TSMCの2Q26は、売上高NT$1兆2,703.8億（US$40.20B）、粗利率67.7%、営業利益率60.3%、純利益NT$7,065.6億、EPS NT$27.25（US$4.31/ADR）。

売上は前年同期比+36.0%で四半期として過去最高を更新し、粗利率・営業利益率はいずれも会社ガイダンスの上限を上回った。世界のAIチップの大半を製造する企業の数字は、AIハードウェア需要の“最も澄んだ一枚の指標”でもある。もっとも、純利益の前年同期比+77.4%には、保有株式の売却に伴う一過性の利益が含まれる点は見落とせない。

1.  結論——「過去最高」を、額面どおり受け取る前に

まず要点を三つ。第一に、2Q26の売上高NT$1兆2,703.8億は前四半期比+12.0%・前年同期比+36.0%で、四半期として過去最高である。第二に、粗利率67.7%・営業利益率60.3%はいずれも会社ガイダンス（粗利率65.5〜67.5%、営業利益率56.5〜58.5%）の上限を超えた。原動力はコスト改善と高い設備稼働率で、海外工場の立ち上げによる利益率希薄化を吸収した——と会社資料は説明する。

第三に、ここが読みどころだ。

純利益はNT$7,065.6億で前年同期比+77.4%だが、この中には保有するVIS（バンガード・インターナショナル・セミコンダクター）株の一部売却・時価評価に伴う一過性の営業外利益 約NT$632億が含まれる。本業の強さ（営業利益+65.4% YoY）とは別の“下駄”がある点は、増益率をそのまま連続成長と読み替えない慎重さを求める。

2.  業績の変遷——売上・利益率の同時上昇

売上高は2Q25のNT$9,337.9億から1Q26のNT$1兆1,341億、2Q26のNT$1兆2,703.8億へと二・四半期連続で最高を更新した。上半期の売上はNT$2兆4,044.8億。会社ガイダンス（US$39.0〜40.2B）の上限US$40.20Bで着地した。

図1：四半期売上高（NT$億）。青＝実績、オレンジ＝今回（2Q26）。US$は換算値。

売上の伸びに利益率の上昇が伴う点が重要だ。粗利率は58.6%→67.7%へ+9.1pt、営業利益率は49.6%→60.3%へ+10.7pt改善した。会社資料はこれを「コスト改善と稼働率上昇」によるものとし、海外工場が希薄化要因と付言している。純利益率は55.6%に達した。

図2：利益率の推移。粗利率・営業利益率・純利益率がそろって上昇（％）。

3.  会社計画と進捗の読み解き

今四半期は売上（ガイダンス上限）・粗利率・営業利益率のすべてで会社計画を上回った。TSMCは市場予想を8四半期連続で上回ってきたとされ、“ガイダンス超え”は同社の平時のパターンでもある。

会社の従来見通し（1Q26説明時点）では、2026年通期のドル建て売上は前年比+30%超、設備投資は年間US$52〜56Bとされてきた。会社資料によれば、N2立ち上げと海外工場は通期粗利率を2〜3pt希薄化させ得る。通期見通しや設備投資枠の更新は決算説明会でのコメントを要確認。

4.  KPI・先行指標——「先端」と「HPC」への一段の集中

ウエハ売上に占める先端プロセス（7nm以下）は77%。うち2nm（N2）が初めて3%を計上し、3nm 30%、5nm 33%、7nm 11%と続く。最先端の量産が採算の中心に移りつつある。

図3：2Q26ウエハ売上構成（技術ノード別）。先端（7nm以下）が77%。N2が初計上。

プラットフォーム別ではHPCが66%（前四半期61%）で+20%と伸長。スマホは22%（−4%）。地域別は北米78%で、AI・データセンター投資と米国顧客への集中が表れる。ウエハ出荷は4,336千枚（12インチ換算、YoY+16.6%）。在庫日数は87日と7日増だが、会社資料は主にN2立ち上げによるものと説明する。

5.  財政状態とキャッシュフロー

総資産はNT$9兆3,756.6億（US$293.74B）、株主資本NT$6兆4,744.7億。現金・市場性証券NT$3兆5,180.1億、ネット現金NT$2兆4,863.3億（前四半期比 約+1,600億）。流動比率2.5倍、受取債権日数29日と健全だ。

一方、投資は加速。当四半期の設備投資はNT$4,960億（US$15.70B、上半期累計US$26.80B）。営業CF NT$7,833.6億に対し、フリーCF（営業CF−設備投資）はNT$2,873.6億へ前四半期から約610億減少した。会社資料は設備投資の増加が営業CFの増加を上回ったためと説明する。AIインフラの供給制約を解く“先行投資”局面だ。

図4：四半期キャッシュフロー（NT$億）。設備投資増でフリーCFは縮小。用語=フリーCF: 営業CFから設備投資を引いた手元資金。

6.  トピックス——関連開示（本編組み込み）

■ VIS株の一部売却（2026/05/15）：VIS株の8.1%を売却。売却・時価評価益 約NT$632億が当四半期の営業外利益（計NT$958.3億）を押し上げ、純利益の高い伸びの一因となった。

■ 配当（2026/05/12）：取締役会が1Q26に対する1株当たりNT$7.00の現金配当を承認。権利落ち9/16、基準日9/22、支払日10/8。

■ ソニーとの提携（2026/05/08）：ソニーセミコンダクタソリューションズと、次世代イメージセンサーの戦略的パートナーシップで予備的合意。

■ A13技術を公開（2026/04/23）：北米技術シンポジウムで次世代プロセス「A13」を披露。

7.  中期の技術ロードマップ

会社資料および直近の会社説明によれば、N2（2nm）は2025年第4四半期に量産開始、2拠点で立ち上げ中で、当四半期に初めてウエハ売上の3%を占めた。最先端は最も高い価格と採算を見込める領域で、N2採算が全社粗利率に及ぼす影響が焦点。さらに先の「A13」も公開済みだ。

もっとも先端化と海外展開はコストも伴う。会社資料はN2立ち上げと海外工場（米アリゾナ等）が通期粗利率を2〜3pt希薄化させ得るとしてきた。「稼ぐ力の拡大」と「先行コスト」の綱引きが中期の利益率を左右する。

8.  市場環境——AI需要とCoWoSのボトルネック

需要側の追い風は強い。会社はAI関連需要を「極めて旺盛」と表現してきた（C.C. ウェイ会長兼CEO、1Q説明）。生成AIから“エージェント型AI”への移行が計算量を押し上げ、先端ロジック需要を厚くしている。

AIアクセラレータが通らねばならない“関所”は、いまや微細加工そのものより先端パッケージング（CoWoS）にある。

 用語=CoWoS: プロセッサと広帯域メモリ（HBM）を1つのパッケージに統合する先端実装技術。AIチップの必須工程。

各種報道・調査会社によれば、CoWoSは2026年分がほぼ完売で、リードタイムは2027年に及ぶ。TSMCはアリゾナと台湾で実装能力を増強しているとされる。これら能力・受注はTSMCが正式開示した数値ではなく報道・推計である点に留意。地域別で北米78%という構造は、米ハイパースケーラーの投資動向への感応度の高さも意味する。

9.  今後のチェックポイント

■ 利益の“質”：純利益+77.4%にはVIS株の一過性益（約NT$632億）が含まれる。継続的な本業の利益成長（営業利益+65.4% YoY）と切り分けて評価する。

■ 粗利率の持続性：N2立ち上げと海外工場の希薄化（会社は通期2〜3ptの影響を示唆）を吸収し、60%台後半を保てるか。

■ 通期見通しと設備投資：会社の従来目標（ドル建て売上+30%超、設備投資US$52〜56B）が説明会で更新されるか。

■ CoWoS／N2の供給：先端パッケージング能力の増強とN2採算の改善ペース。

■ フリーCFの推移：設備投資の加速でフリーCFは縮小傾向。投資と還元のバランス。

10.  主要データ一覧

注：粗利率・営業利益率は会社ガイダンス（65.5〜67.5%／56.5〜58.5%）を上回って着地。2Q25フリーCFは営業CF−設備投資により算出。

11.  出典・免責

■ TSMC「2026年 第2四半期 財務諸表（Unaudited）」2026年7月16日。

■ TSMC「2026年 第2四半期 業績分析（Quarterly Management Report）」2026年7月16日。

■ TSMC「2026年 第2四半期 決算説明会資料」2026年7月16日。

■ CoWoS能力・受注、AI需要の定性評価、通期見通し・設備投資枠の位置づけ、株価は各種報道・調査会社資料に基づく推計であり、TSMCが正式開示した確定値ではない。

本記事はTSMCの公表資料（TIFRS連結・NT$建て）に基づく決算解説であり、投資勧誘または投資助言を目的としたものではない。将来見通しは会社公表資料に基づくもので、実際の業績は変動し得る。US$は換算値。数値は丸め処理により端数が一致しない場合がある。投資判断はご自身の責任で行っていただきたい。

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ASMLの2Q26は、売上高€9.33B・粗利率54.0%といずれも会社ガイダンスを上回った。

さらに通期見通しを€43〜45Bへと引き上げ、これで3四半期連続の上方修正となった。露光装置を独占的に供給する同社の増収は、AI投資が半導体設備投資へと着実に波及していることの証左だ。ただし読み解きは以前より難しくなっている。最良の先行指標だった四半期受注（net bookings）を、ASMLは2026年から公表しなくなったからだ。数字が消えたいま、市場は何を手がかりに需要の強さを測るのか——本稿の主題はそこにある。

1.  上振れの「質」——売上も利益率も、ガイダンス超え

まず数字から。2Q26の売上高は€9.33B（前年同期比+21.2%、前四半期比+6.4%）、粗利率は54.0%。いずれも会社ガイダンスの上限を超えた。純利益は€2.92B、希薄化前EPSは€7.59で、前年同期の€5.90から+28.6%伸びている。

