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メタ・プラットフォームズ 2026年第2四半期決算説明会

主な要点（AI生成）

財務業績

- 第2四半期の総売上高は608億ドルで、前年同期比28%増

- アプリファミリーの広告売上高は594億ドルで、前年同期比27%増

- 純利益は158億ドル、1株当たり利益は6.18ドル

- 営業利益率は31%、営業利益は188億ドル

事業ハイライト

- 全アプリの1日あたりアクティブユーザー数が36億人に到達

- Instagramの1日あたりアクティブユーザー数は20億人、Threadsの月間アクティブユーザー数は5億人を突破

- AI広告クリエイティブツールを利用する中小企業は900万社

- 週間で100万以上の企業がメタ・プラットフォームズのビジネスエージェントを利用

財務ガイダンス

- 2026年第3四半期の総収益は610億～640億ドルと予想

- 2026年通期の総費用は1,650億～1,690億ドルと予想

- 2026年の設備投資額は1,300億～1,450億ドルと予想

- 2026年残りの四半期の実効税率は15～17%と予想

機会

- メッセージングプラットフォームで数十億ユーザー向けのパーソナルエージェントを構築中

- AIが広告パフォーマンス、コンテンツ推薦、開発生産性を向上

- データセンター開発および企業向けAPI配信におけるブラックロックとの提携

- サブスクリプション、API課金、コンピュート販売を含む複数の収益源

リスク

- 2026年に予定されている青少年関連の裁判は、実質的な損失をもたらす可能性がある

- 業界全体におけるコンピュート容量の制約とサプライチェーンの課題

完全な議事録（AI生成）

オペレーター

こんにちは。本日のカンファレンス・オペレーターを務めますクリスタと申します。この場をお借りして、メタ・プラットフォームズ2026年第2四半期決算説明会へご参加の皆様を歓迎いたします。雑音防止のため、全ての回線はミュートに設定されております。スピーカーの発言後、質疑応答セッションを実施いたします。ご質問のある方は、電話のキーパッドにて*を押した後、1を押してください。質問を取り下げる場合は、再度*1を押してください。ご質問は1人1問とさせていただきます。なお、本通話は録音されます。ありがとうございます。メタ・プラットフォームズ財務担当副社長のチャド・ヒートン様、どうぞお始めください。

チャド・ヒートン

ありがとうございます。こんにちは、メタ・プラットフォームズ2026年第2四半期決算説明会へようこそ。本日は、最高経営責任者（CEO）のマーク・ザッカーバーグ、および最高財務責任者（CFO）のスーザン・リーが結果について説明します。本日の発言には、本日時点での仮定に基づく将来予測に関する記述が含まれます。実際の結果は、本日の決算プレスリリースおよび米国証券取引委員会（SEC）に提出した四半期報告書フォーム10Qに記載された要因を含む様々な要因により、実質的に異なる可能性があります。当社は、いかなる将来予測に関する記述も更新する義務を負いません。

本説明会では、GAAPおよび特定の非GAAP財務指標の両方を提示します。GAAPから非GAAP指標への調整は、本日の決算プレスリリースに含まれています。決算プレスリリースおよび関連する投資家向けプレゼンテーションは、当社ウェブサイト investor.meta.com でご覧いただけます。それでは、マークに説明を譲ります。

マーク・ザッカーバーグ

それでは。皆さん、本日はご参加ありがとうございます。当社のコミュニティとビジネスにとって強力な四半期となり、1日あたり36億人の方々が少なくとも1つのアプリを利用しています。いくつかの節目を達成しました。インスタグラムの1日あたりのアクティブユーザー数は20億人に達しました。スレッズの月間アクティブユーザー数は5億人を突破し、史上最速で成長する会話アプリとなりました。フェイスブックの1日あたりアクティブユーザー数はしばらく前から20億人を超えています。ワッツアップは史上最高のメッセージング記録を更新し、ワールドカップ決勝戦中に毎秒3,000万メッセージのピークを記録しました。

また、クナル・シャーがワッツアップの新責任者として加わりました。彼はインドで最も重要な決済会社の一つを立ち上げており、チームにとって素晴らしい戦力となるでしょう。メタ・スーパーインテリジェンス・ラボからはいくつかの強力な新モデルをリリースし、新しいメガネも発表しました。全体として、当社アプリ全体でのコミュニティの規模と到達範囲は非常に顕著であり、数十億人に新たなイノベーションを提供する強固な基盤となっています。

私たちの目の前にある機会は膨大です。第一に、AIへの投資がコア事業のあらゆる主要部分を加速させる段階に達しています。これはアプリ利用者にとっての体験を向上させ、広告主にとってはより良いパフォーマンスを促進し、当社チームが新たな体験を構築し、より迅速にリリースすることを支援しています。第二に、今後数ヶ月から数年にわたる次なる製品および収益ラインの基盤となる、新しいパーソナル・エージェントを開発中です。

第3に、APIやビジネスエージェントを通じた直接的なコンピュートリソース販売、大規模顧客向けに構築中のその他サービスを含む、企業向け販売における大きな事業機会が見込まれます。本日は、当社の投資が現在どのように成果を生み出しているか、また中核事業の加速に向けた時間経過に伴う機会について、具体的に説明する時間を取りたいと思います。

InstagramとFacebookの複数領域で、強力で有望な成果が確認されています。大規模言語モデル（LLM）をレコメンデーションシステムに統合する取り組みについては、非常に楽観的です。LLMは、コンテンツの本質的な内容とその魅力の理由についての根本的理解、さらに人々の関心事やアプリ利用時の目的についての深い理解をもたらします。

これはつまり、人々の目的や興味をより良く反映した、関連性が高く魅力的なコンテンツをより多く表示できることを意味します。新たなMuse ImageおよびMuse Videoモデルは、当社プラットフォーム上でユーザーが発見可能なコンテンツの領域を劇的に拡大するでしょう。既に二つの大きなコンテンツソースがあります。第一に、友人やフォローしている人々からのコンテンツ。第二に、フォローしていないクリエイターからのコンテンツです。しかし今後は、全く新しく、ほぼ無限のパーソナライズされたコンテンツの領域が生まれます。これは当社のサービスを、ユーザーにとってはるかに有用で魅力的なものにするでしょう。

広告においては、LLMを活用して、表示する広告の予測とランキングを行うシステムを改善しています。広告の関連性を判断するために考慮できる、ユーザーのオーガニック活動と広告活動に関するコンテキストを拡大し、FacebookとInstagramの両方で関連性とコンバージョン率の大幅な向上を実現しています。金額ベースでは、当社の広告事業は、他社が報告した広告事業と比較して、前年比収益成長率がより速いペースで進行しています。したがって、これらのAI投資は成果を上げていると言えます。

また、新たなAI搭載クリエイティブツールに対する需要も高まっています。当社プラットフォーム上の900万の中小企業が、少なくとも1つのAI広告クリエイティブツールを利用しており、広告主がパフォーマンスデータをクリエイティブの意思決定に活かせるよう支援する、新たなエンドツーエンドのクリエイティブソリューションを展開中です。Muse Imageはこれをさらに強化します。このモデルは画像を分析し、自身の作業を改善し、広告主の入力に基づいてより優れた広告バリエーションを生成できます。これまでのところ、非常に良いフィードバックを得ています。

また、当社アプリ全体でより多くのツールとAI機能を提供する新たなサブスクリプションサービス「Meta One」をリリースしました。需要の拡大に伴い、様々な異なる階層と価格オプションも提供していく予定です。さらに、AIが当社チームの製品開発スピードを加速させる点にも期待しています。今年初めにはInstagramインスタンスをリリースしました。また最近、スタンドアロンのグループアプリ「Forum」と、スタンドアロンのマーケットプレイスアプリ「Seller」を立ち上げました。

