【ChatGPTによる和訳】Meta Platforms, Inc. (META) Q2 2025 Earnings Call Transcript
Meta Platforms, Inc. (NASDAQ:META) Q2 2025 Earnings Conference Call July 30, 2025 5:00 PM ET
Mark Elliot Zuckerberg
All right. Thanks, Ken. Thanks, everyone, for joining today.
ケン、ありがとう。皆さん、本日はご参加ありがとうございます。
We had another strong quarter with more than 3.4 billion people using at least one of our apps each day and strong engagement across the board.
今四半期も好調で、1日あたり34億人以上が当社のアプリのいずれかを利用し、全体的にエンゲージメントも高水準でした。
Our business continues to perform very well, which enables us to invest heavily in our AI efforts.
当社のビジネスは非常に好調であり、それによりAIへの多額の投資が可能になっています。
Over the last few months, we've begun to see glimpses of our AI systems improving themselves.
ここ数カ月間で、当社のAIシステムが自律的に改善し始める兆しが見えています。
And the improvement is slow for now, but undeniable and developing superintelligence, which we define as AI that surpasses human intelligence in every way, we think, is now in sight.
その改善は今のところ緩やかですが、確実に進んでおり、我々が「超知能」と定義する、あらゆる点で人間の知性を超えるAIの開発が視野に入ってきたと考えています。
Meta's vision is to bring personal superintelligence to everyone, so that people can direct it towards what they value in their own lives.
Metaのビジョンは、個人向けの超知能を全ての人に届けることで、それぞれが自分の人生で大切にしていることにそれを活用できるようにすることです。
And we believe that this has the potential to begin an exciting new era of individual empowerment.
そして、これは個人の力を高めるという、ワクワクする新時代の始まりとなる可能性を持っていると信じています。
A lot has been written about all the economic and scientific advances that superintelligence can bring, and I'm extremely optimistic about this.
超知能がもたらす経済的・科学的な進展については多く語られており、私も非常に楽観的に捉えています。
But I think that if history is a guide, then an even more important role will be how superintelligence empowers people to be more creative, develop culture and communities, connect with each other and lead more fulfilling lives.
しかし歴史が示すように、より重要なのは、超知能が人々の創造性を高め、文化やコミュニティを発展させ、人々が互いにつながり、より充実した人生を送るための力を与えることだと思います。
To build this future, we've established Meta Superintelligence Labs, which includes our foundations, product and FAIR teams as well as a new lab that is focused on developing the next generation of our models.
この未来を築くために、Metaは「Meta Superintelligence Labs」を設立しました。これには、基盤チーム、プロダクトチーム、FAIR（Fundamental AI Research）チーム、そして次世代モデルの開発に特化した新しいラボが含まれます。
We're making good progress towards Llama 4.1 and 4.2, and in parallel, we are also working on our next generation of models that will push the frontier in the next year or so.
Llama 4.1および4.2の開発は順調に進んでおり、並行して、今後1年ほどでフロンティアを押し広げる次世代モデルの開発にも取り組んでいます。
We are building an elite, talent-dense team Alexandr Wang is leading the overall team, Nat Friedman is leading our AI Products and Applied Research, and Shengjia Zhao is Chief Scientist for the new effort.
私たちはエリートかつ高密度な人材チームを編成しています。Alexandr Wangが全体を指揮し、Nat FriedmanがAIプロダクトと応用研究を、Shengjia Zhaoが新プロジェクトのチーフサイエンティストを務めています。
They are all incredibly talented leaders, and I'm excited to work closely with them and the world-class group of AI researchers and infrastructure and data engineers that we're assembling.
彼らは皆、非常に優秀なリーダーであり、私としても彼ら、そして私たちが結集している世界レベルのAI研究者、インフラおよびデータエンジニアたちと密に連携できることを楽しみにしています。
I've spent a lot of time building this team this quarter.
私は今四半期、このチームの構築に多くの時間を費やしてきました。
And the reason that so many people are excited to join is because Meta has all of the ingredients that are required to build leading models and deliver them to billions of people.
多くの人々がMetaに参加したがる理由は、リーディングモデルを構築し、それを何十億人に届けるためのすべての要素がMetaには揃っているからです。
The people who are joining us are going to have access to unparalleled compute as we build out several multi-gigawatt clusters.
参加してくれる人たちは、複数のマルチギガワットクラスターを構築する中で、比類なきコンピュートリソースを利用できるようになります。
Our Prometheus cluster is coming online next year, and we think it's going to be the world's first gigawatt-plus cluster.
Prometheusクラスターは来年稼働予定で、世界初のギガワット超えのクラスターになると見込んでいます。
We're also building out Hyperion, which will be able to scale up to 5 gigawatts over several years, and we have multiple more titan clusters in development as well.
さらに、今後数年で5ギガワットまでスケール可能なHyperionクラスターも構築中であり、他にも複数のタイタン級クラスターを開発しています。
We are making all these investments because we have conviction that superintelligence is going to improve every aspect of what we do.
私たちがこれらすべての投資を行っているのは、超知能が我々の事業のあらゆる側面を改善すると確信しているからです。
From a business perspective, I mentioned last quarter that there are five basic opportunities that we are pursuing, improved advertising, more engaging experiences, business messaging, Meta AI and AI devices.
ビジネスの観点では、前四半期に申し上げた通り、我々が取り組んでいる基本的な5つの機会があります。それは、広告の改善、より魅力的な体験、ビジネスメッセージング、Meta AI、そしてAIデバイスです。
So I can go into a bit of detail on each.
それぞれについて少し詳しく説明します。
On advertising, the strong performance this quarter is largely thanks to AI unlocking greater efficiency and gains across our ad system.
まず広告ですが、今四半期の好調なパフォーマンスは主に、AIが広告システム全体において効率性と成果を大幅に向上させたことによるものです。
This quarter, we expanded our new AI-powered recommendation model for ads to new surfaces and improved its performance by using more signals and longer context.
今四半期、私たちはAIを活用した新しい広告推薦モデルを新たな表示面に展開し、より多くのシグナルと長期的な文脈を活用することで性能を向上させました。
It's driven roughly 5% more ad conversions on Instagram and 3% on Facebook.
その結果、Instagramでは約5%、Facebookでは約3%の広告コンバージョンの増加につながりました。
We're also seeing good progress with AI for ad creative with a meaningful percent of our ad revenue now coming from campaigns using one of our generative AI features.
広告クリエイティブへのAI活用も順調で、当社の広告収益のうち、相当の割合が生成AI機能を活用したキャンペーンからもたらされています。
This is going to be especially valuable for smaller advertisers with limited budgets.
これは特に、予算に限りのある小規模広告主にとって大きな価値をもたらします。
While agencies will continue the important work to help larger brands apply these tools strategically.
一方で、代理店は今後も大手ブランドがこれらのツールを戦略的に活用するための重要な役割を果たし続けます。
The second opportunity is more engaging experiences.
二つ目の機会は、より魅力的な体験の提供です。
AI is significantly improving our ability to show people content that they're going to find interesting and useful.
AIは、人々にとって興味深く有益なコンテンツを表示する能力を大幅に向上させています。
Advancements in our recommendation systems have improved quality so much that it has led to a 5% increase in time spent on Facebook and 6% on Instagram, just this quarter.
当社の推薦システムの進化により品質が大きく向上し、今四半期だけでFacebookの滞在時間は5%、Instagramでは6%増加しました。
There is a lot of potential for content itself to get better too, we're seeing early progress with the launch of our AI video editing tools across Meta AI and our new Edits app.
コンテンツ自体が向上する可能性も大きく、Meta AIや新たなEditsアプリでのAI動画編集ツールの導入により、初期段階ながら成果が出始めています。
And there's a lot more to do here.
ここには、まだまだ取り組むべきことがたくさんあります。
The third opportunity is business messaging.
三つ目の機会は、ビジネスメッセージングです。
I've talked before about how I believe every business will soon have a business AI, just like they have an e-mail address, social media account and website.
以前も述べた通り、私はすべての企業が、メールアドレスやSNSアカウント、ウェブサイトと同様に、近いうちにビジネス用AIを持つようになると信じています。
We are starting to see some product market fit in a number of countries where we're testing these agents, and we're integrating these business AIs into ads on Facebook and Instagram as well as directly into e-commerce websites.
こうしたエージェントを試験導入している国々では、一定のプロダクト市場適合が見られ始めており、これらのビジネスAIをFacebookやInstagramの広告、さらにはECサイトにも統合し始めています。
The fourth opportunity is Meta AI.
四つ目の機会は、Meta AIです。
Its reach is already quite impressive with more than 1 billion monthly actives.
Meta AIのリーチはすでに非常に広く、月間アクティブユーザーは10億人を超えています。
Our focus is now deepening the experience and making Meta AI the leading personal AI.
現在は体験をさらに深め、Meta AIをパーソナルAIのリーダー的存在にすることに注力しています。
As we continue improving our models, we see engagement grow.
モデルを改善し続けることで、エンゲージメントがさらに向上する様子が見て取れます。
So our next generation of models is going to continue to really help here.
したがって、次世代のモデルもこの分野で大いに役立つと考えています。
And the fifth opportunity is AI devices.
そして五つ目の機会は、AIデバイスです。
We continue to see strong momentum with our Ray-Ban Meta glasses with sales accelerating.
Ray-Ban Metaグラスは引き続き強い勢いがあり、販売は加速しています。
We are also launching new performance AI glasses with the Oakley Meta HSTN, they have longer battery life, higher resolution camera and are designed for sports.
また、Oakley Meta HSTNという新しい高性能AIグラスも発売しています。これはバッテリー寿命が長く、高解像度カメラを搭載し、スポーツ向けに設計されています。
The percent of people using Meta AI is growing, and we are seeing new users AI retention increase too, which is a good sign for that continued use.
Meta AIの使用率は増加しており、新規ユーザーの継続利用率も上昇しています。これは、今後の使用が継続される良い兆候です。
I think that AI glasses are going to be the main way that we integrate superintelligence into our day-to-day lives.
私は、AIグラスが超知能を日常生活に統合する主要な手段になると考えています。
So it's important to have all of these different styles and products that appeal to different people in different settings.
そのため、さまざまな状況で異なる人々に訴求する多様なスタイルや製品をそろえることが重要です。
Finally, we're seeing people continue to spend more time with our Quest ecosystem and the community continues to grow steadily.
最後に、当社のQuestエコシステムにおいても、人々がより多くの時間を費やしており、コミュニティは着実に成長を続けています。
We launched the Meta Quest 3S Xbox Edition last month, and we're seeing record interest in cloud gaming.
先月はMeta Quest 3SのXboxエディションを発売し、クラウドゲーミングへの関心が過去最高となっています。
And beyond gaming, we continue to see a broader set of use cases with media and web browsing contributing a significant portion of engagement.
ゲーム以外でも、メディア視聴やウェブブラウジングといった幅広いユースケースが確認されており、それらがエンゲージメントの重要な要素となっています。
We're going to have more to share on all of this, especially the Reality Labs work at Connect on September 17.
こうした取り組みについては、特にReality Labsに関する内容を含め、9月17日のConnectイベントでさらに詳細を共有する予定です。
So I encourage you all to tune into that.
ぜひご視聴ください。
Overall, this has been a busy quarter.
全体として、今四半期は非常に忙しい期間でした。
Strong business performance and real momentum in assembling both the talent and the compute that we need to build personal superintelligence for everyone.
