今の相場の原因はインフレではなくAIだと思う

今の相場の原因はインフレではなくAIだった

コロナ流動性相場の崩壊と、生成AIが作った第二の株高

現在の株高を説明するとき、「世界中で通貨が増え、貨幣価値が低下したため、株や半導体の価格が上がった」というインフレ理論が語られることがある。

確かに、コロナ禍で各国政府と中央銀行が供給した巨額の資金は、2020～2021年の株高を作った。現金給付、企業支援、ゼロ金利、量的緩和によって預金が増え、その一部が株式、住宅、暗号資産へ向かった。

しかし、この説明を2023年以降の相場までそのまま延長することはできない。

なぜなら、最初の流動性相場は2022年に一度、明確に崩壊しているからである。

その後、金利がまだ高く、中央銀行が保有資産を減らしている最中に、NASDAQ、日本株、半導体株は再び上昇した。この第二の上昇を作ったものは、単なる通貨量の増加ではなかった。

生成AIによって、実際の売上、利益、設備投資、電力需要、メモリ需要が突然発生したこと。

これが、2023年以降の相場を動かした中心的な原因である。

1．2020年――コロナが市場へ大量の通貨を供給した

新型コロナウイルスによる世界的な株価急落は、2020年2～3月に発生した。

米国政府は家計、企業、州・地方政府を支えるため、大規模な財政支出を行った。米議会予算局は、コロナ関連法によって2020年度の財政赤字が約2.3兆ドル、2021年度には約0.6兆ドル拡大したと推計している。(Congressional Budget Office)

FRBも2020年3月、政策金利を事実上のゼロへ引き下げ、国債や住宅ローン担保証券を大量に購入した。

米国のM2は、2019年12月の15.35兆ドルから2021年12月には21.50兆ドルへ増えた。増加額は約6.15兆ドル、増加率は約40％である。(FRED)

FRBの総資産も、2019年12月25日の約4.17兆ドルから、2022年4月13日には約8.97兆ドルへ拡大した。約4.8兆ドル、率にして約115％の増加だった。(FRED)

この資金がすべて直接株式市場へ投入されたわけではない。

政府支出によって家計や企業の銀行預金が増え、ゼロ金利によって現金や国債の魅力が低下し、余剰資金が株式、住宅、暗号資産へ移動した。また、金利低下によって将来利益の現在価値が上昇し、特に遠い将来の成長を織り込むグロース株のPERが拡大した。

この結果、NASDAQ 100は2020年に47.58％、2021年に26.63％上昇した。

これは典型的な流動性相場だった。

企業利益が増えた銘柄だけでなく、赤字の成長企業、SPAC、暗号資産、メタバース関連などにも資金が流れた。資金量と低金利が、幅広い資産価格を持ち上げていたからである。

2．日本株にも資金は入ったが、米国ほど強くなかった

日本も財政支出、企業向け融資、日銀の資産購入によって通貨と預金が増えた。

しかし、日本にはMicrosoft、Amazon、Alphabet、Metaのように、コロナ禍そのものを大きな利益へ変えられる巨大プラットフォーム企業が少なかった。

日経平均は2020～2021年に上昇したものの、2021年末の終値は2万8,791円71銭だった。翌2022年末には2万6,094円50銭まで下落している。(Nikkei Indexes)

米国ではクラウド、広告、電子商取引、ソフトウェア、動画配信がコロナ需要を取り込んだ。一方、日本株は自動車、機械、金融、素材、内需企業の比率が高い。

そのため、コロナ流動性の恩恵は受けても、NASDAQのような急角度の上昇にはなりにくかった。

当時、半導体の長期成長へ投資する方法としても、半導体メーカーそのものより、半導体を安く大量に仕入れ、クラウドや広告として継続課金できるハイパースケーラーを保有する方が安定していた。

NVIDIAのCUDAとAI計算の可能性に気付いた投資家は既に存在した。しかし、AIが一般社会へどれほど浸透し、どれほどの計算資源を必要とするかは、まだ証明されていなかった。

