イノデータの適時開示・決算・その他

UNITED STATES

SECURITIES AND EXCHANGE COMMISSION

Washington, D.C. 20549

FORM 8-K

現行レポート

1934年米国証券取引所法第13条または第15条(d)に基づき

報告日（最も古いイベントの報告日）：2024年2月22日

株式会社イノデータ

(定款に明記された登録者の正確な名称)

デラウェア	001-35774	13-3475943
(の州またはその他の管轄区域	(Commission File Number)	(I.R.S. Employer
incorporation)		Identification No.)

55 Challenger Road
Ridgefield Park, NJ		07660
(主要経営陣の住所)		(Zip Code)

登録者の電話番号（市外局番を含む） (201) 371-8000

(旧姓または旧住所（前回の報告から変更されている場合)

Form8-Kの提出が、以下の条項のいずれかに基づく登録者の提出義務を同時に満たすことを意図している場合は、以下の該当するチェックボックスをチェックしてください：

¨	証券法に基づく規則425に従った書面によるコミュニケーション（17 cfr 230.425)
¨	取引所法の下でのルール14a-12（17 cfr 240.14a-12）に基づく資料の勧誘。)
¨	取引所法の規則14d-2(b)に基づく開始前のコミュニケーション（17 cfr 240.14d-2(b))
¨	証券取引法の規則13e-4(c)に基づく開始前のコミュニケーション（17 cfr 240.13e-4(c))

法第12条(b)に従って登録された証券：

Title of each class	Trading Symbol(s)	登録されている各取引所の名称
普通株式	INOD	the nasdaq stock market llc

登録者が1933年証券法規則405（本章230.405節）または1934年証券取引法規則12b-2（本章240.12b-2節）で定義される新興成長企業であるかどうかをチェックマークで示す。

Emerging growth company ¨

新興成長企業の場合、登録者が取引所法第13条(a)に従い提供される新規または改訂された財務会計基準に準拠するための延長された移行期間を使用しないことを選択した場合は、チェックマークで示す。¨

項目2.02 経営成績および財政状態。

2024 年 2 月 22 日、Innodata Inc.は、2023 年第 4 四半期および会計年度決算を発表するプレスリリースを発表しました。このプレスリリースのコピーは、別紙99.1として本Current Report on Form 8-Kに添付されています。

Form 8-K の一般的説明B.2に従い、別紙99.1を含む本Current Report on Form 8-Kに記載された情報は、1934年証券取引法改正法（以下「取引所法」）第18条において「提出」されたとはみなされず、また同条の法的義務の対象ともみなされず、当該提出書類において明示的に参照規定されている場合を除き、1933年証券取引法改正法または取引所法に基づいて提出された登録届出書またはその他の書類に参照により組み込まれることはありません。

Item 9.01 財務諸表および添付資料

(d) Exhibits

以下の別紙索引を参照。

Exhibit Index

Exhibit No.	Description

99.1	2024年2月22日付プレスリリース。
104	表紙インタラクティブ・データ・ファイル（ixbrl 形式)

SIGNATURES

1934年証券取引法の要件に従い、登録者は本報告書に正式に権限を付与された署名者により、登録者を代表して署名させた。

	INNODATA INC.

Date: February 22, 2024	By:	/s/ Marissa B. Espineli
		Marissa B. Espineli
		Interim Chief Financial Officer

EX-99.1 2 tm245623d1_ex99-1.htm EXHIBIT 99.1

Exhibit 99.1

イノデータ、第4四半期および2023会計年度の業績を発表

第4四半期の売上高は前年同期比35％増

ニューヨーク-2024年2月22日-イノデータ・インク（NASDAQ: INOD）は本日、第4四半期および2023年12月31日を期末とする年度の業績を発表しました。

2023年12月31日に終了した四半期の収益は2,610万ドルで、前年同期の1,940万ドルから35％増加した。比較対象期間には、昨年下半期に大幅な経営陣の交代を行った結果、全社的に支出を大幅に引き下げた大手ソーシャルメディア企業からの収益が0.5百万ドル含まれていた。2023年12月31日に終了した3ヶ月間において、この企業からの収入はなかった。

