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

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。