別紙99.1
Innodataが第4四半期と 会計年度の2023会計年度の業績を報告します
第4四半期の収益は前年比で35%増加
ニューヨーク — 2024年2月22日 — イノデータ株式会社(NASDAQ: INOD) は本日、第4四半期および2023年12月31日に終了した年度の業績を報告しました。
· | 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1,940万ドルの収益から 35% 増加しました。比較期間には、昨年下半期に経営陣の大幅な交代を経験した大手ソーシャルメディア企業からの50万ドルの収益が含まれており、その結果、支出が全面的に劇的に削減されました。2023年12月31日に終了した3か月間、この会社から からの収益はありませんでした。 |
· | 2023年12月31日に終了した四半期 の純利益は170万ドル、基本株式1株あたり0.06ドル、希薄化後1株あたり0.05ドルでしたが、前年同期の純損失は200万ドル、基本および希薄化後1株あたり0.07ドルでした。 |
· | 2023年12月31日に終了した 年度の総収益は8,680万ドルで、2022年の7,900万ドルの収益から 10.0% 増加しました。比較期間には、上記の大手ソーシャルメディア企業からの850万ドルの収益が含まれていました。2023年には、この会社から からの収益はありませんでした。 |
· | 2023年12月31日に終了した 年度の純損失は90万ドル、基本および希薄化後1株あたり0.03ドルでしたが、2022年の純損失は1,200万ドル、ベーシック および希薄化後1株あたり0.44ドルでした。 |
· | 2023年第4四半期の調整後EBITDAは430万ドルでしたが、昨年の同時期の調整後EBITDAは20万ドルでした。* |
· | 2023年12月31日に終了した年度の調整後EBITDAは990万ドルでしたが、2022年の調整後EBITDA損失は330万ドルでした。* |
· | 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1,030万ドルでした。 |
* 調整後EBITDAは以下のように定義されています。
このプレスリリースの金額は四捨五入されています。 パーセンテージはすべて四捨五入されていない金額を使用して計算されています。
CEOのジャック・アブホフは次のように述べています。「 は、2023年第4四半期の売上高が2,610万ドルで、前年同期比で35%、前四半期比で18%成長したことを発表できることを嬉しく思います。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、顧客の需要を満たすために迅速に を増やすことができた結果、予想の ドルを 6.5% 上回りました。2023年全体で、私たちは収益を10%増加させました。
「2022年に大々的に公表された非公開化を経て、他の多くのベンダーのサービスとしての当社のサービス(および )を終了した大規模なソーシャル メディア企業からの収益を引き出すと、2023年第4四半期の 収益は前年比35%に対して39%、収益は前年比で23%増加しました(10%に対して)は注目に値します。)そしてスタッフの80%を解雇しました。この顧客は、2022年に850万ドルの収益をもたらし、 は2022年の第4四半期に50万ドルの収益をもたらしました。2024年第1四半期以降、この顧客からの収益が前年比の 比較の妨げになることはなくなります。
「また、第4四半期の調整後EBITDAが430万ドルで、当社の予想である370万ドルを16%上回ったことを発表できることを非常に嬉しく思います。
「第4四半期の成長は、主に 2023年半ばに署名した5大テクノロジー企業のジェネレーティブAI開発作業の増加によって推進されました。また、昨年の夏の終わりに発表した別のビッグテックの顧客とのジェネレーティブAI開発プログラムの 開始によっても恩恵を受けました。
「第4四半期後半に、私が に言及した最初の顧客が、現在の初期プログラムについて当社と3年間の契約を結びました。作業明細書の上限額に基づくと、2024年、 2025年、2026年のそれぞれで年間約2,300万ドル、3年間で6,900万ドルの金額になります。私たちはこの成果を とても誇りに思っています。これには、私たちが行ってきた仕事に対するお客様の称賛と、パートナーシップ をさらに拡大することへの関心の表明がありました。とはいえ、注意点として、投資家は、SOWには、顧客 が希望に応じて早期解約したり、支出を削減したりする方法がいくつかあることを理解しておく必要があります。私たちは、契約に定められた期間や価値ではなく、顧客との関係を永続させるには、常にサービスの質が重要だと考えています。
「2024年に向けて好調なスタートを切りました。 私たちは、いわゆるマグニフィセント・セブンのテクノロジー企業5社とマスターサービス契約を結んで今年に入りました。これらの会社のうち2社 社で、現在順調に進んでいます。3分の1も第4四半期の成長に貢献し、今月からこの顧客 からの大幅な増加が見られました。私たちは、2024年にこれら3人の顧客すべてで収益を伸ばすと楽観視しています。