2023年12月31日に終了した四半期の純利益は170万ドル（基本的1株当たり0.06ドル、希薄化後1株当たり0.05ドル）で、前年同期の純損失は200万ドル（基本的1株当たり0.07ドル、希薄化後1株当たり0.07ドル）であった。

2023年12月31日に終了した年度の総収入は8,680万ドルで、2022年の7,900万ドルから10.0％増加した。比較対象期間には、前述の大手ソーシャルメディア企業からの850万ドルの収入が含まれていた。2023年にはこの企業からの収入はなかった。

2023年12月31日に終了した年度の純損失は0.9百万ドル（基本的および希薄化後1株当たり0.03ドル）であった（2022年度は純損失12.0百万ドル（基本的および希薄化後1株当たり0.44ドル））。

調整後EBITDAは前年同期の0.2百万ドルに対し、2023年第4四半期は4.3百万ドルであった。*

2022年の調整後EBITDA損失330万ドルに対し、2023年12月31日に終了した年度の調整後EBITDAは990万ドルであった。*

現金、現金同等物および短期投資は、2023年12月31日時点で1,380万ドル、2022年12月31日時点で1,030万ドルであった。

* 調整後EBITDAの定義は以下の通り。

本プレスリリース中の金額は四捨五入されている。すべてのパーセンテージは四捨五入されていない金額で計算されている。

ジャック・アブホフ最高経営責任者（CEO）は、「2023年第4四半期の売上高は2,610万ドルで、前年同期比35％増、前四半期比18％増となりました。ジェネレーティブAIサービスに対する顧客の強い需要と、顧客の需要に応えるための迅速な立ち上げ能力の結果、ガイダンスの2,450万ドルを6.5%上回りました。2023年全体では、売上高は10%増加しました。

「注目すべきは、2023年第4四半期の前年同期比売上高成長率が39%（35%）であったことと、2022年に大々的に取り上げられた大手ソーシャルメディア企業からの売上高を差し引くと、前年同期比売上高成長率が23%（10%）であったことだ。この顧客の2022年の売上高は850万ドル、2022年第4四半期の売上高は0.5百万ドルであった。2024年第1四半期からは、この顧客からの収益は前年同期比の足かせにはならなくなる。

「また、第4四半期の調整後EBITDAが430万ドルとなり、ガイダンスの370万ドルを16％上回ったことを大変嬉しく思います。

「第4四半期の成長は、主に2023年半ばに契約した大手ハイテク企業5社の1社に対するジェネレーティブAI開発業務の立ち上がりによるもので、昨年夏の終わりに発表した別の大手ハイテク企業顧客とのジェネレーティブAI開発プログラムの開始も寄与した。

「第4四半期末には、最初に紹介した顧客が、現在の初期プログラムについて3年間の契約を結びました。この契約は、2024年、2025年、2026年の各年でおよそ2300万ドル、3年間で6900万ドルとなります。私たちはこの業績を非常に誇りに思っています。私たちの仕事に対する顧客からの賞賛と、パートナーシップをさらに拡大したいという意思表示もありました。とはいえ、注意事項として、投資家は、顧客が選択した場合、SOWの下で、早期終了や支出削減が可能な多くの方法があることを理解すべきである。私たちは、契約の期間や金額ではなく、サービスの質が顧客との関係を永続させる鍵であると信じています。

「2024年に向けて力強いスタートを切った。いわゆる "マグニフィセント・セブン "と呼ばれるテクノロジー企業のうち5社とマスター・サービス契約を結んで今年を迎えました。このうち2社との契約は順調に進んでいる。3社目も第4四半期の成長に貢献し、この顧客からは今月からさらに大幅な立ち上げが始まる。2024年には、これら3社の顧客すべてから収益を伸ばせると考えている。

「マグセブンの顧客5社のうち残り2社とは、まだゲートから出たばかりだが、今年は大きく前進できると楽観視している。我々はまた、今日のジェネレーティブAIの最も著名なリーダーを含むいくつかの追加企業と会話している。

「我々は、2024年に大幅な収益成長を実現するための戦略、事業の勢い、顧客関係を有していると確信している。我々は、2024年の年間成長率目標を20%に据え、これを超過達成するつもりである。"