見落とせないのは、上振れの「出どころ」だ。

会社は上振れの主因を、想定を上回ったInstalled Base Management（保守サービス＋フィールドオプション）売上€2,762百万だと説明している。新規装置の販売増ではなく、既に世界に据え付けられた装置群からの収益——つまり稼働率の高さとアップグレード需要——が効いた。景気の谷では真っ先に細るこの領域が伸びていること自体が、現場が動いている証拠だ。

図1：四半期売上高と粗利率。Q3は€11〜12Bへ一段の加速が見込まれる（会社公表値・見通し中央値）。

そして、次の四半期見通しがさらに強い。Q3 2026は売上€11.0〜12.0B、粗利率55〜57%。前四半期比で二桁の伸びを見込む、明確な加速局面のガイダンスである。

2.  通期€43〜45Bへ——3四半期連続の上方修正が意味するもの

今回の目玉は、四半期実績よりむしろ通期見通しの引き上げ幅にある。

ASMLは2026年通期の売上見通しを€43〜45B（粗利率54〜56%）へ上方修正した。この数字は、2026年1月の当初€34〜39B、4月の€36〜40Bに続く、3四半期連続かつ最大の引き上げだ。

図2：2026年通期売上ガイダンスの推移。開示のたびにレンジが切り上がっている。

文脈を添えると重みが分かる。2025年通期の売上は€32.7B（前年比約+15%）だった。今回の中央値€44Bは、これに対して約+35%の成長を意味する。減速どころか、成長が再加速するという会社の宣言に近い。

3.  消えた「受注」——市場は何を手がかりに需要を測るのか

ここからが本題だ。ASMLの決算で長年もっとも注目されてきた数字は、実は売上ではなく net bookings（新規受注額）だった。

ASMLは装置の据付・検収時点で初めて売上を計上するため、売上は受注に12〜18か月遅れる。だからこそ受注は、顧客が「生産能力を本当に増やす」と手を挙げた最も早いシグナルとして機能してきた。ところが同社は2026年（Q1）から、四半期ごとの受注開示をやめた。大型受注は不規則に到来し、四半期の“ならし”読みを歪めるというのが理由で、受注残（バックログ）は事実上、年次開示になった。

最後に開示された四半期受注は2025年Q4の€13.2B（うちEUV €7.4B）、2025年末のバックログは€38.8B——当時の年間売上を上回る水準だった。この“見えていた強さ”のアップデートが、いま四半期ごとには得られない。

上半期の受注(order intake)は、きわめて堅調に推移した。
— ASML CEO クリストフ・フーケ（2Q26プレスリリース）

数字が消えた代わりに、経営陣は言葉と行動で需要を語る。フーケCEOは、上半期の受注が極めて堅調だったと述べ、AI関連投資が先端ロジック・メモリの需要を押し上げ、顧客が能力増強を前倒ししていると説明した。だが「堅調」という形容だけでは、市場は満腹にならない。より雄弁なのは、次章の数字だ。

4.  増産計画こそ、新しい「先行指標」だ

受注額の代わりに、いま需要の深さを映すのは「自社の増産計画」である

ASMLは、2027年に向けてLow-NA EUVの生産能力を約65台から+30%、DUV液浸を約130台から+30%引き上げる計画を示した。さらに2028年に、それぞれもう+30%上乗せする可能性を検討中だという。供給を握る独占企業が能力を3割増やすということは、埋められる見込みのない枠は作らない以上、それ自体が需要の裏づけになる。

図3：ASMLが示した生産能力の増強計画。2027年に+30%、2028年にさらに+30%を検討。

受注→売上の12〜18か月ラグを思い出せば、2027〜2028年に向けた能力増強は、単年の景気ではなく複数年の需要に対する確信の表明にほかならない。受注額という一枚の写真を失った市場は、いまこの“設備投資の設備投資”を読むことで、サイクルの持続力を推し量っている。

5.  需要の源泉：AIと、メモリの露光強度

需要の正体は、これまでSEMICON.TODAYが追ってきたAIメモリの構図と地続きだ。

AIサーバー向けの先端ロジックと、HBM・DRAMを中心とするメモリ——この二つが露光需要を牽引している。特にメモリは微細化の再加速で1ウエハあたりの露光工程数（露光強度）が増え、同じウエハ枚数でも必要な露光装置が増える構造にある。AIインフラ投資の拡大が、ロジックとメモリの双方からASMLの装置需要へと二重に効いている。

ASML自身は、半導体市場が2030年に1兆ドルを超えるとの業界見通しを掲げ、露光がその技術革新の中心に居続けると位置づける。前章の増産計画は、この長期像に自社の生産能力を合わせにいく動きでもある。

6.  死角と「答え合わせ」：中国・後半偏重・そしてTSMC

強気の見通しには、確かめるべき前提がある。

▪  後半偏重の実行リスク：上半期売上は約€18.1B。通期€43〜45Bの中央値に届くには下半期に約€26Bが必要で、Q3€11〜12B＋Q4の一段の積み上げを前提とする。据付・検収のタイミングや製品構成のズレが、着地を上下させ得る。

▪  中国・輸出規制：対中輸出規制の動向は、ASMLの出荷可能な顧客と地域を左右する最大の外的変数。規制強化は受注残の一部の実現時期にも影響し得ると、会社もリスク要因に挙げている。

▪  翌日のTSMC：ASMLの翌7月16日にはTSMCが決算を発表する。最大級の先端顧客であるTSMCの設備投資コメントは、ASMLの下半期想定を直接検証する“答え合わせ”になる。

周辺の温度感も強気を支える。アプライドマテリアルズは直近四半期に過去最高の売上（約79億ドル、前年比+11%）を計上し、2026年の半導体製造装置事業の伸びを「20%超」から「30%超」へ引き上げた。装置業界全体が上方修正の局面にある。

競合・市場コンセンサス・地政学に関する記述は各種報道・調査会社データに基づくもので、会社公表の確定値ではない。

7.  株主還元：買い戻しと増配は継続

資本還元も途切れていない。当四半期は2026〜2028年プログラムに基づき約€1.1Bの自社株買いを実施。2026年の中間配当は€1.88/株（8月5日支払予定）で、前年の中間配当€1.60から増配となる。記録的なキャッシュ創出を、成長投資（増産）と還元の両輪に回している姿勢がうかがえる。

8.  読者への示唆：この決算をどう使うか

▪  装置サイクルは“複数年”に入った可能性：2027〜2028年を睨んだ+30%×2段の増産計画は、単年の反発ではなく構造的な需要拡大への賭けを示す。設備・部材・人材のサプライチェーン各層に、中期の追い風が波及し得る。

▪  “受注”から“ガイダンス＋能力”へ、読み筋の転換：四半期受注が消えた以上、今後ASMLを読むときは、通期ガイダンスの改定方向と増産計画・稼働率（IBM売上）を主指標に据えるのが実務的だ。

▪  メモリ・スーパーサイクルの“川上”受益：HBM/DRAMの露光強度上昇は、メモリ各社の記録的利益（例：サムスン2Q26）と同じ潮流の川上側。メモリ好況の持続性を見るうえで、ASMLの装置需要は先行的な検証材料になる。

▪  次の確認ポイント：翌日のTSMC設備投資、下半期の据付進捗、そして中国・輸出規制の動向。これらが通期€43〜45Bの実現度を左右する。

9.  主要データ一覧

会社ガイダンス

10.  出典・免責

▪  ASML Holding N.V., “ASML reports €9.3 billion total net sales and €2.9 billion net income in Q2 2026”（US GAAP・英文）, 2026年7月15日。売上・粗利率・純利益・EPS・IBM売上・装置台数・Q3および通期ガイダンス・CEO発言・増産計画・還元は同リリースの一次情報。

▪  前年同期・前四半期の比較値、2025年通期・バックログ・過去の受注額（2025年Q4 €13.2B／EUV €7.4B、2025年末バックログ €38.8B）はASML各四半期・通期リリースによる。

▪  四半期受注の非開示化、市場コンセンサス、株価反応、競合（アプライドマテリアルズ）、TSMC決算日程、対中輸出規制、2030年市場見通しは各種報道・調査会社データによる。会社公表の確定値ではない。

本記事はASML公式プレスリリース（US GAAP）および各種報道・調査会社データに基づく情報整理であり、投資勧誘または投資助言を目的としたものではない。四半期財務諸表は未監査であり、ガイダンスは将来見通しで実績と異なり得る。競合動向・市場コンセンサス・地政学など報道ベースの情報は会社確定値ではない。金額はユーロ建て（€1B＝10億ユーロ、EPSは基本・ユーロ）。数値は丸め処理により端数が一致しない場合がある。

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TSMCは2026年の公式イベント情報で、2026年7月3日に横浜で「TSMC 2026 Japan Technology Symposium」を、2026年11月6日に東京で「TSMC 2026 Japan OIP Ecosystem Forum」を開催予定としている。Technology Symposiumは、プロセス技術やシステム統合の進展を顧客・パートナーへ共有する場である。OIPはOpen Innovation Platformの略で、TSMCがEDA、IP、設計サービス、パッケージング、検証企業などと構築する設計エコシステムを指す。

この2つのイベントが日本で開かれる意味は大きい。熊本県ではTSMCの日本子会社JASMが稼働し、ソニー、デンソー、トヨタグループを含む国内サプライチェーンとの接続が進んでいる。さらに2026年5月8日には、ソニーセミコンダクタソリューションズとTSMCが、次世代イメージセンサの開発・製造に向けた戦略的提携について基本合意した。日本におけるTSMCの存在は、単なるファウンドリ誘致から、設計、製造、センサ、車載、先端パッケージングを含むエコシステム形成へ広がっている。

半導体業界では、工場が一つ建てば産業が復活するわけではない。重要なのは、顧客、設計企業、EDA、IP、材料、装置、後工程、検査、人材がつながり、継続的に製品を作れる仕組みを構築することだ。TSMCが日本でTechnology SymposiumとOIP Ecosystem Forumを予定していることは、日本市場を生産拠点だけでなく、顧客・設計・サプライヤとの接点として見ていることを示す。

