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  • 人数で課金する会社は、人を減らすAIをどう売るのか——Workdayの年次報告書が書き換えた成長の前提

    人数で課金する会社は、人を減らすAIをどう売るのか——Workdayの年次報告書が書き換えた成長の前提

    人数で課金する会社は、人を減らすAIをどう売るのか——Workdayの年次報告書が書き換えた成長の前提

    はじめに：人件費を減らすAIと、人数で決まる売上

    企業向けのAIは、多くの場合「人の仕事を肩代わりする」ことを価値として売られる。採用の書類選考、経費の確認、問い合わせへの一次回答。AIがこなす仕事が増えるほど、顧客企業はその仕事に充てていた人件費を減らせる、という説明である。

    では、顧客企業の従業員数に応じて料金を受け取っている会社が、このAIを売るとどうなるか。

    人事・財務の業務ソフトウェアを提供するWorkdayは、まさにその位置にいる。同社の売上は、顧客企業で働く人の数に連動する。そして同社の経営陣は、AIの価値を顧客の人件費と比べて説明している。製品が約束する価値と、売上が決まる仕組みが、逆を向いている。

    本稿は、この向きの違いが同社を不利にするかどうかを判定するものではない。代わりに、同社が米国証券取引委員会（SEC）に提出してきた年次報告書（10-K）と四半期報告書（10-Q）の文言の変化を追う。そこから見えてくるのは、人数で稼ぐ会社にとってのAIの論点は、競合の出現よりも先に、顧客が人を増やさなくなることにある、という構図である。しかも同社にとってその問題は、AIより先にやってきていた。

    1. 売上は「顧客の従業員数」で決まる

    Workdayは、人事（採用、給与、評価、人員配置）と財務（会計、支出管理）の業務を担うクラウドソフトウェアの会社で、顧客は1万1,500社を超える。売上の大半はサブスクリプション（継続課金）である。

    その料金の決まり方を、同社は10-Kで次のように説明している。

    our subscription-based model is largely based on the size of our customers’ employee headcount（当社のサブスクリプション・モデルは、概ね顧客の従業員数の規模にもとづいている）

    ここで区別しておきたいのは、この「人数」がソフトウェアを使う人の数ではないことだ。AIと企業向けソフトウェアの議論では、「AIが画面操作を肩代わりすれば、利用者の席が減る」という話になりがちである。しかし人事のソフトウェアが数えるのは、給与を払われ、評価され、配置される人、つまり顧客企業に雇われている人である。画面を誰が操作するかとは関係がない。

    したがって、AIがWorkdayの売上に効く経路は「利用」ではなく、顧客企業の雇用の判断を通る。AIが同社の画面操作を代行しても、課金の母数は減らない。減るのは、顧客企業が人を減らしたとき、あるいは増やさなくなったときである。

    2. 人数の問題は、AIより先にやってきた

    この経路は、すでに一度、実際に効いている。原因はAIではなかった。

    2024年5月、Workdayは通期のサブスクリプション売上の見通しを引き下げた。同月の10-Qは、成長率の鈍化の要因の一つに「既存顧客の更新時における、従業員数の契約水準の低下」を挙げている。決算説明会で最高財務責任者（CFO）は、引き下げ幅のおよそ半分をこの要因によるものと説明した（説明会の書き起こしによる）。顧客の従業員数の伸びが、想定より鈍かったのである。

    その後、10-Kの書き方も変わった。2024年には「影響を与えうる」と書かれていた顧客の人員減のリスクが、2025年には「実際に影響を与えてきた」に変わった。さらに、顧客が更新時に「より少ない従業員数で」契約する可能性も明記された。

    ここまでの記述のどこにも、AIは原因として書かれていない。人数の減少は、景気や顧客の事業環境の結果として説明されている。AIの話が始まる前に、人数で課金するモデルの弱点はすでに表に出ていた。

    3. 成長の前提から「人数の増加」が消えた

    もっと重要なのは、リスクの書き方ではない。Workday自身が「何で成長する会社なのか」の説明を変えたことだ。

    2024年12月の10-Qまで、Workdayは既存顧客からの成長の源泉を次のように説明していた。

    expanding our footprint with existing customers through product add-ons, increased headcount level commitments, and price adjustments（追加製品、従業員数の契約水準の引き上げ、価格改定を通じて既存顧客での存在感を広げる）

    ところが2025年3月の10-Kから、同じ位置の文はこう変わった。

    expanding our relationships with existing customers through increased adoption of our suite of solutions（製品群の採用拡大を通じて既存顧客との関係を広げる）

    「顧客の人数が増えること」が、成長の源泉の一覧から外れた。

    人数で課金するモデルには、本来、組み込みの追い風がある。顧客企業が成長して人を雇えば、Workdayが何もしなくても売上が増える。顧客の成長と自社の成長が、従業員数という一本の線でつながっているからだ。同社はその追い風を、成長の前提として数えるのをやめた。代わりに置かれたのは、同じ顧客に、より多くの製品を使ってもらうことである。

    この書き換えの理由を、同社は説明していない。ただ、時期は示唆的である。2024年に人数の要因で見通しを引き下げた後であり、AIによる業務の代替が広く語られ始めた時期とも重なる。顧客の人数は、もはや当てにできる成長の源ではない。そうした前提で、成長の組み立てを移し始めたと読むことはできる。

    4. 人数の上に「仕事の量」を積む

    製品群の採用拡大の中心に置かれているのが、AIである。そしてAIについて、同社は人数とは別の料金の単位を用意した。

    2025年9月に導入した「Flex Credits」は、年単位で購入したクレジットを、AIが行った作業の回数に応じて消費する仕組みである。同社の製品ページは、なぜ従来の従業員数ベースではないのかという問いに、こう答えている。

    Flex Credits charge for the work AI completes on your behalf, not the number of employees in your organization.（Flex Creditsは、AIが代わりに完了した仕事に課金するのであって、組織の従業員数に課金するのではない）

    人数と切り離された単位を持てば、顧客が人を増やさなくても、AIが仕事をこなすほど売上が増える道ができる。人件費を減らすAIを売りながら、減った人件費の一部をソフトウェアの売上として受け取る仕組みである。実際、経営陣は決算説明会で、AIの事業機会をソフトウェアへの支出ではなく、顧客がその業務に払っている人件費と比べて見積もっていると述べた（2026年8月、説明会の書き起こしによる）。

    ただし、これは人数の課金を置き換えたものではない。中核の人事・財務の製品は、最新の10-Qでも従業員数ベースのままである。10-KはFlex Creditsを「一部のAIソリューション」向けの料金と限定し、その価格設定について「経験が限られている」ことをリスクとして新たに挙げた。人数の単位の上に、仕事の量の単位が積まれた、二階建ての形である。

    さらにWorkdayは、人だけでなくAIエージェントの権限まで管理する方向に進んでいる。2026年10月に発表した買収の発表文は、「すべての入社、異動、退職はWorkdayの出来事だ」と書いた。誰が働いているかの記録を持つ会社が、AIエージェントという新しい「働き手」の記録まで持とうとしているとも読める。ただし、それをどう収益化するかはまだ明らかではない。

    5. まだ分からないこと

    ここまでの事実から、人数で課金するモデルがAIによって崩れつつある、と結論するのは早い。

    まず、顧客の従業員数は、現時点では減っていない。2026年5月の決算説明会でCFOは、テクノロジー業界での減少は他の業界の増加で相殺されており、顧客の人数は「ほぼ横ばい」で、売上成長にとって大きな要因ではないと説明した。最高経営責任者（CEO）は、仮に人数が減るとしても「AIが置き換えているのは人であって、ソフトウェアではない」と述べている（いずれも説明会の書き起こしによる）。

