ナーディの適時開示・決算・その他

UNITED STATES

SECURITIES AND EXCHANGE COMMISSION

Washington, D.C. 20549

FORM 8-K

現行レポート

セクション13または15に基づいて(D)

1934年の証券取引所法の

報告日（最も早く報告された事象の発生日） 2023年5月9日

NERDY INC.

(チャーターで指定された登録者の正確な名前)

デラウェア

001-39595

98-1499860

(State or other jurisdiction

of incorporation)

(Commission

File Number)

(I.R.S. Employer

Identification No.)

101 s.ハンレー・ロード、スイート300

St. Louis, MO

63105

(主要経営陣の住所)

(zip code)

(314) 412-1227

(登録者の電話番号（市外局番を含む)

Form 8-Kの提出が、以下のいずれかの条項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、以下の該当するボックスにチェックを入れてください：

☐

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)に基づき登録された証券：


Title of each class	TradingSymbol(s)	登録されている各取引所名
クラスa普通株式、額面は1株あたり0.0001ドル	NRDY	New York Stock Exchange
ワラント（1株あたり11.50米ドルの行使価格でクラスaの普通株式1株に対して行使可能な全ワラント	NRDY-WT	New York Stock Exchange

登録者が1933年証券法の規則405（本章230.405）または1934年証券取引法の規則12b-2（本章240.12b-2）に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こと。

Emerging growth company ☒

新興成長企業の場合、登録者が取引所法第13条(a)に従って提供される新規または改訂された財務会計基準への準拠のための延長移行期間を使用しないことを選択した場合、チェックマークで示すこと。☐

Item 2.02.

営業成績および財政状態。

2023年5月9日、株式会社ナーディは、2023年3月31日に終了した第1四半期の業績を発表するプレスリリースを発表しました。プレスリリースのコピーは、本Current Report on Form 8-Kの別紙99.1および別紙99.2として提供されています。

本書に添付された項目2.02、別紙99.1および別紙99.2に含まれる情報は、改正1934年証券取引法（「取引所法」）第18条にいう「提出」、または同条の義務の対象とはみなされず、1933年証券法または改正取引所に基づく提出書類に参照により組み込まれるものとは、当該提出書類に特定の参照により明確に記載される場合を除き、みなされないものとします。

Item 9.01.

Financial Statements and Exhibits.

(d) Exhibits.


ExhibitNo.		Description

99.1		2023年5月9日付決算短信

99.2		2023年5月9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（表紙ixbrlタグはインラインxbrl文書内に埋め込まれています）。

SIGNATURES

1934年証券取引法の要求事項に従い、登録者は本報告書を、正式に権限を与えられた以下の署名者によって、登録者を代表して署名させました。


	Nerdy Inc.
	(Registrant)

Date: May 9, 2023	By:	/s/ Jason Pello
	Name:	Jason Pello
	Title:	Chief Financial Officer

EX-99.1 2 d469463dex991.htm EX-99.1 EX-99.1

Exhibit 99.1

LOGO

nerbyQ1 | 2023 Earnings Release Guided Study Hall Wednesdays, 3-4PM (ET) Intro to Geometry Thursdays, 4:30-5:30PM (ET)