力強い業績に加え、すべての人のためのパーソナル超知能を構築するために必要な人材と計算リソースを確保する上で、着実な前進がありました。
I am very grateful to our teams who are working hard to deliver all of this, and thanks to all of you for being on this journey with us.
これらすべてを実現するために懸命に取り組んでくれているチームに深く感謝しています。そして、この旅路を共に歩んでくださっている皆さまにも感謝申し上げます。
And now here is Susan.
それでは、スーザンにバトンを渡します。
Susan J. S. Li
Thanks, Mark, and good afternoon, everyone.
マーク、ありがとう。そして皆さん、こんにちは。
Let's begin with our consolidated results.
まずは連結業績についてご説明します。
All comparisons are on a year-over-year basis unless otherwise noted.
特に記載のない限り、すべての比較は前年同期比となります。
Q2 total revenue was $47.5 billion, up 22% on both a reported and constant currency basis.
第2四半期の総売上高は475億ドルで、報告ベース・為替中立ベースのいずれでも前年比22%の増加となりました。
Q2 total expenses were $27.1 billion, up 12% compared to last year.
第2四半期の総費用は271億ドルで、前年比12%の増加でした。
In terms of the specific line items, cost of revenue increased 16%, driven mostly by higher infrastructure costs and payments to partners, partially offset by a benefit from the previously announced extension of server useful lives.
費用項目別に見ると、売上原価は16%増加しました。これは主にインフラコストとパートナーへの支払いが増加したことによりますが、以前発表したサーバーの耐用年数延長によるメリットが一部相殺しました。
R&D increased 23%, mostly due to higher employee compensation and infrastructure costs.
研究開発費は23%増加しました。主な要因は人件費およびインフラコストの増加です。
Marketing and sales increased 9% primarily due to an increase in professional services related to our ongoing platform integrity efforts as well as marketing costs, partially offset by lower employee compensation.
マーケティングおよび販売費は9%の増加となりました。これは、プラットフォームの健全性維持に関連するプロフェッショナルサービス費用やマーケティング費用の増加が主因であり、人件費の減少が一部相殺しました。
G&A decreased 27%, driven mostly by lower legal-related costs.
一般管理費は27%減少しました。主な要因は法務関連費用の減少です。
We ended Q2 with over 75,900 employees, down 1% quarter-over-quarter, as the vast majority of the employees impacted by performance-related reductions earlier this year were no longer captured in our head count.
第2四半期末の従業員数は75,900人超で、前四半期比で1%減少しました。これは、今年初めに業績関連で削減された従業員の大多数がもはやカウントされていないためです。
This was partially offset by continued hiring in priority areas of monetization, infrastructure, Reality Labs, AI as well as regulation and compliance.
ただし、収益化、インフラ、Reality Labs、AI、規制・コンプライアンスといった優先分野での採用が継続しており、それが一部相殺しています。
Second quarter operating income was $20.4 billion, representing a 43% operating margin.
第2四半期の営業利益は204億ドルで、営業利益率は43%でした。
Our tax rate for the quarter was 11%, which reflects excess tax benefits from share-based compensation due to the increase in our share price versus prior periods.
今四半期の税率は11%で、これは自社株価の上昇に伴う株式報酬による過剰な税制上の利益を反映しています。
Net income was $18.3 billion or $7.14 per share.
純利益は183億ドル、1株当たり利益は7.14ドルでした。
Capital expenditures, including principal payments on finance leases were $17 billion, driven by investments in servers, data centers and network infrastructure.
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により、ファイナンスリース元本返済を含む設備投資額は170億ドルでした。
Free cash flow was $8.5 billion.
フリーキャッシュフローは85億ドルでした。
We repurchased $9.8 billion of our Class A common stock and paid $1.3 billion in dividends to shareholders.
クラスA普通株式を98億ドル分買い戻し、13億ドルの配当を株主に支払いました。
We also made $15.1 billion in nonmarketable equity investments in the second quarter which includes our minority investment in Scale AI, along with other investment activities.
第2四半期には、Scale AIへの少数持分投資などを含む非上場株式への投資を151億ドル実施しました。
We ended the quarter with $47.1 billion in cash and marketable securities and $28.8 billion in debt.
四半期末時点で、現金および有価証券は471億ドル、債務は288億ドルでした。
Moving now to our segment results.
次に、セグメント別の業績についてご説明します。
I'll begin with our Family of Apps segment.
まずは「Family of Apps」セグメントです。
Our community across the Family of Apps continues to grow, and we estimate more than 3.4 billion people used at least one of our Family of Apps on a daily basis in June.
Family of Apps全体のユーザーコミュニティは成長を続けており、6月には1日あたり34億人以上がいずれかのアプリを利用したと推定しています。
Q2 total Family of Apps revenue was $47.1 billion, up 22% year-over-year.
第2四半期のFamily of Appsの売上高は471億ドルで、前年比22%の増加でした。
Q2 Family of Apps ad revenue was $46.6 billion, up 21% or 22% on a constant currency basis.
第2四半期の広告収入は466億ドルで、為替中立ベースでは22%、実額ベースで21%の成長でした。
Within that revenue, the online commerce vertical was the largest contributor to year-over-year growth.
この中で、オンラインコマース分野が前年比成長への最大の寄与を示しました。
On a user geography basis, ad revenue growth was strongest in Europe and Rest of World at 24% and 23%, respectively.
地域別では、広告収益の伸びは欧州とその他地域で最も強く、それぞれ24%および23%の成長となりました。
North America and Asia Pacific grew 21% and 18%.
北米は21%、アジア太平洋地域は18%の成長でした。
In Q2, the total number of ad impressions served across our services increased 11%, with growth mainly driven by Asia Pacific.
第2四半期の全サービスにおける広告インプレッション総数は11%増加し、主にアジア太平洋地域の伸びが要因でした。
Impression growth accelerated across all regions due primarily to engagement tailwinds on both Facebook and Instagram and to a lesser extent, ad load optimizations on Facebook.
FacebookおよびInstagramでのエンゲージメントの追い風、さらにFacebookでの広告表示最適化によって、全地域でインプレッションの成長が加速しました。
The average price per ad increased 9%, benefiting from increased advertiser demand, largely driven by improved ad performance.
広告単価の平均は9%上昇しました。これは主に広告パフォーマンスの改善によって広告主の需要が増加したことによるものです。
Pricing growth slowed modestly from the first quarter due to the accelerated impression growth in Q2.
第2四半期にインプレッション成長が加速したため、広告単価の伸びは第1四半期と比べてやや減速しました。
Family of Apps other revenue was $583 million, up 50%, driven by WhatsApp paid messaging revenue growth as well as Meta Verified subscriptions.
Family of Appsのその他収益は5億8300万ドルで、前年比50%の成長でした。これはWhatsAppの有料メッセージングとMeta Verifiedのサブスクリプションが牽引しました。
We continue to direct the majority of our investments toward the development and operation of our Family of Apps.
当社は引き続き、投資の大部分をFamily of Appsの開発および運用に向けています。
In Q2, Family of Apps expenses were $22.2 billion, representing 82% of our overall expenses.
第2四半期のFamily of Apps関連費用は222億ドルで、全体の費用の82%を占めました。
Family of Apps expenses were up 14% and mainly due to growth in employee compensation and infrastructure costs, partially offset by lower legal-related costs.
この費用は前年比14%増加し、主に人件費とインフラ費用の増加によるもので、一部は法務関連費用の減少によって相殺されました。
Family of Apps operating income was $25 billion, representing a 53% operating margin.
Family of Appsの営業利益は250億ドルで、営業利益率は53%でした。
Within our Reality Labs segment, Q2 revenue was $370 million up 5% year-over-year due to increased sales of AI glasses, partially offset by lower Quest sales.
Reality Labsセグメントでは、第2四半期の売上高は3億7,000万ドルで、前年比5%の増加となりました。これはAIグラスの販売増によるもので、Questの販売減が一部相殺しました。
Reality Labs expenses were $4.9 billion, up 1% year-over-year, driven by higher non-head count-related technology development costs.
Reality Labsの費用は49億ドルで、前年比1%の増加でした。これは人件費以外の技術開発コストの増加によるものです。
Reality Labs operating loss was $4.5 billion.
Reality Labsの営業損失は45億ドルでした。
Turning now to the business outlook.
次に、ビジネスの見通しについてご説明します。
There are two primary factors that drive our revenue performance, our ability to deliver engaging experiences for our community and our effectiveness at monetizing that engagement over time.
当社の収益実績を左右する主な要因は2つあります。1つは、コミュニティに魅力的な体験を提供する能力、もう1つは、そのエンゲージメントを時間をかけて収益化する力です。
On the first, daily actives continue to grow across Facebook, Instagram and WhatsApp as we make additional improvements to our recommendation systems and product experiences.
まず1つ目として、Facebook、Instagram、WhatsApp全体で1日あたりのアクティブユーザー数が引き続き増加しています。これは、当社が推薦システムとプロダクト体験の改善を重ねている結果です。
We continue to see momentum with video engagement, in particular.
特に動画コンテンツのエンゲージメントにおいては勢いが続いています。
In Q2, Instagram video time was up more than 20% year-over-year globally.
第2四半期では、Instagramにおける動画の視聴時間が世界全体で前年比20%以上増加しました。
We're seeing strong traction on Facebook as well, particularly in the U.S., where video time spent similarly expanded more than 20% year-over-year.
Facebookでも同様の好調が見られており、特に米国では動画視聴時間が前年比20%以上拡大しました。
These gains have been enabled by ongoing optimizations to our ranking systems to better identify the most relevant content to show.
こうした成果は、最も関連性の高いコンテンツを提示するためのランキングシステムの継続的な最適化によって実現されています。
We expect to deliver additional improvements throughout the year as we further scale up our models and make recommendations more adaptive to a person's interests within their session.
今年の残りの期間でも、モデルのさらなるスケールアップや、ユーザーのセッション中の関心により適応する推薦機能の開発を通じて、さらなる改善を提供できると期待しています。
Another emphasis of our recommendations work is promoting original content.
推薦システムの取り組みのもう一つの重点は、オリジナルコンテンツの促進です。
On Instagram, over 2/3 of recommended content in the U.S. now comes from original posts.
Instagramでは、米国における推薦コンテンツのうち3分の2以上がオリジナル投稿となっています。
In the second half, we'll be focused on further increasing the freshness of original posts, so the right audiences can discover original content from creators soon after it is posted.
下半期には、オリジナル投稿の鮮度をさらに高め、適切なオーディエンスが投稿直後にクリエイターのコンテンツを見つけられるようにすることに注力します。
We are also making good progress on our longer-term ranking innovations that we expect will provide the next leg of improvements over the coming years.
今後数年にわたる改善をもたらすと期待される、長期的なランキング技術革新についても順調に進展しています。
Our research efforts to develop cross-surface foundation recommendation models continue to progress.
複数のサーフェスにまたがる基盤推薦モデルの研究も継続的に進んでいます。
We are also seeing promising results from using LLM in Threads recommendation systems.
Threadsの推薦システムにおける大規模言語モデル（LLM）の活用でも、有望な成果が見られています。
The incorporation of LLMs are now driving a meaningful share of the ranking related time spent gains on Threads.
