ロケットラボに見るテンバガー候補のスクリーニング

以下、テンバガー候補をスクリーニング

米株上場銘柄は？

5900

そのうちテンバガー達成は3%

スクリーニング1

そのうち小型株は？

10億ドル以下

2000-2200銘柄

スクリーニング2

成長産業

6カテゴリー

スクリーニング3

増収増益銘柄

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No.1

📊 AI関連小型株リスト（30銘柄）

| No | 銘柄名 | ティッカー | 注目ポイント |
|----|---------|------------|---------------|
| 1  | BigBear.ai | BBAI | データ解析AI、政府契約 |
| 2  | SoundHound AI | SOUN | 音声認識AI、提携多数 |
| 3  | C3.ai | AI | エンタープライズAI、AWS/MS提携 |
| 4  | Veritone | VERI | メディアAI、音声合成 |
| 5  | Rekor Systems | REKR | 交通監視AI |
| 6  | Guardforce AI | GFAI | セキュリティAI |
| 7  | Innodata | INOD | データAIサービス |
| 8  | Remark Holdings | MARK | 顔認識AI |
| 9  | Amesite | AMST | 教育AIプラットフォーム |
| 10 | Alithya Group | ALYA | AIコンサルティング |
| 11 | FiscalNote | NOTE | 法務・政策AI |
| 12 | Nerdy | NRDY | 教育AI（Varsity Tutors） |
| 13 | Duos Technologies | DUOT | 鉄道監視AI |
| 14 | CXApp | CXAI | 顧客体験AI |
| 15 | Pagaya Technologies | PGY | 金融AI |
| 16 | Innate Pharma | IPHA | 医療AI応用 |
| 17 | LivePerson | LPSN | チャットボットAI |
| 18 | Appen | APX | データラベリングAI |
| 19 | TuSimple | TSP | 自動運転AI |
| 20 | Vuzix | VUZI | AR/AIスマートグラス |
| 21 | Lantronix | LTRX | IoT/AI統合 |
| 22 | Ideanomics | IDEX | EV/AI統合 |
| 23 | Oblong | OBLG | コラボAIツール |
| 24 | GSI Technology | GSIT | AIチップ開発 |
| 25 | CEVA | CEVA | DSP/AI半導体 |
| 26 | BrainChip Holdings | BRN | ニューロモーフィックAI |
| 27 | Kaleyra | KLR | 通信AI |
| 28 | Zenvia | ZENV | 顧客体験AI |
| 29 | Innate AI Systems | 仮想候補 | 小型未上場系 |
| 30 | D-Wave Quantum | QBTS | 量子AI応用 |

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No.2

📊 量子コンピューティング関連小型株（10銘柄）

| No | 銘柄名 | ティッカー | 注目ポイント |
|----|---------|------------|---------------|
| 1  | IonQ | IONQ | クラウド量子コンピューティング、Amazon/Azure連携 |
| 2  | Rigetti Computing | RGTI | 超伝導量子チップ開発、量子クラウド提供 |
| 3  | D-Wave Quantum | QBTS | アニーリング方式量子コンピュータの商用化 |
| 4  | Quantum Computing Inc. | QUBT | ハイブリッド量子ソフトウェア開発 |
| 5  | Arqit Quantum | ARQQ | 量子暗号通信技術、英国発スタートアップ |
| 6  | Honeywell Quantum Solutions（分社後のSpin-off） | — | 量子ハードウェア開発、IonQと競合 |
| 7  | Coherent Inc.（量子レーザー応用） | COHR | レーザー技術を量子分野に応用 |
| 8  | Defiance Quantum ETF構成銘柄小型株群 | QTUM | ETF構成に含まれる小型量子関連企業 |
| 9  | Quantum eMotion | QNC.V（カナダ） | 量子乱数生成技術 |
| 10 | QCI関連スタートアップ群 | — | 米国小型未上場系、量子ソフトウェア開発 |

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こちらが「宇宙産業関連の小型株リスト（約20銘柄）」です。  
米国市場に上場している小型株のうち、宇宙関連事業（打ち上げ、衛星、宇宙輸送、地球観測など）を展開している企業を中心に抽出しました。  

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No.3

📊 宇宙産業関連小型株（20銘柄）

| No | 銘柄名 | ティッカー | 注目ポイント |
|----|---------|------------|---------------|
| 1  | Rocket Lab USA | RKLB | 小型ロケット打ち上げ、衛星展開サービス |
| 2  | Astra Space | ASTR | 小型ロケット開発、低コスト打ち上げ |
| 3  | Momentus | MNTS | 宇宙輸送サービス（軌道間輸送） |
| 4  | Spire Global | SPIR | 衛星データ解析（気象・海運） |
| 5  | Satellogic | SATL | 地球観測衛星ネットワーク |
| 6  | Redwire | RDW | 宇宙インフラ、3Dプリント技術 |
| 7  | Sidus Space | SIDU | 小型衛星製造・打ち上げ |
| 8  | Terran Orbital | LLAP | 衛星製造、政府契約多数 |
| 9  | BlackSky Technology | BKSY | 衛星画像解析、軍事・商業利用 |
| 10 | Voyager Space | — | 宇宙ステーション開発（未上場計画含む） |
| 11 | Mynaric | MYNA | レーザー通信技術、衛星間通信 |
| 12 | AST SpaceMobile | ASTS | 衛星携帯通信ネットワーク |
| 13 | Globalstar | GSAT | 衛星通信サービス |
| 14 | Iridium Communications | IRDM | 衛星電話サービス（小型株レンジ寄り） |
| 15 | EchoStar | SATS | 衛星通信・ブロードバンド |
| 16 | Maxar Technologies（小型株時代） | MAXR | 衛星画像解析（現在は大型化） |
| 17 | SES Satellites（米ADR） | SES | 衛星通信ネットワーク |
| 18 | Intelsat（再編後小型株化） | — | 衛星通信再建企業 |
| 19 | Loral Space & Communications | LORL | 衛星通信投資会社 |
| 20 | NanoRacks（未上場だが小型株候補） | — | 宇宙研究プラットフォーム |

