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Glossary · 28 terms

AI 株を読む、最低限の言葉。

AI 株を読むのに最低限いる言葉だけ、REINA がボヤキ込みで翻訳する。難しい顔した用語も、要は「誰が儲かる仕組みか」って話。各語からバリューチェーンや個別銘柄ページに飛べるようにしてある。

01

バリューチェーン

AI のお金が上流から下流へどう流れるか、その地図の言葉。

AI バリューチェーンAI value chainえーあい ばりゅーちぇーん

AI を生み出すお金の流れを、上流(半導体・装置)→ 中流(クラウド・計算資源)→ 下流(SaaS・アプリ)という縦の連鎖として捉える見方。AI ブームの恩恵がどの企業に、どの順番で届くかを整理するための枠組み。

REINA

要は「AI で誰が儲かるか」を一本のパイプで見る話。下流のアプリが派手だけど、実は上流の GPU 屋がいちばん先に現金つかんでたりするんだよね。だから上流から順に見るクセつけとくと外しにくい。

上流 / 中流 / 下流upstream / midstream / downstreamじょうりゅう ちゅうりゅう かりゅう

バリューチェーン上の位置を川にたとえた区分。上流は GPU・HBM・製造装置など物理基盤、中流はクラウド(計算資源の貸し出し)、下流は AI を組み込んだ SaaS やアプリ。上流ほど需要の波が先に・大きく出やすい。

REINA

川の上の方ほど水量(需要)の変化が先に来る。AI 投資が増えたらまず GPU が売れて、そのあとクラウド、最後にアプリが回収って順番。速報を読むときも『今どの川にいる話?』を最初に確かめてる。

ハイパースケーラーhyperscalerはいぱーすけーらー

巨大データセンターを自前で運営し、クラウドを大規模提供する事業者。Microsoft (Azure)、Google (Cloud)、Amazon (AWS) が代表格。AI 向け設備投資(CapEx)の最大の出し手で、上流の半導体需要を左右する。

REINA

上流の GPU 屋にとっての最大のお客さんがココ。ハイパースケーラーの CapEx ガイダンスが上振れると NVDA とかが連れ高する、っていう連動はほぼ鉄板。だから MSFT/GOOGL の決算は半導体勢にとっても他人事じゃない。

02

半導体・ハード

AI を動かす物理層。GPU・メモリ・製造の用語。

GPUGraphics Processing Unitじーぴーゆー

大量の並列計算が得意なプロセッサ。元はグラフィック用だが、AI の学習・推論に最適なため AI 計算の中心ハードになった。NVIDIA が AI 向け GPU で圧倒的シェアを持つ。

REINA

AI の『エンジン』そのもの。ぶっちゃけ今の AI ブームって『GPU がどれだけ作れて、どれだけ売れるか』の話に集約されがち。在庫・受注・次世代品の出荷時期、このへんが決算の見どころ。

HBM(広帯域メモリ)High Bandwidth Memoryえいちびーえむ

メモリチップを縦に積層し、GPU のすぐ隣に置いて超高速でデータをやり取りする特殊メモリ。AI 用 GPU の性能を引き出す必須部品で、供給がボトルネックになりやすい。

REINA

GPU が速くてもメモリが追いつかなきゃ意味ない、その『追いつかせる』係。供給が逼迫すると GPU の出荷ペースにブレーキかかるから、HBM 増産のニュースは上流全体の追い風サインとして見てる。

ファウンドリ(受託生産)foundryふぁうんどり

他社が設計した半導体を製造専門で請け負う企業。TSMC が最先端プロセスで世界トップ。設計と製造を分業する現代半導体産業の心臓部。

REINA

『設計はするけど工場は持たない』会社が増えたから、製造を一手に引き受けるココが超重要ポジに。AI チップの大半が結局ここの工場を通るんで、稼働率と先端プロセスの歩留まりは要チェック。