A Note to Our Shareholders	当第1四半期は、以下の通りです。:
1年前、私たちは、当社の製品と収益モデルを、お客様との長期的な継続的関係「常時接続」に向けて進化させるという意欲的な計画を発表しました。私たちは、消費者向けの「ラーニング・メンバーシップ」、機関投資家向けの「ティーチャー・アサインド」「オンデマンド」などの新しい定額制・継続収入型製品を生み出しました。これらの製品は、両タイプのお客様が必要とし望んでいると考えられる継続的なサポートに特化して構築されています。私たちは、これらの新しいモデルは、当社が開発した複数の異なる製品機能を、学習者が複数の学習形式、数千の科目、複数の学年暦年にわたって必要な支援を受けることができる包括的なオールアクセスサービスにまとめることができ、イノベーションのための優れたプラットフォームを提供すると確信していると話しました。学習者により良い、よりパーソナライズされた体験を提供できることに加え、新しい運営モデルは、はるかに効率的な運営を可能にし、営業レバレッジを高め、販売モデルを簡素化し、AI for HI®またはArtificial Intelligence for Human Interactionの応用を含む新しいイノベーションに追加のリソースをシフトすることができます。この進化した状態を実現するために、私たちは、パッケージモデルは、定額制の収益が長期的に認識されるラーニングメンバーシップモデルよりも収益認識が前倒しで行われるため、この新しいモデルは短期的に収益認識をトレードオフする必要があることを共有しました。私たちは、2023年第2四半期の開始までに、ラーニング・メンバーシップの顧客からの継続的な収益が蓄積されることで、コンシューマー事業および会社全体の成長が回復すると考えています。私たちは、新しいビジネスモデルによって大幅な営業効率化を実現し、2023 年末までに調整後 EBITDA の収益性を達成する見込みであることを表明しました。	●	Jカーブ」のビジネスモデルから脱却したを実現し、成長を取り戻しました。売上高は4,920万ドル、当社ガイダンスを上回る range of $45～47 million.
	●	Learning Membership subscriptions accounted 会社全体の認識収益の60％を占める, 昨年度第1四半期の0％近くから増加した, プロダクトマーケットフィットの高さを証明する。
	●	機関投資家向けビジネスが過去最高の業績を達成は850万ドルで、32％増加しました。の17％を占めています。の収益を計上しました。
	●	ラーニングメンバーシップへの進化と AIを活用することで、継続的な成長を実現し顧客生涯価値の相対的向上をパッケージモデルに追加します（この後、可視化されます）。レター)を作成し、一緒になって私たちの活動に大きく貢献しました。好調な営業成績と改善された profitability.
	●	でAdjusted EBITDAの収益性を達成しました。を9ヶ月前倒しで達成しました。 2023年第4四半期の目標を達成すること。前年比で約1,700bpsの改善と140万ドルの調整後EBITDAを計上しました。
	●	営業損益は680万ドルのプラスを計上しました。のキャッシュ・フロー、および580万ドルのフリー・キャッシュ・フローを計上しました。
	●	このたび、大きな節目となるマンツーマン生放送1,000万時間突破ライブラーニングプラットフォームで配信されるチュータリング since launch.
	●	また、ジェネレイティブAIを活用した2つの顧客向け新製品を発売したほか、AIを活用した大幅な業務効率化と社内生産性の向上を促進するなど、ビジネス全体におけるAIの活用を加速させることに大きく前進しました。
	●	当四半期は、新規顧客の獲得やエンゲージメントが好調で、この傾向は4月、5月も継続し、通常の季節性や社内の期待値と比較しても良好な結果でした。


		Q1 Earnings Release 2023		2

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AI for HI®

人と接する人工知能は、私たちのビジネスを急速なスピードで変革し、向上させます。

2年前の目論見書で上場企業への転身を公表した際にもお伝えしましたが、私たちは以前からAIが人の学習方法を根本的に変えることができると考えています。過去6年以上にわたって、私たちはAIをビジネス、製品、業務プロセスに適用してきました。AIは、品質を向上させ、パーソナライゼーションを強化し、提供コストを削減する当社の能力の基礎となっています。AIは、最高品質のエキスパートを特定し、学習者の基礎知識を評価し、エキスパートと学習者の適切なマッチングを支援し、他の多くの使用例の中でも業務効率を促進する我々の能力を強化します。

私たちは、私たちが構築している独自の技術基盤をAI for HI®（ヒューマンインタラクションのための人工知能）と呼び、ライブラーニングに適用して、これまで不可能だった方法でインタラクションを強化する中核的な基礎能力を概説しています。AIを活用することで、エキスパートと学習者にスーパーパワーを提供し、オンラインのライブラーニングに変革をもたらします。私たちは、AI for HI®を中心に据えたことで、最近、私たちのライブラーニングプラットフォームで1000万時間目の1対1のライブチュータリングを提供するというマイルストーンを達成することができ、さらに広い意味で、高品質で人間関係に基づいたライブオンライン学習をスケールアウトして提供することを可能にしたと評価しています。