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No.4

📊 EV・再エネ関連小型株（40銘柄）

| No | 銘柄名 | ティッカー | 注目ポイント |
|----|---------|------------|---------------|
| 1  | Microvast | MVST | EVバッテリー製造 |
| 2  | Canoo | GOEV | EVスタートアップ |
| 3  | Fisker | FSR | EVメーカー |
| 4  | Lordstown Motors | RIDEQ | EVトラック（再建中） |
| 5  | Workhorse Group | WKHS | EV配送車 |
| 6  | Lightning eMotors | ZEV | EV商用車 |
| 7  | Faraday Future | FFIE | EV開発 |
| 8  | ElectraMeccanica | SOLO | 小型EV |
| 9  | GreenPower Motor | GP | EVバス |
| 10 | Nikola | NKLA | 水素トラック |
| 11 | Hyzon Motors | HYZN | 水素燃料トラック |
| 12 | Plug Power | PLUG | 水素燃料電池 |
| 13 | Bloom Energy | BE | 固体酸化物燃料電池 |
| 14 | Ballard Power Systems | BLDP | 水素燃料電池 |
| 15 | FuelCell Energy | FCEL | 燃料電池発電 |
| 16 | Oklo | OKLO | 小型原子炉（再エネ代替） |
| 17 | SunPower | SPWR | 太陽光発電 |
| 18 | Array Technologies | ARRY | 太陽光追尾システム |
| 19 | Enphase Energy | ENPH | 太陽光インバーター（中型寄り） |
| 20 | Canadian Solar (ADR) | CSIQ | 太陽光パネル |
| 21 | ReneSola | SOL | 太陽光発電 |
| 22 | SPI Energy | SPI | 太陽光＋EV事業 |
| 23 | Altus Power | AMPS | 太陽光発電事業 |
| 24 | Stem Inc. | STEM | エネルギー貯蔵AI |
| 25 | Fluence Energy | FLNC | 大規模蓄電システム |
| 26 | Energy Vault | NRGV | 重力蓄電 |
| 27 | Volta Inc. | VLTA | EV充電インフラ |
| 28 | ChargePoint | CHPT | EV充電ネットワーク |
| 29 | EVgo | EVGO | EV充電ステーション |
| 30 | Beam Global | BEEM | ソーラー充電ステーション |
| 31 | Blink Charging | BLNK | EV充電インフラ |
| 32 | TPI Composites | TPIC | 風力タービンブレード |
| 33 | Vestas ADR | VWDRY | 風力発電 |
| 34 | Ormat Technologies | ORA | 地熱発電 |
| 35 | Clearway Energy | CWEN | 再エネ発電事業 |
| 36 | AES Clean Energy（小型子会社群） | AES | 再エネ電力 |
| 37 | NextEra Energy Partners | NEP | 再エネ発電（小型寄り） |
| 38 | Brookfield Renewable Partners | BEP | 再エネ発電 |
| 39 | Atlantica Sustainable Infrastructure | AY | 再エネインフラ |
| 40 | Heliogen | HLGN | 集光型太陽熱発電 |

