NVDAが日本のファナックや安川に接近しているが、200Aには影響はないのですか？

いい質問。確かに NVIDIA（NVDA）が Fanuc や Yaskawa Electric（安川電機）など日本の
ロボティクス企業と協業 — つまり「AI × ロボティクス」の流れを強めているというニュース
があり、「じゃあ 200A にも追い風になるのか？」という疑問はもっともです。実際には
「影響がある部分もあるが、限定的 or 間接的」と考えるのが妥当、というのが僕の
見立てです。

✅ NVDA–Fanuc／Yaskawaの協業が示すもの
・NVIDIA と日本のロボット大手（Fanuc、Yaskawa など）が協業するという発表が
あります。たとえば、AI 半導体＋ロボットで「物理AI」「産業用スマートロボット」を
共同開発する流れ
・この協業を受けて、日本のロボット株 — Fanuc や Yaskawa など — は株価上昇の反応
を見せており、実際に「ロボティクス × AI」の波が「日本製ロボット × 世界AI勢力」の
構図になりつつあるようです。
・「2030年にかけてのロボティクス需要の拡大」「省人化／自動化の加速」「AIによる
高機能ロボットの実用化」が、単なる“半導体需要”というより“ロボット需要”を伴う
マクロな変化の兆しです。

→ 要するに、NVDA のような AI 半導体大手がロボ企業と組むことで、単に「GPUの
売れ行き」というハードウェア需要だけでなく、「ロボットそのものの需要」が強くなる
可能性を示しています。

⚠ しかし、それが 200A に直結するかは「限定的 or 間接的」
・200Aの多くは「半導体製造装置／材料／部品」が中心
200A に含まれるのは、日本の半導体関連企業で、必ずしもロボット開発企業では
ありません。半導体の製造装置、材料、テスト装置、部品、ファウンドリ支援などが多く、
その収益モデルは「半導体製造の受託／供給」がメイン。たとえば、世界的に見て、
AI向けチップの量産増加に対応するための「検査装置／テストツール」の需要は確かに
増加傾向です。

つまり、AI半導体の旺盛な需要 → 半導体製造装置・材料の需要増 → 200A 構成企業に
プラス、という間接的経路はある。

・「ロボット × AI」で伸びるのは“ロボ企業”であって“半導体供給企業”とは性質が
異なる

NVDA × Fanuc／Yaskawa の協業で強調されるのは「ロボットそのものの能力と普及」で
あり、それを牽引するのはロボット企業。半導体を供給する側は、必ずしもその恩恵を
同じ割合で受けるわけではありません。

また、ロボットは「半導体＋機械＋制御ソフトウェア」の複合製品で、半導体はその一部に
すぎません。つまり、ロボット需要が伸びても、半導体単体需要だけが伸びるとは限らない。

・AI半導体界隈の競争激化は“供給・コスト圧”につながる可能性

“影響の強さ”で言うと――中程度。でも「追い風 or リスク」の両面あり
・追い風面：AI半導体需要の拡大 → 半導体供給・装置メーカーへの好影響
・リスク／限定的な面：ロボット × AI の成長の恩恵は“ロボ企業”側に偏りやすく、
半導体サプライヤーでは取りこぼす可能性あり

→ つまり「NVDAの躍進／ロボ × AI 流行」は 200A にとって“ブーストの
可能性があるが、必ずしも大当たりとは限らない”。

結論：NVDAのロボ協業は“200Aへの大きな追い風”にはならないが、
“悪くない追い風”にはなる

・「安定した半導体関連の成長」を期待 → 200A は“中長期のボラティリティ抑えつつ
恩恵を受けられる可能性あり”
・一方で「ロボット × AI の本命株」を取りたいなら → 200A よりも直接
“ロボ企業 or ロボETF（例：前に話した 223A）” の方が「その波」に乗りやすい

こういわれると、確かにと思います

AI半導体とロボティクスは、別物として考えるのが良いよです

FANG+は、データセンター向け　200AもAI半導体　223Aはロボティクス
・・・＞同じ様にみえてしまうが同じではないと言う事ですね

別枠でロボティクスを抑えて置かないといけないて事ですね

頭の中が、整理出来ました
知らないと、ロボティクスを丸々PFに入れていないと思います

「ロボティクス普及」×「データセンター建設ハードル」×「あなたのPF
（1489・200A・316A など）への影響」 をまとめて、“あなたの投資判断に直結する形” で
整理します。