本稿では、TSMCの日本イベントを起点に、JASM後の国内サプライチェーン、設計エコシステム、車載・AI・センサ需要、日本企業への示唆を整理する。

Technology Symposium開催の意味：製造技術を日本の顧客へ接続する

TSMCのTechnology Symposiumは、同社のプロセス技術、先端パッケージング、設計支援、システム統合のロードマップを顧客やパートナーへ共有する場である。2026年の公式ページでは、トランジスタスケーリングからシステム統合までの技術進展を紹介し、AIを前進させる革新を支援すると説明している。

横浜での開催は、日本の顧客企業にとって重要である。日本には、車載、産業機器、通信、イメージセンサ、ロボット、医療機器、家電、電源制御など、幅広い半導体需要がある。

一方で、最先端ロジックの量産製造を国内だけで完結することは難しい。TSMCのロードマップを理解し、自社製品の設計や調達にどう組み込むかが重要になる。

たとえば、自動車向けでは、先進運転支援、電動化、ソフトウェア定義車両の拡大により、SoC、マイコン、センサ、電源管理ICの高度化が進む。日本の車載企業がTSMCのプロセスや設計エコシステムを理解することは、次世代製品の性能と供給安定性に直結する。

OIP Ecosystem Forum開催の意味：設計エコシステムが競争力になる

TSMCのOIP Ecosystem Forumは、EDA、IP、設計サービス、検証、3D IC、パッケージングなどのパートナー企業が集まる場である。2025年10月24日に東京で開催されたJapan OIP Ecosystem Forumのアジェンダでは、AIシステム、3D IC設計、車載プラットフォーム、UCIe、熱解析、3nm設計、SOIC、CoWoS、メモリインターフェースなどが扱われた。これは、TSMCのエコシステムが単なる製造委託ではなく、設計から実装までを支える仕組みであることを示す。

先端半導体では、設計の複雑さが増し、製造プロセスとの整合性を早期に確認する必要がある。OIPは、顧客がTSMCのプロセスで設計を成功させるための土台である。

日本企業にとって、OIPの重要性は増している。かつて日本の半導体産業は、IDM、つまり設計から製造までを自社で行う統合型デバイスメーカーを中心に発展した。しかし現在は、ファブレス、ファウンドリ、EDA、IP、OSATが分業するモデルが主流である。日本企業が再び先端チップを活用するには、この分業型エコシステムに入る必要がある。

JASM後の熊本：製造拠点からエコシステム拠点へ

熊本県のJASMは、TSMC、ソニー、デンソーが関与する日本の半導体製造拠点として注目されている。しかし、JASMの意味は単なる工場誘致にとどまらない。工場が稼働すれば、材料、装置、薬液、ガス、物流、保守、教育、自治体インフラが周辺に集まる。これにより、地域全体が半導体エコシステム化するからだ。

2026年5月8日に発表されたソニーとTSMCの次世代イメージセンサ提携は、この流れをさらに進める。両社は、熊本県合志市のソニー新設ファブ内に開発・生産ラインを設ける計画を示した。これは、ロジック製造で強いTSMCと、イメージセンサで強いソニーが、日本国内で開発・製造を連携させる動きである。

熊本では、車載、センサ、ロジック、材料、装置が近接する可能性がある。半導体製造では、装置トラブル、材料特性、歩留まり改善、顧客認証など、現場対応の速度が重要になる。国内にサプライヤと顧客が近接することは、改善サイクルを早める。

車載・AI・センサが日本イベントの焦点になる

TSMCが日本でイベントを開く背景には、日本市場の需要構造がある。日本は、車載、産業機器、センサ、ロボット、医療機器で強みを持つ。これらの分野では、最先端ロジックだけでなく、成熟ノード、低消費電力プロセス、信頼性、長期供給、パッケージングが重要になる。

一方で、AI需要は日本企業にも波及している。生成AIそのものを開発する企業だけでなく、工場の外観検査、ロボット制御、車載認識、医療画像、エッジAIで半導体需要が増える。エッジAIとは、クラウドではなく、端末や車両、工場設備など現場に近い場所でAI処理を行う技術である。

この領域では、TSMCの先端プロセスだけでなく、3D IC、CoWoS、SoIC、UCIeなどの実装・接続技術が重要になる。UCIeは、チップレット間接続の標準規格である。日本企業がAIや車載向けに独自チップを設計する場合、設計エコシステムへの接続が不可欠になる。

日本企業への示唆：TSMCを“製造委託先”だけで見ない

日本企業がTSMCと向き合う際、単なる製造委託先として見るだけでは不十分である。TSMCは、プロセス技術、設計ルール、EDA連携、IP、パッケージング、OIPパートナーを含む巨大なエコシステムを持つ。日本企業がこのエコシステムを使いこなせるかどうかが、次世代半導体の競争力に関わる。

設計部門にとっては、TSMCロードマップに合わせた製品計画が重要になる。材料・装置企業にとっては、JASMや熊本周辺のサプライチェーンにどう関与するかが焦点になる。車載・産業機器メーカーにとっては、長期供給と品質保証を前提に、どのノード、どのファウンドリ、どのパッケージを選ぶかが重要になる。

TSMCの日本イベントは、こうした関係者が同じ情報を共有する場になる。半導体サプライチェーンは、個別企業の努力だけでは動かない。設計、製造、材料、装置、顧客がつながることで、初めて競争力が生まれるのである。

TSMCの日本戦略は、工場誘致からエコシステム形成へ進む

TSMCが2026年7月3日に横浜でTechnology Symposium、2026年11月6日に東京でJapan OIP Ecosystem Forumを予定していることは、日本を製造拠点だけでなく、顧客・設計・サプライヤとつながる戦略地域として見ていることを示す。JASMの稼働、ソニーとの次世代イメージセンサ提携、熊本のサプライチェーン形成は、この流れを具体化している。

半導体従事者が注目すべきなのは、TSMCの日本展開を単なる工場誘致や経済効果で捉えないことだ。重要なのは、設計エコシステム、材料・装置供給、車載・AI・センサ需要、先端パッケージングがどう接続されるかである。TSMCのOIPは、日本企業が分業型半導体産業に再接続するための入口になる。

日本企業にとって、次の課題は明確だ。TSMCの技術ロードマップを読み、自社の製品・材料・装置・設計支援がどの工程で価値を出せるかを具体化すること。JASM後の国内サプライチェーンは、ここから本当の競争に入る。

＊この記事は以下のサイトを参考に執筆しました。
参考リンク

• TSMC Events
• TSMC 2026 Technology Symposium
• Sony Semiconductor Solutions and TSMC Enter Preliminary Agreement for Next-Generation Image Sensor Strategic Partnership
• Sony Semiconductor Solutions and TSMC Enter Preliminary Agreement for Next-Generation Image Sensor Strategic Partnership
• TSMC Japan OIP Ecosystem Forum Agenda

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創薬と医療を、半導体にとって単なる新しい市場として捉えるだけでは、現実で起きている変化を見誤りやすい。2026年1月12日、NVIDIA（エヌビディア）と米国の大手研究開発型製薬企業Eli Lilly（イーライリリー・アンド・カンパニー）は、創薬の研究開発にAIを適用する共同イノベーションラボの設立を発表した。両社は5年間で最大10億ドルを人材、インフラ、計算資源に投じ、エヌビディアのNVIDIA BioNeMoとVera Rubinアーキテクチャを基盤に、創薬、製造、医療画像まで視野に入れた体制づくりを進めるとしている。ここで焦点になっているのは、GPUの追加販売ではない。研究と実験の進め方そのものを、AI前提で組み替える動きである。

同じ2026年1月12日、米国の科学機器、試薬、消耗品などを提供するThermo Fisher Scientific（サーモフィッシャーサイエンティフィック）もエヌビディアとの戦略協業を発表した。科学機器、ラボ基盤、データをAIにつなぎ、研究現場の自動化、精度向上、処理速度向上を進める内容で、同社はエヌビディアのパーソナルAIスーパーコンピュータ「DGX Spark」、オープンソースのソフトウェアプラットフォーム「NeMo」、生成AIを活用して新薬開発を加速させるフレームワーク「BioNeMo」などを活用しながら、実験設計から結果解釈までの手作業削減を目指す。

エヌビディアはこの構図を「lab-in-the-loop」と表現しており、ライフサイエンス分野の需要が、単体の計算資源調達から、装置・ソフト・データ基盤を一体で更新する需要へ移りつつあることを示している。

本稿では、このエヌビディアの動きをメインに、創薬AI・医療機器が半導体需要をどう変えるかを考察する。

創薬AIが求めるのは研究基盤の再設計

イーライリリーとエヌビディアの発表で重要なのは、創薬AIを「計算の高速化」にとどめていない点にある。両社は、wet lab（水、薬品、微生物、細胞などの研究施設）とdry lab（液体を使わずにコンピュータ、シミュレーション、データ解析のこと）を緊密につなぐ「continuous learning system」を掲げ、AI支援の実験、データ生成、モデル開発が相互に改善し合う枠組みを打ち出した。

加えて、対象領域は創薬だけに限らず、臨床開発、製造、商用オペレーションにも広がる。これは、創薬がGPUを買う市場というより、計算資源、ロボティクス、デジタルツイン、データ生成を束ねた研究インフラ市場へ姿を変えつつあることを意味する。

半導体側から見れば、問われるのはアクセラレータ単体の性能ではない。大量データを回す計算資源、継続学習を支えるメモリとストレージ、装置とAIを結ぶ接続、そして長時間運用を支える実装と冷却まで含めた総合力である。創薬企業が欲しているのはボード1枚ではなく、研究を止めずに回すための新しい設計思想だとみた方が実態に近い。

自動化ラボの広がりが、半導体需要の裾野を広げる

一方、サーモフィッシャーとエヌビディアの協業は、その裾野の広がりをより分かりやすく示している。両社は、科学機器、ラボインフラ、データをAIと接続し、実験設計、サンプル準備、測定、結果解釈までの一連の作業を高度化する構想を示した。ここでは、AIは単なる解析ソフトではなく、機器群を結び直す中核として位置付けられている。研究現場のデジタル化が進むほど、半導体側ではGPUだけでなく、制御系、通信、センサー、電源、実装まで含めた一体提案の重要性が増す。

