PATH（ユーアイパス） FY2027 Q1 決算説明会

オペレーター

皆様、こんにちは。メガンと申します。本日の会議のオペレーターを務めさせていただきます。ただいまより、UiPathの2027年度第1四半期決算電話会議を開始いたします。

背景ノイズを防ぐため、すべての回線はミュートに設定されています。スピーカーの発言の後、質疑応答セッションを行います。この時間中に質問をご希望の場合で、ウェビナー経由でご参加の方は、ウェビナー・アプリケーションの下部にある挙手アイコンを使用してください。お電話でダイヤルされた方は、星（*）の5番を押して挙手してください。

なお、すべての参加者は、質問1回および追加の質問（フォローアップ）1回までに制限されますのでご注意ください。それでは、インベスター・リレーションズ担当バイスプレジデントのアリス・ファーラニにマイクをお渡しします。

アリス・ファーラニ

こんにちは。本日の市場終了後に発行された決算プレスリリースにて発表いたしました、UiPathの2027年度第1四半期決算内容を確認するためにお集まりいただき、ありがとうございます。本日は、準備されたコメントの発表および質疑応答のため、創設者兼最高経営責任者（CEO）のダニエル・ダイネス、および最高執行責任者（COO）兼最高財務責任者（CFO）のアシム・グプタが同席しております。当社の決算プレスリリースおよび財務補足資料は、UiPathのインベスター・リレーションズ（IR）ウェブサイトに掲載されています。

これらの資料には、GAAPから非GAAPへの調整表が含まれています。本日の電話会議では、非GAAP指標について議論いたします。本日の電話会議には、第2四半期および2027年度通期の財務ガイダンス、ならびに将来の成長とオペレーショナル・エクセレンス（運用効率）を推進・加速させる能力、ならびに当社のプラットフォーム、製品ラインナップ、市場機会を拡大させる能力に関する将来予想に関する記述が含まれています。

アリス・ファーラニ

実際の結果は、多くの要因により将来予想に関する記述に示された内容と大きく異なる可能性があるため、投資家の皆様はこれらの記述に過度に依拠しないようご注意ください。当社の実際の結果に影響を及ぼす可能性のある重要なリスクおよび不確実性についての議論については、2026年1月31日に終了した会計年度の年次報告書（Form 10-K）、およびその後にSEC（証券取引委員会）に提出された報告書をご参照ください。本電話会議で行われる将来予想に関する記述は、本日時点での当社の見解を反映したものです。それらを更新する義務を当社は負いません。

本ウェブキャストにはスライドが伴っておりますことをお伝えしておきます。本電話会議の終了後、直ちにスライドおよび準備された発言のコピーを当社のインベスター・リレーションズ・ウェブサイトに掲載いたします。また、特に明記されていない限り、すべての比較は前年同期比（year-over-year）となります。それでは、ダニエルに代わります。

ダニエル・ダイネス

ありがとう、アリス。皆様、こんにちは。ご参加いただきありがとうございます。2027年度のスタートは非常に力強いものとなり、すべての主要な財務指標において、再びガイダンスを上回りました。

結果の詳細に入る前に、この1年間の進捗を振り返る時間を設けたいと思います。昨年5月、当社はエージェンティング（agenting）およびビジネス・プロセス・オーケストレーション製品の一般提供を開始しました。開始から1年が経過し、導入は初期の実験段階から本番環境へのデプロイメントへと移行しています。これは特に、インストールベースの拡大、プロセス・オーケストレーションの導入、およびバーティカル（垂直型）AIワークフローの3つの領域で顕著に見られます。

素晴らしい例として、米国の最大手ヘルスケア流通企業の一つがあります。UiPathエージェントと決定論的なオートメーションを組み合わせた1つのエンドツーエンドのワークフローにより、年間数百万ドルのコスト削減が期待されており、これが今四半期における7桁の拡大につながりました。

ダニエル・ダイネス

世界最大級の建設会社の一つが、当社のP2P（Purchase-to-Pay）バーティカル・ソリューションを導入しました。同社は、UiPathを単なるソフトウェアベンダーとしてではなく、エンタープライズAI変革のための戦略的な共同開発パートナーとして選んだと述べています。あるフォーチュン500のエネルギ企業は、決定論的なエージェント型オートメーションとプロセス・オーケストレーションを単一のプラットフォームとして統合できる当社の能力により、UiPathを7,000万ドルのコスト削減イニシアチブの中核に据えました。今四半期に目を向けます。

第1四半期のARR（年間経常収益）は、4,900万ドルの純新規ARRに牽引されて前年同期比12%増の19億100万ドルに達し、収益は前年同期比17%増の4億1,800万ドルとなりました。事業全体のオペレーショナル・エクセレンスの向上と規律ある実行力により、第1四半期の非GAAP営業利益は9,200万ドル、マージンは22%に成長しました。当社は、会社史上初めて第1四半期にGAAPベースの黒字を達成しました。

ダニエル・ダイネス

今四半期の業績は、当社のエンタープライズ・オートメーションのインストールベースの強みに基づいています。プラットフォームを深く活用し、ROI（投資対効果）が実証され、時間の経過とともに当社と共に拡大してきた実績を持つ、数千社ものお客様がいます。これは、当社のAI製品における継続的なモメンタムを反映しています。今四半期、上位20件の案件のうち16件にAIが含まれており、AIを含む拡大案件は、含まれていない案件の6倍の規模でした。

これらの結果の要因は、前四半期に概説したのと同じ核心的な差別化要因です。決定論的なオートメーションとエージェント型オートメーションを、エンタープライズグレードのプロセス・オーケストレーションと共に統合する当社のプラットフォーム、インストールベースのフライホイール、ガバナンスの基盤、そして水平的なオートメーション・プラットフォームと深いバーティカル・ソリューションを組み合わせる能力です。私は、インドで開催された年次イベント「FUSION」や、開発者会議「DevCon」を含む、当社のグローバルイベントを通じて、そのモメンタムを直接目にしました。顧客、開発者、パートナーのいずれにおいても、メッセージは一貫していました。

ダニエル・ダイネス

企業は、人間、エージェント、ワークフロー、オートメーション、およびシステムを統治（ガバナンス）し、オーケストレーションできるプラットフォームをますます必要としており、これはUiPathが構造的な優位性を持つ領域です。DevConにおいて、当社は「UiPath for Coding Agents」をリリースしました。これにより、開発者は好みのコーディング・エージェントを接続し、エンタープライズグレードのガバナンスと信頼性が組み込まれたUiPathプラットフォーム上で、オートメーションの全ライフサイクルにわたって作成、テスト、デプロイ、管理を行うことが可能になります。これが重要である理由は、ほぼすべての顧客との会話において、構築・維持する能力を上回る「オートメーションのバックログ」という共通の制約が浮き彫りになっているからです。

