半導体製造装置・検査を読む｜AI半導体はどこで量産制約にぶつかるのか｜AIインフラの地図を読む 第23回
第3部｜AIインフラ地図で読む日米銘柄
今日の読みどころ
AI半導体需要を見るとき、どうしてもNVIDIA、GPU、HBM、先端パッケージに目が向きます。
ただ、AIチップは設計されただけでは市場に出てきません。
ウェハ上に回路を作る。
膜を積む。
削る。
洗う。
測る。
検査する。
最後に、良品として出荷できるかをテストする。
この工程を通らなければ、AI半導体は実際の供給量になりません。
第23回では、AI半導体の量産を支える製造装置、検査・計測、テスト企業を見ます。
ただし、目的は企業説明ではありません。
投資家として知りたいのは、次の3点です。
その企業は、AIインフラのどこに位置しているのか。
その位置では、いま需要が伸びているのか、詰まっているのか。
その変化は、売上、受注、サービス売上、利益率、FCF、次期見通しへどう出ているのか。
この順番で読みます。
製造装置・検査・計測・テスト企業をまとめて「AI関連」と呼ぶと、判断は粗くなります。
露光。
成膜。
エッチング。
洗浄。
検査。
計測。
テスト。
同じAI需要でも、工程ごとに届き方が違います。
第23回では、企業名ではなく、まずAI半導体の量産工程上の位置を置きます。
そのうえで、どの工程ではすでに売上や利益率に出ていて、どの工程ではまだ受注、見通し、サービス売上の確認にとどまるのかを分けて読みます。
はじめに、投資家として気になる問いから
個人投資家として、まず整理したい仮説があります。
AI半導体需要が増え続けるなら、次に資金が向かうのは、半導体を量産するための装置、検査、テスト企業ではないか。
この仮説は直感的には強いです。
NVIDIAのGPUが増える。
カスタムASICが増える。
HBMが増える。
AIサーバー向けHPCデバイスが増える。
そうなれば、それを作る装置、検査する装置、最後に良品判定するテスタの需要も増えるはずです。
ただし、ここで止まると、すぐに「装置株はAI関連」という雑な見方になります。
製造装置企業の売上には、先端ロジック、DRAM、HBM、NAND、成熟ノード、中国向け投資、サービス売上が混在します。
検査・計測企業でも、EUVマスク、ウェハ検査、レチクル検査、プロセス制御、サービス売上は同じではありません。
テスト企業でも、AIアクセラレータ、HPCデバイス、メモリ、一般SoC、周辺装置では需要の見え方が違います。
したがって、第23回で見たいのは、単純な「装置株はAIで買えるか」ではありません。
AI需要が、どの量産工程に届いているのか。
その工程にいる企業では、どの数字まで確認できるのか。
売上、利益率、FCFへ近い企業と、まだ受注や見通しの確認段階にある企業を分けられるのか。
この問いを、工程別に確認します。
もう一つ、早めに残しておきたい論点もあります。
ハイパースケーラーだけでなく、xAI、SpaceX、ソブリンAI、AIクラウド、研究機関、軍事・宇宙系の計算需要が増えるなら、AI半導体の設計数、GPU需要、カスタムASIC需要、メモリ需要、先端パッケージ需要はさらに広がる可能性があります。
ただし、ここは各装置・検査・テスト企業の売上へ、どの程度入ったかを会社一次情報で確認できる段階とは限りません。
そのため、本文では、すでに売上・利益・FCFに出た話と、次の需要源として監視する話を分けます。
投資家としての読み方｜企業説明ではなく、業績反映の距離で読む
第23回では、企業を国別に並べません。
米国企業か。
日本企業か。
欧州企業か。
それだけでは、AI需要がどの数字へ届いているかは分かりません。
見る順番は、AI半導体の量産工程と、決算への距離です。
テスト｜出荷直前の制約
テストは、完成に近い半導体が良品として出荷できるかを確認する工程です。
AIアクセラレータ、HPCデバイス、高性能DRAM、HBM周辺が増えるほど、最後の良品判定が重くなります。
この工程では、アドバンテストとTeradyneを見ます。
投資家としては、AI需要が売上、営業利益率、FCF、市場シェアへどこまで出ているかを確認します。
検査・計測｜歩留まりの制約
検査・計測は、製造途中で欠陥を見つけ、測り、歩留まりを上げる工程です。
AI半導体は、回路もパッケージも複雑になります。
量産が増えるほど、検査、計測、プロセス制御の負荷は上がります。
この工程では、KLAとレーザーテックを見ます。
投資家としては、売上、サービス売上、粗利率、受注回復、半導体関連装置売上を分けて確認します。
製造装置｜量産能力そのものの制約
製造装置は、AI半導体を実際に作る工程です。
露光、成膜、エッチング、洗浄、表面処理、塗布・現像、先端パッケージ関連装置が入ります。