    次に、提出書類は、顧客の人員減とAIを因果で結んでいない。人数が伸びない理由がAIなのか、景気なのか、業界ごとの事情なのかは、公表資料からは切り分けられない。仕事の量の課金が、人数の課金の伸び悩みをどこまで補えるのかも、開示からはまだ確かめられない。

    おわりに：顧客の成長と自社の成長を、何で結ぶのか

    タイトルの問いに戻る。人数で課金する会社は、人を減らすAIをどう売るのか。

    Workdayの開示が示しているのは、人数の課金を捨てるのでも、守り抜くのでもない道である。中核の料金は顧客の従業員数のまま残し、その上に、AIがこなした仕事の量で払う単位を積む。そして成長の前提からは、顧客の人数が増えることを外した。同社の売上はこれから、顧客企業の雇用の判断と、AIに任せる仕事の量という、二つの異なる意思決定に連動していくことになる。

    人数に連動して売る事業者は、人事に限らない。従業員数や拠点数、契約者数といった、顧客の側の「規模」を課金の母数にしているソフトウェアは多い。そうした事業者にとってAIの最大の論点は、AIを持つ競合が現れることよりも先に、顧客が規模を増やさなくなることかもしれない。

    AIは競争環境を変えるだけではない。顧客の成長と自社の売上の結びつきそのものを変える。AI時代の価格設計で問われるのは、「AIにいくら課金するか」だけではない。顧客の成長と自社の成長を、これから何によって結びつけるのかである。

    中塚 恵介

    JAPAN AI CFO／GENIEE Group CFO。AI企業の成長戦略、資本政策、IR・資金調達、M&A、海外展開などを通じて、日本発のテクノロジー企業の企業価値向上に取り組んでいる。 前職ではグローバルベンチャーキャピタル B Capital の Japan Lead として、AI・ディープテック・クライメートテック領域を中心に、日本におけるスタートアップ投資を担当。それ以前は BCG／BCG X にて、企業の新規事業創出、事業戦略、ベンチャー立ち上げなどに従事し、構想から事業化・実行までを支援した。キャリア初期には内閣府などで政策立案にも携わった。 一貫して、資本・技術・人・制度がどのように結びつき、新しい産業や企業が生まれるのかに関心を持つ。現在は、投資・支援する立場から経営の当事者へと軸足を移し、日本からグローバルに競争力のあるAI・テクノロジー企業を生み出すことをテーマとしている。 Alpha Beyond Frontier では、スタートアップ、ベンチャーキャピタル、AI、M&A、コーポレートイノベーションを中心に、資本市場と産業構造の変化を分析・発信している。

    Disclaimer

    本稿は、同社の公表資料および公開報道にもとづく独立した分析であり、特定の組織の公式見解ではありません。

    本稿は特定の証券の売買を推奨するものではなく、投資助言・投資勧誘ではありません。 将来の株価、企業価値の割高・割安、投資判断に関する見解を示すものではありません。

    本稿の記述は、決算発表資料、SECへの提出書類、同社のプレスリリースおよび公開ドキュメント、決算説明会の公開記録、ならびに公開報道の範囲に限られます。決算説明会の発言は第三者が作成した書き起こしにもとづきます。内部情報には一切依拠していません。

    筆者は JAPAN AI 株式会社および株式会社ジーニーに所属しますが、本稿は Alpha Beyond Frontier における筆者個人の独立した分析であり、所属各社の公式見解を示すものではありません。本稿は特定の企業の優劣を論じるものではありません。

    記載した数値および事実は、各出典の公表時点のものです。

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  • ARRは同じ数字を数えているのか——AI企業の開示を読む

    ARRは同じ数字を数えているのか——AI企業の開示を読む

    ARRは同じ数字を数えているのか——AI企業の開示を読む

    はじめに：同じ「年間100億円」でも、意味は同じではない

    ある企業が、AI事業の年間の売上規模を100億円と発表したとする。それは、顧客とすでに結んだ契約の金額なのか。それとも、最近1か月の利用実績を1年分に換算した金額なのか。前者なら、契約内容から見積もった年間の収益規模を示している。後者なら、現在の利用ペースが1年間続いた場合の規模を示している。同じ100億円でも、将来の売上をどこまで見通せるかは異なる。

    これは仮の例だが、実際の開示でも同じことが起きている。米国の大手ソフトウェア企業3社は、AI事業の成長をそれぞれ別の数字で説明している。Salesforceは ARR（年間経常収益）、ServiceNowは ACV（年間契約額）、Snowflakeは run-rate（年換算の売上） である。見出しではどれも「AIで年間◯億ドル」と同じように読まれやすいが、数えているものは同じではない。

    本稿では、数字の大きさではなく、何を数え、いつ数え、どの事業を含めているかを比べる。先に結論を書く。企業がどの数字で成長を説明するかには、その事業の収益構造が表れる。契約を積み上げて伸びる事業と、利用の拡大で伸びる事業では、同じ年換算の数字でも意味が違う。大事なのは数字の大きさだけでなく、それが将来の売上をどこまで説明できるかである。

    1. 3社の数字は、成長の違う段階を捉えている

    年換算の数字には、大きく分けて、契約を基準にしたものと、実際の利用を基準にしたものがある。3社の公表資料を、この観点で並べると次のようになる。

    企業名SalesforceServiceNowSnowflake
    AIの数字AIエージェント・データ製品のARRAI製品のACVAIの売上のrun-rate
    公表資料での説明期末時点で締結済みの有効な契約の、年換算した経常的な価値年間契約額（AIに何を含めるかの定義は見当たらない）利用にもとづく売上の年換算と説明（算定方法は示されていない）
    基準契約契約利用
    示された場所決算発表（定義あり）決算発表決算説明会での経営者の発言

    契約を基準にした数字は、契約から見込まれる収益の規模を示す。ただし、契約が増えても、実際に使われるとは限らない。利用を基準にした数字は、いま実際に使われている勢いを示す。ただし、利用が増えても、それが長く続くとは限らない。

    AIの導入では、この差が大きくなりやすい。試験的な利用、本格的な導入、利用の拡大が、それぞれ違う時期に起きるからである。契約の数字は導入の決定を早く映し、利用の数字は現場での定着や拡大を映す。どちらを見ているかによって、同じ「前年比2倍」でも意味が変わる。ただし、各社の正式な定義がこうした段階のどこを捉えているかは、定義の文面から読み取れる範囲でしか言えない。

    では、なぜ会社によって数字が違うのか。少なくとも一つの理由は、収益の立ち方の違いである。Snowflakeは年次報告書（10-K）で、売上は契約の金額や期間ではなく顧客の利用量にもとづいて認識され、利用量は顧客の判断で変動するため、製品売上を重要な指標にしている、と理由を書いている。契約の時点で収益の大きさがほぼ決まる会社と、使われて初めて決まる会社とでは、実態をよく表す数字が違う。ARRを出していないことは、開示に消極的だという意味ではない。もちろん、指標の選び方には経営判断や過去からの経緯も関わるので、収益モデルだけで決まるわけではない。

    もう一つ見えるのは、会社全体の業績を示す数字と、AIという成長事業を示す数字は、必ずしも同じではないことだ。3社とも、10-Kには会社全体のARRを載せていない。全社の業績は会計基準にもとづく売上などで示し、AI事業についてだけ、年換算の数字を決算発表や説明会で示している。新製品の範囲が四半期ごとに動く以上、ある程度は自然なことでもある。各社がこれらの数字を出してきた経緯は、個別の記事で扱った（Salesforce、Snowflake、ServiceNow）。

