Appian Corp

自動化ソフトウェア株は好調な第2四半期を報告し、追跡対象の5社はアナリストのコンセンサス売上高予想を5.2%上回り、来四半期の売上高ガイダンスも予想を3.8%上回った。マイクロソフトは売上高900億1000万ドルで前年同期比17.7%増、予想を2.6%上回り首位となった。一方、サウンドハウンドAIは売上高6190万ドルで前年同期比45%増、予想を18.1%上回り最大の上振れを記録した。ペガシステムズは売上高4億2070万ドルで前年同期比9.4%増だったが、予想を1.5%下回り最も弱い結果となった。アピアンとサービスナウも予想を上回り、売上高はそれぞれ2億330万ドルと39億9000万ドルだった。直近の決算発表以降、これら銘柄の株価は平均で14.8%上昇している。

アピアンは、ローコード自動化プラットフォームへの旺盛な需要に支えられた第2四半期決算を発表し、売上高は2億330万ドルとアナリスト予想の1億9330万ドルを上回り、前年同期比19.1%増となった。調整後EPSは0.13ドルと予想の0ドルを大幅に上回り、調整後EBITDAも1616万ドルとコンセンサスの725万ドルを超えた。通期売上高ガイダンスは中間値で8億2500万ドルから8億4900万ドルに引き上げ、調整後EPSガイダンスも中間値で1.08ドルへと8.5%引き上げた。CEOのマシュー・カルキンス氏は、顧客のアピアンAI利用量が前年同期比で20倍に達し、新規顧客の85%がAIを購入したと強調した。決算説明会では、キーバンク、ウィリアム・ブレア、シティ、モルガン・スタンレー、バークレイズのアナリストが、業種別の強さ、受注の減速、パイプラインの質、競争上のポジショニング、公共部門の近代化スケジュールについて経営陣に質問した。

アピアンは第2四半期の売上高が2億330万ドルとなり、アナリスト予想の1億9330万ドルを上回り、前年同期比19.1％増加した。また、通期の売上高見通しを8億2500万ドルから8億4900万ドルに引き上げた。調整後1株当たり利益は0.13ドルと、コンセンサス予想の0ドルを大幅に上回り、調整後EBITDAは1616万ドルと、予想の725万ドルの2倍以上となった。マシュー・コーキンス最高経営責任者は、顧客のAI利用が前年比20倍に増加し、新規顧客の85％がAI対応製品を購入しており、ヘルスケア、銀行、保険、公共部門の顧客で幅広い強さを牽引していると述べた。同社はまた、通期の調整後EPS見通しを1.08ドルに、EBITDA見通しを1億700万ドルに引き上げ、アナリスト予想の1億150万ドルを上回った。一方で、レガシー近代化プロジェクトの需要拡大を取り込むため、営業採用を加速している。

世界のワークフロー自動化市場は、2025年の248億1000万ドルから2035年までに648億8000万ドルへと成長すると予測されており、年平均成長率は10.09%です。クラウドベースのプラットフォームと生成AIが拡大を牽引しており、クラウド展開モデルは予測期間中に15.22%の最高CAGRを達成すると見込まれています。2025年には、ソフトウェアセグメントが市場シェアの68%を占め、大企業が収益の69%を占めました。北米が世界収益の37%を占めて首位となり、BFSIセクターは26%で最大のエンドユースセグメントでした。主要企業には、オラクル、IBM、ソフトウェアAG、アピアン、ペガシステムズが含まれ、ペガシステムズは最近AI駆動の紛争解決ツールを発表しました。

アピアンとギットラボの株価が午後の取引で急騰した。グッゲンハイムのアナリスト、ジョン・ディフッチ氏がセールスフォースとサービスナウを「買い」に格上げし、AI破壊への懸念がソフトウェアのバリュエーションを過度に押し下げたと主張したためだ。以前は懐疑的だったディフッチ氏は、AIの恩恵を理由に格上げしたわけではないと述べ、短期的なAI収益化は可能性が低く、AIリスクは極めて現実的だとしながらも、最悪のシナリオはすでに織り込み済みだと指摘。セールスフォースは企業価値対経常収益倍率が約3.7倍、サービスナウの目標は7.5倍となっている。今回の格上げはエンタープライズソフトウェアセクター全体を押し上げ、リプライシングが行き過ぎたとのシグナルとなり、割安株買いを誘った。オラクルもウィリアム・ブレアの7月アナリスト確信リストに追加されたことや新AI製品のニュースを受けて約2％上昇した。アピアンは4.7％高、ギットラボは4.4％高となった。

Appian Corporationは、構造化されたビジネスプロセス内にエージェントAI機能を組み込むことで、信頼性を向上させ、企業が投資収益率を測定可能な形で達成できるよう支援している。2026年第1四半期には、ある通信事業者がAppianの利用を拡大し、デジタル広告業務全体のコンプライアンス審査を自動化。1日あたり数千件の広告を約98%の精度で検証し、リソース要件を33%削減する見込みだ。同社の戦略は、AIエージェントをプロセス制御、データアクセス、監視フレームワークの中に配置し、独立した動作を許さないことで、有効性を高めつつエラーリスクを低減することに重点を置いている。AppianのエージェントAIは、データファブリック技術によって支えられており、企業はデータを移動させることなく複数のシステムにまたがる情報にアクセスできる。これにより、可視性と制御を保ったまま、より大規模なワークフロー全体にAIを展開することが可能になる。同社は、人件費削減、処理の高速化、精度向上といった運用成果を重視し、PegasystemsやSalesforceとの競争の中で、エージェントAIを企業ソフトウェア支出の推進力として位置づけている。