日東紡――AI時代のSpecial Glassを「t」ではなく「認定済みm² × ASP × Good-board」で読む
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日東紡――AI時代のSpecial Glassを「t」ではなく「認定済みm² × ASP × Good-board」で読む
#AI半導体の成長を追っていると、GPU、HBM、CoWoS、光通信、電力設備といった目立つボトルネックに目が向きやすい。
#しかしAI Serverを物理的に組み立てていくと、もう一つ、極めて地味だが逃げにくい材料へ行き着く。
#Glass Cloth――ガラスクロスである。
#日東紡は、このGlass Clothの中でも、
#低熱膨張のT Glass
#と、
#低誘電・低損失のNE / NER系
#という二つのSpecial Glassを持っている。
#そして今後は、
#T → V
#NE → NER → NEZ → DXII
#へ世代が進む。
#日東紡自身も、中期経営計画でNEZ、V、DXIIの開発・量産化と、国内外でのSpecial Glass追加増産を明示している。(ニットーボ株式会社)
#本稿では日東紡を、
#「AIサーバー向けガラスクロス企業」
#という言葉だけでは見ない。
#もっと物理的に、
#から、
#を積み上げ、
#最終的に、
#として考えてみる。
#ここまで分解すると、日東紡の本当のボトルネックが、
#「ガラスを何t溶かせるか」
#だけではないことが見えてくる。
#1．最新決算――需要確認の段階はほぼ終わった
#2027年3月期第1四半期の日東紡は、
#となった。
#売上が20％増えたのに対し、営業利益は約85％増えている。
#単なる数量増加ではなく、
#Special Glassの高付加価値化、製品Mix改善、価格改定、生産量増加
#が同時に効いている状態である。1Q経常利益84.3億円は、発表直前のIFISコンセンサス65億円を約30％上回った。(FinancialFilings)
#会社は通期予想も、
#売上高
#1,370億円 → 1,410億円
#営業利益
#260億円 → 300億円
#純利益
#170億円 → 200億円
#EPS
#93.39円 → 109.87円
#へ上方修正した。(株探)
#さらに中期計画の2027年度目標は、
#売上高1,550億円
#営業利益360億円
#EBITDA 510億円
#であり、4年間の設備投資計画は約1,200億円である。(ニットーボ株式会社)
#つまり現在の論点は、
#「AI需要が本当に来るか」
#ではなくなりつつある。
#むしろ、
#需要をどれだけ生産能力へ変換できるのか
#が次の問題である。
#2．E、T、NER、NEZ、Vは同じ方向の高級品ではない
#まず材料を整理しておく。
#E Glassは一般的なPCBで広く使われる標準的なGlass Fiberである。
#T Glassはそこから、
#低CTE
#高弾性
#へ振った材料である。
#日東紡公表値では、
#E GlassのCTEは5.6ppm/℃、
#T Glassは2.8ppm/℃。
#弾性率も、
#75GPa →86GPa
#へ上がる。(ニットーボ株式会社)
#つまりT Glassの役割は、
#ことである。
#これに対してNE/NERは、
#ことを目的とする。
#10GHz参考値では、
#E Glass：
#Dk 6.6、Df 0.0060
#T Glass：
#Dk 5.3、Df 0.0070
#NE：
#Dk 4.7、Df 0.0025
#NER：
#Dk 4.5、Df 0.0018
#である。
#Nittobo’s Special Glass: Pioneering the Fu"))
#つまりTは「NERの上位品」ではない。
#TはMechanical / Thermal。
#NERはElectrical / Signal Integrity。
#そして次に、
#NEZ → DXII
#というさらに低Loss側の進化と、
#V = Low CTE＋Low Loss
#という両方を取りに行く材料が出てくる。
#日東紡のロードマップでも、将来CPOではT/VとNEZを組み合わせる方向が描かれている。
#3．日東紡を「t/年」で見るだけでは不十分
#ガラス会社なので、
#「年間何t作れるのか」
#を知りたくなる。
#しかしAI向けSpecial Glassでは、この見方には大きな欠点がある。
#日東紡の極薄Glass Clothには、
#10g/m²、
#13g/m²、
#19g/m²、
#24g/m²
#といった非常に軽い品種が存在する。(ニットーボ株式会社)
#例えば平均20g/m²のT/V Glassなら、
#となる。
#つまり、
#T/V 1t = 約5万m²
#である。
#一方、NER/NEZを平均55g/m²と仮定すれば、
#なので、
#NER/NEZ 1t = 約1.82万m²
#である。
#同じ1tでも、薄いT/VはNER/NEZより約2.75倍の面積を、
#織り、開繊し、表面処理し、検査する
#必要がある。
#したがってSpecial Glass工場は、
#kg/hour
#だけでなく、
#m²/hour
#にも縛られる。
#これが重要である。
#4．日東紡売上を表す本当の式
#私は今後、日東紡を見る式を次のように置く。
#供給側は、
#で決まる。
#需要側は、
#で決まる。
#直感的には、
#「良品基板を何枚欲しいか」
#を起点に、
#そのためには何枚失敗するか、
#一枚の中に何層Glassを入れるか、
#Panelの端を何％捨てるか、
#を逆算していく式である。