    2. ARRには、共通の定義がない

    違いが生まれる出発点は、ARRが会計基準で定義された数字ではないことにある。

    米国の会計基準にも、SEC（米証券取引委員会）の規則にも、ARRの定義はない。SECは2020年に、業績の説明に使う指標についての解釈を示したが、求めたのは、定義と計算方法を明記すること、投資家に役立つ理由と経営での使い方を説明すること、計算方法を変えたらその影響を示すことである。中身は企業に任されている。

    そのため、ARRの計算方法は会社によって分かれる。代表的なものは次の4つである。

    • 契約の年額: 期末時点で有効な契約の年額。満了する契約は同じ条件で更新されると仮定する（最も多い型）
    • 月次の売上×12: その月の売上を12倍する
    • 直近四半期の売上×4: 会計上の売上をそのまま年換算する
    • 契約分＋利用の年換算: 契約分に、直近の利用を年換算した額を足す

    同じ型の中でも、細部が違う。とくに利用量に応じた売上の扱いは、会社によって正反対になりうる。Datadogは月次の売上に従量分を含めて年換算し、Dynatraceは契約を超えた利用分をARRから除くと明記している。

    示唆的なのが、Datadogの上場審査でのやり取りである。2019年、SECは同社に、ある月の従量分をなぜ「経常的（recurring）」と言えるのかを問い、さらに「ARRを、Annual Recurring Revenue（年間経常収益）とAnnualized Revenue Run-rate（年換算売上）の両方の意味で使っている」と指摘した。同社は、従量分は顧客のシステムが動き続けるかぎり毎月発生し、月次の売上を年換算した額はこれまで会計上の売上とほぼ一致してきた、と説明した。そのうえで、ARRの定義から「経常的」という考え方を外した。いまの10-Kでも、同社のARRは「年換算売上」と定義され、従量分を含んでいる。

    ARRという同じ3文字が、会社によって違う言葉の略になっている。SECはその使用を禁じたのではない。何を年換算しているのか、なぜそれが妥当なのかの説明を求めたのである。

    3. AI企業の成長を、どこまで読み取れるか

    同じ会社の中で定義が変わらなければ、ARRの推移はその会社の勢いを見るのに役立つ。他社との比較は、計算方法と細部がそろう範囲でしかできない。定義の違いで数字がどれだけずれるかは、内部データがなければ外から測れない。

    そのうえで、AI製品の課金は見え方をさらに複雑にする。処理量や使ったクレジットに応じた部分が含まれることが多いからだ。ただし、すべてが従量に移るわけではない。最低利用額を契約で約束し、超えた分を従量で払う方式のように、契約と利用を組み合わせる形も多い。

    第1節で見たとおり、契約の数字は利用を示さず、利用の数字は継続を保証しない。契約と利用を組み合わせる方式では、どちらか一方の数字だけでは全体を捉えられない。利用量に応じて収益が変動するモデルでは、契約額だけでは成長を捉えきれないのである。翌月以降も同じだけ使われるのかというDatadogへのSECの問いも、この点に向けられていた。

    自社にはARRが合わないと明言する会社もある。C3.aiは10-Kのリスク要因で、少数の大口契約に依存しているため、契約が1件増減するだけでARRなどの指標が大きく振れ、将来の売上の予測には使いにくいと書いている。どの数字が実態をよく表すかは、事業モデルによって違う。

    4. 決算資料を読むときに確かめたい3つの問い

    まず、その数字が契約・請求・会計上の売上・利用実績のどれを基準にし、どの事業を含めているかを確かめる。そのうえで、次の3つを問いたい。

    1. その数字は、将来の売上をどこまで説明するのか。契約額は、その年に売上として計上される額と同じではない。利用実績の年換算は、今後も同じだけ使われることを保証しない
    2. 数字が増えた理由は何か。新しい契約、既存顧客の利用拡大、値上げ、対象製品の追加では、同じ増加でも意味が違う
    3. 翌年も同じ定義で比べられるか。Nutanixは2026年度にARRの計算方法を変え、過去の期間も計算し直した。Salesforceは、AIのARRに含める製品の範囲を広げた。対象が変われば、表面上の成長率だけでは事業の変化を読み違えうる

    あわせて、その数字が年次報告書、決算発表、経営者の発言、報道のどこで示されたものかも確認したい。指標の定義や計算方法がどこまで説明されているかによって、外部から検証できる範囲は異なる。

    おわりに：数字の選び方に、収益の立ち方が表れる

    ARRは便利な指標だが、共通の会計基準で定義された数字ではない。同じ名前でも、契約を数える会社があり、利用を数える会社があり、略語が指す言葉さえ違うことがある。

    だから、数字の名前と大きさだけでは企業の成長は比べられない。しかし、何を数え、いつ数え、どの事業を含めているかを確かめれば、その違い自体が、企業がどのように収益を生み出しているかを教えてくれ、その成長の持続性を考える手がかりにもなる。

    中塚 恵介

    JAPAN AI CFO／GENIEE Group CFO。AI企業の成長戦略、資本政策、IR・資金調達、M&A、海外展開などを通じて、日本発のテクノロジー企業の企業価値向上に取り組んでいる。 前職ではグローバルベンチャーキャピタル B Capital の Japan Lead として、AI・ディープテック・クライメートテック領域を中心に、日本におけるスタートアップ投資を担当。それ以前は BCG／BCG X にて、企業の新規事業創出、事業戦略、ベンチャー立ち上げなどに従事し、構想から事業化・実行までを支援した。キャリア初期には内閣府などで政策立案にも携わった。 一貫して、資本・技術・人・制度がどのように結びつき、新しい産業や企業が生まれるのかに関心を持つ。現在は、投資・支援する立場から経営の当事者へと軸足を移し、日本からグローバルに競争力のあるAI・テクノロジー企業を生み出すことをテーマとしている。 Alpha Beyond Frontier では、スタートアップ、ベンチャーキャピタル、AI、M&A、コーポレートイノベーションを中心に、資本市場と産業構造の変化を分析・発信している。

    Disclaimer

    本稿は、各社の公表資料および公開報道にもとづく独立した分析であり、特定の組織の公式見解ではありません。

    本稿は特定の証券の売買を推奨するものではなく、投資助言・投資勧誘ではありません。 将来の株価、企業価値の割高・割安、投資判断に関する見解を示すものではありません。本稿は各社が開示する指標の定義と計算方法を比較するものであり、各社の事業や製品の優劣を評価するものではありません。

    本稿の記述は、SECへの提出書類、決算発表資料、決算説明会の公開記録、ならびに公開報道の範囲に限られます。内部情報には一切依拠していません。

    筆者は JAPAN AI 株式会社および株式会社ジーニーに所属しますが、本稿は Alpha Beyond Frontier における筆者個人の独立した分析であり、所属各社の公式見解を示すものではありません。

    記載した事実は、各出典の公表時点のものです。

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  • AIが仕事を実行するとき、価値はどこに残るのか——ServiceNowが年次報告書に書いた強みと脆さ

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    AIが仕事を実行するとき、価値はどこに残るのか——ServiceNowが年次報告書に書いた強みと脆さ

    はじめに：好決算でも株価が下がった会社

    2026年1月29日、企業向けソフトウェアのServiceNowの株価は約10%下落した。前日に発表した四半期決算は、市場予想を上回っていた。報道はこの下落を、AIが既存のソフトウェアの事業モデルを覆すのではないかという懸念と結びつけた。AIが人に代わって業務をこなすようになれば、人が画面を操作するためのソフトウェアは要らなくなる、という筋書きである。