この工程では、ASML、Applied Materials、Lam Research、東京エレクトロン、SCREENを見ます。
投資家としては、AI需要の説明だけではなく、どのセグメントに出たのか、利益率に残ったのか、FCFに残ったのか、次期見通しが実績へ変わるのかを確認します。
この3つに分けると、同じAI半導体の量産でも、業績反映の距離が違うことが分かります。
第23回では、工程の上流順ではなく、投資家が数字を確認しやすい順に読みます。
まず、テスト。
次に、検査・計測。
最後に、製造装置。
この順番です。
テスト工程｜AI需要が売上・利益率・FCFに最も近い場所
AI半導体需要が増えたとき、製造装置・検査・計測・テスト企業に資金が向かうのか。
この問いに対して、最も分かりやすい答えを出しているのは、テスト工程です。
理由は単純です。
AIチップは、作っただけでは出荷できません。
最後に、良品として動くかを確認する必要があります。
AIアクセラレータ、HPCデバイス、高性能DRAM、HBM周辺が増えるほど、テスト工程の負荷は上がります。
この工程で中心に置くのが、アドバンテストとTeradyneです。
アドバンテスト｜AI半導体の出荷直前にいるテスト工程の主役
投資家としての主語
アドバンテストを見る目的は、同社の製品一覧を覚えることではありません。
見るべきなのは、AIアクセラレータ、HPCデバイス、高性能DRAM、HBM周辺の増加が、SoCテスタ、メモリテスタ、システムレベルテストの需要へどこまで反映されているかです。
AIインフラ上の位置は、AI半導体を良品として出荷する直前のテスト工程です。
ここは、AI需要が比較的早く売上、営業利益率、FCFへ出やすい場所です。
一次情報で確認する資料は、アドバンテストのFY2025決算資料、Financial Briefing資料、Q&A、Annual Securities Reportです。
決算に出ているもの
FY2025のアドバンテストは、売上高が1兆1,286億円でした。
前年比では44.7％増です。
Test System Businessも前年比49.3％増でした。
営業利益は4,991億円、前年比118.8％増。
営業利益率は44.2％です。
FCFは3,006億円でした。
さらに、CY2025の半導体テスタ市場シェアは、Overallで65％、SoC Testersで66％、Memory Testersで61％とされています。
FY2026売上予想は1兆4,200億円です。
ここまで見ると、アドバンテストではAI需要が、売上、営業利益、営業利益率、FCF、市場シェア、次期見通しまでかなり強く届いています。
ただし、AI向け売上比率やAI向け受注額は個別には開示されていません。
したがって、「AI向け売上が何割」とは書けません。
一方で、そこで止める必要もありません。
会社資料では、CY2025のSoCテスタ市場が約69億ドルへ拡大し、CY2024の約41億ドルから大きく伸びたことが示されています。
また、アドバンテストのSoCテスタ市場シェアは66％へ上昇し、会社はグローバルのAIアクセラレータ分野で大半のシェアを獲得したとの認識を示しています。
つまり、FY2025の成長がAI関連高性能半導体向け需要にかなり強く支えられたことは、周辺数字から読めます。
ただし、それはAI向け売上比率の確定値ではありません。
投資家としての判定
アドバンテストは、AI半導体の量産制約を読むうえで、最も数字に近い企業の一つです。
見るべきなのは、次の点です。
SoC Test Systemsが伸びているか。
Memory Test SystemsがHBM・高性能DRAM需要を受けているか。
AIアクセラレータ向けシェアが維持できるか。
営業利益率が維持できるか。
FCFが残るか。
FY2026売上予想が実績へ変わるか。
判定：業績反映の距離は近い。AI需要は売上、利益率、FCF、市場シェアまでかなり強く出ている。ただし、AI向け売上比率は非開示のため、確定値としては扱わない。
Teradyne｜米国側の直接競合としてテスト需要を読む
投資家としての主語
Teradyneを見る目的は、アドバンテストの米国側の直接競合を確認することです。
AIインフラ上の位置は、Semiconductor Test、Product Test、Roboticsを持つテスト装置企業です。
アドバンテストと完全に同じ会社ではありません。
ただし、SoC、ロジック、メモリ、AI compute、networking、memory向けテスト需要では、直接比較対象になります。
一次情報で確認する資料は、TeradyneのFY2025決算発表、Q1 2026決算発表です。
決算に出ているもの
Teradyneの2025年通期売上は31.90億ドルでした。
前年比では13％増です。