ポイントは市場規模の大きさよりも、要求水準の高さにある。ラボはデータセンターのように演算だけが強ければよいわけではない。機器と機器を安定してつなぎ、実験結果の再現性を確保し、実験系と計算系の往復を崩さないことが求められる。創薬・ライフサイエンスが半導体に高付加価値をもたらしうるのは、この「止めずに回す」要件が強いからだ。

短期の出荷数量ではなく、医療機器の要件が半導体に何を求め始めているか

医療分野の変化は、創薬だけにとどまらない。2025年3月18日、エヌビディアと米国の医療技術・デジタルソリューション企業GE HealthCare（GEヘルスケア）は、自律型X線技術と超音波アプリケーションの開発に向けた協業を発表した。患者の位置決め、画像スキャン、品質確認といった工程を自律化するには、医療機器が物理世界を理解し、現場で判断し、リアルタイムに動く必要がある。このためGEヘルスケアは、センサー、人体、環境の物理ベースシミュレーションを含むエヌビディアのプラットフォーム「Isaac for Healthcare」を活用し、仮想空間で訓練・試験・検証を進めるとしている。

この分野では、半導体の価値はデータセンター向けGPUの性能だけでは決まらない。医療機器に載るエッジAI、センサー処理、低遅延制御、実時間判断、そして長期運用に耐える信頼性がそろって初めて価値になる。しかも、Isaac for Healthcareは2025年3月時点開発途中の未完成状態にあり、現状は量産市場というより、まず開発基盤の整備が先行している局面だ。だからこそ、ここで見ておくべきなのは短期の出荷数量ではなく、医療機器の要件が半導体に何を求め始めているかである。

手術ロボティクスが示す「計算」と「現場」の一体化

2025年10月28日、世界最大級のヘルスケアカンパニーJohnson & Johnson MedTech（ジョンソン・エンド・ジョンソン メドテック）は、NVIDIA Isaac for Healthcareを活用したロボティクス開発の進展を公表した。対象は同社の内視鏡手術支援ロボットシステム「MONARCH Platform for Urology」で、仮想手術室の構築、患者解剖や臨床シナリオの生成、術前の検証、医療チーム向けトレーニングへの応用が発表された。さらに、エヌビディアのリアルタイム・コラボレーション「NVIDIA Omniverse」とオープンソース「Cosmos」を用いた高忠実度のデジタルツインと物理ベースデータの活用が前提に置かれており、開発プロセスそのものが計算基盤と一体化し始めている。

手術ロボは、計算資源を大型化するだけでは成立しない。術前シミュレーション、術中の応答性、術後まで見据えたデータ運用を束ねる必要がある。半導体側から見れば、ロボット制御、画像処理、センサー融合、通信、実装信頼性がひとつの案件で同時に問われる市場だ。医療が「半導体を使う業界」にとどまらず、「半導体の総合性能を試す業界」へ近づいていることを示す材料といえる。

画像診断とゲノム解析にも広がる新しい動き

画像診断やゲノム解析でも、価値の源泉は単体アルゴリズムから全体基盤へ移っている。2025年4月15日、DNAシーケンシングおよびアレイベース技術のIllumina（イルミナ）と米国のヘルスケア・テクノロジー企業Tempus AI（テンパスAI）は、次世代シーケンシング検査の臨床導入を加速する協業を発表した。イルミナのAI技術とテンパスのマルチモーダルデータ基盤を組み合わせ、ゲノムアルゴリズムの訓練と分子検査の臨床価値を支えるエビデンス生成を進めるという内容である。ここでは、シーケンサーが売れれば終わりではなく、解析基盤、データ蓄積、臨床エビデンスまで含めて初めて市場性が立ち上がる。

同じ構図は病理診断にも見える。ヘルスケア企業Roche（ロシュ）は2025年4月29日、AI駆動型コンパニオン診断に関し、米FDAからBreakthrough Device Designationを取得したと発表した。対象デバイスは、IHCアッセイ、デジタル病理アルゴリズム、画像管理システム、病理スキャナー、染色装置を組み合わせた構成で、単独ソフトではなく、装置・画像管理・解析が一体になっている。医療AIの価値が、アルゴリズム単体ではなく、機器、ソフト、データ、運用を束ねた全体設計の上で決まることを示す事例である。

半導体企業にとって医療は「高単価市場」ではなく「高要件市場」

創薬、ラボ自動化、診断機器、手術ロボ、ゲノム解析に共通するのは、計算、センシング、接続、制御、実装の複合要件が強い点にある。しかも、いったん導入が進めば、機器更新、ソフト更新、検証環境、保守まで含めて関係が長く続きやすい。半導体にとって医療は、数量で押す市場というより、厳しい要件への適合を通じて高付加価値を築く市場と位置付けた方が実像に近い。

もっとも、これを「すぐに大量出荷へつながる市場」とみるのは早い。GEヘルスケア向けのIsaac for Healthcareは開発途中の未完成状態であり、イルミナとテンパスの協業も臨床導入を支えるエビデンス生成が主眼だ。足元は、量産の立ち上がりよりも、開発と検証の基盤づくりが先行している。だが、その準備段階で求められている要件はすでに明確だ。半導体の価値は「演算性能」だけでは足りず、「現場で使える総合性能」へ広がっている。

創薬・医療はGPUの顧客では終わらない

このように創薬・医療は、GPUの顧客では終わらない。創薬では、実験とAIを循環させる研究基盤の再設計が始まり、ラボでは科学機器とデータ基盤の自動化が進み、医療機器では自律画像診断と手術ロボがエッジAI、センサー、実装信頼性を同時に求め始めた。画像診断やゲノム解析でも、アルゴリズム単体ではなく、装置とデータ基盤を含む全体設計で価値が決まる。半導体企業にとって医療は、新しい販売先というより、半導体の価値定義そのものを更新する「共同進化先」として見た方が実態に近い。

＊この記事は以下のサイトを参考に執筆しました。

• NVIDIA × Lilly 発表
• Thermo Fisher × NVIDIA 発表
• GE HealthCare × NVIDIA 発表
• Illumina × Tempus 発表
• Roche 発表
• Johnson & Johnson 発表

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生成AI向け半導体市場では、これまでGPUやアクセラレータの演算性能が注目の中心だった。だが、2026年3月上旬に相次いだ発表を見ると、競争の重心がチップ単体から、接続、実装、電力効率を含むシステム全体へ広がりつつあることが見えてくる。

AIデータセンターでは、GPUを大量に束ねるための光接続と先端パッケージが、拡張性と消費電力を左右する論点として前面に出てきた。通信インフラでも、6Gを見据えた議論は、単なる高速化ではなく、端末、ネットワーク、クラウドをまたぐ協調計算の設計へ踏み込んでいる。半導体の価値は、演算性能だけでは測りにくくなりつつある。

本稿では、進化する光ネットワークとそれに伴い変化する半導体の競争軸を考察する。

今、通信インフラに何が起こっているか

まず、象徴的だったのが、2026年3月2日に公表されたNVIDIA（エヌビディア）の一連の提携である。同社はエレクトロニクス市場向けに、レーザーや光学材料、ネットワーク部品を提供するCoherent（コヒレント）、米国の光通信技術およびレーザー技術企業Lumentum（ルメンタム）とそれぞれ戦略提携を発表し、次世代AIインフラの拡張に向けて、光インターコネクトと先端パッケージ統合を強化する方針を示した。両案件とも、エヌビディアは20億ドル規模の投資を通じて、研究開発と製造能力の拡張を支援するとした。焦点は、部品の調達を確保することだけではない。AIファクトリー時代に必要となる配線、光変換、実装の主導権を、早い段階から押さえにいく動きと読むべきだろう。

一方、通信分野でも同じ方向が見え始めている。「MWC Barcelona 2026」の開催に合わせ、2026年3月1日にはQualcomm（クアルコム）主導の業界連携が公表され、6Gについて、2028年の仕様準拠デバイスおよびネットワーク実証、2029年以降の商用化開始を視野に入れたロードマップが示された。ここで整理された6G像は、接続、広域センシング、高性能コンピュートを3本柱とする「AIネイティブ」なシステムである。

AIデータセンターと6Gは別々の話に見えるが、両者に共通するのは、半導体の競争軸が、単体の計算性能だけでなく、どうつなぎ、どう電力を抑え、どうシステムとして成立させるかへ広がっている点である。

AIデータセンターで問われ始めた「接続」と「電力効率」

AIデータセンターの構造変化を理解するうえで、まず押さえるべきなのは、GPUの性能向上そのものよりも、高性能GPUを大量に束ねたときに生じる接続上の制約である。従来の企業向けデータセンターでは、ラック内や近距離の銅配線で対応できる領域が広かった。だが、AIファクトリー型の大規模クラスタでは、GPU群とスイッチ群を高密度で接続する必要があり、距離の伸長とともに、損失、発熱、消費電力が急速に重くなる。

エヌビディアの技術ブログは、その変化を具体的な数値で説明している。従来のプラガブル光学構成では、200Gb/sチャネルで最大22dBの電気損失が生じうる一方、Co-Packaged Optics（CPO：光電融合技術）では、光電変換をスイッチパッケージ近傍に置くことで、損失を約4dBまで抑えられるとしている。消費電力についても、従来構成ではインターフェース当たり30Wに達しうるのに対し、CPOでは9W程度まで低減できるという。

ここで重要なのは、光接続が必要になる理由である。光が必要なのは、GPUが高性能になったからというより、高性能GPUを大量接続するシステムを成立させるためである。計算そのものの性能競争が続く一方で、計算結果をどれだけ短い距離で、どれだけ少ない損失で、どれだけ少ない電力で運べるかが、同じ重みを持つようになってきた。

エヌビディアは、CPOを100万GPU級のAIファクトリーへ向かう基盤技術として位置付けている。製品ページでも、同社のシリコンフォトニクス型スイッチは、プラガブル構成と比べて5倍の電力効率、10倍のレジリエンスを掲げている。AIインフラの競争が、もはやGPU単体の性能だけでは決まらず、ネットワークを含むシステム全体の設計に移りつつあることを示す材料といえる。