新規アプリのリリースは、今後はるかに容易になると予想しています。そのため、Threadsで行ったように、より多くのアイデアを構築し、当社のレコメンデーションシステムを活用して、それらに関心を持つ可能性のあるユーザーに拡大する計画です。Meta Super Intelligence Labsを立ち上げてから1年余りが経過しましたが、その軌道は堅調です。先月、Muse Spark 1.1とMuse Imageをリリースしました。

Meta AIを再構築しMuse Sparkを統合して以来、アシスタントと毎日やり取りするユーザー数は60%増加しており、これは週ごとに急速に成長し続けています。Muse Spark 1.1は、強力なエージェント的機能とコーディング能力を備えたモデルであり、非常に効率的で、コンピューター利用、ツール利用、マルチモーダル理解に優れています。このモデルは新たな公開APIを通じて利用可能であり、今後数週間でパートナーチャネルやより多くのコーディングエージェントを通じた配布を拡大していきます。

また、企業がMuse Sparkを採用しやすくする機能も構築中であり、これは引き続き注力していく分野です。Muse Sparkのエージェント的機能を強化することに注力している理由の一つは、当社のミッションと事業に合致したいくつかの種類のエージェントを提供する非常に大きな機会があると考えているためです。

第一は、パーソナルエージェントです。まもなく、あなたに代わって24時間365日働き、あなたの目標達成や、生活、健康、人間関係、財務など、あなたが望むあらゆる分野の改善を支援するエージェントが登場するでしょう。エージェントが真に普及した最初の領域はコーディングでしたが、エンジニアはより技術的であり、それらのエージェントを機能させるために時間を費やす意欲が高いからです。

優れた個人向けエージェントを構築するためには、これは箱から出してすぐに使える優れた消費者向け製品であり、数十億人が採用・使用できるほど十分にシンプルである必要があります。私はこれに非常に興奮しており、私たちが皆が複数のエージェントと対話する未来に向かって進むにつれ、**やその他のメッセージングプラットフォームがますます重要になることについて、近いうちにさらに共有できることが増えるでしょう。

**はすでに、人々がメタのAIと関わる主要なプラットフォームです。そして、私たちのメッセージングアプリ全体でより多くのエージェントのためのプラットフォームを構築するにつれ、プライベートで安全なAI体験を提供する方法について革新を進めていきます。今四半期、**とメタAIアプリでシークレットモードを開始し、ユーザーがメタですら見ることができない、アシスタントとのプライベートな会話を可能にしました。私たちは、強力なプライバシーとセキュリティを、構築中のエージェントの基本的な部分とする計画も進めています。

ビジネス向けエージェントの進捗についても非常に興奮しています。今四半期、**とMessengerでメタのビジネスエージェントを全世界で利用可能にし、すでに週に100万以上の企業が顧客との対話や販売完了に利用しています。現在、Instagramへのビジネスエージェントの展開も進めています。エージェントが毎日顧客と話すことの興味深い点は、時間とともに学習し、それらの知見をすべてあなたに還元できることです。

そこで私たちは、これらすべての会話を要約し、夜間に何が起こったかを消化し、顧客が何を求めているかを浮き彫りにする、より多くのエージェント機能を構築しています。そして間もなく、ビジネス成長の方法を提案したり、競争力のある情報を提供したり、何が機能し何が機能していないかについてのリアルタイムの洞察を含む、さらに進んだ機能へと発展します。長期的には、これをメタのプラットフォームを使用してビジネス全体を立ち上げ運営するのを助ける、箱入りビジネスサービスへと構築したいと考えています。

これらをどのように収益化するかについては、サブスクリプション、使用量に基づく価格設定の組み合わせがあり、これらの製品の多くが、広告システムのように、企業が私たちが結果を達成した場合にのみ支払う形態へと進化し続けると予想しています。長期的には、それが今日広告主に対して行っているのと同様に、私たちのコンピューティングリソース上で効率的なオークションを運営することを可能にするでしょう。

私たちの製品やビジネスにおけるAIの使用が拡大し続ける中、需要を満たすためにインフラストラクチャーへの積極的な投資を継続しています。昨日、メタ・コンピュート計画の一環として、テキサス州エルパソに新たな1ギガワットのデータセンターを開発するためのブラックロックとの新たな戦略的合弁事業を発表しました。全体として、私たちのコンピューティングリソースのかなりの部分が、モデルのトレーニング、中核事業の成長、個人向けエージェントと新製品の提供に向かうと予想しています。

しかし、大口顧客向けの大規模なビジネスも成長させると予想しています。私たちはAPIを構築し、ビジネスエージェントを展開しています。私たちは、支払った金額を大幅に上回るプレミアムでのコンピューティングリソースに関する多くのオファーを受けています。また、ロードマップにはより多くのコーディングおよび生産性向上ツールもあります。そして、パーソナル・スーパーインテリジェンスに近づくにつれ、これらすべてについて近いうちにさらに共有できることになるでしょう。

また、シームレスに対話できるハードウェアも必要になります。メガネは一日中あなたと一緒にいられ、その瞬間からあなたを引き離すことなく支援できるため、理想的なフォームファクターです。私たちのメガネは依然として史上最も急速に成長している消費者の電子機器の一つであり、ラインナップへの追加を続けています。

私たちは、SLR Luxotticaとの協力により、カイリー・ジェンナーと共同でデザインしたスタイルを含む、独自のメタ・メガネのラインをリリースしたばかりです。これらは、Muse Sparkを箱から出してすぐに搭載して出荷される初のメガネであり、あなたが見ているものを理解し、さらに役立つ回答を提供できます。初期販売は予想を上回る好調で、今年9月23日のコネクトカンファレンスでメガネのラインナップについてさらに共有する予定です。ぜひその時にご覧になることをお勧めします。

締めくくる前に、なぜ私がメタがすべての人にとって前向きな未来を構築していると非常に楽観しているのかについての論説を発表したばかりであることをお伝えしたいと思います。私たちは常に、人々の手に力を与え、彼らが大切な人とつながり、望む方法で世界を形作ることができるように技術を構築してきました。それが、私たちが常に製品を誰にとっても手頃でアクセスしやすいものにすることに焦点を当ててきた理由であり、それは私たちのコミュニティとビジネスの両方にうまく機能してきた戦略です。

この新たな章を迎えるにあたり、同じ哲学がAI開発へのアプローチを導いています。当社は、超知能を人々の手に直接届けることを主目的としてAIを構築している唯一の大手企業です。超知能を中央集権化するのではなく、広く分散させ、誰もが自分にとって重要なことに活用できる能力を与えることに注力しています。これこそが社会が常に進歩してきた道筋です。これは、前向きなAIの未来を築くための正しい価値観だと考えています。これを構築するお手伝いができれば、当社も引き続き非常に強固なビジネスを築いていけると確信しています。

以上が、本日、最初にお伝えしたい内容の全てです。AIは当社のコアビジネスを改善し、アプリの関連性を高め、ビジネスにより良い成果をもたらしています。より革新的な製品の提供を開始しており、近い将来、さらに多くの製品を投入する予定です。また、潜在性が非常に大きいこと、そして価値を提供する方法は数多くあることを認識しているため、積極的に投資を行っています。いつもながら、この旅路を共にしてくださる皆様に心から感謝申し上げます。それでは、スーザンにお繋ぎします。

スーザン・リー

マーク、ありがとう。皆様、こんにちは。それでは、セグメント別の業績から始めましょう。特に断りのない限り、全ての比較は前年同期比です。第2四半期のファミリー・オブ・アプリ総収益は604億ドルで、前年同期比28%増加しました。第2四半期のファミリー・オブ・アプリ広告収益は594億ドルで、前年同期比27%増（為替影響を除くと26%増）でした。

