、従来の席数は減少する可能性がありますが、一方でAIエージェントが実行するタスク数は大幅に増加するでしょう。過去には営業担当者が1日で20件の顧客をフォローしていましたが、将来には1つのAIエージェントが同時に200件の顧客をフォローできるようになります。人間の席数は減りますが、AIが実行するタスク数は2倍、あるいは10倍になる可能性があります。タスク単位で課金する仕組みが機能すれば、Salesforceは席経済からタスク経済へスムーズに移行でき、1顧客あたりの収益はむしろ大幅に上昇する可能性があります。過去の収益は従業員数に連動していましたが、将来の収益は全体の作業量に連動します。これがAgentforceの最も重要な意味であり、Salesforce全体の課金ロジックとビジネスモデルを再構築する可能性があります。

もちろん、この物語はまだ完全には実現していません。AgentforceのARRは8億ドルに達し、成長速度は非常に速いですが、Salesforceの年間収益415億ドルに比べると、その割合はまだ2%にも満たていません。また、Salesforceが直面している席数圧縮の影響は、他のどのSaaS企業よりも深刻である可能性があります。なぜなら、Salesforceはセールス担当者、カスタマーサポート担当者、マーケティング担当者の席を販売しており、1万人の企業では3,000～5,000のSalesforceアカウントを購入する可能性があるからです。そして、これらの職種こそがAIエージェントに最初に置き換えられる対象です。メールの作成、顧客フォローアップ、セールス文案の生成、顧客問い合わせへの対応——これらはすべてAI大規模モデルが最も得意とする分野です。2%の新規事業で伝統的な席数減少を上回るのは、非常に困難です。

それにもかかわらず、なぜ私はSalesforceが今なお注目に値すると述べるのか？それは、Agentforceという新事業が従来のSaaSモデルの収益を上回ると信じているからではなく、Salesforceが現在13～14倍の先物PERという低水準で評価されており、この価格には悲観的な期待がすでに織り込まれているからである。また、同社は144億ドルのフリーキャッシュフローと500億ドルの自社株買い許可を保有している。

したがって、Salesforceを購入することは、数十倍の評価倍率で高い成長ストーリー、あるいはAIへの成功した転換を賭けるのではなく、内在価値と実際の価格の比較とバランスに基づいています。現在、Salesforceは確かにやや過小評価された状態にあります。ただし、この安全マージンは無条件ではありません。AIが従来の売上を著しく低下させ、Agentforceがそれを補えない場合、Salesforceの評価倍率はさらに圧縮される可能性があります。しかし、コア事業が安定し、自社株買いが継続され、Agentforceがたとえ部分的にでも実現すれば、市場は再びその価値を見直し、株価は回復する可能性があります。

モニュメント

Salesforceの最も強力な競争優位は、過去20年以上にわたり顧客が蓄積してきた膨大なデータである。10年間CRMを導入している企業には、数百万件の顧客レコード、数十万件のセールスプロセス、数万個のカスタムフィールドが保存されている可能性があり、これらすべてを移行することは、企業のデジタル基盤を一から再構築することに等しく、移行コストは継続して料金を支払い続けるコストをはるかに上回る。

では、Salesforceの弱みはどこでしょうか？MicrosoftのDynamics 365にCopilotを組み合わせた製品は、Salesforceにとって中長期的な最大の脅威です。Microsoftは世界最大のソフトウェア企業であり、そのB2Bオフィス製品は世界のほとんどの大企業に浸透しています。Dynamics 365はMicrosoftのCRM製品で、Salesforceのコア事業と直接競合しており、過去数年間の成長率は常に20％以上を維持しています。最も重要なのは、Dynamics 365がCopilot、Teams、Outlookなどのオフィススイートと深く統合されている点です。企業の従業員が日常的に最も頻繁に使用するソフトウェアの入口はすべてMicrosoftにあります。もし将来的にセールス担当者がSalesforceを開かず、OutlookやTeams上でCopilotが自動的に顧客情報を更新するようになれば、Salesforceは作業の入口として後退し、バックエンドのデータベースに矮小化される可能性があります。これがBenioffが最も懸念している点であり、Salesforceの中長期的な最大の不確実性です。