Q1 2026売上は12.82億ドルで、前年比87％増でした。
Q1 2026のSemiconductor Test売上は11.11億ドルです。
会社は、Q1 2026売上の約70％がAI関連需要に結びついていると説明しています。
ここまで見ると、TeradyneでもAI関連需要はかなり明確に数字へ出ています。
ただし、TeradyneにはRoboticsやProduct Testもあります。
したがって、全社売上だけではなく、Semiconductor Testの売上、AI関連SoC、compute、networking、memory向け需要、Product Testの広がり、利益率、次期見通しを分けて見ます。
投資家としての判定
Teradyneは、アドバンテストの直接競合として確認すべき企業です。
ただし、第23回では、テスト工程の中心はアドバンテストに置きます。
理由は、アドバンテスト側ではSoCテスタ、メモリテスタ、市場シェア、営業利益率、FCFまでかなり強く見えるためです。
Teradyneは、米国株側でAIテスト需要を確認する比較軸です。
判定：AI需要はSemiconductor Testに強く出ている。アドバンテストの直接競合として重要。ただし、事業ミックスが広いため、Semiconductor Testと全社を分けて読む。
テスト周辺企業｜直接代替ではなく、周辺工程として見る
投資家としての主語
Cohu、FormFactor、Technoprobe、Keysightも、テスト周辺では確認対象になります。
ただし、アドバンテストやTeradyneの直接代替として同じ箱に入れると粗くなります。
AIインフラ上の位置は、後工程、プローブカード、計測・検証、高速通信、AIデータセンター周辺テストです。
決算に出ているもの
この第23回では、周辺企業の決算詳細までは深掘りしません。
位置づけだけを残します。
Cohuは、テストハンドラや後工程寄りの装置に近い企業です。
FormFactorとTechnoprobeは、プローブカード側です。
Keysightは、計測・検証、高速通信、AIデータセンター周辺のテストに近い企業です。
投資家としての判定
第23回では、直接比較はアドバンテストとTeradyneに絞ります。
周辺企業は、直接代替ではなく、テスト周辺の監視対象として残します。
判定：主役ではない。テスト工程の周辺需要として監視する。
検査・計測工程｜量産が増えるほど歩留まり管理が重くなる
次に見るのは、検査、計測、プロセス制御です。
AI半導体は、ただ作ればよいわけではありません。
回路が細かくなる。
HBMや先端メモリとの接続が増える。
先端パッケージが複雑になる。
EUVマスクやレチクルの重要度が上がる。
このとき、欠陥を見つけ、測り、歩留まりを上げる工程が重くなります。
ここで見るのが、KLAとレーザーテックです。
KLA｜AI半導体の量産全体を支えるプロセス制御企業
投資家としての主語
KLAを見る目的は、AI半導体の量産増加が、検査・計測・プロセス制御・サービス売上へどこまで反映されているかを確認することです。
AIインフラ上の位置は、ウェハ検査、計測、レチクル/マスク検査、先端パッケージ検査、データ解析、サービスです。
KLAは、レーザーテックより広い企業です。
AI半導体の量産全体で、歩留まり管理に資金が向かるかを見る企業です。
一次情報で確認する資料は、KLAのFY2025 Form 10-K、Q3 FY2026 Form 10-Q、Q3 FY2026 Earnings Release、Investor Day資料です。
決算に出ているもの
KLAのQ3 FY2026売上は34.151億ドルでした。
前年比では11.5％増です。
Semiconductor Process Control売上は30.839億ドルで、前年比13％増でした。
Service売上は7.748億ドルで、前年比15.8％増。
売上比率は約23％です。
会社は、増収要因として、memory customers、特にDRAM led by HBM、foundry/logic、installed base拡大に伴うservice revenueを挙げています。
ここは、AI需要が検査・計測側に届いていると読みやすい部分です。
ただし、利益率は分けて見ます。
粗利率は61.1％で、前年同期の61.6％から少し低下しています。
営業利益率も概算で約41.2％と、前年同期の約42.5％から低下しています。
Q3単独のFCFは6.22億ドルで、前年同期の9.90億ドルから減少しました。
一方で、直近12か月のFCFは40.15億ドルで、前年同期の35.14億ドルから増加しています。
つまり、売上は強い。
サービス売上も強い。
ただし、利益率拡大とは書けません。
現時点で確認できるのは、高水準の利益率維持です。