第2四半期、当社サービス全体での広告インプレッション配信総数は14%増加しました。インプレッションの伸びは全地域で健全で、エンゲージメントとユーザーの増加、および広告負荷の最適化が牽引しました。全世界の広告単価平均は前年同期比12%上昇し、これは広告成果の向上、前年第2四半期と比較したマクロ環境の改善、および為替の追い風が要因です。これは、特に収益化の低い面や地域からの堅調なインプレッション増加によって部分的に相殺されました。

四半期ベースで初めて、ファミリー・オブ・アプリのその他収益が10億ドルに達し、前年同期比73%増加しました。これは主に**の有料メッセージングおよびサブスクリプション収益が牽引しました。リアリティ・ラボ部門では、第2四半期収益は4億3100万ドルで前年同期比16%増加し、AIグラス収益の堅調な伸びが要因でしたが、Questヘッドセット販売の減少によって部分的に相殺されました。

次に連結業績に移ります。第2四半期総収益は608億ドルで、前年同期比28%増（為替影響を除くと27%増）でした。第2四半期総費用は420億ドルで、前年同期比55%増加し、これには訴訟関連費用24億ドルと、2026年5月の人員削減に伴う退職給付費用12億ドルが含まれています。

前年同期比の増加は、主に従業員報酬、インフラコスト、法務関連費用、および第三者AIトークンコストの増加によるものです。前述の退職給付費用を除くと、従業員報酬の増加は、特にAI人材を中心とした過去1年間の技術系採用が牽引しました。インフラコストの増加は、減価償却費、データセンター運営コスト、および第三者クラウド利用費の増加によるものです。

第2四半期末時点の従業員数は75,000名を超え、第1四半期比3%減少しました。この総数には、2026年5月の人員削減の影響を受けた約8,000名の従業員が含まれています。影響を受けた従業員の大半は、2026年第3四半期末までに当社の従業員数に計上されなくなると見込んでいます。第2四半期の米国会計基準（GAAP）営業利益は188億ドルで、前年同期比8%減、営業利益率は31%でした。

第2四半期の訴訟費用および退職給付費用を除くと、第2四半期の営業利益は前年同期比9%増加していたことになります。当四半期の実効税率は16%でした。純利益は158億ドル、1株当たり利益は6.18ドルでした。サーバー、データセンター、ネットワークインフラへの投資を主因として、リース債務の元本支払いを含む資本支出は311億ドルでした。フリーキャッシュフローは7億8400万ドルでした。

四半期末時点の現金及び有価証券は903億ドル、債務は837億ドルでした。次にビジネス実績についてですが、当社の収益実績を牽引する主な要因は2つあります。それは、コミュニティに対して魅力的な体験を提供する能力と、そのエンゲージメントを長期的に収益化する効果性です。

1日、インスタグラムにおけるコンテンツ推薦施策から引き続き大きな成果を上げています。今四半期のグローバル利用時間は前年同期比で二桁成長し、主にFacebookビデオのフィードとリール推薦の改善に牽引されました。利用時間はグローバルで前年比9%増、米国とカナダでは10%以上増加し、これはランキング改善によるものです。

LLM（大規模言語モデル）がランキングと推薦の改善を実現する能力がますます高まっていることが分かっています。第一に、既存システムをより賢くし、コンテンツの実質的な内容を理解してより良いトレーニングデータを生成します。第二に、LLMを活用したエージェントが、コンテンツ品質の評価、トレンド検出、ランキング変更のテストを通じてエンジニアリング開発を支援しています。

今年前半、インスタグラムの全ての公開リールとフィード投稿がLLMを通じて自動処理され、トピックからトーンに至る多角的な分析が行われるというマイルストーンに到達しました。また、Facebookのより多くの領域にも適用範囲を拡大中です。これらのシグナルは、ランキング推薦やコンテンツポリシー施行を含む下流アプリケーションに渡され、より高度なパーソナライゼーションに向けた重要な基盤となっています。

今四半期には、Museファミリーモデルを活用し、動画、トピック分類、要約などのシグナルにわたるコンテンツ理解を実施し始め、初期段階で良好な結果が得られています。最後に、当社の推薦システムもよりパーソナライズされ、新鮮なコンテンツをより多く表示すると同時に、リールで表示される内容についてユーザーがより直接的にコントロールできるようになっています。

これまでで最大の単一リリースとなるランキング改善を実施し、より高速な推論と、より深いユーザー履歴を活用して予測精度を向上させる新アーキテクチャを組み合わせました。これにより、インスタグラムのセッション数が15ベーシスポイント増加し、特にREシェアと利用時間で強さを示しました。これらはいずれも、コンテンツとユーザーのマッチングが改善されたことを示す強力な指標です。現在、これをフィードにも適用しており、初期結果は同等の効果を示しています。

また、新規コンテンツをより迅速にユーザーに届けています。よりリアルタイムなインフラと新規動画に対するモデリング改善への投資により、最大規模のランキングモデルが作成時点で高品質な新リールを識別できるようになりました。インスタグラムのフィードでは、推薦コンテンツの半数以上が現在1日未満のものであり、1年前の2倍以上となっています。

さらに、ユーザーが表示されるコンテンツをより直接的にコントロールできるようにしています。現在、インスタグラムユーザーは「あなたのアルゴリズム」ページにアクセスし、自然言語のプロンプトを記述して自身の推薦を調整できます。同様に、Facebookでは「フィードをカスタマイズ」機能を開始しました。初期結果では、この機能を利用したユーザーの80%以上が継続利用しています。

今後の見通しとして、次世代推薦システムの開発に向けた長期的取り組みを進めています。これには、有機的コンテンツと広告推薦の両方を同時に強化するように設計された基盤モデルの構築、およびLLMネイティブの推薦システムの開発が含まれます。今半期には、推薦データを用いた大規模モデルの継続的事前学習を実施し、その過程で健全なスケーリング則を観測するという最初の研究マイルストーンを達成しました。この成果を励みとして、下半期も進展が続く見込みです。

次に、収益実績の第二の推進要因である、収益化効率の向上について説明します。この取り組みの第一の部分は、有機的エンゲージメント内での広告表示量の最適化です。ここでは、最適なタイミングと場所で広告を表示するため、システムの強化を続けています。第2四半期には、**のスレッドにおけるグローバルな広告展開を完了するなど、新たな領域での広告提供も拡大しました。

より多くの種類の広告到達先と広告主のパフォーマンス目標・ステータスへの対応を導入し、グローバル展開に向けた計画通りに進んでいます。収益化効率向上の第二の部分である、当社サービスを利用するビジネスのパフォーマンス改善に移ります。広告システム内では、より複雑で予測力の高いモデルを導入することで、パフォーマンスの向上を実現しています。

今四半期、我々は広告システムの動作方法におけるパラダイムシフトとなる「Meta Generative Recommender」を導入しました。個々の広告候補を単独で評価するのではなく、LLMを活用して広告コンテンツとユーザー嗜好を総合的に分析し、各個人に最適な広告を予測するようになりました。これにより、広告マッチングはより知的かつ精確になり、広告主にとってはパフォーマンス向上の相乗効果が生まれています。

生成AIモデルを広告検索システムに初めて導入し、広告パフォーマンスの顕著な改善を確認しました。ユーザー嗜好をより深く理解するためのLLM活用初期導入試験では、第2四半期にInstagramにおけるアプリ内イベント転換率が1%増加しました。また、ユーザー理解モデルを高度化し、広告活動と有機的活動の両方を分析することで、ユーザー体験と広告主の成果を同時に改善しています。

広告ランキングとシーケンス学習のためのGEMモデルと組み合わせることで、これらの進歩により、Facebook上での広告クリック数は8.3%、コンバージョン数は15.7%増加しました。また、AIを活用して、企業がキャンペーン管理、広告クリエイティブ開発、顧客とのエンゲージメントをより容易に行えるよう支援しています。当社のAI駆動型エンドツーエンドソリューション「Advantage Plus」は成長を続け、今四半期には年間収益ベースで750億ドルを超えました。