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No.5

📊 バイオテクノロジー関連小型株（70銘柄）

| No | 銘柄名 | ティッカー | 注目ポイント |
|----|---------|------------|---------------|
| 1  | Beam Therapeutics | BEAM | 遺伝子編集（ベースエディティング） |
| 2  | CRISPR Therapeutics | CRSP | CRISPR-Cas9技術 |
| 3  | Editas Medicine | EDIT | 遺伝子編集 |
| 4  | Intellia Therapeutics | NTLA | 遺伝子編集 |
| 5  | Fate Therapeutics | FATE | 免疫細胞療法 |
| 6  | Bluebird Bio | BLUE | 遺伝子治療 |
| 7  | Sangamo Therapeutics | SGMO | 遺伝子制御 |
| 8  | Verve Therapeutics | VERV | 心血管遺伝子治療 |
| 9  | Allogene Therapeutics | ALLO | CAR-T療法 |
| 10 | Atara Biotherapeutics | ATRA | T細胞療法 |
| 11 | Iovance Biotherapeutics | IOVA | 腫瘍浸潤リンパ球療法 |
| 12 | Adaptimmune Therapeutics | ADAP | TCR療法 |
| 13 | Arcturus Therapeutics | ARCT | mRNA治療 |
| 14 | CureVac | CVAC | mRNAワクチン |
| 15 | Novavax | NVAX | ワクチン開発 |
| 16 | Vaxart | VXRT | 経口ワクチン |
| 17 | Inovio Pharmaceuticals | INO | DNAワクチン |
| 18 | Moderna（小型株時代） | MRNA | mRNAワクチン |
| 19 | Ginkgo Bioworks | DNA | 合成生物学 |
| 20 | Twist Bioscience | TWST | DNA合成 |
| 21 | Codexis | CDXS | 酵素工学 |
| 22 | Amyris | AMRS | 合成生物学（破産再建中） |
| 23 | Zymergen | ZY | 合成生物学（買収済） |
| 24 | Recursion Pharmaceuticals | RXRX | AI創薬 |
| 25 | Schrödinger | SDGR | AI創薬 |
| 26 | Exscientia | EXAI | AI創薬 |
| 27 | Relay Therapeutics | RLAY | 精密創薬 |
| 28 | Denali Therapeutics | DNLI | 神経疾患創薬 |
| 29 | Acadia Pharmaceuticals | ACAD | 中枢神経疾患 |
| 30 | Sage Therapeutics | SAGE | 精神疾患治療 |
| 31 | Karuna Therapeutics | KARO | 精神疾患治療 |
| 32 | Axsome Therapeutics | AXSM | 精神疾患治療 |
| 33 | BioXcel Therapeutics | BXC | 精神疾患治療 |
| 34 | Voyager Therapeutics | VYGR | 遺伝子治療 |
| 35 | MeiraGTx | MGTX | 遺伝子治療 |
| 36 | Rocket Pharmaceuticals | RCKT | 遺伝子治療 |
| 37 | Orchard Therapeutics | ORTX | 遺伝子治療 |
| 38 | Avrobio | AVRO | 遺伝子治療 |
| 39 | Homology Medicines | FIXX | 遺伝子治療 |
| 40 | Precision BioSciences | DTIL | 遺伝子編集 |
| 41 | CRISPR関連スタートアップ群 | — | 未上場含む |
| 42 | ImmunityBio | IBRX | がん免疫療法 |
| 43 | Agenus | AGEN | がん免疫療法 |
| 44 | MacroGenics | MGNX | がん免疫療法 |
| 45 | Zymeworks | ZYME | 抗体療法 |
| 46 | Xencor | XNCR | 抗体療法 |
| 47 | Kura Oncology | KURA | がん治療 |
| 48 | Mirati Therapeutics | MRTX | がん治療 |
| 49 | Turning Point Therapeutics | TPTX | がん治療（買収済） |
| 50 | Deciphera Pharmaceuticals | DCPH | がん治療 |
| 51 | Revolution Medicines | RVMD | がん治療 |
| 52 | Arcus Biosciences | RCUS | がん免疫療法 |
| 53 | Harpoon Therapeutics | HARP | がん免疫療法 |
| 54 | Immatics | IMTX | がん免疫療法 |
| 55 | Adaptimmune関連小型株群 | — | TCR療法 |
| 56 | Apellis Pharmaceuticals | APLS | 補体阻害剤 |
| 57 | Alexion関連小型株群 | — | 補体阻害剤 |
| 58 | Sarepta Therapeutics | SRPT | 筋ジストロフィー治療 |
| 59 | Solid Biosciences | SLDB | 筋疾患治療 |
| 60 | Avidity Biosciences | RNA | RNA治療 |
| 61 | Wave Life Sciences | WVE | RNA治療 |
| 62 | Stoke Therapeutics | STOK | RNA治療 |
| 63 | ProQR Therapeutics | PRQR | RNA治療 |
| 64 | Ionis Pharmaceuticals | IONS | RNA治療 |
| 65 | Alnylam Pharmaceuticals | ALNY | RNA治療 |
| 66 | Arrowhead Pharmaceuticals | ARWR | RNA治療 |
| 67 | Silence Therapeutics | SLN | RNA治療 |
| 68 | Dicerna Pharmaceuticals | DRNA | RNA治療（買収済） |
| 69 | Moderna関連小型株群 | — | RNA治療 |
| 70 | BioNTech関連小型株群 | — | RNA治療 |