導入はしばしば最も困難な部分であり、特に上流システムの変更が時間の経過とともにメンテナンスコストを増大させるような、複雑なエンタープライズ環境において顕著です。コーディング・エージェントを、当社のプラットフォームに組み込まれたガバナンス、オーケストレーション、および自己修復機能と組み合わせることで、その運用負荷を劇的に軽減し、デプロイメントのタイムラインを数ヶ月から数週間へと短縮することができます。

ダニエル・ダイネス

これにより、お客様への価値提供までの時間が加速し、導入が深まり、顧客基盤全体における長期的なリテンション（維持率）が強化されることを期待しています。当社の内部チームやお客様も、コーディング・エージェントで素晴らしい成果を上げています。例えば、世界最大級の家電メーカーの一つは、4週間かかっていたプロジェクトの構築を3時間に短縮しました。世界最大級のチップメーカーの一つは、2ヶ月のプロジェクト構築を数日間に短縮しました。

今四半期、最も際立っていたのは、顧客の優先順位がどのように明確に進化してきたかということであり、その焦点は一貫してプロセス・オーケストレーションに置かれています。DevConでのあるお客様の言葉を借りれば、「モデルは容易だが、オーケストレーションは容易ではない」ということです。これは、私たちが顧客基盤全体から聞いていることを直接的に反映しています。お客様はもはや、単に「より多くのエージェントをデプロイしてほしい」とか「より多くのコードを生成してほしい」といったことだけを求めてはいません。

ダニエル・ダイネス

顧客は、部門を横断し、システムを接続し、測定可能な運用成果をもたらすエンドツーエンドのワークフローを通じて、ビジネス機能全体の運用方法を変革することを求めています。このような変革を実現するには、個別のAIエージェントだけでは不十分です。セキュアでガバナンスの効いたエンタープライズ・ワークフロー内で、エージェント、自動化、API、システム、そして人々を共にオーケストレーションできるプラットフォームが必要です。素晴らしい例として、世界最大級の電気通信会社が挙げられます。

すでに2,000近いプロセスを自動化し、年間3,000万ドル以上のコスト削減を実現している同社は、現在、その確定的（deterministic）な基盤をさらに拡大し、エージェント型ワークフローへと移行しており、200以上の追加の確定的自動化と20以上のエージェント型ユースケースのパイプラインを構築しています。同様のプロセス・オーケストレーション機能により、フォーチュン・グローバル500の電子機器メーカーにおける競合リプレイスも実現しました。そこでは、タスクベースの自動化からエンタープライズ全体のビジネスプロセス・オーケストレーションへと移行できる唯一のプラットフォームが当社でした。

ダニエル・ダイネス

強固な確定的基盤の上に、彼らは現在、Maestroを使用して自動化、エージェントシステム、および人間の意思決定をグローバルに調整することで、製造およびサプライチェーンのワークフローへと拡大しています。Maestroは、プロセス自体が明確に定義されている請求書の承認やデプロイメント・パイプラインのような、構造化されたワークフローにおいて既に優れた能力を発揮しています。しかし、エンタープライズ業務はますます非線形になり、ダイナミックで、例外駆動型であり、チームやシステムをまたぐ意思決定を中心としています。だからこそ、DevConにおいて、私たちはMaestro Caseをパブリックプレビューとして発表し、従来のプロセス・オーケストレーションを超えて、非構造化されたエンタープライズ業務のオーケストレーションへとMaestroを拡張しました。

この広範さこそが、UiPathを市場で最も完全なプロセス・オーケストレーションおよび自動化プラットフォームにしている要因であり、当社のエージェント型製品の早期採用者であるSonic Automotiveを含む、より幅広い顧客への採用をすでに促進しています。彼らは当初、車両の在庫管理と販売リードのフォローアップを自動化するためにUiPathを導入しました。

ダニエル・ダイネス

彼らは現在、より広範なCスイートのイニシアチブの下、UiPathプラットフォーム上でエージェント型自動化戦略を標準化しており、月次決算や従業員のオンボーディングといったワークフローへと拡大しています。拡大の主な原動力は、エージェント、自動化、および人々を横断して複雑なマルチステージ・ワークフローをオーケストレーションできるMaestro Caseの能力でした。プロセス・オーケストレーションを超えて、ドキュメントは依然としてエンタープライズ業務における最大の摩擦要因の一つであり、顧客はエンタープライズ規模でドキュメント集約型のワークフローを自動化するために、UiPath IXPへとますます傾倒しています。5月、当社は「Forrester Wave, document mining and analytics platforms, Q2 2026」においてリーダーとして選出されました。

私たちは、その勢いが最大規模のエンタープライズ導入や競合における勝利に直接つながっているのを目の当たりにしています。素晴らしい例は、請求書や注文書のような大量の非構造化ドキュメントを自動化するために、UiPath IXPへの標準化を進めている大手医療技術企業です。

ダニエル・ダイネス

その顧客はすでに年間約500万ドルの削減を実現しており、規模を拡大するにつれて1,000万ドルまで成長すると予想しています。企業が自社のビジネスに合わせて設計された専用のAIソリューションをますます採用するにつれ、業界特化型のガバナンスの効いたワークフローへの需要は成長し続けています。UiPathを差別化しているのは、それらの深いドメイン固有のソリューションを、同じプロセス・オーケストレーション、自動化、およびガバナンスのプラットフォームと組み合わせることができる能力です。今四半期、当社は金融サービス、小売、製造、およびCFO部門にわたってポートフォリオを拡大しました。

ヘルスケア分野でもすでに勢いが見えており、7桁（百万ドル単位）の新規ロゴ獲得を実現しています。ラテンアメリカの大手ヘルスケア・プロバイダーは、レベニューサイクル管理、診療録の要約、および支払拒絶管理をサポートするために当社のバーティカル・ソリューションを選択し、累計1,200万ドルの便益を見込んでいます。顧客はまた、これらのバーティカル・ソリューションから有意義な運用上の利益を得ています。

ダニエル・ダイネス

大手ヘルスケア技術企業は、当社の診療録要約ソリューションを使用して、臨床サマリーのレビュー時間を90%削減しました。金融サービスでも同様の勢いが見られます。ある地方銀行は、当社の取引スクリーニング・アラートレビュー・ソリューションを使用して、制裁対象チェックの61%を自動化しており、月間約14,000件のアラートを処理しています。AIはソフトウェアの作成を加速させていますが、同時にその検証の必要性も加速させています。

コードの量が増えるにつれ、テストの負担も増大します。独立した調査会社は、一貫してUiPathをこの分野のリーダーとして認めており、私たちは、この検証能力が真の実態を伴う、拡大し続ける構造的な優位性を反映していると考えています。Test Cloudはその中心にあり、顧客がテストをダウンストリームのボトルネックから、デリバリー・ライフサイクル全体に組み込まれた継続的でインテリジェントな機能へと移行するのを支援しています。今四半期の例として、顧客プラットフォームのサポート開始を合理化するために、エージェント型テストに向けてUiPath Test Cloudを採用した米国の大手公共事業プロバイダーがあります。