アブホフは続けて、「2024年、我々は2つの幅広い市場をターゲットにする。1つ目は、ジェネレーティブAIの基盤モデルを構築しているビッグテック企業で、ジェネレーティブAIの開発に多額の費用を投じる可能性が高いと私たちは考えています。このようなビッグテック企業に対して、当社は彼らのジェネレーティブAIプログラムをサポートするために必要なさまざまなサービスを提供します。そのひとつが、インストラクション・データセットの作成です。インストラクション・データ・セットは、大規模な言語モデルを微調整するためのプログラミングと考えることができます。命令データセットによる微調整は、モデルがプロンプトを理解し、命令を受け入れ、会話し、明らかに推論し、私たちの多くが経験した無数の驚くべき技を実行することを可能にする。私たちはまた、強化学習と報酬モデリングも提供する予定です。これは、有害な、偏った、有害な反応に対するガードレールを提供するために重要なサービスです。さらに、私たちはモデルの評価とベンチマーキングにも携わっており、モデルがパフォーマンス、リスク、そして新たな規制要件を満たすよう支援しています。これらの企業数社との会話や、彼らが行った公的な発言によると、これらの企業はこれらのサービスに毎年数億ドルを費やしていると思われる。この支出は、高性能な大規模言語モデルに不可欠なもうひとつの要素であるデータ・サイエンスやコンピュートへの支出とは別のものであり、またそれに追加されるものでもある。

「私たちの第二のターゲットは、ジェネレーティブAIモデルを統合し、微調整しようとする幅広い業種の企業です。ジェネレーティブAIの企業導入はまだ始まったばかりですが、10年後には事実上すべての成功企業がジェネレーティブAI技術を自社の製品や業務に導入していると考えています。企業向けには、AIやLLMを使ってワークフローを再構築し、継続的なマネージド・サービスとして実施するビジネス・プロセス・マネジメントなどのサービスを提供しています。また、戦略的なテクノロジー・コンサルティングも提供しており、お客様と協力してAIやLLMを業務や製品に統合するためのロードマップを定義し、プロトタイプや概念実証を構築します。また、単独でも、他のテクノロジーを組み込んだより大規模なシステムの一部としても、モデルの微調整を行います。企業向けには、最初のコンサルティングからモデルの選択、微調整、配備、統合、さらにはLLMが有用で正直で無害であることを確認するためのテストや評価まで、あらゆることを一から十まで行うことができます。

「企業向けには、サブスクリプション・ベースのプラットフォームと、AIをカプセル化した業界ソリューションを提供しています。私たちがビッグテックのために行っているプログラミングのような仕事の中心にデータがあるのと同じように、データも企業展開に不可欠です。企業向けのユースケースは、非常に特殊で的を絞ったものになる傾向があり、業界やドメインに特化したデータで学習させたモデルや、入念にキュレーションされ整理された企業データを活用した、プロンプト・エンジニアリングの多大な努力とイン・コンテキスト学習を必要とするモデルを必要とします。

「ここでの結論は、生成的AI基盤モデルを構築する大手ハイテク企業や、これらの技術を採用する企業にとって、データエンジニアリングが重要であるということだ。データエンジニアリングは過去20年間、私たちが注力してきたことであり、私たちはそれを得意としていると信じている。"

アブホフは最後に、「最近、投資家から聞かれたいくつかの質問にお答えします：

何人かの投資家から、現在、追加的な資本調達の必要性を予想しているかとの質問があった。

現在のところ、追加的な資本調達の必要はないと考えています。第4四半期の現金および短期投資は1,380万ドルで、前四半期の1,480万ドルから若干減少しましたが、これは主にタイミングによるもので、新年直後に主要顧客から240万ドルの現金収入があり、第4四半期だけで400万ドル以上の調整後EBITDAを生み出しました。とはいえ、当社の成長と将来の運転資金需要を支えるため、ウェルズ・ファーゴとの間で1,000万ドルを上限とするリボルビング・クレジット枠を設定しており、第4四半期末時点ではその100％が借入ベースで利用可能であった。ウェルズ・ファーゴの融資枠はまだ引き出していない。2024年には、ウェルズ・ファーゴの融資枠を引き出すことなく、資本需要を賄うのに十分な現金が営業活動から得られると見込んでいる。