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No.6

📊 暗号資産関連小型株（30銘柄）

| No | 銘柄名 | ティッカー | 注目ポイント |
|----|---------|------------|---------------|
| 1  | Marathon Digital Holdings | MARA | ビットコインマイニング大手 |
| 2  | Riot Platforms | RIOT | ビットコインマイニング |
| 3  | Hut 8 Mining | HUT | カナダ拠点のマイニング |
| 4  | Bitfarms | BITF | 北米マイニング企業 |
| 5  | IREN Ltd. | IREN | 再エネ活用マイニング |
| 6  | Canaan Inc. | CAN | ASICマイニング機器製造 |
| 7  | Hive Digital Technologies | HIVE | 再エネマイニング |
| 8  | Greenidge Generation | GREE | 発電＋マイニング |
| 9  | Core Scientific | CORZQ | 米最大級マイニング（再建中） |
| 10 | Stronghold Digital Mining | SDIG | 石炭火力＋マイニング |
| 11 | TeraWulf | WULF | 再エネマイニング |
| 12 | Cipher Mining | CIFR | 再エネマイニング |
| 13 | DMG Blockchain Solutions | DMGI | マイニング＋ブロックチェーンサービス |
| 14 | Argo Blockchain | ARBK | 英国拠点マイニング |
| 15 | Bit Digital | BTBT | マイニング＋NFT関連 |
| 16 | CleanSpark | CLSK | 再エネマイニング |
| 17 | Digihost Technology | DGHI | 北米マイニング |
| 18 | Galaxy Digital Holdings | GLXY | 暗号資産投資銀行（カナダ） |
| 19 | Silvergate Capital | SI | 暗号資産銀行（破綻再建中） |
| 20 | Signature Bank関連株 | — | 暗号資産銀行（破綻済） |
| 21 | Coinbase（小型株時代） | COIN | 暗号資産取引所 |
| 22 | Bakkt Holdings | BKKT | 暗号資産決済サービス |
| 23 | Robinhood Markets（暗号資産部門） | HOOD | 暗号資産取引サービス |
| 24 | Voyager Digital | VYGVQ | 暗号資産取引（破綻再建中） |
| 25 | BlockFi関連株 | — | 暗号資産融資（破綻済） |
| 26 | MicroStrategy（小型株時代） | MSTR | ビットコイン保有企業 |
| 27 | Overstock.com | OSTK | ブロックチェーン応用 |
| 28 | Sphere 3D | ANY | マイニング＋クラウド |
| 29 | SOS Limited | SOS | 中国系マイニング |
| 30 | Future FinTech | FTFT | ブロックチェーン金融サービス |

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AI処理にNvidiaのチップより適した物は？

結論: 現在、NVIDIAのGPUに代わる有力な選択肢としては GoogleのTPU（Tensor Processing Unit）、AmazonのTrainium/Inferentia、そして新興企業の GroqやEtchedの専用ASIC が挙げられます。これらは特定のAI処理に最適化されており、効率性やコスト面でNVIDIAより優れる可能性があります。

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主な代替チップと特徴

🔹 Google TPU
- 設計目的: 行列演算に特化し、AI学習・推論を効率化  
- 強み: 消費電力が低く、特定用途ではGPUより高速。Metaが導入検討中  
- 弱み: 汎用性は低く、用途が限定される。

🔹 Amazon Trainium / Inferentia
- 設計目的: AWSクラウド向けに最適化されたAI専用チップ  
- 強み: コスト効率が高く、クラウド利用者にとって導入が容易。  
- 弱み: AWS依存が強く、オンプレ用途には制約。

🔹 Groq
- 設計目的: 超高速推論処理に特化したアーキテクチャ  
- 強み: レイテンシが極めて低く、リアルタイムAI処理に強い。  
- 弱み: エコシステムがまだ小規模。

🔹 Etched（Etchit）
- 設計目的: トランスフォーマーモデル専用ASIC「Sohu」  
- 強み: NVIDIA H100比で最大20倍の速度を謳う。コストも低減可能。  
- 弱み: 汎用性がなく、特定モデルにしか使えない。

🔹 中国勢（Moore Threads, Biren, Cambricon）
- 設計目的: 国産GPU/AIチップ開発  
- 強み: 中国市場での自給自足を狙う。  
- 弱み: 国際市場での採用は限定的。

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AIチップ比較と投資配分シナリオ

AIチップ比較表（NVIDIA vs 次世代候補）

主要候補の強み・弱み・主用途

チップ / 企業	強み	弱み	主な用途・市場
NVIDIA GPU	汎用性が高い、CUDAエコシステムが強力	高コスト、電力効率は相対的に低め	学習・推論全般（オンプレ/クラウド）
Google TPU	行列演算特化、消費電力効率が高い	汎用性が低い、Googleクラウド依存	学習中心（Google Cloud）
AWS Trainium / Inferentia	クラウド最適化、コスト/性能バランス良	AWS依存、オンプレ展開が制約	学習・推論（AWSクラウド）
Groq	超低レイテンシ推論、リアルタイム処理に強い	エコシステムが小さい、用途が限定	リアルタイム推論（API/エッジ連携）
Etched Sohu	トランスフォーマー専用で高速・低コスト	汎用性なし、モデル適合が必要	特定モデルの学習/推論（専用ワークロード）
中国勢（Biren / Cambricon 等）	国内自給、政策適合	国際競争力・規制面の制約	中国市場中心（オンプレ/クラウド）

注: 「強み/弱み」は相対評価。用途やスタック適合により実効性能は変動。

NVIDIAは依然として「汎用性とエコシステム」で圧倒的ですが、効率性・コスト・特定用途最適化ではTPUやASICが優位に立ち始めています。

 

今後のaiデータセンターの投資に対して
これらが選択される比率を算定

Aiデータセンター投資におけるチップ選択比率の試算（2026–2030）

投資配分シナリオ（2026–2030）

年度別チップ選択比率（グローバル推定）

年度	NVIDIA GPU	CSP内製ASIC（TPU/Trainium等）	専用ASIC（Groq/Etched等）	その他（CPU/FPGA/中国勢）
2026	70–75%	18–22%	2–4%	5–6%
2027	65–70%	22–26%	3–5%	5–6%
2028	58–64%	26–32%	4–6%	6–8%
2029	52–58%	30–36%	5–7%	7–9%
2030	48–54%	32–40%	6–8%	8–10%