#5．Rubin NVL72を一度、物理量へ落としてみる
#NVIDIAのVera Rubin NVL72は公式仕様で、
#72 Rubin GPU
#36 Vera CPU
#18 Compute Tray
#9 NVLink Switch Tray
#という構成になっている。(NVIDIA)
#ここで注意したい。
#2025年のTrendForceはRubinについて、
#Switch Tray：
#24層M8U、Low-Dk2＋HVLP4
#Midplane/CX9/CPX：
#M9、Q Glass＋HVLP4、最大104層
#というCableless構造を想定していた。(TrendForce)
#しかし2026年のNVIDIA公式説明では、現行Rubin NVL72のNVLink spineには約5,000本、総延長2mile超のCopper Cableが存在する。(NVIDIA Developer)
#したがって、
#「Rubinは104層巨大MidplaneだからQ Glassを大量に使う」
#と一律に計算すると、過大推計になる可能性がある。
#そこで私のRubin Base Modelでは、巨大104層Midplaneを丸ごと足すのではなく、
#Package、
#Compute Board、
#Switch Board、
#NIC/CX9相当
#を積み上げる。
#仮定は非開示BOMを補うモデルであり、NVIDIA公式値ではない。
#モデル上のNet Glass Cloth面積は、
#となる。
#平均目付を入れると完成ラックに残るGlass Cloth重量は約12kg。
#製造時の材料利用効率を80％とすると、
#つまり、
#Rubin NVL72を一ラック出荷するための上流Glass Cloth投入量は約15kg
#というのがBase Caseとなる。
#6．なぜPackageのT Glassは「軽い」のに重要なのか
#Rubin一ラックでT Glassだけを見ると、重量では数十～100g台しか使わない可能性がある。
#これは不思議ではない。
#例えば100mm×100mmのPackage substrateにT Glassを4ply使えば、
#である。
#72GPUでも、
#しかない。
#20g/m²なら、
#57.6g
#である。
#つまりT Glassは、
#重量を大量消費する材料ではない。
#その代わり、
#巨大PackageのWarpageを止められる品質
#極薄クロスの均一性
#寸法安定性
#が価値になる。
#日東紡自身もT GlassをAI semiconductor、通信ASIC、高性能CPUなどのPackage substrate用途に位置付けている。(ニットーボ株式会社)
#一方NER/NEZはラック内の大型多層PCBへ入るため、重量でも大量になる。
#だから、
#T = 高品質m²不足
#NER/NEZ = 高品質m²不足＋実物量不足
#という違いが生まれる。
#7．Rubin Ultra、Feynmanへ進むと何が変わるか
#前回のモデルでは、Glass Cloth使用量を、
#Rubin：
#約223m²/rack
#Rubin Ultra：
#約490m²/rack
#Feynman：
#約556m²/rack
#と置いた。
#ここで重要なのは、単純に「世代ごとに全部Q Glassになる」とは考えていないことである。
#むしろ、
#Rubin：
#NER中心＋必要箇所Q
#Rubin Ultra：
#Q＋NEZ
#Feynman：
#NEZ/DXII＋選択的Q
#という方向を想定する。
#理由は、Quartz/Q Glassが優秀である一方、
#加工性、
#価格、
#Drill負荷、
#Panel Yield、
#供給能力
#という代償を持つからである。
#性能が足りる層まで全部Qにするより、
#Critical LayerだけQ
#残りをNEZ/DXII
#にする方が経済合理性が高い。
#これは日東紡にとって非常に重要である。
#Rubinで見えているQ Glass不足が、そのまま2030年まで直線的に続くとは限らない。
#Q不足そのものが、
#NEZ/DXIIを採用するインセンティブ
#になるからである。
#8．NVIDIAだけでは日東紡需要を説明できない
#AI Accelerator市場は既にNVIDIA単独ではない。
#Google TPUについては、供給網予想として2027年500万基、2028年700万基という数字が報じられている。(TrendForce)
#AWSではTrainium2が2025年末時点で140万基landed済みで、Trainium3は2026年半ばまでにほぼ全供給がcommitされる見通し、Trainium4は2027年投入予定である。(Amazon News)
#AMDもAnthropicと最大2GWのMI450展開契約を結び、最初の1GWを2027年前半から展開する。(AMD Newsroom)
#BroadcomはGoogle、Meta、Anthropic、OpenAIなどのCustom AI Silicon需要を背景に、AI semiconductor売上をFY2027約1,150億ドル、FY2028約2,300億ドルまで拡大させる見通しを示している。(Reuters)
#そこで私のBase Caseでは、暦年2027～29年を次のように置く。
#このうち、GoogleやBroadcomの2028～29年数字は公開された確定出荷予想ではなく、現在のGW commitmentやAI semiconductor売上の拡大を反映したシナリオ値である。
#9．Accelerator一基当たりの日東紡Content