最新の決算データ

先週の財務年度の最終四半期のデータは以下の通りです。年間収益は415億ドルで、前年同期比10%増。RPO総額は720億ドルに達し、前年同期比14%増。フリーキャッシュフローは144億ドルで、前年同期比16%増。年間で株主に143億ドルを還元し、その内127億ドルを株式買い戻し、16億ドルを配当に充てました。また、Salesforceは最大500億ドルの株式買い戻し計画を承認しました。新規事業のAgentforceのARRは8億ドルで、前年同期比169%増、29,000件の契約を獲得しました。

ただし、ここで補足すると、29,000件の取引は29,000人の大口顧客を意味するわけではなく、すべてが大口契約というわけでもありません。このデータは製品が急速に拡大していることを示すのみで、実際の評価を決定するのは、今後1顧客あたりの支払額やネット収益留存率をどれだけ向上できるかです。今回の決算会議で、同社は2030財年の収益目標を630億ドルに引き上げました。

全体として、Salesforceの基本面は確かに非常に堅実です。前回の決算会議で、CEOのベニオフ自身も、これは同社歴史上最も輝かしい年であり、ソフトウェア業界史上最高の業績を上げた年であると述べ、現在は優れたマーケティング機会であり、買い時であると明言しました。そのため、同社は株式買い戻しの権限を500億ドルに引き上げることを決定しました。この発言は明確に、経営陣が決算に満足しており、市場が過度に悲観的であり、Salesforceの株価が不当に売られていると直接的に反論していることを示しています。

動画を撮影した際、Salesforceの株価は180ドルであり、先物PERは13～14倍でした。過去数年のソフトウェア牛市で見られた30倍、40倍以上の評価水準と比較すると、大幅に縮小しており、近年で最も低い評価水準です。

触媒とリスク

買いの理由は単純です。評価が安価で、キャッシュフローが安定しており、現在の買戻し力度は非常に大きく、新規事業のAgentforceも拡大を加速しています。Salesforceの5月27日の決算発表は注目に値し、短期的な最も直接的な催化剂となります。

bearish理由は、その成長率が10％にとどまり、ソフトウェア業界では決して速くない点、AIによってビジネスモデルが覆されるという疑念が未だ払拭されていない点、そしてAgentforceという新事業の不確実性が依然として高い点である。市場の最大の疑問は、Agentforceが企業全体の収益と利益を牽引し、AIへの完全な転換を実現できるほど十分に規模を拡大できるかどうかである。これらは時間の経過を待たねば確認できない。

5月27日の決算報告では、以下の点に注目してください。第一に、AgentforceのARRが引き続き100％以上の前年同期比成長を維持しているかどうかです。成長率が鈍化した場合、AIへの移行に一定のリスクがあることを示唆する可能性があり、経営陣がこの点に対してどのように対応するかが重要です。

第二に、SaaS席位料に関連するビジネスに明显的な縮小が見られたかどうか。もしそのような状況が発生している場合、市場は「AIがSaaSを吞噬する」というナラティブをさらに煽る可能性があるため、注意が必要です。

また、企業が将来に対して依然として楽観的な見通しを維持しているかどうか、経営陣がAIがSaaSビジネスモデルに与える影響に対して引き続き前向きな対応を示しているかも、注目すべき点です。

前四半期の決算報告だけを見ると、経営陣は非常に明確で楽観的であり、AIがSalesforceを倒すのではなく、SalesforceをSaaSアプリケーション企業からエンタープライズエージェントプラットフォームへと昇格させると考えているように思える。しかし、データ面では、この物語はまだ初期の検証段階に過ぎない。私自身としては、AIによってSalesforceが颠覆されたかどうか、あるいはAIビジネスへの転換が完了したかどうかを早急に結論づける必要はないと考えている。むしろ、現在の株価が近年で最も過小評価されている水準にあり、企業の堅実な基本的財務状況と組み合わせると、現在の購入価値とリターン・リスク比は非常に高いと感じている。しかし、長期的な主軸物語は依然としてAIであり、SalesforceがAIの試練に耐えられるかどうかは、時間の経過によって検証される必要がある。

企業分解その2：ServiceNow

会社の背景

ServiceNowは、冒頭で述べた、黄仁勲が連続3年間自らラスベガスに飛んで応援したソフトウェア企業です。Salesforceが企業の外部顧客関係を管理するのに対し、ServiceNowは企業内部の従業員とプロセスを管理しています。簡単に言えば、これは企業内部の中枢神経系です。