ダニエル・ダイネス

このソリューションは、手動テストを大幅に削減すると同時に、約300万ドルのコスト削減を生み出すことが期待されています。当四半期、当社はゴー・トゥ・マーケットおよび技術的インテグレーションの両面において、パートナーシップをさらに深めました。これには、Deloitteとの提携拡大が含まれており、同社のASCENDデリバリープラットフォームにUiPath Test Cloudを組み込むことで、Deloitteのグローバルなクライアントベースにエージェント型テスト機能をもたらしました。Accentureでも同様の勢いが見られます。

前四半期に紹介したライフサイエンスのお客様は、Accentureと協力してグローバルなエージェント型セールスエントリー・ソリューションを展開し、現在ではこれを70カ国に拡大しています。その成功に基づき、同社は7桁の拡大契約を締結し、現在は当社のプロセス・オーケストレーション・プラットフォーム上に構築されたCIO部門向けインテーク・ソリューションを設計するために当社と提携しています。技術面では、主要なエンタープライズ・エコシステムにおけるリーチを拡大し続けています。

ダニエル・ダイネス

Microsoftとは、脅威の検出と対応を自動化するために、UiPathを同社のセキュリティスイートと統合しました。Salesforceとは、Maestroのプロセス・オーケストレーションをSalesforceとバックオフィス・システムに拡張する、新しいエージェント・エクスチェンジ・オファリングを開始しました。Google Cloudとは、当社のIXPソリューションを彼らのマーケットプレイスに提供しました。そしてDatabricksとは、同社のデータ・インテリジェンス・プラットフォームをUiPathのプロセス・オーケストレーションに直接接続し、企業がガバナンスの効いたワークフロー内でデータ・インサイトから自動化されたアクションへと移行するのを支援します。

要約すると、今四半期はビジネス全体における規律ある実行、継続的なAIの採用、そして当社のプラットフォームにおける成長する勢いを反映したものでした。他のどのベンダーも、確定的自動化、エージェント型AI、ドキュメント・インテリジェンス、およびビジネスプロセス・オーケストレーションを単一のプラットフォームに集約することはできません。その完全性こそが、顧客が標準化（採用）している理由です。

ダニエル・ダイネス

私たちは、エンタープライズAI採用のこの次のフェーズに向けて、独自のポジションを確立していると考えています。2027年度の力強いスタートは、当社のビジネスの持続性と、目の前にある機会の規模の両方を裏付けるものです。Ashimに交代する前に、私たちの親愛なる友人であり取締役であったSoma Somasegarの逝去について、一言お伝えさせてください。SomaはUiPathの長年の投資家であり、わずか8カ月前に私たちの取締役に加わりました。

UiPathへの彼のインパクトは即座に、かつ多大なものでした。彼はメンターであり、信頼できるアドバイザーであり、私が職業的にも個人的にも深く尊敬する人物でした。彼がいなくなることは非常に寂しく、私たちの取締役会およびリーダーシップ・チーム全員が同じ気持ちであると確信しています。私たちの心は彼の家族と共にあります。

それでは、電話会議をAshimに引き継ぎます。

アシム・グプタ

ダニエル、ありがとうございます。皆様、こんにちは。財務状況に移る前に、簡潔な事業概況についてお話ししたいと思います。当社は、昨年掲げた主要な優先事項において、引き続き有意義な進展を遂げています。

当社のパートナー・エコシステムは、当社のゴー・トゥ・マーケット（GTM）モデルおよび顧客への導入（アダプション）への取り組みの両方とより深く統合されており、あらゆる業界における大規模なエンタープライズ展開の拡大を支援しています。ダニエルが言及したように、デロイトやアクセンチュアといったパートナーは、単なる販売だけでなく、顧客がAI駆動型のワークフローを運用し、拡大させるのを支援する上でも、ますます重要な役割を果たしています。これが、金融サービス、ヘルスケア、その他の主要なバーティカル（垂直市場）で展開されているのを目の当たりにしています。同時に、顧客への導入に関する社内の注力事項は、引き続き中心的な運営上の優先事項です。

当社は、顧客の導入を加速させ、プラットフォームの利用を拡大できるよう、サービス部門および業界の専門知識への投資を継続しています。

アシム・グプタ

その取り組みの重要な一部が、6か月前に開始したフォワード・デプロイド・エンジニア（FDE）プログラムです。FDEは、製品イノベーションと顧客への展開を繋ぐ効果的な架け橋であることが証明されており、顧客環境内で直接バーティカルなワークフローを形成し、価値創出までの時間を短縮しています。導入に加え、当社のゴー・トゥ・マーケット・チームは、規律と顧客中心主義を持って業務を遂行しています。AIは今や、事実上すべての戦略的な顧客との会話の一部となっており、それらの議論は、プラットフォーム、オーケストレーション、およびバーティカル・ソリューションへとますます拡大しています。

ダニエルが言及した案件データは、それを反映しています。AIは上位20件の案件のうち16件に含まれており、AIを含む拡張案件は、含まれていない案件よりも6倍大規模でした。最後に、運営効率についてですが、AIは当社の社内におけるビジネス運営のあり方を変えつつあります。研究開発（R&D）、バーティカル・ソリューション、および顧客対応機能への意図的な投資を継続しつつ、組織全体で営業レバレッジの向上が見られます。

アシム・グプタ

本四半期については、別途記載がない限り、非GAAPベースの結果についてお話しします。すべての成長率は前年同期比です。また、当社は現地通貨で価格設定および販売を行っているため、為替レートの変動が業績に影響することを注記しておきます。前回の決算発表時から第1四半期末にかけて、為替レートは概ね安定しており、その結果、第1四半期のARRおよび収益には100万ドル未満のわずかな押し上げ要因（テイルウィンド）となりました。

第1四半期の収益は4億1,800万ドルに増加し、17%増となりました。前年同期比で約700万ドルの為替による押し上げ要因を調整すると、収益は15%増となりました。ARRは計19億100万ドルとなり、11%増となりました。これには、前年同期比で900万ドルの為替による押し上げ要因が含まれています。

純増ARRは4,900万ドルでした。

アシム・グプタ

為替およびM&Aの影響を調整した純増ARRは、前年同期比で改善しました。当社のドルベース総継続率は97%と業界最高水準を維持しており、ドルベース純継続率は109%でした。これは、顧客が当社のエージェンティック・オートメーション・ソリューションを採用する中で、顧客基盤の堅牢性が裏付けられていることを示しています。為替を調整したドルベース純継続率は108%であり、当社のビジネス全体での安定化を示しています。

