半導体・AI関連銘柄の探し方｜サプライチェーンで分類して選ぶ方法

半導体産業は、1社で完結しません。設計する会社、製造装置を作る会社、シリコンウエハーや薬液を供給する会社、実際にチップを製造する会社、検査・パッケージングを担う会社、そしてそれを使う会社——多数のプレイヤーが縦につながっています。この連なりをサプライチェーン、あるいはバリューチェーンと呼びます。

投資判断でこの分類が重要になるのは、層ごとに業績が動くタイミングが違うからです。たとえば大手半導体メーカーが新工場の建設を発表すると、まず製造装置メーカーに受注が入ります。工場が稼働し始めるのはその1〜2年後で、そのタイミングから材料メーカーの売上が伸び始めます。同じ「半導体関連」でも、良いニュースが効く時期がずれるわけです。

分類せずに投資すると、「半導体が好調と言われているのに自分の持ち株は上がらない」という状況が起きます。逆に分類しておけば、ニュースを見た瞬間に「これはどの層に効く話か」を判断できます。

半導体・AI関連を、上流から下流へ5つの層に分けます。日本企業は特に②材料・部材と①製造装置の層に強みを持つ企業が多く、世界シェアの高い企業が存在します。

近年は④の電力・冷却インフラが新しい層として重要度を増しています。生成AIのデータセンターは膨大な電力を消費するため、電源設備、変圧器、冷却装置、電線といった、従来は半導体と関係が薄かった業種にも需要が波及しています。「AI関連」を半導体だけで捉えていると、この層を見落とします。

AI関連銘柄として紹介される企業は多数ありますが、実際に業績がAI需要で動いている企業は限られます。評価するときに確認すべきは、次の3点です。

最も重要なのが①売上構成比です。決算説明資料にはセグメント別の売上・利益が載っています。「AI関連事業」という区分がなくても、データセンター向け、半導体向け、といった区分から推定できます。売上の5%程度しかAI関連でない企業が「AI関連銘柄」として値上がりしている場合、業績の裏づけがないまま株価だけが動いていることになります。

②は顧客の集中度です。特定の大口顧客への依存度が高い場合、その顧客の投資計画が変わると業績が大きく振れます。③は市場での立ち位置です。世界シェアが高い、代替が効かない技術を持っている企業は、需要局面で価格交渉力を持ちます。

半導体産業には、需要の拡大と縮小が繰り返される明確なサイクルがあります。需要が伸びると各社が増産に動き、供給が追いついた時点で在庫が積み上がり、価格が下落して業績が悪化する。この循環が繰り返されてきました。

投資判断では、いま自分がサイクルのどこにいるかを把握することが重要です。業績が最高益を更新しているタイミングは、サイクルのピークに近い可能性があります。逆に業績が赤字に近いタイミングは、次の回復局面の入口かもしれません。PERが低いから割安、という単純な判断が最も通用しにくいのが景気循環産業です。

ただし、生成AI需要は従来のサイクルとは異なる構造的な需要という見方もあり、この局面判断は簡単ではありません。断定的な見通しを持つより、在庫水準、設備投資計画、価格動向といった指標を継続して追うほうが実用的です。

「AI関連 低位株」「半導体 出遅れ銘柄」といった検索は非常に多いのですが、この探し方には構造的なリスクがあります。株価が安いことには理由があるためです。

テーマが盛り上がっている局面で、関連銘柄の中で株価が安いまま放置されている企業には、業績が伴っていない、事業の関連性が薄い、財務に問題がある、といった理由があることが多くなります。「まだ上がっていないから、これから上がる」という発想は、上がらない理由を確認しない限り成立しません。

低位株を検討するなら、株価が安い理由を必ず特定してください。そのうえで「その理由が解消される見込みがあるか」を判断します。理由が特定できないなら、候補から外すのが安全です。