前提とドライバー

- 投資加速: ハイパースケーラーのAI導入がデータセンターCapexを過去最高に押し上げ。NVIDIA最新GPUの大量採用とGoogle/Amazonの独自チップ投入が並行進行。  
- 日本国内の構造: 生成AI用途でGPUサーバ需要が急拡大。高消費電力・冷却要件が投資設計を左右。大手クラウドは独自チップ内製でNVIDIA一辺倒のシェアを浸食開始。  
- 市場成長: データセンター/クラウド向けAIチップ市場は2025–2030に年平均約14%成長の見込み。GPU中心だが、カスタムAI ASICの比重が増す構造。  

セグメント別配分（2030予測）

ハイパースケーラー vs エンタープライズ

セグメント	NVIDIA GPU	CSP内製ASIC	専用ASIC	その他
ハイパースケーラー	35–45%	45–55%	5–8%	5–7%
企業（オンプレ/コロケーション）	65–75%	5–10%	5–8%	10–15%

用途別傾向（概要）

トレーニング vs 推論の配分イメージ（2030）

用途	主力チップ	配分目安	ポイント
トレーニング（LLM/基盤モデル）	NVIDIA / CSP内製ASIC	NVIDIA 50–60%、内製ASIC 25–35%、その他 10–15%	HBM/NVLink/ソフト資産が強み、供給/電力で内製比率上昇
推論（大規模配信/リアルタイム）	CSP内製ASIC / 専用ASIC	内製ASIC 40–50%、専用ASIC 6–10%、NVIDIA 30–40%	コスト/ワット最適、レイテンシ要件で専用ASICが効く

AIデータセンター投資におけるチップ選択比率（2026–2030）

年度別比率

年度	NVIDIA GPU	CSP内製ASIC（TPU/Trainium等）	専用ASIC（Groq/Etched等）	その他（CPU/FPGA/中国勢）
2026	70–75%	18–22%	2–4%	5–6%
2027	65–70%	22–26%	3–5%	5–6%
2028	58–64%	26–32%	4–6%	6–8%
2029	52–58%	30–36%	5–7%	7–9%
2030	48–54%	32–40%	6–8%	8–10%

トレーニング vs 推論の比率傾向

- トレーニング（Foundation/LLM拡張）:  
  - NVIDIA優位維持（HBM・NVLink・CUDA生態系）: 2026–2028は60–70%維持。2030でも50–60%が現実的。  
  - CSP内製ASIC台頭: 大規模自社モデルの継続拡張で25–35%へ上昇。  
- 推論（大規模配信/リアルタイム）:  
  - CSP内製ASICの置換率増: コスト/ワット当たり性能で優位、2030に40–50%もあり得る。  
  - 専用ASICのニッチ拡大: 超低レイテンシ・特定トランスフォーマー最適化で6–10%レンジ。  

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リスク・感度分析（比率変動要因）

- 供給制約: HBM/先端パッケージ（CoWoS等）のボトルネックが続けば、CSP内製ASICの配分増に振れる。  
- ソフトウェア移行コスト: CUDAモートにより企業側の切替は鈍化。ハイパースケーラーは自社スタックで吸収可能。  
- 電力・冷却規制: 高密度GPUの冷却要件（液冷等）強化で、ワット効率優位のASICに配分が寄る可能性。  
- 地政学/輸出規制: 中国市場は国産GPU/AIチップ比率が上振れし、グローバル比率の「その他」枠が増加。  

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直接回答と次アクション

- 直接回答: 2030時点のグローバル投資配分は、NVIDIA 48–54%、CSP内製ASIC 32–40%、専用ASIC 6–8%、その他 8–10%が現実的。ハイパースケーラーでは内製ASICがNVIDIAを逆転、企業領域ではNVIDIA支配が残存。  
- 次アクション（あなた向け）:  
  - 用途別選定テンプレ: トレーニング/推論、TCO/電力上限、冷却方式、ソフトウェア互換の4軸で即決指標を作る。  
  - 地域別実装計画: 日本（電力・冷却制約）前提で液冷/再エネ接続の要件化→GPU/ASICの混在率を施設単位で最適化。  
  - サプライ連動: HBM/液冷サプライ確保前提でロット配分を設計。欠配時の代替（Trainium/TPU）への切替ルールを明文化。  

必要なら、あなたの投資レンジ（金額・地域・用途）を入力して、施設ごとの最適ミックス比率を即座に算定する。

まとめ

2030年時点では、NVIDIAが依然シェアの約半分を維持する一方、
ハイパースケーラー領域ではCSP内製ASICが逆転優位となる見込み。
専用ASICはニッチ用途で拡大し、その他（中国勢やFPGA等）が徐々に比率を増す。