企業内の多くの承認、移転、実行、記録が必要なプロセスは、ServiceNow上で実行できます。パソコンが故障した場合はITにチケットを提出；新入社員の入社時にはアカウント作成、パソコン支給、HRプロセスを実施；システム障害が発生した場合はイベント対応を実施；セキュリティアラートが発生した場合は割り当て、昇格、修復を行います。したがって、ServiceNowは単なるITチケットシステムではなく、企業内のさまざまなワークフローを統合するプラットフォームのようなものです。

ServiceNowは2004年に設立され、本社はカリフォルニア州サンタクララにあります。現CEOはBill McDermottで、以前はSAPのグローバルCEOを務め、企業ソフトウェア業界で数十年にわたり経験を積んできました。2019年にServiceNowを引き継いだ後、McDermottは同社をITチケットソフトウェア企業から「全企業ワークフロープラットフォーム」へと拡大してきました。彼のスタイルは非常に明確で、大きな物語を語り、大規模な取引を推進し、大手顧客を獲得することに長けています。このようなスタイルはAI時代において逆に強みとなっています。

製品マトリクス

最も核心的な事業はITSMであり、企業のIT部門がチケット、イベント対応、変更リリース、IT資産、およびサービス要求を管理するために使用します。ITSM市場において、ServiceNowは世界で圧倒的なリーダーです。この基盤之上に、ITOM（IT運用管理）が拡張されました。ITSMは「問題が発生した後の対応」に焦点を当てているのに対し、ITOMはシステムを事前監視し、問題を早期に発見し、可能な限り自動修復することを目指しています。

業務をさらに拡大すると、HRサービスデリバリーとなり、入社、退職、休暇、異動、およびさまざまな従業員のリクエストがすべてServiceNow上で完了できます。また、カスタマーサービスマネジメント（企業向けカスタマーサポートを担当し、SalesforceのService Cloudと一部重複しますが、ServiceNowは大型機器、企業顧客、複数部門にまたがるアフターサービスタスクなどの複雑なB2Bシナリオに特化しています）；セキュリティオペレーション（セキュリティインシデント対応を担当）；戦略的ポートフォリオマネジメント（CIOがITプロジェクトのポートフォリオを管理し、どのプロジェクトに投資し、どのプロジェクトを中止するかを決定します）。

これらを合わせて見ると、ServiceNowは単なるITサービス管理ソフトウェアから、企業内ワークフロープラットフォームへと拡張されてきました。これが、その契約更新率が97％に達する根本的な理由です。なぜなら、企業がIT、HR、セキュリティ、カスタマーサポートなどのプロセスをすべてServiceNowに移行すると、それを変更することは単なるソフトウェアの入れ替えではなく、企業内部の運用システム全体を再構築することになるため、そのコストは非常に高くなります。

最近の重要な買収

自社のネイティブ製品に加えて、ServiceNowは過去1年で数件の重要な買収を実施しました。

最初の企業は、AI駆動の従業員サービスアシスタントを手がけるMoveworksです。従業員はこれまではさまざまな入口を探して質問していましたが、今後はAIに直接質問することで、ポリシーの確認、チケットの作成、進捗の確認、さらには一部の問題の自動解決が可能になります。買収完了後、Moveworksの機能はServiceNowのEmployeeWorksに統合されました。

二つ目はVezaで、主にアイデンティティガバナンスと権限管理を手がけています。AIエージェントの時代において、「誰がどのデータにアクセスできるか」が極めて重要になっており、人間だけでなくエージェントの権限も制御する必要があります。Vezaはこの課題を解決します。

3番目は、ネットワークセキュリティ分野のリアルタイム資産可視化を手がけるArmisの買収です。Armisは、企業ネットワーク内のデバイス数、脆弱性を持つデバイス、通信中のデバイスをすべて把握できます。

この3件の買収にはすべて、AIエージェントが企業に大規模に導入されるための準備という共通の目的があります。エージェントが企業内で作業を行うには、従業員が何を尋ねているかを把握し、誰がどのデータにアクセスできるかを理解し、ネットワーク内にどのような資産があるかを把握する必要があります。この3件の買収はそれぞれ、これらの3つの能力を補完しています。もちろん、短期間に連続して複数の買収を行うことは統合リスクを伴います。特に77.5億ドルという大規模なArmisの買収については、後ほどリスクの部分で詳しく説明します。