何人かの投資家から、なぜ最高技術責任者がいないのかと質問された。

AIラボの研究チームとデータ・サイエンス・チームを率いるコンピューター・サイエンスとAIの博士号取得者、製品とプラットフォーム・エンジニアリングを監督するエンジニアリング担当SVP、アジリティ製品のソフトウェア開発と製品進化を担当する副社長、そしてセキュリティとインフラを統括する最高情報セキュリティ責任者だ。これらのリーダーの下には、300人近い開発者、アーキテクト、インフラ管理者、データ科学者がいます。このような体制が、当社の事業の幅広さと規模を最もよく支えていることがわかりました。

投資家からは、ソフトウェアや製品開発に対する最近の支出について教えてほしい、なぜ個別に開示していないのか、また、クラウドインフラに多額の支出をしているのかどうかについてコメントしてほしいとの問い合わせがあった。

ソフトウェアと製品開発への支出に関しては、過去5年間で約2600万ドルを費やした。これは2022年の890万ドルがピークで、2023年には640万ドルまで減少した。しかし、当社の事業の約80％はマネージド・サービスであるため、これらの分野の支出総額は投資家にとって焦点とはならないと考えている。クラウドに関しては、主にソフトウェア、インフラ、データホスティングに年間数百万ドルを費やしている。基礎モデルのトレーニングにGPUを大量に使用しているのは、当社ではなく、大手ハイテク企業の顧客だ。

他の投資家からは、当社のコンプについてどう考えるべきかという質問がありました。具体的には、当社のコンプは世界最大のテクノロジー企業やソフトウェア企業なのか、当社の研究開発費やクラウド・コンピューティング費をこれらの企業と比較すべきなのかという質問です。

これらの企業は絶対に我々の競合相手ではない。むしろ、これらの企業の多くは私たちのターゲット市場の一部を構成している。私たちは彼らと同じようなビジネスをしているわけではないし、明白なことを言えば、同じような規模でもない。この市場のプレーヤーは基盤モデルを構築しており、私たちはこの市場に対して、彼らの旅路を支援するサービスを提供している。従って、当社の研究開発費やクラウド・コンピューティングへの投資額を競合他社と比較することは、特に意味があるとは考えていません。当社の競合は、この市場向けのAIデータエンジニアリング・サービスに注力している企業と見ている。

もうひとつの質問は、多額の資本を調達することなく、どうやってAIに軸足を移すことができたのか、というものだ。

資本を調達することなくAIに軸足を移すことができた理由は、基本的に3つあります。第一の理由は、私たちが最も重要だと考えていることだが、基盤モデルを構築するために必要とされる巨額の費用は、私たちではなく、大手ハイテク企業の顧客が負担しているということだ。私たちの顧客は、クラウド・コンピューティング、データ・サイエンス、データ・エンジニアリングのために巨額の資金を投入している。私たちは彼らが必要とするデータ・エンジニアリング・サービスを提供しており、データ・エンジニアリングを提供することで別途コンピュート・コストを発生させる必要はありません。莫大な初期費用をかけずにAIデータ・エンジニアリングに移行できた2つ目の理由は、当社が20年以上データ・エンジニアリングの会社であり、管理、リソース、設備、技術など、すでに持っている多くのものをAIのユースケースに再利用できたからです。3つ目の理由は、2016年にAIの探求を開始し、Goldengateのインフラを開発した際、管理可能な投資が発生したことです。データの観点からは、私たちはすでに大規模なチームで顧客対応を行っていたため、ループ内の人間のために追加的なコストを発生させる必要はありませんでした。オペレーターのワークベンチを再構築し、適切なデータレイクを構築するだけでよかったのです。最初に構築したモデルの目的は、ルールベースのデータ処理技術を維持するためのコストを削減することでした。人間の作業を自動化するのではなく、補強することを目指したのです。何年もかけて、当社独自のプラットフォームのひとつであるGoldengateは、エンティティ抽出、データ分類、ドキュメントのゾーニングなど、当社が行う業務の重要な側面すべてにおいて、最先端を行くようになったと確信しています。私たちは、この技術を顧客の導入や自社のプラットフォームで使用し、大きな成果を上げています。とはいえ、GoldengateはChatGPTではありません。Goldengateと会話したり、詩を書くような魔法のようなことを頼んだりすることはできません。Goldengateのパラメーター数は5000万だが、ChatGPTのパラメーター数は1兆7000億と言われている。とはいえ、Goldengateは、AIが莫大な費用をかけずに特定のタスクを非常にうまくこなすように訓練できること、オープンソースのアルゴリズムとモデルを活用したAIの導入が、多くの企業にとって業界固有のデータセットで手の届くものになり得ること、そして、特にビジネスでの導入においては、データエンジニアリングが、パフォーマンスの予測因子として、単なるモデルのサイズよりも重要であることを示している。