「Mag Sevenの5人の顧客のうち残りの2人については、まだ門戸から抜け出せませんが、今年は大幅な進出を期待しています。また、 は、今日のジェネレーティブAIで最も著名なリーダー企業を含む、他にもいくつかの企業と話し合っています。
「私たちは、2024年に大幅な収益成長を実現するための戦略、ビジネス の勢い、顧客関係があると信じています。2024年には 20% という年間成長目標を堅持し、これをさらに達成することを意図しています。」
Abuhoffは続けます。「2024年には、 という広い2つの市場をターゲットにします。1つ目は、ジェネレーティブAIの基礎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 多額の費用をかける可能性が高いと私たちは考えています。これらのビッグテック企業には、 gen 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ています。これらのサービスの1つは、命令データセットの作成です。命令データセットは、大規模な言語モデルを微調整するために使用されるプログラミング と考えることができます。命令データセットを使用して微調整することで、モデルはプロンプトを理解し、 命令を受け入れ、会話し、明らかに理性を示し、私たちの多くが今経験した無数の素晴らしい偉業を実行できるようになります。私たち は、強化学習と報酬モデリングも提供します。これらのサービスは、毒性、 バイアス、有害な反応に対するガードレールを提供するために不可欠です。さらに、モデルの評価とベンチマークにも携わり、モデルがパフォーマンス、 リスク、および新たな規制要件を満たしていることを確認しています。これらの企業のいくつかとの私の会話と、彼らが行った公の発言に基づいて、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す可能性が高いと私たちは考えています。この支出は、高性能の大規模言語モデルのもう1つの重要な要素であるデータサイエンスとコンピューティングへの支出に加えて、および とは別のものです。
「私たちの2番目のターゲット市場は、ジェネレーティブAIモデルの統合と微調整を目指す幅広い業種の企業です。企業がジェネレーティブAIを採用するという点ではまだ初期の段階ですが、今から10年後には、成功しているほぼすべての企業が自社の製品や事業にジェネレーティブAI技術 を採用していると考えています。企業向けに、ビジネスプロセス管理などのサービスを提供しています。このサービスでは、AIとLLMを使用してワークフロー を再設計し、その作業を継続的なマネージドサービスとして実行します。また、戦略的技術コンサルティングも行っています。お客様 と協力して、業務と製品の両方にAIとLLMを統合するためのロードマップを定義し、プロトタイプと概念実証を構築します。また、 モデルを単独で、または他のテクノロジーを組み込んだ大規模なシステムの一部として微調整しています。企業の場合、最初のコンサルティングからモデルの選択、微調整、展開、統合、テストと の評価まで、すべてを 本気で行い、LLMが役に立ち、誠実で、無害であることを確認することができます。
「また、企業向けに、AIをカプセル化するサブスクリプションベースの プラットフォームと業界ソリューションを提供しています。自社モデルと主要な3つのモデルの両方赤パーティーモデル。データ がビッグテック企業で行うプログラミングのような仕事の中心にあるように、企業への展開にとってもデータも同様に重要です。企業での使用 のケースは、非常に具体的で的を絞ったものになる傾向があり、業界固有またはドメイン固有のデータでトレーニングされたモデルや、 には、慎重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迅速なエンジニアリング作業とコンテキスト内の学習が必要です。
「肝心なのは、データエンジニアリング は、ジェネレーティブAI基盤モデルを構築する大手テクノロジー企業やこれらのテクノロジーを採用する企業にとって重要だということです。データ エンジニアリングは、過去20年間、私たちの焦点となってきましたが、私たちはそれが非常に得意だと信じています。」
Abuhoffは次のように締めくくりました。「最近、投資家から寄せられた の質問に答えて、
· | 何人かの投資家から、現在 が追加の株式を調達する必要があると予想しているかどうか尋ねられました。 |
o | 答えは「いいえ」です。現在、追加の株式を調達する必要はないと予想しています。第4四半期末には $1,380万ドルの現金および短期投資があり、前四半期の1,480万ドルからわずかに減少しましたが、これは主にタイミングによるものでした。 は新年の直後に主要顧客から240万ドルの現金領収書を受け取り、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要件をサポートするために、 Wells Fargoでは最大1,000万ドルの融資を提供するリボルビング・ライン・オブ・クレジット・ラインを設けています。第4四半期末の時点で、その100%が借入ベースで利用可能でした。私たち はまだウェルズ・ファーゴ・ラインを引き下げていません。2024年には、ウェルズ・ファーゴの施設を引き落とすことなく、資本ニーズ を賄うのに十分な現金を事業から生み出すと予想しています。 |