コアAI戦略：AI Control Tower

ServiceNow の最も核心的なAI戦略は、AI Control Tower（AIコントロールタワー）である。この概念は、現実的な問題から始まる。今後、企業がAIを活用する際、1社だけではなく、OpenAIのGPTをカスタマーサポートに使用し、AnthropicのClaudeを契約審査に、マイクロソフトのCopilotをドキュメント共同作業に、GoogleのGeminiをデータ分析に活用する可能性がある。また、企業自体も多数の内部AIエージェントを開発するだろう。

このとき、問題が生じます。多くのAIエージェントが企業内で同時に動作している場合、誰がそれらを管理するのでしょうか？誰がそれらがアクセスできるデータとアクセスできないデータを決定するのでしょうか？誰がそれらが権限を超えた操作を行わないことを保証するのでしょうか？万が一事故が発生した場合、どのように責任を追及するのでしょうか？これがAI Control Towerが解決しようとしている問題です。

ServiceNowが目指しているのは、ChatGPTを再構築することではなく、企業内でのAIエージェントのガバナンス層、オーケストレーション層、実行層となり、これらのAIが企業内で安全かつコンプライアンスに準拠し、監査可能に行動できるようにすることである。これが、他の多くのSaaSソフトウェア企業との違いである。多くの企業は「自社でAIエージェントを開発し、ChatGPT、Claude、Geminiとアプリケーション層のエントリーポイントを競い合えるか」と考えているが、ServiceNowは非常に賢明にも、別の道を選んだ。「底层のモデルの競争には参加せず、これらのモデルが企業に導入された後の実行プロセスを管理する」という道である。

ServiceNowが目指すのは、企業がどのAIを使用しているかにかかわらず、そのAIが企業のプロセスに組み込まれ、企業のシステムを呼び出し、企業のタスクを実行する場合、すべてServiceNowを通じてガバナンスおよびオーケストレーションを行うことです。

なぜServiceNowなのか？

これは、ServiceNowが20年以上にわたり蓄積してきた基盤能力に戻る必要があります。同社は「CMDB」（構成管理データベース）というものを保有しています。簡単に言えば、企業のIT資産とシステム間の関係を網羅的に示したマップです。どのサーバーが存在し、どのアプリケーションが動作しているか、ユーザー間の権限関係はどれか—allがここに記録されています。また、10年以上にわたり運用されてきたプロセスエンジンも備えており、企業内のすべての承認、実行、コラボレーションのフローがServiceNow上で動作しています。さらに、完全な監査ログも整備されており、誰がいつ何を実行し、どの内容を変更したかというすべての操作がシステムに記録されています。

AIエージェントが企業に導入された後、最も必要なのはこの3つの要素である：企業内にある利用可能なシステムを把握すること、定められたプロセスに従ってタスクを実行すること、エージェントが行うすべてのステップに監査ログを残すこと。さらに、ServiceNowはVezaを通じて認証と権限確認を補完し、Armisを通じてリアルタイムの資産可視化を実現している。

今年のKnowledge大会で、この取り組みはさらに前進し、ServiceNowはAction Fabricを発表しました。この技術により、Claude、GPT、Gemini、Copilotなど、あらゆるサードパーティのAIエージェントが、ServiceNowのガバナンスエンジンを呼び出して企業レベルのタスクを実行できるようになります。「どのAIモデルを使用するかは気にしませんが、実行とガバナンスは必ずこの層を通らなければなりません」というロジックは、AppleのiOSに似ています。Appleはすべてのアプリを自ら開発しませんが、すべてのアプリはiOS上で動作します。ServiceNowも今後、この道を歩むつもりです。

ジェンソン・ホアンの推奨

この位置づけに対する最も説得力のある後押しは、ジェンセン・ホアンから来ている。NVIDIAのCEOは、サービスナウの年次カンファレンスに3年連続で出席しており、これは単なるパートナー同士の応援にとどまらない。NVIDIA自体もサービスナウの顧客である。NVIDIA内部のスーパーコンピューターレポートシステムはサービスナウ上で動作しており、以前は完全な見積もり文書を作成するのに5日かかっていたが、AIワークフローを導入した後は5分で完了するようになった。

黄仁勲の言葉は、「ServiceNowは本質的にAI時代の企業オペレーティングシステムである。」今年、両社は共同でProject Arcを発表し、NVIDIAがAI計算のセキュアなサンドボックスを提供し、ServiceNowがエンタープライズレベルのガバナンスを提供している。両社は深く連携している関係にある。この出来事は、ServiceNowのAI Control Towerが単なる孤立したソフトウェア概念ではなく、NVIDIA、OpenAI、Google、AnthropicといったAIエコシステムパートナーの企業導入ナラティブに組み込まれ始めたことを示している。