    本稿はこの筋書きの当否を判定するものではない。代わりに、少し手前の問いを立てる。AIが答えるだけでなく業務を実行するようになったとき、企業の競争力はどこに生まれるのか。

    ServiceNowの公表資料を追うと、ひとつの答えが見えてくる。競争力は「賢い答えを出すこと」から、「誰が何を実行してよいかを決め、記録し、必要なら止められること」へ移りつつある。言い換えれば、価値が残るのはAIに何をさせてよいかを決める場所である。ただし、その場所を最終的に誰が握るのかは、まだ決まっていない。そして同社自身が、そのことを年次報告書に書いている。

    1. どんな会社か：業務フローの基盤から「AIの司令塔」へ

    ServiceNowは、企業の社内業務の流れを管理するソフトウェアを提供している。IT部門の障害対応や問い合わせ対応から始まり、人事、カスタマーサービス、セキュリティ、リスク管理へと対象を広げてきた。社員の依頼を受け付け、承認者に回し、担当者を割り当て、期限を管理し、結果を記録する。こうした手順を、部門をまたいで一つの基盤の上で動かすのが同社の事業の骨格である。

    同社が自らをどう説明しているかは、この2年で大きく変わった。決算発表の冒頭に置かれる自己紹介は、2024年4月までは「デジタル・ワークフローの会社」だった。2024年7月からは「ビジネス変革のためのAIプラットフォーム」になり、2026年1月からは「ビジネス再創造のためのAIの司令塔（AI control tower）」になっている。

    法定開示も同じ方向に動いている。2026年4〜6月期の四半期報告書（10-Q）では、事業説明の冒頭が「組織がAIを統治し、保護し、管理することを支援する」となり、「業務フローのデジタル化」は2番目に置かれた。

    AIの数字も示されている。同社は2026年4〜6月期に、AI関連の年間契約額が10億ドルを超えたと発表した。2030年までに年間契約額の30%をAIから得るという長期目標も掲げている。ただし、この「AIの年間契約額」に何が含まれるのかの定義は、公表資料には見当たらない。法定開示の主要指標にも、AI専用の項目は置かれていない。

    2. 同じ年次報告書に書かれた、強みと脆さ

    本稿の出発点は、2026年1月に提出された2025年度の年次報告書（10-K）である。前年までの年次報告書になかった段落が、二つの場所に新しく書き加えられている。

    一つは事業の説明の部分で、AIの限界について次のように書いている。

    AIモデルは、パターンを見つけ、推奨を示し、洞察を引き出すことはできる。しかし、取引を独力で実行すること、承認を回すこと、記録システムを更新すること、業務ルールや規制要件の遵守を支えることはできない。

    続けて同社は、情報が生成された「後に起きること」を方向づけ、管理し、統制する能力こそが、企業がAIを導入するときに求める価値の大部分を占める、と述べる。そして、企業に必要なのは既存の業務フローを置き換える仕組みではなく、それと統合する仕組みだとしている。

    もう一つはリスク要因の部分である。同じ報告書には、次の趣旨の記述が新しく入った。

    当社の基盤と連携している製品の提供企業は、特定の連携やデータへのアクセスを遮断し、制限し、または料金を課すことによって、当社と競争しようとする可能性がある。クラウド型の事業者やAIネイティブの事業者が、当社の製品と競合する業務アプリケーションやAIによる自動化の仕組みをさらに構築する可能性もある。

    前者は、次のような主張である。AIがどれだけ賢くなっても、実際に仕事をするときには、権限を確かめ、承認を回し、記録を残し、問題があれば止める、という仕組みを通らなければならない。そして、AIが実際に仕事をする段階では、この仕組みにも大きな価値が生まれる。冒頭で「AIに何をさせてよいかを決める場所」と呼んだのは、この仕組みのことである。後者は、「その仕組みに至る接続は他社に握られうるし、同じ仕組みを別の事業者が作りうる」という認識である。

    同じ文書のなかに、自社の強みの根拠と、その強みが崩れうる経路が、同じ年に並んで書き加えられた。開示を読む立場から見ると、これは会社が自らの競争力の所在をどこに置いたかを示す、かなり率直な記述である。

    3. AIは、人間のために作られた権限の上で動く

    では、AIに何をさせてよいかは、実際にはどのように決まっているのか。同社の製品設計を見ると、AIエージェントは新しい仕組みの上で動いているのではなく、人間の社員のために作られてきた権限の体系の上で動いていることがわかる。

    同社の社員がユーザーコミュニティで解説している設定方法によると、AIエージェントを動かすとき、企業は二つの選択肢から選ぶ。一つは、エージェントを呼び出した社員の権限をそのまま引き継がせる方法で、これが初期設定になっている。この場合、エージェントはその社員が見られない記録を見ることも、実行できない処理を実行することもできない。もう一つは、エージェント専用のアカウントを用意し、必要な権限だけを与える方法である。社員から引き継ぐ権限を一部に限定することもできる。重要な操作については、人間の確認を経てから実行させることもできる。

    つまり、AIエージェントが何をしてよいかは、AIの性能ではなく、企業がこれまで社員に対して決めてきた「誰が何にアクセスし、何を承認できるか」という取り決めによって決まる。AIは既存の業務システムを置き換えるのではなく、その権限の体系を借りて動いている。

    同社の最近の買収も、この層に向かっている。2026年3月には、約12億ドルでVezaを買収した。四半期報告書は、買収の目的を、組織が重要なデータ、アプリケーション、システム、AIに対して「誰が、そして何がアクセスできるか」を把握し統制できるようにすることだと説明している。ここでの「何が」には、人間ではないAIエージェントが含まれる。その前の2025年12月には、社員の依頼を受け付ける入口となる対話型エージェントと社内検索の技術を持つMoveworksの買収を完了している。

    入口で依頼を受け、権限を確かめ、承認を回し、実行し、記録する。同社が手を伸ばしているのは、この一連の流れの全体である。

    4. 囲い込むのではなく、通り道になる

    ここまでなら、既存の業務ソフトウェア企業が自社の領域を守ろうとしている、という話に見える。しかし同社が2026年5月に発表した仕組みは、その見方とは逆の方向を向いている。

    同社は「Action Fabric」と呼ぶ仕組みで、自社の業務基盤を、社外のAIエージェントにも開放した。発表文は、対象を「ServiceNow上で作られたものであれ、Claude、Copilot、あるいは顧客が自ら開発したエージェントであれ、あらゆるAIエージェント」としている。社外のエージェントは、AIと外部のツールをつなぐ公開の接続規格（MCP）を通じて、顧客が同社の基盤上に作り込んできた業務フロー、承認の経路、業務ルールを呼び出せる。例として挙げられているのは、社員がチャットのなかでAIに頼んだパスワードの再設定や、新しい役割に必要な権限の申請が、同社の承認経路を通って処理される流れである。

    同じ日には、Microsoftとの提携拡大も発表した。Microsoftが提供するAIエージェント群にも、同社の統制の仕組みを広げるという内容である。

    発表文で同社は、接続規格そのものは公開されたもので、多くの企業向けソフトウェア事業者が対応していることを認めている。そのうえで、差は「データを読み書きできること」ではなく、「統制された業務を実行できること」にあると述べる。社外のエージェントによる操作も、すべて同社の統制の仕組みを通り、本人確認と権限の範囲の確認を経て、監査可能な記録として残る、という説明である。

    AIエージェントの入口を自社で囲い込むのではなく、どのエージェントから来た依頼であっても、実行する前に必ず通る場所になろうとしている。前章で見た「権限の体系を借りて動く」という構造を、自社の外にまで広げた形である。