#一基のAcceleratorだけ見ても、その周囲に、
#Package substrate、
#Compute Board、
#NIC、
#Switch、
#Midplane、
#CPO関連基板
#が存在する。
#そこで、すべてをAccelerator単位へ按分した日東紡Special Glass contentを、Base Caseで、
#と置く。
#これはChip package内のGlass重量ではない。
#AI systemに必要な日東紡Special GlassをAccelerator一個へ按分した値
#である。
#すると日東紡年度へ換算した需要は概ね、
#となる。
#このモデルが示す重要な点は、
#NVIDIAのシェア低下が、そのまま日東紡の弱材料ではない
#ことである。
#Google TPUへ移っても、
#AWS Trainiumへ移っても、
#Broadcom ASICへ移っても、
#AMDへ移っても、
#高速PCBと大型Packageは必要になる。
#むしろ2030/3期モデルでは、
#Google＋Broadcom系需要がNVIDIAを上回る。
#10．工場別に見る――日東紡の本当のSupply Chain
#Glass Clothは、
#で作る。
#日東紡と南亜塑膠の2025年11月の協業発表は、この工程を理解するうえで非常に重要だった。
#日東紡は、南亜へ織布工程の一部だけを委託し、自社は品質を大きく左右するYarn製造とクロス処理工程への投資を集中する。
#2027年には日東紡が供給するGlass Clothの約20％を、南亜が織布する計画である。(Yahoo Finance)
#つまり役割は概ね、
#という形で見るのがよい。
#台湾側の炉増設についても、国内では溶融炉増設スペースが限られるため台湾で増炉し、2026年後半以降需要に応じて拡張する方針が経営陣から示されている。福島では約150億円を投じたGlass Cloth増産が進み、増設能力を全てT Glassへ振れば2028年度に現在実績の約3倍が可能との説明もある。(産業タイムズ)
#11．工場別能力をtへ逆算する
#ここからは会社非開示部分なのでモデル値である。
#Saleable Finished-Cloth Equivalentとして、
#と置く。
#重要なのは、
#各行を足さない
#ことである。
#同じ1tが、
#Yarn →織布→処理
#と通るため、最終能力は最も小さい工程によって決まる。
#つまり、
#である。
#このモデルでは2027年以降、
#処理工程が最大のボトルネック
#になっていく。
#南亜へ織布を出す戦略が合理的なのはこのためである。
#12．5,500tをm²へ直すと、見え方が変わる
#仮にFY2029の5,500tを、
#T/V系：
#800t
#NER/NEZ/DXII系：
#4,700t
#とする。
#T/Vを平均20g/m²、
#Low-Dk系を55g/m²とすると、
#T/V：
#Low-Dk：
#合計、
#約1.25億m²/年
#となる。
#ここから分かるのは、
#「5,500tのガラス工場」
#というより、
#年間1億m²を超える高精度電子Glass Clothを安定処理する工場
#と考えた方が実態に近いということである。
#13．6,500tなら約1.5億m²へ
#さらに5,500→6,500tへ増産するとする。
#モデル上、
#T/V：
#1,000t
#NER/NEZ/DXII：
#5,500t
#なら、
#T/V：
#5,000万m²
#Low-Dk：
#1億m²
#合計、
#約1.5億m²/年
#である。
#ここで重要になるのが、
#「作れるm²」と「認定済みm²」は違う
#ということである。
#例えば設備能力1.5億m²でも、
#顧客認定済みProduct Mixが90％なら、
#しか対象顧客へ供給できない。
#したがって投資家が本当に知りたいのは、
#認定済みSpecial Glass m²/年
#なのである。
#14．ASPもtではなくm²で考える
#日東紡はT、NER、NEZなどの実ASPを開示していない。
#そこで数量モデル上、Special Glass平均ASPを、
#約1,000万円/t前後
#と置いてきた。
#これをm²へ直す。
#20g/m²のT/Vなら、
#1t = 50,000m²。
#したがって、
#である。
#55g/m²のNER/NEZなら、
#1t =18,182m²なので、
#となる。
#実際には製品グレード、織り、表面処理、厚み、顧客ごとに単価は違う。
#しかし、
#薄物T/Vはt単価だけで見ると価値を過小評価しやすい
#ことが分かる。
#だから最終的には、
#で見るべきである。
#15．そして最後にGood-board Conversionを掛ける
#日東紡がGlass Clothを作れても、CCLメーカーやPCBメーカーが良品基板に変換できなければAI Rackにはならない。
#例えばCompute Boardを、
#0.42m×0.60m
#と仮定する。
#面積は、
#0.252m²。
#Glass Cloth相当27plyなら、
#が完成Board一枚に残るNet Glassである。
#しかし面付け効率80％、
#PCB製造Yield75％なら、
#必要になる。
#完成品には6.8m²しか残らないのに、
#工場では11.3m²投入しなければならない。
#この差が、
#Panel端材
#積層不良
#Via不良
#Plating
#Electrical Test
#によって失われる材料である。
#16．層数、面付け、歩留まりは掛け算で効く
#例えば、
#層数：
#24 →78
#面付け：