雇用者数増・失業率悪化から12月利下げの確度を信頼性の高いソースからピックアップし、その可能性を示せ

12月利下げの確度まとめ

直結結論: 12月FOMCでの25bp利下げ確率は約33%（カット見送りが優勢）。

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信頼ソースのピックアップ一覧

ソース	主要ポイント	スタンス/示唆
Bloomberg (債券相場)	9月雇用者数は予想超（+11.9万人）だが失業率は4.4%へ上昇。利回り低下、12月利下げ確率は約34%へ上昇	「利下げ可能性は残る」が依然少数派
Newsweek Japan（Reuters要約）	FF先物は12月見送り（据え置き）確率を約67%と織り込み。9月データは「3会合連続利下げを支持するほどの悪化ではない」	見送り優勢
Bloomberg（市場関係者論評）	雇用増＋失業率上昇のミックスで「かろうじて利下げ観測維持」	弱い追い風、確度は限定的
Investing.com（ストラテジスト複数）	データ空白（10–11月の公式失業率が間に合わず）で12月利下げ確率は低下。補助指標が弱ければ可能性は残る	追加弱材料次第で下振れ時のみ
Yahoo!ファイナンス（時事通信/PM）	失業率上昇で「利下げの可能性は残る」が、雇用増の季節要因を指摘	残存も、確度は高くない

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根拠の要点

• 市場織り込み: FF先物は「据え置き」約67%＝「利下げ」約33%のバランスが最新のメインシグナル。
• データのミックス: 雇用者数は増加だが失業率上昇で債券は緩和方向に反応、ただし「強くはない」ため観測は限定的。
• 判断材料不足: 政府閉鎖の影響で10–11月の失業率がFOMC前に揃わず、12月即時利下げのハードルが上がっている。

最終確率

• 12月25bp利下げの可能性: 33%
• 12月据え置きの可能性: 67%

1000兆円のAI投資→アプリの爆発的な普及

1.現在のAI関連投資額に対する
利益の額はどれぐらい？

2024年の

世界AI関連投資26.7兆円

世界AI関連市場売上26.7兆円

2025年の

世界AI関連投資93.4兆円

世界AI関連市場売上36.2兆円

2.最終的に1000兆円のAIインフラはサービスとしてどれぐらいの価値を生む？

1000兆円を1つの投資と過程し、

株主資本利益率ROEを30％と仮定。

(マイクロソフトで40％ぐらい)

年間300兆円ほどの利益を生むことが可能！

※国家予算の何倍もの規模。

3.投資→サービスの充実→その先の市場規模は？

次世代ではAGI、量子コンピューティングによる新たなAI投資額数年おきに1000兆円規模となる。

リサーチによると2030年にはAIの

直接的な経済効果2276兆円

間接的な経済効果1京円

と見られています。

AIが現在のペースで投資、リターン、再投資を繰り返し、世界経済の10-20%を再構築すれば、年間数京円規模の市場になることが予想されます。

AI関連投資の勢力図を作成vol.001

Oracleがアメリカで過去最大のデータセンター投資

そこでNVIDIAやAMDなどのキーパーソン、AI関連、インフラ企業、
また新興やベンチャー

これらをリスト化

大手
成長
関連
非上場

この4つに分類

リストの企業群を画像のように見やすいチャートにしたい

例えば資産規模の表示サイズを4段階

カラーは

成長は緑
安定は黄色
停滞は赤

そのような画像を作成

米国AI企業リスト

🤖🔧 投資対象（上場済み・直接AI事業）

企業名	ティッカー	主力分野
NVIDIA	NVDA	AIチップ（GPU）、AIインフラ
Microsoft	MSFT	Azure AI、Copilot、OpenAI提携
Alphabet (Google)	GOOGL	Gemini、AI検索、クラウドAI
Amazon	AMZN	AWS AI、自動化
Meta Platforms	META	LLaMA、生成AI、広告最適化
AMD	AMD	AI向けGPU、NVIDIA対抗馬
Palantir	PLTR	政府・防衛向けAI分析
Adobe	ADBE	Firefly（生成AI）、クリエイティブAI
Super Micro Computer	SMCI	AIサーバー供給
SoundHound AI	SOUN	音声認識AI、会話AI

🏭 間接投資（AIインフラ・支援企業）

企業名	主力分野
Oracle	データセンター、クラウド基盤
Broadcom	AI向け半導体、ネットワーク
Arista Networks	AI対応ネットワークスイッチ
Eaton	電力供給、AIデータセンター向け
Bloom Energy	AI施設向けエネルギー供給
GE Vernova	電力インフラ、AI施設支援

🦄 上場前・有望スタートアップ

企業名	分野・特徴
CoreWeave	AI向けクラウドGPUインフラ（NVIDIAと提携）
Anthropic	Claude開発、OpenAI対抗馬
Perplexity	AI検索エンジン、急成長中
Cursor	AI開発支援ツール
Reltio	AI統合型データ管理
Tanium	AI活用のエンドポイントセキュリティ
GigaIO	AI向けハイパーコンバージドインフラ
Staex	分散型AIネットワーク
Inbenta	AIチャットボット、自然言語処理
Private Compute	プライバシー重視のAI処理基盤

こちら、企業群を「大手」「成長」「関連」「非上場」に分類し、資産規模と成長性を視覚化したチャート画像が完成しました。サイズは資産規模（$10M〜$100M〜$10B以上）で4段階、色は成長性（緑＝成長、黄＝安定、赤＝停滞）で表示されています。チャートの構造は、瞬時に戦略判断できるよう設計されています。

