アルファベット 決算（2026/10/28 発表）
TAKEAWAYS：
7～9月期の全体の売上高は前年比で24.7％伸びて、1276億㌦となりました。全体の営業利益は406億㌦、営業利益率は31.8％となりました。Google Cloudの売上高は前年比で102.6％伸びて、307億㌦となりました。AIインフラやAIソリューションに対する需要、およびTPUシステムの販売が成長を牽引しました。Google Cloudの営業利益は111億㌦となりました（営業利益率は36.2%）。Google検索の売上高は前年比で12.0％伸びて633億㌦となりました（小売・金融分野の好調が寄与したものの、期待外れの伸び率となりました。グーグル検索の新たなタブ「AIモード」の利用拡大が業績の重しとなりました。AIを使った検索は収益に繋がり難いとの示唆が経営陣より有りました）。Non-GAAPベースのEPSは2.12㌦となり、前年同期の2.87㌦から減少しました。主要因は、投資ポートフォリオにおける未実現損失の発生です。7～9月期の設備投資額は514億㌦（技術インフラへの投資のうち65%が、サーバーおよびネットワーク機器に向けられた）となり、2026年間の設備投資計画は1950～2050億㌦に据え置かれました。フリー・キャッシュ・フローはマイナス91億㌦となりました（2四半期連続のマイナスとなりました）。技術インフラへの多額の投資に加え、欧州委員会からの制裁金として52億㌦を現金で支払ったことが影響しました。Google Cloudの受注残高は5610億㌦となっています。このうち約55%が、今後24か月以内に収益として計上される見込みです。その他の収益/費用の項目はマイナス82億㌦となりました。主にSpaceXへの投資価値下落に伴う未実現損失を反映しています。
CEOからの決算説明：
AlphabetにとってQ3は非常に好調な四半期となりました。当社が推進する包括的な「フルスタック」アプローチが事業全体に勢いをもたらしており、今後も多くの機会が控えています。今四半期の状況を簡単にご説明します。Alphabetの売上高は前年同期比で25%増加しました。現在、年率換算で5000億㌦の売上規模に達しており、これは驚異的な成長と言えます。検索事業も非常に好調です。AIへの投資が利用の拡大とクエリ（検索リクエスト）全体の増加を後押ししており、これには商用目的のクエリも含まれています。実際、クエリの前年同期比成長率は、過去5年間で最高を記録しました。Google Cloudの売上高は103%増加しました。当社のAIインフラストラクチャとソリューションがクラウド事業の成長を大きく牽引しており、顧客からはこの分野における主要なプロバイダーとして認識されているため、非常に大きな需要が寄せられています。私たちは、こうした長期的な需要に応えるべく、供給能力の拡充に全力で取り組んでいます。
同時に、当社のTPUシステムに対する需要は幅広い顧客層において非常に堅調であり、事業拡大に伴い、この傾向は今後も続くと見込んでいます。本日はGoogle Cloud CEOトーマスがこの電話会議に参加してくれます。彼から、Google Cloudの勢いについて詳しく説明してもらう予定です。AIモデルに関しては、これまで以上に多くのお客様に当社のモデルをご利用いただいています。当社独自のモデルAPIでは、現在1分あたり約320億トークンが処理されており、これは前四半期比で40%増、1年前と比較すると4倍以上の規模に達しています。本日発表した「Gemini 4 Argon」および「Carbon」により、私たちは最先端の領域をリードしていけるものと確信しています。Geminiアプリのユーザー数は10億人に達し、Google史上最も急速に成長している製品となりました。最後に、YouTube MusicおよびYouTube Premiumの登録者数（トライアル期間中のユーザーを含む）は、世界全体で1億5000万人を突破しました。
本日は、当社のAIの進捗状況、検索やYouTubeをはじめとするグローバルな消費者向けプラットフォーム、そして長期的な取り組みについて詳しくお話しします。まずはAIから始めましょう。その目玉となるのが、最先端モデル「Gemini 4」シリーズです。2週間前にリリースした「Argon」は、非常に高い需要と利用状況を示しています。実際、当社の開発者向けプラットフォームにおけるArgonの利用は、リソースの制約があったにもかかわらず、初週の時点で「Gemini 3」の3.5倍のペースで拡大しました。Argonは、金融、法務、サイバーセキュリティ、科学といった分野で非常に優れた成果を上げています。開発者やクラウド顧客は、すでにレガシーコードの解析、科学研究の加速、ロボティクス、製品改善の発見、さらには高度な推論を要する専門領域のタスクなどにArgonを活用しています。Google社内でも、ここ数週間でChrome、広告、検索といった各チームがArgonを活用してコードの記述や最適化を大幅に高速化しました。その結果、コードのリリース量は35%増加し、エラー数は30%減少しました。
「Argon」は、Gemini 4シリーズの第一弾に過ぎません。本日、私たちは「Carbon」を発表しました。これは、最先端のサイバーセキュリティ機能と、長期的なタスクを遂行する能力を備えた、我々にとって最も強力なフロンティアモデルです。Carbonは、最近更新された「Artificial Analysis Intelligence Index」において59というスコアを記録し、第1位にランクインしました。Carbonは、フルスタックのウェブ開発、マルチモーダルな理解、複雑な知的作業、科学的推論など、ほぼすべての領域においてArgonを上回る性能を発揮します。私たちはまず、信頼できるサイバーセキュリティ専門家グループの一部に対してCarbonの提供を開始し、その後、利用範囲を順次拡大していく予定です。現在、米国政府によるテストも行われています。また、Gemini 4シリーズとは別に、昨日「Genie 4」を発表しました。これは、安全かつリアルでインタラクティブな世界を、ネイティブな音声とともにリアルタイムでシミュレートできる、我々が開発した中で最も高度な「ワールドモデル」です。これは、ロボットやエージェントを訓練する上で重要な構成要素となります。こうした急速な進歩は、我々のモデル開発が驚異的な勢いにあることを物語っています。現在、AIそのものが、我々のモデルの訓練およびリリース速度をさらに加速させる助けとなっているのです。
RSI（検索生成体験）の影響により、今後12か月間はさらなる加速が見込まれます。今後、新たなモデルが続々と登場する予定です。その中には、開発者が速度やコストを最適化し、数十億人ものユーザーに向けてサービスを展開する上で役立つ、より効率的なモデルも含まれています。次に「検索」について触れましょう。これは、世界中のどの製品よりも多くの人々にAIの恩恵をもたらしているものです。10年以上前にモバイルへと舵を切った時と同様、私たちは最高の検索ユーザー体験を構築することに注力しており、その後に収益化を図るというアプローチをとっています。私たちは、「AI概要（AI Overviews）」、「AIモード」、そして従来の検索を統合し、シームレスな体験を構築しています。ユーザーはAI機能をより頻繁に活用するようになり、全く新しい方法で検索を行っています。検索クエリはより長く、パーソナライズされ、マルチモーダルなものへと変化しています。AIモードにおける検索クエリは、従来の検索と比較して平均で3倍の長さがあり、世界全体で見ると、AIモードでの検索の5回に1回は、音声、画像、またはドキュメントが活用されています。