#85％ →65％
#PCB Yield：
#80％ →55％
#という変化を単純な感応度として掛けると、
#層数：
#3.25倍
#面付け：
#1.31倍
#Yield：
#1.45倍
#なので、
#となる。
#これは「次世代Boardは必ず6.2倍Glassを使う」という意味ではない。
#重要なのは、
#複数の悪化要因が同時に来ると材料投入量は線形ではなく増幅する
#ということである。
#AI PCBの高多層化が材料会社にとって大きい理由はここにある。
#17．ただし低歩留まりは永久に日東紡のプラスではない
#一見すると、
#PCB Yieldが下がる
#↓
#失敗Boardが増える
#↓
#Glassをもっと買う
#ので、日東紡には良いように見える。
#短期的にはその通りである。
#しかし、
#歩留まりが50％を切る
#↓
#Board価格急上昇
#↓
#Rack組立遅延
#↓
#AI Accelerator出荷数減少
#となれば、
#最終的にはGlass注文そのものが減る。
#したがって材料需要は、
#Yieldが少し悪い＝材料消費増
#だが、
#Yieldが極端に悪い＝System ramp遅延
#という非線形な関係になる。
#日東紡に理想的なのは、
#初期Rampで多少Scrapが出た後、
#Yieldが改善し、
#絶対出荷台数が爆発すること
#である。
#18．AI Accelerator需要から売上・EPSへ
#先ほどの5社Acceleratorモデルを日東紡年度へ変換すると、
#2028/3期：
#1,943t
#2029/3期：
#3,657t
#2030/3期：
#潜在5,543t
#となる。
#平均Special Glass ASPを、
#2028/3：
#1,000万円/t
#2029/3：
#1,050万円/t
#2030/3：
#1,100万円/t
#とすると、
#ただし2030/3は能力制約を入れる。
#全体Special Glass能力5,500tのうち、AI Accelerator以外にもCPU、Memory、通信、Edge等へ供給する必要がある。
#そこでAI向け上限を約4,550tとすれば、
#となる。
#19．EPSモデル
#増分営業利益率を42～44％、
#税後残存率を68％、
#株式数を約1.82億株
#とすると、5社AI Acceleratorに帰属するEPS価値は、
#となる。
#これは「現在のEPSへそのまま足す」数字ではない。
#現在の会社予想には既にAI需要が入っているからである。
#そこで非AI部分との二重計上を避けて正規化すると、Base Caseの全社EPSは、
#2027/3会社予想：109.9円
#↓
#2028/3：約134円
#↓
#2029/3：約169円
#↓
#2030/3：約193円
#という軌道になる。
#この数字そのものより、
#利益成長の律速が需要からcapacityへ移る
#ことが重要である。
#20．5,500→6,500tにはどれくらいCapexが必要か
#工場別に次のSecond Waveを仮定する。
#これは会社計画ではなく、
#Saleable 1,000t増
#へ必要な全工程Capexを積み上げたモデルである。
#Chain全体では、
#程度となる。
#21．減価償却を入れると「設備を作れば即EPS増」ではない
#375億円の設備についてWeighted depreciationを約9％と置くと、
#年間追加減価償却は、
#約35億円
#となる。
#+1,000tを全量販売し、
#ASP 1,100万円/tなら、
#売上：
#+110億円
#Incremental EBITDA Marginを52％とすると、
#EBITDA：
#+57億円
#そこから減価償却▲35億円。
#営業利益増は、
#約22億円
#税後では約15億円。
#EPS：
#約+8円
#である。
#つまり、
#5,500t、
#EPS193円
#から、
#6,500tへ増やすと、
#EPS約201円
#というのがBase Caseになる。
#22．EPS220、250円は単純増産では重い
#同じ経済性をそのまま延長すると、
#となる。
#EPS250円を単純に「tを増やす」だけで達成するのは資本効率が悪い。
#だから重要になるのが、
#NEZ / V / DXIIによるASP/m²上昇
#である。
#例えば同じm²を処理しても、
#より高付加価値品へ移れば、
#Capexを倍にせず売上とMarginを上げられる。
#日東紡が中計で「次世代製品へのシフト」を明示している意味はここにある。(ニットーボ株式会社)
#23．EMIB-Tが来ると何が変わるのか
#EMIB-TのTはT Glassではない。
#IntelのEMIB-Tは、Package substrate内に埋め込むSilicon BridgeへTSVを追加したEMIBの発展形である。TSVを通じてPower Deliveryも行える。(Intel)
#重要なのは、
#巨大Silicon Interposerを全面に敷くのではなく、必要な場所に小さなSilicon Bridgeを埋め込む
#ことである。
#これによって価値の一部が、
#Silicon Interposer
#から、
#Organic Package Substrateそのもの
#へ移る。
#Packageが大型化すれば、
#Warpage、
#Bridge alignment、
#Build-up registration
#がさらに厳しくなる。
#この段階では、
#低CTE T/V Glassの価値はむしろ上がる可能性
#がある。
#24．EMIB-TはBridge数が増えるほどYieldが難しくなる