最近受けた質問に、「従業員1人当たりの売上高は、各事業分野でどのように比較されていますか」というものがある。

その答えは、従業員1人当たりの売上高がマネージド・サービス事業で最も低いのに対し、AIデータ・エンジニアリングのスケール・サービスではその何倍も高いからです。いずれにせよ、私たちはこれらの事業ライン全体で調整後粗利益率35～37％を目標としており、調整後粗利益率は追跡するのに適した指標だと考えています。ソフトウェア・ビジネスでは、今年の目標売上総利益率は約73%になると予想され、連結調整後売上総利益率は40～43%を目指すつもりです。

最近何度か受けたもうひとつの質問は、"アジリティは今、利益を上げているのか？"というものだ。

答えはイエスだ。今期、アジリティは120万ドルの調整後EBITDAを計上した。これは前四半期比で69%の増加でした。我々は2023年にアジリティ事業を非常にうまく実行し、厳しいマクロ環境の中で15%成長させたと考えている。アジリティ事業の調整後売上総利益率は2023年通期で69%、第4四半期では74%と好調でした。私たちは、この製品で行ったことも気に入っています。ジェネレーティブAIを統合した初のエンド・ツー・エンドの広報・メディア・インテリジェンス・プラットフォームとして、主導的なポジションを獲得できたと考えています。"

マリッサ・エスピネリ暫定最高財務責任者（CFO）は、「最近、投資家から受けたその他の質問はこうです：

なぜ現金を海外に置いておくのかという質問を受けたことがある。

海外に現金を保管しているのは、これらの地域での営業経費を賄うためである。これらの資金を本国に送金する予定はなく、その必要性も予見していない。

最近、オフショア子会社とのコスト・プラス移転価格協定について質問を受けました。

例えば、北米やヨーロッパで収益を上げているが、インドやフィリピンといった国にオフショアのデリバリーセンターを持っている企業は、独立企業間取引の原則を満たすために、移転価格取り決めと呼ばれるものを導入している。移転価格の取り決めでは、収益の一定割合がデリバリーセンターに割り当てられる。この配分割合は、多くの場合、外国の法令や規則によって決定される。外国がこのようなことをするのは、現地レベルで課税対象となる利益があることを確認するためだと理解している。連結企業が赤字で、本来なら税金を払う必要がないのに、残念ながら海外に税金を払わなければならなくなる。もちろん、赤字のときに税金を払うことは良いことではなく、「課税漏れ」と呼ばれる。しかし、このような状況であっても、オフショアで操業することによって節約できるお金に対して、私たちが払う税金は取るに足らないものである。

イノデータがより多くの収益を上げるにつれて、より多くの赤字が予想されるという構造的な理由はあるのか？

これに対する答えは、絶対に違います。Innodataの収益が増加するにつれて、調整後EBITDAはさらに高い割合で増加すると予想しています。というのも、生産設備などの直接費にはある程度の営業レバレッジがあり、一般管理費には大きな営業レバレッジがあるからです。第3四半期、第4四半期ともに、このことが明確に証明された。第3四半期の収益は前四半期比で250万ドル増加し、調整後EBITDAは前四半期比で160万ドル増加しました。同様に第4四半期も、売上高は前四半期比390万ドル増、調整後EBITDAは前四半期比110万ドル増となった。しかし、営業費用、特に営業・マーケティング活動を市場動向に応じてどのように変化させるかによって、EBITDAに計上される収益は四半期ごとに変動します。

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