投資家としての判定
KLAは、検査・計測・プロセス制御の主役です。
AI需要は、Semiconductor Process Control売上、サービス売上、HBMを含むDRAM、foundry/logicへの説明に出ています。
ただし、AI需要が粗利率や営業利益率を明確に押し上げた段階とは言いません。
投資家として追うのは、Semiconductor Process Control売上、Service売上、粗利率、営業利益率、FCFです。
判定：業績反映の距離は中程度から近い。売上とサービスには出ている。利益率は高水準維持だが、拡大ではない。
レーザーテック｜EUVマスク周辺の急所で読む専門企業
投資家としての主語
レーザーテックを見る目的は、AI半導体の先端化が、EUVマスク、マスクブランク、ウェハ検査・計測の需要へどこまで出ているかを確認することです。
AIインフラ上の位置は、先端リソグラフィの周辺、特にEUVマスク・マスクブランク検査です。
KLAが広いプロセス制御企業であるのに対し、レーザーテックは狭く深い専門企業です。
EUV世代、2nm以降、マスク複雑化で検査需要が伸びるかを見る企業です。
一次情報で確認する資料は、レーザーテックの決算短信、決算説明資料、IR資料、製品・事業説明です。
決算に出ているもの
レーザーテックは、AIへの投資拡大を背景に、GPUやHBMなど先端半導体への需要が継続し、デバイスメーカーの設備投資姿勢が積極的だったと説明しています。
ただし、数字はまっすぐではありません。
2026年6月期第3四半期累計売上高は1,695億39百万円で、前年同期比0.4％増でした。
営業利益は前年同期比1.4％減です。
累計半導体関連装置売上は前年同期比6.7％減でした。
一方で、累計サービス売上は前年同期比35.5％増です。
ここは、投資家として間違えやすいところです。
AI投資を背景に先端半導体需要は強い。
しかし、半導体関連装置売上は減少している。
一方で、サービス売上は大きく伸びている。
したがって、「AI需要で装置売上がすでに力強く伸びている」とは書きません。
投資家としての判定
レーザーテックは、AI需要の追い風がある検査企業です。
ただし、現時点で強く確認できるのは、半導体関連装置売上の伸びではなく、サービス売上の伸びです。
資金が向かうには、受注回復、半導体関連装置売上、サービス売上、通期予想の進捗を確認する必要があります。
判定：テーマ性は強いが、業績反映は確認途中。装置売上の回復とサービス売上の継続を分けて読む。
製造装置工程｜本丸だが、半導体サイクルの混入が大きい
AI半導体を増産するなら、製造装置は避けて通れません。
先端ロジック。
DRAM。
HBM。
NAND。
先端パッケージ。
成熟ノード。
中国向け投資。
サービス売上。
製造装置企業の売上には、これらが混ざります。
だから、製造装置は本丸でありながら、投資判断は難しくなります。
AI需要があることと、全社売上、粗利率、FCFが一方向に伸びることは別です。
ここで見るのが、ASML、Applied Materials、Lam Research、東京エレクトロン、SCREENです。
ASML｜先端ロジックと先端メモリの入口にいる露光装置企業
投資家としての主語
ASMLを見る目的は、AI半導体の微細化と先端メモリ投資が、露光装置とInstalled Base Managementにどこまで反映されているかを確認することです。
AIインフラ上の位置は、先端ロジックと先端メモリの入口です。
EUV、DUV、High NA EUV、Installed Base Managementを通じて、AIチップ量産能力の最も上流に接続します。
一次情報で確認する資料は、ASMLのAnnual Report、Q1 2026 Financial Results、Press Release、Investor Presentationです。
決算に出ているもの
Q1 2026のASML売上は87.67億ユーロでした。
粗利率は53.0％、営業利益率は36.0％です。
Net system salesは62.79億ユーロ。
Installed Base Management salesは24.88億ユーロです。
FY2026売上見通しは360億ユーロから400億ユーロ。
粗利率見通しは51％から53％です。
会社は、AI関連インフラ投資により半導体産業の成長見通しが強まり、顧客の2026年以降の能力増強計画が加速していると説明しています。
ここは、AI需要が先端ロジックと先端メモリの投資計画へ波及していると読む材料です。
ただし、ASMLの売上すべてがAI由来ではありません。
スマートフォン、PC、自動車、産業用途、成熟ノード、サービスも含みます。
投資家としての判定
ASMLは、AI半導体量産能力の一番奥にいる企業です。