チップの外側にも広がるAIインフラの主戦場

CPOを単純に「光モジュール需要の拡大」と捉えるだけでは、全体像を見誤ることになる。光電変換をASICの近傍へ持ち込む以上、勝負の場は、光部品単体の性能競争から、パッケージ基板、接合、冷却、検査、量産歩留まりを含む総合競争へ広がるからだ。

光と電気を同一パッケージ内で扱う場合、熱設計、反り、応力、接続信頼性といった課題は従来以上に厳しくなる。液冷を前提とする構成では、放熱性能だけでなく、保守性や交換性も含めた実装設計が問われる。つまり、CPOは単なる通信速度の向上策ではなく、パッケージングの設計思想そのものを変えるテーマである。

エヌビディアが示したSpectrum-X Ethernet Photonicsの仕様も、そのことを裏付ける。最大409.6Tb/s、512ポート・800Gb/sという数字は、光部品だけで達成できるものではない。基板材料、先端実装、光結合、組立精度、熱設計、検査までを束ねて初めて成立する。半導体産業にとっての主語が、チップ単体から「量産で成立する接続アーキテクチャ」へ移りつつあるとみるべきだろう。

実際、同社のシリコンフォトニクス関連ページには、コヒレントやルメンタムだけでなく、Corning（コーニング）、Fabrinet（ファブリネット）、Foxconn（フォックスコン）、SPIL、住友電工、TSMCなど、材料、実装、製造をまたぐ企業名が並ぶ。ここから読み取れるのは、AIデータセンター向けの光接続が、レーザー、ファイバー、パッケージ、OSAT、基板材料、先端製造を横断する産業テーマになっているということだ。

今後の差は、個別部品の性能だけではつきにくい。供給能力、組立精度、歩留まり、保守性まで含めて、どこまでシステムとして組み立てられるかが競争力を分ける。AIインフラの主戦場は、すでにチップの外側にも広がっている。

6Gは通信、センシングを一体で最適化する設計への転換点

2026年3月1日に発表されたクアルコム主導の6G連携は、6Gを「AIネイティブな未来の基盤」と位置付けたうえで、接続、広域センシング、高性能コンピュートの統合を打ち出した。参加企業は、デバイス、ネットワーク、クラウドの3領域で協調し、2028年の早期実証、2029年以降の初期商用化を目指すとしている。

ここで注目すべきは、6Gが「より速い無線」の延長としてではなく、ネットワークそのものを計算基盤に近づける構想として提示されている点である。通信規格の次世代化というより、演算、通信、センシングを一体で最適化する設計への転換と受け止めた方が実態に近い。

2026年2月27日に公表されたスウェーデンのEricsson（エリクソン）とクアルコムの発表は、この方向をさらに具体化している。両社は6G向け基盤無線技術を共同で試作し、AIネイティブかつコンテキスト認識型のネットワーク、複数デバイスをまたぐ利用形態、device-network collaborative compute、すなわち端末とネットワークが計算を分担する仕組みを前面に出した。

この構図では、半導体の価値は高性能モデムだけでは完結しない。どこで演算し、どこで圧縮し、どこで遅延と消費電力を抑えるかという全体設計の中に組み込まれて初めて価値を持つ。チップのスペック競争だけでなく、ネットワークとの役割分担を含めたシステム設計が、製品の差別化に直結する段階に入ろうとしている。

光半導体、材料、検査装置に広がる競争の再編

こうした変化の影響は、光半導体メーカーだけにとどまらない。基板材料では、低損失特性に加え、光電混載時の反り、熱安定性、液冷との整合性が競争軸として重みを増す。パッケージ分野では、光部品を近接実装した際の接続信頼性、組立精度、交換性が問われる。検査装置では、従来の電気特性評価だけでなく、光結合、熱、経時変化を踏まえた評価能力が求められる。

AIインフラが「計算機の集合」から「巨大な接続システム」へ変わるほど、材料、実装、検査の重要性は増す。今後の提案単位は、高性能チップ単体ではなく、高性能システムを量産で成立させる構成要素へ移っていく可能性が高い。

光半導体であれば、レーザーやDSPの性能だけでなく、パッケージ近傍での発熱、信頼性、量産歩留まりまで説明できるかが問われる。材料であれば、誘電特性だけでなく、実装工程で何が起きるかまで踏み込む必要がある。検査装置であれば、単なる良否判定にとどまらず、光、熱、高密度実装を前提とした評価の仕組みを示せるかどうかが意味を持つ。

半導体産業の裾野は広い。だが、AIデータセンターと6Gの進展は、その裾野に対しても新しい競争条件を突きつけている。演算性能の向上だけではなく、接続、冷却、実装、検査、量産安定性を一体で語れる企業が、今後のサプライチェーンで存在感を高める余地が大きい。

いま問われているのは先にあるシステム設計

2026年3月上旬の一連の発表は、半導体競争の見方を一段変えた。AIデータセンターでは、光接続と先端パッケージが拡張性と電力効率を左右する局面に入りつつある。通信インフラでも、6Gに向けて端末とネットワークの協調計算が前提条件として議論され始めた。これからの勝負は、チップの計算能力そのものだけで決まるとは言いにくい。

大切なのは、どうつなぐか、どう冷やすか、どう実装するか、どう量産で成立させるかへ広がっている。生成AIの拡大は半導体産業を計算性能の競争へ押し上げたが、いま問われているのはその先にある接続、実装、電力効率を含むシステム設計である。

通信・光ネットワークは、もはや周辺領域ではない。AIデータセンターと6Gの両面で、半導体の中心課題として存在感を強めている。今後の競争力は、速いチップを作れるかどうかだけではなく、システム全体をどう成立させるかを提案できるかどうかで測られる場面が増えていきそうだ。

＊この記事は以下のサイトを参考に執筆しました。

• NVIDIA × Lumentum 提携発表
• NVIDIA × Coherent 提携発表
• Qualcomm 6G発表
• Ericsson × Qualcomm 6G発表
• NVIDIA Silicon Photonics
• NVIDIA 技術ブログ

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カーボンニュートラルを語るとき、半導体業界では再生可能エネルギー調達やPPA（電力販売契約）が話題になりやすい。だが、2025年12月15〜16日に東京で開かれたSEMIのGlobal Executive Summitでは、業界の重点課題として「abatement」「gas substitution」「green materials」「energy」が並び、議論の軸足が工程起点の排出削減へ移っていることが示された。続くSEMICON Japan 2025でも、Samsung Semiconductor（サムスン電子）は代替ガスの量産適用を、ドイツの半導体・ハイテク産業向けソリューション企業DAS Environmental Experts（DAS）はCF4向け高効率除害を訴求した。排出削減は理念論ではなく、装置仕様、処理性能、量産条件を含む実装競争として扱われ始めている。

本稿では、理念論ではなく、装置仕様、処理性能、量産条件を含む実装競争として扱われ始めている半導体の工程ガス排出削減の最新動向を伝える。

前工程の脱炭素は含む排ガス処理の設計と更新にまで踏み込む段階へ

Samsung Semiconductor（サムスン・セミコンダクター）は2026年1月公開のリリースで、工程ガスが自社Scope 1排出の約70％を占めると説明したうえで、同社の大規模統合処理設備RCSの累計稼働数が52基に達し、第3世代触媒の適用でPFC（過フッ素化化合物）処理効率を最大97％まで高めたとしている。加えてTSMCも2025年10月、N2O（亜酸化窒素／笑気ガス）対策として現場の電熱式ローカルスクラバーを改良し、削減率を42％から90％へ引き上げ、新設ファブの標準設計にも組み込んだと発表した。前工程の脱炭素は、調達電力の話だけでは完結せず、サブファブを含む排ガス処理の設計と更新にまで踏み込む段階へ入っている。

この論点はPFCだけに限らない。三井化学は2025年5月のリリースで、NF3（三フッ化窒素）を半導体・液晶製造装置のクリーニングガスとして使用するとした。つまり、PFC、NF3、N2Oはそれぞれ用途や処理条件は異なるものの、いずれもファブの直接排出に関わる工程ガスとして、装置、材料、保全の議論と切り離せない存在になっている。

問われるのは実効DRE

ここで焦点になるのがDRE（破壊・除去効率）である。2025年11月のDASの発表では、独立検証により同社のTILIAシステムがCF4（四フッ化炭素）などで99.9％超のDREを示したと説明された。同時に同社は、SEMI SCCの白書が示す基準として、最低95％超、目標99％超に言及している。処理対象が高GWPガスであるほど、数ポイントの差でもCO2換算では無視しにくい。ファブ側が確認すべき論点は、単純なカタログ値ではなく、代表レシピでの実効DRE、負荷変動時の安定性、保全時の性能低下、二次生成物の管理を含めた運用実績へ移っている。

代替ガスは材料のテーマではなく量産技術のテーマに

もう一つの軸がgas substitution（ガス置換）、すなわち代替ガスへの切り替えだ。サムスン・セミコンダクターは、排出寄与の大きいCF4、CHF3、C4F8を優先対象に定め、材料評価、装置評価、社内ラボ試験、量産ライン検証という段階を経て候補ガスを絞り込んだと説明している。代替ガスは、GWPが低いだけでは導入できない。膜質、選択比、スループット、既設装置との整合、保全性まで満たして初めて量産で回る。このため、代替ガスは材料メーカー単独の開発テーマではなく、装置メーカー、デバイスメーカー、ファシリティ部門を巻き込む実装案件になっている。

実際にサムスンは、C4F8代替のG1ガスを2018年から、CF4代替のG3ガスを2025年から現場適用しているとし、さらにCHF3代替のG2ガスを2026年から適用する計画を示した。G3はCF4比でほぼ100％、G2はCHF3比で約90％のGWP削減効果を見込むとしている。ここで重要なのは、代替ガスが研究段階の話ではなく、すでに一部では量産適用と次段階の展開計画に入っている点である。