最新の財務データ

今年第1四半期の総収益は37.7億ドルで、前年同期比22%増となった。サブスクリプション収益は36.71億ドルで、これも前年同期比22%増となり、見通しの上限を上回った。総RPOは277億ドルで、前年同期比25%増。顧客の更新率は97%。これらの数値は、ServiceNowの基本的な財務状況に問題がないことを示しており、同社は依然として約20%の成長率、97%の更新率、高収益率、高キャッシュフローを特徴とするソフトウェアプラットフォームである。

AI部門の業績がさらに目立っています。同社は、年初に設定した今年のAI関連ACV（年間契約価値）の目標を10億ドルから15億ドルに引き上げました。これは当期収益ではなく契約価値の指標であり、今後段階的に実際の収益として計上されます。しかし、1四半期で目標を50％引き上げたことは、同社のAI製品が実際に顧客に購入され、急成長していることを示しています。

その株価は過去の高値から50％以上下落しており、先物PERは現在約21～24倍の範囲です。これは、急速に成長するソフトウェアの軽資産企業にとって、確かに相対的に割安な水準です。

触媒とリスク

ServiceNowを買い増す理由は明確です。第一に、そのAIナラティブは非常に明確で、AI Control TowerはAI時代における企業のオペレーティングシステムです。AIへの需要が高まるほど、企業はガバナンス、監査、権限管理、実行プラットフォームを必要とします。第二に、AI関連の新規事業は着実に拡大しており、AI ACVは10億ドルから15億ドルへと増加しており、この物語は現実のものとなっています。第三に、そのエコシステムパートナーの陣容が強く、OpenAI、Google Gemini、Claude、NVIDIAがServiceNowと統合または深度連携を進めており、これは「企業AIコントロールタワー」としての戦略的立場を強化します。

しかし、ServiceNowが直面するリスクも明確に説明する必要があります。最新四半期の決算発表後、市場予想を上回ったにもかかわらず、取引終了後には二桁下落し、市場の感情は極めて悲観的です。これは、現在の市場の傾向がまだ転換していないことを示しており、SaaS企業のビジネスモデルやAIへの移行に対して、依然として疑念が残っていることを意味します。また、ServiceNowは三つの買収を連続して実行し、特に77.5億ドルに及ぶArmisの買収は、消化に時間を要します。市場は、引き上げられた収益見通しのうち、買収による部分と有機的成長による部分がそれぞれどの程度かを慎重に見極めます。外部リスクとしては、中東の地政学的要因があります。前四半期にはいくつかの大規模プロジェクトが遅延し、サブスクリプション収入の成長に約75ベーシスポイントの悪影響を与えました。

ServiceNowについては、私自身まだ非常に期待しています。この3社の中で、AIの物語が最もスムーズで明確であり、市場にも最も受け入れられやすいソフトウェア企業です。そのAI Control Towerのポジションは、AIの影響を受けるどころか、AIの普及によって恩恵を受ける可能性が高く、企業向けAIの実装プロセスにおいて最も重要なソフトウェアプラットフォームになる可能性があります。また、評価面でも、過去1年で株価は高値から半減しており、前期PERは非常に低く、Salesforceと同様に比較的安価な水準に達しています。現在の購入価値とリターンのバランスは非常に良いです。

企業分解その3：Snowflake

会社の背景

この会社を一言で表すなら、企業データのスーパーウェアハウスである。Salesforceが顧客を管理し、ServiceNowがプロセスを管理するなら、Snowflakeはデータを管理する。企業内のすべてのデータ—販売データ、ユーザー行動、財務諸表、システムログ—をSnowflakeに一括投入し、このスーパーデータウェアハウス上で分析、モデリング、AIワークロードを実行できる。

製品マトリクス

Snowflakeの最も核心的な基盤は、データウェアハウスとデータレイクであり、企業は構造化データと半構造化データをすべてここに投入し、SQLクエリを実行してデータ分析を行います。これがSnowflakeの基盤であり、大部分の収益の源泉です。この基盤之上に、SnowflakeはSnowparkを構築し、開発者がデータを外部に移動することなく、Snowflake内でPython、Java、Scalaを使用してコードを記述し、データパイプラインや機械学習モデルを構築できるようにしています。これにより、データ処理からモデル訓練までの全プロセスをプラットフォーム内で完了できます。