当四半期末の顧客数は約10,550社となりました。解約は引き続き、当社の最も小規模な顧客に集中しています。一方で、ARRが3万ドルを超える顧客は、前年同期比で7%増加しました。この動向は、当社のコホート・パフォーマンスにも反映されています。

ARRが10万ドル以上の顧客は11%増の2,624社、ARRが100万ドル以上の顧客は18%増の374社となりました。

アシム・グプタ

当社の顧客戦略は、長期的な拡張の機会が最も大きいと考えている、世界で最も複雑なエンタープライズ企業内でのプレゼンスを深めることに引き続き注力してきました。この戦略に基づき、当社は、Candela Medical、Tire Rack、Shoprite Holdingsといった新規ロゴ（新規顧客）や、レガシーなRPAベンダーからUiPathを戦略的自動化プラットフォームとして採用するグローバルな半導体企業など、大きな長期的拡張の可能性を持つ新しいエンタープライズ顧客を継続的に獲得しています。当社のクロスシステム統合およびエンド・ツー・エンドのプロセス・オーケストレーション機能は、顧客が既存の自動化プログラムを、タスクベースの自動化からより広範なエージェンティック・ワークフローへと移行するために必要な、スケーラブルな基盤を提供します。残存履行義務（RPO）は14億1,300万ドルに増加し、15%増となりました。

約900万ドルの為替の逆風を調整すると、RPOは16%増となりました。カレントRPOは9億800万ドルに増加し、17%増となりました。費用についてですが、第1四半期の全体の売上総利益率は83%、ソフトウェアの売上総利益率は90%となりました。

アシム・グプタ

第1四半期の営業費用は2億5,600万ドルでした。当社史上初めて、GAAPベースで黒字の第1四半期を実現し、GAAPベースの営業利益は、前年同期のGAAPベースの営業損失1,600万ドルから、2,800万ドルの黒字へと転換しました。GAAPベースの営業利益には、5,300万ドルの株式報酬費用が含まれています。第1四半期の非GAAPベースの営業利益は9,200万ドルで、利益率は22%となり、運営効率への継続的な注力により、前年同期比で250ベーシス・ポイント以上上昇しました。

第1四半期の非GAAPベースの調整後フリー・キャッシュ・フローは1億3,000万ドルでした。当四半期末において、当社は14億ドルの現金同等物および有価証券、および無借金という健全なバランスシートを維持しています。第1四半期中に、当社は平均価格11.47ドルで2,000万株の自社株買いを行いました。4月30日以降、当社の10b5-1計画に基づき、2026年5月27日までに、平均価格9.63ドルでさらに200万株を買い戻しています。

アシム・グプタ

次に、ガイダンスについてです。変動の激しいマクロ経済環境が続く中、チームの遂行能力を高く評価しています。当社は引き続き慎重な見通しを維持し、目前に見えている状況に基づいたガイダンスを提供します。前回の決算発表時以降、ユーロは概ね安定していますが、インド・ルピー（INR）やルーマニア・レウなどの他の通貨は変動を経験しています。

その結果、第2四半期および通期において、ARRおよび収益に名目上のわずかな為替の逆風を見込んでいます。こうした為替の逆風はあるものの、運営上の優先事項における進展を踏まえ、ガイダンスを引き上げます。具体的なガイダンスについて説明します。

アシム・グプタ

2027年度第2会計四半期については、収益は3億9,500万ドル〜4億ドルの範囲、ARRは19億2,900万ドル〜19億3,400万ドルの範囲、非GAAPベースの営業利益は約7,500万ドル、第2四半期の基本株式数は約5億1,800万株となる見込みです。2027年度通期については、収益は17億7,600万ドル〜17億8,100万ドルの範囲、ARRは20億5,800万ドル〜20億6,300万ドルの範囲、非GAAPベースの営業利益は約4億3,000万ドルを見込んでいます。最後に、2027年度の非GAAPベースの調整後フリー・キャッシュ・フローは約4億2,500万ドル、非GAAPベースの売上総利益率は約84%となる見通しを継続しています。本日はご参加いただきありがとうございました。

今四半期中に皆様とお話しできることを楽しみにしております。それでは、オペレーターにマイクを戻します。オペレーター、質問の受付をお願いします。

オペレーター

これより質疑応答セッションに移ります。ウェビナー経由でご参加の方は、ウェビナー・アプリケーションの下部にある「手を挙げる」アイコンを使用してください。電話でダイヤルして参加されている方は、星印の5番を押して挙手してください。指名されましたら、マイクをミュート解除してご質問をお願いいたします。

なお、参加者様のご質問は、1人につき質問1回とフォローアップ1回までに制限させていただきます。現在、質問の順番を整理するため、一時中断いたします。最初の質問は、TD CowenのBryan Bergin様からです。回線は開いております。

ご質問をお願いいたします。

ブライアン・バーギン

皆さん、こんにちは。ありがとうございます。Ashim、まずは全体的な需要環境について伺いたいのですが、基底的な需要トレンドやパイプラインのコンバージョンにおいて、何か興味深い変化はありますか？この紛争が長期化する中で、案件のタイミングやセールスサイクルなどに関連する事項があれば教えてください。

アシム・グプタ

いいえ、実際には、今年初めに第1四半期のガイダンスを出した時と比較して、環境は比較的安定していると感じています。Bryan、ビジネスのモメンタム、パイプラインの健全性、コンバージョン率、そして予測可能性については、非常にポジティブに捉えていると考えています。顧客との対話も非常にうまくいっています。多くのパイロット導入が現在、成約へと転換し始めており、これについては非常に前向きに捉えています。

全体として、パイプラインについては非常にポジティブであり、環境はこれまでと同様に変動的なままです。私たちはそれを「ニューノーマル（新常態）」であると考えています。

ブライアン・バーギン

わかりました。AI製品のARR（年間経常収益）の水準について、規模感に関するアップデートや、それらのソリューションにおける価格設定に関する議論がどのように進展しているか教えていただけますか？

アシム・グプタ

製品のARRについては、定期的に開示しています。モメンタムについては非常に手応えを感じています。今四半期のトップ20案件のうち16件にAIが関与していたという点については、既にお伝えしたかと思います。エージェンティック（Agentic）な製品や、当社のAI製品全般は、非常に強力なモメンタムを持っています。

また、当社のバーティカル・ソリューション（業界特化型ソリューション）も、顧客の関心とパイプラインの両面で、特にヘルスケアと金融サービスにおいて、着実に牽引力を持ち始めています。最後に、当社のエージェンティックなテスト・ソリューションである「Test」も、非常に良好なトラクションを得ています。今後の期間でこれらの数字を更新できることを楽しみにしています。現時点では非常に良いモメンタムを感じており、案件の牽引力はAI製品の全体的な軌道を示していると考えています。