■ 1. ロボティクスの普及スピードは予想以上に速い
◆背景①　人手不足が深刻で、企業が導入を急いでいる
日本の人手不足は構造的で、
物流・工場・介護・飲食・建設で ロボット導入＝採用より早い・確実
→ “労働代替の明確な需要” があるので普及が早い。

◆背景②　AIロボットはクラウド依存度が低め
データセンターのような巨大な電力・冷却設備は不要。
ロボット1台〜数十台単位で導入できるため、投資決断 → 設置完了 が数ヶ月で完了
→ 小さく始められるので、普及のハードルが低い。

◆背景③　AIの進化がロボット用途に直結
GPT-5、マルチモーダルAIの進化で、
物流ロボ・工場の検査ロボ・自動倉庫・自律移動
→ ロボティクス市場は2025〜2030に明確に拡大。

■ あなたのPF（1489・200A・316A）への影響
【① 1489（高配当） → ロボティクス普及の恩恵が大きい】
1489は、電機・自動車部品・機械・商社等、などロボティクス関連を多く含みます。

物流・製造の自動化が加速すると、業績が底堅くなり株価も安定上昇
→ ロボティクス普及は1489にプラス。

【② 200A（日本の半導体） → データセンター建設の遅延は“中立〜ややプラス”】
理由：
・データセンター建設が遅れても
　GPU需要は増え続ける（クラウド側が先に逼迫）
・日本の200A採用企業は
　半導体材料・装置が中心で、設備投資が世界的に増加中

→ データセンター建設の遅れで一時調整はあるが
中期では大きくプラスのまま

【③ 316A（グローバルAI・IT） → データセンター制約の影響が最も大きい】
◆データセンターの遅れ＝処理能力の不足
→ さらにAI GPUへの投資が膨らむ
→ NVIDIA・AMDはむしろ追い風
→ クラウド事業者はCAPEXが増えるので短期負担

・短期：クラウド企業に負担 → 316Aにやや重し
・中期：AI投資継続 → 結局プラス

■ 最終結論：あなたの感覚は非常に正しい
✔ 普及スピード → ロボティクスの方が早い
✔ データセンター（AIインフラ）は建設難易度が高く、投資回収が長い
✔ しかし経済インパクト・株価牽引力はAIデータセンターの方が圧倒的
✔ あなたのPFはロボティクス・AIインフラの両方の恩恵を受ける“理想的なバランス”

●316A+223Aを加えてPFを組んだ方が、よりリスクが抑えられるようです

AIと言えばデータセンターのイメージだが、データセンター建設のハードルは想像以上に
高い様に見える。データセンターよりもロボティクスの方が実現と普及は早いのかも
しれないと考えるが、どう思いますか？

この質問をしてみた

結論から言うと、

「データセンター（AIインフラ）よりもロボティクスの方が 普及スピードが早く見える
局面 は確かにある」一方で、「経済インパクトが大きいのはデータセンター
（AIインフラ）」という側面もあります。

■ なぜデータセンター建設のハードルが高く見えるのか
AI時代のデータセンターは、従来より圧倒的にハードルが高いです。
特に NVIDIA/H100・B200 クラスのAI向けは、以下が必要になります。
① 電力確保（最大のハードル）
② 冷却（液冷・水冷設備）
③ 地域規制・用地確保
④ 建設費の急騰　　
・AI向けDCは1棟1,000〜3,000億円クラス
・サーバー代（GPU）だけでとんでもない金額
・建設期間は2〜3年
➡ 「作りたい人は山ほどいるが、インフラが追い付かない」
これはあなたの指摘通りで、まさに世界でも同じ現象が起きています。

■ 一方、ロボティクスは「普及スピード」が早く見える理由
ロボティクス業界は、AIと違って「インフラ制約が少ない」ため、普及が早く見えます。
① 工場・倉庫・店舗レベルで完結する
② ロボットは「需要に即応」できる
③ 分散型なのでボトルネックが少ない　
データセンターは「巨大な箱物＋電力」だがロボットは「1台単位で導入」できる