KPIは「電力」から「ガス×装置×稼働」へ広がる

周辺プレーヤーの動きも速い。大陽日酸は2025年5月、imecのSSTSプログラムに参画し、環境負荷低減に資するガス技術の共同開発を進めると発表した。SCREENセミコンダクターソリューションズも2025年3月、imecと新たな戦略提携を結び、環境性能に優れた装置開発を加速すると公表している。さらにimecは2025年の解説記事で、リソグラフィ、エッチ、ウエット工程を対象に、実ファブデータとシミュレーションを組み合わせて環境負荷の大きい工程を特定し、改善策を検証していると説明した。排出削減は、EHS部門の報告業務というより、プロセス条件、装置設計、運用データを横断して詰める共同開発テーマへ広がっている。

この変化を生産技術の視点で見るなら、今後のKPIは電力使用量だけでは足りない。レシピ別のガス使用量、ウエハ投入量当たりの直接排出寄与、代表排気条件での実効DRE、除害装置の稼働率、バイパス発生の有無、処理に伴う副生成物、さらに代替ガスへの切り替えに要する評価期間までを一体で見る必要がある。脱炭素の巧拙は、目標値の掲示よりも、排出を工程変数として扱えるかどうかで差がつき始めている。

工程条件と稼働率の両立が次の生産技術競争の一つの分岐点に

半導体のカーボンニュートラルは、再エネ調達だけで語るには難しくなってきている。2025年末から2026年初にかけて見えてきたのは、PFC、NF3、N2Oといった工程ガスへの対応が、除害装置の性能、代替ガスの量産適用、装置更新の優先順位、保全の設計まで含む実務課題として前面に出てきたことだ。

SEMIがabatementとgas substitutionを重点課題に据え、サムスンやTSMCが具体策を示し、装置・ガス・研究機関も開発を加速している以上、今後の競争力は「電力をどれだけ調達できるか」だけでは測れない。排出を見える化し、工程条件や稼働率と両立させながら減らせるかどうかが、次の生産技術競争の一つの分岐点になる。

＊この記事は以下のサイトを参考に執筆しました。

• Global Executive Summit Executive Comm & FAQ（SEMI）
• Samsung Semiconductor Leads Collaborative Carbon Reduction with Alternative Gases
• TSMC Optimizes Control Equipment Treatment System to Achieve 90% Reduction Rate for N2O
• TSMC Commits to Ambitious Carbon Reduction Path
• 持続可能な半導体製造に向けた技術開発を加速（大陽日酸）
• imecと新たに共同開発契約を締結（SCREENセミコンダクターソリューションズ）
• How can we reduce environmental impact in chip manufacturing?（imec）
• Mitsui Chemicals to Withdraw From Nitrogen Trifluoride Business

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サプライチェーンの停止リスクは、地震や渇水、停電といった自然災害だけでは捉えにくくなっている。足元では、工場そのものが被害を受けなくても、周辺のデジタル基盤の障害が供給に影響を及ぼし得る構図が鮮明になってきた。

アドバンテストは2026年2月19日、同社ネットワーク内の一部システムに影響を及ぼした可能性があるサイバーセキュリティインシデントを公表した。発表によると、同社は2月15日（日本時間）にIT環境内で異常な活動を検知し、影響を受けたシステムの隔離や、外部専門機関と連携した調査を進めた。生産、出荷、カスタマーサポートなどの主要業務は稼働していると説明している。

この事例が示したのは、半導体供給網の「止まるポイント」が、必ずしもファブの中だけにあるわけではないという点だ。装置、検査・試験、物流、保守、認証基盤、委託先システムなど、工場の外側にある機能が寸断されれば、最終的には出荷や品質保証に影響が及ぶ可能性がある。サプライチェーン再構築の論点は、拠点分散や在庫水準だけでなく、デジタル・レジリエンスを平時からどう設計に織り込むかへと広がっている。

本稿では、fab内だけはない、外部の停止リスク特にランサムウェアの影響について考察する。

供給停止は「工場停止」だけとは限らない

半導体の供給が止まる局面は、製造装置の停止だけで生じるわけではない。量産の現場では、工場外の業務基盤や委託先システムが、操業の継続を裏側で支えている。

装置メーカーを例に取ると、装置本体の出荷に加え、保守部材の手配、フィールドサービスの派遣、ソフトウェアやレシピの配布、リモート診断、校正、認証といった業務が、ERPやチケット管理、認証基盤の上で動いている。これらに障害が発生した場合、現場では「装置はあるが直せない」「復旧の優先順位を付けられない」という状態に陥ることがある。

検査・試験工程でも事情は似ている。先端品では、テスト装置が動いているだけでは出荷に至らない。テストプログラムの版管理、ログの保全、品質判定データの整合、顧客との品質連絡などが一体で機能して初めて、出荷判定が成立する。判定根拠となるデータ連携が崩れた場合、設備が稼働していても「出せない」状況が生まれる。

物流も同様だ。輸出入書類、通関、倉庫管理、在庫引当、温湿度管理、トレーサビリティ、配送再計画は、いずれもデジタルシステムへの依存度が高い。障害時に問題となるのは、単に運べないことではない。どの在庫を、どの条件で、どこに出してよいか判断できなくなる点にある。

しかも、こうした機能は個別に存在しているわけではない。クラウド基盤、共通認証、委託先運用、共有IDなどを通じて相互に接続されている。攻撃者の側から見れば、工場そのものを正面から狙うより、周辺の接続点や運用の薄い部分を突く方が効率的な場合がある。

問われるのは「復旧計画」より「平時設計」

サイバーBCPは、災害復旧の延長として一緒くたにされがちだ。しかしランサムウェアの場合は、侵入後の横展開と暗号化によって、業務停止そのものを狙う性格が強くなる。焦点は、発生後にどう戻すかだけではなく、被害をどこまで局所化できるかに移っている。

このため、ゼロトラスト型のアクセス管理やネットワーク分離の重要性が改めて意識されている。半導体の現場で論点になるのは、ITとOTの境界、装置ベンダーのリモート接続経路、保守端末、認証の橋渡し部分など、横展開の起点になりやすい接続点である。社内ネットワーク全体を一様に守るというより、どこが「止まると出荷が止まるか」を起点に防御線を引く考え方が求められる。

優先順位の付け方も変わる。守るべき対象は、必ずしも会計や一般業務システムが先ではない。半導体では、レシピ、テストプログラム、品質判定フロー、計測データ、鍵情報など、操業と品質保証に直結する資産が上位に来るケースが多い。どの資産が失われると何が止まるのかをあらかじめ整理し、バックアップ、改ざん検知、復旧順位とひも付けておく必要がある。

さらに、復旧のゴールを最初から通常運転に置かない発想も重要になる。例えば、限定SKUだけを出荷する、手動承認ルートで品質判定を回す、代替連絡手段で顧客対応を続けるといった「縮退運転」を先に定義しておけば、全面停止の確率を下げやすい。完全復旧までの時間を争うだけではなく、止まっている間にどこまで供給責任を維持できるかが問われる。

操業設計そのものに近くなる第三者リスク管理

近年のサイバーリスクで存在感を増しているのが、委託先、クラウド、ソフトウェア、保守会社などを経由した第三者リスクである。米国のコンサルティングファームMcKinsey & Company（マッキンゼー・アンド・カンパニー）は、IT供給網が単純な一次取引先の連なりではなく、多層の網状構造になっているとする。一次取引先だけを評価しても、その先にある依存関係が見えなければ、実際の停止要因を見落とす可能性があるということだ。

これを半導体サプライチェーンに当てはめると、意味が比較的明確になる。第一に、どの委託先が止まると出荷や品質保証が止まるのか。第二に、止まったときに代替できるのか。第三に、止まる前の兆候をつかめるのか、である。

そのため、契約条項の整備だけでは足りない。多要素認証、通報期限、ログ保存、監査権、再委託制限は重要だが、それらは入口にすぎない。実務では、委託先が暗号化されたときに、工場、物流、品質保証、顧客対応がどう動くかを、具体的な業務シナリオで演習しておく必要がある。

この段階に入ると、第三者リスク管理は調達部門の確認業務ではなくなる。どこまでを内製に戻せるか、どこまで手動化できるか、代替ベンダーを確保できるかといった論点は、工場を止めないための操業設計そのものに近い。

ランサムウェアが狙うのは「情報」だけではない

製造業においてランサムウェアが重く見られるのは、情報漏えいの有無だけで損失が決まるわけではないためだ。停止コストが大きい産業ほど、攻撃の影響は経営に直結しやすい。

米国のHoneywell（ハネウェル）は2025年6月公表の分析で、産業オペレーターを狙うランサムウェア攻撃が2024年Q4から2025年Q1にかけて46％増加したと報告している。計画外停止を避けなければならない重要産業が、攻撃対象として選ばれやすい構図がうかがえる。

ドイツのAllianz Commercial（アリアンツ・コマーシャル）も2025年9月の分析で、100万ユーロ超の大口サイバー保険請求の60％をランサムウェアが占めると整理し、サプライチェーン由来の脅威を主要論点の一つに挙げた。サイバーインシデントが、情報システム部門だけの問題ではなく、事業継続コストそのものを左右する事象として認識されていることが分かる。

半導体では、装置投資が大きく、稼働率の変動が収益に与える影響も大きい。加えて、品質保証や納期遵守の失敗は、単発の出荷遅延にとどまらず、顧客認定や将来受注にも波及しやすい。ランサムウェア対策が「ITの防御策」から「操業設計の一部」へと位置付けを変えつつある背景には、こうした産業構造がある。

一企業の復旧状況にとどまらないサイバーセキュリティインシデント

アドバンテストが2026年2月に公表したサイバーセキュリティインシデントは、半導体サプライチェーンのデジタル依存を改めて映し出した。論点は、一企業の復旧状況にとどまらない。装置、検査・試験、物流、保守、品質保証、認証基盤といった周辺機能のどこかが寸断されれば、工場設備が動いていても供給は滞る可能性がある。

