ラジオNIKKEIで放送されている投資情報番組「ファイナンシャル・ジャーニー」。
2026年1月29日放送回は、AIブームの主役がGPUだけではなく、「メモリ（DRAM／HBM）」や「ストレージ（HDD／SSD）」にまで波及している現実を、前半・後半で分けて掘り下げました。
前半はフィリップ証券リサーチ部の三角友幸さんが、AIの学習・推論がなぜメモリを食い尽くすのかを、机と書庫の例えで超わかりやすく解説。後半は経済アナリスト田嶋智太郎さんが、価格高騰が続くメモリ・ストレージの需給と、HDD復権の裏側、そして国内関連銘柄までつなげていきます。
「AI＝NVIDIA」だけで止まっていると、投資の視界が狭くなる。そんな回でした。
🎙 番組概要
番組名：ファイナンシャル・ジャーニー
放送日時：2026年1月29日（木）8:30～8:49（ラジオNIKKEI第1）
提供：フィリップ証券
パーソナリティ：浜田節子
コメンテーター：田嶋智太郎（経済アナリスト）、三角友幸（フィリップ証券 リサーチ部）
「わかる、かわる」をキーワードに、まるで世界を旅するようにマーケット全体の動向、アジア・アメリカを中心とする国際情勢、様々な金融商品の特徴まで、その日の取引に役立つ幅広い情報を、各分野の専門家が解りやすく解説します。
投資がわかると意識がかわる！「ファイナンシャル・ジャーニー」2026.1.29放送
パーソナリティは浜田節子
コメンテーターは田嶋 智太郎氏（経済アナリスト）、三角 友幸氏（フィリップ証券 リサーチ部）
今回の放送テーマ
AI時代、「GPUの次」に来ているのはメモリとストレージ
浜田さんが冒頭で投げかけたのは、かなりストレートな疑問です。
「AIにデータが重要なのはわかる。でも、なぜ“メモリ需要”が予想を超えて増え続けているのか？」
ここから前半は、三角さんが“メモリとは何か”を、いきなり地に足のついた説明で整えていきます。
ヴェストラNVIDIAだけじゃない！
前半：三角友幸さんが解説「AIがメモリを食う本当の理由」
メモリとストレージは別物：机がメモリ、書庫がストレージ
番組で扱うメモリは、揮発性メモリ＝DRAM（ダイナミックRAM）。電源を落とすと保持できない代わりに、読み書きがとにかく速い。
一方で、フラッシュメモリやSDカード、SSDは“不揮発性メモリ”に分類され、電源が落ちても記録を保持できる。役割としては保管庫で、速度よりも保存が本領です。
この違いを、三角さんはこう置き換えました。
メモリ＝オフィスの作業机（すぐ手を伸ばせる）
ストレージ＝キャビネット／書庫（大量に保管できる）
AI投資の話をするとき、ここが曖昧だと、銘柄の見立てがズレる。番組は最初にそこを正した、という印象です。
AI半導体の基本構造：GPU×高速メモリで“並列作業”する
AI半導体（GPU）は、並列処理が得意。単純作業を同時に走らせるような仕事に向く。
その“机の広さ・使いやすさ”に当たるのが高速メモリで、GPUの性能だけでなく、メモリがボトルネックになり得る――ここが前半の核になっていきます。
メモリ需要が膨らむ2大要因：学習と推論
学習：特徴量が増えるほど計算が爆増する「次元の呪い」
AIの学習は、文章・画像・動画などを取り込み、パターンや構造を見つける工程。ここでラベル付けして整理していくわけですが、その“ラベルの数”が特徴量（フィーチャー）。
三角さんは株式分析の例に寄せて説明します。
日本企業か米国企業か、時価総額、業種、売上、利益率、成長率…
分析軸が増えるほど、必要な計算資源が指数関数的に増える。これが「次元の呪い」。
たとえ話がリアルでした。
Excelで列を増やすほど、同時に扱うデータが増えて重くなる、あの感覚に近い。
AIはこの現象が、LLM（大規模言語モデル）の発展でさらに深刻になった、という整理です。
推論：KVキャッシュが積み上がるほど賢くなるが、メモリを使う