3．2022年――通貨は増えていたのに株価は崩壊した

2022年になると、コロナ期の財政支出、供給制約、労働力不足、エネルギー価格上昇などによってインフレが深刻化した。

FRBは2022年3月16日に利上げを開始し、政策金利の誘導目標を0.25～0.5％へ引き上げた。(Federal Reserve)

金利上昇によって、将来利益の現在価値が下がり、債券の魅力が高まり、グロース株の評価倍率が急速に縮小した。

NASDAQ 100は2022年に32.97％下落した。日経平均も2021年末から2022年末までに約9.4％下落した。(Nikkei Indexes)

米国M2も2022年3月に21.79兆ドルでピークを付け、2023年5月には20.83兆ドルまで約0.96兆ドル減少した。(FRED)

ここから分かるのは、通貨量が大きく増えたからといって、株価が永続的に上がるわけではないということである。

金利上昇と信用縮小が始まれば、既に増えた通貨が存在していても、株式の評価額は下がる。

2022年は単なる押し目ではなかった。

2020～2021年の流動性相場が、一度終了した年だった。

4．AI以前の半導体は、長い冬へ向かっていた

2022年末から2023年前半の半導体産業は、非常に厳しい状態だった。

PCはコロナ特需の反動に入り、スマートフォン需要も弱かった。仮想通貨市場は崩壊し、マイニング向けGPU需要も消えた。メタバースは巨額投資に対して利用者と収益化が追いつかず、量子コンピューターは大規模な商用需要を作るには遠すぎた。

Samsung電子の半導体部門は2023年第1四半期に4.58兆ウォンの営業赤字を計上した。メモリ需要の減少、顧客の在庫調整、工場稼働率低下が同時に起きていた。(Samsung Global Newsroom)

SK hynixも2023年通年で、売上高32.77兆ウォンに対し、7.73兆ウォンの営業赤字となった。(SK hynix Newsroom)

NVIDIAもChatGPT登場直前までは、ゲーム需要の反動と在庫問題に苦しんでいた。

AIがなかったとしても、各社の減産と在庫整理によって、いずれ通常の半導体サイクルは底打ちしただろう。

しかしそれは、

• 赤字から黒字へ戻る
• PCとスマートフォン需要が正常化する
• メモリ価格が底値から反発する
• 工場稼働率が回復する

という、従来型の景気循環回復だった可能性が高い。

現在のようなGPU不足、HBM不足、データセンター建設競争、電力不足まで伴う巨大な設備投資サイクルを作れる別の需要は、当時ほとんど見当たらなかった。

AIがなければ、半導体産業が数年間の冬へ入っていた可能性は十分にあった。

5．2022年11月30日――ChatGPTが潜在需要を可視化した

OpenAIは2022年11月30日、ChatGPTを一般公開した。(OpenAI)

AI技術自体は、それ以前から存在していた。

Transformer、大規模言語モデル、CUDA、GPUによる並列計算も、ChatGPTによって突然発明されたわけではない。

ChatGPTが変えたのは、AIの能力を一般利用者、企業経営者、政府、投資家が同時に理解できる形で提示したことだった。

研究論文やベンチマークではなく、誰でも入力し、数秒で結果を受け取れる製品としてAIが現れた。

これによって、

• 検索
• ソフトウェア開発
• 広告
• カスタマーサポート
• 文書作成
• 調査
• 設計
• 教育

など、巨大な既存市場がAIによって変わる可能性が一気に意識された。

ただし、ChatGPT公開直後の段階では、それが本当に巨大な半導体発注へ変わるかは、まだ確定していなかった。

6．2023年5月24日――AIが物語から実需へ変わった

市場の本当の転換点は、2023年5月24日のNVIDIA決算だった。

NVIDIAの2023年2～4月期売上高は71.9億ドルだったが、次四半期について110億ドルという異例の売上高見通しを示した。会社は、生成AI需要へ対応するため供給を大幅に増やすと説明した。(NVIDIA Investor Relations)

