バーンスタイン・カンファレンス：ムーディーズCEO、Microsoft Copilotとの統合で大手銀行十数社と数週間で連携 プライベートクレジットとPEのサイクルが次の格付け拡大要因に
バーンスタイン第42回年次戦略決定カンファレンス（2026年5月28日） — ムーディーズのロブ・フォーバー社長兼CEOが、AI時代において同社のデータという「堀（モート）」がいかに価値を高めるかを語る
Microsoft Copilotとの提携：予想を上回るスピードで進展
バーンスタインのカンファレンスでフォーバー氏が明かした最も具体的な新事実は、わずか数週間前に発表されたMicrosoft Copilotとの統合により、すでに大手金融機関十数社との連携が始まり、そのうち数社はすでにパイロット運用に向けた議論に入っているという点だ。AIパートナーシップの発表が短期的な商業的成果に結びつかないことが多い中、契約や収益の計上はこれからであるとはいえ、このエンゲージメントのスピードは特筆すべきものがある。
現在の商業モデルは「BYOL（Bring Your Own License）」方式だ。ムーディーズのライセンスを持つ顧客は、Microsoft Teamsのインターフェースから離れることなく、Copilotの回答に直接ムーディーズのコンテンツを呼び出し、クレジットメモの作成やピア分析、ストラクチャード・ファイナンス（仕組み金融）のリサーチを行うことができる。フォーバー氏はその論理を簡潔に説明した。「結局のところ、我々が顧客に提供しているのは『コネクテッド・インテリジェンス』へのアクセスです。Teams経由であれ、Claude経由であれ、あるいは自社のAI環境に呼び出す形であれ、顧客が望む方法で利用してもらえればそれでいいのです」。現段階の目標は、従量課金ではなく、顧客の業務への組み込みと利用の拡大にある。パイロット運用が新たな知的財産保護や価格条件を伴うエンタープライズ契約に移行した時点で、収益化が始まる。
Anthropicとの提携や社内のAIワークフロー構築も、同じ戦略の一環だ。ムーディーズは、ほぼすべての主要金融機関に対して「SWATチーム」と呼ばれる専門の営業チームを編成し、Rogo、Hebbia、Claude、Teams、OpenAIといったサードパーティのAIプラットフォームを通じて、ムーディーズのクレジットモデルやリサーチ、企業ナレッジグラフを活用する方法を提案している。フォーバー氏によれば、パイプラインは活発に構築されているという。
なぜデータの「堀」は模倣が困難なのか
競争優位性に関する質問に対し、フォーバー氏は詳細な回答を示した。企業レベルの財務データのみに注目する投資家は、ムーディーズが実際に保有するデータの広範さを見落としているからだ。同社の資産基盤は4つの層で構成されており、それぞれ競争力学が異なる。
第一は、他では入手不可能なムーディーズ独自の調査リサーチである。第二は、銀行の与信フランチャイズだ。これは30年以上にわたって蓄積されたデフォルト（債務不履行）データベースであり、ムーディーズの公的・私的クレジットモデルを調整する役割を果たす。これらのモデルは、融資審査や銀行の与信部門、規制当局のレビューで使用される。「規制当局が融資ファイルを精査する際、ムーディーズのスコアリングモデルが使われていると分かれば、それが実際のデフォルト履歴に基づいて調整されていることを当局は理解しています」。この規制当局からの信頼は、規制緩和だけでは解消できない強力なスイッチング・コストとなっている。
第三は、保険業界のリスク評価や保険数理モデルであり、保険業界から提供された損害データに基づいて構築されている（一部のツールは顧客コミュニティとの共同投資によるものだ）。第四、そして最も議論を呼ぶのが企業データベース「Orbis」である。フォーバー氏は、基本的な企業情報は現在ではスクレイピングが可能であることを認めた。「しかし、そこに価値はありません」。真の価値は、AIエージェントが模倣困難な2つの点にある。一つは、世界各国の情報提供機関との契約関係に基づくプライベートデータであり、これら提供元は「自国の企業データが誰に消費されているか」に敏感になっている。もう一つは、その上に構築された所有構造や企業間関係のデータだ。「そこにこそ価値がある」と彼は述べ、特に金融犯罪コンプライアンスが主要なユースケースであると強調した。