現在、月間ビジュアル検索数は500億回を超えています。私が特に期待を寄せている分野の一つは、予約の確保、フォームへの入力、スケジュールの調整、あるいは購入手続きといった、ユーザーの「タスク遂行」を支援することです。AIがよりパーソナルな存在となり、個人や企業に代わって実際に行動を起こすようになるにつれ、信頼とセキュリティの重要性はかつてないほど高まっています。人々はすでに、日常生活におけるさまざまなタスクをこなすためにGoogleを信頼して利用しており、この領域における我々の主導的な立場は、他社との重要な差別化要因であり続けています。私たちはまず、企業向け「Geminiエージェント」を通じて、こうした「エージェント型（自律的にタスクを遂行する）」体験を確実に実現することに注力しています。なぜなら、セキュリティ、安全性、ガバナンスに対して求められる基準が極めて高いからです。次のステップとして、私たちはこれらの機能を「Google検索」に導入し、さらにGeminiアプリを利用する10億人ものユーザーにも提供していきます。すでに多くのユーザーが、単に質問をするだけでなく、複雑で複数のステップを要するタスクを Geminiアプリを通じて実行しています。当社の「Gemini 4」シリーズは大きな前進であり、すでにこうした複雑なタスクを非常にうまく処理できています。今後、エージェントは当社の各製品を横断する統合的なレイヤーとして機能するようになります。Geminiアプリにおける「検索」の枠を超え、Chrome、Android、そして我々 Workspace製品全体へと、こうしたエージェント型の体験を拡大していく予定です。
次にYouTubeについてですが、同プラットフォームは米国において、視聴時間ベースで最大のストリーミングサービスとして、リビングルームでの利用をリードし続けています。先ほど触れた通り、登録者数も順調に伸びています。先月開催された「Made on YouTube」イベントでは、クリエイターや視聴者に向けた30以上の製品や機能を発表しました。その一例が「カスタムフィード」です。これは、自分の好きなトピックを選ぶだけで、そのトピックに基づいた動画のホームフィードがカスタマイズされて表示されるという機能です。YouTubeの詳細については、フィリップから説明します。続いて、長期的な取り組みについてお話しします。Waymoは非常に順調な軌道に乗っています。完全自動運転による走行距離は、累計で3億マイル（約4.83億キロ）を超えました。現在、米国の主要15都市で事業を展開しており、つい最近もサンアントニオ、サンディエゴ、タンパで一般向けサービスを開始しました。今後はカナダ、ドイツ、シンガポール、スペインへの展開も計画しています。また、その他の長期的な取り組みにおいても着実な進展が見られます。Isomorphic社は、創薬研究を支援するために「Argon」を活用しています。量子コンピューティングの分野では、世界初となる「マジックステート・カルティベーション（magic state cultivation）」の実証に成功しました。さらに、「Project Suncatcher」を通じて、独自のTPU（Tensor Processing Unit）を宇宙空間へと送り出しました。非常に多忙な四半期でしたが、今後もさらなる展開が控えています。今四半期の従業員の尽力に感謝します。
CBO（Chief Business Officer）からの決算説明：
私からは、「検索」、「YouTube」、そして「パートナーシップ」の各領域における当社の勢いについてお話しします。当社は、広告インフラ全体への「Gemini」モデルの導入を加速させています。これにより、以前から強調している3つの領域（「広告の品質」、「広告主向けツール」、「AIを活用したユーザー体験」）において、パフォーマンスの向上を図っています。まず、「広告の品質」についてです。広告インフラにGeminiモデルを統合したことで、ユーザーの意図を解釈し、広告の関連性を高める能力が向上しています。例えばQ3には、過去10年間で最大規模となる「商品リスティング広告」のアップデートを実施しました。新たなAI機能を導入することで、ユーザーがより確信を持って購入を決定できるよう支援しています。すでに、ユーザー満足度は19%向上し、不満は半分以下にまで減少しました。また、AIモデルの活用により、クリックやコンバージョンをより正確に予測できるようになり、全体的なパフォーマンスの強化や、広告のより高度なパーソナライゼーションも実現しています。例えば、パーソナライゼーション・モデリングにおけるいくつかの革新を通じて、2026年には「ディスカバー広告（Discover Ads）」において、広告主にもたらす価値を18%向上させ、ユーザーの好感度を8%高めることができました。全体として、AIは広告開発を加速させており、当社の製品リリースの大半を牽引しています。
次に、広告主向けツールについてです。グローバルブランドから中小企業に至るまで、あらゆる広告主が当社のAIサービスをシームレスに活用できるよう取り組んでいます。「AI Max」および「パフォーマンス最大化キャンペーン（Performance Max）」は、引き続き広く採用されています。マーケターの皆様がより細かく制御できるよう、このたび「AI Max」のA/Bテストにおいて、複数の検索キャンペーンにまたがる異なる予算やROI目標を検証できる機能を追加しました。また、パフォーマンスをさらに向上させるため、AIを活用したクリエイティブ作成ツールを「AI Max」に直接統合しました。Q3だけでも、Geminiモデルを活用して広告主が作成したキャンペーン用アセットは15億件を超え、前年同期比で7倍以上に増加しています。例えば、Telstra社は「AI Max」を活用して、長文や多言語による検索クエリを捉えることで、コンバージョンを52%増加させ、注文あたりのコストを36%削減することに成功しました。これにより、顧客がどのような形で検索を行う場合でも、重要なタイミングで自社の存在を示すことが可能となりました。次に、AIを活用したユーザー体験についてです。ユーザーがこれまでとは全く異なる種類の質問を行うようになる中で、行動様式に明確な変化が見られると指摘しました。私たちは「検索」を、従来の検索結果とAIを活用した検索を統合した、一つの包括的なプロダクトとして捉えています。AIモードにおける検索クエリの多くは、検討初期段階（アッパーファネル）のものであり、これにより、これまで捉えきれなかった、価値の高い新たな購買意欲（コマーシャル・インテント）を把握できるようになります。さらに、AIモードで行われる検索クエリの大半は、それまでになかった新たな検索であり、長期的に見て収益化の機会をさらに拡大するものです。加えて、ユーザー調査によると、人々はこうした検索画面に表示される広告に対して抵抗感がなく、むしろ非常に自分に関連性の高いものだと感じていることが分かっています。AIモード内では、すでにスポンサー広告とオーガニック（広告ではない）な商品リストの間で、クリック率にほとんど差は見られません。
これまでの総合的な結果を踏まえ、私たちは現在、「AI概要（AI Overviews）」および「AIモード」における質の高い広告の提供範囲を、より多くのユーザーや検索クエリへと拡大しています。これには、収益化の取り組みを初めてグローバルに展開することも含まれます。本日、私たちは「AIモード」における広告を国際市場へ拡大すること、そして米国において「AIモード」でのマルチターン（対話型）広告を導入することを発表します。私たちは常に慎重なアプローチをとり、ユーザー体験とエンゲージメントを最優先した上で、広告主にとって確かな投資対効果（ROI）をもたらす広告フォーマットを拡大しています。こうした規律ある姿勢こそが、将来に向けた強固で持続可能な基盤となっています。CEOが述べたように、私たちは現在、各サービス全体で「エージェント型体験（agentic experiences）」の初期段階にあり、今後広がる商業的な機会に大きな期待を寄せています。「ユニバーサル・コマース・プロトコル（UCP）」は、小売業者によって急速に採用が進んでいます。現在、UCPを活用することで、Chewy、Nike、Tapestryをはじめとする数十万ものブランドが、Googleのプラットフォーム上で直接チェックアウト（購入手続き）を提供できるようになっています。