#Intelは2028年のロードマップとして、
#約10,000mm²級die complex、
#16以上のHBM4/HBM5、
#30以上のEMIB-T Bridge
#までの拡張を示している。(Intel Community)
#単純な直感モデルとして、一Bridgeの成功率が99％なら、
#99.5％でも、
#となる。
#実際の不良は独立ではないので実歩留まりをこの式で計算することはできない。
#ただし、
#一個の部品Yieldが99％でも、30個全部成功させるSystem Yieldは全く別
#という意味である。
#そしてOrganic substrateにT/V Clothを投入した後でBridge embeddingに失敗すれば、そのGlassもScrapになる。
#EMIB-T初期Rampでは、
#良品一Package当たりT/V投入m²が増える
#可能性がある。
#25．EMIB-TはT→Vを早める可能性がある
#巨大Packageでは、
#低CTE
#だけでなく、
#高速I/OのLossも無視できなくなる。
#そこで、
#低CTE＋Low Loss
#を狙うVの意味が大きくなる。
#日東紡のロードマップでもCPO世代ではT/VとNE/NEZを組み合わせる方向が示されている。
#デジタル化社会を支える日東紡のスペシャルガラス
#高速大容量通信社会の実現において、"))
#したがってEMIB-Tが大型AI/HPC Packageへ普及すれば、
#T需要増
#↓
#Vへの移行
#という流れを早める可能性がある。
#26．しかし次にGlass Coreが来る
#EMIB-Tを突き詰めると、Organic substrateそのもののWarpage限界に突き当たる。
#そこで出てくるのがGlass Coreである。
#IntelはGlass Coreについて、
#Organic substrateより高い機械・熱安定性、
#50％少ないPattern Distortion、
#高いFlatness、
#より大きなChiplet Complex
#を可能にすると説明している。(Intel Newsroom)
#IntelとLens Technologyも2026年7月、将来のAI/Data Center向けGlass substrate packaging技術で協業を発表した。(Intel Newsroom)
#つまりGlass Coreは「遠い研究テーマ」から、
#量産工程をどう作るか
#という段階へ近づいている。
#27．Glass CoreになってもABFは消えない
#ここは非常に重要である。
#Glass Coreとは、
#Package substrateの中央CoreをOrganicからGlassへ変える
#技術である。
#Package全体をGlass一枚にするわけではない。
#典型的には、
#Die/HBM
#↓
#ABF/RDL Build-up
#↓
#Glass Core＋TGV
#↓
#ABF/RDL Build-up
#↓
#BGA
#となる。
#Intel自身もGlass CoreをOrganic solutionと並存させるロードマップを示している。(Intel)
#したがって、
#Glass Core ↑ = ABF ↓
#とは限らない。
#むしろCoreが安定することで、
#より細かく、
#より多層のBuild-upを載せられるため、
#ABF/RDL需要が増える可能性さえある。
#28．ではT/V Glass Clothはどれくらい残るのか
#ここは未確定なのでシナリオで考える。
#現在のOrganic PackageのT/V contentを100とする。
#私は、
#程度を想定する。
#ただしこれは単位面積当たりである。
#Glass CoreによってPackage面積が、
#100×100mm
#から、
#120×120mm
#へ拡大すれば、
#面積は1.44倍になる。
#例えばT/V比率が60％へ落ちても、
#なので、
#1 Accelerator当たりT/V需要は14％しか減らない
#ことになる。
#したがって、
#Glass Core比率30％
#＝
#日東紡T売上30％減
#ではない。
#29．初期Glass Coreの材料配分モデル
#2028～30年のHybrid Glass Core Packageを想定すると、私はCore平面を、
#Solid Glass：
#65～80％
#T/V Glass Cloth＋Organic frame：
#15～25％
#Resin/Adhesive/Edge：
#5～15％
#程度と見る。
#Package substrate全体の厚さ・体積イメージでは、
#Solid Glass：
#35～50％
#ABF/Build-up Resin：
#25～35％
#Cu/RDL/TGV：
#10～15％
#T/V Prepreg：
#5～15％
#その他：
#5～10％
#くらいのHybridから始まる可能性が高い。
#これは量産BOMではなく、Glass Coreが「Coreだけを変える技術」であることを数量的に理解するための構造モデルである。
#30．Glass Coreは日東紡にとって単純な悪材料ではない
#直接効果は、
#Organic Core
#↓
#Glass Core
#なので、
#Package用T/V Clothにはマイナスである。
#しかし二次効果がある。
#Glass Coreによって、
#より大きなPackage、
#より多いHBM、
#より多いChiplet、
#より大きなI/O帯域
#が成立する。
#すると外側では、