LLMの統合により、Threadsにおけるランキングに起因する滞在時間の増加に大きく貢献しています。
We're now exploring how to extend the use of LLMs and recommendation systems to our other apps.
現在は、LLMと推薦システムの活用を他のアプリにも拡張する方法を模索しています。
We're leveraging Llama and several other back-end processes as well, including actioning bug reports so we can identify and resolve recurring issues more quickly and efficiently.
また、Llamaやその他のバックエンドプロセスを活用し、バグ報告の処理などを通じて再発する問題をより迅速かつ効率的に特定・解決しています。
This has resulted in top line bug reports in the U.S. and Canada in Facebook Feed and notifications dropping by roughly 30% over the past 10 months.
その結果、Facebookのフィードおよび通知における米国とカナダでの重大バグ報告数は、過去10カ月で約30%減少しました。
The primary way we're using Llama in our apps today is to power Meta AI which is now available in over 200 countries and territories.
現在、当社のアプリにおけるLlamaの主な活用方法は、Meta AIの動力源として利用することです。Meta AIは現在、200以上の国と地域で利用可能となっています。
WhatsApp continues to be the largest driver of queries as people message Meta AI directly for tasks such as information gathering, homework assistance and generating images.
WhatsAppは依然として最大のクエリ発生源であり、人々が情報収集、宿題のサポート、画像生成などの目的でMeta AIに直接メッセージを送っています。
Outside of WhatsApp, we're seeing Meta AI become an increasingly valuable complement to our content discovery engines.
WhatsApp以外でも、Meta AIは当社のコンテンツ発見エンジンを補完する重要な存在として価値を高めつつあります。
Meta AI usage on Facebook is expanding as people use it to ask about posts they see in Feed and find content across our platform in Search.
Facebook上でもMeta AIの利用は拡大しており、ユーザーはフィード内の投稿について質問したり、検索でプラットフォーム全体のコンテンツを探したりする際に使用しています。
Another way we expect Meta AI will help with content discovery is through the automatic translation and dubbing of foreign language content into the audience's local language.
Meta AIがコンテンツ発見に貢献するもう一つの方法として、外国語コンテンツを視聴者のローカル言語に自動翻訳・吹き替えする機能が期待されています。
We'll have more to share on our efforts there later this year.
この分野での取り組みについては、年内にさらに情報をお伝えする予定です。
Moving to Reality Labs.
次にReality Labsの話題に移ります。
The growth of Ray-Ban Meta sales accelerated in Q2, with demand still outstripping supply for the most popular SKUs despite increases to our production earlier this year.
第2四半期において、Ray-Ban Metaの販売は加速しました。今年初めに生産量を増やしたにもかかわらず、最も人気のあるSKUでは依然として需要が供給を上回っています。
We're working to ramp supply to better meet consumer demand later this year.
今年後半に向けて、消費者の需要により良く応えるために供給体制を強化しています。
Now to the second driver of our revenue performance, increasing monetization efficiency.
次に、収益実績を支える二つ目の要因である「マネタイズ効率の向上」についてです。
The first part of this work is optimizing the level of ads within organic engagement.
この取り組みの第一段階は、自然なエンゲージメント内での広告の量を最適化することです。
We continue to optimize ad supply across each surface to better deliver ads at the time and place they are most relevant to people.
各サーフェスにおいて、広告が人々にとって最も関連性の高いタイミングと場所で表示されるよう、広告供給の最適化を継続しています。
In Q2, we also began introducing ads within Feed on Threads and the Updates tab of WhatsApp, which is a separate space away from people's chats.
第2四半期には、ThreadsのフィードおよびWhatsAppのUpdatesタブ（チャットとは別空間）に広告の導入も開始しました。
As of May, advertisers globally can now run video and image ads to Threads users in most countries, including the United States.
5月時点で、米国を含む大多数の国において、広告主はThreadsユーザー向けに動画広告および画像広告を配信できるようになっています。
While ad supply remains low and Threads is not expected to be a meaningful contributor to overall impression growth in the near term, we are optimistic about the longer-term opportunity with Threads as the community and engagement grow and monetization scales.
現在、Threadsの広告供給量は少なく、当面は全体のインプレッション成長への寄与は限定的と見込まれますが、コミュニティとエンゲージメントの拡大、マネタイズの本格化に伴い、長期的な可能性には楽観的です。
On WhatsApp, we are rolling out ads in status and channels, along with channel subscriptions in the Updates tab to help businesses reach the more than 1.5 billion daily actives who visit that part of the app.
WhatsAppでは、ステータスやチャンネルへの広告、Updatesタブ内でのチャンネルサブスクリプションを導入中であり、これにより、同タブを訪れる15億人超の1日アクティブユーザーに企業がリーチできるようにしています。
We expect the introduction of ads and status will be gradual over the course of this year and next, with low levels of expected ad supply initially.
ステータスへの広告導入は今年から来年にかけて段階的に進める予定で、初期の広告供給量は少ないと見込んでいます。
We also expect WhatsApp ads and status to earn a lower average price than Facebook or Instagram ads for the foreseeable future, due in part towards WhatsApp skew toward lower monetizing markets, and more limited information that can be used for targeting.
WhatsApp広告およびステータス広告の平均単価は、少なくとも当面の間はFacebookやInstagramより低くなる見込みです。これは、WhatsAppが低収益市場に偏っていること、ターゲティングに利用できる情報が限定的であることが一因です。
Given this, we do not expect ads and status to be a meaningful contributor to total impressions or revenue growth for the next few years.
このため、広告およびステータスは、今後数年間にわたって総インプレッションや収益成長に大きく寄与するとは見込んでいません。
The second part of increasing monetization efficiency is improving marketing performance.
マネタイズ効率の向上における第二の柱は、マーケティングパフォーマンスの改善です。
There are three areas of this work that I'll focus on today, improving our ad systems, advancing our ads products, including by building tools that assist in ads creation and evolving our ads platform to drive results that are optimized for each business' objectives.
本日はこの分野における3つの取り組みに焦点を当てます。1つ目は広告システムの改善、2つ目は広告クリエイティブ支援ツールなどを含む広告プロダクトの進化、3つ目は各企業の目的に最適化された成果をもたらす広告プラットフォームへの進化です。
First is our ad systems where we're innovating in both the ads retrieval and ranking stages to serve more relevant ads to people.
まず広告システムについてですが、広告の抽出段階とランク付け段階の両方で革新を進めており、より関連性の高い広告をユーザーに届けることを目指しています。
A lot of this work involves us continuing to advance the modeling innovations we've introduced previously while expanding their adoption across our platform.
この取り組みの多くは、これまでに導入したモデリングの革新をさらに進化させ、それをプラットフォーム全体に拡大することを含んでいます。
The Andromeda model architecture we began introducing in the second half of 2024 powers the ads retrieval stage of our ad system, where we select the few thousand most relevant ads from tens of millions of potential candidates.
2024年後半から導入を開始したAndromedaモデルアーキテクチャは、広告システムの「抽出段階」を支えており、数千万件の候補から数千件の最も関連性の高い広告を選定します。
In Q2, we made enhancements to Andromeda that enabled it to select more relevant and more personalized ads candidates while also expanding coverage to Facebook Reels.
第2四半期には、Andromedaの機能を強化し、より関連性が高くパーソナライズされた広告候補を選定できるようにするとともに、カバレッジをFacebook Reelsにも拡大しました。
These improvements have driven nearly 4% higher conversions on Facebook Mobile Feed and Reels.
これらの改善により、FacebookモバイルフィードおよびReelsにおいて、コンバージョン率が約4%向上しました。
Our new Generative Ads Recommendation system, or GEM, powers the ranking stage of our ad system, which is the part of the process after ads retrieval where we determine which ads to show someone from candidates suggested by our retrieval engine.
新たな生成型広告推薦システム「GEM（Generative Ads Recommendation system）」は、広告システムの「ランク付け段階」を支えており、これは抽出エンジンが提案した広告候補の中から、実際にユーザーに表示する広告を決定するプロセスです。
In Q2, we improved the performance of GEM by further scaling our training capacity and adding organic and ads engagement data on Instagram.
第2四半期には、GEMのトレーニング能力をさらにスケールアップし、Instagram上のオーガニックおよび広告エンゲージメントデータを追加することで、その性能を向上させました。
We also incorporated new advanced sequence modeling techniques that helped us double the length of event sequences we use, enabling our systems to consider a longer history of the content or ads that a person has engaged with in order to provide better ad selections.
さらに、先進的なシーケンスモデリング技術を取り入れることで、利用するイベントシーケンスの長さを倍増させ、ユーザーが過去に関与したコンテンツや広告の履歴をより長期的に考慮できるようにし、より適切な広告選定を可能にしました。
The combination of these improvements increased ad conversions by approximately 5% on Instagram and 3% on Facebook Feed and Reels in Q2.
これらの改善の総合効果により、第2四半期の広告コンバージョンはInstagramで約5%、FacebookのフィードおよびReelsで約3%向上しました。
Finally, we expanded coverage of our Lattice model architecture in Q2.
最後に、第2四半期にはLatticeモデルアーキテクチャのカバレッジを拡大しました。
We first began deploying Lattice in 2023 with our later-stage ads ranking efforts, allowing us to run significantly larger models that generalize learnings across objectives and surfaces in place of numerous smaller ads models that have historically been optimized for individual objectives and surfaces.
Latticeの展開は2023年に後段階の広告ランク付けで開始されました。これにより、従来は目的やサーフェスごとに最適化されていた多数の小型広告モデルに代わって、目的や表示面をまたいで学習成果を汎化できる大規模モデルの運用が可能となりました。
In April, we began deploying Lattice to earlier-stage ads ranking models as well.
4月には、Latticeを初期段階の広告ランク付けモデルにも展開し始めました。
This is leading not only to greater capacity and engineering efficiency but also improved performance with the recent Lattice deployments driving a nearly 4% increase in ad conversions across Facebook Feed and Reels in Q2.
これにより、モデル容量とエンジニアリング効率の向上だけでなく、FacebookフィードおよびReels全体での広告コンバージョン率が約4%改善するなど、パフォーマンス面でも効果を発揮しています。
Next, ad products. Here, we're seeing strong momentum with our Advantage+ suite of AI-powered solutions.
次に広告プロダクトについてです。ここでは、AIを活用した「Advantage+」スイートが力強い勢いを見せています。
In Q2, we completed the rollout of our streamlined campaign creation flow for Advantage+ sales and app campaigns, which makes it easier for advertisers to realize the performance benefits from Advantage+ by having it turned on at the beginning.
第2四半期には、Advantage+の販売・アプリキャンペーンに対応した簡略化されたキャンペーン作成フローの展開を完了しました。これにより、広告主は初期段階からAdvantage+を有効にすることで、その性能上の恩恵を得やすくなります。
We've seen lifts in advertiser adoption of sales and app campaigns since we've expanded availability and are working to complete the rollout for leads campaigns in the coming months.
利用可能範囲を拡大して以来、販売およびアプリキャンペーンへの広告主の採用率が上昇しており、今後数カ月でリード獲得キャンペーンへの展開も完了する予定です。
Within our Advantage+ Creative suite, adoption of genAI ad creative tools continues to broaden.
Advantage+ Creativeスイート内では、生成AIによる広告クリエイティブツールの採用が引き続き拡大しています。
Nearly 2 million advertisers are now using our video generation features, image animation and video expansion, and we're seeing strong results with our text generation tools as we continue to add new features.