		Q1 Earnings Release 2023		3

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As we shared in our prospectus two years ago: There are specific groupings of core competencies, or layers, highlighted below, that we believe to be particularly differentiated and powerful. We collectively call them AI for HI® short for Artificial Intelligence for Human Interaction. The four layers collectively form our operating system that is engineered for learning. Data Lake: We have built a rich database of learning interactions, capturing years of critical Learner and Expert data that we use to optimize learning on our platform. We have accumulated millions of hours of recorded live instruction, instrumented every interaction, captured a multitude of individualized attributes for Learners and Experts, and have built an adaptive self-study platform that records every practice problem and answer. We leverage technology and software to take our vast dataset to build personalized learning pathways and to enhance the learning experience. As the platform grows, the dataset and our cumulative intelligence grows. This enables even more personalization and unlocks powerful network effects that serve as a competitive advantage that is difficult for others to replicate. Curation Layer: The curation layer of the platform utilizes our database of past learning interactions, built over several years through over 100,000 hours of recorded video interviews, to identify critical traits, knowledge, and experience in Experts that correlate to better learning outcomes, which allows us to be highly selective and source the best Experts. Matching Layer: Our AI-powered Learner-Expert matching engine analyzes over 100 high dimensional features per Learner and Expert to identify the Learner-to-Expert combination with the highest projected probability of a successful interaction. Since 2012 our platform has identified over 800,000 successful Learner-to-Expert matches based on over 80 million usable data points generated from Learner and Expert attributes, past matching, learning interactions, website and marketing event interactions, and self- study interactions. Adaptive Learning Layer: Our platform delivers personalized learning at scale. The system adapts after every learning interaction, which matures and compounds its intelligence to deliver increasingly better guidance to the Learner. Model-derived insights using our rich database of past interactions and Learner attributes continuously adapt the sequencing of the content and learning after every learning interaction, which personalizes the learning path to mastery. Interaction Layers: We have designed our platform to optimize the Learner-Expert interaction through two-way video, collaborative workspaces purpose-built for learning, a companion app to enhance the interactivity of sessions in real- time, reference tools, proprietary and third party content integrations, and additional subject-specific tools. These features enable effective on-demand, integrated and personalized live learning interaction that increases engagement and Learner satisfaction. Our interactive learning platform serves multiple learning formats meeting the individual preferences of each Learner and empowering them to acquire knowledge in any chosen subject.


		Q1 Earnings Release 2023		4

2年後、多くの製品改良を経て、これらのレイヤーは、ライブのオンライン学習を提供するためのオペレーティングシステムとして機能し続けています。過去1,000万時間に及ぶ対面式ライブ学習で計測器やデータ収集に投資した結果、また、パーソナライズされた学習インタラクションの強化、AIの適用による収益増加や営業効率などのビジネス成果の両方を推進した実践経験の結果として、当社は生成型AIの最新の進歩から多大な利益を得ることができると考えています。

Nerdyで起きているイノベーションのスピードは驚異的であり、活力を与えてくれます。私たちは積極的に生成的なAIを製品に注入し、人間との対話を超強化し、超個性的なオンライン学習と指導の約束を実現し、運営効率を促進し、一般的にプラットフォームの有効性と効率性を高めています。

最もエキサイティングだったのは、この90日間で、イノベーションのペースと社内チームが成し遂げたことを目の当たりにしたことです。ジェネレーティブAIツールへの社内アクセスが拡大したことで、チームの仕事の質が向上し、その仕事を完了するまでの時間が短縮され、以前は実現不可能であった、あるいはコスト的に不可能であった製品やプロセスの改善について、新たな可能性が開かれていることを実感しています。イノベーションのスピードを説明するために、この四半期にAIを活用して実現した進歩を紹介します：