ただし、AI単独売上で読む企業ではありません。
投資家として見るのは、EUV/DUVの出荷、Installed Base Management、先端ロジックとメモリの投資比率、High NA EUVの採用状況です。
判定：量産能力の上流にいる本丸。ただし、AI需要だけで全社売上を説明しない。EUV、Installed Base、先端ノード投資で読む。
Applied Materials｜材料工学と先端パッケージでAI需要を受ける装置企業
投資家としての主語
Applied Materialsを見る目的は、AI computing infrastructureの拡大が、材料工学、成膜、エッチング、先端パッケージ、サービス売上へどこまで出ているかを確認することです。
AIインフラ上の位置は、半導体の材料工学、前工程装置、先端パッケージ、サービスです。
一次情報で確認する資料は、Applied MaterialsのForm 10-K、Q2 FY2026 Form 8-K / Earnings Release、Earnings Call Script、Presentationです。
決算に出ているもの
Q2 FY2026のApplied Materials売上は79.10億ドルでした。
前年比では11％増です。
Semiconductor Systems売上は前年比10％増。
Applied Global Services売上は前年比17％増です。
GAAP営業利益率は31.9％でした。
会社は、AI computing infrastructureのbuild-outが、leading-edge foundry-logic、DRAM、advanced packagingの需要を押し上げていると説明しています。
売上と利益率には、AI関連設備投資の波及を感じやすい数字が出ています。
ただし、Non-GAAP FCFは前年比80％減でした。
ここを落とすと、単なる企業説明になります。
売上は強い。
利益率も高い。
しかし、キャッシュへの残り方は別に確認が必要です。
投資家としての判定
Applied Materialsは、AI需要を材料工学、成膜、先端パッケージ、サービスで受ける企業です。
ただし、投資家としては、売上成長だけで判断しません。
成長投資、CapEx、在庫、物流能力、先端パッケージ投資がキャッシュにどう出るかを確認します。
判定：売上と利益率にはAI関連設備投資の波及が見える。ただし、FCF低下があるため、キャッシュへの変換を慎重に見る企業。
Lam Research｜成膜・エッチング・洗浄にAI量産の負荷が出る企業
投資家としての主語
Lam Researchを見る目的は、AI半導体の複雑化が、成膜、エッチング、洗浄、先端パッケージ、Customer Supportにどこまで出ているかを確認することです。
AIインフラ上の位置は、ウェハ加工、メモリ、先端パッケージ、保守・アップグレードです。
HBMや先端パッケージでは、銅めっき、TSV etch、3D stackingなどの工程が重くなります。
一次情報で確認する資料は、Lam ResearchのForm 10-Q、Q3 FY2026 Results Release、Form 10-K、SEC Filingsです。
決算に出ているもの
Q3 FY2026のLam Research売上は58.415億ドルでした。
前年比では23.8％増です。
Systems revenueは前年比22.9％増。
Customer support-related revenue and otherは前年比25.3％増です。
市場構成は、Foundry 54％、Memory 39％、Logic/IDM 7％でした。
Lamでは、AI需要がGPU売上としてではなく、成膜とエッチングの負荷上昇として見えます。
また、既存装置の稼働が増えれば、保守、アップグレード、サービスも増えます。
投資家としての判定
Lamは、量産工程に需要が降りている姿を比較的読みやすい企業です。
ただし、受注急増とまでは断定しません。
投資家として見るのは、Systems revenue、Customer support-related revenue、Memory比率、deferred revenue、future revenueです。
判定：AI半導体量産の加工強度を読む企業。売上とサービスには出ている。次はMemory比率、Customer Support、deferred revenueを確認する段階。
東京エレクトロン｜AI需要の説明と次期見通しは強いが、直近利益率は確認が必要
投資家としての主語
東京エレクトロンを見る目的は、生成AI向け半導体設備投資が、日本の前工程装置、coater/developer、etch、cleaning、bonder、wafer prober、Field Solutionsへどこまで反映されているかを確認することです。