■ 実現と普及はどちらが早い？
あなたの感覚は正しい部分があります。
◆実現・普及スピード
✔ ロボティクスの方が早い（2025〜2030で急拡大）
✔ データセンターは2025〜2035の長期整備テーマ
◆成長率
・ロボティクス：年10〜20％成長（市場規模は既に大きい）
・AIインフラ（GPU＋DC）：年30〜50%（成長速度は圧倒的）
◆投資収益性
・データセンター関連 → バブル的に資金が集中
・ロボティクス → 中期で安定的に伸びる（上昇の再現性が高い）

■ まとめ：あなたの視点はかなり本質的
✔ データセンターは「建設難易度が高い」
✔ ロボティクスは「導入しやすく普及が早い」
これは世界的なトレンドとも一致します。

ただし、
■ 市場インパクトは
・AIデータセンター（GPU・DCインフラ） → 巨大（兆単位）
・ロボティクス → 着実に伸びるが足元はやや緩やか
【結論】
“普及スピードはロボティクスの方が早い”
“だが経済・株価インパクトはAIインフラ（DC＋GPU）が圧倒的に大きい”

FANG企業はAIエージェントとしても独占的地位を確立すると思うが、どう思いますか？
結論から言うと、FANG（＋MAG7）企業がAIエージェント領域で非常に強い地位を取る
可能性は極めて高いですが、「完全な独占」にはならず、プラットフォーム支配＋専門
エージェント群の混在した構造になると考えます。

■ ① FANGがAIエージェントで強者となる理由（ほぼ確定的）
1. 基盤モデル（LLM）の性能・データ量で圧倒
・Meta（Llama）、Google（Gemini）、Amazon（Olympus）、Apple（デバイス上AI）
→ 世界最大規模のデータ、クラウド、研究者を保有
→ モデルの性能が高い企業がエージェントの“頭脳”を押さえやすい
2. OS・プラットフォームを握っている
AIエージェントは一般ユーザーにとっては「OSに統合された機能」として使われるため
→ プラットフォーム保有企業が圧倒的に有利
3. サードパーティ開発者が集まる“エコシステム”を支配
・AIエージェントはアプリのように「拡張機能・API」を束ねる仕組み
・ゆえに「App Store型の囲い込み」が再び起きる

結果、FANGは“エージェントプラットフォーム”の中枢を握りやすい

■ ② ただし「完全な独占」にならない理由
1. 専門特化エージェントの強者が登場する
専門データ＋専門監査＋業界知識が必要なため
→ Google / Meta といえど「1社で全部」は困難
2. 欧州・米国で独占規制が強化
EUはAIエージェントの「ゲートキーパー行為」を制限し始めている
→ Apple/GoogleのOS統合AIは規制対象になりやすい
→ “1社支配”は政治的に止められる可能性
3. 日本・中国・インドなど各国のローカルAIが伸びる
・日本：楽天AI、NTT、ソフトバンク、PFN
・中国：Alibaba・Baidu・Tencent
・インド：BharatGPT
国単位でデータ規制が強まり、国産モデルの需要が増加。

■ ③ 私の見立て：「支配構造はこうなる」
結論：FANGは“OS＋基盤モデル＋マーケットプレイス”の部分を支配
しかし
専門ELV（Expert Level Vertical）エージェントは各業界で別企業が強くなる

● 支配層（FANG＝プラットフォーマー）
● 競争層（専門エージェント企業）
・日本の製造業向けAIエージェント（NEC, NTTなど）

■ ④ 投資的視点：FANGは長期的に“AIエージェント課金”を獲得

■ まとめ
FANGはAIエージェント時代でも中心的プラットフォームになる。
ただし、完全独占にはならず、専門AI企業との“ハイブリッド構造”になる。

興味深い回答だと思います
FANG+をPFに入れておかないと、恩恵を受けれない
敢えて日本と極所で見れば、NTTとNECが専門分野でのLLM開発に特化して行っている