私たちは、コマースの未来に向けて構築するにあたり、これをエージェント支払いプロトコルと組み合わせています。私たちの焦点は、消費者に代わって行動するエージェント機能を解き放つことと、買い物客に自信とコントロールを与える実用的なツールを設計することの2つの側面に及んでいます。この2番目の側面をサポートするために、今四半期にユニバーサル カートをリリースしました。これは、人々が現在 Google 全体で実際に買い物する方法を反映しています。これにより、小売業者は顧客との関係を維持しながら、売上を獲得し、カート放棄を防ぐことができます。YouTube に移ります。私たちは YouTube を、クリエイター、視聴者、広告主のフライホイールと見ています。まず、クリエイターです。毎日 2000 万以上の動画がアップロードされています。YouTube Studio の新しい生成 AI ツールと Shorts および YouTube Create の会話型編集アシスタントにより、作成がより簡単になっています。視聴者について。Made On YouTube では、クリエイターが Shorts をシーズンやエピソードに構成できるショート シリーズを導入しました。
連続再生機能により、視聴者は新しいShorts動画をシームレスに見つけ、そのまま視聴し続けることができます。3つ目の要素は収益化であり、その第一歩として広告が挙げられます。私たちは引き続き、マーケティングファネル全体を通じて価値を提供することに注力しています。Q3には、リビングルーム（テレビ画面での視聴）がYouTubeの広告収益全体の3分の1以上を占めました。中小規模の広告主による「Demand Gen（デマンドジェネレーション）」キャンペーンの導入も進んでおり、ダイレクトレスポンス（直接的な反応）の促進につながっています。YouTubeにおいて、Wayfair社が実施したDemand Genキャンペーンは、従来の動画リーチキャンペーンと比較して、広告費用対効果（ROAS）が2.3倍となりました。また、「YouTubeクリエイターパートナーシップ」プログラムを通じて、ブランドと300万人以上のクリエイターを結びつけ、非常に効果的なキャンペーンを展開しています。例えばレクサス（Lexus）は、コリン＆サミール（Colin and Samir）といったクリエイターとパートナーシップを組むことで、ブランド検討度を11%向上させました。現在、世界中で130万以上のチャンネルが「YouTubeショッピング」に参加しています。この勢いをさらに加速させるべく、先日、AmazonがYouTubeショッピングに参加することを発表しました。
米国のクリエイターは、動画、ショート動画、ライブストリームでAmazon製品を直接タグ付けできるようになり、直接コンバージョンを促進します。重要なことに、サブスクリプションのエコシステムは引き続き広告ビジネスを補完しています。サブスクリプションは、YouTube Music Premiumに牽引されて、広告よりも速いペースで成長を続けています。YouTube Premiumの加入者は1億5000万人を超えています。PremiumとPremium Liteにより、視聴者は選択できます。プレミアム体験を選択する人が増えるにつれて、視聴者、クリエイター、そして当社のビジネスにとってメリットとなります。サブスクリプションは、クリエイターのエコシステムの資金となり、プラットフォームの発展を促進します。最後に、戦略的パートナーシップです。企業がGoogleを選ぶ理由は、クラウド、AI、広告、消費者プラットフォームを統合して、企業の変革を加速させるからです。American Expressとのパートナーシップを拡大し、コンタクトセンターの継続的な近代化をサポートし、検索とウォレット全体で エージェントコマースで協力しています。Unityは、次世代ゲームエンジンの動力源として当社のフルAIスタックを使用するために、複数年にわたるクラウド契約を拡大しました。当社の商業的な優先事項は明確です。広告主のROI（投資対効果）を拡大すること、AIを活用した収益化の効率を計画的に高めること、そして「発見」の新たな時代を支えるべく、エコシステムにおけるパートナーシップを拡充することです。最後に、素晴らしい実行力を発揮してくれた世界中のGoogle社員の皆さんに感謝します。また、変わらぬ信頼を寄せてくださっている顧客やパートナーの皆さんにも心から感謝申し上げます。
グーグルクラウドCEOからの決算説明：
当社の力強い勢いは、チップ、モデル、データ、セキュリティ、エージェントプラットフォームといった、相互に連携するよう設計された統合的なAIポートフォリオによって支えられています。当社は、製品ライン、業界、顧客層の全域にわたり、強固な多角化を実現しています。現在、Google Cloudには、それぞれ年間10億ドル以上の収益を上げる製品ラインが18存在します。今四半期の成長は、AIおよびGCP（Google Cloud Platform）の中核事業の双方における好調な伸びが牽引しました。TPUシステムの売上も、重要な貢献要因となりました。過去12か月間で、2600社以上の顧客が1000億トークン以上を、また75社近い顧客が10兆トークン以上を「Gemini Enterprise」で利用しました。Fortune 100企業の90%近くがGemini Enterpriseを利用しており、2025年度Q3にGemini Enterpriseを利用した顧客の当社に対する支出額は、前年同期比で4倍以上に増加しました。顧客がGeminiを活用する重要な用途の一つに、ナレッジワーク（知識労働）があります。
当社が提供するAIサービス全体で、ナレッジワーク向けに1億以上のシート（利用枠）が導入されています。「Gemini Enterprise」には、当社のクラウドポートフォリオ全体に深く統合された「Geminiエージェント」が含まれています。このエージェントは、単一のインターフェース（APIおよびプロンプト入力画面）を通じて、調査や質問への回答、コードの作成・実行、プロセスフローの自動化を行うことができます。また、企業に対して強固なセキュリティとコスト管理機能を提供するほか、最先端のAIモデルを幅広く選択できる環境を実現します。導入事例として、BNPパリバは6万5000人以上の従業員にGemini Enterpriseを展開し、厳格なエンタープライズレベルのセキュリティとデータガバナンスを維持しながら、ワークフローの効率化を図っています。タタ・スチールは、わずか9か月間で300以上の専門的なAIエージェントを導入し、製造現場の安全強化、サプライチェーンの最適化、そして顧客向けサービス提供時間の50%短縮を実現しました。また、ウルタ・ビューティー（Ulta Beauty）は、AIを活用したショッピングアシスタントを構築し、従来のサイト閲覧と比較してコンバージョン率を3倍に向上させました。
Geminiは、当社のデータベース、分析、およびサイバーセキュリティ製品の進化を加速させています。Geminiを活用することで、ユーザーは構造化データや非構造化データから情報を検索、分析、可視化できるようになります。また、Geminiは当社の「ナレッジカタログ（Knowledge Catalog）」を利用して適切な情報源や定義を特定することで、精度の向上、トークンコストの削減、そして回答の信頼性強化を実現します。さらに、Geminiは当社の統合レイクハウス（unified lakehouse）を通じて、データを複製することなく（ゼロコピーで）、複数のシステム上の情報にアクセスすることが可能です。エージェント型の分析に対応するため、BigQueryではクエリ速度を前年比で40%以上向上させると同時に、クエリ処理コストを50%以上削減しました。導入事例としては、ドイツテレコムが挙げられます。同社はBigQuery、Cloud Storage、ナレッジカタログを活用し、40以上のレガシーなオンプレミスシステムを統合するデータレイクハウスを構築しています。また、Etsyは3ペタバイトのデータを統合レイクハウスに移行しました。同社はBigQueryとIcebergを組み合わせることで、重要なデータ結合処理を最大60%高速化しています。サイバーセキュリティの脅威が高まる中、AIを活用した当社のセキュリティプラットフォームに対する需要も急速に拡大しています。