市場はここで初めて、

生成AIは単なる将来の物語ではなく、既にGPUの発注、供給制約、売上高になっている

と理解した。

FRBが最初に利下げへ転じたのは2024年9月18日である。2023年5月のAI相場開始時点では、利下げは始まっておらず、FRBは量的引き締めを続けていた。(Federal Reserve)

実際、FRBの総資産は2023年5月24日の約8.44兆ドルから、2026年7月22日には約6.75兆ドルへ減少した。約1.69兆ドル、約20％の縮小である。(FRED)

それでもAI株と半導体株は大きく上昇した。

これは、2023年以降の相場が、中央銀行の資金供給だけで作られたものではないことを示している。

7．2023年以降の株高は、利益成長が金利を上回った相場だった

NASDAQ 100は2023年に53.81％上昇した。2024年にも24.88％上昇している。

日経平均も、

• 2022年末：2万6,094円50銭
• 2023年末：3万3,464円17銭
• 2024年末：3万9,894円54銭
• 2025年末：5万339円48銭

と上昇した。

2022年末から2023年末までの上昇率は約28.2％、2024年も約19.2％上昇している。(Nikkei Indexes)

この時期、政策金利は依然として高く、FRBと日銀の資産拡大が相場を直接押し上げていたわけでもない。

それでも株価が上昇できたのは、AI企業の利益予想が金利上昇による評価圧縮を上回ったからである。

2026年4月期のNVIDIAの四半期売上高は816億ドルで、前年同期比85％増。データセンター売上高は752億ドルで、92％増だった。(NVIDIA Investor Relations)

この成長を一般的なインフレだけで説明することはできない。

物価が数％上がったから、企業の売上高が85％増えたのではない。

新しい計算需要が生まれ、それを供給できる企業へ売上と利益が集中したのである。

8．AIはメモリサイクルを通常回復から構造成長へ変えた

生成AIの最初の恩恵はGPUへ現れたが、その需要はすぐにメモリと周辺設備へ波及した。

AIアクセラレーターは、大量のHBMを必要とする。

HBMは通常のDRAMより製造工程が複雑で、多数のDRAMダイ、先端パッケージ、検査能力を消費する。メモリメーカーが高収益のHBMへ生産能力を振り向ければ、通常のDRAM供給も引き締まる。

さらに、AIモデルとデータ量が増えれば、

• NAND
• データセンターSSD
• ネットワーク
• 光通信
• 変圧器
• 発電設備
• 冷却装置
• 水
• データセンター用地

まで必要になる。

WSTSは、2024年の世界半導体市場が前年比19％増となり、特にメモリ市場は81％増えると予測した。(WSTS)

2023年に巨額赤字を出していたメモリ産業が、わずか一年程度で歴史的な利益成長へ転換した。

これは単なる在庫調整後の反発だけではない。

減産によって供給が弱くなっていた時期に、生成AIという巨大な新規需要が衝突した

結果である。

9．日本株はAIによって世界の投資家に再発見された

日本には米国のハイパースケーラーに相当する巨大企業は少ない。

しかし、AIインフラを作るために必要な、

• 半導体製造装置
• テスター
• シリコンウェハ
• 切断・研削装置
• 光ファイバー
• 電線
• 電力設備
• 精密部品
• 素材

の企業が多数存在する。

そのため米国でNVIDIAとハイパースケーラーの設備投資が拡大すると、日本株はAI供給網として注目された。

最初に半導体・電気機器・製造装置株へ資金が入り、日経平均と日本株ETFが上昇した。その後、海外投資家の日本株配分が増え、銀行、商社、保険、自動車、建設などへ物色が広がった。

2023年の東証プライム市場の年間売買代金は約943.8兆円となり、当時の過去最高を記録した。2022年の約605.4兆円から大幅に増加している。(日本取引所グループ)