現在、約200万の広告主が動画生成機能、画像アニメーション、動画拡張機能を利用しており、テキスト生成ツールについても新機能を追加し続ける中で強力な成果が見られています。
In Q2, we started testing AI-powered translation so that advertisers can automatically translate the caption of their ads to 10 different languages.
第2四半期には、広告のキャプションを10言語に自動翻訳できるAI翻訳機能のテストも開始しました。
While it's early, we have seen promising performance lifts in our prelaunch tests.
まだ初期段階ではありますが、事前テストにおいて有望なパフォーマンス向上が確認されています。
We're also continuing to see strong adoption of image expansion among small- and medium-sized advertisers, which speaks to how these tools help businesses who have fewer resources to develop creative.
画像拡張機能についても、中小規模の広告主の間で強い採用が続いており、これらのツールがクリエイティブ制作にリソースを割けない企業にとって大きな助けとなっていることがうかがえます。
With larger advertisers, we expect agencies will continue to be valuable partners in helping apply these new tools to drive performance.
一方、大規模な広告主においては、これらの新ツールの活用を通じて成果を出すために、代理店が引き続き重要なパートナーになると考えています。
Outside of Advantage+, we're seeing good momentum in business messaging, particularly in the U.S., where click to message revenue grew more than 40% year-over-year in Q2.
Advantage+以外では、特に米国におけるビジネスメッセージングが好調であり、第2四半期には「クリックでメッセージ」広告の収益が前年比40%以上増加しました。
The strong U.S. growth is benefiting from a ramp in adoption of our website to message ads, which drive people to a business's website for more information before choosing to launch a chat with the business in one of our messaging apps.
米国でのこの力強い成長は、「Webサイトからメッセージ」広告の採用拡大によるものであり、ユーザーがより多くの情報を得るために企業のWebサイトにアクセスした後、当社のメッセージングアプリでチャットを開始するという流れを促しています。
Finally, we continue to evolve our ads platform to drive results that are optimized for each business' objectives and the way they measure results.
最後に、広告プラットフォームの進化についてです。私たちは、各企業の目的や成果測定の方法に最適化された結果をもたらすために、広告プラットフォームの進化を続けています。
In Q2, we completed the global rollout of our incremental attribution feature, which is the only product on the market that optimizes for and reports on incremental conversions, which are conversions that would not have happened without a person seeing the ad.
第2四半期には、「インクリメンタルアトリビューション機能」のグローバル展開を完了しました。これは、広告を見なければ発生しなかったコンバージョンを最適化し、報告する唯一の製品です。
We also launched omnichannel ads globally in Q2 and which enable advertisers to optimize for incremental sales, both in-store and online with just one campaign.
また、オンラインと実店舗の両方でのインクリメンタルな売上を1つのキャンペーンで最適化できる「オムニチャネル広告」も第2四半期にグローバルでローンチしました。
In tests, advertisers using omnichannel ads have seen a median 15% reduction in total cost per purchase compared to website-only optimization.
テストでは、オムニチャネル広告を活用した広告主は、Webサイトのみを最適化した場合と比べて、購入あたりの総コストを中央値で15%削減することができました。
Next, I would like to discuss our approach to capital allocation.
次に、資本配分に対する当社のアプローチについてお話しします。
Our primary focus remains investing capital back into the business with infrastructure and talent being our top priorities.
私たちの主な重点は引き続き、資本を事業へ再投資することであり、特にインフラと人材への投資を最優先としています。
I'll start with hiring.
まず採用についてです。
Our approach to adding head count continues to be targeted at the company's highest priority areas.
当社の人員拡大の方針は、引き続き最も優先度の高い分野に絞ったものとなっています。
We expect talent additions across all of our priority areas will continue to drive overall head count growth through this year and 2026.
優先分野すべてにわたる人材の追加が、今年から2026年にかけて全体の人員増加を牽引することになると見込んでいます。
While head count growth in our other functions remains constrained, within AI, we've had a particular emphasis on recruiting leading talent within the industry, as we build out Meta Superintelligence Labs to accelerate our AI model development and product initiatives.
他の部門での人員増加は制限されている一方で、AI分野では業界屈指の人材採用に特に力を入れており、Meta Superintelligence Labsの構築を通じてAIモデルの開発とプロダクト展開を加速させています。
Next, infrastructure.
次にインフラについてです。
We expect having sufficient compute capacity will be central to realizing many of the largest opportunities in front of us over the coming years.
今後数年で直面する最大級のビジネスチャンスを実現するには、十分なコンピュートキャパシティ（計算能力）を確保することが中心になると考えています。
We continue to see very compelling returns from our AI capacity investments in our core ads and organic engagement initiatives and expect to continue investing significantly there in 2026.
コア広告事業およびオーガニックエンゲージメント施策におけるAIキャパシティへの投資からは、非常に魅力的なリターンが得られており、2026年も引き続き大規模な投資を行う予定です。
We also expect that developing leading AI infrastructure will be a core advantage in developing the best AI models and product experiences.
また、最先端のAIインフラを構築することが、最高のAIモデルとプロダクト体験の開発における中核的な優位性になると見ています。
So we expect to ramp our investments significantly in 2026 to support that work.
そのため、2026年にはこれらの取り組みを支えるため、投資額を大幅に拡大する見込みです。
Moving to our financial outlook.
次に、財務見通しについてご説明します。
We expect third quarter 2025 total revenue to be in the range of $47.5 billion to $50.5 billion.
2025年第3四半期の総売上高は475億〜505億ドルの範囲になると予想しています。
Our guidance assumes foreign currency is an approximately 1% tailwind to year-over-year total revenue growth, based on current exchange rates.
この見通しは、現在の為替レートに基づき、為替が前年比売上成長に対して約1%の追い風になると想定しています。
While we are not providing an outlook for fourth quarter revenue, we would expect our year-over-year growth rate in the fourth quarter of 2025 to be slower than the third quarter as we lap a period of stronger growth in the fourth quarter of 2024.
第4四半期の売上見通しは提示していませんが、2024年第4四半期の強い成長と比較することになるため、2025年第4四半期の前年比成長率は第3四半期よりも鈍化する見込みです。
Turning now to the expense outlook.
続いて費用見通しについてです。
We expect full year 2025 total expenses to be in the range of $114 billion to $118 billion, narrowed from our prior outlook of $113 billion to $118 billion and reflecting a growth rate of 20% to 24% year-over-year.
2025年通期の総費用は1,140億〜1,180億ドルを見込んでおり、以前の見通し（1,130億〜1,180億ドル）よりも下限を引き上げました。これにより、前年比20〜24%の成長率となります。
While we're still very early in planning for next year, there are a few factors we expect will provide meaningful upward pressure on our 2026 total expense growth rate.
2026年の計画はまだ初期段階ですが、総費用の成長率に大きな上昇圧力をかけると見込まれる要因がいくつかあります。
The largest single driver of growth will be infrastructure costs, driven by a sharp acceleration in depreciation expense growth and higher operating costs as we continue to scale up our infrastructure fleet.
最大の要因はインフラ費用であり、これはインフラ資産のスケールアップに伴う減価償却費の急増と運用コストの増加によって引き起こされると見込んでいます。
Aside from infrastructure, we expect the second largest driver of growth to be employee compensation as we add technical talent in priority areas and recognize a full year of compensation expenses for employees hired throughout 2025.
インフラ以外では、費用成長の第二の要因として従業員報酬を見込んでいます。これは、優先分野における技術系人材の採用に加え、2025年中に雇用された従業員の報酬を通年で認識するためです。
We expect these factors will result in a 2026 year-over-year expense growth rate that is above the 2025 expense growth rate.
これらの要因により、2026年の費用成長率は2025年を上回ると予想しています。
Turning now to the CapEx outlook.
次に設備投資（CapEx）の見通しです。
We currently expect 2025 capital expenditures, including principal payments on finance leases, to be in the range of $66 billion to $72 billion, narrowed from our prior outlook of $64 billion to $72 billion and up approximately $30 billion year-over-year at the midpoint.
ファイナンスリースの元本返済を含む2025年の設備投資額は、660億〜720億ドルと見込んでおり、従来の見通し（640億〜720億ドル）から下限を引き上げました。中央値では前年比約300億ドルの増加となります。
While the infrastructure planning process remains highly dynamic, we currently expect another year of similarly significant CapEx dollar growth in 2026 as we continue aggressively pursuing opportunities to bring additional capacity online to meet the needs of our AI efforts and business operations.
インフラの計画は依然として流動的ですが、AI関連や事業運営のニーズを満たすための追加キャパシティの確保を積極的に進める中で、2026年も同様に大規模な設備投資の伸びを見込んでいます。
On to tax.
次に税務に関してです。
With the enactment of the new U.S. tax law, we anticipate a reduction in our U.S. federal cash tax for the remainder of the current year and future years.
新たな米国税制の施行により、本年残り期間および今後数年間の米国連邦キャッシュ税の減少を見込んでいます。
There are several alternative ways of implementing the provisions of the act, which we are currently evaluating.
本法案の規定には複数の実施方法があり、現在その評価を進めています。
While we estimate that the 2025 tax rate will be higher than our Q2 tax rate, we cannot quantify the magnitude at this time.
2025年通期の税率は第2四半期の税率（11%）より高くなると見積もっていますが、その具体的な数値は現時点では算定できていません。
In addition, we continue to monitor an active regulatory landscape, including the increasing legal and regulatory headwinds in the EU that could significantly impact our business and our financial results.
加えて、当社は引き続き活発化する規制環境を注視しており、特にEUにおける法的・規制的な逆風の強まりが、当社の事業および財務実績に大きな影響を与える可能性があります。
For example, we continue to engage with the European Commission on our Less Personalized Ads offering or LPA, which we introduced in November 2024 and based on feedback from the European Commission in connection with the DMA.
例えば、当社が2024年11月に導入した「Less Personalized Ads（LPA：非パーソナライズド広告）」について、DMA（デジタル市場法）に基づく欧州委員会からのフィードバックを受けながら引き続き協議を続けています。
As the commission provides further feedback on LPA, we cannot rule out that it may seek to impose further modifications to it that would result in a materially worse user and advertiser experience.
欧州委員会がLPAに対してさらなるフィードバックを行う中で、ユーザーおよび広告主の体験を大きく損なうような追加変更が課される可能性も否定できません。
This could have a significant negative impact on our European revenue as early as later this quarter.
これは早ければ今四半期後半にも、欧州での収益に大きな悪影響を及ぼす可能性があります。
We have appealed the European Commission's DMA decision, but any modifications to our model may be imposed during the appeal process.
当社は欧州委員会によるDMA決定に対し異議申し立てを行いましたが、その控訴プロセス中にもモデルへの修正が課される可能性があります。
In closing, this was another strong quarter for our business as our investments in infrastructure and technical talent continue to improve core ads performance and engagement on our platforms.
最後にまとめますと、インフラと技術人材への投資によって、コア広告パフォーマンスとプラットフォーム上でのエンゲージメントが改善された結果、今四半期も当社にとって力強い業績となりました。
We expect the significant investments we're making now will allow us to continue leveraging advances in AI to extend those gains and unlock a new set of opportunities in the years to come.
現在進めている大規模投資が、AIの進化を活用し、今後数年間でこれらの成果をさらに拡大し、新たな成長機会を切り開くことにつながると期待しています。
With that, Krista, let's open up the call for questions.