AIインフラ上の位置は、前工程装置と先端パッケージ関連装置です。
一次情報で確認する資料は、東京エレクトロンの決算短信、Annual Results Presentation、Transcript、Integrated Reportです。
決算に出ているもの
会社はFY2026に、データセンター向けAIサーバー需要が半導体市場成長を牽引し、生成AI向け半導体設備投資が大きく増加したと説明しています。
一方で、直近通期の数字は分けて見ます。
FY2026売上は2兆4,435億33百万円で、前年比0.5％増でした。
営業利益は前年比10.4％減。
営業利益率は25.6％で低下しています。
次期上期の見通しは強いです。
FY2027上期売上見通しは1兆5,700億円、前年比33.1％増。
営業利益見通しは4,310億円、前年比42.2％増です。
つまり、東京エレクトロンは、AI需要の説明と次期見通しは強い。
しかし、直近通期では利益率改善まで確認できていません。
投資家としての判定
東京エレクトロンは、期待と確認を分けて読む企業です。
資金が向かうには、FY2027上期見通しが実績に変わるか、粗利率と営業利益率が再び改善するか、地域別では中国、台湾、韓国の構成がどう変わるかを見ます。
判定：AI需要の説明と次期見通しは強い。ただし、直近通期の利益率は下がっている。期待が実績に変わるかを確認する企業。
SCREEN｜AI servers・HBM向け受注は確認できるが、全社成長は確認途中
投資家としての主語
SCREENを見る目的は、AIサーバーやHBM向け能力増強が、洗浄、表面処理、塗布・現像、先端パッケージ関連装置へどこまで届いているかを確認することです。
AIインフラ上の位置は、洗浄、表面処理、塗布・現像、先端パッケージ関連装置です。
一次情報で確認する資料は、SCREENのFY2026/03 Consolidated Financial Report、FAQ、Annual Report、IR Day資料、Package-related Equipmentページです。
決算に出ているもの
FY2026/03の連結売上高は6,057億48百万円でした。
前年比では3.1％減です。
会社は、AI servers and HBM applications向け注文が2025年11月以降増加したと説明しています。
また、FY2026/03第4四半期のSPE営業利益率は30％超と会社が説明しています。
ここでは、AI需要は受注・見通しには入っています。
しかし、それが全社売上成長と持続的な利益率改善として確認できるかは、次期以降に見る段階です。
投資家としての判定
SCREENは、資金が先回りしやすいが、数字の確認がまだ必要な場所です。
投資家として見るのは、SPE売上、AI servers and HBM applications向け注文、SPE営業利益率、次期見通し、FCFです。
判定：AI関連受注の兆しはある。ただし、全社売上成長としては確認途中。受注が売上と利益率へ変わるかを追う企業。
資金が向かいやすい順番
ここまでを、投資家の問いに戻して整理します。
AI半導体需要が増え続けるなら、製造装置、検査・計測、テスト企業に資金が向かう可能性はあります。
ただし、資金が向かう順番は、企業規模や国籍だけでは決まりません。
最初に見るのは、AI需要が売上、利益率、FCFまで見えやすい工程です。
この点では、アドバンテストが最も分かりやすい位置にいます。
AI向け売上比率そのものは開示されていません。
しかし、SoCテスタ市場の拡大、SoCテスタ市場シェア、AIアクセラレータ向けシェア、高性能DRAM/HBM向け需要を、売上、営業利益率、FCFと合わせると、FY2025の成長の主因がAI関連高性能半導体だったことはかなり強く推定できます。
次に確認するのは、Teradyneです。
Teradyneは、米国側の直接競合として、Semiconductor Test、AI関連SoC、compute、networking、memory向け需要を確認します。
その次に、KLAのような検査・計測を見ます。
KLAは、HBMを含むDRAM、foundry/logic、installed base拡大に伴うservice revenueが説明に入っています。
ただし、利益率は高水準維持であって、明確な拡大とは書きません。
レーザーテックは、AI投資を背景に先端半導体需要の追い風があります。
一方で、半導体関連装置売上は減少し、サービス売上が伸びています。
そのため、装置売上、サービス売上、受注回復を分けて確認します。
最後に、製造装置を見ます。