そして最近、より注目されているのが推論。
ユーザーが投げた過去の質問や要求（プロンプト）を参照しながら、直前の計算や類似結果を使って推論を重ねる。そこで登場するのが、キー・バリュー・キャッシュ（KVキャッシュ）。
推論は「長ければ長いほど良い」と言われる場面が増えた。
理由は単純で、推論を重ねるほどKVキャッシュが積み上がり、回答の精度や速度が上がるから。
ただし代償がある。
KVキャッシュを積むほど、メモリ使用量が増える。
ここで「GPUだけ見ていても足りない」という話が、説得力を持って立ち上がります。
HBMという“切り札”：メモリは「縦に積む」時代へ
ロジック半導体×メモリは“距離”が命：近づけるための先端パッケージ
メモリは、CPUやGPU（ロジック半導体）に比べて、微細化による性能向上が進みにくい。
だからこそ、単純に横に並べるのではなく、構造で勝負する。
番組で描かれたイメージは五重塔。
DRAMを縦に積み上げ、データ量を増やし、配線距離を短縮して高速化する。
ここは投資家目線でも重要で、HBMは「どのAI半導体が主流になっても必要になり得る」と語られました。
GPUでも、TPUでも、ロジック半導体の近接に高速メモリを置く構造は共通しやすい。だからHBMの存在感が増す、という筋です。
ヴェストラHBM?初めて聞きました、、、
関連企業の見取り図：HBMは誰が握るのか
主要サプライヤー：SKハイニックス、マイクロン、そしてサムスン
三角さんの整理では、HBMは現時点でSKハイニックスとマイクロン中心という構図。
さらにサムスン電子も、認証の話や生産開始見込みが番組内で触れられ、供給側の動きが市場全体に影響する、といった流れでした。
ここでポイントになるのは、「HBMに寄せるほど、別用途のメモリ供給や価格にも波が立つ」という見方。
たとえばスマホ向けなど、他用途の供給や価格観測にまで連鎖し得る、という話が出ます。AIが“半導体の中の半導体”だけで完結しないことが、じわっと伝わる場面でした。
製造装置・検査：先端パッケージとテスト工程が熱い
チップレット／先端パッケージが重要になると、製造装置や検査工程にも資金が向かう。
番組内で名前が挙がったのは、装置でアプライドマテリアルズ、ラムリサーチ。
そして検査工程で存在感が語られたのがアドバンテスト（メモリテスト）。
三角さんは、決算の好調さにも触れつつ、HBM引き合いの強さが背景にあるのでは、という見立てを示しました。
「なぜこの銘柄が上がっているのか」を、サプライチェーンから理解する、番組の狙いが見えるパートです。
次世代の動き：HBMの“補完役”としての高速フラッシュ
さらに、ストレージをよりメモリに近づける次世代技術として、HBF（広帯域フラッシュメモリ）の話題も出ました。
ただし番組の結論は明快で、SSDは書き換え限度など寿命面の課題もあり、速度でもメモリに劣後する。完全代替ではなく、併用になっていくのではないか、という整理でした。
ここまでで前半は、「AI需要＝GPU」から視点を一段引き上げ、「AI需要＝計算＋メモリ＋周辺工程」へと地図を書き換えます。
ここで番組は一旦ブレイク：フィリップ証券CM（番組内案内）
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後半：田嶋智太郎さんが解説「メモリ高騰の先にある“ストレージ覇権”」
2026年分の生産枠が埋まる？ 需給逼迫で価格が急騰
後半は田嶋さんが、年始からのマーケットの“目まぐるしさ”に触れつつ、メモリ分野への注目が社会全体で高まっていると語ります。
まず話題に出たのが、揮発性メモリ（DRAM）とNAND型フラッシュメモリの価格急騰。
需給逼迫が背景で、メーカーが限られるため、生産が追いつかない。
番組では「2026年分の生産枠が埋まっている」といったニュアンスの説明もあり、供給制約が相当に強い絵が描かれました。