それでは、クリスタ、質疑応答セッションに移りましょう。
Question-and-Answer Session
質疑応答セッション
Operator
オペレーター
[Operator Instructions] Your first question comes from the line of Eric Sheridan with Goldman Sachs.
［オペレーター指示］最初の質問は、ゴールドマン・サックスのエリック・シェリダンさんからです。
Eric James Sheridan
エリック・ジェームズ・シェリダン
Mark, when you think about where the AI parts of your business have been evolving over the last 3 to 6 months, I wanted to know what your key learnings were as you went deep into that strategy that informed some of the shifts in both talent, acquisition and compute, coupled with some of the blogs you put out recently in terms of how that strategy might have evolved based on those key learnings?
マーク、ここ3〜6カ月間における御社のAI関連事業の進展について伺いたいのですが、その戦略を深掘りしていく中で、採用やコンピュートへの投資に関する方向性に影響を与えた主要な学びがあれば教えてください。また、最近発表されたブログの内容を踏まえて、その戦略がどのように進化したかについてもお聞かせいただければと思います。
And Susan, building on Mark's comments on scaling talent and compute, I want to know if you go a little bit deeper on how we should be thinking about those two components driving some of the commentary you've given around OpEx and CapEx over the next 12 to 18 months.
また、スーザンには、マークの「人材とコンピュートの拡張」に関するコメントを踏まえて、今後12〜18カ月間における営業費用（OpEx）および設備投資（CapEx）にどのようにそれらが影響するかを、もう少し詳しくご説明いただきたいです。
Mark Elliot Zuckerberg
マーク・エリオット・ザッカーバーグ
Yes, sure. I can start.
はい、では私から始めます。
At a high level, I think that there are all these questions that people have about what are going to be the time lines to get to really strong AI or superintelligence or whatever you want to call it.
まず大枠の話として、人々の間では「本当に強力なAI、あるいは超知能と呼ばれるものに到達するまでのタイムラインはどうなるのか？」という疑問が多く存在していると思います。
And I guess that each step along the way so far, we've observed the more kind of aggressive assumptions, or the fastest assumptions have been the ones that have most accurately predicted what would happen.
そしてこれまでの過程を振り返ってみると、よりアグレッシブな仮定、あるいは最も早いタイムラインを想定したシナリオの方が、現実を最も正確に予測していたように感じています。
And I think that, that just continued to happen over the course of this year, too.
そして、今年もその傾向が続いていると思います。
And so I've given a number of those anecdotes on these earnings calls in the past.
過去の決算説明会でも、そうした事例をいくつか紹介してきました。
And I think, certainly, some of the work that we're seeing with teams internally being able to adapt Llama 4 to build autonomous AI agents that can help improve the Facebook algorithm to increase quality and engagement are like -- I mean, that's like a fairly profound thing if you think about it.
たとえば、社内チームがLlama 4を用いて自律型AIエージェントを開発し、それによってFacebookのアルゴリズムを改善して品質やエンゲージメントを向上させる――こうした事例は、冷静に考えてもかなり衝撃的なことだと思います。
I mean it's happening in low volume right now. So I'm not sure that, that result by itself was a major contributor to this quarter's earnings or anything like that.
もちろん、現時点ではまだ小規模な運用ですし、この結果が今四半期の業績に大きく貢献したというわけではありません。
But I think the trajectory on this stuff is very optimistic.
しかしながら、この分野の進展の軌道は非常に前向きだと感じています。
And I think it's one of the interesting challenges in running a business like this now is there's just a very high chance it seems like the world is going to look pretty different in a few years from now.
このような事業を運営する上で面白いチャレンジの1つは、おそらく数年後には世界の姿が大きく変わっているだろうという非常に高い可能性があるということです。
And on the one hand, there are all these things that we can do, there are improvements to our core products that exist.
一方で、現時点でも当社のコアプロダクトにはまだまだ改善できる領域がたくさんあります。
And then I think we have this principle that we believe in across the company, which we tell people take superintelligence seriously.
そして、会社全体として共有している原則があり、それは「超知能を真剣に捉えよ」というものです。
And the basic principle is this idea that we think that this is going to really shape all of our systems sooner rather than later, not necessarily on the trajectory of a quarter or 2, but on the trajectory of a few years.
この原則の根底にあるのは、「超知能がすべてのシステムをいずれ形作るようになる」という考えであり、それは1〜2四半期のスパンではなく、数年単位で現実化していくものだと捉えています。
And I think that that's just going to change a lot of the assumptions around how different things work across the company.
そのため、会社全体での仕組みに対する前提が大きく変わっていくことになるでしょう。
So anyway, I think it's basically just what we're continually observing how this works and what the trajectory or the pace of AI progress has been.
いずれにせよ、私たちはこの分野の進展がどう機能しているのか、そしてAIの進化がどのような軌道やペースで進んでいるのかを常に観察し続けています。
I think it continues to be on the faster end.
現時点では、そのペースは依然として非常に速い側にあると思います。
And that I think informs a lot of the decisions from everything from the importance and value of having the absolute best and most elite talent-dense team at the company to making sure that we have a leading compute fleet so that the people here can do -- obviously, the researchers here have more compute per person to be able to lead their research and then roll it out to billions of people across our products,
これが、当社内で最も優れた、エリート密度の高いチームを構築することの重要性と価値に関する意思決定や、先進的なコンピュートインフラを確保するという判断に結びついています。これにより、研究者たちは一人当たりより多くの計算資源を使って研究を主導し、その成果を何十億人のユーザー向けに展開することが可能になるのです。
making sure that we build and drive these products through all of the different things that we do, which I think is one of the things that our company is the best in the world at is basically when we take a technology, we're good at driving that through all of our apps and our ad systems and all that stuff, it's not just going to kind of sit on the vine.
そして、それらの技術をすべての製品や業務に横断的に適用・展開していくこと――これは、当社が世界でもトップクラスに得意とする分野だと思います。私たちは新技術をただ持っているだけでなく、それをアプリや広告システムなどあらゆる部分に組み込み、実際の製品として届けることができるのです。
I think that there's no other company, I think that is as good as us at kind of taking something and kind of getting it in front of billions of people.
何かを開発して、それを数十億人の目の前に届けるという点では、私たちほど得意な企業は他にないと思っています。
So yes, I mean, we're just going to push very aggressively on all of that.
ですので、私たちはこれらの分野を非常に積極的に進めていくつもりです。
But at some level, yes, this is -- there's sort of a bet in the trajectory that we're seeing and those are the signals that we're seeing. But we're just trying to read it.
ただし、ある種の「賭け」の側面もあります。私たちは今の軌道とその兆候を読み取っており、それに基づいて進めているということです。
Susan J. S. Li
スーザン・J・S・リー
Eric, for the second part of your question, we haven't, in fact, kicked off our budgeting process for 2026.
エリック、ご質問の2点目についてですが、実はまだ2026年の予算策定プロセスは始まっていません。
So thinking about next year, there are clearly many, many moving pieces in a very dynamic operating environment.
来年を見据えるにあたっては、非常に流動的な事業環境の中で多くの要素が動いています。
But there are certain aspects that we have some visibility into today, including the rough shape of our 2026 infrastructure plans.
とはいえ、現在の段階でもある程度の見通しが立っている点があります。たとえば、2026年のインフラ計画のおおまかな形などです。
And that flows through into our expense expectations next year.
そしてそれは、来年の費用見通しにも影響してきます。
And we also have some visibility into the compensation expense growth that we'll recognize from the AI talent that we're hiring this year.
また、今年採用しているAI人材に対して来年計上する報酬費用の増加についても、ある程度の見通しを持っています。
And so those two things are part of why we gave a little bit of an early preview into the expectations for growth for 2026 total expenses as well as for 2026 CapEx.
これら2点が、私たちが2026年の総費用および設備投資（CapEx）成長に関して、早期段階ながらも一定の見通しを示した理由の一部です。
So on the total expenses side, as I mentioned, we expect infrastructure will be the single largest contributor to 2026 expense growth.
まず総費用についてですが、先ほど申し上げたとおり、2026年の費用増加の最大要因はインフラになると予想しています。
That's driven primarily by a sharp acceleration in depreciation expense growth in 2026, largely driven by recognizing incremental depreciation from assets that we purchased and place in service in '26 as well as from infrastructure deployed through 2025 that will recognize a full year of depreciation next year.
この増加は主に減価償却費の急増によるもので、2026年に稼働開始する資産からの新たな減価償却、また2025年中に導入されたインフラに対する通年の減価償却が計上されることが背景です。
We also expect a greater mix of our CapEx to be in shorter-lived assets in 2025 and '26 than it has been in prior years.
さらに、2025年および2026年のCapExでは、従来よりも耐用年数の短い資産の比率が高くなると予想しています。
And then the other component of infra cost growth next year would come from higher operating expenses, including energy costs, leases, maintenance and operational expenses that are associated with maintaining that fleet.
来年のインフラ関連コスト増のもう一つの要素は、エネルギーコスト、リース費用、保守費、運用費など、設備群の維持にかかる運用経費の増加です。
And we also expect some increased spend on cloud services in '26 to meet our capacity needs as well as growth in network-related costs.
また、2026年にはキャパシティ需要に対応するためのクラウドサービス支出や、ネットワーク関連コストの増加も見込んでいます。
So a lot going on, on the infrastructure side as it contributes to the 2026 total expense number.
つまり、インフラ分野には多くの動きがあり、それが2026年の総費用の大きな部分を占めることになります。
After that, employee compensation is the next largest driver of expense growth in '26.
その次に大きな費用増加要因となるのは、従業員報酬です。
Again, driven primarily in the investments that we're making in technical talent, including recognizing a full year of compensation expense for the AI talent we hire this year.
繰り返しになりますが、これは主に技術系人材への投資によるもので、今年採用したAI人材の報酬を来年に通年で計上することが影響します。
I realize this answer is getting a little long, so I'll try to wrap up quickly.
説明が少し長くなってきたので、簡潔にまとめます。
On the CapEx side, the big driver of our increased CapEx in '26 will be scaling genAI capacity as we build out training capacity that's going to drive higher spend across servers, networking, data centers next year.
設備投資（CapEx）に関しては、2026年にCapExが増加する最大の要因は、生成AI（genAI）向けのトレーニングキャパシティの拡張です。これにより、サーバー、ネットワーク、データセンターへの支出が来年さらに拡大することになります。
We also expect that we're going to continue investing significantly in core AI in 2026.
また、2026年もコアAIへの大規模な投資を継続する見込みです。
And again, this is a pretty -- a very dynamic area of planning, but we wanted to share kind of our early thoughts as things are shaping up.
この分野の計画は非常に流動的ですが、現時点での初期的な見通しを皆さんと共有したいと考えました。
Operator
オペレーター
Your next question comes from the line of Brian Nowak with Morgan Stanley.
次の質問は、モルガン・スタンレーのブライアン・ノワックさんからです。
Brian Thomas Nowak
ブライアン・トーマス・ノワック
I have two.
質問が2つあります。
The first one, Mark, just to kind of go back to the intelligence labs and sort of the vision for superintelligence.
まず1つ目ですが、マークにお伺いします。Superintelligence Labsと超知能に関するビジョンについてです。
As you sort of sit here now versus 12 months ago, can you just sort of walk us through any changes of technological constraints or technological gating factors that you are most focused on overcoming in the next 24 months that may have been different than they were in the past, just to make sure you can really lead in the idea of superintelligence over the next 10 years?