ファブレスfablessふぁぶれす

自社で工場(fab)を持たず、設計に特化して製造はファウンドリに委託する半導体企業。NVIDIA、Broadcom、AMD などが該当。設備投資を抑えつつ設計力で勝負するモデル。

REINA

工場持たない=でかい設備投資いらない=利益率が高くなりやすい、っていう美味しい立ち位置。ただし製造は他人任せだから、ファウンドリが詰まると一緒に詰まる。表裏一体なんだよね。

EUV 露光Extreme Ultraviolet Lithographyいーゆーぶい ろこう

極端紫外線で半導体回路を極微細に焼き付ける製造技術。最先端チップに不可欠で、EUV 露光装置は ASML が事実上独占的に供給している。

REINA

最先端チップを作る『はんこ』を押す装置。これ作れる会社が世界に実質ひとつしかないって、よく考えるとエグい独占。だから ASML は半導体の中でも別格の立ち位置として見てる。

先端パッケージング(CoWoS)CoWoS / advanced packagingせんたんぱっけーじんぐ

GPU と HBM など複数チップを一つのパッケージに高密度実装する技術。TSMC の CoWoS が代表例。AI 用 GPU の量産ペースを左右する近年の最大ボトルネックのひとつ。

REINA

チップ単体じゃなくて『どう組み合わせて詰めるか』が性能を決める時代。CoWoS の生産能力=GPU を何個出荷できるか、にほぼ直結するから、増設ニュースは地味だけど超重要。

カスタム ASIC / AI アクセラレータcustom ASIC / AI acceleratorかすたむ えーしっく

特定用途に最適化した専用チップ。ハイパースケーラーが自社 AI 向けに設計する独自チップ(Google TPU など)が代表で、設計支援は Broadcom などが担う。汎用 GPU の対抗軸。

REINA

『NVIDIA に全部お金払うの高くない?』ってなった大手が自前で作り始めたチップ。GPU 一強への揺さぶり要因だけど、設計の裏方で AVGO が稼ぐ構図もあって、敵か味方か単純じゃない。

データセンターdata centerでーたせんたー

サーバーや GPU を大量に収容し、クラウドや AI 計算を提供する施設。AI 需要で電力・冷却・用地が新たな制約になりつつある。AI 関連設備投資の物理的な受け皿。

REINA

GPU を『置く箱』。最近は箱より電気が足りない、みたいな話になってきてて、電力・冷却まわりが新しいボトルネック。AI の話なのに発電所の話が出てくるの、地味に時代を感じる。

03

クラウド・ソフト

計算資源を貸す・モデルを動かす・サービスに変える層。

クラウドコンピューティングcloud computingくらうど

サーバーや計算資源をインターネット越しに従量課金で貸し出すサービス。Azure・Google Cloud・AWS が三大プラットフォーム。AI モデルの学習・運用の主戦場。

REINA

GPU を自分で買えない会社に『時間貸し』する商売。中流のここが太ってると上流の GPU も売れるって連動になってる。クラウドの AI 売上の伸びは、上流好調の先行指標としても効く。

ARR(年間経常収益)Annual Recurring Revenueえーあーるあーる

サブスクなど継続課金から得られる年間換算の売上。SaaS やクラウド事業の成長性を測る代表指標。AI 関連 ARR の伸び率が下流の勢いを示す。

REINA

『毎年勝手に入ってくる売上』の規模感。一発の売り切りより評価されやすいのは、来年も読めるから。決算で AI 関連 ARR をわざわざ切り出してくる会社は、そこを推したいって本音が透けてる。

SaaSSoftware as a Serviceさーす

ソフトウェアをインストールせずクラウド経由で月額・年額利用する提供形態。下流のアプリ層の中心モデル。AI を機能として組み込む動きが加速している。

REINA

バリューチェーンの一番下、ユーザーに直接届く層。AI をどう機能に落として、ちゃんと値上げ(=単価向上)につなげられてるかが評価ポイント。『AI 載せました』だけだと株価は冷たい。