複数のツールを活用する広告主は相乗的なパフォーマンス向上が見られるため、導入拡大に取り組んでいます。Advantage Plusが中小企業にとってパフォーマンスマーケティングをいかに容易かつ効果的にしているか、一例を紹介します。インドのオンラインアパレルブランドは、これまでFacebookとInstagramで各キャンペーンを手動で設定していました。

Advantage Plusセールスキャンペーンに、Advantage Plusオーディエンス配置と予算最適化を組み合わせて導入した結果、購入数は13%、カート追加転換率は16%の増加が見られました。生成AIを活用した広告クリエイティブツールの導入も拡大しており、900万以上の中小企業が少なくとも1つのAIクリエイティブツールを利用しています。

既存コンテンツから大規模にクリエイティブを生成できる画像生成機能（動画アセットから画像を作成する新機能を含む）の採用率は、今四半期で2倍以上に増加しました。また、実績データを次のクリエイティブ判断に活かしつつ、ブランドアイデンティティとトーンを維持できるAIインフラを広告主に提供する、新しいエンドツーエンドクリエイティブソリューションも導入しました。

当初から代理店との統合を前提に構築しているため、チームは既存のワークフローを離れることなく、高パフォーマンスなクリエイティブを診断、生成、拡大できます。今後の展望として、Muse画像モデルの展開により、広告主が高品質なブランド適合クリエイティブを大規模に生成する能力がさらに拡大すると見込んでいます。

Meta Business Agentにより、企業はメッセージングアプリを通じて、顧客からの問い合わせへの対応、商品の推奨、24時間体制のサポート対応をより効果的に行えるようになります。今月初旬には、企業が**上で大規模にビジネスエージェントを構築、カスタマイズ、展開するためのインフラを提供する「Meta Business Agentプラットフォーム」も発表しました。

このプラットフォームは大企業向けに、エンタープライズグレードの管理機能、安全対策、測定機能を内蔵しており、顧客が既に利用しているメッセージングアプリ内でルールを定義し、パーソナライズされた体験を提供できます。ブラジル最大級のレンタカー会社で約400拠点を展開するMovidaは、**上にビジネスエージェントを導入し、車両選択・価格設定から支払いまでの予約フロー全体を単一会話内で処理できるようにしました。

リピート顧客は、わずか3メッセージで予約を完了できました。Movidaの報告によると、**経由の日次予約数は前年同期比で44%増加し、チャネル内の会話の85%が人間の介入なしにAIエージェントによって完全に解決されました。

当社はエコシステムの収益化に向けた追加手段も構築中です。2つの追加収益源は、サブスクリプションとAPIを通じた競争力のあるモデルの収益化です。Meta Oneは、日常ユーザー、企業、クリエイターにより多くの価値を提供し、創造、接続、差別化のための機能やAIツールを拡充するためのサブスクリプション・ポートフォリオの進化形です。より多くのユーザーにこれを提供し、加入者向けの強化ツールの開発を継続できることを嬉しく思います。

また、我々は最近、競争力のある価格で高知能モデルAPIを立ち上げ、初期結果に手応えを感じています。最近、米国の開発者向けにOpen Router上でMuse Sparkを利用可能にし、その流通を拡大するとともに、開発者が当モデルをより容易に採用できるようにしました。近いうちに、当モデルAPIをより多くの流通チャネルに展開し、より多くの国で利用可能にし、企業向けにも開放する予定です。

我々のキャパシティ構築へのアプローチは、いくつかの重要な要素に強く影響を受けています。第一に、インフラ構築を巡る広範な環境は、短期的にも長期的にも動的で不確実です。業界は、AI導入の波に対して歴史的に供給不足であり、既存のキャパシティ（当社のものも含む）は極めて価値のあるものとなっています。

長期的には、我々および他社がAI駆動体験に必要と予想されるキャパシティを支えるために、サプライチェーンを構築する必要があります。第二に、我々は既存の体験を拡大・発展させるためのキャパシティ活用能力、および新たな大きな機会を創出する基盤モデルへの継続的な投資能力について、強い自信を持っています。

したがって、我々の現在の計画は、2026年および2027年のキャパシティを最大化する方向に調整されています。過去に追加キャパシティを獲得した際には、それは極めて価値が高く、Wheelsのような体験の拡大に貢献しましたが、今回のタイムフレームでも同様であると確信しています。長期的には、正確な使用量拡大曲線を予測することはより困難ですが、我々の流通面での優位性が、誰にとっても価値のあるAI製品を提供する機会をもたらすと信じています。

これは、36億人のユーザーと数百万の企業の両方に当てはまるはずです。これは、我々のモデルが最先端にあるかどうかにかかわらず真実であるべきですが、最先端に立つことは新たな市場と機会を開拓し、そのために追加の計算リソースが必要になる可能性があると考えています。したがって、我々の長期的なキャパシティ戦略は、将来のサーバー決定に対応するためのデータセンターとネットワーク基盤を整備することで、2028年以降も計算リソースを柔軟に拡大し続けることを目指しています。

これらの資産の長寿命性は、本質的に、AI導入のペースに合わせて投資を調整することを可能にする柔軟性を提供します。さらに、我々は社内カスタム・シリコン開発などの分野への戦略的投資を行っており、これは長期的な戦略的柔軟性とサプライチェーンへの影響力を提供します。これは、これらの長期的投資に対するより良いリターンを推進するのに役立つでしょう。

最後に、我々は、業界全体のキャパシティは当面、逼迫した状態が続くと見ています。前述の通り、我々が構築しているモデル、消費者体験、企業向けサービスが、我々のインフラを最も有効かつ高い投資収益率（ROI）で活用する用途になると強く確信しています。マークが言及したように、それらの企業向けサービスは、過大な市場需要を背景に、エージェント型ツール、API、あるいは計算リソースの直接収益化など、複数の形態を取る可能性があります。

我々は、これらの機会に対して柔軟に対応し続けることが、構築をより効率的に資金調達するのに役立ち、必要な時に計算リソースを確保する戦略的柔軟性を維持し、未投資資本から予想外のリターンを生み出す複数の経路を提供すると期待しています。これらのインフラ投資への資金調達において、我々の強固なバランスシートは、事業から生み出されるキャッシュフローを補完するために、幅広い市場から資本を調達する能力を我々に与えています。

昨日のブラックロック（BlackRock）との共同発表は、我々のインフラキャパシティ構築アプローチを補完するために構築できるパートナーシップの一例です。財務見通しに移りますと、2026年第3四半期の総収益は610億ドルから640億ドルの範囲になると見込んでいます。我々のガイダンスは、現在の為替レートに基づき、外国通貨が前年同期比総収益成長に対して約1%の逆風要因になると想定しています。

経費と設備投資の見通しに移りますと、第2四半期に計上した訴訟関連の24億ドルの特別損失を反映し、経費見通しの下限を上方修正します。2026年通年の総経費は、1650億ドルから1690億ドルの範囲になると見込んでいます。今年の営業利益は2025年の営業利益を上回る水準を達成できると引き続き予想しています。

2026年の設備投資（ファイナンス・リースの元本支払いを含む）は、1300億ドルから1450億ドルの範囲と見込んでおり、従来の見通し（1250億ドル～1450億ドル）から範囲を狭めました。税制環境に変更がない限り、2026年残りの四半期の実効税率は15%から17%の間になると見込んでおり、従来の見通し（13%～16%）から上昇しています。

最後に、当社の事業と財務業績に重大な影響を与え得る進行中の法的・規制上の問題を引き続き注視しています。例えば、複数の市場で青少年関連問題に対する監視が強化されており、米国では今年中に青少年関連の裁判が数件予定されており、最終的に重大な損失が発生する可能性があります。