    ここに同社の競争戦略がよく表れている。同社が狙っているのは、一番賢いAIになることではない。どのAIを使っても、仕事を実行するときには必ず通る場所になることである。どのAIが選ばれても、そのAIが企業のなかで仕事をするたびに同社の仕組みを通るのであれば、AIの性能競争の勝敗とは別のところに事業の足場を置くことができる。公表資料から読み取れる同社の構想は、そういう形をしている。

    5. その場所は、まだ誰のものとも決まっていない

    ただし、ここから「ServiceNowがこの場所を押さえる」と結論することはできない。AIに何をさせてよいかを決める場所が重要になるとしても、それを一社が独占できるとは限らない。

    まず、モデル企業も同じ方向へ進み始めている。OpenAIは企業向けのエージェント製品「Presence」を発表し、その発表文で、AIを本番の業務に使うには「モデル以上のものが必要だ」と書いた。エージェントに何をさせてよいか、いつ承認が要るか、いつ人に引き継ぐかを企業が決める設計で、対象業務の例には社員のIT関連の依頼への対応も挙がっている。

    また、同社が社外のエージェントを呼び込むために使う公開の接続規格は、顧客が別の基盤へ乗り換える手間を減らす方向にも働きうる。そして、同社自身が年次報告書のリスク要因に、連携先による接続の遮断や課金、AIネイティブの事業者や顧客の自社開発との競合を書いている。

    変化の方向ははっきりしているが、その場所の持ち主はまだ決まっていない。AIエージェントは既存の権限の上に積み重なる形で広がっている。しかし、その一番上を、既存のソフトウェア企業が取るのか、モデル企業が取るのか、顧客自身が取るのかは、決着していない。

    6. AIに仕事を任せるとき、何を確かめるべきか

    この観察は、AIを導入する側の企業にとっても意味を持つ。Deloitteの2026年の調査では、2年以内にエージェント型AIの導入を計画する企業が4分の3近くにのぼる一方で、エージェントを統治する成熟した仕組みを持つ企業は21%にとどまった。導入は進んでいるが、AIに何をさせてよいかを決める仕組みの整備は追いついていない。

    AIに業務を任せる企業にとって、問うべきことは「どのAIが最も賢いか」だけではない。少なくとも次の三つを確かめる必要がある。

    • AIエージェントは、誰の権限で動くのか。社員の権限を引き継ぐのか、専用の権限を持つのか
    • AIエージェントが実行したことは、どこに、誰が確認できる形で記録されるのか
    • 問題が起きたとき、誰が、どこで止められるのか

    これらの答えがある場所に、AIに仕事を任せるときの責任が集まる。そして、責任が集まる場所に、企業が長く対価を払い続ける理由が生まれる。ServiceNowの開示が示しているのは、同社がその場所に事業の重心を移そうとしていることである。

    おわりに：価値は、AIに何をさせてよいかを決める場所に残る

    AIがより賢くなれば、それを提供する企業の価値も高まる、と考えたくなる。しかし、AIが業務を実行する段階に入ると、価値の一部は別の場所に移る。

    タイトルの問いに答えるなら、AIが仕事を実行する時代に価値が残るのは、AIそのものだけではなく、AIに何をさせてよいかを決める場所である。誰の権限で動かし、何を記録し、どこで止めるか。この役割は、AIの性能とは別のところにある。

    ServiceNowは、その場所に賭けた。そして同じ年次報告書のなかで、その場所が他社に取られうることも書いた。その場所を最終的に誰が握るのかは、まだわからない。ただ、それを見極めるために見るべきものははっきりしている。各社のAIが「何ができるか」ではなく、「何をさせてよいかを、誰がどう決められるようにしているか」である。

    Disclaimer

    本稿は、同社の公表資料および公開報道にもとづく独立した分析であり、特定の組織の公式見解ではありません。

    本稿は特定の証券の売買を推奨するものではなく、投資助言・投資勧誘ではありません。 将来の株価、企業価値の割高・割安、投資判断に関する見解を示すものではありません。本稿で触れた過去の株価の動きは報道された事実の紹介であり、その原因を断定するものではありません。

    本稿の記述は、決算発表資料、SECへの提出書類、同社のプレスリリースおよび公開ドキュメント、ならびに公開報道の範囲に限られます。内部情報には一切依拠していません。

    筆者は JAPAN AI 株式会社および株式会社ジーニーに所属しますが、本稿は Alpha Beyond Frontier における筆者個人の独立した分析であり、所属各社の公式見解を示すものではありません。本稿は特定の企業の優劣を論じるものではありません。

    記載した数値および事実は、各出典の公表時点のものです。

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  • Snowflakeは、AIが使われるほど儲かるのか——売上成長の裏側にある原価の問題

    Snowflakeは、AIが使われるほど儲かるのか——売上成長の裏側にある原価の問題

    Snowflakeは、AIが使われるほど儲かるのか——売上成長の裏側にある原価の問題

    はじめに：AIが使われるほど、利益も増えるのか

    AIの利用が広がれば、AIサービスを提供する企業の売上も増える。では、利益も同じように増えるのだろうか。

    企業向けのデータ基盤を提供するSnowflakeは、この問いを考えるうえで分かりやすい事例である。同社は、ソフトウェアを使う人数ではなく、実際に使われた計算処理の量に応じて課金する。AIエージェントが企業のデータを扱う機会が増えれば、その分だけ売上が伸びる形になっている。

    実際、2026年7月末に終わった四半期の製品売上は前年同期比37%増となり、伸び率が高まるのは3四半期連続だった。経営陣は、この加速のおよそ半分がAI製品によるものだと説明している。

    一方で、同社は同じ決算発表で、通期の製品粗利率の見通しを75%から74%へ引き下げている。

    背景にあるのは、AI特有の原価の構造である。AIの処理には、従来のクラウド基盤の費用に加えて、外部のAIモデルへの支払いが発生する。利用が増えれば売上は伸びるが、原価も同時に増える。

    こうしたなかで、SnowflakeはAI専用の課金単位「AI Credits」への移行を進めた。もともと使った量に応じて課金していた会社が、なぜAIのために別の価格体系を用意したのか。

    そこを読み解くと、AIを提供する企業が売上の成長と利益率を両立させるうえで直面する課題が見えてくる。

    1. 使われるほど売上が増える会社

    Snowflakeは、企業がデータを集め、分析するためのクラウド基盤を提供している。2026年1月期の製品売上は44.7億ドル、前年比29%増だった。

    課金の仕組みは、利用者数に応じた課金とは根本的に違う。年次報告書（10-K）は、売上を「顧客が計算処理、ストレージ、データ転送を消費するにつれて認識する」と書く。多くの顧客は一定量の利用を前もって契約して支払うが、売上になるのは実際に使われた時点である。公式ドキュメントにも「席ごとの料金はない」と明記されている。

    この仕組みの下では、顧客がAIを使ってデータを扱う量が増えれば、そのまま売上が増える。AIエージェントの普及は、この会社にとって素直な追い風に見える。

    2. 成長の加速と、利益率への圧力

    実際、数字は追い風を示している。2026年7月末に終わった四半期の製品売上は14.9億ドルで37%増。通期の見通しも31%増から36%増へ引き上げられた。

    しかし同じ決算発表で、通期の製品粗利率の見通しは引き下げられた。財務責任者は理由を、「急成長しているAIのワークロードの構成比が高まっており、それらは現時点では貢献利益率が低い」ためと説明している。5月にも「AI製品の粗利率はコアの基盤より低い」と述べていた。