現在と1年前を比較して、今後24カ月で克服すべき最重要の技術的制約やボトルネックが、これまでとどのように変わったのか。また、今後10年間で超知能のリーダーとなるために、注力している技術的課題についてご説明いただけますか？
And then the second one to Susan or Mark, one on the core.
2つ目はスーザンまたはマークへの質問で、コアプロダクトに関するものです。
You've made so many improvements to the core to drive higher engagement, recommendations, et cetera.
エンゲージメントや推薦システムなどを高めるために、コア機能には多くの改善が施されてきました。
Can you just walk us through a couple of the factors you're still most excited about to come in the next 18 months that you think could drive a further lift to engagement on the core platform?
今後18カ月間で、さらにコアプラットフォームのエンゲージメント向上につながると期待している注目の要素があれば、いくつかご紹介いただけますか？
Mark Elliot Zuckerberg
マーク・エリオット・ザッカーバーグ
Yes, sure. I mean in terms of the research agenda and a bunch of the areas that we're very focused on, I do think focusing on self-improvement is a very important area of research.
はい、もちろんです。研究アジェンダや私たちが注力している分野に関して申し上げると、「自己改善」に焦点を当てることは非常に重要な研究領域だと考えています。
And there's obviously different scaling paradigms, and I don't want to get too much into the detail of research that we're doing on this.
この分野には様々なスケーリングのパラダイムがありますし、我々が取り組んでいる研究の詳細については深入りしすぎないようにします。
But I think that for developing superintelligence, at some level, you're not just going to be learning from people because you're trying to build something that is fundamentally smarter than people.
ただ、超知能を開発する上では、ある種の段階で「人間から学ぶ」というフェーズを超えていく必要があります。なぜなら、我々は本質的に人間よりも賢いものを作ろうとしているからです。
So it's going to need to learn how to -- or you're going to need to develop a way for it to be able to improve itself.
したがって、AIが自分自身を改善する方法を学ぶ、あるいはその方法を私たちが開発する必要があります。
So that, I think, is a very fundamental thing.
これは非常に根本的かつ重要なテーマだと考えています。
That is going to have a very broad implications for how we build products, how we run the company, new things that we can invent, new discoveries that can be made, society more broadly.
この技術は、我々がどのように製品を作るか、会社を運営するか、新たな発明や発見を行うか、さらには社会全体にまで広範な影響を与えることになるでしょう。
I think that that's just a very fundamental part of this.
この分野の根幹部分だと思っています。
In terms of the shape of the effort overall, I guess I've just gotten a little bit more convinced around the ability for small talent-dense teams to be the optimal configuration for driving frontier research.
取り組み全体の体制という観点では、最先端の研究を推進するには、少数精鋭の人材密度の高いチームが最適な構成であるという確信が強まっています。
And it's a bit of a different setup than we have on our other world-class machine learning system.
これは、当社が他の機械学習システムで採っている体制とはやや異なるものです。
So if you look at like what we do in Instagram or Facebook or our ad system, we can very productively have many hundreds or thousands of people basically working on improving those systems,
たとえばInstagramやFacebook、広告システムにおいては、何百人、何千人もの人がシステム改善に携わっていても、生産性高く成果を上げることができます。
and we have very well-developed systems for kind of individuals to run tests and be able to test a bunch of different things.
個々人がテストを行い、様々な仮説を検証できるような仕組みも十分に整備されています。
You don't need every researcher there to have the whole system in their head.
そこでは、すべての研究者がシステム全体を頭に入れておく必要はありません。
But I think for this -- for the leading research on superintelligence, you really want the smallest group that can hold the whole thing in their head,
しかし、超知能に関する最先端の研究を行うためには、システム全体を頭の中で理解・把握できるような最小限のグループが必要だと考えています。
which drives, I think, some of the physics around the team size and how -- and the dynamics around how that works.
そのため、チームサイズやその働き方の力学に関する考え方が変わってくるのです。
But I'll hand it over to Susan to talk about more of the practical stuff.
ここからはスーザンに、より実務的な観点からお話ししてもらいます。
Susan J. S. Li
スーザン・J・S・リー
Brian, on the sort of forward-looking road map for the core recommendation engine.
ブライアン、ご質問のコア推薦エンジンの将来計画についてです。
There are a handful of shorter-term things that we're focused on in the near term.
まず、短期的に注力している取り組みがいくつかあります。
One is we're focused on making recommendations even more adaptive to what a person is engaging with during their session so that the recommendations we surface are the most relevant to what they're interested in at that moment.
1つは、ユーザーのセッション中の行動に対してより適応的な推薦ができるようにすることで、その瞬間に最も関連性の高いコンテンツを表示できるようにする取り組みです。
And we're making optimizations to help the best content from smaller creators break-out by matching it to the right audiences sooner after it gets posted.
また、小規模なクリエイターによる優れたコンテンツが投稿直後に適切なオーディエンスとマッチングし、拡散しやすくなるように最適化を進めています。
We're also working on improving the ability for our systems to discover more diversified and niche interest for each person through interest exploration and learning explicit user preferences.
さらに、当社システムが各ユーザーの多様でニッチな関心を探索し、明示的なユーザーの好みを学習する能力の向上にも取り組んでいます。
We're also planning to scale up our models further and incorporate more advanced techniques that should improve the overall quality of recommendations.
モデルをさらにスケールアップし、全体的な推薦品質を向上させるために、より高度な技術の導入も計画しています。
But we also have a lot of long-term bets in the hopper around areas like developing foundational models that will support recommendations across multiple services.
また、長期的には、複数のサービスにまたがって推薦を支える基盤モデルの開発といった領域にも注力しています。
Incorporating LLMs more deeply into our recommendation systems.
また、大規模言語モデル（LLM）を推薦システムにより深く統合する取り組みも進めています。
And a big focus of this work is going to be on optimizing the systems to make them more efficient.
この取り組みの大きな焦点は、システムをより効率的に最適化することです。
So that we can continue to scale up the capacity that we use for our recommendation systems without eroding the ROI that we deliver.
これにより、ROI（投資収益率）を損なうことなく、推薦システムに使用するキャパシティを引き続き拡大することができます。
Operator
オペレーター
Your next question comes from the line of Doug Anmuth with JPMorgan.
次の質問は、JPモルガンのダグ・アンマスさんからです。
Douglas Till Anmuth
ダグラス・ティル・アンマス
One for Mark and one for Susan.
マークさんとスーザンさん、それぞれに1つずつ質問です。
Mark, Meta has been a huge proponent of open source AI, has your thinking changed here at all, just as you pursue superintelligence and push for even greater returns on your significant infrastructure investments?
マーク、MetaはオープンソースAIの強力な支持者でしたが、超知能を追求し、インフラ投資からより大きなリターンを得ようとする中で、この考えに何か変化はあったのでしょうか？
And then, Susan, your comments on '26 CapEx suggest more than $100 billion of spend next year potentially.
そしてスーザン、2026年のCapExに関するコメントからは、来年の支出が1,000億ドルを超える可能性があると読み取れます。
Do you continue to expect to finance all this yourself? Or could there be opportunities to partner here?
これらすべてを引き続き自社で資金調達する予定ですか？それとも、パートナーとの協業の可能性もありますか？
Mark Elliot Zuckerberg
マーク・エリオット・ザッカーバーグ
Yes. I mean on open source, I don't think that our thinking has particularly changed on this.
はい。オープンソースに関しては、私たちの考えに大きな変化はないと思います。
We've always open sourced some of our models and not open sourced everything that we've done.
これまでも、一部のモデルはオープンソース化してきましたが、すべてを公開してきたわけではありません。
So I would expect that we will continue to produce and share leading open source models.
したがって、今後も先進的なオープンソースモデルを開発・共有し続けると見込んでいます。
I also think that there are a couple of trends that are playing out.
また、現在進行中のいくつかの傾向もあると考えています。
One is that we're getting models that are so big that they're just not practical for a lot of other people to use.
1つは、モデルが非常に大規模になってきており、多くの他者にとっては実用的でなくなってきている点です。
So it's -- we would kind of wrestle with whether it's productive or helpful to share that or if that's really just primarily helping competitors or something like that.
そのため、そうしたモデルを公開することが実際に有益なのか、それとも単に競合を助けるだけなのかについては慎重に検討しています。
So I think that there's that concern.
このような懸念があるわけです。
And then obviously, as you approach real superintelligence, I think there is a whole different set of safety concerns that I think we need to take very seriously, that I wrote about in my note this morning.
また、真の超知能に近づくにつれ、まったく異なる安全性の懸念も出てきます。これは今朝の私のメモでも触れたとおり、非常に真剣に捉える必要があると思います。
But I think the bottom line is, I would expect that we will continue open sourcing work. I expect us to continue to be a leader there.
とはいえ結論としては、今後もオープンソースの取り組みは継続するつもりですし、そこでは引き続きリーダーでありたいと考えています。
And I also expect us to continue to not open source everything that we do, which is a continuation of kind of what we've been kind of working on.
また、これまで通り、すべてをオープンにするのではなく、選択的に公開するという方針も変わりません。
And yes, I mean, I think Susan will talk a little bit more about the infrastructure, but it really is a massive investment.
そうですね、インフラについてはスーザンがさらに詳しく説明すると思いますが、本当に莫大な投資になっています。
We think it will be good over time. But we do take very seriously that this is a just massive amount of capital to convert into many gigawatts of compute which we think is going to help us produce leading research and quality products and in running the business,
長期的には良い結果をもたらすと考えていますが、何ギガワットにも及ぶコンピュートリソースへの転換に膨大な資本を必要とすることを、私たちは非常に深刻に受け止めています。これは先進的な研究や高品質な製品を生み出すため、そしてビジネスの運営にも貢献すると信じています。
I do look for opportunities to basically convert capital into quality of products that we can deliver for people.
私は常に、資本を人々に届ける製品の品質へと変換する機会を模索しています。
But this is certainly a massive bet that we're kind of -- we're focused on, and we want to make sure that what we build accrues to building the best products that we can deliver to the billions of people who use our services.
とはいえ、これは間違いなく非常に大きな賭けです。私たちはこの分野に集中しており、構築するすべてのものが、何十億人のユーザーに最高の製品を提供するという目的に貢献するようにしたいと考えています。
Susan J. S. Li
スーザン・J・S・リー
Doug, on your second question about how we expect to finance the growing CapEx next year.
ダグ、ご質問の2点目である「来年の増加する設備投資をどうやって資金調達するのか」についてお答えします。
We certainly expect that we will finance some large share of that ourselves, but we're also exploring ways to work with financial partners to co-develop data centers.
もちろん、大部分は自社で資金調達する予定ですが、金融パートナーと協力してデータセンターを共同開発する方法も模索しています。
We don't have any finalized transactions to announce, but we generally believe that there will be models here that will attract significant external financing to support large-scale data center projects that are developed using our ability to build world-class infrastructure while providing us with flexibility should our infrastructure requirements change over time.
現時点では発表できるような確定取引はありませんが、当社の世界水準のインフラ構築能力を活かしつつ、将来的なインフラニーズの変化にも柔軟に対応できるような大規模データセンター開発プロジェクトに対しては、外部からの大規模な資金調達が可能なモデルが存在するだろうと見ています。
So we are exploring many different paths.