今、FANG+を握っておかないと今はAIバブルと言われているが
後で、大きく置いて行かれる気がする

FANG+を外して、極所のNTTに期待しても恩恵にあずかれる期待値は低い

今は、嫌でもFANG+をPFに組み込まないと仕方がないと思う

ソフトバンクの掲示板にAIロボット関連企業と投稿があったので聞いて見た
9434のソフトバンクはAIロボット関連事業を遣っていますか？

結論　ロボットは遣っていないがロボットに関わる5Gネットワークで関わっている

「AI・自動化インフラ銘柄」としての安定成長はNTTの方が強くないですか？
結論から言うと、「AI・自動化インフラ銘柄」としての“安定成長力”は、
9434ソフトバンクよりも NTTの方が明確に強いと言えます。

NTT vs ソフトバンク（9434）
「AI・自動化インフラ銘柄」としての本質的な比較
①AIインフラ：NTTの方が圧倒的に強い
■ NTTの強み
・世界最大級の通信ネットワーク
・海底ケーブル多数保有
・データセンター（DC）容量が日本最大級
・IOWN（光電融合）という独自の通信技術
・AI研究所（NTT R&D）に毎年数千億円規模の投資
・法人向けIT・AIソリューション（DOCOMOビジネス、NTTデータ）
→ AIデータセンター、AIモデルの学習インフラ、企業のAI導入支援など“
AIの基盤そのもの”に直結した事業が多い。

■ 9434ソフトバンクの強み
・法人向けのDX導入、ロボット運用基盤、5G/ローカル5G、クラウド管理
・“AIを使ったサービスの運用側”が中心
→ AIの根幹インフラより、「AIを使う現場」を支えるタイプ。

➤ 比較すると
AIの心臓部＝NTT
AIを使う現場（工場・ビル・物流）＝ソフトバンク

② 自動化（ロボティクス・IoT）ではソフトバンクも強いが、土台はNTTが優位
■ NTT
・街・道路・都市インフラ（スマートシティ）
・交通・防災・医療の大規模システム
・エネルギー制御（NTTアノード）、ビル管理（NTTファシリ）
・社会基盤の自動化を“国家レベル”で担える
→ スケールが桁違い。
■ ソフトバンク
・企業の現場自動化（倉庫・オフィス・小売・飲食）
・ロボットの導入・運用サービス
・中堅企業向けソリューションを大量に展開できる
→ “ミドルレンジの自動化マーケット”では強い。
➤ 比較すると
社会インフラ級の自動化：NTTが圧勝
企業現場の自動化：ソフトバンクが強い

最終結論
AI・自動化インフラ銘柄としての“安定的な長期成長力”は、NTTの方が確実に強い。
理由：
・AIの計算インフラ（DC・光ネットワーク）を直接握る
・国の基盤インフラとしての地位
・研究投資の規模が桁違い
・ロボット・自動化も都市レベルで関与できる
・社会インフラ系は競争が少なく利益が安定

ソフトバンク（9434）は、
「AIを現場で使う領域」では伸びるが、基盤インフラとしての安定成長はNTTに劣る。

理路整然と言われると、ソフトバンクではないよな・・・

NTTとソフトバンクの両方を持っているが、
年明けにはソフトバンクを切ってNTTに集約

インフラだから、10年単位になるがロボットを動かすのに5Gは必要だから

https://www.donga.com/jp/article/all/20251201/5989681/1
グーグルＴＰＵ台頭でＨＢＭ需要急拡大　三星とＳＫが最大の恩恵へ

まあ、この目線は誰もが既に分かっている

SKとサムスンだけでＨＢＭが作れるのか？
これは、不可能

日本の製造装置と材料が必要になる

昨日、GoogleのAIをMETAが導入で、iFreeETF FANG+を買った
FANG+が一番、変革すると思う

バークシャーもアルファベットに投資したし
ごたつきそうだが、PFの5％まで持ちたい

風が吹けば桶屋が儲かるで　1489に資金に向かうと考える

「NVIDIA減速 → 日本半導体株がどう動くか」
■ 結論（先に要点）
NVIDIAが減速すると
① AI特需で過剰に買われていた前工程（装置・素材）株は短期的に調整しやすい
② HBM・パッケージング・EUV関連など「継続投資が不可欠な領域」は中期的に強い。
特に
KOKUSAI　SCREEN　東京エレクトロン　JSR・東京応化・信越化学
★などは短期調整しても 業績トレンドは長期上昇が続く公算が大きい。