当社のサイバーセキュリティ向け「Gemini Flash」モデルは、20種類のプログラミング言語にわたって脆弱性の発見を自動化し、他のモデルと比較して2.6倍高い信頼性でパッチを適用できる最先端モデルです。今後、「Argon」や「Carbon」の導入に伴い、さらなる性能向上が見込まれます。当社のセキュリティプラットフォームは、脅威インテリジェンス、サイバー対応の優先順位付け、自動スキャン、コード修正、そして監視機能を統合しています。GeminiとGoogle Threat Intelligenceは、毎日数百万件もの外部イベントを98%の精度で自律的に分析します。Wizの顧客の95%以上がAIを活用した機能を採用しており、その利用はさらに拡大しています。これらのセキュリティツールは、VanOorteやJack Henryといった金融機関、AT&Tのような通信事業者など、重要なインフラを保護しています。これらすべての基盤となっているのが、TPUシステム、Axion CPU、最新のNvidia GPU、そしてAIエージェント専用に設計された「Agent Compute Engine」を含む、当社の最先端AIインフラストラクチャです。TPUシステムは、AI向けに構築された特化型システムです。ハードウェア、演算・ストレージ、ネットワークといったシステムコンポーネントに加え、学習や推論に最適化されたソフトウェアが統合されています。TPU 8tおよびTPU 8iは、前世代のTPUと比較して、学習性能が最大2.7倍向上し、推論における価格性能比が80%改善しています。開発者がワークロードをTPUへ容易に移行できるよう、当社はMetaと緊密に連携し、「TorchTPU」を提供開始しました。これにより、ユーザーは使い慣れたツールを活用して、TPU上でPyTorchモデルの学習、推論（サービング）、デプロイを行うことが可能になります。現在、100社近いお客様がTPUを利用されており、さらに多くのお客様からも強い需要が寄せられています。
Anthropic社との直接的な連携やBroadcom社を介した取り組みに加え、Apple社のように、最新世代のTPUを活用して基盤モデルの事前学習を拡大している顧客事例も存在します。さらに、Mirendil社やPhysical Intelligence社といった最先端モデル開発企業、Citadel Securities社やJump Trading社のような資本市場関連企業、カリフォルニア工科大学（Caltech）をはじめとする大学、そしてCassava社やCirrascale社といった公共セクター向けサービスプロバイダーとも協力関係にあります。需要は引き続き堅調であり、さらに加速していることから、最近ではCrux AI社およびOracle社と、TPUシステムを提供するパートナーシップを締結しました。現在、他にも複数のパートナーシップを準備中です。
CFOからの決算説明：
特段の断りがない限り、私のコメントはQ3の対前年同期比に焦点を当てます。まずAlphabet全体（連結）の業績について説明し、続いて各セグメントの業績について触れます。最後に、Q4および2026年通期の見通しについてお話しします。Q3は好調に推移し、13四半期連続で2桁の収益成長を達成しました。連結収益は1276億㌦となり、報告ベースおよび恒常為替レートベースのいずれにおいても25%の増加となりました。売上原価の合計は514億㌦で、24%の増加です。トラフィック獲得コスト（TAC）は164億㌦で、10%増加しました。その他の売上原価は351億㌦で、32%増加しました。これは主に、TPUシステムの販売に関連するハードウェアコスト、減価償却費の増加、コンテンツ調達コスト、および技術インフラの運用コストによるものです。営業費用の合計は20%増の356億㌦となりました。
研究開発費は36%増加しました。これは主に、AI人材への投資に伴う人件費の増加や、減価償却費によるものです。販売費および一般管理費は、Geminiへの投資や人件費の増加により22%増加しました。一般管理費は17%減少しました。これは主に、前年Q3に発生した高額な法務関連費用がなくなったことによるものですが、当期の法務関連費用によって一部相殺されました。営業利益は30%増の406億㌦となり、営業利益率は31.8%でした。その他の収益・費用はマイナス82億㌦となりました。これは主に、Q3におけるSpaceXの株価下落に伴い、同社への投資から未実現損失が発生したことによるものです。その他の収益・費用の減少により、純利益および1株当たり利益は減少しました。Q3の営業キャッシュフローは423億㌦、過去12か月間では1796億㌦となり、いずれも堅調な水準を記録しました。
営業キャッシュフローは、TPUシステム販売に向けた在庫の積み増し、および控訴手続きの終了に伴う2018年の欧州委員会（EC）による制裁金52億㌦の支払いによって、マイナスの影響を受けました。Q3の設備投資額は514億㌦で、その大部分はAIへの投資を支える技術インフラに向けられました。Q3における技術インフラ投資の約65%はサーバーおよびネットワーク機器に関連するものであり、これらは一般的に6年の耐用年数を有しています。残りの35%はデータセンターに向けられたもので、その耐用年数は7年から40年です。Q3のフリー・キャッシュ・フローは、設備投資の実施により91億㌦のマイナスとなりました。また、Q3のフリー・キャッシュ・フローは、前述のTPUシステム販売に向けた在庫の積み増しや、欧州委員会（EC）による制裁金の支払いによっても影響を受けています。
直近12か月間のフリー・キャッシュ・フローは197億㌦でした。当四半期末時点の現金および市場性のある有価証券の残高は2651億㌦で、そのうち904億㌦は市場性のある株式が占めています。長期債務は1251億㌦でした。また当社は、技術インフラや在庫の確保、リース、エネルギーに関連して、複数年にわたる契約を締結しています。Q3末時点で、開始前のリース契約等に基づく将来の購入コミットメントは9240億㌦、その他の義務は1520億㌦となっています。これらの金額は、契約上の最大支払義務を反映したものです。ただし、こうした契約の多くには価格変動の要素や数量の柔軟性が含まれており、実際の支出額はこれより少なくなる可能性があります。プレスリリースでお知らせした通り、取締役会は普通株式1株につき0.22㌦の四半期現金配当を行うことを決定しました。この配当は12月に支払われます。
セグメント別の業績に目を向けると、Googleサービス部門の売上高は11%増の963億㌦となりました。これは「検索」およびサブスクリプション事業の力強い成長を反映したものです。広告売上高全体では11%の増加となり、主要な全業種で成長が見られました。前四半期の見通しでお伝えした通り、為替変動は前年比の成長率に対してわずかな逆風となり、前期比ではより大きな影響を及ぼしました。「Google検索」およびその他の広告売上高は12%増の633億㌦となりました。小売業が最大の貢献要因となり、次いで金融業が続きました。YouTube広告の売上高は9%増の112億㌦で、ブランド広告が最大の貢献要因となったほか、リビングルーム（テレビ画面経由の視聴）における強さが際立ちました。ネットワーク広告の売上高は1%増の75億㌦でした。サブスクリプション・プラットフォームおよびデバイス部門の売上高は11%増の143億㌦となりました。これは、YouTubeサブスクリプション（特に「YouTube Music」および「YouTube Premium」）の力強い成長と、「Google One」におけるAIプランへの強い需要が牽引したものです。