したがって、私たちはさまざまな選択肢を検討している段階です。
Operator
オペレーター
Your next question comes from the line of Justin Post with Bank of America.
次の質問は、バンク・オブ・アメリカのジャスティン・ポストさんです。
Justin Post
ジャスティン・ポスト
I'll ask another one on infrastructure.
またインフラ関連で質問させてください。
Mark, your spend is now approaching some of the biggest hyperscalers out there.
マーク、貴社の支出は今や最大級のハイパースケーラーに匹敵する規模に達しつつあります。
Do you think of all this capacity mostly for internal uses? Or do you think there's a way to share or even come up with a business model where leveraging that capacity for external uses?
このキャパシティは基本的に内部利用を想定しているのですか？それとも、外部向けに活用することで新たなビジネスモデルを構築する可能性もあるのでしょうか？
And then Susan, when you think about the ROI on this CapEx, I'm sure you have internal models, I'm sure you can't share all that, but how are you thinking about the ROI? And are you optimistic about the long-term returns?
スーザン、この設備投資のROIについてですが、当然ながら社内モデルをお持ちだと思いますし、すべては開示できないでしょうが、どうお考えですか？長期的なリターンに対して楽観的ですか？
Susan J. S. Li
スーザン・J・S・リー
Justin, I can go ahead and take a crack at both of those. And obviously, Mark, you should feel free to weigh in.
ジャスティン、その両方の質問に私からお答えします。そしてもちろん、マークも自由に補足してください。
Right now, we are focused on ensuring that we have enough capacity for our internal use cases,
現時点では、社内ユースケースに十分なキャパシティを確保することに注力しています。
which includes both all of the core AI work that we do to support the recommendation engine work on the organic content side,
これには、オーガニックコンテンツ側の推薦エンジンを支えるためのすべてのコアAI作業が含まれます。
to support all the ads ranking and recommendation work.
また、広告のランク付けや推薦関連の作業を支えるAIも含まれます。
And then, of course, to make sure that we are building the training capacity that we think we need in order to build frontier AI models.
さらに当然ながら、最先端のAIモデルを構築するために必要とされるトレーニングキャパシティを整備することも目的の1つです。
And to make sure that we're preparing ourselves for the types of inference use cases that we think might -- that we might have ahead of us as we eventually focus not only on developing frontier models,
そして将来的には、最先端モデルの開発だけでなく、推論（インファレンス）系ユースケースにも対応できるよう備えておく必要があります。
but also how we can expand into the kinds of consumer use cases that we think will be hopefully widely useful and engaging for our users.
その中には、私たちのユーザーにとって有用で魅力的となるような、コンシューマー向けユースケースへの拡大も含まれます。
So at present, we're not really thinking about external use cases on the infrastructure, but it's a good question.
ですので、現時点ではインフラの外部利用についてはあまり検討していませんが、非常に良い質問だと思います。
On your second question, which is really around the sort of ROI on CapEx, there are a couple of things.
次に、CapEx（設備投資）のROIに関する2つ目のご質問についてお答えします。
So again, on the core AI side, we continue to see strong ROI.
まず、コアAI分野に関しては、引き続き強いROIが確認されています。
Our ability to measure that is quite good, and we feel sort of very good about the rigorous measurement and returns that we see there.
私たちはその効果測定能力に自信を持っており、厳密な評価と得られているリターンに対して非常に良い感触を持っています。
On the genAI side, we are clearly much, much earlier on the return curve and we don't expect that the genAI work is going to be a meaningful driver of revenue this year or next year.
一方で、生成AI（genAI）に関しては、まだリターンの曲線上でかなり初期段階にあり、今年および来年において収益の主要な原動力になるとは見込んでいません。
But we remain generally very optimistic about the monetization opportunities that will open up,
しかしながら、今後開かれていくマネタイズ機会については、全体的に非常に楽観的に捉えています。
and Mark spoke to them in his script, the sort of five pillars, so I won't repeat them here.
マークがスクリプトの中で述べた「5つの柱」ですね。ここでは繰り返しません。
And we think that over the medium- to long-term time frame, those are opportunities that are very adjacent and intuitive for where -- in terms of where our business is today, why they would be big opportunities for us and that there will be sort of big markets attached to each of them.
中長期的なスパンで見ると、これらの機会は現在の当社ビジネスに非常に近接しており、かつ直感的にも大きな成長機会であることが理解できます。それぞれの柱には、大きな市場が存在すると考えています。
So we, again, are also, I would say -- the last thing I would add here is we are building the infrastructure with fungibility in mind.
最後に付け加えるとすれば、私たちはインフラを「流動性（柔軟な転用可能性）」を意識して構築しているということです。
Obviously, there are a lot of things that you have to build up front in terms of the data center shells, the networking infrastructure, et cetera.
もちろん、データセンターの外枠やネットワークインフラなど、事前に構築しておかなければならない要素は多くあります。
But we will be ordering servers, which ultimately will be the biggest bulk of CapEx spend as we need them and when we need them and making sort of the best decisions at those times in terms of figuring out where the capacity will go to use.
ただ、最終的にCapExの大部分を占めることになるサーバーについては、必要な時に必要な分だけ発注し、キャパシティの使い道を最適に判断しながら決定していきます。
Operator
オペレーター
Your next question comes from the line of Mark Shmulik with Bernstein.
次の質問は、バーンスタインのマーク・シュムリクさんです。
Mark Elliott Shmulik
マーク・エリオット・シュムリク
Mark, as you go after the superintelligence vision, especially for those of us on the outside, what are kind of some of the markers or KPIs that you're tracking on whether you're on track and making progress?
マーク、あなたが超知能のビジョンを追求する中で、特に我々のような外部の者にとって、その進捗が順調に進んでいるかを判断する指標やKPIにはどのようなものがありますか？
Is it really against kind of those five pillars you outlined above? Or should we be thinking more broadly?
先ほど述べた5つの柱を基準に見るべきでしょうか？それとも、もっと広い視点で捉えるべきでしょうか？
And Susan, obviously AI delivering great ROI today, all those investments and also building towards kind of longer-term goals, just curious, has there just been any change or adjustment to how you think about the relationship between revenues or core business performance and the cadence of investment?
スーザン、現在AIは素晴らしいROIを生んでいますし、長期的な目標に向けた投資もされていますが、収益やコア事業のパフォーマンスと投資ペースとの関係について、考え方に何か変化はありましたか？
Mark Elliot Zuckerberg
マーク・エリオット・ザッカーバーグ
Yes, in terms of what to look at, I mean, what I'm going to look at internally, the quality of the people on the teams, the quality of the models that we're producing,
はい。何を見て進捗を測るかという点についてですが、私が社内で重視しているのは、チームに属する人材の質や、当社が開発しているモデルの品質です。
the rate of improvement of our other AI systems across the company and the extent to which the leading kind of foundation models that we're building contribute to improving all of the other AI systems and kind of everything that we're doing around the company.
そして、当社全体で展開している他のAIシステムの改善スピード、さらには私たちが開発している最先端の基盤モデルが、他のAIシステムや業務全体の向上にどれほど貢献しているか、という点も見ています。
Then I think you just get into our standard product and business playbook,
その次の段階では、従来の製品・ビジネス開発の進め方に移ります。
which is translating that technology into new products, which will first scale to billions of people and then over time, we will monetize.
つまり、その技術を新たなプロダクトに転換し、それをまず数十億人のユーザーにスケールさせ、その後にマネタイズするという流れです。
But I think that there's going to be some lag in that, right? And that, I think, is kind of always the way that we work is, whether we're building some new social product or this,
ただし、そこにはある程度のタイムラグがあると思います。それは私たちの常であり、新しいソーシャルプロダクトを開発するときも、今回のような取り組みでも同様です。
something like Meta AI or a new product around this, we're going to work on getting to leading scale, building the highest quality product, focused on that for a few years.
Meta AIのようなものやその周辺の新プロダクトであっても、まずは最高品質の製品を作り、数年間はスケールの獲得に集中する方針です。
And then once we're really confident in that position, then we'll focus on ramping up the business around it.
そして、そのポジションに自信が持てるようになってから、ビジネスの拡大に注力していくことになります。
So it's -- I mean, going back to the last question a little bit, it's sort of when you compare this business to some of the cloud businesses, it's like we do have this delay where we focus on building research and then doing research and then ramping consumer products,
先ほどの質問にも少し関連しますが、クラウドビジネスと比較した場合、私たちはまず研究に集中し、その後にコンシューマープロダクトを立ち上げていくという、ある種のタイムラグがあります。
and it often does take some period of time before we really are ramping up the business around it.
そのため、実際にビジネスとして拡大していくまでには一定の時間がかかることが多いです。
I think that's kind of a known property of our business and the cycle around it.
これは私たちのビジネスの性質と、そのサイクルに固有の特徴だと思っています。
But I guess, on the flip side, we believe that if you are building superintelligence, you should use all of your GPUs to make it so that you're serving your customers really well with that.
その一方で、私たちは「超知能を構築するのであれば、そのために全GPUを活用して、顧客への提供価値を最大化すべきだ」と信じています。
And we think that there's going to be a much higher return than we can do by generating that directly rather than just kind of renting or leasing out the infrastructure at other companies.
他社のようにインフラを外部に貸し出すよりも、それを自らのプロダクトに活かして提供する方が、はるかに高いリターンが得られると考えています。
Susan J. S. Li
スーザン・J・S・リー
On the second part of your question, we've said in the past that our primary focus from a profitability perspective is driving consolidated operating profit growth over time.
ご質問の2点目ですが、私たちは以前から「収益性の観点において、最も重視しているのは連結営業利益の成長を長期にわたり実現すること」だとお伝えしています。
And it won't be linear.
この成長は必ずしも直線的ではありません。
In some years, we'll deliver above-average profit growth. And in years where we're making big investments, I think we will see that impact the amount of operating profit growth that we can deliver.
ある年には平均を超える利益成長を実現できるかもしれませんし、大規模な投資を行う年には、営業利益の成長率が抑制されることもあるでしょう。
And at the moment, we see a lot of attractive investment opportunities that we believe are going to set us up to deliver compelling profit growth in the coming years for all of our investors.
そして現時点では、将来の魅力的な利益成長につながると信じている投資機会が多く存在していると見ています。
And so we're focused on constraining investments elsewhere as we pursue those investments.
そのため、こうした戦略的投資を進める一方で、それ以外の領域での投資を制限するよう努めています。
But we really believe that this is a time for us to really make investments in the future of AI as I think it will open up both new opportunities for us in addition to strengthen our core business.
ただ、このタイミングは、AIの未来に投資すべき重要な時期だと考えており、それによってコア事業の強化だけでなく、新たな成長機会の創出にもつながると信じています。
Operator
オペレーター
Your next question comes from the line of Ron Josey with Citi.
次の質問は、シティのロン・ジョージーさんからです。
Ronald Victor Josey
ロナルド・ヴィクター・ジョージー
Mark, I wanted to ask you on Meta AI, and I think you talked about in the call just growing engagement overall, particularly on WhatsApp.
マーク、Meta AIについて伺いたいのですが、本日のご説明では特にWhatsAppにおけるエンゲージメントの増加について言及されていました。
And now we have 1 billion users on the platform and the focus is now on driving personalization.