    Snowflakeは、AI以前から、顧客の利用量が増えるほど外部のクラウド基盤への支払いも増える事業だった。四半期報告書（10-Q）によれば、製品売上原価の約75%は外部のクラウド基盤に支払う費用である。ここには従来のデータ処理にかかる分に加えて、AIの推論やGPUに関連する費用も含まれる。AI関連の費用だけを取り出した金額は開示されていない。

    AIによって変わったのは、従来のデータ処理とは原価の構造が違うサービスが加わり、その構成比が高まっていることである。10-Qは、コストと粗利率が「AnthropicやOpenAIのような最先端のAIモデル提供者」との価格交渉に左右されるとも書いている。

    加えて、Snowflakeは将来のAI需要を見込んで、外部の事業者に対する一定の支出をあらかじめ約束している。開示されている第三者のAIサービス事業者との契約では、2028年11月までの3年間の最低購入額は3億9,000万ドルで、2026年7月末時点では2億7,000万ドルの購入義務が残っている。各契約年の最低購入額に届かなかった場合には、差額を支払う必要がある。

    ここには、消費型のAI事業に特有の非対称性がある。顧客からの売上は実際に使われた量に応じて立つ一方で、提供する側は、将来の需要を見込んで調達を先に約束する。

    もっとも、この最低購入額は将来の義務を含む契約上の金額であり、当期の費用ではない。製品粗利率の見通しの引き下げが、この契約によって直接生じたと同社が説明しているわけでもない。

    その上で二つを並べると、消費型のAI事業が抱える課題の形が見えてくる。需要が拡大しても、販売価格と原価の差が十分に取れなければ粗利率は下がりうる。一方、需要の拡大を見込んで調達を約束していれば、想定どおりに利用が増えなければ、先行した支出が負担になりうる。

    なお、製品粗利率の低下と、会社全体の収益性の悪化は同じではない。Snowflakeは同じ決算発表で、通期のNon-GAAP営業利益率の見通しを13.5%から14.5%へ引き上げており、財務責任者は「成長を加速させながら営業利益率を拡大した」と述べている。AI関連製品の粗利率に下押し圧力がかかっていても、売上の拡大や営業費用の効率化によって、全社の利益率は改善しうる。

    3. なぜ、AI専用の課金体系を設けたのか

    こうした原価の構造のなかで、SnowflakeはAI関連の機能を対象に、通常のデータ処理とは別の価格体系への移行を進めた。

    公式ドキュメントは、AI Creditsについて「Platform Creditsとは別のもので、エディションにかかわらず一貫した価格を提供する」と説明する。通常の計算処理の単価は契約するエディションによって変わるが、AI Creditsは変わらない。ただし、処理を実行する地域の選び方や年間契約額に応じた割引によって、実際の単価は動く。

    一方で、これは顧客が何かを買い直す話ではない。同じドキュメントは「既存の契約残高と契約条件は変わらず、契約の修正も必要ない」と書いている。既存の仕組みが置き換えられたのではなく、同じ基盤のうちAIを動かす部分に別の料金体系が適用されるようになった、と理解するのが正確である。一部の従来機能は、いまも通常のクレジットで課金されている。

    時期についても、公表資料から特定できるのは移行が進んだ事実までである。2026年4月6日のリリースノートは、エージェント製品などの利用記録を細かく分ける変更を「AI Creditsへの移行の一環」として記し、狙いを「顧客にとっての分かりやすさを高め、より柔軟な価格設定とパッケージングを可能にする」と説明している。決算発表でも、2026年5月から、将来の業績に影響しうる要因の列挙に「AI creditの価格設定」が加わった。

    原価構造との関係について、同社が価格体系を分けた理由として直接説明しているわけではない。ただ、通常のデータ処理とAIでは、使う計算資源も外部モデルへの支払いも異なり、その価格も動く。価格体系を分けておけば、こうした原価の違いを販売価格に反映しやすくなると考えられる。

    要点は、AIの利用量を別の単位で数えること自体ではない。従来のデータ処理の価格体系を保ったまま、AIの原価や競争環境の変化に応じて、AIの価格を独立して設計できることである。

    4. AIが安くなることは、誰の利益になるのか

    AIの価格は、実際に動いている。同社の製品担当幹部は決算説明会で、「最先端のモデルでさえ、定期的に値下げされている」と述べた。

    原価が下がったとき、企業には、価格に還元するか、利幅として残すか、その中間を取るかという選択がある。ここまでは、原価が下がったどの事業にも共通する話である。

    消費型のAI事業には、もう一つの難しさがある。顧客のコストを減らすことが、そのまま提供する側の売上の減少になりうることだ。

    ある企業がAIを使って、毎月1万件の問い合わせを処理しているとする。効率化によって同じ処理が半分の費用でできるようになれば、顧客にとっては明確な利点である。しかし、使われた量に応じて課金する提供側から見れば、同じ仕事量から立つ売上は減る。

    一方で、処理の費用が下がったことで、これまで採算が合わなかった業務にもAIを使えるようになるかもしれない。対象が1万件から5万件へ広がれば、1件あたりの単価が下がっても、全体の売上は増えうる。

    Snowflake自身も、製品の効率化によって顧客が同じ処理を少ない利用量で済ませられるようになり、新しい処理の増加で補えなければ売上が減りうると、年次報告書に書いている。

    それでも同社は、顧客がAIの支出を管理するための機能を提供している。CEOは、AIアシスタントのコスト管理の機能がよく使われる上位10に入っていると述べ、利用者ごとのトークン量の制限といった仕組みを用意していると説明した。短期の利用量を最大にすることよりも、顧客が安心してAIを使う範囲を広げられる状態を作るほうが、将来の成長につながりうるという判断と読める。

    効いてくるのは、単価の低下を補うだけの新しい需要が生まれるかどうかである。AIの効率化は、既存の仕事を安くするだけなのか。それとも、これまでAIを使えなかった仕事まで対象を広げるのか。その違いによって、消費型のAI事業の成長の姿は変わる。

    5. AIの成長を評価するために、何を見るべきか

    では、外からこの会社のAIを評価するとき、何を見ればよいか。

    分かりやすいのは、AIを使っているアカウントの数である。2026年9月の決算発表では、コーディング支援のAIアシスタントが9,100超のアカウント（四半期で2,000超の増加）、データを扱うエージェント製品が5,800アカウントに広がったと説明された。ただしこれらは、AIが使われ始めていることを示す数字であって、その利用がどれだけの利益を生んでいるかは分からない。AI売上の金額は、2025年12月の決算説明会でCEOが「年換算1億ドル」と一度触れたのを除いて開示されておらず、財務諸表にAI売上の区分もない。

    継続して追えるのは、製品粗利率と営業利益率の両方である。AI製品の構成比が高まるなかで粗利率がどう動くかと、その変化を踏まえて全社の利益率がどう推移するかは、別々に確認する必要がある。

    AI Creditsの価格体系や外部調達の契約の変化も手がかりになる。ただし、公開されている価格表から実際の販売単価やAI事業単独の利益率を計算することはできないし、最低購入額の大きさだけで将来の需要を判断することもできない。

    Snowflakeは価格の体系としてはAIを分けた一方で、AI事業単独の売上や利益率を継続して開示しているわけではない。価格設計上の分離と、財務開示上の分離は別のことである。

    おわりに：AIの成長を、何で測るのか

    Snowflakeは、もともと利用量に応じて課金する会社である。AIエージェントの普及によってデータ処理の需要が広がれば、同社の成長機会も広がる。

    しかし、AIの利用が増えることと、利益が増えることは同じではない。外部のAIモデルへの支払いが増えれば、売上が拡大しても利益率は下がりうる。AI専用の価格体系への移行を進めたことは、こうした原価の違いを価格設計に反映させるうえで意味のある変化と読める。