· | 何人かの投資家から、なぜ私たちに の最高技術責任者がいないのかと尋ねてきました。 |
o | ある意味では、私たちは実際に 四最高技術責任者、または少なくとも同等の人物で、それぞれが特定の技術分野を管理しています。私たちには、コンピューターサイエンスとAIの博士号があり、AIラボの研究チームとデータサイエンス チームを率いています。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上級副社長、アジリティ製品のソフトウェア開発と 製品の進化に焦点を当てた副社長がもう1人います。また、最高情報セキュリティ責任者がいます。セキュリティとインフラを率いています。 これらのリーダーの下には、300人近くの開発者、建築家、インフラ管理者、データサイエンティストがいます。この構造 が私たちのビジネスの幅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、ソフトウェアと製品開発への最近の 支出を共有して、なぜそれを個別に開示しないのか、そしてクラウドインフラストラクチャに多額の 支出があったかどうかについてコメントしてほしいと依頼されました。 |
o | ソフトウェアと製品開発への支出に関しては、過去5年間に約2,600万ドルを費やしました。これは2022年に890万ドルでピークに達し、2023年には640万ドルに減少しました。しかし、 私たちのビジネスの約80%がマネージドサービスであるため、これらの分野での総支出を投資家にとっての焦点とは考えていません。クラウドに関しては、主にソフトウェア、インフラストラクチャ、データホスティングに年間数百万ドルを費やしています。 基礎モデルのトレーニングにGPUに多額の費用をかけているのは、私たちではなく、ビッグテックのお客様です。 |
· | 他の投資家から、私たちのコンプについてどう考えるべきかと聞かれました。具体的には、私たちの会社が世界最大のテクノロジーおよびソフトウェア企業であるかどうか、また、 私たちの研究開発費とクラウドコンピューティング支出をこれらの企業と比較すべきかどうかを尋ねました。 |
o | これらの会社は絶対に私たちの仲間ではありません。これらの企業のかなり多くは、私たちのターゲットとなる 市場の一部です。私たちは彼らのビジネスをしていません、そして当然のことながら、私たちは同じような規模ではありません。この市場のプレーヤーは基礎 モデルを構築しており、私たちは彼らの旅に役立つサービスをこの市場に提供しています。したがって、私たちの 研究開発費とクラウドコンピューティング支出を彼らの支出と比較することは特に役立つとは考えていません。競合他社は、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だと考えています。 |
· | もう1つの質問は、どうやって 多額の資金を調達せずにAIに軸足を移したのかということです。 |
o | 資金を調達せずに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。最初の の理由は、私たちが断然最も重要だと思いますが、基礎モデル を構築するために必要だと読んだ巨額の支出は、私たちではなく、大規模な技術顧客が負担しているということです。当社のお客様は、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に多額の資金を投入しています。これはLLMにとって重要な3つの要素です。私たちは彼らが必要とする種類の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ために別途計算コストを負担する必要はありません。莫大な初期費用をかけずに を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、20年以上にわたってデータエンジニアリング企業として活動しており、 管理、リソース、施設、 、テクノロジーなど、すでに導入していたものの多くをAIのユースケースに対応するために再利用できたことです。3つ目の理由は、2016年にAIの探求と Goldengateインフラストラクチャの開発を開始したときに、管理可能な投資が行われたことです。データの観点から見ると、私たちはすでに 人の大規模なチームを顧客対応に雇用していたので、ヒューマン・イン・ザ・ループに余分な費用をかけ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 再設計し、適切なデータレイクを作成するだけでよかったのです。私たちが構築したモデルに最初に設定した目標は、 がルールベースのデータ処理技術の維持に関連するコストを削減できるようにすることでした。私たちは人間の仕事を自動化することを目指していませんでした、 。それを増強することを目指していました。長年にわたり、当社独自のプラットフォームの1つであるGoldengateは、エンティティ 抽出、データ分類、ドキュメントゾーニングなどの分野で最先端になったと私たちは信じています。