さらに上位には、Snowflakeが過去1年以上重点的に推進してきたCortex AIキットがあり、その中には2つのコア製品が含まれています。Snowflake Intelligenceはビジネスユーザー向けで、自然言語を使ってデータと対話できます。Snowflake内の構造化データと非構造化データを基に、自動的にクエリを実行し、分析を行い、インサイトを生成し、複数ステップのタスクを自発的に実行するため、企業向けAIエージェントのような役割を果たします。一方、Cortex Codeは開発者向けで、一般的なプログラミングアシスタントとは異なり、SnowflakeネイティブのAIコーディングエージェントです。Snowflake内のデータ構造、権限設定、計算環境を理解でき、データパイプラインの作成、クエリのデバッグ、AIアプリケーションの構築を直接支援し、機能が非常に強力です。

したがって、これらの2つの製品の役割は明確で、Snowflake Intelligenceはビジネスユーザー向けで、SQLクエリを理解していない人でも直接データに質問し、データを利用し、AIにデータに基づいて行動させることができます。Cortex Codeは技術チーム向けで、開発者やデータエンジニアがデータアプリケーション、データパイプライン、AIアプリケーションをより迅速に構築できるようにします。

AI製品以外にも、Snowflakeには二つの独自の強みがあります。Snowflake Marketplaceはデータの共有と取引の市場であり、企業はここで直接データセットを売買したり、サードパーティのデータを呼び出して分析したりできます。Data Clean Roomsは、プライバシーを保護した状態で組織間のデータ共同利用を可能にし、二つの企業がそれぞれの元データを公開せずに共同分析を行うことができます。広告業界ではこの機能を用いてクロスプラットフォームの属性分析が可能になり、医薬業界では共同臨床試験が、金融業界では不正防止の協力が実現できます。これらの機能は再現が難しく、差別化の強みです。

これらを総合して見ると、Snowflakeは、データウェアハウスツールからAIデータプラットフォームへと移行しています。基盤にはデータストレージと計算機能があり、中層には開発ツールとAIエンジンが、上層にはビジネスユーザー向けのインテリジェントアシスタントとデータマーケットが位置しています。Snowflakeが目指しているのは、企業がデータを保存し、検索するだけでなく、同じガバナンスされたデータプラットフォーム上でデータを分析し、共有し、アプリケーションを開発し、AIを自社のビジネスデータに真正に統合することです。顧客規模に関しては、現在Snowflakeは13,300社以上の企業顧客を抱えており、プラットフォームは毎日63億回のデータクエリを処理しています。

ビジネスモデル

これがSnowflakeが前两家と最も異なる点です。SalesforceとServiceNowの核心ビジネスは席単位で課金し、毎年固定のサブスクリプション料を支払うのに対し、Snowflakeは実際の消費量に基づいて計算およびストレージリソースを課金します。どれだけのクエリを実行し、どれだけの計算リソースを使用し、どれだけのデータを保存したかに応じて、プラットフォームの計算式に基づいて対応する金額を支払います。

このモデルには利点と欠点の両方があります。利点は、AI時代において企業のデータ消費が指数的に増加しており、AIタスクを実行するたびに計算リソースとデータ照会が消費されるため、Snowflakeの収益はAIワークロードの急増に伴って自然に増加する点です。欠点は、企業が予算を削減したりワークロードを最適化したりした場合、Snowflakeの収益も減少してしまうことです。

しかし、Snowflakeはこの2年で複数年にわたる消費コミットメント契約の宣伝を強化し始めました。最新の決算報告書におけるRPOは97.7億ドルで、前年同期比42%増となり、大口顧客が今後数年間の計算リソース予算をSnowflakeに固定し始めていることを示しており、完全に自由に契約を解除できる関係ではなくなっています。

モニュメントと競争環境

その強みはデータの粘着性にあります。データをSnowflakeに投入すると、その上に上下游の分析モデル、クエリスクリプト、データパイプラインがすべて構築されるため、移行コストが非常に高くなります。これがSnowflakeの最も核心的な競争優位です。また、そのData Clean Roomsはプライバシー保護や組織間協力において成熟しており、容易に模倦されません。