#Compute PCB、
#NIC、
#Switch、
#Midplane
#の帯域も増える。
#ここでは、
#NEZ / DXII需要が増える。
#したがって日東紡全体では、
#と、
#が同時に起きる可能性がある。
#日東紡にとって重要なのは、
#「Glass Coreが来るか」
#だけではない。
#Glass Core時代に日東紡がどの材料へ価値を移せるか
#である。
#31．時系列で見る構造変化
#私のBase Scenarioは次のようになる。
#2026～27
#Organic Package中心。
#T Glass不足。
#NER大量化。
#Rubin/TPU/Trainium/Custom ASICの数量増。
#NITTOBO ASIA炉、福島、Baotek、南亜がRamp。
#2027～28
#EMIB-T初期量産。
#Package大型化。
#T→V移行開始。
#PCBではNER→NEZ。
#Glass CoreはQualification/Pilot。
#2028～29
#Rubin Ultra級の高多層化。
#Q＋NEZ Hybrid。
#EMIB-T大型化。
#V需要増加。
#Glass Coreが一部AI/HPCへ入り始める可能性。
#2029～30
#NEZ/DXIIが数量主役。
#QはCritical Layerへ選択利用。
#Glass Core比率が上がればT/V content/packageは減少。
#一方、Package大型化とAI Accelerator絶対数増加が一部相殺。
#32．これから日東紡で見るべきもの
#ここまでの分析を総合すると、決算の「売上高」だけを見てもかなり遅い。
#見るべき順番は、
#炉
#↓
#Yarn
#↓
#織布
#↓
#処理
#↓
#顧客認定
#↓
#CCL
#↓
#PCB Yield
#↓
#AI Rack Shipment
#である。
#具体的には、今後はNITTOBO ASIAの新炉稼働、福島処理ラインのm²能力、BaotekのT/NER/NEZ対応、南亜の20％織布がさらに拡大するか、NEZ/V/DXIIの量産認定、M9/M10基板の加工歩留まり、EMIB-T substrate yield、Glass Coreの最初の量産採用を追うべきである。
#次回の日東紡2Q決算は2026年11月5日の予定である。(ニットーボ株式会社)
#33．最終的に、日東紡を何の会社として見るべきか
#日東紡を、
#「NVIDIA向けT Glass企業」
#だけとして見ると、今後の構造変化を取り逃がす可能性がある。
#私はむしろ、
#AI Computeが大型化・高速化するたびに別のGlass bottleneckを取りに行く企業
#として見る。
#Packageが大型化する。
#↓
#T
#さらに低Lossも必要になる。
#↓
#V
#Rack内PCBが高速化する。
#↓
#NER
#224G/448Gへ進む。
#↓
#NEZ / DXII
#Q Glassが不足・加工困難になる。
#↓
#NEZ/DXIIとのHybrid化
#EMIB-Tが大型化する。
#↓
#T/VのMechanical valueが上昇
#Glass Coreが来る。
#↓
#T/Vの全面使用は減るが、NEZ/DXIIとHybrid材料へ価値が移る
#という構造である。
#34．日東紡の最大のリスクも変わった
#これまでは、
#「AI需要が失速する」
#ことが最大リスクに見えた。
#もちろんそれは今でも重要である。
#しかし足元では別のリスクが大きくなっている。
#それは、
#需要が強すぎるのに、日東紡が十分な認定済みm²を作れないこと
#である。
#さらに、
#材料を作れても、
#CCLメーカー、
#PCBメーカー、
#Packageメーカー
#のYieldが上がらなければ、
#AI system自体のRampが遅れる。
#つまり日東紡の利益は、
#の全てが揃って初めて最大化する。
#35．結論――「t」から「認定済みm²」へ
#今回の分析で最も重要な結論は、
#日東紡のSpecial Glassをtだけで追うのをやめる
#ことである。
#本来追うべきKPIは、
#であり、
#その次に、
#そして、
#である。
#現在のモデルでは、
#Special Glass saleable capacityは、
#2026：
#約3,250t
#↓
#2027：
#約4,400t
#↓
#2028：
#約5,000t
#↓
#2029：
#約5,500t
#と拡大する。
#さらに約300～400億円規模のSecond Wave Capexを投入できれば、
#6,300～6,500t、
#EPS200円前後
#が見えてくる。
#しかしEPS220～250円へ進むには、
#単なる増産だけでは資本効率が悪い。
#必要なのは、
#NEZ
#V
#DXII
#へのMix Shiftである。
#つまり日東紡の次の成長段階は、
#「たくさん作る」
#ではなく、
#同じm²を、より難しく、より価値の高いGlassへ置き換える
#ことにある。
#AI時代のGlass bottleneckは消えない。
#ただしボトルネックの場所は、
#T
#↓
#NER
#↓
#NEZ
#↓
#V
#↓
#DXII
#↓
#Hybrid Glass Core
#へ移動する。
#その移動するボトルネックを、日東紡が何世代連続で取れるのか。
#私は今後の日東紡を見るうえで、そこが最も重要な問いだと考える。
#過去の分析記事
#付録――日東紡Special Glass数量モデル・EPS・工場能力・世代別BOM
#A．数量モデルの基本式
#本稿の数量モデルでは、日東紡Special Glass需要を単純な「AI Accelerator台数×重量」だけでは計算しない。
