Snowflake：AIコーディングエージェント「CoCo」が成長方程式を刷新、通期売上高見通しを31%へ引き上げ
2027年度第1四半期決算、2026年5月27日 — 製品売上高は34%増と加速、四半期ベースで過去最大の増収幅を記録
Snowflakeが発表した四半期決算は、投資の前提条件を書き換えざるを得ない内容となった。製品売上高は前年同期比34%増の13億3,400万ドルとなり、前四半期の30%増、1年前の26%増から成長が加速した。売上維持率（Net Revenue Retention）は126%に上昇。非GAAPベースの営業利益率は300ベーシスポイント（bp）以上改善し12%に達した。さらに同社は、通期の売上高成長率見通しを従来の27%から31%へ引き上げ、2027年度の製品売上高として58億4,000万ドルを見込んでいる。この上方修正は単なる微調整ではなく、期初には実用規模で存在しなかった製品が牽引する、構造的な転換を反映したものだ。
物語の主役は「CoCo」 — 予測モデルに初投入
今回の決算で最も重要な数値は、財務諸表からは読み取りにくい部分にある。SnowflakeのAIコーディングエージェント「Cortex Code（通称：CoCo）」は、第1四半期の初日となる2月5日に一般提供が開始された。Snowflakeのガイダンス手法は完全に実際の消費行動に基づいているため、当初の予測設定時にはCoCoのベースラインが存在しなかった。CFOのBrian Robins氏は、今回の変化について次のように明言した。「CoCoは、予測を引き上げた最大の要因だ。CoCoをモデルに組み込むという非常にユニークな機会を得た。それが今年度残りの期間の数字に反映されている」
これはマクロ経済や案件のタイミングによる一時的な上方修正ではない。SnowflakeがCoCoの消費データを完全に把握した上での判断であり、経営陣はこれを年間モデルに組み込んだ。CoCoはすでに7,100以上の顧客アカウントで利用されている。参考として、同社CFOは第1四半期だけで46の顧客がAI関連支出100万ドルの閾値を超えたと指摘した。前年同期は26社だった。現在、同プラットフォームで直近12カ月間に100万ドル以上をAI製品に支出している顧客は79社に上る。
フライホイールの実現 — AIがコア消費を牽引し、コア消費が利益を創出
CEOのSridhar Ramaswamy氏は、3つの相互に作用する力について説明した。第一に、AIが顧客をSnowflakeのコアデータプラットフォームへ以前よりも速いスピードで引き寄せていること。企業はAIを動かすためにガバナンスの効いた高品質なデータを必要としており、その集約先がSnowflakeである。第二に、CoCoと「Snowflake Intelligence」がそれ自体でAIネイティブな収益を生み出していること。そして第三に、長期モデルにおいて最も重要な点として、これらのAIツールの採用がコアプラットフォームへの消費をさらに促進していることだ。移行、新しいパイプラインの構築、新しいエージェントの作成といったあらゆるエージェント的なタスクを実行するには、Snowflakeのインフラ上でより多くのワークロードを稼働させる必要があるからだ。
Ramaswamy氏は「CoCoを採用している顧客は、より速い成長を見せている。採用が拡大するにつれ、その勢いは続くと予想している」と述べた。同氏はCoCoを単なるコーディングツールではなく、汎用的な抽象化エージェントとして位置付けている。「コーディングエージェントはコードを書くことができるが、その本質は抽象化エージェントにある。これまで一つずつ順序立てて行わなければならなかった作業を、高いレベルで実行できるようになる」
AI構成比の変化でも売上総利益率は75%を維持 — その背景とは
UBSのアナリストKarl Keirstead氏は、利益モデルにおける最も重要な問いを投げかけた。AI製品の売上総利益率がコアコンピューティングよりも低い場合、なぜSnowflakeは通期の製品売上総利益率75%というガイダンスを維持できるのか。Robins氏は、AI製品の利益率が低いことは認めたものの、インフラコストの削減によってその影響を相殺していると説明した。具体的には、新たに締結したAWSとの5年間で60億ドル規模の契約を挙げた。これは前回の契約から倍増しており、AWS側からの市場開拓投資も拡大している。つまり、Snowflakeはクラウドインフラコストの交渉力を活用することで、報告上の利益率を圧迫することなく、AI製品の採用を積極的に拡大するための利益の余地を確保しているということだ。なお、通期の非GAAP営業利益率ガイダンスは12.5%から13.5%へ引き上げられた。
移行期間の短縮 — 販売スピードの構造的変化
今回の決算で最も過小評価されている開示の一つは、企業の移行スピードに関するものだ。Ramaswamy氏は、米大手銀行がTeradataからSnowflakeへの約2年間にわたる移行を完了したと述べた。これは金融サービス史上、最も複雑なデータウェアハウス移行の一つとされる。現在、その銀行はSnowflake上で直接、AIを活用した規制インテリジェンスや自然言語分析を構築している。しかし、より重要なのは将来に向けたシグナルだ。Ramaswamy氏は、新たな移行プロジェクトは今後1〜2四半期で完了する見込みだと指摘した。Snowflakeのチームと顧客の双方がそのペースを要求しているからだ。「移行のタイムラインは現在、1〜2四半期となっている。なぜか。私のチームも顧客も、それを期待し、要求しているからだ」