今後のサプライチェーン再構築では、拠点分散や在庫政策に加え、どの資産を優先的に守るか、どこまで縮退運転できるか、第三者停止をどう吸収するかといった設計が重みを増すとみられる。ゼロトラスト、ネットワーク分離、第三者リスク管理は、もはやセキュリティ部門だけの用語ではない。半導体供給を止めないための工程横断の要件として、扱いが変わり始めている。

＊この記事は以下のサイトを参考に執筆しました。

• 企業の公式プレスリリース サイバーセキュリティインシデントに関するお知らせ
• Ransomware Attacks Targeting Industrial Operators Surge 46% in One Quarter, Honeywell Report Finds
• Cyber insureds gain momentum against attackers, but supply chain challenges remain
• アドバンテスト、第三者が不正アクセス　ランサムウエア展開の可能性
• アドバンテスト、不正な侵入者は排除　サイバーセキュリティ事案
• Taking a business-critical approach to supplier nth-party IT risk management
• State of Cybersecurity Resilience 2025

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半導体業界でこの1年に相次いだ提携を並べて見ると、協業の意味合いが明らかに変わってきことがわかる。象徴的なのが、デンソーとロームの動きである。両社は2025年5月8日、半導体分野での戦略的パートナーシップ構築に向けて基本合意し、アナログICを中心に、車両の電動化と知能化を支える高品質デバイスの開発連携を進める方針を示した。この時点で、資本関係の強化も検討対象に含まれていた。

その流れは、2026年3月6日に一段と現実味を帯びた。デンソーはローム株式の取得を含む戦略的選択肢を検討中と公表し、ローム側も株式取得を含む提案を受領した事実を認めた。もっとも、両社とも現時点で具体的に決定した事実はないとしている。ここで重要なのは、半導体提携が単なる開発協業や販路拡大の延長ではなく、供給責任や長期関係の設計まで視野に入れた枠組みに変わりつつある点だ。

同じ変化は、AI半導体、先端材料、実装、さらには工場運営の領域にも広がっている。半導体の競争は、個別技術の優劣だけでなく、どの相手と、どの段階から、どの範囲で組むのかを問う局面に入った。

本稿では、このデンソーとロームの提携をメインに、変化しつつある半導体業界の提携の在り方を考察する。

デンソー・ロームに見る提携の質の変化

デンソーとロームの案件は、2026年3月に突然資本の議論へ進んだというより、2025年5月に示された提携の方向が、より具体的な段階に入ったとみるのが自然である。ここに表れているのは、車載半導体の位置付けそのものの変化だ。

車載分野は、もはや性能やコストだけで評価が決まる時代ではない。品質保証、長期供給、設計段階からの緊密なすり合わせ、量産後の継続性まで含めて、取引関係の重みが増している。とくにアナログ、電源、SiCを含む電動化関連デバイスでは、単発採用よりも、どこまで深い関係を築けるかが競争力を左右しやすい。

デンソーが持つ車両システム側の知見と、ロームが持つ半導体技術を結び付ける構図は、半導体が完成車メーカーやティア1にとって、もはや単なる外部調達品ではないことを示している。供給が止まれば製品競争力そのものが揺らぐ。だからこそ、提携は技術補完にとどまらず、将来の供給責任と関係の安定性をどう担保するかという議論へ踏み込み始めた。

ここでの変化を「取り分の確保」とだけ表現するとやや粗い。実態に近いのは、供給責任と収益機会を中長期で押さえる動き、とりわけ供給の不確実性が競争力に直結する市場で、関係そのものを深く設計する動きが強まっているという見方である。

AI半導体は「単品勝負」から「束ねて売る」段階へ

この変化は、AI半導体でも鮮明だ。NVIDIA（エヌビディア）とIntel（インテル）は2025年9月18日、複数世代にわたるデータセンター向け製品とPC向け製品の共同開発を発表した。データセンター向けでは、インテルがエヌビディア向けのカスタムx86 CPUを構築し、エヌビディアがそれを自社AIインフラ基盤に組み込む。PC向けでは、インテルがNVIDIA RTX GPUチップレットを統合したx86 SoCを供給する。加えて、両社はNVLinkでアーキテクチャーを接続し、エヌビディアはインテル普通株に50億ドルを投資するとした。

ここで示されたのは、AI時代の競争単位がGPU単体ではなくなったという事実である。顧客が買うのは、単品の半導体ではない。CPU、GPU、接続、実装、消費電力、ソフトウェア最適化までを含んだ計算基盤そのものだ。性能の高い部品を個別に揃えるだけでは不十分で、それらをどれだけ整合的に束ねられるかが問われる。

この意味で、エヌビディアとインテルの提携は、AI半導体の競争が「性能の良いチップを作る」段階から、「複数の要素を一体として設計し、継続的に進化させる」段階に移ったことを象徴している。車載で供給責任を深く組む動きが強まっているのと同様に、AIではロードマップを早い段階から共有し、製品群を連動させる関係が重みを増している。

装置メーカーやファブとどれだけ早い段階で接点を持てるかが、今後の競争条件に

先端ロジック向けの材料・装置分野でも、提携の意味は変わってきた。JSRと子会社Inpria（インプリア）、Lam Research（ラムリサーチ）は2025年9月16日、非独占のクロスライセンス契約と協業で合意した。対象には、EUVリソグラフィ向けフォトレジスト、メタルオキサイドレジスト、高NA EUVや次世代パターニング関連の研究開発が含まれる。さらに、ALEやALDに対応する材料探索も射程に入る。両社は係争中だった訴訟と関連手続きの取り下げでも合意しており、知財の境界を争うより、量産に必要な組み合わせを早く整える判断が前面に出た。

先端世代では、材料だけで解ける課題も、装置だけで解ける課題も減っている。レジスト、成膜、エッチング、パターニング、歩留まり改善が相互に絡み合い、どこか一つの最適化だけでは量産へつながりにくい。とくに高NA EUVや新しいドライプロセスが現実味を帯びる局面では、研究初期から共同評価環境を組めるかどうかが、採用の速度を左右する。

日本企業にとって、この領域は依然として存在感を示しやすい分野である。一方で、強い材料技術を持つだけでは足りない。装置メーカーやファブと、どれだけ早い段階で接点を持ち、評価の輪の中に入れるかが、今後の競争条件になっていく。

実装と工場運営も、提携の中核に入った

レゾナックは2025年9月3日、日本、米国、シンガポールなどの材料・装置・設計企業27社による共創型評価プラットフォーム「JOINT3」の設立を発表した。下館事業所内に活動拠点「APLIC」を設け、515×510㎜のパネルレベル有機インターポーザー試作ラインを構築し、2026年に稼働を始める予定としている。

この取り組みが示すのは、先端実装が前工程の補助ではなく、性能、電力、コスト、量産性を左右する独立した競争領域になったということだ。生成AIや自動運転向けの次世代半導体では、2.xDパッケージ向けインターポーザーの大型化が進み、シリコンから有機材料への転換や、ウエハからパネルへの製造転換が大きな論点になっている。つまり、半導体の価値はトランジスタの微細化だけで決まらず、どう実装し、どう量産に落とし込むかでも決まるようになった。

同様の変化は工場運営にも及ぶ。ドイツのSiemens（シーメンス）と米国のGlobalFoundries（グローバルファウンドリーズ）は2025年12月11日、AI対応の製造高度化を柱とする戦略協業を発表した。内容には、AI活用の集中型自動化、予知保全、高度なエネルギー管理、ビル管理、自動化技術、さらにはチップ開発から製品ライフサイクル管理までが含まれる。

これから見えてくるのは、工場運営そのものが外部パートナーとの協業対象になってきたという事実である。かつては各拠点の改善活動として扱われがちだった設備稼働率、保全、エネルギー効率、デジタル運用が、いまや供給力と収益性を左右する競争条件になった。工場を建てる力だけでなく、止めずに動かし続ける力が、提携の対象として前面に出てきたのである。

単独の強さから連携の設計力へと移りつつある競争の焦点

この1年の提携を見渡すと、半導体業界の競争は、個社の要素技術の強さだけでは測れなくなっている。デンソーとロームは、車載半導体で資本も視野に入れた長期関係の方向を示した。エヌビディアとインテルは、AI半導体でCPU、GPU、接続を束ねた設計連携を打ち出した。JSRとラムリサーチは、材料と装置の境界が研究初期から薄くなる現実を映し、レゾナックのJOINT3とシーメンス・グローバルファウンドリーズの協業は、実装と工場運営までも提携の中核へ押し上げた。

半導体提携はいま、名刺交換や販路拡大の延長ではない。どの技術を持つかに加え、その技術をどの連携の中で量産価値へ変えられるかが問われている。競争の焦点は、単独の強さから、連携の設計力へと移りつつある。

＊この記事は以下のサイトを参考に執筆しました。

• DENSO and ROHM Reach Basic Agreement to Establish a Strategic Partnership in the Semiconductor Field
• デンソーとローム、半導体分野における戦略的パートナーシップ構築に向けて基本合意
• 本日の一部報道について（デンソー、2026年3月6日）
• 当社に関する一部報道について（ローム、2026年3月6日）
• NVIDIA and Intel to Develop AI Infrastructure and Personal Computing Products
• JSR Corporation/Inpria Corporation and Lam Research Enter Cross Licensing and Collaboration Agreement
• 「JOINT3」設立（レゾナック）
• Siemens and GlobalFoundries collaborate to deploy AI-driven manufacturing

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SUMCO（サムコ）は2026年2月10日、2025年12月期（2025年1月1日〜12月31日）の連結決算を公表した。売上高は4,096億7,000万円（前年比3.3%増）と増収となった一方、営業利益は13億4,200万円（同96.4%減）まで減少し、経常損益は38億8,600万円の赤字、親会社株主に帰属する当期純損益は117億5,100万円の赤字となった。

会社側は、AI用データセンター向けの伸長で300mm（12インチ）ウエハの先端品需要が堅調だった一方、先端品以外は顧客の在庫調整の影響が残り、200mm以下は出荷が伸び悩んだと説明した。併せて、先端300mmの能力増強投資に伴う減価償却費の増加が利益を下押ししたとしている。総資産は1兆1,279億円、現金及び現金同等物は752億円まで減少した。