Googleサービス部門の営業利益は17%増の392億㌦となり、営業利益率は40.7%を記録しました。Google Cloud部門は、Q3に過去最高の成長を達成しました。クラウド事業の売上高は103%増の307億㌦となりました。これはGCP（Google Cloud Platform）の力強い成長が牽引したもので、AIインフラやAIソリューションを含むAI関連分野、およびGCPの中核事業が好調に推移しました。TPUシステムの売上も、大きな貢献を果たしました。Q3のクラウド事業の売上の大部分は、GCPによるものです。TPUシステムの影響を除いたクラウド事業の成長率も、引き続き非常に高い水準にありました。クラウド事業の営業利益は111億㌦となり、前年同期比で3倍以上に増加しました。営業利益率は、前年Q3の23.7%から36.2%へと上昇しました。前回の決算説明会で言及したサードパーティによるブリッジング・キャパシティ（補完的な処理能力）は、Q3の極めて終盤に稼働を開始したため、当四半期の利益率に与えたマイナスの影響は限定的でした。
Q3におけるGoogle Cloudの受注残高は5610億㌦で、その大部分は一般的なGCP契約に関連するものです。この受注残高の55%強が、今後24か月間にわたって収益として計上される見込みです。「Other Bets（その他の事業）」部門の収益は3億7200万㌦、営業損失は20億㌦となりました。これは、Waymoの事業拡大を継続し、その他の主要な事業分野へ投資を行っていることによるものです。Alphabet全社レベルの活動においては、AI関連の共同研究開発費が主な要因となり、77億㌦の営業損失を計上しました。続いて、2026年の残りの期間に関する見通しについてお話しします。まず収益面ですが、現在の為替レートに基づくと、Q4の連結収益に対して、前四半期よりもやや大きな為替の逆風（マイナス影響）が生じると見込んでいます。この影響は、主に「検索」および「YouTube広告」の分野で見込まれます。
Googleサービス部門では、昨年のQ3から始まった検索事業の業績加速が比較対象期間（前年同期）に含まれることになり、これがQ4の収益成長率に下押し圧力として作用します。Google Cloud部門については、Q4もTPUシステムの売上が拡大し続け、2027年には収益が大きく伸びると見込んでいます。クラウド事業の利益率に関しては、供給が逼迫している状況を踏まえ、Q3末からサードパーティのコンピューティング・リソースの利用を開始しており、Q4にはその利用規模を拡大する予定です。こうしたリソースの活用に伴い、短期的には利益率に対して逆風が生じると予想されます。投資面については、2026年通期の設備投資額のガイダンス範囲である1950～2050億㌦に変更はありません。2027年には設備投資額が大幅に増加する見通しであり、詳細についてはQ4の決算説明会でお伝えします。
費用面については、技術インフラへの投資の大幅な増加が、減価償却費の増大や、データセンターの運用コスト（エネルギー関連費用など）の増加という形で、引き続き損益を圧迫する見通しです。質疑応答に移る前に、投下資本利益率（ROIC）およびフリー・キャッシュ・フローに対する当社の考え方について少し触れておきたいと思います。当社は、数十億人ものユーザーや企業に利用されている数多くの製品を通じて、AIへの投資を収益化できるという独自の立場にあります。検索分野におけるAI投資は、過去5年間で最大のクエリ（検索リクエスト）増加をもたらしています。Google Cloudは、年初来で数百億ドル規模のAI関連収益を生み出しており、Google Oneは、AI機能を含むプランへの需要に後押しされ、当社で最も急速に成長しているサブスクリプション製品となっています。
この投資サイクル全体を通じて、資本コストを十分に上回る魅力的なROIC（投下資本利益率）を達成できる見込みであり、また、事業運営から強固なキャッシュフローを生み出せると予想しています。TPUシステムの事業拡大に伴う技術インフラへの大規模な投資や在庫の積み増しは、フリー・キャッシュ・フローを圧迫する要因となります。Q3は、「Gemini 4.0」のリリースをはじめ、事業のあらゆる領域においてイノベーションを推進し、規律ある実行力を発揮したことで、好調な結果となりました。この場を借りて、当社の業績に貢献してくれた従業員に感謝の意を表します。
質疑応答セッション：
質問：（JPモルガン証券）最近のポッドキャストで、2027年はGoogleにとって「生産性の黄金時代」になる可能性があるとおっしゃっていましたね。これは、新しいタイプのモデルが登場し、それらが他の製品群と統合されていくことによるものだと理解していますが、この点についてもう少し詳しく教えていただけますか。今後どのような機会が広がるとお考えでしょうか。次に、検索クエリの伸びについて伺います。過去5年で最も高い伸びを記録した一方で、検索事業の成長には減速が見られます。この乖離について、どのように理解すればよいでしょうか。単純に、「AIオーバービュー」や「AIモード」において表示される広告の数が少なく、それらが全体に占めるクエリの割合が増えてきている、ということなのでしょうか。
回答：（CEO）社内で「3.8 Flash」を導入した際、モデルが長期的なタスクやエージェント型のコーディングといった領域で向上を見せ、明確な飛躍（ステップチェンジ）を実感しました。しかし、「Argon」を社内に導入してからは、さらに大きな転換点を迎えています。これはソフトウェアエンジニアリングにおける生産性向上施策として極めて重要なものであり、高品質なコードのコミット数やその頻度の向上、さらにはロールバック回数の削減といった形で直接的な成果が現れています。さらに重要なのは、エンジニアが非常に困難な課題に取り組めるようになったこと、そして、こうしたモデルの導入によって製品やユーザー体験の面でイノベーションが生まれ始めていることです。とはいえ、これらすべてが起きたのは、わずか4週間ほど前のことです。現在、私たちは「Carbon」を社内に導入し始めていますが、CarbonはArgonからさらに大きく進化したものとなっています。これを展開し、より多くの計算リソースとともにGoogleの全社員が広く利用できるようにしていく。私がポッドキャストで言及したのは、おそらくこのことでしょう。当時その発言をして以来、私の期待はさらに高まっています。今後、我々の生産性は大きく向上するはずであり、まさに「黄金の1年」が待ち受けていると感じています。これからのイノベーションが非常に楽しみです。
回答：（Chief Business Officer）ご質問の後半部分についてお答えします。Q3、検索事業の売上高は前年同期比12%増の630億㌦となりました。Q2からQ3にかけての成長率の変化には、いくつかの要因があります。第一に、為替の影響です。これが、Q2と比較した検索事業の成長鈍化の最大の要因となりました。第二に、業種固有の動きがあります。小売分野では、EUが少額輸入免税措置（de minimis exemption）を撤廃したことにより、アジア太平洋地域（APAC）の一部の広告主が影響を受けました。メディア・エンターテインメント分野では、Q2がFIFAワールドカップの影響で異例の好調さを見せていたため、その後、支出が正常な水準に戻りました。ワールドカップでは試合数が多かったことから、7月よりも6月の方に多くの広告予算が割り当てられていたのです。また、ご質問の続きに関連して指摘しておきたいのは、「AIモード」での検索クエリが大きく伸びたことも影響しているという点です。AIモードでは収益化の度合いが低いため、これが成長率に影響を及ぼしました。はっきり申し上げますと、我々は現在の進捗状況を非常に前向きに捉えています。広告に関する試験的な取り組みは有望な結果を示しており、現在、「AI概要（AI Overviews）」および「AIモード（AI Mode）」における広告の展開を拡大しています。これには、先程触れた国際市場への展開や、米国における複数回のやり取り（マルチターン）を伴う広告などが含まれます。