ASML、Applied Materials、Lam Research、東京エレクトロン、SCREENは、AI半導体を量産するうえで不可欠な工程にいます。
ただし、製造装置は半導体サイクルの混入が大きい。
先端ロジック、DRAM/HBM、NAND、成熟ノード、中国向け投資、サービス売上が混ざります。
したがって、ここでは「AI需要があるか」だけでなく、それがどのセグメントとキャッシュに出たかを見ます。
資金が止まりやすい条件も見る
AI需要が強い局面ほど、強気の物語は作りやすくなります。
しかし、投資家が見るべきなのは、資金が向かう条件だけではありません。
資金が止まりやすい条件も同時に見ます。
AI需要の説明はあるが、受注や売上に分解できない。
全社売上は伸びているが、FCFが悪化している。
次期見通しは強いが、直近の粗利率や営業利益率が下がっている。
先端半導体需要は強いが、対象セグメント売上は伸びていない。
中国向け投資、成熟ノード、輸出規制、関税、地政学の影響が大きい。
顧客の工場建設時期がずれ、装置売上の認識が遅れる。
在庫、DSO、CapEx、R&D費が重く、利益がキャッシュに残りにくい。
この条件に照らすと、単純な「AI半導体需要が強いから製造装置・検査・計測・テスト企業へ資金が向かう」という見方は粗くなります。
資金が向かうには、物語だけでは足りません。
受注、売上、利益率、FCF、サービス売上、次期見通しのどこかに、確認できる数字が必要です。
次の需要源は、期待ではなく監視対象にする
第3部では、確認済み数字だけで記事を固めません。
数字が出てから書くのでは遅い論点もあります。
xAI、SpaceX、ソブリンAI、AIクラウド、研究機関、軍事・宇宙系の計算需要は、その代表です。
ここで言いたいのは、それらがすでに製造装置・検査・計測・テスト企業の売上に出ている、ということではありません。
それは各社一次情報で確認できていません。
本文に残したいのは、別の問いです。
ハイパースケーラー以外の計算需要が増えると、AI ASIC、GPU、HBM、DRAM、NAND、先端パッケージの需要が広がり、製造装置・検査・計測・テスト企業の次の需要源になるのではないか。
この需要が本当に大きくなるなら、最初に個社の売上として見えるとは限りません。
先に出やすいのは、次のような数字です。
ハイパースケーラー以外のAIクラウド投資。
AI ASICやGPUの設計増加。
TSMC、Samsung、Intel Foundry側の先端ロジック投資。
HBM、DRAM、NAND側の能力増強。
先端パッケージ投資。
テスタ、検査、計測装置の需要継続。
製造装置・検査・計測・テスト企業の受注、deferred revenue、サービス売上、次期見通し。
したがって、この論点は確認済み業績ではなく、次の需要源として監視します。
期待を結論にしない。
まだ業績に出ていない論点は、決算やKPIで検証できる形にして残します。
決算で追う数字
ここで追うKPIは、企業別の数字を暗記するためではありません。
資金が次に向かう条件を確認するために使います。
AI需要が工程に届いたか
ASMLでは、EUV、High NA EUV、DUV immersion出荷、Net system sales、Installed Base Management salesを見ます。
Applied Materialsでは、Semiconductor Systems売上、Applied Global Services売上、先端パッケージ関連投資を見ます。
Lam Researchでは、Systems revenue、Customer support-related revenue、Foundry / Memory / Logic・IDM構成を見ます。
東京エレクトロンでは、FY2027上期見通しと実績差を見ます。
SCREENでは、SPE売上とAI servers / HBM applications向け注文を見ます。
KLAでは、Semiconductor Process Control売上とService売上を見ます。
レーザーテックでは、半導体関連装置売上とサービス売上を見ます。
アドバンテストでは、Test System Business売上、SoC Test Systems、Memory Test Systems、市場シェアを見ます。
Teradyneでは、Semiconductor Test売上とAI関連SoC、compute、networking、memory向け需要を見ます。
利益とキャッシュに残ったか
売上が伸びても、利益率やFCFが崩れるなら、資金の反応は続きにくくなります。
確認するのは、粗利率、営業利益率、営業CF、FCF、在庫日数、DSO、CapEx、R&D費、サービス売上比率です。
Applied Materialsのように、売上と利益率が強く見えても、FCFが大きく下がるケースがあります。