まとめとして、第2四半期もコア広告とエンゲージメント施策における強力な実行力により、事業の好調な勢いは継続しました。また、エキサイティングなモデルリリースを通じて、個人向け超知能をすべての人に提供する取り組みも進展しており、今年中新製品によりこの勢いをさらに高めていくと期待しています。以上で、クリスタ、質疑応答のセッションに移りましょう。

オペレーター

ありがとうございます。これより質疑応答セッションを開始します。ご質問は、トーン信号式電話の場合は*1を押してください。質問を取り下げる場合も、再度*1を押してください。ご質問は1つまでとさせていただきます。質問の際は、音声の明瞭さを確保するため、受話器をお取りください。本日の通話をストリーミングで視聴されている方は、コンピューターのスピーカーをミュートにしてください。最初の質問者は、モルガン・スタンレーのブライアン・ノバック様です。どうぞ。

ブライアン・ノワック

質問をお受けいただきありがとうございます。マークとスーザンにそれぞれ1つずつ、合計2つの質問があります。マーク、消費者向け・事業者向けエージェント、APIツール、コンピュートリースなど、新製品に関する幅広いパイプラインについての詳細な説明ありがとうございます。多くの機会がありますが、私の質問は、これらの機会と現在の提供内容、コンピュート容量を考慮した場合、2026年および2027年に、まずどの分野が投資家に対して定量的に重要な資本利益率（ROIC）を示せる規模に拡大できるとお考えですか？

そしてスーザン、2027年の容量や容量倍増に関する公開コメントがありました。設備投資に関する説明ありがとうございます。2027年の設備投資について、上振れ要因や下振れ圧力の源泉に関する考え方を含め、早期のコメントはありますか？この複数の構築計画を資金調達し、2027年の設備投資を実現するための異なる方法についてどのようにお考えですか？

マーク・ザッカーバーグ

最初の質問からお答えします。様々な機会とコンピュート全体の考え方についてですが、コンピュートの相当量は、主要ラボとしてのモデルトレーニングに充てられており、これは重要な投資だと考えています。残りの部分は、一連の異なる製品と収益機会に向けられており、コア事業の最適化・改善から、近日リリース予定の新規消費者向け製品、API、事業者向けエージェント業務、先ほど触れたロードマップ上の開発者向けツール業務まで多岐にわたります。

また、コンピュートを直接販売する機会もあります。コンピュートの調達コストに対してかなりのプレミアムがついたオファーが多数あると申し上げました。この点に関する質問と考察ですが、当社は、コンピュートを直接販売するよりも、知能（インテリジェンス）を販売することのマージンが今後も大幅に高くなると考えています。しかし、コンピュートの販売にも明らかに大きな機会があると考えています。

ですので、検討を進めているところです。どの1つの分野が最も拡大する可能性が高いかというご質問でしたが、実際のところ、これらのすべての分野で意味のある成長が見られると非常に楽観視しています。そして、近いうちにそのうちのいくつかについて、さらに共有できる情報があると思います。

スーザン・リー

ライアン、2つ目のご質問についてですが、現時点では2027年の資本支出（CapEx）に関する具体的な見通しはお示ししておりません。インフラ計画は依然として非常に流動的であり、今年に至っても、当社の見通しには様々なシナリオが含まれております。主要な説明で申し上げた通り、当社の焦点は、現在のインフラ計画を2026年および27年のキャパシティ最大化に向けて調整し、28年以降も継続的に成長を続ける柔軟性を確保することにあります。同時に、サーバーに関する適切な意思決定を下す能力も備えることです。つまり、28年以降の実際のニーズを評価できる段階に至った際に判断を行うということです。

したがって、今後数年間のキャパシティがどうなるかについては、現在も検討を進めているところです。一般的に、当社は短期のキャパシティが長期のキャパシティよりも価値が高いと考えており、これは依然として非常に流動的な計画プロセスであると認識しております。

オペレーター

次の質問は、ゴールドマン・サックス・グループのエリック・シェリダン様からです。どうぞ。

エリック・シェリダン

ご質問ありがとうございます。可能であれば2点お伺いします。企業向け（エンタープライズ）の機会についてお考えになる際、現在構築済みのマーケティング事業における広告の延長線上にある市場戦略（Go-to-Market Strategy）に基づき、今日時点でどの程度の機会が利用可能だとお考えですか？それとも、この機会を最大限に活用するために、新たな市場戦略を構築する必要があるとお考えですか？

そして、スーザン、2点目を追加させてください。今後数年間の事業資金調達源についてお考えになる際、昨日発表された取引を例として、将来の義務をファイナンスする方法を検討しているとおっしゃいました。投資家からは、負債と資本の組み合わせ、および資金調達源についてどのように考えるべきかという質問を引き続き受けています。理念的に、積極的な支出を望みつつ、それに必要な資金調達の必要性とどのように両立させるかについて、どのようにお考えですか？どうもありがとうございます。

マーク・ザッカーバーグ

承知しました。最初の部分についてお話しできます。エンタープライズに関しては、現在の事業を拡張する組み合わせがあると考えています。現在の事業は、実質的にマーケターや、顧客に対面して顧客にリーチし直接販売するようなビジネスへの販売です。これは明らかに、FacebookとInstagramを横断するビジネスの大部分を占めています。

また、メッセージングアプリやその他のプラットフォームを介したビジネスエージェントを通じてこれを拡張し、顧客との継続的なインタラクションを維持する機会があると考えています。そして広告システムと同様に、実質的には当社がそれらのビジネスに成果をもたらした際に報酬を得ることになります。したがって、当社はこれを、何百万もの広告主および何億もの中小企業が当社のプラットフォームを利用していることによる、販売およびパートナーシップの延長と捉えています。

したがって、これは当社にとって非常に自然な機会であると考えています。また、短期的な売上最大化を図るのではなく、ユーザーへの成果最大化と堅牢なオークションの構築に注力する形で提供することに焦点を当てています。これは、長期的にビジネスをうまく機能させてきたアプローチです。

他にも、当社が今後ますますサービスを提供していくと考えているエンタープライズ顧客がいます。当社は、内部生産性ツールのコーディングおよび開発を進めており、その理由の一部は自社で構築する必要があるためです。また、自社に最適化されたツールを確実に保有する必要があります。それらを有した今、中小企業であれ大企業であれ、それらにサービスを提供する大きな機会があると感じています。

これは、当社が歴史的に有してきた能力とはやや異なるものであり、その構築計画について間もなく詳細を共有する予定です。しかし、これには非常に大きな機会があると考えています。私がこの件について考える際、コンピュート（計算処理）分野に関する多くのニュースは明らかにありますが、エンタープライズの機会は、これら様々な要素の総和のようなものだと考えています。

単なるコンピューティング販売だけでなく、APIサービス、生産性向上サービス、そしてマーケティング以外の事業分野向けのビジネスエージェント機能など、これらすべてが当社の総合的な提供価値の一部を構成しています。この分野には非常に大きな機会が存在すると考えています。したがって、当社はこの領域に強く注力しています。これは当社として新たに構築する能力の一つとなりますが、将来の機会を最大限に活用するために、極めて重要な能力を築くことになるでしょう。

スーザン・リー

エリック、2つ目のご質問である資金調達源についてですが、これは将来の財務計画を考える上で、当社が慎重に検討を重ねてきた事項です。明らかに、当社の堅調な営業キャッシュフローは、インフラ構築の資金調達に関して、強固な立場に立つことを可能にしています。

しかし、資本コストの削減を進める中で、近年は資本構成も進化させ、負債の割合を高める方向にシフトしてきました。また、長期的な時間軸を要する投資プロジェクト、特にAIインフラプロジェクトへの投資を行う際には、コスト効率が高く長期的な資金調達源を継続的に追加していくことが賢明であると一般的に認識しています。