#基本的には、
#とする。
#直感的には、
#最終的に必要な良品基板面積×何枚のGlass Clothを積層するか÷Panelの無駄÷製造途中で捨てるBoard
#である。
#さらに重量へ変換する場合、
#となる。
#A-1．Special Glass売上の基本式
#売上は、
#とする。
#供給側は、
#である。
#つまり、
#工場を建てただけでは売上capacityにならない。
#設備完成後に、
#試運転
#↓
#歩留まり改善
#↓
#顧客認定
#↓
#CCL認定
#↓
#PCB量産
#まで通って初めて売上となる。
#A-2．最終供給能力
#Special Glassは、
#と流れる。
#したがって、
#である。
#三工程を足してはいけない。
#同じ1tが三工程を順番に通るからである。
#A-3．歩留まり込みNameplate能力
#販売可能能力を、
#とすると、
#となる。
#Base Caseとして、
#Yarn稼働・良率：
#96％
#織布良率：
#98％
#処理良率：
#97％
#最終品質：
#97％
#認定有効率：
#98％
#とすると、
#程度となる。
#したがって、
#6,500tの販売可能能力を作るには、
#程度の名目工程能力が必要になる可能性がある。
#B．Glass Cloth目付前提
#日東紡公表の代表的Glass Cloth規格には、次のような目付がある。
#本モデルでは複数Styleが混在すると考え、平均目付を次のように置く。
#B-1．1tをm²へ変換
#T/V：
#NER/NEZ：
#Q：
#したがって、
#となる。
#T/Vは薄いため、同じ1tでもNER/NEZの約2.75倍の面積を処理する。
#C．AI Accelerator数量モデル前提
#C-1．暦年Accelerator台数
#Base Case。
#単位は百万基。
#Broadcom欄ではGoogle TPUを除き、二重計上を避ける。
#C-2．Accelerator一基当たり日東紡Special Glass content
#これはChip package単体ではなく、
#Package
#＋Compute Board
#＋Switch
#＋NIC
#＋Midplane等
#をAccelerator一基へ按分したモデル値である。
#C-3．暦年需要
#例えばNVIDIA 2027なら、
#なので、
#である。
#同様に計算すると、
#C-4．日東紡年度への変換
#年度を、
#として近似する。
#例えばFY2027のNVIDIAなら、
#となる。
#結果、
#D．Special Glass価格前提
#平均ASPは製品Mixにより上昇すると仮定する。
#これをm²単価へ直す。
#T/V
#20g/m²なら、
#1t =50,000m²。
#ASP 1,000万円/tなら、
#NER/NEZ
#55g/m²なら、
#1t ≈18,182m²。
#したがって、同じ1,000万円/tでも、
#材料の目付によってASP/m²は大きく変わる。
#E．工場別Special Glass Capacityモデル
#以下は会社非開示部分を含むBase Case。
#E-1．Yarn能力
#最大の増産拠点はNITTOBO ASIA。
#E-2．織布能力
#FY2027の南亜900tは、
#全体4,500t
#×
#南亜約20％
#として、
#と逆算している。
#E-3．処理能力
#E-4．最終Supply
#したがって、
#FY2027以降の律速は、
#Treatment
#と置く。
#E-5．AI Accelerator需要によるCapacity占有率
#したがってFY2029には、AI Acceleratorだけで現在モデル上の全供給能力を使い切る。
#実際にはMemory、CPU、通信、Edge等にも必要なので、
#AI向けに使える上限をBase Caseで、
#約4,550t
#とする。
#F．Rubin → Rubin Ultra → Feynman 材料BOMモデル
#以下のm²は完成ラックに残るNet Glass Cloth area。
#会社やNVIDIAが開示したBOMではなく、PCB面積・層数・用途からのモデル値である。
#F-1．世代別Glass Cloth総面積
#倍率：
#F-2．材料別BOM
#最も大きな構造変化は、
#である。
#Q GlassはRubin Ultraで最大化し、その後Critical Layerへ選択利用されるシナリオを置く。
#F-3．重量換算
#目付を掛けると、
#Rubin
#T：
#NER：
#Q：
#等から、
#Net：
#約12.1kg/rack
#製造材料効率80％なら、
#Rubin Ultra
#Net：
#約25.9kg/rack
#材料利用効率65％なら、
#Feynman
#Net：
#約29.5kg/rack
#材料利用効率60％なら、
#F-4．10万Rack当たり投入量
#G．PCB面積・層数・面付け効率・歩留まり感応度
#Good Board一枚当たり必要Glassは、
#とする。
#A：
#Board面積
#N：
#Glass ply数
#P：
#Panel面付け効率
#Y：
#PCB工程歩留まり
#である。
#G-1．面付け効率
#85％から65％へ悪化すると、
#したがって、
#Glass投入量+31％
#となる。
#G-2．PCB Yield
#80％から55％へ悪化すると、
#つまり、
#Glass投入量+45％
#である。
#G-3．層数との複合効果
#24層→78層：
#面付け：
#1.31倍
#Yield：
#1.45倍
#なので、
#となる。