オペレーター

次のご質問は、NeedhamのScott Berg様です。回線は開いております。どうぞ。

スコット・バーグ

皆さん、こんにちは。素晴らしい四半期でした。質問を受け付けていただきありがとうございます。Daniel、あなたはオーケストレーションについて広範に話されましたが、これは私たちがこの分野の研究を行う中で、おそらくここ1、2年、一貫して浮上している主要なトピックです。

Maestro（マエストロ）と、現在展開されている案件について考えた際、AIを含むほぼすべての案件にMaestroが含まれていない理由があるのでしょうか？あるいは、今後すべての案件に含まれないことを示唆するような、何らかの組み合わせ（要因）があるのでしょうか？

ダニエル・ダイネス

Maestroがすべての案件に含まれることはできないと考えています。当社のビジネスの見方としては、タスクおよびプロセスのオーケストレーションの全スペクトラムに対応できるプラットフォーム全体を有しています。Maestroは、顧客がプロセス・オーケストレーションおよび自動化、さらにはエンドツーエンドのプロセス・オーケストレーションおよび自動化を行う際に活用されるソリューションです。タスク自動化製品から開始することを好むお客様もいらっしゃいます。

タスク自動化には、決定論的なものとコグニティブ（認知）的なものの両方があり得ます。RPAやAPI自動化は決定論的なタスク自動化に該当しますが、一方でタスクレベルに適用できるエージェントも備えています。Maestroが登場するのは、人間、タスク自動化、エンタープライズ・ワークフロー、システム、そしてエージェントが関与する、より複雑な業務のオーケストレーションが必要な場合です。当然ながら、より進化を遂げたお客様向けのソリューションとなります。

ダニエル・ダイネス

Maestroは、大型案件の獲得を助け、当社の導入済み顧客基盤を顧客に対してより強固なものにしますが、あらゆる案件に展開できるとは言えません。

スコット・バーグ

わかりました。助かります。Ashim、先ほど出された質問への追質問です。我々全員が理解しようとしているのは、明らかに、貴社のいくつかのAIモジュールがビジネスや受注に与える影響と、その全体的な軌道についてです。

AIの指標を必ずしも毎四半期報告したいわけではないことは理解していますが、少し異なる方法で質問させてください。AI要素を含んでいた上位20件のうちの16件の案件を考えた場合、それらの取引のうち、AI機能によるものはどの程度重要なのでしょうか？我々が理解しようとしているのは、それらの取引が依然として従来のRPA中心なのか、それともAI機能による大きな影響が見られ始めているのかということです。

アシム・グプタ

いいえ、より大きな影響が見られます。私の見方としては、3つの領域に分けたいと思います。当社のトップ顧客およびトップ案件については、Scott、取引の大部分が、AIが過半数ではないにしても、重要なAIコンポーネントを含んでおり、それが推進力となっています。それらは、1つか2つのSKUが少量導入されるといった、部分的なものではありません。

それらは、私たちが顧客に販売している実質的な内容です。次に、従来のRPAと決定論的自動化（deterministic automation）への継続的な需要が見られる、中間層の顧客がいると考えています。それらの企業は、エージェンティックAIを本格的に採用しているか、あるいは、エージェントと決定論的自動化が提供するコストとガバナンスにおける信頼性の両方を比較検討した上で、より決定論的な自動化を前倒しで導入している企業です。

アシム・グプタ

先ほどお話しした減速要因は、実際には市場の下位層、つまり小規模な顧客や個人の生産性によるものです。それが、私が今四半期を区分けする方法です。私たちは、エージェンティック側で得られている引き合いと、それが当社の成長に寄与していることを、実際に非常に喜ばしく思っています。

オペレーター

次のご質問は、モルガン・スタンレーのSanjit Singh様からです。回線はつながっております。どうぞ。モルガン・スタンレーのSanjit Singh様です。

アビシェク・ムルリ

こんにちは。

オペレーター

どうぞ。

アビシェク・ムルリ

Sanjit Singhの代理で出席しているAbhishek Murliです。ご質問をお受けいただきありがとうございます。予想を上回った（beat）ことについてもう少し詳しく伺いたいと考えています。第1四半期の収益の上振れは強力でしたが、その上振れは主にライセンス収益によるものであり、ARR（年間経常収益）は比較的予想通りでした。

その収益の上振れの「質」について、理解を助けていただけますでしょうか？ライセンスの計上時期や顧客の行動において、私たちが留意すべき異常な点はありましたか？また、今年残りの期間におけるライセンスのパフォーマンスとARRの軌道との関係については、どのように考えるべきでしょうか？

アシム・グプタ

2点申し上げたいと思います。1つ目は、製品、取引の質、および構造の両面において、その収益の質に非常に自信を持っているということです。当社の四半期実績は非常にクリーンであり、取引の質と構成についても非常に手応えを感じています。成長率を見る際、収益は四半期ごとのパフォーマンス指標となりますが、一方で我々は、12ヶ月ベースの指標であるARRに対し、ASC 606に基づいています。

ご質問を分解しますと、収益成長率は17%となっていますが、直近12ヶ月間で見ると、収益成長率は15%となります。実際、私は直近12ヶ月ベースでの15%の成長に非常に手応えを感じています。これは12%のARR成長率とおおむね同水準です。

アシム・グプタ

ARRの上振れと収益の上振れの差については、単にASC 606の計上時期による取引のミックスによるものであり、ライセンス収益がその要因となっていることは、実際には全体として収益の質が非常に高いことの表れです。

アビシェク・ムルリ

承知いたしました。ありがとうございます。追加の質問ですが、消費ベースの収益とユーザー数（per seat）ベースの収益の比率について、何か共有いただけますでしょうか？

アシム・グプタ

消費ベースの収益は、当社の事業におけるごく一部です。当社の価格モデルは、実質的にサブスクリプションが支配的です。ユーザー数（per seat）ベースの価格設定も、事業の大部分を占めるものではありません。当社は、特に非対面型（unattended）ロボット向けの、典型的なサーバーベースの価格設定に加え、実行（executions）についても販売しています。

繰り返しになりますが、個人の生産性、つまり単純なタスクベースの自動化は、当社のポートフォリオにおいて非常に小さな部分です。現在、当社が販売しているのは、より大規模で複雑なユースケースであり、それらはサーバーベースとサブスクリプションベースの両方の価格設定へと、より高くシフトしています。

オペレーター

次の質問はRBCのSanika Merchant様からです。回線は繋がっております。ご質問をお願いします。

サニカ・マーチャント

こんにちは。RBCのMatt Hedbergの代理で参加しております、Sanika Merchantです。ご質問の機会をいただきありがとうございます。オーケストレーションを取り巻く広範な競合環境や、現在見受けられる変化やトレンドについて少しお話しいただけますでしょうか？また、フロンティアモデルの機能に関する進展も数多くありますが、これらの進展が広範な競合環境、および特に当社にどのような影響を与えると見ておられるか、お聞かせください。