    さらに、AIの処理単価が下がることも、提供する企業の利益が増えることを意味しない。原価の低下分を顧客に還元するのか、自社の利益として確保するのか。価格を下げることで、より大きな需要を生み出せるのか。AIが普及するほど、この選択の重みが増す。

    前回のSalesforceの記事では、AIによって生まれた価値を企業がどう測り、投資家にどう説明するかを取り上げた。今回のSnowflakeが示しているのは、AIの利用の拡大を、どうすれば続く利益の成長につなげられるかという問題である。

    AIの処理単価が下がることは、顧客にとっては歓迎すべき変化である。しかし、提供する企業にとっては、必ずしも売上や利益の増加を意味しない。原価の低下を利益率の改善につなげられるか。価格の還元によって、単価の低下を上回る新しい需要を生み出せるか。AI企業の成長を評価するうえでは、利用者の数や売上の伸びだけでなく、この価格・原価・需要の関係にも目を向けたい。

    中塚 恵介

    JAPAN AI CFO／GENIEE Group CFO。AI企業の成長戦略、資本政策、IR・資金調達、M&A、海外展開などを通じて、日本発のテクノロジー企業の企業価値向上に取り組んでいる。 前職ではグローバルベンチャーキャピタル B Capital の Japan Lead として、AI・ディープテック・クライメートテック領域を中心に、日本におけるスタートアップ投資を担当。それ以前は BCG／BCG X にて、企業の新規事業創出、事業戦略、ベンチャー立ち上げなどに従事し、構想から事業化・実行までを支援した。キャリア初期には内閣府などで政策立案にも携わった。 一貫して、資本・技術・人・制度がどのように結びつき、新しい産業や企業が生まれるのかに関心を持つ。現在は、投資・支援する立場から経営の当事者へと軸足を移し、日本からグローバルに競争力のあるAI・テクノロジー企業を生み出すことをテーマとしている。 Alpha Beyond Frontier では、スタートアップ、ベンチャーキャピタル、AI、M&A、コーポレートイノベーションを中心に、資本市場と産業構造の変化を分析・発信している。

    Disclaimer

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    筆者は JAPAN AI 株式会社および株式会社ジーニーに所属しますが、本稿は Alpha Beyond Frontier における筆者個人の独立した分析であり、所属各社の公式見解を示すものではありません。

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  • Salesforceが変えたのは、課金の単位ではなかった——AI時代に分裂した「二つの単位」

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    Salesforceが変えたのは、課金の単位ではなかった——AI時代に分裂した「二つの単位」

    はじめに：捨てられたのは、席課金ではなかった

    2026年、Salesforceの株価は大きく下落したと報じられている。8月中旬の時点で年初来25%超の下落、6月には多年来の安値をつけた。2025年には300ドルを超えていた株価である。市場でこの局面は「SaaSpocalypse」とも呼ばれた。

    理由として挙げられているのは、おおむね一つのことだ。AIエージェントが仕事をするようになれば、人数に応じて課金するソフトウェアのモデルは成り立たなくなるのではないか、という懸念である。同社のマーク・ベニオフCEOは2026年8月、こうした見方に対して「ソフトウェアの弱気派は完全に間違っている」と反論したと報じられた。

    では、実際に何が起きているのか。素朴に考えれば、確かめるべきことは一つに見える。同社は席課金を捨てたのか。

    公表されている価格表と決算資料を追うと、答えは明快だった。捨てていない。 それどころか、席あたりの価格帯はむしろ上に伸びている。

    だが、何も変わっていないわけではない。ここ2年の開示を並べると、別のことが起きているのが見えてくる。すなわち、顧客に請求する物差しと、投資家に成長を説明する物差しが、別になりつつある点だ。

    本稿では、前者を課金単位、後者を評価単位と呼ぶ。Salesforceが変えたのは課金単位ではなく、評価単位のほうだった。そして両者の間に、換算レートは公表されていない。

    本稿は、Salesforceの公表資料をもとに、AI時代に企業が何を開示するようになり、何を言わなくなったかを読む試みの第1回である。

    1. どんな会社か——「人数×月額」で世界最大になった会社

    Salesforceは企業向けソフトウェアの最大手で、2026年1月期の売上は415億ドル（前年比10%増）。営業やカスタマーサポートの業務を支えるクラウドサービスを、長く一つの形で売ってきた。使う人数×一人あたり月額、いわゆる席課金（per-seat）である。

    この形は強い。導入した企業で使う人が増えれば、自動的に売上が増える。しかも契約は積み上がる。直近の四半期末で、今後12か月以内に売上として認識される契約残高は335億ドル、前年同期比14%増と開示されている。

    つまり、席課金はこの会社の弱点ではなく、長らく最大の強みだった。だからこそ、それが崩れるという見方は市場に効いた。

    2. 市場はどう反応してきたか

    注意しておきたいのは、この下落が業績の悪化と同時に起きたわけではないことだ。直近の2026年7月期の四半期では、売上113億ドル（前年同期比11%増）、非GAAPベースの営業利益率は34.1%。通期見通しも引き上げられている。

    売上は伸び、利益率は高い水準にある。それでも株価は下げた。市場が織り込もうとしているのは足元の数字ではなく、席課金というモデルそのものの持続性だと報じられている。

    以下は株価の予測ではない。ただ、この構図を頭に置いておくと、次に見る開示の変化が読みやすくなる。市場は「席が減る」という話をしている。では会社は、何の話をしているのか。

    3. 席課金は、捨てられていない——上に積まれている

    公開されている Agentforce の価格表を見ると、課金の単位は一つではない。三つが併存している。

    席は残っている。営業・サービス向けのAI機能の追加は1ユーザーあたり月125ドル、業種特化版は150ドル。AI機能を前提にした上位エディションは1ユーザーあたり月550ドルからで、これには年間250万回分の「Flex Credits」が含まれる。

    消費が加わった。Flex Credits は10万クレジットあたり500ドルで販売され、AIエージェントの1アクションが20クレジットにあたる。成果に近い単位も一部にある。顧客向けエージェントに限って、1会話あたり2ドルという課金がある。

    つまり、席から消費への「移行」は起きていない。起きたのは、席の上に消費が積まれたことである。しかも席あたりの単価は、AI機能を含む上位エディションで月550ドルからと、従来より上の帯に伸びている。

    これは、以前にAIの価格モデルを扱った回で書いたことの、大規模な実例になっている。あのとき、価格は「使用量から成果へ」一直線には進まず、最も多いのはハイブリッド型で、それは妥協ではなく責任とリスクを売り手・買い手で分担する合理的な着地点だ、と整理した。世界最大のSaaS企業が実際に採ったのも、その形だった。

    だとすると、「席課金を捨てられるか」という問いは、少なくともこの会社については空振りである。では、何が変わったのか。

    4. 変わったのは、開示だった

    ここからが本題になる。この2年の決算発表を並べると、開示する指標そのものが書き換えられていることがわかる。

    新しく生まれた単位

    2026年2月の決算で、Salesforceは新しい単位を導入した。その名を Agentic Work Units（AWU、エージェント作業単位） という。AIエージェントが完了させた仕事の量を数える単位で、導入時点の累計24億から、直近の7月期には累計70億、当四半期だけで32億（四半期比97%増）まで伸びている。決算発表の見出しに並ぶ数字として、これは強い。