格付けガイダンスを維持 PEのイグジットサイクルが残されたアップサイド
4月の地政学的ショックを受けても格付けガイダンスを下方修正しなかったフォーバー氏の判断は注目に値する。彼は、3月の米投資適格債発行の約80%がわずか6日間で集中したという驚異的な統計を挙げた。これは資金調達需要が依然として根強いことを示しており、変化したのはタイミングに過ぎないという考えだ。スプレッドは回復し、マクロ経済環境は懸念されていたよりも強靭であることが証明された。第1四半期だけで通年予想に近い水準に達したハイパースケーラー（クラウド巨大事業者）による債券発行も、まだ終わっていないとの見方を示した。
さらに重要な点として、フォーバー氏はプライベート・エクイティ（PE）によるイグジット（出口戦略）とレバレッジド・ファイナンスのサイクルが、まだ顕在化していない最大のアップサイドであると指摘した。「PEのイグジットとM&Aのサイクルは、まだ本格化していません。それが動き出せば、我々にとって非常に好循環な商業サイクルが生まれます」。M&A、レバレッジド・ファイナンス、CLO（ローン担保証券）への証券化、そしてCLO自体の格付けなど、複数の収益機会が連鎖するからだ。この連鎖は歴史的に格付けビジネスにおいて最も強力な収益乗数の一つであり、フォーバー氏の読みでは、その恩恵はまだ大部分がこれから訪れるという。
プライベートクレジット：ディスインテメディア化の懸念から80%成長へ
かつて格付けの「中抜き（ディスインテメディア化）」を懸念されていたプライベートクレジット市場は、第1四半期に約80%成長した。フォーバー氏は、プライベートクレジット向けの手法構築や市場開拓において「着手が少し遅れた」ことは認めたものの、市場の認識は逆転したと主張した。市場は現在、公的な格付けとは形態が異なるとはいえ、プライベート市場においても「サードパーティによる信用評価の利点」をより広く理解するようになっているという。
この機会はストラクチャード・ファイナンスを通じて広がっている。資産担保証券やファンド・ファイナンスは「1兆ドル規模の急成長エコシステム」であり、フル格付けを購入するまでではないものの、中堅企業のリスクについて第三者の見解を求める投資家からの需要も、ムーディーズの信用スコアリングやデフォルト確率プロダクトへの需要を押し上げている。ストラクチャード・ファイナンスの競争環境は金融危機前よりも混雑しており、かつては2.5社による市場だったものが、現在はより取引的な分野では6社が競う市場のように機能しているとフォーバー氏は説明した。プライベートクレジットのカバー範囲は変動するが、企業信用におけるムーディーズの地位は金融危機以降、「ほとんど変化していない」という。
ムーディーズ・アナリティクス（MA）の新CEOと成長の課題
クリスティーナ・コスモウスキー氏（Salesforceのカスタマーサクセス部門の創設メンバーであり、Slackの9,000万ドルから10億ドルへの成長を支えた最高顧客責任者、直近ではVista傘下のLogicMonitorでCEOを歴任）の登用は、ムーディーズ・アナリティクス（MA）の成長を阻んでいる要因に対するフォーバー氏の明確な意思表示だ。MA事業は5年間で収益を倍増させ、サブスクリプション比率は80%から95%に上昇したが、ARR（年間経常収益）の伸びは停滞している。フォーバー氏は「製品群が非常に複雑で、主にフィールドセールスに依存してきた。収益が40億ドル規模になると、その販売モデルには重力がかかる」と率直に分析する。複雑な製品スイートを、十分に発達していないパートナーチャネルで販売することには限界があるため、収益の減速を招いていた。