競争環境が過酷であることが弱点である。最大の競合相手であるDatabricksの最新の年間収益ランニングレートは54億ドルに達し、前年比で65%の成長率を記録しており、Snowflakeの29%をはるかに上回っている。最新の評価額は1000億ドル以上である。Databricksは機械学習およびAIワークロードにおいて優位性を持っている。もしDatabricksが今後上場すれば、企業ソフトウェア市場で最も注目されるIPOの一つとなる可能性が高く、その際、Snowflakeは公開市場で直接比較を余儀なくされるだろう。

Databricks以外にも、主要なクラウドプロバイダーの脅威は無視できません。AWSのRedshift、GoogleのBigQuery、AzureのSynapseは継続的に進化しており、それぞれのクラウドエコシステムと自然に統合されています。これらはSnowflakeのパートナーであると同時に、潜在的な代替品でもあります。さらに下位には、DuckDBやClickHouseのようなオープンソースまたは新興ツールがあり、ローカル分析、リアルタイム分析、低コストクエリなどの特定のシナリオで市場を徐々に侵食しています。したがって、Snowflakeの競争環境はSalesforceやServiceNowよりもさらに複雑です。

消費モデルの直感に反するリスク

もう一つ直感に反する点を説明します。Snowflakeが最も恐れるのは、顧客が使わないことではなく、顧客が非常に上手に使ってしまうことです。なぜならSnowflakeは消費型モデルであり、顧客がクエリを多く実行し、計算を多く行い、データを多く保存すればするほど、Snowflakeの収益は増加するからです。しかし逆に、企業がSnowflakeの請求額が高すぎると感じると、エンジニアリングチームはクエリの最適化やストレージの圧縮を進め、さらには低価値なタスクの一部をオープンソースツールで置き換えるよう動きます。

これが消費モデルの両刃の剣である。成長が速い時期には、収益は顧客の利用量に伴って自然に上昇するが、顧客が利用量の最適化を始めると、収益の成長率も鈍化する。この傾向はすでにデータに反映されており、Snowflakeのネット収益留存率は131％から126％、そして最新の125％へと低下している。この数値は依然として健全な水準であり、既存顧客が毎年消費を増やし続けていることを示しているが、傾向が下向きであることは、既存顧客の拡大速度が以前ほどではないことを示している。この背景には、ベースが大きくなったことによる自然な減速と、顧客によるコスト最適化や消費ペースの鈍化の影響がある。

したがって、Snowflakeは、高成長で高弾力性だが、競争が極めて激しいAIデータプラットフォームです。これがSnowflakeの最大の魅力であり、最大のリスクでもあります。

最新の財務データ

年間製品収益は44.7億ドルで、前年比29%増と、この3社の中で最も高い成長率を記録。最新四半期の製品収益は12.3億ドルで、前年比30%増と、年間成長率をやや上回った。RPOは97.7億ドルと、前年比42%増加。最新四半期のネット新規顧客は740社で、前年比40%増加。さらに、同社は過去最大の単一契約（金額は4億ドルを超える）を締結した。これらのデータは、Snowflakeへの需要が鈍化していないことを示しており、むしろ大口顧客がより大規模な長期契約を結び続けていることを裏付けている。

しかし、問題も明確です。GAAP基準では、Snowflakeは年間で約13.3億ドルの損失を出しており、この3社の中で唯一GAAPベースで黒字になっていない企業です。四半期ごとに4億ドル以上の株式報酬が発生し、年間では17億ドルを超え、株主の希薄化への圧力は大きいです。

しかし、Snowflakeは3社中最も高価であり、将来の収益ベースでのEV/Sales倍率は約9倍と、Salesforceをはるかに上回っている。

触媒とリスク

有利点として、Snowflakeにはいくつか注目すべき点があります。第一に、Snowflakeは従来のSaaSモデルではなく、使用量ベースのモデルであり、AIワークロードの増加と自然に連動して恩恵を受けます。短期的には、AIがより多く動作するほど、Snowflakeの収益も増加します。第二に、RPOは前年同期比で42%増加しており、これは大口顧客がさらに大きな長期契約を締結していることを示し、将来の収益の見通しが非常に明確であることを意味します。第三に、Snowflake IntelligenceとCortex Codeは急速に拡大しており、すでに9,100以上のアカウントがAI機能を活用しています。