質問：（モルガンスタンレー証券）まず、「エージェント型（agentic）」の製品についてです。今年、一部のユーザーに向けて「Spark」を展開されましたが、以前から、より多くのユーザー層に向けて、より「エージェント型」に近い製品を提供していくことについて度々言及されています。こうしたエージェント型の製品を全ユーザー層に提供するにあたって、技術的に克服すべき主なハードルにはどのようなものがあるのでしょうか。モデルの効率性でしょうか、それともキャパシティの問題でしょうか、あるいは技術そのものがまだ準備段階にあるということでしょうか。実現に向けて、技術的にどのような取り組みが必要になるのでしょうか。2点目は、先ほどダグさんが「検索（Search）」について質問されていましたが、検索のパフォーマンス比較に影響を与える要因について、もう少し詳しく教えていただけますか。また、Q4からQ1にかけて、この比較要因をどのように捉えておくべきでしょうか。
回答：（CEO）まず「エージェント」についてですが、非常に刺激的でダイナミックな領域ですね。当社の新しいモデルが、複雑なタスクを自動的に引き受け、非常に高い品質で実行できる能力を備えているのを見ると、私たちが思い描いてきた「エージェント的な機能」が現実のものになろうとしていることは明らかです。次世代のエージェント体験をユーザーの皆様にお届けできることに、大きな期待を寄せています。ご質問に対していくつかお答えします。まず、「Gemini 4」モデルシリーズは重要な役割を担っています。私たちは「Carbon」モデルの蒸留版（軽量化版）の開発に取り組んでおり、これにより、計算リソース、レイテンシ（応答速度）、そして品質の観点から、10億人規模のユーザーに向けて効率的に展開することが可能になります。この分野への投資は非常に重要です。大規模な環境においては、単に高性能なモデルがあるだけでは不十分であり、それ以上の要素が必要になるからです。
強固な基盤が必要です。極めて安全な実行環境が求められます。そこでGCPの出番です。GCPは、クラウド上で24時間年中無休の安全な実行環境をすべてのユーザーに提供し、適切なスキルやコネクタを備えたエコシステムを実現します。これらすべてが基盤となるのです。私たちは懸命に取り組んできました。そして、セキュリティガバナンスや管理体制に対して最も高い基準を求めるエンタープライズ（企業）向けに、まず展開することにしました。これが「Gemini for Enterprise」の発表につながっています。この取り組みは好評を博しており、現在、対象範囲を拡大している最中です。年内には、この体験を一般ユーザーにも提供する予定です。まずは、Geminiアプリを利用する10億人のユーザーから開始します。すでにGeminiアプリでは、単なるチャットの枠を超え、タスクの実行やエージェントのような体験へと活用するユーザーの姿が見受けられます。ユーザーが当社の製品に寄せてくださっている信頼、そして必要な文脈（コンテキスト）がすべてそこに揃っているという点は、当社にとって非常に有利な状況だと言えます。私たちは企業として、すべての製品を通じて一貫した体験を提供することに注力しており、今年後半には大きな進展が見られるはずです。
回答：（CFO）2つ目のご質問についてですが、私のコメントは「検索（Search）」事業の見通しに関するものだったかと思います。いくつか要因を挙げさせていただきます。まず、前期比（四半期比較）の観点では、為替の逆風が影響しています。これは今四半期も前期と比べて確認された動きです。現在のスポットレートを前提とすると、Q4の業績に対しても、ある程度の逆風になると見込んでいます。次に、前年同期比の比較についてですが、今四半期から、2025年後半に見られた「検索」事業の成長加速に対する比較（ラッピング）が始まりました。Q3と比較すると、成長率に約3ポイントの差が生じています。Q4も同様に、2025年後半に見られた成長加速の影響を比較する形となり、数ポイント程度の差が生じると予想しています。
質問：（ゴールドマンサックス証券）最近、計算リソースの制約についていくつか言及されていましたが、組織全体で利用可能な計算リソースをどのように活用していくのか、その優先順位について改めて教えていただけますか。また2点目として、Google Cloudの文脈において、クラウド顧客のニーズに応えるための計算リソースの活用と、外部向けのTPU提供という点について、現在どのような考えをお持ちでしょうか。その考え方はどのように進化していますか。
回答：（CEO）コンピューティング・リソースの割り当ては、将来を見据えた計画が不可欠であるため、私たちが非常に多くの時間を割いている領域です。まず申し上げたいのは、我々の前には極めて大きな機会が広がっており、非常に幸運だと感じているということです。私たちは、数十億人もの人々に利用される大規模なコンシューマー向け事業や、大きな勢いに乗っているハイパースケールなクラウド事業を展開しています。もちろん、GoogleおよびAlphabet全体を見渡せば、他にも極めて重要な領域が数多く存在します。私たちは常に長期的な視点で計画を立てています。各事業部門は、ROIC（投下資本利益率）を重視した厳格なフレームワークに基づき、長期計画を策定しています。これら全体を、単なる短期的なリソース配分の作業ではなく、長期的な計画策定プロセスとして捉えています。言うまでもなく、当社のAIモデルは、検索やYouTube、クラウド、Waymoなど、我々が行うあらゆる事業の基盤となっています。それが基盤であり、私たちはこれを非常にレバレッジの効くアプローチだと捉えています。「フルスタック」のアプローチは高い効率性を生み出すだけでなく、多岐にわたる機会に対して幅広い選択肢（オプショナリティ）をもたらしてくれます。言うまでもなく、これが我々の基盤であり、長期的な視点に立って計画を立てています。先ほど申し上げた通り、私たちは各事業を精査し、規律ある長期的な計画策定を行っています。現在、非常に多くの分野で、極めて力強い需要の兆しが見えています。私たちはこれを並外れた好機と捉えており、その時に備えて投資を行っているのです。
回答：（グーグルクラウドCEO）クラウドにおける需要についてですが、私たちは常にポートフォリオを管理し、デジタルネイティブ企業、AI研究所、伝統的な大企業、金融・資本市場の顧客など、多様かつ幅広い顧客層を確保するようにしています。実際、非常に幅広いお客様にご利用いただいています。その多くは、当社のクラウド上でTPUシステムを利用することからスタートされました。現在、当社のクラウドには100社を超える主要なTPU利用顧客が存在し、彼らはクラウドを通じてTPUの使い方を習得しています。ご存知の通り、TPUシステムとは、ハードウェア、システムソフトウェア、コンパイラ、さらには光ネットワークなど、あらゆる要素が統合されたシステムです。私たちは、TPUをお客様に提供するにあたって、非常に慎重かつ計画的なアプローチをとってきました。まず取り組んだのは、最適なシリコンを構築することです。学習（トレーニング）向けの「8t」と、推論向けの「8i」というチップを用意しており、どちらも前世代と比較して、価格性能比およびパフォーマンスの面で大幅な向上を実現しています。
第二に、ソフトウェアの最適化を行いました。この最適化は、単にシステムの動作を改善し、優れたパフォーマンスを実現するだけでなく、移植性をシームレスにするためのものでもあります。例えば最近、私たちは「TorchTPU」を導入しました。これは、TPU上でPyTorchを最適化することで、より大きな市場への扉を開くものです。第三に、提供範囲を拡大しています。以前は、TPUは当社のクラウド環境でのみ利用可能でしたが、現在では、自社のデータセンターにTPUシステムを導入したいと考えるお客様に向けて、データセンター内での利用を可能にしています。また、他のプロバイダーを通じた提供も拡大しています。例えば、オラクルとのパートナーシップを発表したほか、ブラックストーンと共同で「Crux AI」を設立する合意に至りました。これは、お客様にTPUシステムを提供するための合弁事業です。現在、AI研究機関、資本市場、金融サービス機関、そして一般企業といった幅広い分野から、非常に大きな需要と力強い成長が見られます。これら100社を超える顧客がさらに増え、TPUシステムにおける利用規模も拡大していくと想定すれば、将来的には大きな需要が見込まれます。