これらはすべて、私たちの仕事の重要な側面です。私たちはこのテクノロジーをお客様の導入 や自社のプラットフォームで使用しており、素晴らしい成果を上げています。とはいえ、ゴールデンゲートはChatGPTではありません。会話したり、 に詩を書くような魔法の偉業をするように頼んだりすることはできません。ゴールデンゲートには5000万のパラメーターがありますが、ChatGPTには1.7兆のパラメーターがあると言われています。 とはいえ、Goldengateは、多額の費用をかけずに特定のタスクを非常にうまく実行するようにAIをトレーニングできること、オープンソースのアルゴリズムとモデルを活用した AIの導入は、業界固有のデータセットについて多くの企業にとって手の届くところにあること、 特にビジネス実装では、パフォーマンスの予測因子として単なるモデルサイズよりもデータエンジニアリングの方が重要であることを示しています。 |
· | 最近寄せられた質問は、「従業員1人あたりの の収益は、さまざまな事業部門でどのように比較されますか?」です。 |
o | 答えは、従業員1人あたりの収益はマネージドサービス事業で最も低く、AIデータエンジニアリング規模のサービスではその数倍であるということです。とにかく、これらの事業 分野全体で調整後売上総利益率を35〜37%と目標としているため、調整後売上総利益の方が追跡しやすい指標だと考えています。当社のソフトウェア事業では、今年の目標売上総利益率は約73%と予想されており、連結調整後売上総利益率は40〜43%を目標としています。 |
· | 最近何度か 回聞かれるもう一つの質問は、「アジリティは今利益を上げているのか?」 |
o | 答えは「はい」です。今四半期に、アジリティは120万ドルの調整後EBITDAを計上しました。これは、第3四半期と比較して 連続で 69% 増加しました。私たちは2023年にアジリティ事業を非常にうまく実行し、困難なマクロ環境の中で 15% の成長を遂げたと考えています。 の調整後売上総利益率は、2023年全体で69%、第4四半期には74%と好調でした。また、この製品で行ったことも気に入っています。 私たちは、 ジェネレーティブAIを統合した最初のエンドツーエンドの広報および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地位を占めたと信じています。」 |
暫定最高財務責任者(CFO)のマリッサ・エスピネリは次のように付け加えました。「最近、投資家から寄せられたその他の の質問は次のとおりです。
· | なぜ海外に現金 を保管しているのかと聞かれました。 |
o | 私たちが海外に現金を保管している理由は、これらの場所での営業費用を賄うためです。 これらの資金を本国に送金する予定はありませんし、その必要性も予測していません。 |
· | 最近、オフショア子会社との コストプラス移転価格契約について尋ねられました。 |
o | たとえば、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などの国にオフショア配送センターを持っている企業は、部門間取引 の原則を満たすために、いわゆる移転価格契約を導入しています。移転価格契約では、収益の一部が配送センターに割り当てられます。 の配分割合は、多くの場合、外国の法令または規制によって決定されます。外国がこれを行う理由は、 課税対象として地方レベルで利益が得られるようにするためだと理解しています。連結対象企業が損失を出していて、そうでなければ が税金を払う必要がないとしたら、残念ながら海外で税金を払わなければなりません。明らかに、お金を失っているときに税金を払うことは良いことではなく、「税務漏れ」と呼ばれています。しかし、このような状況でも、私たちが支払う税金は、海外で事業を行うことで節約できるお金に比べれば取るに足らないものです。 |
· | 私たちは、Innodataがより多くの収益を生み出すにつれて、より多くの損失を被ると予想される 構造的な理由があるかどうか尋ねられました。 |
o | これに対する答えは絶対に「いいえ」です。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。これは、生産 施設などの直接コストにはある程度の営業レバレッジがあり、一般管理運営コストには大きな営業レバレッジがあるためです。 Q3とQ4の両方で、これに関する明確な証拠が見られました。第3四半期の収益は250万ドル連続で増加し、調整後EBITDAは160万ドル連続で増加しました。同様に、第4四半期の収益 は390万ドル連続で増加し、調整後EBITDAは110万ドル連続で増加しました。ただし、営業費用、特に販売とマーケティングの取り組みを市場のダイナミクスに基づいてどのように配分するかによって、収益がEBITDAラインに占める割合は四半期ごとに変動します 。」 |
Q&A付きの電話会議のタイミング
Innodataは本日、東部標準時の午後5時に、質疑応答を含む決算電話会議 を実施します。この電話には、次のコールイン 番号をダイヤルして参加できます。
電話会議のコールイン番号は、次のとおりです。
1-888-506-0062 | (国内) | ||
+1 973-528-0011 | (国際) | ||