2026年5月末のプライム市場時価総額は約1,332.9兆円だった。このうち電気機器だけで約287.5兆円を占めている。

東証改革、円安、自社株買い、増配、デフレ脱却期待も日本株上昇を支えた。

しかし、それらの多くは2023年以前から存在していた。

なぜ2021～2022年には上値を抜けず、2023年から急に上昇角度が変わったのか。

時間的な順序を見る限り、

AIによって日本の半導体供給網が注目され、そこで入った資金が日本株全体へ拡散した

という説明が最も整合的である。

AIがなければ、日本株には円安による輸入コスト上昇、弱い個人消費、中国経済の減速、人口減少、財政不安といった問題が、より強く表面化していた可能性がある。

米国には巨大なプラットフォーム企業があるが、日本は米国が作る需要を供給網として受け取る側である。

その意味で、日本株は米国以上にAI相場へ依存していた面がある。

10．AIはインフレの原因なのか

ここでは、時期を分けて考える必要がある。

2021～2022年のインフレ

このインフレの主因はAIではない。

生成AI投資が本格化する前に、

• コロナ財政支出
• 家計預金の増加
• サプライチェーン混乱
• エネルギー価格
• 住宅需要
• 労働力不足

によって物価が上昇していた。

したがって、コロナ後の最初のインフレをAIが作ったという説明は、時間的に成立しない。

2023年以降の局所的なインフレ

一方、AIは現在、

• GPU
• HBM
• DRAM
• NAND
• 電力
• 変圧器
• 建設人員
• データセンター用地
• 技術者賃金

に対して強い価格上昇圧力を作っている。

これは経済全体の物価を一律に押し上げるというより、AIインフラ周辺に生じる局所的な需要インフレである。

因果関係は、

インフレが半導体需要を作った

のではない。

AI需要が半導体、電力、建設の価格上昇を作った

のである。

11．現在のAI相場は、典型的なPERバブルではない

2026年7月29日時点で、NVIDIAの実績PERは約29.3倍、Micronは約17.5倍だった。一方、Appleは約41.5倍で、時価総額は約5.05兆ドルに達している。

NVIDIAは売上高85％増、データセンター売上高92％増でありながら、PERは30倍を下回っている。

これは市場がAIを無条件に信じている状態ではない。

むしろ、

• 成長率が少し鈍れば売られる
• 設備投資の回収期間が疑われる
• 中国企業の増産が警戒される
• メモリサイクルのピークが意識される
• 好決算でも市場予想を下回れば売られる

という、非常に厳しい評価が続いている。

典型的なバブル末期では、悪材料が無視され、赤字企業まで買われ、PERが際限なく上がる。

現在は反対に、記録的な利益を上げていても売られている。

この警戒心自体が、NVIDIAをPER50倍、100倍へ簡単に押し上げないバブル抑制装置として働いている。

ただし、過熱が存在しないわけではない。

それは上場AI企業のPERより、

• 信用取引
• レバレッジETF
• 株式担保融資
• データセンター融資
• 社債
• プライベートクレジット
• AIスタートアップ評価

など、資金調達側に現れている可能性がある。

12．2026年夏の半導体下落――懸念が原因なのか、価格が先なのか

2026年夏、半導体株とメモリ株は急激に下落した。

表面上は、

• AI設備投資の回収不安
• メモリサイクルのピーク
• 中国のCXMTなどの増産
• ハイパースケーラーの資金負担
• 半導体株の高い評価

が原因として説明されている。

これらはすべて実在する論点である。

しかし、下落の始まりを説明するには、別の順序も考える必要がある。

懸念が生まれたから株価が下がったのではなく、株価が下がり始めたため、既存の懸念が下落理由として選ばれた可能性である。

13．最初の売りは、普通の利益確定だった可能性がある

短期間に大きく上昇した株を、機関投資家が一部利確することに特別な思想は必要ない。

• 一銘柄の比率が上限を超えた
• 半導体セクターの比率が大きくなりすぎた
• 月末や四半期末のリバランス
• 決算前のリスク削減
• 顧客への利益確定
• 他セクターへの資金移動