よろしくお願いいたします。

ダニエル・ダイネス

はい、もちろんです。まず、当社は市場において非常にユニークなプラットフォームを持っているとお伝えしたいと思います。これは3つの主要な柱に基づいています。第一に、非常に革新的なワークフロー・エンジン機能を備えた、極めてモダンなプロセス・オーケストレーション技術を有しています。

第二に、世界最大級の企業において、セキュアでガバナンスの効いた環境下で、10年間にわたり大規模な自動化を実現してきた実績があります。第三に、最新のAPIベースのシステムとレガシーシステムの両方に接続できる独自の能力を備えています。これら3つの柱により、当社のプラットフォームは市場において極めてユニークなものとなっています。現在見られている新たな進展に関しては、エコシステム全体におけるコーディング・エージェントの巨大な影響を、誰もが認識していると思います。

ここで、当社のお客様、およびUiPath自身の業務において私たちが目にしている興味深い現象についてお話ししたいと思います。

ダニエル・ダイネス

決定論的な（deterministic）自動化を構築することが、ますます容易になっています。コーディング・エージェントを使用して決定論的な自動化を構築し、それを大規模に展開できるようになっています。これにより、業務のロングテールな機会への対応が非常に容易になりつつあります。コーディング・エージェントが登場する前は、これほどのレベルの自動化を実現することは経済的に不可能でした。

自動化を構築することは、後にエージェンティックAI（agentic AI）を展開するための基盤（substrate）を実際に作り出していることになります。今日、なぜコーディング・エージェントがこれほどまでに成功しているのかについて申し上げますと、それはモデルの強みと決定論的な自動化の強みを、真に組み合わせているからです。Claude Codeが非常に優れているのは、その周囲に決定論的な堅牢性（hardness）があるからです。Claudeはコードを生成しますが、その後にコンパイラ、すなわち決定論的な技術を用いてコードをコンパイルし、さらにテスト、つまり生成されたコードを検証するためのもう一つの決定論的なコードを使用して検証を行います。

ダニエル・ダイネス

決定論的なオートメーションとモデルの組み合わせこそが、本番環境における真の展開を実現するものだということが、皆様にとってより明確になってきていると考えています。この点に関して、我々には多大な優位性があると言えます。インドでのDevConでお見せしたように、当社のプラットフォームはすでにコーディング・エージェントに対応しています。実装時間を大幅に短縮できることをお見せしました。

皆さん、少し考えてみてください、数週間が数時間に変わるのです。起こりうる業務のロングテールに対してオートメーションを展開していく際、これは本当に大きな意味を持ちます。

サニカ・マーチャント

ありがとうございます。詳細なご説明に感謝いたします。手短な追質問ですが、収益性について多くのお話をいただきました。また、前四半期には、長期的な非GAAP営業利益率の目標を30%に更新されました。

成長が引き続き同社の優先事項であることを踏まえ、2027会計年度におけるマージン拡大の鍵となるものは何でしょうか？ また、それに関して指摘すべき季節性はありますか？ よろしくお願いいたします。

アシム・グプタ

コストの季節性については、明らかに年度の後半における販売報酬を除いては、費用面における標準的なSaaSの季節性があるのみだと考えています。それ以外については、特筆すべき季節性はないと思います。私の観点からは、成長を第一の優先事項として捉えています。我々はFDE（フォワード・デプロイド・エンジニア）に投資し、テストに投資し、バーティカル・ソリューションに投資しています。

また、立ち上げの速さからも明らかなように、コーディング・エージェントにも投資しています。我々の立場からは、その投資が第一の優先事項です。同時に、継続的な規律と精査、そして自社プラットフォームとより広範なAIツールの両方を社内に導入することによって、さらなる効率化を実現できるため、長期的なモデルを更新しました。

アシム・グプタ

我々は「まず投資するマインドセット」と「何も無駄にしないマインドセット」を併せ持っていると言えます。その組み合わせが、営業利益率を拡大させながら、成長を促進し戦略的イニシアチブを推進する能力を我々に与えてくれると考えています。

オペレーター

次のご質問は、William BlairのPat McIlwee様からです。回線は開いています。どうぞ。

パット・マキルウィー

Daniel、Ashim、こんにちは。ご質問にお答えいただきありがとうございます。最初の質問ですが、今年初めに開催されたAIサミットは、お客様がいかにして従来のRPAワークフローから、よりエージェント機能を活用したワークフローへと進化できるか、特に、お客様がいかにして独自の自律性のレベルを選択し、フィードバック・ループを使用してプロセス内の自動化レベルを時間の経過とともに進化させていけるかを構想する上で、非常に有益であったと感じました。まだ初期段階であることは承知していますが、既存のお客様は現在、その自律性の進化においてどの段階にいらっしゃるのでしょうか？ 多くのお客様は、現在のRPAワークフローから得られる価値や、新しいワークフロー内でAIを活用することに満足されているのでしょうか？ それとも、既存および新しいワークフローの両方において、プラットフォームから得られるROIを最大化するために、これらのエージェント・ソリューションに向けて真剣に突き進んでいるのでしょうか？

ダニエル・ダイネス

はい、技術としては非常に新しいものですが、お客様からは非常に熱狂的に迎え入れられているという点を指摘しておきたいと思います。クローズド・プレビューの段階であっても、多くのお客様から要件をいただいていました。中には、我々が公開しているスキルの一部のみを見つけ出し、それをコーディング・エージェントと共に使用されるお客様もいらっしゃいました。また、コーディング・エージェントは、オートメーションの展開における最大の障害のうちの2つを解決するという事実も指摘しておきたいと思います。

1つ目は、常に、企業がオートメーションから価値を得るまでの実装リードタイムでした。これは、当社のフォワード・デプロイド・エンジニアによって内部的に証明されており、また、いくつかの高度なお客様によって外部的にも、多くの場合、数週間から数時間に短縮できることが証明されています。これは非常に大きなことです。

ダニエル・ダイネス

コーディング・エージェントがオートメーションのボトルネックを解消する2つ目の方法は、メンテナンスにおけるものです。オートメーションの明白な欠陥の一つは、常にそれらが脆弱であり、壊れやすいという事実でした。オートメーションが関知していない上流のシステム変更があると、それらは壊れる可能性があり、その場合は人間の介入と、レビューおよび理解に多くの日数を要することになります。現在、我々は「ヒーリング・エージェント」と「ダイアグノーズ・エージェント」の両方を提供しています。

ヒーリング・エージェントは、実行時（ランタイム）の作業の多くを担うことができ、多くの場合、ヒーリング・エージェントが実行自体を自律的に修正できるため、プロセスは影響を受けることなく実行されます。例外が発生した場合には、ダイアグノーズ・エージェントによってオートメーションに関するあらゆるコンテキストを収集することで、開発者を強力に支援し、以前よりもはるかに迅速に修正をリリースできるようになります。