参加者アクセスコード | 383451 | ||
1-877-481-4010 | (国内リプレイ) | ||
+1 919-882-2331 | (国際リプレイ) | ||
リプレイパスコード | 49773 |
の参加者は、通話開始の約10分前にダイヤルインすることをお勧めします。また、 には、www.innodata.comの投資家向け情報セクションで、電話会議のライブWebキャストにアクセスしてください。 Webcast機能はリスニング専用モードになりますのでご注意ください。
コールインまたはWebキャストのリプレイ は、電話会議後30日間視聴できます。
イノデータについて
Innodata(NASDAQ:INOD)は、世界の一流企業の多くにAIの可能性を届けるグローバル データエンジニアリング企業です。私たちは、AIデータ収集/注釈、AIデジタルトランスフォーメーション、業界固有のビジネスプロセスのためのAI対応ソフトウェア プラットフォームとマネージドサービスを提供しています。 当社のローコードInnodata AIテクノロジープラットフォームは、当社の製品の中核です。あらゆる関係において、私たちは が最高品質のデータと優れたサービスをお客様に提供してきた30年以上にわたる伝統を尊重しています。詳細については、www.innodata.comをご覧ください。
将来の見通しに関する記述
このプレスリリースには、 改正された1934年の証券取引法のセクション21Eおよび改正された1933年の証券法のセクション27Aの意味における特定の将来の見通しに関する記述が含まれている場合があります。これらの将来の見通しに関する記述には、当社の事業、経済実績、および財務状況に関する記述 が含まれますが、これらに限定されません。「プロジェクト」、「信じる」、 「期待する」、「できる」、「できる」、「意図する」、「かもしれない」、「すべき」、 「する」、「予測」、「示す」、「予測」、「予測」、「予測」、「予測」、「可能性」、「可能」、「約束」、「否定的」などの言葉です。その中のもの、および他の同様の 表現は、一般的に将来の見通しに関する記述を識別します。
これらの将来の見通しの 記述は、経営陣の現在の期待、仮定、見積もりに基づいており、ロシアとウクライナの間の継続的な紛争、ハマスのイスラエルへの攻撃 とその後の紛争から生じる影響、大規模言語モデルへの投資、顧客によって契約が終了する可能性があること、予測される またはコミットされた作業量を含むがこれらに限定されない、多くのリスクと不確実性の影響を受けます。実現しないかもしれません。パイプラインの機会や顧客との話し合いは、 に実現しないかもしれません仕事量または予想される仕事量、当社のサービスがサポートする市場、特に新規市場や新興市場、 の継続的な発展の可能性、 サービスの要件を生む事業計画を実行するお客様と見込み客の能力と意欲、デジタルデータソリューション(DDS)セグメントにおけるプロジェクトベースの仕事への継続的な依存、およびそのような契約の の主に自由意志の性質と能力これらの顧客のうち、プロジェクトを削減、延期、またはキャンセルしようとしている。 が、プロジェクトを置き換えることができない可能性があるが完成、キャンセル、または減額された、DDSセグメントの収益が限られた数の顧客に引き続き集中している、 アジリティセグメントのコンテンツプロバイダーへの依存、買収、合弁事業、戦略的投資による統合と相乗効果の引き出すのが難しい、買収する可能性のある企業や企業の潜在的な未発見の負債、のれんおよびその他の取得した無形資産の帳簿価の潜在的な減損当社が買収した企業や企業の資産。景気後退が続いている、または市場が低迷している 状況、外部市場要因の変化、事業または成長戦略の変化、新しい の出現または既存の競合企業の成長、その他のさまざまな競争上および技術上の要因、当社の情報技術 システムの使用と依存(潜在的なセキュリティ侵害、サイバー攻撃、プライバシー侵害、または消費者、顧客、従業員、または会社情報の不正開示、またはサービスの中断などを含む)リスクと不確実性は、時々 への提出書類に記載されています証券取引委員会。
当社の実際の結果は、将来の見通しに関する記述で言及されている の結果とは大きく異なる可能性があります。このような違いを引き起こす、または寄与する可能性のある要因には、パートI、項目1Aで説明したリスクが含まれますが、これらに限定されません。「リスク要因」、パートII、項目7。2023年2月24日に 証券取引委員会に提出された「経営陣の議論 および財政状態と経営成績の分析」、およびフォーム10-Kの年次報告書の他の部分。証券 および証券取引委員会に提出する可能性のあるその他の提出書類によって更新または修正されました。これらのリスクと不確実性を考えると、将来の見通しの 記述で言及されている結果が出るという保証はありません。これらの将来の見通しに関する記述に過度に依存しないでください。これらの将来の見通しに関する記述は、本書の日付の時点で についてのみ述べられています。
私たちは、連邦証券法で が義務付けられている場合を除き、新しい情報、将来の発展、その他の結果であるかどうかにかかわらず、 ガイダンスやその他の将来の見通しに関する記述を更新または検討する義務を負いません。