現在、プラットフォーム上には10億人のユーザーがおり、現在はパーソナライゼーションの推進に重点が置かれていると理解しています。
So I want to understand a little bit more how these next-gen models can help drive adoption here, particularly with Behemoth coming online at some point.
そこでお伺いしたいのは、Behemoth（次世代モデル）がいずれ稼働する中で、こうした次世代モデルがどのようにMeta AIの採用促進に貢献できるのかという点です。
And then as people are using that Meta AI with WhatsApp, thoughts on search and queries and potentially monetizing that.
また、ユーザーがWhatsAppでMeta AIを使用する中での検索やクエリの活用、さらにそのマネタイズの可能性についての見解もお聞かせください。
Mark Elliot Zuckerberg
マーク・エリオット・ザッカーバーグ
Yes, I'm not going to get super deep into the road map on this,
はい、この件についての詳細なロードマップにはあまり踏み込みませんが、
but the basic -- we do see that as we continue improving the models behind Meta AI and post training and just engagement increases
基本的には、Meta AIの背後にあるモデルを継続的に改善し、さらにポストトレーニングを行うことで、エンゲージメントが着実に増加していることを確認しています。
and as we swap in the updated models, when we go from Llama 4 to Llama 4.1 when we have that,
たとえば、Llama 4からLlama 4.1に更新されたモデルを入れ替えると、
we expect that just -- the models are inherently pretty general.
それだけでも十分に効果が出ると期待しています。というのも、これらのモデルは本質的に汎用性が高いのです。
So it's -- yes, you focus on specific areas, but in general, it just sort of gets better at a lot of different things that people want to ask it or want to do with it.
もちろん特定の用途に最適化することもできますが、基本的にはユーザーが尋ねたいこと、やりたいこと全般において、どんどん性能が向上していくのです。
And I think with each version, both like what we're doing on a week-to-week basis in terms of continuing to train it,
そして、私たちが週単位で進めている継続トレーニングを含め、
and when we drop kind of new generations or big dot releases of each generation, that will improve engagement, too.
新たな世代モデルやメジャーアップデートをリリースするごとに、エンゲージメントも向上していくと考えています。
So we're focused on that.
私たちはその点に注力しています。
I'm not going to go into the specific research areas or capabilities that we're planning on dropping in the future.
将来導入予定の具体的な研究分野や機能については、ここでは詳しくは触れませんが、
But obviously, I'm pretty excited about it.
当然ながら、私としても非常に楽しみにしている分野です。
Operator
オペレーター
The last question comes from the line of Youssef Squali with Truist Securities.
最後の質問は、Truist Securitiesのユセフ・スクアリさんからです。
Youssef Houssaini Squali
ユセフ・フセイニ・スクアリ
I have two.
質問は2つあります。
So Mark, the Ray-Ban initiative has been a [hallmark] for you guys so far.
マーク、Ray-Banとの取り組みはこれまでのところ御社にとって非常に重要なプロジェクトになっていると思います。
Where are we on the development of glasses?
現在のグラス開発の進捗状況はどのようなものですか？
And has that new computational platform that you've talked about in the past, is it moving faster or slower than you thought?
また、以前言及されていた新しい計算プラットフォームの進捗は、想定より速いですか？それとも遅れていますか？
And as you leverage Meta AI, do you believe glasses ultimately replace smartphones? Or do you need the new form factor that's AI first?
そしてMeta AIを活用する中で、最終的にグラスがスマートフォンを置き換えるとお考えですか？それともAIを第一に設計した新しいフォームファクターが必要だとお考えですか？
Mark Elliot Zuckerberg
マーク・エリオット・ザッカーバーグ
Yes, I can talk a bit about the glasses.
はい、グラスについて少しお話しできます。
Yes, I mean, I'm very excited about the progress that we're making.
この分野で我々が成し遂げている進展について、私は非常にワクワクしています。
I think both the Ray-Ban Metas and I'm very excited about the Oakley Meta, the HSTNs too. And other things that we have planned.
Ray-Ban Metaはもちろん、OakleyとのMeta HSTNにも非常に期待しています。他にもいくつか計画中の製品があります。
Yes, I mean, this product category is clearly doing quite well.
この製品カテゴリは明らかに好調に推移しています。
And I think it's good for a lot of things.
そしてこれは多くの用途に適しています。
It is stylish eyewear, so people like wearing them just as glasses.
まず、おしゃれなアイウェアであるため、単なる眼鏡として着けることに喜びを感じる人も多いです。
It has a bunch of interesting functionality.
さらに、面白い機能もたくさん備わっています。
And then the use of Meta AI in them just continues to grow,
そして、その中でのMeta AIの利用はどんどん拡大しています。
and the percent of people who are using it for that on a daily basis is increasing,
Meta AIを日常的に使うユーザーの割合も増加しています。
and that's all good to see.
これは非常に良い傾向です。
I mean, I continue to think that glasses are basically going to be the ideal form factor for AI
私は、グラスがAIにとって最も理想的なフォームファクターになると確信しています。
because you can let an AI see what you see throughout the day, hear what you hear, talk to you.
というのも、グラスを通してAIがユーザーの視覚情報を把握し、聴覚情報を共有し、さらに会話までもできるからです。
Once you get a display in there, whether it's the kind of wide holographic field of view like we showed with Orion or just a smaller display that might be good for displaying some information,
ディスプレイを内蔵すれば――たとえば、Orionで披露したような広範なホログラフィック視野や、簡単な情報表示用の小型ディスプレイなど――
and that's also going to unlock a lot of value where you can just interact with an AI system throughout the day in this multimodal way.
一日中、こうしたマルチモーダルな方法でAIシステムと対話することができ、大きな価値を生み出すことができます。
It can see the content around you, it can generate a UI for you, show you information and be helpful.
AIは周囲のコンテンツを見て、ユーザーインターフェースを生成し、情報を提示してくれる、そんな有用な存在になり得るのです。
I mean, I personally think that just like if -- I wear contact lenses, I feel like if I didn't have my vision corrected, I'd be sort of at a cognitive disadvantage going through the world.
個人的な例ですが、私はコンタクトレンズを使用していて、視力が矯正されていなければ世界を認識する上で認知的に不利な立場にあると感じるでしょう。
And I think in the future, if you don't have glasses that have AI or some way to interact with AI,
そして将来的には、AI機能やAIとインタラクションできる手段を持つグラスを使っていなければ、
I think you're kind of similarly, probably be at a pretty significant cognitive disadvantage compared to other people and who you're working with, or competing against.
他の人、あるいは一緒に働いたり競争したりする相手に対して、かなりの認知的な不利な立場になると思います。
So I think that this is a pretty fundamental form factor.
このように、グラスは非常に基本的かつ重要なフォームファクターだと考えています。
There are a lot of different versions of it.
このカテゴリーにはさまざまなバリエーションがあります。
Right now, we're building ones that I think are stylish, but aren't focused on the display.
現時点では、スタイリッシュながらディスプレイに特化していないものを開発しています。
I think there's a whole set of different things to explore with displays.
しかし、ディスプレイを含めてまだまだ探求すべき要素はたくさんあります。
This is kind of what we've been maxing out with Reality Labs over the last 5 to 10 years is basically doing the research on all of these different things.
過去5〜10年間、Reality Labsではこうした多様な可能性を最大限に活かすために研究を続けてきました。
And it's a -- I don't know, 10 years ago, I would have -- like the other thing that's awesome about glasses is, they are going to be the ideal way to blend the physical and digital worlds together.
また、グラスのもう一つ素晴らしい点は、物理世界とデジタル世界を融合させる理想的な手段になることです。
So the whole metaverse vision, I think, is going to end up being extremely important, too, and AI is going to accelerate that, too.
メタバース全体のビジョンにとっても、これは非常に重要になると思います。そしてAIはその進展をさらに加速させるでしょう。
It -- just that if you'd asked me 5 years ago, whether we'd have kind of holograms that created immersive experiences or superintelligence first,
5年前に、臨場感のあるホログラム体験が先に来るか、それとも超知能が先に来るかと聞かれていれば、
I think most people would have thought that you'd get the holograms first.
おそらくほとんどの人はホログラムが先だと思ったでしょう。
And it's this interesting kind of quirk of the tech industry that I think we're going to end up having really strong AI first.
しかし、実際には非常に強力なAIの方が先に実現されつつあり、それがテック業界の面白いところだと思います。
But because we've been investing in this, I think we're just several years ahead on building out glasses.
ただし、私たちはこの分野に投資してきたので、グラスの開発では数年先を行っていると感じています。
And I think that that's something that we're excited to keep on investing in heavily because I think it's going to be a really important part of the future.
そしてこれは、将来にとって極めて重要な要素になると考えており、今後も積極的に投資を継続していくつもりです。
Kenneth J. Dorell
ケネス・J・ドレル
Youssef, we didn't quite get your second question, do you mind just repeating it?
ユセフさん、2つ目のご質問が少し聞き取れなかったのですが、もう一度お願いできますか？
Youssef Houssaini Squali
ユセフ・フセイニ・スクアリ
Sure. Just as you look at the spend on stock-based compensation over the next couple of years with all these hires,
はい、承知しました。今後数年間にわたる従業員採用に伴って、株式報酬（SBC）支出が増加すると想定されますが、
I'm assuming that we're going to see that materially -- or grow materially faster maybe than revenue and OpEx.
これは売上や営業費用（OpEx）よりも速いペースで大きく成長するのではないかと見ています。
And I just want to know what you guys are doing to plan to minimize shareholder dilution. Is it mostly buybacks or anything else?
そこでお伺いしたいのは、株主の希薄化を最小限に抑えるために、どのような対策を講じているのかです。主に自社株買いによる対応ですか？他にもありますか？
Susan J. S. Li
スーザン・J・S・リー
Thanks, Youssef. So I mean, the impact of the sort of increased compensation costs, including SBC, of our AI hires this year is reflected in the revised 2025 expense outlook and in the -- the comments I made about sort of 2026 expense outlook.
ありがとうございます、ユセフさん。まず、今年のAI人材の採用に伴うSBCを含む報酬コストの増加は、2025年の修正された費用見通し、そして2026年の費用見通しに関する私の説明の中にすでに反映されています。
Those are obviously a big driver of 2026 expense growth as we recognize the full year of compensation for the additional talent we're bringing on.
これらは明らかに2026年の費用成長の主要因の一つであり、追加人材に対する通年の報酬計上が影響しています。
Having said that, so we factored that into our sort of expense outlook.
とはいえ、その点はすでに費用見通しの中に織り込み済みです。
Having said that, we certainly -- we are very focused on making sure on keeping an eye on dilution.
その上で、私たちは株式の希薄化を抑制することにも非常に注力しています。
And we generally believe that our strong financial position is going to allow us to support these investments while continuing to repurchase shares as part of the sort of buyback program that offsets equity compensation
私たちは、強固な財務基盤によって、これらの投資を支えつつ、株式報酬による希薄化を相殺するための自社株買いプログラムを継続できると考えています。
and as well as provide quarterly cash dividend distributions to our investors.
また、四半期ごとの現金配当も株主の皆さまに継続して提供しています。
Kenneth J. Dorell
ケネス・J・ドレル
Great. Thank you, everyone, for joining us today. We look forward to speaking with you again soon.
本日はご参加いただきありがとうございました。近いうちにまた皆さまとお話しできることを楽しみにしています。