ダニエル・ダイネス

はい、我々にとってこれは本当に大きなアンロック（価値の解放）であると結論付けます。そして、顧客導入が大幅に加速する可能性を見ています。

パット・マキルウィー

なるほど。わかりました。ダニエル、ご意見ありがとうございます。話を続けると、AIエージェントは、貴社のプラットフォーム内における決定論的な自動化を置き換えるのではなく、主に拡張しているように聞こえます。

それについて伺いたいのですが、顧客がエージェンティックAIを活用することで、従来のボットによる収益化をある程度食いつぶしてしまう（カニバリゼーションを起こす）ようなダイナミクスが見られるのでしょうか。それとも、主に増分的な自動化を構築し、それによってそれらのワークフローに対して増分的な収益化を実現しているのでしょうか。

ダニエル・ダイネス

ええ。おそらくこれは、AIがもたらす最大の混乱の一つであると言いたいところです。非決定論的で確率論的な技術が、決定論的な自動化を置き換えられるという考えです。これは事実ではありません。

能力の観点からも、経済的な観点からも、事実ではありません。両方について少し詳しく説明させてください。確率論的な技術は、アーキテクチャとして、数十、時には数百のステップを常に同じ順序、同じシーケンスで実行するように設計されていません。各ステップには確率が生じます。

これらの確率を掛け合わせると、最終的には信頼性のないものになってしまいます。多くの規制産業では、100%信頼できないものは一切容認できません。彼らは、予期せぬ結果を生み出すよりも、例外として自動化が失敗することを好みます。

ダニエル・ダイネス

決定論的なボットは、非決定論的なAIエージェントによって置き換えられることはありません。繰り返しますが、これは現在存在するすべてのAIエージェントによって繰り返し証明されているアーキテクチャです。Claude CodeやOpenAI Codexのような最も洗練されたエージェントも、それらがコーディングする決定論的なツールの基盤の上に構築されています。それは、モデルと決定論的なツールの周囲にあるハーネス（制御枠組み）なのです。

まさにそのように機能しています。そして、これこそが我々がお客様に提案していることです。「既存の決定論的な自動化への投資を活用し、それを、決定論的な文脈の中でモデルやエージェントをオーケストレートできる、同じく決定論的なプロセス・オーケストレーションで囲い込んでください」ということです。それが、エンタープライズ環境において効果的に展開する唯一の方法です。

では、経済的な側面に関する2点目の質問に移ります。

ダニエル・ダイネス

たとえ特定のケースでエージェントが決定論的な一部のステップを複製できるとしても、なぜ、実行コストがかからず、動作するスクリプトを生成する代わりに、コストがかかり、プロセスの各ステップでトークンを消費するものを行う必要があるのでしょうか？ 先ほどの回答に関連して言えば、これこそがAIと決定論的なものの最良の組み合わせです。AIが自動化を作成します。時には即座に（on the fly）さえも。AIがそれらの自動化を実行します。

実行は非常に安価で、非常に決定論的、信頼性が高く、監査可能です。そして、これらのスクリプトが壊れた時に初めて、スクリプトを修正するために再びAIを呼び出すことができます。これが、エンタープライズ環境においてエージェンティックAIと自動化を運用するための、基本的には正しいモデルです。

オペレーター

次のご質問は、バークレイズのRaimo Lenschow様からです。回線は開いています。どうぞ。

ライモ・レンショウ

完璧です。ありがとうございます。割り込ませていただき感謝します。ダニエル、その主題について続けてもよろしいでしょうか？ なぜなら、明らかにそこが投資家の質問の多くが集まっている場所だからです。

では、今後世界はどう動くのでしょうか？ もし決定論的な部分を行い、世界中のあらゆる経験を持っているから、それを行うべきだとするならば、では、確率論的な部分は誰が担当するのでしょうか？ 顧客がそれをどのように考えているか、また、その文脈において顧客が貴社をどのように捉えているかについて、何か見えていることはありますか？ それから、Ashimに一つ追質問があります。

ダニエル・ダイネス

そうですね、答えは様々だと思います。我々は世界の捉え方という点において、モデルアグノスティック（モデルに依存しない）です。我々は決定論的なオーケストレーションを提供しており、その決定論的な自動オーケストレーションのあらゆるステップに、エージェンティックAIを組み込むことができます。その背後で使用されるエージェンティックAIは、フロンティア級の大型モデルを使用することも、オープンウェイトモデルを使用することもできます。

我々は「Bring Your Own Model（お客様自身のモデルの持ち込み）」ポリシーを採用しています。お客様のあらゆる範囲の要件に対応します。繰り返しますが、注目すべき重要な点は、フロンティア級のラボモデルであっても、その提供内容は、決定論的なものと、純粋に認知的なモデルそのものとの組み合わせであるということです。我々は、ある意味で、そのモデルをエンタープライズの業務そのものへと拡張します。

業務において、プロセス自動化のために誰がエージェントを起動させるのかを考えることは、エンタープライズ業務を理解する上で非常に重要な区別であると考えています。

ダニエル・ダイネス

人が開始して、そのエージェントが個人のデスクトップ上で動作する場合と、イベントやエンタープライズ・ワークフォースによって自動化がトリガーされる場合とでは、大きな違いがあります。後者では、異なるレベルの監査可能性と信頼性が求められます。繰り返しになりますが、これこそが当社の真骨頂です。当社には、イベントトリガーによって動作する大規模なアンアテンデッド・オートメーション（無人自動化）を運用してきた10年の経験があります。

ライモ・レンショウ

はい。

ダニエル・ダイネス

当社は、アンアテンデッドで動作可能なこれらのワークフローに、エージェント型AIとモデルを組み込んでいます。

ライモ・レンショウ

はい。分かりました。納得がいきます。非常に明確です。

ダニエル、ありがとうございます。アシム、現在投資家からよく受けるもう一つの質問は、収益面では非常に好調で、ARR（年間経常収益）も非常に安定していますが、ある時点でそれらは（収益とARRが）一致し始める必要があるのではないか、という点です。現在、収益はARRよりも速いペースで成長し続けています。このダイナミクスをどのように捉えるべきでしょうか。

理論的には、それらは一致すべきだと私は考えますが。

アシム・グプタ

はい。ライモ、まず第一に、改めて直近12ヶ月ベースで見ると、収益成長率は15%であるのに対し、ARR成長率は12%となっています。第二に、収益成長率の中には、明らかにライセンス収益の成長率があり、その次にサービス収益などがあります。顧客からFTE（フルタイム当量）などの需要があるため、実際にはサービス収益も好調であったことがわかります。

これが第二の要素です。時間の経過とともに、これらは異なる方向に動いてきました。特定の期間や構成（ミックス）が成長率に影響を与え、ASC 606に基づく収益が遅れた時期もあれば、先行した時期もありました。より長い期間の全体的な平均で見ると、それらは一致しています。