といった理由で十分である。

機関投資家は運用額が大きいため、通常の利益確定でも株価へ影響する。

そこで数％下落すると、次の売り手が現れる。

**機関の利益確定**  
↓  
**個人投資家の利益確定**  
↓  
**短期筋のトレンド転換売り**  
↓  
**信用取引の損切り**  
↓  
**レバレッジETFの縮小**  
↓  
**ファンドのボラティリティ管理売り**  
↓  
**追証・強制決済**

最初に売った機関は、30％下げるつもりではなかったかもしれない。

しかし、市場全体のポジション量を誰も正確には把握できない。

別のファンドの損失上限、個人の追証価格、オプションディーラーのヘッジ位置、レバレッジETFの最終保有者は、外部から完全には見えない。

そのため、各参加者が合理的に少しずつ売った結果、全体では誰も予想しなかった連鎖が発生する。

14．「ヘッジファンドが大量に売った」は、巨大な弱気判断を意味しない

ヘッジファンドは2026年7月初めまで、半導体・テクノロジーハードウェア株を4週連続で売り越していた。(Reuters)

また、半導体関連ファンドからは6月下旬に約110億ドルが流出したと報じられている。SOX指数は6月の高値から7月中旬までに11％以上下落した一方、年初来では依然として大幅な上昇を維持していた。(Reuters)

こうした数字を見ると、ヘッジファンドがAI相場の崩壊を見抜き、計画的に売り崩したように感じられる。

しかし、合計した売却額が大きいことと、最初から強い弱気の意図があったことは同じではない。

一つのファンドが利益確定し、価格が下がり、別のファンドが損失上限へ達し、クオンツがトレンド転換を検知し、さらに別のファンドがグロス・エクスポージャーを縮小する。

その結果を合計すれば、「過去最大級の売り」になる。

つまり、過去最大の売却は、必ずしも過去最大の弱気確信を意味しない。

同じ方向への機械的な反応が、過去最大規模で重なっただけかもしれない。

15．信用とレバレッジが下落を止まりにくくした

米国の顧客マージン債務は、2025年12月の約1.23兆ドルから、2026年6月には約1.50兆ドルへ増加した。半年で約22.6％の増加である。(FINRA)

上昇中は、

**株価上昇 → 担保価値上昇 → 借入余力増加 → 追加購入 → さらに株価上昇**

という循環になる。

しかし下落すると、

**株価下落 → 担保価値低下 → 証拠金不足 → 強制売却 → さらに株価下落**

へ逆回転する。

この局面では、AI需要が強いか、PERが安いか、来年の利益が増えるかは、短期的な売却判断に影響しにくい。

売りたいから売るのではなく、売らなければならないから売る参加者が増えるためである。

16．韓国市場は、この連鎖を最も極端に示した

2026年7月28日、KOSPIは10.84％下落した。

海外投資家は約5兆ウォンを売り越した一方、個人投資家は約4兆ウォンを買い越している。SK hynixとSamsung電子を中心とする半導体売りと、単一株レバレッジ商品の解消が市場全体へ波及した。(Reuters)

翌7月29日、SK hynixは営業利益が前年同期比で約6倍に増えたにもかかわらず売られ、KOSPIも大きく下落した。(Reuters)

これは、業績が悪化したから株価が下がったという単純な相場ではない。

極端に高くなった期待、レバレッジ、混雑したポジションが、わずかな予想未達をきっかけに逆回転した。

AI需要を長期的に信じている投資家であっても、信用維持率やファンドの損失上限には逆らえない。

17．Appleが買われたのは、AIが否定されたからではない

同じ時期、半導体株が売られる一方で、Appleの時価総額は約5兆ドルへ到達した。

AppleのPERはNVIDIAより高い。それでもAppleが買われたのは、Appleの成長率がNVIDIAを上回ると考えられたからではないだろう。

Appleには、

• 巨額の既存キャッシュフロー
• 継続的な自社株買い
• 巨大な顧客基盤
• 比較的安定した売上
• AI設備投資競争への直接負担が小さい
• ファンドが保有しやすい流動性