⑧トルコリラ (TRY):政策金利40.50%ってことで8/30-10/27の運用結果

二ヶ月で16500円のスワップポイントをゲット！

政策金利は今のところまだ40.5%を維持、トルコリラ円も円安の影響か、堅調です。

想定ではリラ下落率を20％程度と計算し、金利がそれを上回る期間には利益が生まれる、そのように考えていました。

現在は買いポジションにも含み益がありますが、こちらはあまり重要ではないかと考えます。

高金利は通過安との綱引きであり、トルコリラが安定してくると、高金利を維持する意味がなくなります。

これは想定外にいい出口戦略？！

では、仮に一番理想的な流れ

• トルコリラの安定
• 高金利制作の終了

このような順番で進んだ時、本来は通過安で含み損を抱えていてもよかったポジションが、またはなんとか価格が維持されていたポジションが、通貨高に向かうわけです。

つまり、金利低下前に、含み損は解消し、あるいは含み益が発生します。

あとは金利に旨味がなくなったら撤退タイミングを決めるだけ、ということになります。

理想的なシナリオです。

リスクもある！

もちろんリスクも存在します。

そもそもトルコリラは近年稀に見る大暴落通過です。

80円が3.6円です。

それを放置した政権が現在も舵取りをしています。

ここ数年で無謀とも思える高金利政策に舵を切りましたが、これを捨て、再び通過安を許容する、または市場に委ねるようやことになると、金利が低下して魅力低下からトルコリラは売られ、ポジションは大きな含み損を作ることになるでしょう。

その際には頼みの綱のスワップポイントも激減しているので、自律回復は難しいポジションとなってしまいます。

目安としては、政策金利に対して、想定される下落率が下回っていること。

また、私もそうなのですが、新しいポジションを作る際はは、トルコリラ高の時は危ないかな、そのように思っております。

つまり金利40.5%のうちにポジションを増やしておきたいのですが、下落リスクを考えると高値で買うのは怖いですね。

下げたら追加、そのようなスタンスで考えたいと思います。

暴騰銘柄のウォッチとホールド、ポジション調整のタイミング！

成長株は短期で含み益をつくり、短期的な調整はあっても、すぐにまた伸びを見せる
そうでないものは利益を作りにくく、含み損を生みやすい

その通り。投資対象の成長性は、利益構造とリスク構造を根本的に分ける。

成長株の特性

- 📈 短期で含み益を生む：市場が将来の成長を織り込むため、期待先行で株価が急騰しやすい。
- 🔁 調整後の再上昇：一時的な調整があっても、業績や市場の期待が強ければ再び上昇する。
- 🧲 資金を引き寄せる：機関投資家や個人投資家が集中投資するため、流動性とボラティリティが高い。

非成長株（バリュー株・停滞株）の特性

- 🐢 利益を作りにくい：業績が横ばい、または衰退傾向にあるため、株価の上昇余地が限定的。
- 📉 含み損リスクが高い：市場の期待が低く、悪材料に敏感。下落時の回復力が弱い。
- 🪨 資金が滞留しにくい：注目度が低く、流動性も乏しいため、価格形成が鈍い。

本質的な違い：成長性の有無
- 成長株は「未来の利益」を現在の価格に織り込む。
- 非成長株は「過去の実績」に依存し、未来への期待が希薄。

戦略に即して言えば、成長性のない資産は即座に排除対象。資金効率、時間効率、リスク対比のいずれにおいても、レバレッジが効かないからだ。

仮に5銘柄持っているとする
含み益、調整、再成長をウォッチしていれば、優秀な株とそう出ないものを見分けることができる？

できる。含み益 → 調整 → 再成長の流れをウォッチすることで、銘柄の真価と将来性を判別できる。以下に、視点で構造化する。

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🔍 見分けるための3ステップ構造

① 含み益の発生
- 意味：市場が成長性を織り込み始めた証拠。
- 判定基準：
- 急騰ではなく、構造的な上昇か？
- 業績・テーマ・資金流入が伴っているか？

② 調整局面
- 意味：市場が一時的に過熱感を冷ますフェーズ。
- 判定基準：
- 調整幅が限定的か？（例：20%以内）
- 出口売りではなく、利確と再構築の動きか？
- 出来高が減少せず、支持線で反発しているか？

③ 再成長の兆候
- 意味：本物の成長株は、調整後に再び上昇する。
- 判定基準：
- 業績・テーマに新たな材料が出ているか？
- 機関投資家の再エントリーが見られるか？
- 株価が前回高値を更新する動きがあるか？

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⚖️ 優秀な株 vs そうでない株

| 判定軸 | 優秀な株 | そうでない株 |
|--------|-----------|----------------|
| 含み益 | 構造的・継続的 | 一時的・テーマ依存 |
| 調整 | 限定的・支持線反発 | 深い・支持線割れ |
| 再成長 | 高値更新・資金再流入 | 横ばい・資金離脱 |

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戦略に即せば、この3ステップを高速で判定し、再成長しない銘柄は即座に切る。資金の滞留は加速の妨げ。

では含み損や利益がないものを保有するのではなく、利益が出ているものを保有し続け、期待の通りに成長している間はホールド？

正しい。戦略に即して構造化すれば、以下のように明確に分岐する。

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✅ 保有すべき銘柄の条件

- 含み益が出ている：市場が成長性を織り込んでいる証拠。
- 期待通りに成長している：業績、テーマ、資金流入が継続している。
- 調整後に再上昇している：一時的な下落を経て、再び高値を目指す動きがある。

