メタ・フェイスブック / META:注目のメタバース・AI関連成長株の最新の株価分析と今後の見通し – Part 1

Ticker: META / 4549文字 / 所要時間10分程度 / 強気

サマリー

  • 過去1年間の急騰を受けて、現在の株価は超割安とは言えないが、弊社の保守的な予測に基づけば、依然としてアップサイドが残されているように見える。
  • 本稿では、メタ(META)の広告事業、AIへの取り組み、メタバースへの展望を深堀りしていきた。

概要

メタ(META)の事業は、キャッシュ・カウ(金のなる木)である「広告事業」、短期的な同社の成長要因である「AI関連事業」、そして、長期的な同社の成長要因である「メタバース関連事業」で構成されていると考える。

このカテゴリーに従って、当社の見解を整理していくが、まず最初に同社の財務状況について触れたい。

メタ(META)の最近の財務動向

メタ(META)の損益計算書上の財務状況の改善は誰の目にも明らかであり、同社はコストを削減しながら、成長の再加速を達成している。

一方で、あまり明らかではない点としては、生産性の向上に関してである。

2022年会計年度の同社の従業員一人当たりの年間売上高は135万ドルであったが、2023年度第3四半期時点の直近過去12か月間の従業員一人当たりの年間売上高は192万ドルとなっている。

これはわずか9カ月で生産性が42%向上したことになり、損益計算書だけから読み取れるものよりも印象的な指標である。

そして、社内外で同社のAI技術の利用が増えれば、従業員一人当たりの売上高は上昇を続けると予想される。

また、同社にとって、インターネットとメタバースにまたがる統合プラットフォームの見通しは、生産性向上のためのもうひとつのテコになるかもしれないと見ている。

メタ(META)の広告事業に関して

メタのAdvantage+ Shopping Campaigns(ASC)は、2021年4月のiOS 14.5アップデート以降、特に注目されている広告分野での重要な進展を示している。ASCは広告作成を簡素化し、広告主に自動化された効率的なターゲティングを提供している。従来、ロー・インテント(関心の低い)の消費者を引きつけるのに効果的であったメタは、ASCによって高インテントの購入者をターゲットにできるようになり、結果として、この分野におけるグーグル(アルファベット:GOOGL / GOOG)の広告支配に対する潜在的な挑戦者となっている。

ASCの高インテント購入者ターゲティングのアプローチは、グーグルの検索ベースの広告とは対照的である。グーグルが即座の購買意欲に重点を置いているのに対し、ASCはAIを活用してより早い段階でのエンゲージメントを実現し、広告費に対するリターンを大幅に高めている。ザッカーバーグ氏はメタの2023年度第3四半期の決算説明会で、ASCの100億ドルのランレート(通期の業績予想)に言及し、売上とコンバージョンへの影響を強調している。

結果として、メタは、グーグルの1,700億ドルの高インテント広告収入のかなりの部分を獲得し、中核事業の成長を支える可能性がある。メタの優位性は、自社のプラットフォーム上の広告キャンペーンを通じてオーディエンスやオーガニックセールスを構築する能力にあり、この機能はグーグルの検索広告やディスプレイ広告では完全には再現されていない。

ASCによってメタが獲得できる潜在的な市場シェアは相当なもので、従来は90%の非活動的な消費者層をターゲットにしていたASCが、現在は10%の活動的な消費者層もターゲットにしていることから、市場シェアは10%増加する可能性がある。そして、これはグーグルのハイ・インテント(関心の高いユーザー層向け)広告売上高から、メタが170億ドル相当の売上高を獲得することに相当する。

しかし、メタによるハイ・インテント広告のシェア拡大は、ユーチューブとの競争に直面しているというのも現状である。ユーチューブの広告ミックスには、検索連動型広告と中断型広告の両方が含まれており、メタのASCに対する挑戦となっている。しかし、ASCはより合理的な広告キャンペーン作成プロセスを提供しており、ユーチューブの複雑なシステムよりも有利になる可能性がある。

また、メタのASCは、グーグルの複雑なプラットフォームと比較してシンプルであるため、中小企業にとって特に魅力的である。ASCは、異なる管理インターフェイスを必要とするグーグルの様々なプラットフォームとは異なり、同じインターフェイス内でフェイスブック、メッセンジャー、インスタグラムにまたがるキャンペーン作成を可能にする。

但し、ASCは、デジタル広告における重要な進歩を象徴しているが、広告主によるプレースメント、オーディエンス定義、入札戦略のコントロールは制限されている。ASCは中小企業に最も適しているが、大規模な広告主はASCと標準的なモデルを組み合わせることで、よりコントロールしやすくなるかもしれない。

一方で、メタは、ノー・インテント(関心が無いユーザー層)、或いは、ロー・インテント(関心の低いユーザー層向け)の広告セグメントで好感度を高める可能性が高い。メタの広告は、Google Ads Displaysと比較して、フェイスブックやインスタグラムのユーザーフィードにシームレスに統合されており、よりパーソナライズされた効果的なターゲティングオプションを提供している。