コスモウスキー氏の使命は、製品・価格・パッケージの簡素化、パートナーエコシステムの構築、そして銀行がムーディーズのコンテンツをより容易に利用できるようにすることだ。フォーバー氏は、同事業が13の異なる技術スタックを単一のプラットフォームと営業体制に統合する作業を進めていることにも言及した。これはコストのかかる作業だが、現在実現しつつある利益率の拡大に寄与している。中期的な利益率目標は達成可能であり、問題は市場開拓戦略の刷新によってトップライン（売上高）を再加速できるかどうかにある。
AI関連の債券発行：投資家が理解すべき収益ミックスのニュアンス
フォーバー氏は、AIインフラの債券発行が格付けの損益にどう影響するかについて、有益なフレームワークを提示した。ハイパースケーラーは頻繁に債券を発行するため、ボリュームディスカウントが適用される。つまり、この層からの発行額の伸びは収益の伸びを上回るため、ムーディーズはこれを「収益ミックスに優しくない」と表現している。一方で、データセンターの構築はプロジェクトファイナンス、CMBS（商業用不動産担保証券）、CLO、電力・公益事業の格付けなど、複雑な資産クラスでの発行を生み出しており、これらは取引収益の伸びが発行額の伸びを上回るため「収益ミックスに優しい」という。AI関連発行による正味の影響はこれら両方の組み合わせであり、フォーバー氏はAIの設備投資は中期的な資金調達ドライバーの一つに過ぎず、単一のテーマに依存しているわけではないと注意を促した。
利益率とエージェントによる効率化の機会
利益率に関して、フォーバー氏は格付け業務におけるAI活用の具体的な例として、以前は2つの人間によるレビューチームが必要だった自動品質保証（QA）チェックを挙げた。現在、AIエージェントがそのチェックの約4分の1を処理しており、時間短縮と測定可能な人員削減の両方を生み出している。フォーバー氏のより広範な見解は、エージェントによるコーディングから製品開発サイクルの短縮に至るまでのエンジニアリング効率化が、成長投資と利益率改善の両方に割り当てられる投資余力を生んでいるというものだ。グループ全体でムーディーズの調整後利益率は53%で推移しており、格付け部門単体では60%台後半に達している。利益率をどこまで高められるかは、経営陣が効率化の成果をどれだけ積極的に再投資に回すか次第である。
M&A哲学：ソフトウェアではなくデータを買う
資本配分について、フォーバー氏は同社のコア資産に基づく明確なM&Aフレームワークを語った。買収は、複数の顧客セグメントやワークフローで収益化できる独自のコンテンツをインテリジェンス・システムにもたらす場合に魅力的であり、フォーバー氏の言葉を借りれば「何度も何度も」販売できるものが対象となる。第二の基準は明確だ。ワークフロー・ソフトウェアのように見えるものを評価する際、ムーディーズは、まだ収益化されていない独自のデータ資産が内部に埋め込まれているかを厳しく見極める。「我々が買収するのはソフトウェアのためではなく、その中に埋め込まれたデータ資産のためです」。Bureau van DijkとRMSは、この戦略が成功した最も明確な例として挙げられる。
バリュエーションの論拠：「より広範なAIエコシステムの不可欠な構成要素」
フォーバー氏がプレミアムなバリュエーションを正当化するために最後に強調したのは、AIスタックの向かう先についての主張だ。ジェンスン・フアン氏がGTCで語った「構造化データこそがAIのグラウンド・トゥルース（真実）である」というコメントを引用し、フォーバー氏はエンタープライズAIの導入には、信頼でき、追跡可能で、監査可能なコンテンツ（彼が「意思決定グレードのインテリジェンス」と呼ぶもの）との接続が必要であり、ムーディーズこそがまさにそれを構築していると論じた。「AIには信頼の問題がある」と彼は述べ、彼が公に提唱してきた論理を繰り返した。結論として、モデルの競争はデータインフラの競争に次ぐものであり、格付け、モデル、予測、ベンチマークのすべてが特定のエンタープライズとその関係性に帰結するムーディーズのコネクテッド・インテリジェンス・システムは、「より広範なAIエコシステムの不可欠な構成要素」であるという。市場がその価値をどう評価するかは別問題だが、戦略的論理は一貫しており、MicrosoftやAnthropicとの統合による初期の商業的証拠は、収益化の時期は不透明とはいえ、確かな需要を示唆している。