学習から推論へ：長期保存＝ストレージ需要が伸びる
田嶋さんの視点はここから一段進みます。
推論が中心になるほど、過去に蓄積したデータを長期保存し、いつでも引き出せる状態が必要になる。
そのため、揮発性だけでなく“不揮発性”＝ストレージ側の需要が拡大している。
そして注目されたのが、ニアライン（データセンター向け大容量）HDD。
クラウド事業者、いわゆるハイパースケーラーの引き合いが強く、フル稼働でも供給が追いつかない、という状況が語られました。
いまのデータセンターは「HDDが8割」：HDD復権が現実味
印象的だったのは、データセンターの保存構成の話。
番組内では、データの約8割がHDD、NAND（SSD）が約1割、残りが磁気テープ、という比率が紹介されました。
つまり現実として、最も大きな“保存の器”はHDD。
AIの推論が進めば進むほど、ストレージの総量が必要になり、GB単価で優位なHDDの立場が強くなる――この整理が、後半の背骨です。
ヴェストラHDDが注目されてるのは、久しぶり！
HDD大容量化の切り札「HAMR」：国内銘柄にどうつながる？
HAMR（熱アシスト磁気記録）が大容量化を加速する
ディスクを局所的に加熱し、記録密度を高める技術で、大容量化の切り札とされる。
番組では、シーゲートがHAMR採用HDDを市場投入している流れにも触れ、SSDでは難しい大容量と容量単価を実現し得る、と語られました。
ここで重要なのは、「HDDは終わった」ではなく、AIがHDDを“必要なインフラ”として呼び戻している、という見立てです。
国内で注目された企業：TDK、日東電工、ニッパツ
田嶋さんは、国内でHAMR関連に絡む企業としてTDK（6762）に言及。
さらに部材・素材の文脈で、HDD向け回路基板で高シェアを持つ日東電工（6988）、HDD用サスペンションでニッパツ（5991）などが紹介されました。
ここは「国内にも関連プレイヤーがある」と示したパートで、AIバブルの中心が米国巨大テックだけではない、という投資ヒントになっています。
投資のヒント：今回の放送を“銘柄選び”に落とすなら
ヒント1：AIは「GPU」から「メモリ／周辺工程」へ波及している
番組全体を通して、AIの成長がGPU単体では完結せず、メモリ（DRAM／HBM）や検査工程、先端パッケージに波及している構図が繰り返し語られました。
テーマ投資でありがちな「主役銘柄だけ買って満足」を避けるなら、周辺のボトルネックに注目する。これはかなり実用的です。
ヒント2：「推論の時代」はストレージ需要の拡大と相性がいい
学習中心から推論中心へ。
この変化は、計算だけでなく“保存”を爆発させる。
だからHDDやニアライン需要が強い、という田嶋さんの整理は、AIテーマの次の段階を読むヒントになります。
ヒント3：需給逼迫はチャンスと同時にリスクでもある
供給が追いつかない局面は、価格上昇と利益拡大を生みやすい一方で、増産・技術転換・採用基準（認証）などのニュースで風向きも変わりやすい。
番組は個別銘柄の売買を煽るというより、「なぜ上がっているのか」を需給と技術で説明してくれる回でした。投資判断は、その地図を持った上で自分の時間軸に合わせるのが良さそうです。
まとめ：今週の要点整理
・AIは学習と推論の両方でメモリを大量に使う
・推論ではKVキャッシュが積み上がり、精度と速度が上がるがメモリを食う
・HBMは先端パッケージで“縦に積む”ことで高速化し、AI半導体の近くに置かれる
・メモリだけでなく、装置・検査工程にも注目が集まる構図がある
・推論の拡大は、長期保存＝ストレージ需要を押し上げ、ニアラインHDDが再注目される
・HAMRなどHDD大容量化技術と、その国内関連企業にも目線が広がる
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