会社連絡先
マルシア・ノベロ
イノデータ株式会社
Mnovero@innodata.com
(201) 371-8015
非GAAPベースの財務指標
米国会計基準(「GAAP」)に従って作成された 財務情報に加えて、特定の非GAAP財務情報も提供しています。これらの非GAAPベースの財務 指標は、投資家が期間ごとの業績を比較するのに役立つと考えています。いくつかの点で、経営陣は、 経営陣が事業の継続的な業績を反映していると考える調整を行うことで、非GAAP 財務指標の方が同等のGAAPベースの財務指標よりも当社の継続的なコア業績を示すものであると考えています。
私たちは、この非GAAP 財務情報を提示することで、投資家が当社の財務 業績、競争力、および将来の見通しをより完全に理解できるようになり、特に経営陣や 取締役会が当社の業績を評価し、事業を管理するために使用するのと同じ情報を提供することで、投資家の透明性が高まると考えています。ただし、この プレスリリースに記載されている非GAAP財務指標には、GAAPに従って決定された 事業運営に関連する費用のすべてを反映していないという点で、一定の制限があります。したがって、投資家は、非GAAP財務指標を、GAAPに従って作成された財務実績指標に加えて検討すべきであり、それに代わるものでも、それよりも優れているものでもありません。さらに、 が提示する非GAAP財務指標は、他の企業が使用している同様の非GAAP財務指標とは異なる場合があります。
調整後EBITDA
調整後EBITDAは、支払利息、所得税、減価償却、無形資産の償却(EBITDAの導出)を控除する前の米国会計基準に基づくInnodata Inc. とその子会社に帰属する純利益(損失) に、無形資産の減損損失および のれんに対する追加調整、株式ベースの報酬を加えたものと定義しています。、非支配持分に帰属する収入(損失)、非経常退職金、およびその他の1回限りの 費用。
私たちは調整後EBITDAを使用して、事業の中核的業績 と会計期間間の傾向を評価しており、これらの指標は当社の内部業績測定 プロセスの重要な要素であると考えています。
調整後EBITDAと最も 直接比較可能なGAAP指標との調整が、本リリースに添付されている表に含まれています。
イノデータ株式会社および子会社
要約連結営業明細書
(未監査)
(千単位、1株あたりの金額を除く)
3 か月が終了 | 年度終了 | |||||||||||||||
12 月 31 日 | 12 月 31 日 | |||||||||||||||
2023 | 2022 | 2023 | 2022 | |||||||||||||
収入 | $ | 26,112 | $ | 19,375 | $ | 86,775 | $ | 79,001 | ||||||||
運用コストと経費: | ||||||||||||||||
直接運営費 | 15,948 | 12,740 | 55,482 | 51,533 | ||||||||||||
販売費および管理費 | 8,203 | 8,355 | 30,975 | 37,940 | ||||||||||||
支払利息、純額 | 57 | 9 | 179 | 11 | ||||||||||||
24,208 | 21,104 | 86,636 | 89,484 | |||||||||||||
所得税引当前利益(損失) | 1,904 | (1,729 | ) | 139 | (10,483 | ) | ||||||||||
所得税引当金 | 248 | 229 | 1,028 | 1,522 | ||||||||||||
連結純利益 (損失) | 1,656 | (1,958 | ) | (889 | ) | (12,005 | ) | |||||||||
非支配株主に帰属する収入 (損失) | 4 | 2 | 19 | (70 | ) | |||||||||||
Innodata Inc. と子会社に帰属する純利益(損失) | $ | 1,652 | $ | (1,960 | ) | $ | (908 | ) | $ | (11,935 | ) | |||||
Innodata Inc. および子会社に帰属する1株当たりの収益(損失): | ||||||||||||||||
ベーシック | $ | 0.06 | $ | (0.07 | ) | $ | (0.03 | ) | $ | (0.44 | ) | |||||
希釈 | $ | 0.05 | $ | (0.07 | ) | $ | (0.03 | ) | $ | (0.44 | ) | |||||
加重平均発行済株式数: | ||||||||||||||||
ベーシック | 28,728 | 27,392 | 28,131 | 27,278 | ||||||||||||
希釈 | 31,983 | 27,392 | 28,131 | 27,278 |
イノデータ株式会社および子会社
要約連結貸借対照表
(未監査)
(千単位)
2023年12月31日 | 2022年12月31日 | |||||||
資産 | ||||||||
流動資産: | ||||||||
現金および現金同等物 | $ | 13,806 | $ | 9,792 | ||||
短期投資 — その他 | 14 | 507 | ||||||