アシム・グプタ

現時点で、特定の事業領域に起因するような大きな乖離があるとは考えていません。これは単に、事業に対するASC 606の影響のミックスによるものです。繰り返しになりますが、ARRは明らかに年間の指標であるため、特定の四半期のみを見るのではなく、直近12ヶ月ベースで見ることを強調したいと思います。

オペレーター

次のご質問は、ウェルズ・ファーゴのマイク・タリン様からです。回線はつながっております。どうぞ。

マイケル・ターリン

はい、ありがとうございます。ご質問にお答えいただき感謝いたします。先に2つ質問させていただきますので、順序はお好きなように進めてください。まず1つ目は、公共部門についてです。

年度の中盤に入るにあたり、今年度の公共部門についてどのように考えているか、また、その垂直市場における進捗や案件の進展について、何かアップデートがあれば教えていただけますでしょうか。それからアシム、ネット・リテンション・レート（純維持率）について、現在どのような状況か、上昇傾向にあるのか、そしてそのトレンドラインをどのように捉えるべきかについて伺いたいです。もちろん、ガイダンスなしでの、要因についての考えを聞かせていただければと思います。ありがとうございます。

アシム・グプタ

両方の質問にお答えできます。まずはネット・ダラー・リテンション（売上継続率）から始めます。実際、私はネット・ダラー・リテンション率とその進展について非常に興奮しています。ご覧の通り、前四半期比で2ポイントの増加となっています。

ネット・ニューARR（新規年間経常収益）が安定し、再加速の節目に向けて軌道が上昇し始めた中で、増加が見られたのは最初期のケースの一つです。為替の影響とM&Aの影響を調整（ノーマライズ）すると1ポイントになりますが、それでもネット・ダラー・リテンション率が再加速していることであり、私たちは実際に非常に勇気づけられています。申し上げた通り、ネット・ニューARRが安定し始めた次のステップは再加速です。私たちはその領域へと移行しており、これはチームによる非常に素晴らしい進展であり、皆さんが目にしている戦略とオペレーショナル・エクセキューション（業務執行）を物語っていると考えています。

アシム・グプタ

公共セクターに関しては、実際に私たちが開催したFUSIONイベントに参加していました。熱気は非常に強力でした。予算の削減などの混乱という点において、公共セクターには良好な安定性があると私たちは感じています。当然ながら、さまざまな防衛構想や戦争などに応じて資金が動くことはありますが、私たちはその状況を注視しています。

多くの機関において、私たちは非常に良好なプレゼンスを確立しており、非常に優れたユースケースを伴う強力な関係を築いています。それが、私たちが非常に強力なソリューションとパートナーと連携している政府内での監査コンプライアンスであれ、あるいは他のトランザクション領域であれ、私たちの関係は非常に良好であると感じています。ガイダンスとしてお話ししている今後の見通しについては、目の前にあるものに対して引き続きガイダンスを行っていますが、私たちはかなり慎重かつ堅実です。

アシム・グプタ

どのようなプロジェクトが一般的に資金提供されているかは把握しており、それに対して実行していくことを目指しています。

オペレーター

次のご質問はUBSのRadi Sultan様からいただきます。回線は開いています。どうぞ。

ラディ・スルタン

ありがとうございます。質問を受け付けていただき感謝いたします。まずDanielへ、UiPath for Coding Agentsについてですが、これがソフトウェア開発ライフサイクル全体を対象とすると仰っていましたが、最も大きなペインポイント（悩み）があり、最も価値を付加できると考えている領域が1つか2つあるのでしょうか？ また、これがリテンションを強化する可能性があるとも仰っていました。これらのエージェントを、より広範なスイートの中にどのように収益化、あるいはバンドル（組み込み）することを想定しているか伺えますでしょうか。

ダニエル・ダイネス

私たちは開発ライフサイクル全体にエージェントを導入する計画です。まずはオートメーションの計画を支援するエージェントから開始します。ビジネスアナリストがエージェントの助けを借りて、さまざまな専門家（SME）にヒアリングを行い、すべての情報を収集して、プロセス定義ドキュメントを作成することができます。次に、ソリューションアーキテクトのエージェントが、この設計ドキュメントを受け取り、コードに変換します。

コードのタイプごとに異なるエージェントを用意します。エンタープライズ・ユーザーインターフェースを作成できるエージェント、RPAを作成するエージェント、APIワークフローを作成するエージェント、Maestroに基づいたプロセス・オーケストレーションを作成するエージェントなどがいます。これらはデプロイおよびテストが可能です。繰り返しになりますが、これは完全にエージェント主導型（agentic）です。

ダニエル・ダイネス

本番環境に導入された後は、実行全体を監視し、発生するエラーをプロアクティブに修正できるエージェントがいます。例外が発生した際には、開発者が例外をより迅速に診断し、より迅速に修正するのを支援するエージェントもいます。ライフサイクル全体において、エージェントが触れない単一の時点も存在しません。実際、私たちのプラットフォームのオーサリング・サーフェス（作成領域）全体が、基本的には「エージェント・ファースト」であると考えています。

人間は、主に検証を行うことになると考えています。人間はエージェントに目標を注入し、作業の検証と監督を行いますが、作業そのものの大部分はエージェントによって作成されることになります。

ラディ・スルタン

理解しました。Ashimへ、ひとつフォローアップさせてください。前四半期、コアRPAは依然として成長しており、AIプロダクトのラインナップにおいてますます戦略的なものになっているとお話ししました。RPAの確定的オートメーション（deterministic automation）側のビジネスにおいて、それが顧客のAIイニシアチブにとってますます戦略的なものになっていることを踏まえ、その増分価値（incremental value）を取り込むために、価格設定をどのように進化させていくべきと考えているか、お聞かせいただけますか？

アシム・グプタ

ええ、そうですね、アウトカムベース（成果報酬型）の価格設定をめぐる議論は、かつてないほど現実的かつ活発になっていると考えています。それは当社のトップ顧客に対する価格体系の一つの層であり、真の進化であると考えています。私たちは明確な道筋を見ていますし、特にAIによるROI（投資収益率）の確保に対する懸念を抱いている人々が、それを真に求めているのを目の当たりにしています。二つ目の点は、我々が検討していることですが、ユースケースベース、あるいはプロセスベースの価格設定も見ています。

そこでは、人々が問題を解決するために、それを可能にするプラットフォームの異なる部分を利用できるよう、限定されたユースケースを求めています。これらは、決定論的な側面および全体的な観点における、現在の我々の立ち位置における二つの進化です。

オペレーター

これで質疑応答セッションを終了いたします。締めくくりの言葉として、電話会議を経営陣にお戻しいたします。

ダニエル・ダイネス

ご質問いただき、誠にありがとうございます。例年通り、今後数日間のうちに、皆様の多くと直接お話しできればと考えております。本当にありがとうございました。