さらに、昨日発表したブラックロックとの提携のようなパートナーシップも含め、資金調達の選択肢を広げています。今後のプロジェクトを評価する際には、適切な様々な資金調達源を時間をかけて慎重に評価し続けていく方針です。

オペレーター

次の質問は、バーンスタインのマーク・シュムリック氏からお願いします。どうぞ。

マーク・シュムリック

はい、質問をいただきありがとうございます、マーク。誰もが、シリコンバレーから帰ってきた人が、深夜にコードを書いたり、AIでエージェントを構築したりして、家で「AIの使い方が間違っている」と親に言うような話を聞いたことがあるでしょう。まるで、ただの高級な検索ツールのように扱われています。消費者の行動を予測するのは常に難しいですが、あなたの「AI for everyone」に関する論説を読むと、消費者のAI採用がこのAIの実用性ギャップを埋められると思いますか？つまり、何かが突破口を開く瀬戸際にあるのか、それとももう少し忍耐が必要なだけなのでしょうか？ありがとうございます。

マーク・ザッカーバーグ

そうですね、いくつかの分野では既に突破口が開かれていると思います。AIが他の技術と比べて興味深い点の一つは、サイクルが加速するかもしれませんが、毎年のように新たな能力が生まれ、新しい製品ラインの可能性を創出することです。明らかに、メタAIで取り組んでいるような、消費者向けAIアシスタント市場があります。そして、その分野で競合他社が提供する他の製品もあります。

そして直近では、コーディングエージェント市場が非常に急速に成長したと認識しています。これは最初の真のエージェント型市場です。コーディングが最初に来る理由はいくつかあると思います。技術に精通した顧客が、機能させるための努力を惜しまないこと。コーディングは本質的にデジタルで閉じたループの活動であるため、ある意味、学習しやすいシステムと言えます。

しかし、我々の見通し、あるいはここでの賭けの一つは、消費者向けのパーソナルエージェントが、最終的に極めて重要で巨大な市場になると考えていることです。例えば、今から5年後を見据えた時、あなたの目標を理解し、24時間365日あなたに代わってその目標達成のために働くパーソナルエージェントを、何十億もの人々が持っていないということは、非常に考えにくいでしょう。

そして、あなたが関心を持つ領域が何であれ、それが健康や趣味、個人資産管理や生産性向上、家庭の効率的な運営、人間関係の改善や強化、キャリア形成の支援など、あらゆる異なる事柄への支援であっても、これは非常に深く、多岐にわたるユースケースの集合体なのです。

しかし、おっしゃる通り、消費者向けに構築することは、開発者向けに構築することとは少し異なると思います。消費者向け、特に数百万人ではなく数十億人に利用されるようなものを構築しようとする場合、それは単純に動作する必要がありますよね。シンプルである必要があります。そして、今日私たちが目にするこれらのエージェント、いわゆるプロトタイプ的なエージェントの多くは、かなり手間がかかるものだと思います。

セットアップするにはターミナルを使う必要があります。ユースケースを動かします。魔法のように見えますが、時間と共に機能しなくなるかもしれません。そして私は、単純に動作するパーソナルエージェントを提供できる企業が、AIにおける次の大きな機会の一つになると考えています。私たちはそれについて非常に興奮しています。

Meta AIで行っていることに加え、ビジネスエージェントで行っていることに加え、その他すべてのことに加え、新しい製品ラインを創出する新たな能力を引き続き前進させると考えているモデルを開発しながらです。これが、私たちが現在非常に楽観的である理由です。私たちは、近い将来これをリリースする予定であり、それは非常にエキサイティングなことになるでしょう。まだ実現していませんが。

ですから、決算説明会でこれについて私が言えることはある程度限られています。しかし、これは非常に大きな機会であり、誰かが実現することはほぼ必然であると考えています。そして、これはMetaの企業としての強みを十分に活かせるものだと思います。私たちは数十億人に届く消費者向け製品を構築します。何かが機能し始めると、それを大勢の人々に拡張することに長けており、これらの高負荷なアプリケーションをサポートできるインフラを構築することにも優れています。

ですから、私はこれについて非常に良い手応えを感じています。私たちはコミュニティのためにこれを実現する必要があると理解しており、それが私たちが非常に注力していることです。

オペレーター

次の質問は、JPモルガンのダグ・アムス氏からのものです。どうぞ。

ダグ・アンムース

ありがとうございます、質問にお答えいただき感謝します。スーザンさんとマークさんに一つずつお聞きします。スーザンさん、LLMがランキングと推薦の改善をますます実現できるようになっているとお話しされました。こちらのロードマップと、より優れたモデルとより多くのコンピュート資源を活用する現状について、もう少し詳しくお話しいただけますか？そしてマークさん、外部向けにコンピュート資源を収益化するオファーの数についてですが、同時に多くの第三者から容量を購入もされています。この違いについてご理解いただけると助かります。単なるタイミングや一時的な穴埋めの問題なのでしょうか、それともトレーニングと推論の違い、あるいはそれぞれに最適なチップを活用しているのでしょうか？ありがとうございます。

スーザン・リー

ダグ、ありがとう。最初の質問、推薦機能のロードマップにおける現状についてお答えします。まず第一に、今年の残りと2027年にかけて、推薦機能を継続的に改善する余地は確実にあると考えており、それがFacebookとInstagramの両方におけるエンゲージメントの追加的な向上に貢献すると期待しています。いくつか強調したい点があります。

第一に、推薦をユーザーの興味に対してさらにパーソナライズされ関連性の高いものにし続けます。これは、推薦モデルとアーキテクチャを進化させ、ユーザーの興味をより正確に把握し、人々がその瞬間に気にかけていることに素早く対応できるようにすることで実現します。私たちのAI投資は、このビジョンの実現に重要な役割を果たすでしょう。

LLMベースのコンテンツ理解を拡大し、投稿やクリエイターについてより深い理解を発展させ、ユーザーの興味をより正確に把握し、彼らがその瞬間に気にかけていることに迅速に対応します。また、AIを活用して高品質で新鮮かつトレンドのコンテンツを表面化させ、低品質コンテンツの割合を減らします。

第二に、当社はデータインフラの改善を継続しており、モデルがより多くのデータで学習し、そのデータをより効果的に活用できるようにしています。ユーザーが過去にエンゲージしたコンテンツの記述方法をより詳細にし、過去のユーザーインタラクションシーケンスを、モデルがどのエンゲージメントがユーザーにとってより価値があるか、あるいは価値が低いかをより正確に学習できるように、より詳細なコンテンツで充実させています。

FacebookとInstagramの両方において、より大規模なデータセットを活用するために、トレーニングで使用するユーザーインタラクションシーケンスの長さと、モデルアーキテクチャの複雑さの両方を拡大し続けています。そして、ご存知の通り、当社はコンテンツ理解のためにLLM（大規模言語モデル）を活用することで既に大きな進歩を遂げています。LLMはコンテンツをより深く理解する能力を有しているため、これらを当社のレコメンデーションとコンテンツポリシー執行の両方のスタックにさらに組み込んでいきます。

そして、全体的に言えば、我々はその一連の取り組みに対して非常に楽観的であると考えています。また、LLMベースのエージェント的アプローチを用いてレコメンデーションシステムを変革することにも投資しており、今期半ばには当社のランキングエージェントからのローンチ数を増加させました。これはまた、当社のエンジニアの生産性向上にも寄与しており、これもまた我々が非常に期待を寄せるもう一つの道筋です。

マーク・ザッカーバーグ

はい、その質問の後半部分についてお答えできます。つまり、ご質問は、コンピュートリソースを売却するという申し出をどのように考えているか、しかし一方で我々もコンピュートを購入している、ということについてだったと思います。端的に言えば、需要に対して全く足りないコンピュートリソースがあるというのが大まかな観察です。そのため、我々が所有するコンピュートリソースに対して非常に多くの売却提案を受けている一方で、我々には非常に価値があると考えられる多くの社内用途も存在するのです。