#これは実際のBOM予測ではなく、
#複数制約が同時に悪化すると材料投入量が非線形に増える
#ことを示す感応度。
#H．EMIB-T歩留まり感応度
#120mm×120mm、
#T/V Glass 5plyとする。
#Net Glass面積：
#良品一Package当たり必要投入量は、
#となる。
#歩留まりが低いほどGlass消費量は増える。
#ただしYieldが悪すぎるとSystem Rampが遅れるため、
#低Yield＝永久に日東紡にプラス
#ではない。
#H-1．Bridge数感応度
#一Bridgeの独立成功率を仮に99％とする。
#30 Bridgeなら、
#99.5％なら、
#99.8％なら、
#実歩留まり予測ではないが、多数Bridgeを統合すると一部工程Yieldが非常に重要になることを示す。
#I．Glass Core材料配分モデル
#現在のOrganic PackageをT/V content=100とする。
#I-1．Core平面配分
#初期Hybrid Glass Core Base Case：
#I-2．Package substrate体積・厚さイメージ
#これは量産BOMではなく構造モデル。
#I-3．T/V残存率
#現在のOrganic Packageを100とすると、
#しかしPackage面積が、
#100mm×100mm
#から、
#120mm×120mm
#へ増えれば、
#倍になる。
#例えばT/V含有率が60％へ低下しても、
#なので、
#1 Accelerator当たりT/V需要は、
#Organic時代の約86％
#残る。
#J．Base EPSモデル
#AI Accelerator由来Special Glass売上は、
#※FY2029潜在需要5,543tに対して供給制約を設定。
#J-1．営業利益
#Incremental Operating Margin：
#FY2027：
#42％
#FY2028：
#43％
#FY2029：
#44％
#とする。
#すると、
#J-2．EPS寄与
#税後残存率68％、
#株式数1.82億株。
#したがって、
#K．Bear / Base / Bull EPS
#非AI部分はFY2027営業利益約278億円を起点として、その後年率約3％成長とする。
#K-1．シナリオ前提
#K-2．全社EPS
#K-3．現在会社予想からの推移
#現会社予想FY2026：
#EPS 109.87円
#Base Case：
#とする。
#L．5,500t →6,500t Capexモデル
#Base Case追加Capex：
#Saleable Capacity増加：
#+1,000t
#なので、
#となる。
#L-1．追加減価償却
#Weighted depreciation rateを約9.3％とすると、
#年間追加償却：
#約35億円
#L-2．追加1,000tの利益
#ASP：
#1,100万円/t
#売上：
#Incremental EBITDA Margin：
#52％
#減価償却：
#▲35億円
#営業利益：
#税後：
#EPS：
#したがって、
#FY2029 Base：
#193円
#↓
#6,500t Full Ramp：
#約201円
#となる。
#M．EPS200 / 220 / 250円逆算
#単純な量産型モデルでは、
#したがってEPS220～250円を単純な物量だけで目指すのは資本効率が悪い。
#必要なのは、
#である。
#N．高付加価値化を入れた場合
#ASPを1,300万円/t、
#Incremental EBITDA Marginを55％とする。
#この場合、1,000t追加当たりEPS寄与は約13～14円まで上がる。
#すると概算で、
#となる。
#つまり、
#NEZ / V / DXIIへのMix Shiftは、炉を増やす以上に資本効率へ効く可能性
#がある。
#O．最終監視KPI
#本モデルから導かれる優先KPIは次の通りである。
#Supply Side
#NITTOBO ASIA溶融炉能力
#Special Glass Yarn t/年
#福島処理ラインm²/月
#Baotek処理能力
#南亜織布比率
#Qualification Side
#T/V認定済みm²
#NER→NEZ認定
#NEZ→DXII認定
#M9/M10 CCL qualification
#EMIB-T substrate認定
#Glass Core向けHybrid material認定
#Downstream
#Panel面付け効率
#Sequential Lamination回数
#Drill寿命
#Via/Plating Yield
#最終PCB Good-board Yield
#Package Assembly Yield
#Demand Side
#Rubin / Rubin Ultra / Feynman rack出荷
#Google TPU数量
#AWS Trainium数量
#Broadcom Custom XPU数量
#AMD Instinct数量
#P．最終式
#本稿のモデルを最も短くまとめると、
#そして利益は、
#である。
#この二つの式を追えば、
#AI Acceleratorが何百万基出るか
#だけでなく、
#日東紡が何m²認定されているか
#PCBメーカーが何％良品化できるか
#NEZ/V/DXIIへ何％Mix Shiftするか
#まで、日東紡EPSへ接続できる。
#これが本稿で使用した数量モデルの基本骨格である。
#投資助言を目的と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いたします。
#