また、Snowflakeには最近、もう二つの重要なイベントがあります。5月27日に決算発表があり、その直後の6月1日から4日まで、サンフランシスコでSnowflakeの年次大会が開催されます。この二つのカタリストが連続して発生するため、個人的には材料面でプラスの影響が大きいと考えています。その時期には株価の変動が大きくなる可能性があります。

リスク面についても事前に把握しておく必要があります。第一に、GAAPベースでの継続的な赤字が最大の課題です。市場が利益とキャッシュフローをより好む環境下では、SalesforceやServiceNowと比較して、Snowflakeはより大きな評価圧力に直面します。第二に、Databricksは現在、Snowflakeにとって最も強い競合相手です。Databricksの今後の上場は、データプラットフォーム業界全体の競争構造を再定義する可能性があります。もしDatabricksが上場後により高い成長率を示し、AI関連のストーリーがより強力で、評価がより魅力的であれば、資金はSnowflakeからDatabricksへシフトする可能性があります。さらに、株主訴訟や内部者による売却といった企業ガバナンス面のノイズも市場の心理に影響を与える可能性がありますが、これらは現在の主要な焦点ではありません。

スノーフレークは、3社中最も急成長し、AIデータインフラのロジックが最も直截的で、従来のSaaSビジネスモデルの影響を受けない一方で、評価額が最も高く、競争が最も激しく、利益の質が最も弱い企業であり、高リターン・高リスクである。

三社比較と個人的結論

この3社を分析した後、私が個人的に感じる意見をお話しします。

セーフティマージンを重視し、バリュー投資のロジックを好むのであれば、Salesforceは最も安定した選択肢です。10倍台の前向きPER、144億ドルのフリーキャッシュフロー、500億ドルの自社株買い許可、そして安定した収益性により、保有する際のセーフティマージンは大きいです。ただし、その成長率は10％にとどまっており、株価の上昇力はそれほど強くない可能性があります。

AI Control Towerというガバナンス層のロジックを認めるのであれば、ServiceNowは3社の中でもAIに関するナラティブが最も明確な企業である。20％以上の成長率、97％の更新率、22倍の先物PERに加え、ジェンソン・ホアンが3年連続で自ら背書していることから、現在の購入価値は非常に高い。ただし、頻繁な買収による統合リスクを受け入れ、短期的な株価の高ボラティリティに耐える必要がある。

最大の弾力性を追求し、最大の変動を受け入れる場合、Snowflakeは高リターンの賭けです。最大のリスクは、同社の利益が黒字化せず、継続的な損失が続き、ネットレテンションレートが低下すること、そして競合他社のDatabricksが今後IPOを実施し、データプラットフォーム業界全体の評価基準を再構築する可能性です。リスクとボラティリティは確かに高いです。

この3社以外で、ソフトウェアセクターで最も安定したアンカーを求めるなら、依然としてマイクロソフトが最適です。これは今回の過小評価の中で最も深刻な大規模ソフトウェア銘柄です。ただし、ここで改めて強調しておきますが、これはあくまで私の個人的な判断基準であり、いかなる投資アドバイスでもありません。皆様は、自身の実際のポジション状況を踏まえ、理性的に分析した上で、適切な投資判断を下してください。

まとめ：AIは誰を殺すのか？

最後に、最初に提起した問いに戻りましょう。AIはソフトウェア業界全体を殺すものなのか、それとも10年に一度の買い時を私たちに与えてくれるものなのか？

私の判断では、AIがソフトウェアを殺すという物語は過度に単純化されている。実際に起きているのは、AIが機能インターフェースのみを販売するソフトウェアを淘汰している一方で、インフラストラクチャとガバナンスを販売するプラットフォームを報酬しているということである。すべてのソフトウェアが颠覆されるわけではない。

これは2000年のインターネットバブルの崩壊時と似ている。当時は「インターネットがすべての従来企業を倒す」という市場の主流のトレンドがあったが、最終的に生き残ったのはインターネット企業だけでなく、インターネットをいち早く取り入れ、そのツールを自社のビジネスに統合・融合させた従来企業だった。彼らはインターネットへの移行をスムーズに成功させた。20年後の今、このAIの波を振り返ってみても、論理は同じだ。真正の競争優位を持ち、データの蓄積があり、AIインフラプラットフォームとして機能できるソフトウェア企業が、最終的に最大の勝者となるだろう。そして今、それらの企業はまさに次の上昇サイクルの始点に立っている。