Affirmは11月7日（土曜）、投資家に対してさらなる期待を示しました。この「後払い（BNPL）」事業者は、第1四半期の総取扱高（GMV）が前年同期比34%増となったことを受け、2027会計年度通年の成長率最低目標を最低30%に引き上げました。

同社はまた、より多くの借り手を承認しながら与信損失を横ばいに維持できるとする新しいAI審査モデルを発表しました。

引き上げを支えた数字

総取扱高（GMV）は、Affirmのプラットフォームを通じて処理される購入額の合計を示す指標です。2027会計年度第1四半期には前年同期比34%増となりました。Affirmの会計年度は6月に終了するため、報告された四半期は暦上の第3四半期に相当します。

この実績により経営陣は、通年見通しの下限を最低30%に引き上げる十分な自信を得ました。ガイダンスの下限とは経営陣が想定するレンジの下限であり、これを引き上げることは、中央値をわずかに上方修正するのではなく、より高い最低水準を約束することを意味します。同社の決算説明によると、第2四半期の初速トレンドはGMV成長率が30%台後半に達することを示しています。

四半期の売上高は35%増となり、約12.6億〜13億ドルに達しました。

加盟店側の実績はさらに力強いものでした。アクティブ加盟店数は前年同期比48%増の62万1,000件に急増しました。BNPLプラットフォームにとって、加盟店数は流通指標であり、各導入によりションパーのチェックアウトに融資選択肢が一つ追加されることになります。

与信ファイルのためのTransformer

今四半期の目玉技術は、Transformerベースの新しい審査モデルです。これは、現代の大規模言語モデルを支えるのと同じクラスのニューラルネットワークアーキテクチャです。Transformerはデータ系列全体を一度に読み込み、各要素が他のすべての要素とどう関連するかを重み付けします。この特性は、長年の返済履歴といった長期的な行動履歴からシグナルを抽出するのに適しています。このモデルは14年分の取引データで学習され、現在米国で稼働しています。Affirmによると、与信承認の増加を通じて3.4%の追加コンバージョン向上を実現し、与信損失は横ばいに維持されたといいます。

同社は、このモデルがリスクを追加することなく承認率を約2〜3ポイント改善すると予想しています。また、新しいシステムは従来の審査手法を上回ったと述べています。この2つの成果の組み合わせは、承認範囲を広げると損失が増える傾向にある消費者ローン業界の常識的なトレードオフに反するものであり、損失が横ばいだったという数値が主張の核心となっています。

経営陣が示す成長の余地

CEOのMax Levchin氏とCFOのRob O'Hare氏は、30%を超える長期成長目標を示しました。両氏は市場拡大をその原動力として挙げました。AffirmのEコマースにおけるシェアは現在4%未満であり、同社が事業を展開しているのはわずか4市場です。これらの数字は、目標がEコマース市場自体の成長に依存するのではなく、Affirmによるシェア獲得と地理的拡大によって達成されるものだと位置づけるものです。

オンライン決済を超えて、Affirmは人工知能（AI）の統合やオフライン加盟店向けソフトウェアへの参入を進めています。

投資家とBNPL競争への示唆

CryptoBriefingの評価によれば、株主にとっては決算の期待値超過よりも、下限の引き上げの方が重要です。一四半期でガイダンスを引き上げる企業は、一時的な幸運ではなく、需要が持続していると認識しているシグナルを発しています。30%台後半という第2四半期の初速読みは、そのシグナルに重みを加えています。

同レポートが指摘するように、より模倣が難しいのは、14年分の返済行動に基づいて構築された与信エンジンです。もしAffirmのモデルが本当に同じ損失率でより多くのショッパーを承認しているなら、それは競合が既製品として購入できない堀（モート）となります。

これは加盟店との対話も変えます。Affirmは測定可能なコンバージョン向上を提示でき、それは「私たちを信じてください、消費者は分割払いが好きです」というセールスよりもはるかに容易です。

次の節目は、10月から12月を対象とする会計年度第2四半期の決算であり、30%台後半のペースとモデルの損失パフォーマンスがホリデーショッピングシーズンを通じて維持されるかが明らかになります。

この記事は、CryptoBriefingが2026年11月7日に発表した報道の標準化された書き直し版です。元の記事はDiego Almada Lopezが編集しました。