さて、事業運営の観点では、明らかに我々が行う必要のある一般的なトレードオフは、何かを今日どれだけ収益化するか、対して将来の資産を開発するか、という点にあります。そして、これは常にポートフォリオの話だと思います。つまり、長期的なことだけをやりたいわけではなく、近い将来に存在する市場を実証しないというわけではないのです。

しかし、基本的に全てのコンピュートリソースを売却して短期的な利益を得るのは愚かであるとも考えます。その上に知性（インテリジェンス）を構築する機会がある場合、それは一種の乗数効果となり、コンピュートリソースの価値をさらに複利で増大させることになるからです。

ですから、答えは我々が現在行っていること、つまり、多くの資本をコンピュートリソースの構築に投入し、それが理にかなう時にはコンピュートリソース自体を直接収益化する能力があるという確信を持ちつつ、一方で、そのコンピュートリソースの上に構築された知性（インテリジェンス）を収益化するための非常に多くの異なるユースケースがあることを認識している、ということだと思います。これには、先ほど話したエンタープライズ向けケースや、一部のコンシューマー向けおよびベータケースも含まれます。

そして、コア事業も含まれます。これは必ずしも我々が話していない新製品というわけではなく、そのインテリジェンスを用いて、コアサービスのランキング、レコメンデーション、広告をさらに改善し、知性を付加する能力を高めるという観点です。ですから、これら全てが真実であり、これが我々が投資し、これらのデータセンターを構築するというリードタイムが存在するダイナミクスを生み出しているのです。

これらのデータセンターは将来的に稼働開始しますが、稼働するまでは明らかにそこから価値を得ることはできません。しかし、我々はこれら全てに対する非常に大きな需要を確認しており、これら様々な事業をすべて構築する機会を最大化したいと考えています。

オペレーター

次の質問は、バンク・オブ・アメリカのジャスティン・ポスト氏からです。どうぞ。

ジャスティン・ポスト

ありがとうございます。マークさん、あなたは約1年前にAIラボの上級リーダーシップを採用されましたね。ラボのパフォーマンスについてどのようにお考えか、また、ストリート（市場関係者）はモデルやチップ、その他の面で製品開発速度の向上を実際に目にすることになると思いますか？そして、ラボが構築している持続可能な競争優位性にはどのようなものがあると考えていますか？ありがとうございます。

マーク・ザッカーバーグ

ええ、そうですね、私たちが現在進んでいる軌道には非常に満足しています。初期のスケーリング段階で、かなり印象的なモデルをいくつかリリースしました。そして、私が述べたように、より大規模で先進的なモデルへのスケーリングを進めており、それらについては非常に期待しています。これには知能の側面と、データの側面があると考えています。

そして、どのような製品カテゴリーに参入するにしても、そのコミュニティの人々が製品をどのように利用しているか、その行動から学ぶという種類のフライホイールが存在するというのは事実だと思います。ですから、そこでうまくできればできるほど、より多くのフィードバックが得られ、それが必然的に製品をより良くすることにつながります。

ですから、これは人々が当然ながら知能に夢中になる分野だと思いますが、人々に良くサービスを提供するという点では、データと知識の部分が非常に重要です。もし個人的な超知能について話すなら、その人の人生で起こっているすべてのこととその目標について、非常に明確なメンタルモデルを持つことが、非常に重要な側面になるでしょう。

そして、特定の企業は、異なる優位性や異なる市場、その異なる部分から始めます。しかし同時に、これら様々な異なる事柄に先んじて取り組む理由の一つは、まず第一に、技術が汎用的であることだと思います。ですから、知能を構築すれば、それは様々な異なる用途に適用できます。しかしその後、それらの上にフライホイールを構築することに投資したいのです。なぜなら、それが時間をかけて持続可能な優位性を構築する方法だと思うからです。

しかし、メタ・プラットフォームズでは、機能するフォーマットで製品がある場合、私は、私たちはおそらくそのような体験を数十億人にスケールさせることにおいて世界で最高の企業であると言っても過言ではないほど、それを示してきたと思います。ですから、パーソナル・エージェントの仕事についてはかなり良い手応えを感じています。ビジネス・エージェントの仕事についても非常に良い手応えを感じています。

私たちには、既にサービスを提供している広告主や中小企業の基盤があり、それを拡大し、それらの周りに展開する能力があります。これらは、私たちがそれら上に構築しているデータのフライホイールと同様に、持続的な優位性だと思います。そして、明らかに研究面では、良い文化を築きたいものです。これは単純なことですが、物事をうまく管理し、時間をかけて低いドラマで着実に複利効果を上げるような方法でチームを構築していることを確認したいだけです。

そして、それが目指すべき目標のようなものです。もしそれをうまくできれば、それは、明確な数学的な説明ではないかもしれませんが、ビジネスというのはそういうものだと思います。ですから、ええ、それが私たちのやっていることです。

オペレーター

次の質問は、バークレイズのロス・サンドラーさんからです。どうぞ。

ロス・サンダラー

はい、マークさん、AIラボに関するコメントに引き続きお伺いします。Muse Spark 1.1はパレートフロンティアに非常に近いですが、知能スペクトルの低コスト側、あるいは低い方の端にあると言えます。そして、あなたの前回の回答から判断すると、低コストとより高価な高性能の両方で競争することが重要だと考えているようですね。それについて少しお話しいただけますか？

それから、あなたのラボのリーダーシップも、数年前のようなオープンソースに戻ることについて話しています。では、それはAI製品やモデルの収益化に関する戦略や議論全体にどのように適合するのでしょうか？ありがとうございます。

マーク・ザッカーバーグ

ええ。つまり、この科学的プロセスについて少し説明すると、基本的に大規模モデルのトレーニングです。大規模モデルをトレーニングする各段階で、新しい挙動が見られます。基本的に、これを行う方法は、より小さなモデルからトレーニングを始めて、より大きなモデルを構築することです。これまでにリリースしたモデルは、それぞれ特定の規模に基づいており、スケーリングの階段を上り続け、さらに大きなモデルへのスケーリングを続けています。

ですから、Muse Spark 1とMuse Spark 1.1については、モデルの規模やラボの開発段階を考えると、非常に印象的なモデルだと思います。そして、それらにはかなり満足しています。私たちは、より先進的なモデルも欲しいと考えています。それが、より大規模なモデルへのスケーリングを行っている理由です。それが、その周りの研究インフラを構築している理由です。

しかし同時に、私たちは、大規模に消費者に提供する際の多くを占める、より効率的な優れたモデルも持ちたいと考えています。何十億もの人々にサービスを提供する場合、非常に難しい問題に対してはより先進的なモデルを持つ能力が必要であり、また、大半のプロンプトに対してはよりシンプルで効率的なモデルでサービスを提供する能力が必要です。ですから、両方が非常に重要になると考えています。効率性は本当に重要です。

しかし、私は、世界中の企業や顧客にとって最も難しい問題を解決できるようにもなりたいと考えています。ですから、オープンソースに関してはその両方を重視しています。私たちは常に、オープンソースはエコシステムの重要な一部であり、世界にとって良いものであり、コミュニティが私たちのインフラストラクチャ・スタックや研究に投資し、改善に貢献するという、私たちにとってプラスのフィードバックループを生み出すと考えてきました。

しかし、私たちは基本的に、オープンとクローズドの混合を行うと常に言ってきました。それは、Meta Super Intelligence Labsを立ち上げている今も変わっていません。ある意味、直感に反して、オープンソースモデルを行うにはいくらか多くの作業が必要です。なぜなら、クローズドなシステムとして、自社のユースケースのみのために構築している場合、少し粗削りなものになる可能性があるからです。