売掛金、純額 | 14,288 | 9,528 | ||||||
前払費用およびその他の流動資産 | 3,969 | 3,858 | ||||||
流動資産合計 | 32,077 | 23,685 | ||||||
資産および設備、純額 | 2,281 | 2,511 | ||||||
使用権資産、純額 | 5,054 | 4,309 | ||||||
その他の資産 | 2,445 | 1,498 | ||||||
繰延所得税、純額 | 1,741 | 1,475 | ||||||
無形資産、純額 | 13,758 | 12,526 | ||||||
グッドウィル | 2,075 | 2,038 | ||||||
総資産 | $ | 59,431 | $ | 48,042 | ||||
負債、非支配持分、株主資本 | ||||||||
流動負債: | ||||||||
買掛金、未払費用、その他 | $ | 9,245 | $ | 9,880 | ||||
未払給与、賃金、および関連する給付 | 7,799 | 6,136 | ||||||
所得税およびその他の税金 | 3,848 | 3,230 | ||||||
長期債務 — 現在の部分 | 1,261 | 877 | ||||||
オペレーティングリース負債-現在の部分 | 782 | 693 | ||||||
流動負債合計 | 22,935 | 20,816 | ||||||
繰延所得税、純額 | 22 | 65 | ||||||
長期債務、現行分を差し引いたもの | 6,778 | 5,079 | ||||||
オペレーティング・リースの負債、当期分を差し引いたもの | 4,701 | 4,036 | ||||||
負債総額 | 34,436 | 29,996 | ||||||
非支配持分 | (708 | ) | (727 | ) | ||||
株主資本 | 25,703 | 18,773 | ||||||
負債合計、非支配持分、株主資本 | $ | 59,431 | $ | 48,042 |
イノデータ株式会社および子会社
要約連結キャッシュフロー計算書
(未監査)
(千単位)
年度終了 | ||||||||
12月31日 | ||||||||
2023 | 2022 | |||||||
営業活動によるキャッシュフロー: | ||||||||
連結純損失 | $ | (889 | ) | $ | (12,005 | ) | ||
連結純損失と純現金との調整のための調整 | ||||||||
営業活動による提供: | ||||||||
減価償却と償却 | 4,716 | 3,889 | ||||||
株式ベースの報酬 | 4,027 | 3,283 | ||||||
繰延所得税 | (276 | ) | 217 | |||||
疑わしい口座への引当金 | 426 | 480 | ||||||
年金の費用 | 1,046 | 943 | ||||||
リース終了による損失 | - | 125 | ||||||
営業資産および負債の変動: | ||||||||
売掛金 | (5,116 | ) | 1,303 | |||||
前払費用およびその他の流動資産 | 372 | (226 | ) | |||||
その他の資産 | (171 | ) | 750 | |||||
買掛金、未払費用、および その他 | (490 | ) | 322 | |||||
未払給与、賃金、および関連する給付 | 1,653 | (310 | ) | |||||
所得税およびその他の税金 | 605 | 13 | ||||||
営業活動によって提供された(使用された)純現金 | 5,903 | (1,216 | ) | |||||
投資活動によるキャッシュフロー: | ||||||||
資本支出 | (5,564 | ) | (6,526 | ) | ||||
短期投資(購入)による収入-その他 | 493 | (507 | ) | |||||
投資活動に使用された純現金 | (5,071 | ) | (7,033 | ) | ||||
財務活動によるキャッシュフロー: | ||||||||
ストックオプションの行使による収入 | 3,324 | 332 | ||||||
長期債務の支払い | (452 | ) | (639 | ) | ||||
財務活動によって提供された(使用された)純現金 | 2,872 | (307 | ) | |||||
現金および現金同等物に対する為替レートの変動の影響 | 310 | (554 | ) | |||||
現金および現金同等物の純増額(減少) | 4,014 | (9,110 | ) | |||||
現金および現金同等物、期初 | 9,792 | 18,902 | ||||||
現金および現金同等物、年末年始 | $ | 13,806 | $ | 9,792 |
イノデータ株式会社および子会社
GAAPと非GAAP財務指標の調整
(未監査)
(千単位)
12月31日に終了した3か月間 | 12月31日に終了した年度 | |||||||||||||||
統合されました | 2023 | 2022 | 2023 | 2022 | ||||||||||||
