未来を創るハイテク株3つ

業界を破壊することができるテクノロジー株は、投資家に大きな報酬を得るチャンスを与えてくれます。イノベーションで未来を提供する銘柄をモトリーフールがピックアップしていますので、ご紹介します。

チャージポイント・ホールディングス(CHPT)

世界の電気自動車の購入台数は、2025年までに5倍の1,000万台になると予測されています。フォードやGMなどの大手自動車メーカーは、次の10年の半ばまでに自社の車両のほとんどまたはすべてを電動化することを約束しており、テスラなどの完全な電気自動車メーカーが生産を強化しています。そんな未来において、チャージポイント・ホールディングスが展開している充電インフラは、将来の旅行に不可欠なものとなるでしょう。

チャージポイントは、特別目的買収会社(SPAC)との合併により、今年初めに上場したばかりです。2007年に設立された同社は、北米と欧州で大きな存在感を示していますが、売上の89%を占める米国が主要市場です。今後は、さらなるグローバル展開を計画しており、ドイツの充電ステーションソフトウェアプロバイダーであるhas.to.be eMobilityの買収を進めています。

売上は急速に増加しており、前期は前年同期比で61%増加しましたが、ネットワーク型充電の売上は91%増加しました。これは素晴らしい成長ストーリーであり、この分野での競争は熾烈を極めていますが、主要なライバルの中で唯一、将来のイノベーションのために同社は支出を行っているようです。

チャージポイントは、2020年の研究開発に6,950万ドルを費やしていますが、EVゴー(EVgo)とブリンク・チャージング(BLNK)は研究開発費を全く示していません。チャージポイントの未来に向かう姿勢は主な充電インフラメーカーの中で傑出しています。

スクエア(SQ)

スクエアは、販売店向けのPOSデバイスの開発で名を馳せました。このビジネスは、分析機能や中小企業向けのローンを追加することでスクエアが作り上げたエコシステムにより、今でも非常に大きな成長が見込まれています。しかし、将来は、スクエアのピアツーピア決済プラットフォーム「Cash App」の構築によって決まるかもしれません。

スクエアはこのシステムを、友人間の送金や商品・サービスの支払いのための単純な手段以上のものに強化しており、ユーザーはCash Appを通じて投資を行うことができるようになりました。

今年初めのミーム株取引騒動の際には、ロビンフッドがAMCエンターテインメントやゲームストップ といった銘柄の取引を制限したことで、Cash Appは最大の恩恵を受けた1つとなりました。取引を制限されたことに怒った投資家たちは、主にCash Appを使って他の場所で新しい口座を開設しました。

どちらのチャネルもスクエアに莫大な利益をもたらしています。第2四半期のセラー部門の売上総利益は85%増の5億8,500万ドル、Cash Appは94%増の5億4,600万ドルとなりました。

また、音楽とエンターテインメントの世界的なプラットフォームであるタイダルを買収したことで、スクエアは将来的に別の売上と利益の流れを構築することができるようにもなっています。

アップスタート・ホールディングス(UPST)

アップスタート・ホールディングスは、次世代のユーザーに向けて、慣れ親しんだものに新しい風を吹き込んでいるもう一つのハイテク銘柄です。このフィンテック企業は、より多くの人が低コストで融資を受けられるよう、人工知能を用いてオンラインでの融資申請プロセスを変えつつあります。

アップスタートの融資のほとんどは無担保の個人ローンで、この分野は貸し倒れのリスクが大きいものでした。申し込みをAIによる意思決定プロセスで実行することにより、1,000以上のデータポイントに照らして測定されます。アップスタートは、このシステムを自動車ローンにも使い始めており、学生ローン、クレジットカード、住宅ローン、ホーム・エクイティ・ラインなどにも参入したいと考えています。

アップスタートは、申込書を厳格に審査することで、金融機関の損失率を下げることができるとしており、これは同社にとって大きな利益となります。このことは、同社が行った融資によって証明されているようです。前期、同社のローンの公正価値は5%以上上昇しましたが、予想信用損失は3%強の上昇にとどまりました。

全体として、売上は前期、前年同期比で1,018%上昇しました。同社の銀行パートナーを通じたローンオリジネーションで手数料収入が1,300%急増し、前年同期比で1,600%以上の上昇となりました。

AI、機械学習、ディープラーニングは、意思決定の方法に革命をもたらしています。アップスタート・ホールディングスは、それをローン生成プロセスに適用しており、将来的にはそのような意思決定のすべてが同様の方法で行われるようになると思われます。

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