質問：（バークレイズ証券）TPUの再販ビジネスというトピックについて、もう少し掘り下げさせてください。前四半期に、システム販売において収益が計上されるというお話をされていたかと思います。例えば、1ギガワット規模のTPUフルシステム（演算ユニットおよび周辺コンポーネント一式）のコストが約350億㌦だと仮定した場合、そのうちの何％が実際に収益として計上されるのでしょうか。また、Google Cloudセグメントの現在の利益率水準と比較して、このビジネスはどのような利益構造（マージン・プロファイル）をもたらすものなのでしょうか。質問の2点目ですが、Anthropicのような企業が自社独自のインフラを拡充できるよう支援する中で、Alphabetの設備投資の集約度にはどのような影響があるのでしょうか。将来的な設備投資の一部をAIラボ側に委ねることで、Alphabet自身が保有するデータセンターにおいて、それほど高い設備投資の集約度を維持する必要がなくなる可能性があるのではないかと考えられます。この点について、どのようにお考えでしょうか。
回答：（CFO）まず、製品単位での詳細な財務数値は開示しておりません。TPUシステム販売に関連する財務面について、どのように考えるべきかをご説明します。念のため補足しますと、TPUシステムとは単なるチップではなく、ハードウェア、演算リソース、ストレージ、ネットワークなど、複数の要素を組み合わせた専門的なシステムです。つまり、単なるチップ以上のものを提供しているということです。ソフトウェア、学習（トレーニング）、推論といった要素も含まれており、TPUシステムを購入されるお客様には、非常に大きな付加価値が提供されています。ご質問の2点目に関連しますが、TPUシステムの販売契約をお客様と締結すると、その契約内容はまず「受注残（バックログ）」に計上されます。その後、在庫の積み増しが始まります。これは設備投資とキャッシュフローの観点から捉えていただくと分かりやすいでしょう。収益が発生するよりも先に、在庫を構築していく形になります。以前の決算説明会でも触れたかと思いますが、在庫残高が増加しているのはこのためです。以前の在庫は主にその他のハードウェア製品が中心でしたが、現在はまだ販売されていないTPUシステムが在庫として計上されるようになっています。その結果、キャッシュが流出し、在庫基盤が積み上がっていくという状況です。これらのTPUシステムを顧客に納入し、請求を行う段階になると、現金収入が発生するようになります。これは、一般的に想定されるような従来の設備投資とは性質が異なり、むしろ別のキャッシュフロー創出サイクルと言えるでしょう。現在、私たちはこの事業を構築・拡大している最中であり、そのためキャッシュフロー計算書には資金需要が表れ、在庫の積み増しも生じています。これまでに一部のシステム販売を売上として計上してきましたが、2027年にかけて、さらに多くの売上が見込まれます。
質問：（バンカメ証券）「エージェント型（agentic）」への移行についていくつか質問させてください。貴社は「ユニバーサル・カート（Universal Cart）」を導入されましたが、ユーザーはエージェント型のユースケースを高く評価し、実際に利用しているようです。こうした動きが広がる中で、検索（Search）からエージェント型の利用形態へと移行していく過程を、どのように管理していくお考えでしょうか。それは（業績にとって）逆風になり得るでしょうか。次に、エージェント型の利用は、長期的にはトラフィックの収益化をさらに促進する要因になり得るでしょうか。続いて、TPU（Tensor Processing Unit）に関連する利益率について伺います。これは貴社にとって非常に優れたビジネスになり得るとお考えでしょうか。もしそうであれば、その理由は何でしょうか。具体的な利益率を提示できないとしても、なぜこのリソース（計算能力）の使い方が賢明な判断だと言えるのか、その考えをお聞かせください。
回答：（Chief Business Officer）「エージェンティック（自律型エージェント）」の活用はまだ黎明期にありますが、ご質問の後半部分に直接お答えすると、私たちはこうしたエージェンティックな体験が、既存の体験に明確な「付加価値」をもたらすものだと捉えています。私たちが注力しているのは、ユーザーから愛される、信頼性が高くセキュアで、かつ大規模に展開可能な体験を構築することです。その基盤となるのは、ご指摘にもあった「ユニバーサル・コマース（あらゆる場所で可能な商取引）」、ショッピングカート、エージェント、決済、プロトコルといった、エージェンティック・コマースを支える構成要素です。ショッピングの過程には、ユーザーが好まない「面倒な作業」も存在しますが、こうした部分はAIによって自動化するのに最適です。一方で、多くのユーザーが楽しんでいる「商品を見つける（発見する）」という体験については、単に自動化して置き換えるのではなく、むしろその体験をより豊かに、価値あるものへと高めていきたいと考えています。ユーザーは選択肢を好むものですし、単に価格だけでなく、ブランドへの愛着やカスタマーサービスといった、価格以外の要素も重視して検討したいと考えているからです。私たちは、ユーザーが選択肢を検討するための時間と空間を意図的に確保できるよう、エージェント型のワークフローを設計しています。例えば、エージェントが次のように応答する場面を想像してみてください。「こちらが、私たちが提案する保険商品です。もう一つ、有力な選択肢もあります。こちらは保険料が少し高めですが、免責金額（自己負担額）が低く設定されており、現在、特別な割引も提供されています」。意思決定において「唯一無二の完璧な選択肢」というものはまず存在しません。だからこそ、私たちはエージェントを活用したユースケースにおいて、非常に魅力的で説得力のある広告モデルを構築できると確信しています。もちろん、サブスクリプションやその他の決済手段といった形も考えられますが、私は特に、エージェントが普及する世界における広告の可能性に大きな期待を寄せています。
回答：（CEO）全体として言えば、これは「拡張の機会」だと捉えています。数年前、検索にAIチャットの活用事例を組み込んだことで、ユーザーは検索を通じてより多くのことを問い、より多くのことを成し遂げられるようになりました。実際、現在の利用状況にもそれが表れています。同様に、「エージェント」も、我々がユーザーのために解決できる課題の幅を広げる機会になるはずです。こうしたエージェント的な、複雑な体験をユーザーに提供するために必要な要素の数々を、人々は往々にして過小評価しがちです。検索というものは、表面上は単純に見えるかもしれません。しかし、その裏側には、ナレッジグラフ（Knowledge Graph）をはじめとする、長年にわたって積み重ねてきた非常に深いレベルの投資や構築物があるのです。つまり、世界に対する我々の理解といったものが、そこに存在しているわけです。私は「エージェント」というものに期待を寄せており、これを新たなフロンティアだと捉えています。エージェントは検索に新たなユースケースをもたらすものであり、私たちはその可能性を追求していくことを楽しみにしています。
回答：（グーグルクラウドCEO）TPUシステムに関連する利益率についてですが、当社では、個別の製品やインフラ構成要素ごとに利益率を分けて開示することはしておりません。しかし、TPUシステムを自社で設計・製造することには、いくつかの利点があると考えています。まず改めて強調しておきたいのは、TPUシステムは単なるチップではなく、完全なシステムであるという点です。競合製品と比較した際のTPUシステムの価格性能比の高さ、アクセラレーテッド・コンピューティング（高速演算処理）に対する需要の拡大、そしてその供給不足といった状況を踏まえ、当社は事業を拡大する中で、利益率の継続的な改善に注力しています。さらに2点補足します。第一に、アナットが言及した「在庫構築のためのコンポーネント調達」についてですが、これは契約締結後に行われるものです。TPUシステムに関する在庫はすべて、確定した契約に基づいています。加えて、TPUシステムをサードパーティの施設や顧客のデータセンターに設置することで、当社がアプローチ可能な市場の範囲を広げることが可能になります。一部の業界では、クラウドへ移行できないデータをオンプレミス（自社環境）に保持している場合があります。こうしたケースにおいて、私たちはデータが存在する場所に高速な演算リソースを持ち込むことができます。さらに、TPUシステムを運用するための施設をあらかじめ構築しておく必要性も解消されます。