この期間の短縮は、収益認識のタイミングに直接的な影響を与える。移行が早まれば消費の立ち上がりも早まり、Snowflakeの従量課金モデルに直結する。四半期中に展開された新しいユースケースの数は前年同期比114%増、アカウントエグゼクティブあたりのユースケース数は86%増となった。
Natomaの買収 — エージェント制御プレーンをSaaSアプリケーションへ拡張
Snowflakeは、従業員20名規模のNatomaの買収を発表した。これにより、メール、Slack、カレンダー、Jiraといった日常的な企業向けSaaSアプリケーションとの接続が、Snowflake IntelligenceおよびCoCoに直接組み込まれる。戦略的な論理は利便性ではなく、ガバナンスにある。Ramaswamy氏は「重要なのは利便性だけでなく、制御だ。これらのアクションは、エンタープライズセキュリティ、権限管理、可観測性、ポリシー適用が組み込まれたガバナンス環境下で実行される」と明言した。製品担当EVPのChristian Kleinerman氏は、MCP（Model Context Protocol）とNatomaを組み合わせることで、SaaSアプリケーションのコンテキスト全体を製品に取り込み、SnowflakeのエージェントがSnowflake、Web、Google Docs、Slackのデータを同時に統合して、各システムを横断したアクションを実行できるようになると補足した。
Ramaswamy氏はそのビジョンの範囲を次のように示した。「Snowflake、Web、Google Docs、そしてSlackから情報を検索し、それを非常に有意義なものに統合できる詳細なリサーチレポートを作成できるようになった」。Natomaによる財務的貢献はわずかだが、この買収はエージェント制御プレーンのガバナンス領域を、実際の業務が行われるアプリケーションへと拡張するものだ。
AIがSnowflake自体の採用ニーズを圧縮
Snowflakeの第1四半期の純増従業員数はわずか190名で、そのうち173名はObserveの買収によるものだ。オーガニックな純増は17名に過ぎない。参考として、前年同期の純増は約400名だった。これは採用凍結ではなく、AI主導の生産性向上に向けた意図的な取り組みだ。CoCoは社内のエンジニアの生産性をコード行数ベースで倍増させ、財務、マーケティング、営業、人事の100以上のワークフローを自動化した。また、カスタマーサポートのケース解決時間を25%改善し、エンジニアリングにおける複雑なケースの解決時間を約30%短縮、チケットあたりのエンジニアリング時間を約40%削減した。その結果、Snowflakeは成長が鈍かった時期よりも少ない人件費で、ここ数年で最も力強い収益成長を記録している。
プラットフォームの野心に合わせて提携を拡大
AWSとの契約に加え、SnowflakeはOpenAIとの2億ドル規模の提携拡大と、SAPとの共同機能の一般提供開始を発表した。これにより、顧客はミッションクリティカルなSAPのビジネスデータをSnowflakeのAIデータクラウド内で統合できるようになった。同社のAWS Marketplaceにおける累計売上高は70億ドルを突破した。これらの提携は周辺的なものではなく、Snowflakeのエージェントプラットフォームが構築される基盤となる流通およびコンピューティングインフラそのものである。
注目すべき経営体制の移行
共同創業者兼チーフアーキテクトのBenoit Dageville氏が6月中旬に日常業務から退き、取締役会へ移行する。Ramaswamy氏による同氏への敬意は正当なものだ。Dageville氏は現代のクラウドデータウェアハウスの発明に貢献した人物だが、同社の歴史上最も野心的な製品拡大の最中というタイミングは、投資家が注視すべき経営リスクである。製品部門のリーダーシップは、決算説明会にも同席しており技術的な信頼性の高いEVPのChristian Kleinerman氏に引き継がれるが、Dageville氏が持つアーキテクチャへの深い造詣は、短期的には代替不可能だ。
アナリストの総括
Snowflakeの2027年度第1四半期決算は、伝統的な意味での「予想を上回る好決算」という枠を超えている。同社がCoCoに関する十分な消費データを確保し、適切にモデル化できた初の四半期であり、その結果、通期の売上高見通しを4ポイント引き上げ、同時に営業利益率見通しも100bp上方修正した。構造的に加速する移行環境、消費を代替するのではなく増分を生み出すAI製品、そして売上が加速する中で人員をほぼ横ばいに抑える社内の生産性変革の組み合わせは、他社とは一線を画す体制だ。AWSとのインフラ契約によってAI構成比の変化にもかかわらず売上総利益率を安定させたことは、短期的な懸念材料を払拭した。リスクは残る。Dageville氏の退任、現在のトークン経済下におけるAI消費成長の持続可能性、そして競合が改善する中でCoCoのフライホイール効果が維持できるかという点だ。しかし現時点で、Snowflakeは同社のエージェントプラットフォーム戦略が、実用的かつ測定可能で、加速的な収益を生み出しているという明確な証拠を提示したといえる。