Meta第3四半期決算の展望：収益が予想を上回る可能性、2027年の支出が分岐点

Metaは10月21日の取引終了後に第3四半期決算を発表する予定であり、市場では当期売上高に対して楽観的な見方が広がっているが、真の分岐点は2027年の資本支出とAIのマネタイズのバランスが取れるかどうかにある。これが決算発表後の株価動向を左右することになる。

BofA証券のアナリストJustin Postによると、Metaの第3四半期売上高は約638億ドルで、市場コンセンサスの633億ドルをわずかに上回る見通しだ。これは広告市場におけるチャネル調査で健全な成長が確認できたことが主な根拠となっている。BofAはMetaに対する「買い」評価および810ドルの目標株価を維持している。

当期の業績以上に、2027年の支出計画こそが今回の決算で最も注目されているポイントだ。Metaは一時的な100億ドル規模の州検事総長和解引当金への計上に直面しており、これにより第3四半期のGAAP営業利益は115億ドルに減少し、市場予想の186億ドルを大幅に下回ることとなる。EPSも3.79ドルとなり、市場予測の6.08ドルと比べて大きく減少する。こうした一時的な要因を除けば、BofAはコンセンサスを上回る利益と見込んでいるが、アナリストは経営陣が2027年にさらなる資本支出あるいはオペレーションコスト増加を示唆したり、AIのマネタイズが予想より遅れたりした場合、株価が圧迫されるリスクは無視できないと警告している。

収益面：広告チェックデータが根拠

今回の第3四半期決算での売上高が市場予想を上回る論理は比較的明確だ。Justin Postは、広告市場からのチャネル調査結果がしっかりしており、BofAのコンセンサスを上回る売上予測を裏付けるものだと指摘している。BofAは638億ドルと予想しており、市場予測の633億ドルをわずかに上回っている。またアナリストは、市場の暗黙的な期待値はすでに640億ドルに近いと見ている。

オプション市場を見ると、Metaの今回の決算に織り込まれているボラティリティは約4.1％だが、過去8四半期の実際の平均ボラティリティは7.4％と高く、現在のオプション価格は歴史的観点から割安といえる。BofAデリバティブチームのデータによれば、Metaのインプライドボラティリティスコアはロング・ショートスクリーニングで後方に位置し、市場が今期の結果に全体的に楽観的かつ、ボラティリティの予測が不足している状態を反映している。

今期のGAAP利益は一時的要素によって大きく歪められることになる。

Metaは以前、「青少年保護」訴訟の影響を受け、第3四半期に州検事総長との和解関連費用として100億ドルを計上すると発表していた。BofAは、これによりGAAP営業利益は約115億ドルまで減少し、市場コンセンサスの186億ドルを大幅に下回ると予想している。同様に、GAAP EPSは3.79ドルとなり、市場期待の6.08ドルと比較している。

BofAは、こうした一過性引当金を除外した場合、同社の収益力は実際にはコンセンサスレベルを上回ると強調しており、投資家は2つのデータセットを区別し、利益数字の誤認を避ける必要があるとしている。

今期の売上に対する市場の意見の違いはそれほど大きくなく、本当の不安材料は中期的な支出計画にある。

BofAのアナリストは、今回の決算カンファレンスコールの主なリスク項目として次の2つを挙げている。1つ目は、経営陣が2027年に資本支出や営業費用のさらなる上昇余地を示唆すること、2つ目はAIマネタイズのタイムラインが遅れること—特に、MuseなどのAIプロダクトは直近で大量の計算リソースを消費する一方、まだ直接的な収益寄与が出ていない点だ。

アナリストはMetaが今回のコールで2027年の資本支出に関する正式なガイダンスは示さないとみているが、定性的なフレームワークを提供する可能性があると予想している。

よりマクロな視点から見ると、BofA株式ストラテジストのSavita Subramanianは、今年のテックジャイアントが資本支出の伸びを売上増加比の20％に対し約50％も上回っていると指摘。市場のコンセンサスモデルがAI関連収益が2027年下半期には資本支出に追いつく想定に依存しているが、もしMetaのコール内容でこの仮定に揺らぎが生じた場合は、実質的なバリュエーションプレッシャーとなる。

支出の問題以外にも、アナリストはカンファレンスコールがMuseのユーザー採用率やユーザー当たりのTokenコスト、エンタープライズAI Opportunity、大規模言語モデルおよびインフラストラテジーといった複数の分野にフォーカスすると見ている。

潜在的なポジティブ要因には、AIが広告事業にさらなる押し上げ効果を与えること、新たなAIプロダクトのユーザー牽引データ開示、インフラ効率改善の見通し発表、などが挙げられる。潜在的なリスクは、マクロ環境や為替、またはAI恩恵の限界化などにより第4四半期ガイダンスが軟化すること、そして2027年に向けたAIマネタイズの道筋が明確でないことが挙げられる。