東京エレクトロンのように、AI需要の説明と次期見通しが強くても、直近通期の利益率が下がるケースもあります。
ここを分けます。
反転リスクが出ていないか
AI需要が強いかどうかだけを見ていると、リスクを落とします。
確認するのは、中国向け売上比率、台湾・韓国・米国・日本の地域別構成、輸出規制、関税、地政学、顧客集中、backlog、deferred revenue、future revenue、顧客の工場建設時期、成熟ノード投資の減速、製品ミックス、地域ミックスです。
製造装置企業では、売上が伸びても、在庫、投資、固定費、製品ミックス、地域ミックス、輸出規制で利益率やFCFがぶれることがあります。
投資家目線の結論
第23回の結論は、冒頭の問いに戻ります。
AI半導体需要が増え続けるなら、半導体を量産するための製造装置、検査・計測、テスト企業は、次に資金が向かう確認対象に入ります。
ただし、資金が向かうのは「製造装置・検査・計測・テスト企業全体」ではありません。
資金が見に行くのは、AIチップの出荷数量を増やすうえで詰まりやすく、かつ決算数字に出始めた場所です。
現時点では、アドバンテストやTeradyneのようなテスト工程が、問いへの答えに最も近い位置にいます。
アドバンテストでは、売上、営業利益、営業利益率、FCF、市場シェア、次期見通しまで強く、AI関連高性能半導体向けテスタ需要の拡大も会社が説明しています。
AI向け売上比率は開示されていません。
ただし、これは「分からない」で止める話ではありません。
SoCテスタ市場の拡大、SoCテスタ市場シェア、AIアクセラレータ向けシェア、高性能DRAM/HBM向け需要を重ねると、FY2025の成長の主因がAI関連高性能半導体だったことはかなり強く推定できます。
Teradyneは、米国側の最大級の直接競合です。
AI関連需要が半導体テスト事業を押し上げているとの説明があり、アドバンテストとの比較軸になります。
次に、KLAのような検査・計測、Lamのような成膜・エッチング、ASMLのような先端露光が続きます。
ここでは、AI半導体の量産が増えるほど工程負荷が増えるという構造があります。
ただし、KLAとレーザーテックも同じ見方ではありません。
KLAは、AI半導体の量産全体で、歩留まり管理に資金が向かうかを見る企業です。
レーザーテックは、EUV世代、2nm以降、マスク複雑化で検査需要が伸びるかを見る企業です。
全社ではすみ分けに近く、EUVマスク/レチクル検査では部分的に競合します。
製造装置では、ASML、Applied Materials、Lam Research、東京エレクトロン、SCREENを見ます。
この層は本丸です。
ただし、半導体サイクル、中国向け投資、成熟ノード、サービス売上、FCF、利益率の混入が大きい。
そのため、AI需要の説明だけで判断しません。
どのセグメントに出たか。
利益率に残ったか。
FCFに残ったか。
次期見通しが実績へ変わるか。
ここを確認します。
個人投資家として大事なのは、銘柄名を先に覚えることではありません。
確認順を持つことです。
AI需要が、どの工程の制約を強めているか。
その工程にいる企業はどこか。
受注、売上、利益率、FCFのどこまで出たか。
まだ確認できない数字は何か。
サイクル反転や地域リスクで、期待が崩れないか。
この順番で見ると、「AI半導体需要が増えれば製造装置・検査・計測・テスト企業へ資金が向かうのではないか」という問いは、単なるテーマ株探しではなくなります。
それは、AIチップの供給制約が、設計から量産、検査・計測、テストへ移っていく過程を、決算数字で追う作業になります。
次回への接続｜装置の次に、材料・ウェハ・フォトマスクも見る
第23回では、AI半導体の量産を、製造装置、検査・計測、テストに分けて見ました。
ただし、GPUを作るには、装置だけでは足りません。
ウェハ。
レジスト。
薬液。
後工程材料。
フォトマスク。
マスクブランクス。
これらも必要になります。
ここに、日本企業が多く出てきます。
ただし、材料側を見るときも同じです。
「AI関連」と呼ぶのではなく、どの工程にいるのか。
どの数字に出ているのか。
まだ何が確認できないのか。
この順番で読みます。
次回は、AI半導体の量産を支える材料、ウェハ、フォトマスクを見ます。
確認済みソース一覧
ASML
Applied Materials
Lam Research
KLA
東京エレクトロン
SCREEN
レーザーテック
アドバンテスト
Teradyne
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ご支援ありがとうございます。あなたの時間を節約できるよう、要点→根拠リンクの順で簡潔にまとめます。迷わず事実にたどり着けますように。。。