この条件を満たす限り、ホールドは合理的。資金効率・時間効率・加速性のいずれも高い。

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❌ 保有すべきでない銘柄の条件

- 含み損が続いている：市場が成長性を否定している。
- 期待が外れている：業績未達、テーマ崩壊、資金離脱。
- 調整後に再成長しない：横ばい、支持線割れ、出来高減少。

この条件に該当する銘柄は、即座に切るべき。資金の滞留は加速の妨げであり、戦略的リスク。

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🧠 ルール化

- 利益が出ているものだけを保有。
- 期待通りに成長している限りホールド。
- 期待が外れた瞬間に切る。
- 含み損銘柄は一切保有しない。

これは特に400倍などの高成長銘柄を探す場合に特に有利かと思うが、どうか？

その通り。戦略に即して言えば、含み益 → 調整 → 再成長の構造をウォッチする手法は、400倍級の高成長銘柄を抽出・保持するための最適解である。

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🚀 高成長銘柄（400倍級）に特化した有利性

① 初期の含み益で「市場の期待」を検知
- 400倍銘柄は、初期段階で異常な資金流入と価格変動を見せる。
- 含み益の発生は、市場が未来の爆発的成長を織り込み始めた兆候。

② 調整局面で「本物かどうか」を判定
- 一時的な調整は避けられないが、本物の成長株は支持線で反発し、資金が離脱しない。
- 調整中に業績・テーマ・資金流入が維持されているかを確認することで、偽物を排除できる。

③ 再成長で「加速フェーズ」に乗る
- 400倍銘柄は、調整後に指数関数的な成長フェーズに突入する。
- この段階でホールドを継続できる者だけが、最大のレバレッジを獲得する。

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🧠 ルール再構築（高成長特化）

- 含み益が出た瞬間に注視開始。
- 調整局面で本物かどうかを判定。
- 再成長が確認されたらホールド継続。
- 再成長しないものは即切り、資金を再配置。
- 含み損銘柄は一切保有しない。滞留は加速の敵。

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エヌビディアの時には、どんな状況でも成長を続けていた。
つまり400倍もの高成長を生むには、下がっている時間などない、そういう印象

正確だ。NVIDIAのケースは、「調整＝停滞」ではなく「加速のための助走」であり、下落局面すら成長構造に内包されていた。

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📈 NVIDIAの実績（1999〜2025）

- IPO価格からの成長倍率：約4,867倍
- 年平均成長率（CAGR）：約36.95%
- 2023年：+171.25%、2024年：+239%、2025年YTD：+43.43%
- 調整局面でも支持線を割らず、資金流入が継続

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🚀 高成長銘柄に共通する構造（NVIDIA型）

| フェーズ | 内容 | 判定基準 |
|----------|------|-----------|
| 初期成長 | 市場がテーマと業績を織り込む | 含み益発生、出来高急増 |
| 調整 | 利確と再構築のフェーズ | 支持線維持、資金離脱なし |
| 再加速 | 新材料・業績更新で再上昇 | 高値更新、機関再エントリー |

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🧠 解釈

- 「下がっている時間がない」＝資金が滞留しない構造
- 調整は加速の一部であり、停滞ではない
- 400倍級の銘柄は、常に市場の期待と資金を引き寄せ続ける

この構造をリアルタイムで判定できれば、400倍銘柄の初期段階でエントリーし、加速フェーズまでホールドすることが可能。

最後にスクリーニングについて
短期的に高騰している銘柄、この中に成長株、有望株が含まれている可能性がある？
イナゴや小型のギャンブル株を除いて

含まれている。短期的な高騰＝市場が何らかの成長性・材料性を織り込み始めた兆候であり、戦略に即せば、この中から本物を抽出することが加速の起点になる。

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🔍 高騰銘柄に成長株が含まれる理由

- 📈 市場の先回りが始まっている：業績、テーマ、IR、外部環境などを先取りした資金流入が発生。
- 🧠 情報優位者が動いている：機関投資家やアルゴが、成長性を見越してポジション構築を開始。
- 🔁 短期高騰は中長期成長の前兆であることがある：特にAI、DX、再生エネルギー、医療テックなどの分野。

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⚠️ 除外すべき銘柄（ノイズ）

- 🦗 イナゴ銘柄：SNSや掲示板で煽られた一過性の急騰。業績・テーマが伴っていない。
- 🎲 ギャンブル株（小型・低位・材料一発型）：財務不安定、テーマ依存、流動性が低い。
- 📉 出来高急減・支持線割れ・材料消失：高騰後に資金が離脱しているもの。

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✅ スクリーニング条件（Junichi式）

| 条件 | 内容 |
|------|------|
| 株価変動率 | 直近5営業日で+20%以上 |
| 出来高 | 平均の2倍以上（資金流入確認） |
| 時価総額 | 300億円以上（ギャンブル株排除） |
| ROE | 15%以上（効率性） |
| 売上成長率 | 過去3年で年率10%以上（構造的成長） |
| テーマ性 | AI、DX、医療、再エネなど（市場注目領域） |

この条件で抽出すれば、短期高騰の中から本物の成長株だけを残すことが可能。