2026年12月期について同社は、短期の需給変動を踏まえて四半期ごとに見通しを更新する運用を継続する方針を示した。2026年1〜3月期（第1四半期）は売上高1,000億円、営業損益60億円の赤字を見込む。

本稿では、この同社の決算を詳しく解説する。

増収でも利益が急減、コスト負担が利益を下押し

2025年12月期は売上高が増加した一方で、売上総利益は縮小した。決算短信によれば、売上高409,670百万円に対し売上原価は355,168百万円となり、売上総利益は54,502百万円にとどまった。販売費及び一般管理費は53,160百万円となり、営業利益は1,342百万円まで低下した。

売上総利益と販管費が接近し、増収であっても営業利益が伸びにくい状況となった。会社側が挙げた先端300mmの減価償却費増に加え、非先端領域の回復が緩やかな局面では、固定費の吸収が進みにくいことが利益の下押し要因となり得る。

市場はAI向けが堅調、その他用途は伸び悩み

同社は2025年の半導体市場について、AI用データセンター向けが伸長した一方で、民生・産業・自動車向けは伸び悩み、用途別の濃淡が続いたと整理した。

300mmではAI用半導体の増産を背景に先端品の需要が堅調に推移したが、先端品以外は顧客の在庫調整の影響を受け、回復は緩やかにとどまった。200mm以下は年間を通じて出荷が伸び悩んだ。

先端300mmは能力増強と近代化を目指す

会社側は、先端300mmの生産能力増強のために実行した設備投資に伴い、減価償却費の負担が増加したと明記した。これに対し、顧客の高精度化要求や製品差別化への対応として技術開発を進め、先端品の高シェア維持を掲げたとしている。さらに、AIを活用した生産性向上などを通じ、コスト競争力の強化を推進したという。

2026年1〜3月期の見通しでは、300mmはAI用データセンター向けの先端ロジックとDRAM向けの需要が堅調で、サーバーSSD拡大に合わせてNAND向けも需要の伸びを見込む一方、ロジックの非先端品は顧客が在庫適正化を計画しており、購入量の調整が行われる見通しを示した。200mm以下は、AI関連で需要増加もみられるとしつつ、当面は現在の需要規模が続くとの見立てを示した。

こうした前提の下、同社は事業構造改革を進め、300mmでは新工場の戦力化と既存工場の製造設備の近代化を進めるとした。200mm以下では生産体制の再編成を進め、効率化と収益改善を図る方針を掲げた。

総資産は前期末比で447億1,700万円減少

2025年12月期末の総資産は1兆1,279億6,600万円と、前期末比で447億1,700万円減少した。会社側は、原材料及び貯蔵品が増加した一方で、有形固定資産合計と現金及び預金が減少したことが主因と説明している。有形固定資産については、減価償却の進行や勘定の組み替え等により残高が増減し得るとしている。

負債は4,801億8,100万円、純資産は6,477億8,500万円で、自己資本比率は51.3%だった。

キャッシュフローは、営業活動によるキャッシュフローが1,000億4,000万円の収入、投資活動によるキャッシュフローが1,114億4,700万円の支出、財務活動によるキャッシュフローが87億2,900万円の支出となり、現金及び現金同等物の期末残高は752億9,600万円に減少した。営業キャッシュフローでは、棚卸資産の増減や法人税等の支払いがあった一方、減価償却費が1,156億9,200万円となった点が主要因に挙げられている。投資キャッシュフローは、有形及び無形固定資産の取得による支出が中心となった。

株主還元では、2025年12月期の年間配当を1株20円（中間10円、期末10円）とし、2026年12月期の配当は未定とした。為替前提について、2026年1〜3月期の業績予想は1米ドル＝155円を置いている。

需要の回復が先端と非先端で揃わない

SUMCOの2025年12月期は、AI向けを起点とする先端300mm需要が売上を支えた一方、非先端の在庫調整と200mm以下の出荷低迷が重なり、利益が急減した。先端投資に伴う減価償却費が増加する局面で、需要の回復が先端と非先端で揃わないことが、収益の変動要因となり得ることがうかがえる。

2026年1〜3月期は、先端ロジック／DRAM／NAND向けの堅調さと、非先端の在庫適正化に伴う調整が同居する見通しで、売上高1,000億円に対し営業損益60億円、経常損益100億円、純損益100億円の赤字を見込む。同社は、短期の需給変動に応じて見通しを更新する運用を継続する方針を示している。

ウエハ需要の濃淡は、前工程の稼働率だけでなく、材料の消費や保守・改造を含む設備対応のタイミングにも波及し得る。決算短信では、地政学的リスクや各国政策が半導体を搭載する最終製品需要へ与える影響を注視するとしており、需要の戻り方に加え、政策・為替・投資負担の組み合わせが短期の収益変動に影響する局面が続く。

＊この記事は以下のサイトを参考に執筆しました。

• 2025年12月期 決算短信〔日本基準〕(連結)（2026年2月10日）
• 決算説明会資料（SUMCO IR資料室）

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NVIDIA（エヌビディア）は2026年2月25日（米国時間）、2026会計年度第4四半期（2026年1月25日終了）の決算を発表した。売上高は681億2,700万ドル（前年同期比73%増、前四半期比20%増）となり、四半期として過去最高を更新した。純利益は429億6,000万ドル（同94%増）で、希薄化後1株当たり利益（GAAP）は1.76ドルだった。

事業別ではデータセンターが623億ドル（前年同期比75%増、前四半期比22%増）と売上の大半を占め、AIインフラ需要を映す構図が続いた。

同社は2027会計年度第1四半期（Q1）の売上高見通しを780億ドル±2%とし、前提として「中国向けデータセンター向け計算（Data Center compute）の売上を織り込まない」と明記した。

本稿はこの同社の決算を詳しく解説する。

データセンターが売上の大半を占める構図が継続

データセンターの四半期売上は623億ドルで、通期では1,937億ドル（前年比68%増）に達した。

他部門では、Gaming and AI PCが四半期37億ドル（前年同期比47%増）だった一方、前四半期比では13%減となった。会社側は、年末商戦期の需要を経て流通在庫が自然減した局面と位置付けた。通期は160億ドル（前年比41%増）とした。

Professional Visualizationは四半期13億ドル（前年同期比159%増、前四半期比74%増）、Automotiveは6億400万ドル（前年同期比6%増、前四半期比2%増）で、ともに規模ではデータセンターが突出している。

粗利益率75%台と費用増、比較の前提が変わる非GAAP

粗利益率は四半期でGAAP 75.0%（非GAAP 75.2%）とした一方、通期ではGAAP 71.1%（非GAAP 71.3%）となり、前年比では低下した。

販管費・研究開発費を含む営業費用は四半期67億9,400万ドル（前年同期比45%増）で、売上拡大と並行して費用も増加した。

また同社は、2027会計年度Q1から「非GAAP指標に株式報酬費用（stock-based compensation）を含める」とし、調整後指標の作り方を変更する。Q1見通しでは、株式報酬費用の影響を粗利益率0.1%分、営業費用19億ドルとして開示した。前年比・前四半期比の比較では、定義変更前後で単純比較しにくい点が残る。

“周辺”の制約が、売上計上タイミングの変動要因になり得る

AIアクセラレータの出荷は、先端ロジックの供給だけで決まりにくい局面がある。インターポーザやHBM実装を含む先端パッケージの能力や歩留まりが、出荷の実効量や納期に影響し得るためだ。

TSMCは2025年4月17日の決算説明（1Q25）で、顧客需要を背景に2025年のCoWoS能力を倍増させる方針を示した。

エヌビディアは決算資料のハイライトで次世代「Rubin」プラットフォームを掲げ、主要クラウド事業者での採用予定を示した。世代更新が進むほど、HBM・先端基板・実装歩留まり・検査（テスト）など“周辺”の制約が、売上計上タイミングの変動要因になり得る。

ガイダンスに織り込まれた「中国」不確実性

2027会計年度Q1の売上高見通し（780億ドル±2%）は高水準だが、同社は同見通しに「中国向けデータセンター計算売上を織り込まない」と明記した。

売上の前提条件として地政学・規制の影響を切り分ける書き方であり、サプライチェーン側では、地域別の需要配分や製品ミックスの変動が、発注・在庫・能力計画に反映されやすい。

AI半導体が市場の中心に

Gartner（ガートナー）は2026年1月12日、2025年の世界半導体売上高が7,930億ドル（前年比21%増）に拡大したと発表した。AI半導体（プロセッサ、HBM、ネットワーク部品）が2025年売上の約3分の1を占めたとも述べ、AIインフラ支出が2026年に1.3兆ドルを超えるとの見通しを示した。

エヌビディアの決算は個社要因にとどまらず、「計算＋メモリ＋ネットワーク」を一体で捉える需要が市況を規定する度合いが高まっていることを、主要指標で示す形となった。

売上高・純利益ともに四半期最高を更新

エヌビディアの2026会計年度Q4は、売上高・純利益ともに四半期最高を更新し、データセンターが業績の大半を占める構図が継続した。

一方で、次四半期見通しでは中国向けデータセンター計算売上を織り込まない前提が明記され、非GAAP指標の定義変更も示された。

供給側では、TSMCがCoWoS能力倍増を掲げたように、先端パッケージを中心とする能力拡張が、AIインフラの実需を下支えする論点として残る。

＊この記事は以下のサイトを参考に執筆しました。

企業公式（NVIDIA）

• NVIDIA Announces Financial Results for Fourth Quarter and Fiscal 2026
• NVIDIA Announces Financial Results for Fourth Quarter and Fiscal 2026（Newsroom）
• NVIDIA Corporation – SEC Filings

企業公式（TSMC）

• TSMC 1Q25 Earnings Call Transcript（2025年4月17日）

調査機関（Gartner）

• Gartner Says Worldwide Semiconductor Revenue Grew 21% in 2025（2026年1月12日）

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