推論 vs 学習inference vs trainingすいろん がくしゅう

学習(training)は AI モデルを作る計算、推論(inference)は完成モデルを実際に使う計算。学習は一度に巨大な計算を、推論は使われるたびに継続的な計算を消費する。需要の質が異なる。

REINA

モデルを『育てる』のが学習、『働かせる』のが推論。今までは学習でドカンと GPU 売れてたけど、これからは推論の積み上げが本番って見方が増えてる。需要の主役が移ると、勝つチップも変わるかも。

LLM(大規模言語モデル)Large Language Modelえるえるえむ

膨大なテキストで学習し、文章生成や対話を行う AI モデル。GPT 系・Gemini などが代表。学習・推論に大量の GPU を消費し、AI 需要の中核を担う。

REINA

今の AI ブームの主役。これを作るのも動かすのも GPU 食いまくるから、上流にとっては『売上製造機』。モデルが賢くなるたびに必要な計算が増えるんで、上流の需要が当面太い理由でもある。

04

財務・決算

決算を読むときに必須の指標。数字の意味が分かれば速報が速くなる。

CapEx(設備投資)Capital Expenditureきゃぺっくす

工場・データセンター・設備など長期資産への投資額。ハイパースケーラーの AI 向け CapEx は上流の半導体需要に直結するため、ガイダンスの上方修正は連鎖的に評価される。

REINA

AI 株を見るうえで一番の連動スイッチかも。MSFT/GOOGL/META が『今年もっと使う』って言った瞬間、上流の GPU 勢が連れ高する。だから速報では CapEx ガイダンスの上下を真っ先に拾ってる。

粗利率(グロスマージン)gross marginあらりりつ

売上から原価を引いた粗利益が売上に占める割合。製品の収益力を示す。半導体は需給で大きく動き、ソフトは構造的に高い。トレンドの方向が重要。

REINA

『1 個売っていくら手元に残るか』の体力指標。半導体は需給次第でブレるから、水準より『前より上がった?下がった?』の方向を見る。粗利が崩れ始めると、売上好調でも株価は素直に喜ばない。

EPS(1 株利益)Earnings Per Shareいーぴーえす

純利益を発行済株式数で割った 1 株あたりの利益。決算の最重要数字の一つで、市場予想(コンセンサス)との差で株価が動く。

REINA

決算で最初に見られる数字。大事なのは絶対額より『予想とどれだけズレたか』。予想超えても、ガイダンスがショボいと売られるのが株のいじわるなところ。EPS だけ見て安心しちゃダメ。

PER(株価収益率)Price Earnings Ratioぴーいーあーる

株価が 1 株利益(EPS)の何倍かを示す指標。割高・割安の目安だが、成長期待が高い AI 株は高 PER になりやすく、絶対値だけでは判断できない。

REINA

『何年分の利益で元取れる?』のざっくり目安。AI 株は将来期待で高くなりがちだから、高 PER =割高と短絡すると乗り遅れる。同業他社や過去の自分と比べる相対視点で見るのが無難。

ガイダンスguidance / outlookがいだんす

企業が示す次期以降の業績見通し。決算の実績そのものより、ガイダンスが市場予想を上回るか下回るかで株価が大きく動くことが多い。

REINA

決算の本番は実は『過去の数字』じゃなくてコレ。来期どう見てるかで株価は決まる。実績バッチリでもガイダンス弱気=即売り、よくある。速報で『ガイダンス上方修正』の文字を見たら基本ポジティブ。

フリーキャッシュフローFree Cash Flow (FCF)ふりーきゃっしゅふろー

営業で稼いだ現金から設備投資を引いて手元に残る現金。配当・自社株買い・新規投資の原資になる。AI 投資で CapEx が膨らむ局面では FCF の余力が問われる。