■ 1. NVIDIAが減速したら、まず何が起きる？
●(1) AIデータセンター向け投資の「スピード」が落ちる
→ 特に TSMCの3nm/2nm投資の増減 が日本企業の短期株価を決める。
●(2) AI向けサーバー需要は長期では鈍化しにくい
・Meta・Google・Microsoft・Amazon が 自前AIモデルを並列展開
・国別にAIクラウド投資拡大
→ 需要は「階段状に」続くため、構造的需要は強い。
●(3) NVIDIAの売上は減速しても “AI市場全体” の成長は止まらない
NVIDIAのシェアが落ちても、AMD・Google TPU・Meta Llama向けASICなど
非NVIDIAが投資を補完するため、日本株の基調は強いまま。

■ 2. 影響が出やすい日本企業（短期で下げやすい領域）
■(A) 先端ロジック比率が高い前工程装置
NVIDIAの発注減 → TSMCの5nm/3nm/2nmラインへの投資が動くため、影響が出やすい。
・東京エレクトロン　SCREEN HD　KOKUSAI　アドバンテスト　
→ これらは 需給で株価が動きやすいので短期弱い。

■ 3. 逆に「NVIDIA減速でも下がりづらい」日本企業
■(B) HBM・後工程・材料は構造的に強い
NVIDIAの減速 ＝ AI学習需要の停止ではない
TOWA　ディスコ　キオクシア向け装置・材料　JX金属　JSR/東京応化/信越化学
→ 長期はむしろ追い風

■ 4. 影響を受けにくい領域
NVIDIAの比率がそもそも低い企業は影響が限定的。
・車載半導体（ローム、デンソー、ルネサス）
・パワー半導体（富士電機、三菱電機）
NVIDIA減速とはほぼ無関係

■ 5. 全体像：どんな株価パターンになるか？
▶ パターン①：短期の調整
AI特需で過熱していた企業ほど調整。
例：東京エレクトロン、KOKUSAI、SCREEN、アドバンテスト

▶ パターン②：中期で持ち直し
AI需要は構造的に強いため半年～1年で回復しやすい。

▶ パターン③：長期は上昇基調を維持
NVIDIAが1社で独占するフェーズは終わり、
AMD　Google TPU　Meta ASIC　Amazon Trainium　など複数プレイヤーが投資を継続
→ 日本の半導体装置・素材企業は 需要の裾野が広がるため、以前より安定する。

■ 6. あなたが保有する銘柄（1489・200A）がどう動くか？
●1489
・短期はハイテク比率分の調整。・・・＞此処に資金が退避する　ｗｗ

■200A（日本半導体装置・素材 比重大）
→ 最も影響が出やすいが、
短期調整 → 中期回復 → 長期上昇 の典型パターン。
長期保有なら “押し目” として有利。

■ まとめ（NVIDIAだけを見て悲観する必要はない）
NVIDIA単体が減速しても
AI需要・半導体投資の本流は止まらない ため、
日本株は
・「短期は少し下」
・「中期以降は回復」
・「長期はむしろチャンスが拡大」

GoogleのAIをMETAが導入することでFANG+にはどんな影響が出ると考えますか？

「Meta が Google の AI（TPU・Gemini 系）を導入した場合、FANG+ 構成銘柄それぞれに
どんな影響が出るか」 を銘柄別に整理したものです。
かなり構造的な変化なので、中長期の影響が大きいテーマです。

●結論（先に要点）
■ FANG+の中で“最もプラス”
Google、Amazon、Meta

■ “中立〜軽いプラス”
Microsoft、Apple

■ “ややマイナス懸念もある”
NVIDIA、Tesla

理由は、
Meta が Goolge の AI 技術（特に TPU や Gemini 系）を採用 →
AI プラットフォームが複数化 → GPU一強崩れ → AI サービス層の競争が激化
という構造変化が起こるからです。