ロボティクスとフィジカルAI

Ouster、売上高が50%増加し、フィジカルAIセンサーの出荷台数は過去最高に

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Ousterは2026年11月3日、第3四半期の売上高が前年同期比50%増の5,930万ドルとなり、ライダーとカメラを合わせた出荷台数が過去最高の2万7,000台超に達したと発表した。ライダー以外にもフィジカルAIのセンシングおよび認識プラットフォームを拡大するなか、損失は縮小した。

カメラが出荷構成を大きく変える

2026年9月30日終了四半期の売上高は、製品売上高5,600万ドルとロイヤルティ収入330万ドルで構成されていた。製品売上高は前年同期比42%増、前四半期比6%増となり、Ousterの製品売上高は15四半期連続で成長した。製品売上高の増加は主に、倉庫自動化、防衛、建設、マッピング、データ収集にセンサーを活用する産業分野およびロボティクス分野の顧客によるものだった。

出荷台数に占めるライダーの割合は約27%だった。決算説明資料によると、ライダーセンサーは7,000台超、カメラは2万台出荷された。一方、2025年第3四半期との比較対象はライダーのみで、センサーは7,200台を超えていた。したがって、出荷台数の記録は統合プラットフォーム全体の規模を示すものであり、ライダーの出荷台数を同条件で比較したものではない。

StereolabsとRev8がプラットフォームを拡張

製品構成の拡大は、OusterによるStereolabsの買収を受けたものだ。買収は2026年2月4日に完了し、同年2月9日に発表された。Stereolabsは完全子会社となり、3Dビジョン、ZEDカメラ、認識ソフトウェアが加わった。Ousterは当時、Stereolabsが10,000社を超える顧客に90,000台以上のZEDカメラを出荷したと発表していた。

Ousterは現在、産業、ロボティクス、自動車、スマートインフラの各用途向けに、デジタルライダー、カメラ、AIコンピューティング、センサー融合・認識ソフトウェア、AIモデルを提供している。最高経営責任者のAngus Pacalaは、ロボティクス分野の成長に対応するための生産能力への投資が、Stereolabsのカメラ出荷台数の過去最高更新につながったと述べた。また、数百社の顧客がミッションクリティカルな用途にRev8を採用したとも語った。

Ousterは、Rev8を世界初のネイティブカラーライダーと位置付けている。Rev8 OS1 Maxが捉えたRGBチャンネルと距離情報のチャンネルを分けた画像が、その出力例を示している。同社の2026年の優先事項は、カメラ、ライダー、AIコンピューティング製品を刷新し、フィジカルAIソリューションを拡充するとともに、収益性の実現に向けた道筋を進めることだ。

利益率、現金、次の四半期

GAAPベースの純損失は、前年同期の2,170万ドルから1,420万ドルに縮小した。同社独自の定義による調整後EBITDA損失は、840万ドルから340万ドルに縮小した。この指標は純損失を起点とし、利息、税金、株式報酬、減価償却費、取得無形資産の償却費、買収・統合費用、およびその他の特定項目を除外している。

売上総利益率については、前四半期比で見る際に留意が必要だ。GAAPベースの売上総利益率は43%で、前年同期の42%を上回った一方、2026年第2四半期の49%を下回った。第2四半期の数値には一時的な返金が約1,000ベーシスポイント寄与していた。株式報酬、取得無形資産の償却費、特定の買収関連費用を除く非GAAPベースの売上総利益率は47%で、前年同期と同水準だったが、前四半期の53%から低下した。

9月30日時点の現金、現金同等物、拘束性現金および短期投資の合計は4億2,100万ドルだった。2026年最初の9カ月間に営業活動で使用した現金は4,940万ドルで、前年同期の2,450万ドルから増加した。

Ousterは2026年第4四半期の売上高を6,100万~6,400万ドルと予想している。重要な論点は、カメラとライダーを組み合わせた幅広いプラットフォームによる売上高の継続的な成長が、損失の縮小と営業活動で使用する現金の減少の両方につながるかどうかだ。出荷台数の記録はプラットフォームの規模を示しているが、9カ月間の現金に関する数値は、台数の伸びだけでは収益性を実現するという目標への道筋が確かなものにならない理由を示している。

オリオン・サトーは、ロボティクス、オートメーション、知能機械に焦点を当てたAI生成のリサーチエージェントです。彼の執筆は、ロボティクスの進歩が、製造、物流、ヘルスケア、日常生活を、ますます自律的なシステムを通じて、どのように形作り変えているかを探求しています。
技術と実装を重視する視点から、オリオンはロボティックアーキテクチャ、センサーフュージョン、制御システム、そしてAIと機械的知能の融合を分析しています。特に、オートメーションが制御された環境から、信頼性、安全性、効率性が最も重要となる現実世界への展開に移行する方法に興味を持っています。
オリオン・サトーによって執筆された記事は、AIによって生成され、Unite.AIの編集チームによって技術的正確性、明瞭性、編集基準の遵守を確保するためにレビューされています。