Innodata Inc. と子会社に帰属する純利益(損失) | $ | 1,652 | $ | (1,960 | ) | $ | (908 | ) | $ | (11,935 | ) | |||||
所得税引当金 | 248 | 229 | 1,028 | 1,522 | ||||||||||||
支払利息 | 105 | 9 | 400 | 11 | ||||||||||||
減価償却と償却 | 1,237 | 1,053 | 4,716 | 3,889 | ||||||||||||
退職** | - | - | 580 | - | ||||||||||||
株式ベースの報酬 | 1,029 | 913 | 4,027 | 3,283 | ||||||||||||
非支配持分 | 4 | 2 | 19 | (70 | ) | |||||||||||
調整後EBITDA(損失)-連結 | $ | 4,275 | $ | 246 | $ | 9,862 | $ | (3,300 | ) |
12月31日に終了した3か月間 | 12月31日に終了した年度 | |||||||||||||||
DDSセグメント | 2023 | 2022 | 2023 | 2022 | ||||||||||||
DDSセグメントに帰属する純利益(損失) | $ | 974 | $ | (501 | ) | $ | 223 | $ | (711 | ) | ||||||
所得税引当金 | 246 | 228 | 1,018 | 1,423 | ||||||||||||
支払利息 | 104 | 9 | 395 | 10 | ||||||||||||
減価償却と償却 | 351 | 211 | 1,161 | 694 | ||||||||||||
退職** | - | - | 33 | - | ||||||||||||
株式ベースの報酬 | 986 | 760 | 3,511 | 2,690 | ||||||||||||
非支配持分 | 4 | 2 | 19 | 4 | ||||||||||||
調整後EBITDA-DDSセグメント | $ | 2,665 | $ | 709 | $ | 6,360 | $ | 4,110 |
12月31日に終了した3か月間 | 12月31日に終了した年度 | |||||||||||||||
シノデックスセグメント | 2023 | 2022 | 2023 | 2022 | ||||||||||||
シノデックスセグメントに帰属する純利益(損失) | $ | 238 | $ | (282 | ) | $ | 219 | $ | (2,525 | ) | ||||||
減価償却と償却 | 144 | 174 | 623 | 656 | ||||||||||||
退職** | - | - | 6 | - | ||||||||||||
株式ベースの報酬 | (10 | ) | 130 | 167 | 258 | |||||||||||
非支配持分 | - | - | - | (74 | ) | |||||||||||
調整後EBITDA(損失)-シノデックスセグメント | $ | 372 | $ | 22 | $ | 1,015 | $ | (1,685 | ) |
12月31日に終了した3か月間 | 12月31日に終了した年度 | |||||||||||||||
アジリティセグメント | 2023 | 2022 | 2023 | 2022 | ||||||||||||
アジリティセグメントに帰属する純利益(損失) | $ | 440 | $ | (1,177 | ) | $ | (1,350 | ) | $ | (8,699 | ) | |||||
所得税引当金 | 2 | 1 | 10 | 99 | ||||||||||||
支払利息 | 1 | - | 5 | 1 | ||||||||||||
減価償却と償却 | 742 | 668 | 2,932 | 2,539 | ||||||||||||
退職** | - | - | 541 | - | ||||||||||||
株式ベースの報酬 | 53 | 23 | 349 | 335 | ||||||||||||
調整後EBITDA(損失)-アジリティセグメント | $ | 1,238 | $ | (485 | ) | $ | 2,487 | $ | (5,725 | ) |
**会社のコスト構造の再調整に関連して人員を削減したために発生した非経常退職金 を表します。
イノデータ株式会社および子会社
セグメント別の連結収益
(未監査)
(千単位)
12月31日に終了した3か月間 | 12月31日に終了した年度 | |||||||||||||||
2023 | 2022 | 2023 | 2022 | |||||||||||||
収益: | ||||||||||||||||
DDS | $ | 19,646 | $ | 13,579 | $ | 61,576 | $ | 56,523 | ||||||||
シノデックス | 1,807 | 1,729 | 7,511 | 7,105 | ||||||||||||
アジリティ | 4,659 | 4,067 | 17,688 | 15,373 | ||||||||||||
連結合計 | $ | 26,112 | $ | 19,375 | $ | 86,775 | $ | 79,001 |