さらに、メタがClick-to-WhatsApp広告を導入したことで、特にWhatsApp(ワッツアップ)を主要な顧客接点として利用している企業向けの広告機能が強化されることとなった。この統合は技術的、プライバシー的な課題を伴うが、特に発展途上国の小規模企業にとっては大きな価値をもたらすことが想定される。

WhatsAppがメタの広告やカスタマーサポートに統合されることで、フェイスブック・ショップやその他のビジネス機能の有用性が高まる可能性がある。そして、結果として、Click-to-WhatsApp広告がメタのプラットフォーム全体の様々な場所に拡大し、広告とカスタマーサポートの結びつきが強化される可能性がある。

メタの広告事業は、効果の向上とWhatsApp経由のカスタマーサポート統合により、1桁台後半から2桁台前半の成長が見込まれている。この成長は、アジア太平洋地域やその他の地域における同社プレゼンスの拡大に支えられている。

一方で、ByteDance(バイトダンス)は、TikTokの急成長と相当なユーザーベースにより、メタにとって大きな競争上の脅威となっている。TikTokのユーザー数の伸び、さらに、ByteDanceの売上高とバリュエーションは、引き続き力強く成長しており、メタの同市場での地位に挑戦する形となっている。

メタのバリュエーションの回復は、売上高の成長の再加速とASCの成功が一因となっている。PDDやSHEINのような中国のeコマース販売業者は、メタのプラットフォームへの広告支出が大幅に増加しており、この成長に大きく貢献している。

メタの中国セラーからの広告需要の将来は、米中関係と消費者行動にかかっている。そして、これらのセラーが成長の安定に達すると、彼らの広告予算が調整され、メタの広告需要にも影響を与える可能性がある点にはご留意いただきたい。

ByteDanceの成長とメタとの競争は、現時点ではゼロサムではないが、将来的にはより直接的なものになり、メタの成長と広告セラーの獲得率に影響を与える可能性があると見ている。

メタ(META)のAI事業(Llama 2)に関して

ML(機械学習)とAIにおけるメタの豊富な経験は、オープンソースのLlamaモデルを活用することで、メタを生成AI(GenAI:ジェネレーティブAI)の潮流における重要なプレーヤーとして位置づけている。

投資家はメタの生成AIの優位性を十分に認識していないかもしれないが、これは大規模言語モデル(LLM:Large Language Models)の中でLlama 2の順位が低く、OpenAIやAnthropicの高性能モデルの影に隠れていることも一因であるように見える。

ただし、実際には、オープンソースの大規模言語モデルの中で、Llama 2はその効率性の高さで際立っており、Hugging Face Open LLM Leaderboardで上位にランクインしている。

Llama 2は、その早期参入と大規模なインストールベースによりオープンソース大規模言語モデル市場をリードし、競合のMistralやMosaicMLを凌駕し、メタが生成の標準となる道を開いてきている。

2023年7月のリリース以来、Llama 2は3,000万ダウンロードを記録し、オープンソースとクローズドソースの大規模言語モデルに対する強い需要を示しており、メタのLlamaモデルはオープンソースの有力な代替品として位置づけられている。

Llama 2の将来性を評価することはウォール街にとって難しいことかもしれない。しかし、そのオープンソースの性質が優秀なAI人材を惹きつけ、メタの効率性、パフォーマンス、財務パフォーマンスの向上につながる可能性がある。

メタは、Llama 2や将来のモデルへの同社のコミュニティからの貢献を利用して、クローズドソースのAIモデルを強化し、収益の増加とコスト削減につなげることができる。

さらに、メタは、APIアクセス、有償サポートサービス、Llama-as-a-Serviceプラットフォームを提供し、Llamaモデルをホスティングするクラウドサービスプロバイダーから収益を得ることで、Llamaモデルの収益化を計画している。

そのため、メタのLlamaモデルは、特に広く使用されるようになれば、サーバー大規模言語モデル市場で大きなシェアを獲得し、GPTの優位性に匹敵する可能性があると見ている。

また、Llama 2はGPT-4と比較して、量子化最適化のおかげで推論に必要なGPUの数が少なく、費用対効果が高いという利点がある。

そのため、Llamaモデルを収益化するメタの可能性は大きく、消費者向けテクノロジー企業が企業向けテクノロジー販売ビジネスに移行するという課題にもかかわらず、Llamaベースのプラグインのマーケットプレイスなど様々な機会があると見ている。

そして、メタは2024年にLlama 3をリリースする予定であり、より効率的で抽象的な画像解釈と生成のための新しいI-JEPAアーキテクチャを搭載し、汎用人工知能(AGI)に移行する。

汎用人工知能に関する論争はメタに有利に働く可能性があり、ザッカーバーグ氏の過半数支配とオープンソースのアプローチは、OpenAIの内部対立とクローズドソース戦略とは対照的である。

さらに、メタは、エヌビディア(NVDA)のH100sに多額の投資を行っており、汎用人工知能に特化した実質的な計算能力を備えている。

※続きは「【米国株投資】メタ(フェイスブック) / META:広告・AI・メタバースの三本柱からなる魅力的なテクノロジー企業の株式分析と市場トレンドに基づく今後の展望- Part 2」をご覧ください。

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