がある。

つまりAppleは、半導体の清算連鎖へまだ巻き込まれていないため、資金の避難先になった可能性が高い。

実際、2026年6月以降、Magnificent Sevenは8％以上、SOX指数は19％下落した一方、S&P 500構成銘柄の約3分の2は上昇し、等ウェイト指数は約4％上昇した。(Reuters)

市場全体から資金が消えたのではない。

混雑したAI・半導体から、まだ清算されていない銘柄へ資金が移動したのである。

ただし、AppleもPER約41倍であり、メモリ価格上昇は製品原価を押し上げる。

値上げによって既存顧客へ転嫁できるという価格決定力が評価されているとしても、買い替え周期の長期化や販売数量減少が起きれば、現在の高い評価を維持できるとは限らない。

現在安全に見えることと、中長期的に割安であることは別である。

18．市場は本当にAIを疑っているのか

市場がAIそのものを本気で否定しているなら、

• NVIDIAの売上高が85％増える
• データセンター売上高が92％増える
• HBM需要が拡大する
• 半導体設備投資が続く
• 中国の新規メモリ企業へ資金が集中する
• AIインフラ計画が継続する

という現象とは整合しにくい。

現在、市場が疑っているのはAIの能力ではなく、

• 現在の設備投資速度
• 投資回収までの時間
• 企業間の利益配分
• 半導体メーカーの超過利益の持続性
• 信用と担保による株価上昇の持続性

である。

さらに、作業AIやエージェントAIは、ChatGPT登場時ほど一度で凄さが伝わりにくい。

ChatGPTは質問すればすぐに能力が分かった。

一方、作業AIは実際の業務、開発、調査、設計を数日から数週間任せなければ、生産性の差を体感しにくい。

そのため、市場参加者がAIの存在は理解していても、一人の利用者が複数のAIエージェントを常時稼働させることで、推論需要がどこまで増えるかまでは十分に織り込めていない可能性がある。

結論――価格が先に崩れ、ポジションが崩れ、最後に物語が作られた

現在の相場を一本の時間軸で整理すると、次のようになる。

2020～2021年

政府支出、ゼロ金利、量的緩和、預金増加によって作られた流動性相場。

2022年

インフレと急速な利上げにより、最初の相場が崩壊。半導体はPC、スマートフォン、仮想通貨需要の反動で冬へ向かった。

2022年11月～2023年5月

ChatGPTがAIの能力を可視化し、NVIDIAの決算が巨大なGPU需要を売上として証明した。

2023年以降

AIがGPU、HBM、NAND、製造装置、ネットワーク、電力、冷却、データセンター建設へ実需を波及させた。日本株もAI供給網として再発見され、その後に資金が銀行、商社、保険などへ広がった。

2026年夏

半導体株が短期間に上昇しすぎ、一部の機関投資家が通常の利益確定やリバランスを行った。そこから信用、レバレッジETF、クオンツ、損失管理、追証が連鎖し、最初の売り手も予想しなかった規模の下落になった可能性がある。

その後、

• AI設備投資不安
• メモリサイクル
• 中国勢
• 資金調達負担

という実在する懸念が、下落を説明する物語として強調された。

懸念が虚構なのではない。

原因と説明の順番が逆だった可能性がある。

最初に価格が崩れた。

次にポジションが崩れた。

最後に、その値動きを説明する物語が作られた。

AI需要は本物であり、NVIDIAやメモリ企業の利益にも現れている。一方、その本物の成長を買うために積み上がった信用とレバレッジは、価格が下がれば逆回転する。

現在起きていることを最も端的に表すなら、次のようになる。

**コロナが市場へ通貨を供給した。 インフレと利上げがその相場を壊した。 AIが新しい実需と利益を作り、株価を再び上昇させた。 そして今、AI産業ではなく、AIを買うために積み上げられたポジションが壊れている。**

今の相場の主因はインフレではない。

インフレは背景であり、円安と金融資産の増加は増幅装置だった。

2023年以降の相場を始め、半導体を冬から歴史的な設備投資サイクルへ反転させ、日本株を世界の投資対象へ押し上げた中心的な力は、生成AIだったのである。

特定銘柄の推奨・勧誘・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。