    ここで、多くの解説が取り違えている点がある。AWUは課金の単位ではない。

    Salesforce自身の説明では、AWUは「プラットフォーム全体の活動の広がりを捉える指標」とされている。課金に使われるのはFlex Creditsのほうで、AWU1単位あたりの価格も、AWUとFlex Creditsの換算比率も、公表されていない。

    つまり、決算で最も伸び率の大きい数字は、値段のついていない数字である。

    念のため書いておくと、この単位の発想自体には理がある。Salesforceは、トークン数のような指標は「AIがどれだけ喋ったかを測るだけで、実際に完了した仕事を測っていない」と説明している。これはもっともな指摘だ。処理量ではなく完了した仕事を数えようという方向は、価格の単位が成果へ寄っていくという流れとも整合する。

    問題は単位の作り方ではなく、AWUと売上との対応関係を、外部から検証できないことにある。

    言わなくなった指標

    新しく開示された指標と同様に、開示されなくなった指標にも着目したい。

    以前はトークンの処理量やAgentforceの取引件数も開示されていた。2026年2月期にはトークン19兆件、取引件数29,000件超といった数字が並んでいる。だが直近の7月期の発表には、どちらも出てこない。いまはAWUとARRが前面に出ている。

    見出し指標そのものも書き換わった。2025年2月期は「Data Cloud & AI ARR」という名前で9億ドル（前年比120%増）。2026年2月期に「Agentforce and Data 360 ARR」と改称され、29億ドル超になった。この29億ドルには、2025年11月に買収が完了したInformaticaのクラウドARR11億ドルが含まれており、当時はその内訳が明記されていた。ところが直近の7月期では、この指標は39億ドル（前年比210%増）と発表され、内訳は示されていない。

    もちろん、買収だけで伸びているわけではない。同社は既存顧客の拡張が受注の60%超を占めることや、買収事業の売上寄与も別途開示している。

    それでも、改称と再構成をまたいで「前年比210%増」という一つの成長率が提示されているという事実は残る。この数字を1年前の9億ドルと比べたくなるが、比べているものは同じではない。

    三つの方向が同時に起きている

    整理すると、Salesforceの開示には三つの変化がある。

    第一は、取引件数からARRへ、より収益に近い指標へ移っていることだ。Agentforceの取引件数よりもARRを前面に出すようになった。これは、利用実績だけでなく、実際にどれだけ収益につながっているかを示そうとする変化と読める。

    第二はその一方で、AWUという新しい利用指標を成長の中心に置き始めたことである。AWUはAIエージェントがどれだけ仕事をしたかを示すが、それ自体に価格はついていない。収益に近いARRを重視しながら、同時に売上との換算関係が見えない利用量も強調している。

    第三は、指標の定義そのものが変わっていることだ。「Data Cloud & AI ARR」は「Agentforce and Data 360 ARR」へ改称され、買収したInformaticaの事業も含むようになった。結果として、同じ名前の成長率を時系列で単純比較することが難しくなっている。

    つまり、Salesforceの開示は一方向に進んでいるわけではない。収益化を示す指標を強める一方で、新しい利用指標を加え、さらに既存指標の範囲も広げている。

    これは「開示が良くなった／悪くなった」という単純な話ではない。AIという新しい事業領域について、何をもって成長と呼び、何を投資家に見せるべきか、その物差し自体がまだ固まりきっていないということである。

    5. 何が言えるか

    ここまでの数字から、まず一つ明確に言えることがある。AIの利用量が増えることと、それが売上に変わることは同じではない。

    Salesforceでは、AIエージェントが完了した仕事を示すAWUが四半期比97%増、AI関連ARRが前年比210%増と、どちらも大きく伸びている。ただし、この二つを直接結びつけることはできない。単位も集計期間も異なり、AWUが増えると売上がいくら増えるのかという換算関係も公表されていないからだ。

    ここに、今回の開示を読むうえで最も重要なポイントがある。Salesforceでは、顧客に料金を請求するための「課金単位」と、AI事業の成長を説明するための「評価単位」が分かれつつある。

    課金単位は、席数、Flex Credits、会話数など、実際に顧客が対価を支払う物差しである。一方、AWUはAIエージェントがどれだけ仕事をしたかを示す物差しだ。AWUが伸びれば、AIの利用が広がっていることはわかる。しかし、それだけでは売上や利益がどれだけ増えるのかまではわからない。

    これはSalesforceに限った話ではない。今後、AI企業からは「エージェント実行回数」「AI処理件数」「自動化した時間」「タスク完了数」といった、新しい指標が次々に出てくるだろう。そのとき重要なのは、数字の伸び率だけを見るのではなく、その指標が事業の収益にどうつながっているかを見ることである。

    具体的には、三つを確認すればよい。

    • その数字は、顧客にとっての価値を表しているか
    • その数字に、実際の価格がついているか
    • その数字の増加が、売上や粗利の増加にどうつながるか

    もちろん、新しく生まれた指標がこの三つをすべて満たしていないからといって、意味がないわけではない。新しい市場では、事業モデルや価格体系が固まる前に、利用の広がりを示す指標が必要になることもある。

    重要なのは、「利用が伸びている」という事実と、「事業として価値が生まれている」という事実を分けて読むことだ。

    以前AIバブルを扱った回では、期待が実態へ変換される途中に「段差」が生まれると書いた。今回のSalesforceで興味深いのは、その段差の大きさを測るための換算関係自体が、まだ外からは見えないことである。

    おわりに：単位そのものを読む

    新しい技術が来るとき、企業は新しい指標を作る。それ自体は自然なことで、むしろ何も変えないほうが不自然だろう。既存の指標がその技術の価値を捉えられないなら、新しい単位が要る。

    ただ、新しい単位が生まれた直後には、必ず一つの期間がある。その単位がまだ値段と結びついていない期間である。新しい指標は過去との比較期間が短く、成長率だけを見れば大きな数字になりやすい。だからこそ重要なのは、その数字の伸びそのものではなく、売上や利益との接続である。

    AI時代の開示を見るとき、重要なのは数字の大きさではない。その数字が何を数え、そこに価格がつき、売上や利益へどう変換されるかである。

    新しく何を開示したか。そして、何を言わなくなったか。

    これからの企業分析では、「数字」だけでなく「単位」そのものを読む必要がある。次回以降も、1社ずつ、同じ問いで読んでいきたい。

    中塚 恵介

    JAPAN AI CFO／GENIEE Group CFO。AI企業の成長戦略、資本政策、IR・資金調達、M&A、海外展開などを通じて、日本発のテクノロジー企業の企業価値向上に取り組んでいる。 前職ではグローバルベンチャーキャピタル B Capital の Japan Lead として、AI・ディープテック・クライメートテック領域を中心に、日本におけるスタートアップ投資を担当。それ以前は BCG／BCG X にて、企業の新規事業創出、事業戦略、ベンチャー立ち上げなどに従事し、構想から事業化・実行までを支援した。キャリア初期には内閣府などで政策立案にも携わった。 一貫して、資本・技術・人・制度がどのように結びつき、新しい産業や企業が生まれるのかに関心を持つ。現在は、投資・支援する立場から経営の当事者へと軸足を移し、日本からグローバルに競争力のあるAI・テクノロジー企業を生み出すことをテーマとしている。 Alpha Beyond Frontier では、スタートアップ、ベンチャーキャピタル、AI、M&A、コーポレートイノベーションを中心に、資本市場と産業構造の変化を分析・発信している。

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    筆者は JAPAN AI 株式会社および株式会社ジーニーに所属しますが、本稿は Alpha Beyond Frontier における筆者個人の独立した分析であり、所属各社の公式見解を示すものではありません。

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