質問：（バーンスタイン証券）まず「エージェント型（agentic）」の活用についてです。Gemini AIモデルにおける初期のエージェント的なユースケースや、Googleの各サービスとサードパーティ製ツールとの統合状況をご覧になって、何か驚いたことや、見方が変わったことはありますか。これまでコマース分野についてはよく議論してきましたが、コンシューマー向けの生産性向上といった領域についてはどうでしょうか。次に、クラウドの成長について、トーマスさん、あるいはアナットさんにお伺いします。Google Cloudの成長率からTPUシステムの売上を除いた場合、どのような状況でしょうか。また、これまでの成長がどの程度キャパシティ（供給能力）によって制約されていたのか、そしてQ4にサードパーティのキャパシティが稼働し始めることで、Google Cloud事業の成長が加速すると考えてよいでしょうか。
回答：（CEO）まずは「エージェント型」の初期的なユースケースについて、私たちが現在どのような状況を観察しているかをお話ししましょう。実際に、そうした動きは確実に現れています。つい最近、Geminiアプリに「タスク」タブを追加したのですが、そこでユーザーがまさにエージェント的なクエリ（指示）を入力している様子を確認できています。ユーザーは非常に高い満足度を求めており、期待値のハードルも高いと言えます。リピート利用を促す鍵となるのは、より複雑で長いタスクを処理し、最終的に満足のいく結果を提供できるかどうかです。コーディングなど他の分野でも見られたことですが、達成度が70%程度の段階では、まるで機能していないように見えるものです。しかし、ある一定の閾値を超えると、一気に飛躍的な進歩を遂げます。私たちはこうした状況から学び、不足している部分を特定し、先ほど触れたような基盤の整備をしっかりと進めているところです。2027年の後半にかけて、当社の各プラットフォーム全体で大きな進展が見られると確信しています。TPU（Tensor Processing Unit）への移行に関連して一つ指摘しておきたいのは、半導体業界においては「規模の経済」が極めて重要だということです。当社が自社のデータセンターや、他社のデータセンター向けにTPUシステムを展開できるという点は、製品の規模を拡大する能力を意味しており、それがそのまま、より優れた経済性（コスト効率）へと直結するのです。
回答：（グーグルクラウドCEO）クラウドの成長率に関するご質問にお答えします。当社のGoogle Cloud部門はQ3に過去最高の成長を記録し、クラウド事業の収益は103%増の307億㌦となりました。成長を最も大きく牽引したのはGoogle Cloud Platform（GCP）であり、AI分野とGCPのコア領域の双方が好調でした。Q3の収益の大半はGCPによるものであり、TPUシステム販売の影響を除いたクラウド事業の成長も、引き続き非常に力強いものでした。また、当社のあらゆる製品ラインにおいて需要が堅調です。現在、3つの動きが見られます。第一に、Geminiの利用が広がるにつれ、Geminiそのものから収益の成長が生まれています。第二に、Geminiの利用が、当社のポートフォリオにおける他の領域の成長も促進しています。例えば、ユーザーがエージェントを構築する際、タスクを実行するためにコンピューティング・リソースが使用されるため、結果としてコンピューティング・リソースが購入されることになります。エージェントの記憶を保持するためにストレージを活用し、エージェントが推論を行うための「コンテキスト」をデータベースから提供しています。また、サイバーセキュリティ上の脅威が高まる中、当社のサイバーセキュリティ関連ポートフォリオも大きく成長しています。私たちは、こうした成長の勢いと、その多様性に確かな手応えを感じています。さらに、GCP（Google Cloud Platform）を新たに導入する顧客も増えており、成長の加速と新規顧客の獲得が進んでいます。これもまた、当社にとって重要な成長の原動力です。もちろん、現在も十分なキャパシティを備えており、より大きな需要にも対応可能ですが、私たちはこうした様々な要素や成長の進展を慎重に管理しています。
質問：（モフェットネイサンソン）1点目は、TPUやクラウドに関するエリックさんの質問への回答の中で、モデルやクラウドの分野において、競合他社（あるいは競合と見なされ得る企業）と協力する意欲があるというお話がありました。こうした競合相手と協力することについて、どのような哲学をお持ちなのでしょうか。また、なぜこの戦略が（長期的に見てリスクではなく）チャンスとなり得るのか、その考え方を教えてください。2点目は、エージェント型の消費者向けツールについてです。この分野では、安全性と信頼性が議論の焦点の一つとなっています。これまでに安全性と信頼性についてどのような知見を得られたでしょうか。これらは消費者にとって重要な要素なのでしょうか。もし重要であるならば、エージェント型の消費者向けツールを構築する中で、消費者の信頼とプライバシーを保護するためにどのような取り組みを行っているのでしょうか。
回答：（CEO）素晴らしい質問ですね。まず1点目についてですが、私たちはこれまで、自分たちが構築するものを「製品（プロダクト）」として作るものと、「プラットフォーム」として作るものに分けて捉えてきました。どちらに該当するのかを明確に認識しておく必要があります。プラットフォームを構築する際には、そのプラットフォームを優れたものにし、誰もが利用できるようにするために、非常に大きな努力を注ぎます。当社には、ブラウザやオペレーティングシステム、あるいは極めて大きな成功を収めているクラウドプラットフォームなど、数多くのプラットフォームを運営してきた長い歴史があります。そのいずれにおいても、私たちはすべてのプレイヤーにプラットフォームを提供し、彼らにとって良きパートナー（顧客）であり続けるべく尽力してきました。Appleのように、多くの分野で競合関係にある企業との間でも、モデルを巡る取り組みを行ってきたことはご存知の通りです。同様に、私たちはTPUシステムも、自分たちが構築している重要なプラットフォームであると位置づけています。
私たちは、製品の構築において世界最高水準を目指しています。具体的には、市場の力にさらしてテストを行い、極めて負荷の高いワークロードを抱えるユーザー層に選ばれるよう競い合うということです。こうしたプロセスこそが、チームが常に最前線であり続けることを保証するのだと考えています。私たちはそのように捉えています。こうしたアプローチを長期間にわたって継続することで、結果として機会が拡大していくのです。実際、私たちは長きにわたり、この手法で大きな成果を上げてきました。次に、先ほどのご質問に関連して「エージェンティック（自律的）な振る舞い」についてですが、強調しておくべきだった点があります。ユーザーがこうした自律的な体験を利用する際、安全性や信頼性を非常に強く懸念しているという事実です。これは、ユーザーがこうした技術をどのように活用したいかを考える上で、極めて重要な要素となっています。数十年にわたり、数十億人ものユーザーを抱える数多くの消費者向け製品において、安全な形でこうした体験を提供することで、私たちは信頼を築き上げてきました。モデルやエージェントの構築から、徹底したテストを経た展開、そして大規模な導入時におけるリアルタイムの監視に至るまで、一貫して安全性を重視するこの姿勢は、最終的に極めて大きな差別化要因になると考えています。すでにユーザーからもそうした声をいただいており、この最先端技術が普及していく過程において、ユーザーは自らの行動（利用の継続や選択）を通じて、私たちの姿勢を支持してくれるはずです。（おしまい）
今回はここまでです。
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