REINA

利益は『帳簿上の話』、FCF は『実際に残った現金』。AI で設備投資バンバンやってる今、稼ぎながら投資もこなせてるかは FCF を見ないと分からない。利益黒字でも現金カツカツ、は要注意サイン。

05

マクロ・相場

個別株の上に乗っかる、金利・為替・地合いの言葉。

FOMC / 利下げFOMC / rate cutえふおーえむしー

米国の金融政策を決める会合(連邦公開市場委員会)。政策金利の引き上げ・引き下げを決定する。利下げ局面はハイテク・グロース株に追い風、利上げは逆風になりやすい。

REINA

全部の株の『上げ底・底抜け』を決める胴元。利下げ期待が高まるとグロース株が走り、インフレ再燃で利下げが遠のくと真っ先に冷やされる。だから macro 欄でいつも金利の空気を最初に書いてる。

10 年債利回り10-year Treasury yieldじゅうねんさい りまわり

米国 10 年国債の利回り。長期金利の代表で、株式の割引率の基準になる。利回り上昇は将来利益を重視するグロース株の評価を下げやすい。

REINA

グロース株にとっての『重力』。これが上がると、遠い将来の利益で評価されてる AI 株ほど引っ張られて落ちやすい。金利と AI 株が逆に動く日があるのは、だいたいコイツのせい。

ドル円 / 為替USD/JPYどるえん かわせ

1 ドルあたりの円価格。日本から米国株に投資する場合、株価だけでなく為替の変動も損益に乗る。円安は円換算の評価額を押し上げ、円高は押し下げる。

REINA

日本から米株買うなら株価とセットで効いてくるのがコレ。株が上がっても円高でチャラ、逆に株が冴えなくても円安で救われる、みたいなことが普通に起きる。円建ての成績は二重に振り回されるのよ。

VIX(恐怖指数)Volatility Indexぶいあいえっくす

S&P 500 の予想変動率を示す指数。市場の不安心理が高まると上昇するため『恐怖指数』と呼ばれる。急騰時はリスク回避ムードの目安になる。

REINA

市場の『ビビり度メーター』。これが跳ねてる日は、個別の good news があっても丸ごと売られがち。地合いが悪い日に AI 株の判定を強気にしすぎないための、温度計として見てる。

06

REINA の読み方

このサイト独自の判定軸。信号機と銘柄区分のルール。

信号機 5 段階5-step signalしんごうき ごだんかい

REINA が毎朝の銘柄判定を 5 段階(強買 / 買 / 中立 / 売 / 強売)に折りたたむ独自フォーマット。ニュースの羅列ではなく『で、どう構える?』を一目で伝えるための編集軸。

REINA

情報を並べるんじゃなくて『信号の色』にまで畳むのがウチの流儀。青なら前傾、黄は様子見、赤は警戒。色だけ見て終わってもいいし、根拠が気になったら個別ページで掘れるようにしてある。

コア 3 / ウォッチ 3 / 参考 4core / watch / reference universeこあすりー うぉっちすりー

REINA が追う銘柄の区分。コア 3(NVDA / MSFT / GOOGL)を毎朝深く、ウォッチ 3(AVGO / TSM / PLTR)を継続監視、参考 4(ASML / AMD / AMZN / META)を文脈として扱う。広く浅くではなく、絞って深く読むためのルール。

REINA

全銘柄を平等に見ると結局どれも浅くなる。だから上流〜下流を貫く代表だけに絞ってる。コア 3 は毎朝ガッツリ、ウォッチ 3 は要所、参考 4 は背景。この濃淡があるから一貫した目線を保てるんだよね。

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※ 本サイトは投資勧誘ではなく、AI 関連株の流れを定点観測する個人プロジェクトの記録です。用語解説は一般的な理解を助ける目的で、正確性を保証するものではありません。投資判断はご自身の責任でお願いします。