Improved Expert-Learner Matching

私たちは6年以上前に機械学習によるマッチングアルゴリズムの適用を開始し、学習者とエキスパートのマッチングをより良くするために、人間には不可能なパターンを検出するようになりました。学習者1人に対して何千人ものエキスパートが存在する中、より良い学習体験と結果を予測するパターンをプログラムによって特定するという、テクノロジーファーストのアプローチが非常に効果的であることが証明されました。現在では、競合する機械学習アルゴリズムを同時にテストし、1つが統計的に勝者となり、あるセグメントで100%のボリュームを獲得するまで、そのプロセスを繰り返します。この能力は、2022年後半に社内の「マルチアルゴ」テストプラットフォームである「thunderdome」を完成させることで、さらに強化されました。学習者と専門家のマッチングに必要なデータを取得し、活用することで、学習者と専門家の双方にとってマッチングの質が向上し、より良い学習体験につながり、最終的に顧客満足度の向上、学習成果の向上、顧客生涯価値の向上につながります。

学習形式・学習内容の拡充

2021年1月に初めて公開した当社の成長フライホイールは、新しい学習者をプラットフォームに引きつける主要な要因として、マンツーマン以外の追加学習形式を反映しています。これらの追加学習形式は、学習対象の関連コンテンツと組み合わせることで、パーソナライズされた学習体験を生み出し、プラットフォーム上での学習者のエンゲージメントとリテンションを促進します。第1四半期には、AIを活用し、AIチャットチューターとAIレッスンプランジェネレーターの2つの既発表製品を発表しましたが、これらはいずれも当社の成長をさらに加速させるものと考えています。

また、自己学習やコンピュータ適応診断テストなど、プラットフォーム上の非同期コンテンツも着実に充実させ、より高いエンゲージメントと顧客満足度を実現しています。しかし、教科や年齢、複雑さ、さらには学校のカリキュラムの違いなど、無限の可能性があるため、誰かが学びたいと思うようなあらゆる教科のコンテンツを豊富に揃えることは不可能でしたし、不可能でした。しかし、ジェネレーティブAIの進化により、高品質で超パーソナライズされたコンテンツを、ありとあらゆる学習体験に組み込むことができるようになり、私たちは大きな恩恵を受けることになりました。私たちはすでに、プラットフォーム内で利用可能な非同期コンテンツの深さと幅を急速に拡大し始めています。これは、学習者の繰り返しのニーズをさらに満たし、ライブ指導と組み合わせることで、私たちが提供できる価値をさらに高めることができると信じています。

生産性向上と業務効率化

この記事を書いている時点で、当社のソフトウェアコードの約30％がAIによって書かれています。当社のすべての従業員は、GPT-4のようなインラインのジェネレーティブAI機能にアクセスでき、業務でそれを使用することが奨励され期待されています。

カスタマーサポートの通話評価とフィードバックにAIを使用することで、年間100万ドル以上のコスト削減を実現し、より質の高い応対を行うことで、プラットフォーム上でより多くのお客様、または当社で学び続けることを選択するお客様を増やすことにつながっています。今後、当社のビジネス全体におけるジェネレーティブAIへの継続的な投資の結果、コンバージョンとリテンションの両方を促進するさらなる勝利、および業務効率の改善が期待されます。


		Q1 Earnings Release 2023		5

Scaling Learning Memberships

ラーニングメンバーシップモデルが、より魅力的なユニットレベルの経済性、より長期的で生涯価値の高い顧客関係、より高い粗利益率、よりスケーラブルで効率的なオペレーションモデルにつながるという当社の信念を検証する実質的な証拠を引き続き確認しています。また、この「オールアクセス」ビジネスモデルは、革新のためのより良いプラットフォームとして機能し、学習者により良いパーソナライゼーションを提供するために、製品との相互作用、科目、学年にまたがる当社独自のデータをより良く取得・適用できるようになると確信しており、長年にわたり顧客生涯価値の有意義な向上を実現するための複合的な関係性をもたらしています。

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Testing New Membership Offerings:

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Varsity Tutors for Schools

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In Closing

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Founder, Chairman & CEO

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Financial Highlights

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2023 Outlook

Revenue Guidance

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Adjusted EBITDA Guidance

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Financial Discussion

Revenue

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Sales and Marketing

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General and Administrative

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Liquidity and Capital Resources

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Forward-Looking Statements

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EX-99.2 3 d469463dex992.htm EX-99.2 EX-99.2

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Jason Pello

Investor Relations

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