一方、それをオープンにリリースし、多くのことに使われるなら、よりバランスの取れたものにしたいと思うでしょう。私は、MSLチームが、私たちが可能な限り最も知的なモデルを構築する際に制約を受けないようにしたいと考えていました。そして、近い将来、いくつかのオープンソースモデルのリリースに戻ることを期待しています。

しかし、私たちが常に言ってきたように、私たちはこの件について教条的ではありません。オープンソースは重要だと考えています。そのエコシステムに貢献したいと考えています。オープンとクローズドのモデルを組み合わせることを計画しています。

オペレーター

もう一つ質問を受け付ける時間があります。その質問は、Wells FargoのKen Gorowski氏からのものです。どうぞ。

ケン・ゴロウスキー

こちらこそありがとうございます。もしよろしければ、マーク、オープンウェイトモデルに関する最後の点についてもう一度触れさせてください。このトピックについては多くの議論があり、あなたも意見を述べられています。なぜ、あるいはなぜそうしないのか？それは、クローズドで独自のフロンティアモデルを開発するというメタの見方を変えるのでしょうか？オープンウェイトモデルが普及した場合、自社でフロンティアモデルを開発する必要がなくなる可能性はあるのでしょうか？これが質問の一つです。

次に、スーザンへの確認事項ですが、ご指摘の通りです。オープンソースモデルに依存できるかという点ですが、現時点ではオープンソースモデルは最先端モデルほど強力ではありません。ですから基本的には『ノー』という答えになります。また、他社の行動に関する政策論争や疑問も常に存在し、メタ・プラットフォームズのような企業がそれに依存できるかどうかは非常に難しい問題だと考えています。

マーク・ザッカーバーグ

したがって、両面において、私たちはより良い仕事ができると信じており、その依存には一定のリスクがあると考えています。それが正しい選択だとは思いません。私たちメタ・プラットフォームズを一歩引いて見ると、多くの人は表面的にはいくつかのソーシャルメディアアプリを構築し、広告ビジネスを展開している企業と見ていますが、

私たちは今や真のフルスタック技術企業です。自社のデータセンター、インフラストラクチャ、チップ、低レベルソフトウェアを構築してきました。私自身のエンジニアリングバックグラウンドから言うと、多くのシステムコードを書いてきました。Facebookが機能した理由の多くは、それが実際に『ただ動いた』からです。他のソーシャルネットワークが高速で効率的に機能しなかった時に、文字通り機能しました。

そして私たちは、よりパーソナライズされ、最適化され、効率的なものを構築する能力を持っていると思います。スタック全体を深く掘り下げることで、他社には実現不可能な質的体験を提供できます。自社モデルの構築に対する主導権を持つことが、今後このスタックの重要な部分となることは明らかだと思います。

これがメタ・プラットフォームズにとって重要な理由であり、また他の人々がオープンソースを重視し、オープンソースが全体として重要である理由でもあります。他の企業も、たとえこれらのモデルを構築する能力がなくても、少数のクローズドな研究所に依存することを望まないからです。世界には非常に重要な位置づけがあります。

オープンソースモデルが存在することに対してです。明確にしておきますが、これはAPIの機会や私が話している他の事柄を損なうものではありません。なぜなら、誰かが依然としてモデルを実行し、推論を行い、それらのモデルを効率的に実行できるようにする必要があり、そのためのコンピュート能力を持つことがビジネス優位性の源泉であり続けるからです。

したがって、これらの事柄が必ずしも対立しているとは思いません。しかし、世界中の多くの厳選された顧客や企業が何を求めるかを見ると、彼らは知りたがるでしょう。彼らは自らの運命をコントロールでき、使用するモデルを信頼でき、データが安全で、競合他社に送信されていないことを知りたいのです。ですから、オープンソースは重要になると思いますが、私たちにとってモデルを構築することも重要な部分になるでしょう。

また、価値があることとして、すべてのモデルは共通の評価セットで評価され、あるモデルが別のモデルと数ポイント差以内といったように評価されますが、実際にはすべて異なるスキルの組み合わせを持っています。まるで人間のように、特定の分野で突出した能力を持ち、異なる個性を持ち、異なることに優れていたり劣っていたりするのです。

もし人々のためのパーソナル・スーパーインテリジェンスを構築しようとしたり、中小企業向けのビジネスエージェントを構築しようとするなら、他の研究所が調整しているものとは異なるスキルが必要になるかもしれません。Instagramのレコメンデーションや広告システムでフルスタック作業を行う能力を持つことが、時間をかけて成果を上げてきた方法です。

私は、フルスタックモデルを構築することが、時間をかけて大きな優位性となり、パーソナル・スーパーインテリジェンスエージェント、ビジネスエージェント、私たちがサービスを提供したいすべての異なる顧客のための様々なユースケースをどのように構築するかにつながると信じています。したがって、私たちが持つ流通網やすべての人々にリーチし、機能する製品を拡大する能力に加えて、特定のユースケースに特化し、それらのユースケースで優れたものを構築することが、持続可能な優位性の多くを構成すると思います。

つまり、これは大きな投資であり、大きな賭けであることは理解しています。我々は技術が機能しているのを目の当たりにしており、研究所（ラボ）の進捗状況にも満足しています。今後の製品に期待しており、これは大きなものになると確信しています。ですから、業界全体にとって一種の大きな賭けであることは承知しています。個人的には、これに投資する人々は報われ、長い目で見て非常に満足するだろうと確信しています。

スーザン・リー

2つ目のご質問に簡潔にお答えします。2026年と2027年のキャパシティ（供給能力）に焦点を当てると言う際、実際には2つの要因があります。1つは、我々は現在、そして予見可能な将来において、需要制約下にある、そして今後もそうなると見込んでいることです。これはコアビジネスも含みます。そこでは、もし利用可能であれば投資収益率（ROI）がプラスとなる多くの分野に、コンピューティングリソースを投入したいと考えているからです。

2つ目はもちろん、キャパシティ構築に対する長期的な制約の不確実性です。先ほどのコメントでも触れたように、サプライチェーンをより早期に拡大する必要性についても話しました。ですから、2027年以降、2028年やそれ先を見据えると、世界は大きく変化しているでしょう。我々自身の内部需要も進化しているはずです。その頃までには、多くのカード（選択肢/状況）が明らかになっていることでしょう。

そのため、現在2028年を計画するにあたって、我々が本当に重視しているのは柔軟性です。つまり、土地（ランド）と電力を確保する能力を維持しつつ、チップの購入やその他の大型投資案件に関する実際の決定は、より将来の時点で行えるようにすることです。現時点では、2026年と2027年にはキャパシティに対する多くの優れたユースケースがあることを認識しており、それがまさに我々が目指して構築しているものなのです。

チャド・ヒートン

素晴らしい。本日はご参加いただきありがとうございました。また近いうちにお話できることを楽しみにしています。

オペレーター

これで本日の電話会議は終了となります。ご参加いただきありがとうございました。これより回線を切断いたします。

詳細はメタ・プラットフォームズ投資家向け情報

注意事項：本サマリーは、AI言語モデルにより、自動生成された字幕や第三者ソースから公開された音声など、公開情報に基づいて作成されています。正確性を確保する努力は行われていますが、AI生成コンテンツには誤りや抜け落ちが含まれる可能性があります。最も正確で最新の情報については、各上場企業が発表する公式資料をご参照ください。本コンテンツは情報提供のみを目的としており、投資アドバイスまたはいかなる投資商品の売買推奨を構成するものではありません。提示された見解や要約は、moomooの公式見解を反映するものではありません。Moomooは、本コンテンツの正確性、適時性、完全性について、明示または黙示を問わず一切の保証を行わず、その利用に起因するいかなる損失についても責任を負いません。オリジナルの決算説明会コンテンツの著作権は、各上場企業に帰属します。

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