創業者が分散した大きな仕組みの長い経験を持ち、その土台の上に、人工知能を前提とした請負と、導入を早める部品の集まりを築いた点が最大の特徴。経験の浅い人手ではなく、熟練した技術者を中心に据える。米国や欧州、インド、南米に技術者を分散して抱える。巨大なデジタルの請負の大手とは異なる、人工知能と熟練の技術者に寄せた小型の会社の立ち位置にいる。
米国の大企業に向けて、人工知能やデータ分析、クラウドの仕組みの構築を請け負うのが事業の柱。小売や製造、金融、通信といった業種の大企業に対し、データと機械学習の基盤や、クラウドへの移行、生成する人工知能の導入などを、技術者を派遣して支える。あらかじめ用意した部品を組み合わせ、導入を早める仕組みも持つ。米国や欧州、インド、南米に技術者を抱える。請け負った仕事の対価で稼ぐ構造になっている。
景気の不安で大企業がデジタルへの投資を絞れば、仕事が減る弱点を抱える。生成する人工知能が、これまで人手で書いていた仕事を肩代わりすれば、技術者を多く抱える事業の価値が薄まる恐れもある。同業のデジタルの請負の会社との競争も激しい。技術者を抱える中欧の地域のリスクもある。小売の客への偏りや、上場の経緯による持ち分の希薄化も弱みになる。
配当を出さず、現金を成長への投資と買収、自社株買いに充てる経営。創業者の流れをくむ経営者が長く率いる。ロシアから技術者を引き上げ、中欧やインド、南米へ拠点を広げた。人工知能への集中と、近場の地域への技術者の分散を軸に、熟練した技術者を中心とする請負を進める方針が特徴になっている。
自己資本と現金は厚めだが、本業は赤字で資金を消費している段階です。黒字化の道筋が焦点になります。
前年比。3年の年平均は 9.9%
売上から原価を引いた、商品そのものの儲けの厚さ
本業でどれだけ稼げているか。マイナスは本業赤字
株主のお金をどれだけ効率よく利益に変えたか
本業で実際に生まれた現金。利益と違い会計の調整を含まない
営業CFから設備投資を引いた、自由に使える現金
フリーCFがプラスで、現金を生み出せている状態
無配
配当を出さず、稼いだお金を成長のための投資や借入の返済に充てる段階です。利益を会社の中で再投資して価値を伸ばすことを優先しています。
Grid Dynamics Holdings は、米国の大企業に向けて、人工知能やデータ分析の仕組みの構築を請け負う技術者の集団だ。
最大の特徴は、創業者の分散した大きな仕組みの長い経験を土台に、人工知能を前提とした請負と導入を早める部品の集まりを築いた点と、経験の浅い人手ではなく熟練した技術者を中心に据える点にある。一方で大企業のデジタルへの投資の絞り込みが弱点で、生成する人工知能による事業の価値の希薄化、同業との競争、中欧の地域のリスク、小売の客への偏り、上場の経緯による希薄化も弱みになる。GDYN を読むときは、大企業の人工知能への投資と客の継続、技術者の確保を軸に見るとよい。
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