AI半導体入門 — 基本からわかるバリューチェーン

AIデータセンター時代の半導体バリューチェーンを、物理・化学・数学の基本から図解で理解する。

半導体バリューチェーンの基本から投資判断まで。Level 1(基礎)→ Level 5(テーゼ)→ Phase 2(実践)の段階式カリキュラム。

Level 1 2026-02-26

Lesson 0 — 半導体・ロジック・メモリ基礎Q&A

半導体とは何か → トランジスタでなぜ計算できるか → ロジックとメモリの違い → なぜ微細化が必要か

半導体 = スイッチ 論理ゲート AND回路 1T1C構造 ロジック vs メモリ 微細化の理由
Level 1 2026-02-25

Lesson 1 — 半導体の第一原理からHBMまで

トランジスタ → 微細化 → ファブレス/ファウンドリ → メモリの物理 → HBM

トランジスタ P=CV²f 量子トンネル効果 EUV / GAA DRAM / NAND HBM / TSV
Level 1 2026-02-25

Lesson 2 — 半導体の地図:トランジスタから全製品へ

ロジック4兄弟(CPU/GPU/ASIC/FPGA)、メモリ5種、アナログ/パワー、AIサーバーの全体像

CPU vs GPU ASIC / FPGA SoC SRAM / DRAM / HBM NAND / NOR パワー半導体 光トランシーバ
Level 1 2026-02-25

Lesson 3 — ロジック・DRAM・NANDの物理構造と製造方法

断面図で見る3つの構造の違い → 進化の方向 → 製造装置メーカーとの対応

配線層 vs キャパシタ vs 積層 リソグラフィ エッチング 成膜 EUV不要のNAND 装置メーカー
Level 1 2026-02-25

Lesson 4 — パッケージングからデータセンターまで

CoWoS → 素材(シリコンウェハ・ABF)→ テスト・ビニング → ネットワーク → バリューチェーン完成

CoWoS インターポーザ ABF / 味の素 ビニング 垂直統合 vs 水平分業 光トランシーバ InfiniBand
Level 2 2026-02-26

Lesson 5 — 5大ボトルネック:どこが詰まると全部止まるか

チョークポイントの定義 → EUVの物理 → TSMCのスパイラル → HBM歩留まり → CoWoS追いかけっこ → 電力の時間ミスマッチ

チョークポイント E=hc/λ 累積的学習効果 歩留まりスパイラル 台湾リスク 認知ギャップ
Level 3 2026-02-26

Lesson 6 — 堀(モート)を見る目:なぜその優位性は崩れないのか

堀の4チェック → 乗数効果 → ASML・信越化学の実践分析 → 思考ステップの距離 → 隠れた堀企業の見つけ方

堀(モート) 世界シェア 垂直統合 供給枯渇 乗数効果 プライシングパワー 思考ステップの距離 PER
Level 4 2026-02-27

Lesson 7 — 数字で語る:定量分析で投資判断を裏付ける

需給ギャップの定量化 → 掛け算の爆発 → 歩留まりの壁 → 来期PER → 感度分析

定量分析 需給ギャップ 掛け算の爆発 歩留まり 0.95^n 来期PER 感度分析 売上構成比
Level 5 2026-02-27

Lesson 7b — テーゼを書く:投資判断を5要素で構造化する

テーゼの5要素 → SK Hynixで「買えない」と判断する実践 → テーゼの賞味期限 → 撤退条件の本質 → 崩壊 vs 一時的問題

テーゼ5要素 SK Hynix実践 賞味期限 撤退条件 損失回避バイアス テーゼ崩壊判定
Phase 2 2026-02-27

Lesson 8 — 線でたどる実践:テーゼが書ける企業を探す

NVIDIAから4段たどる → 5社連続「買えない」→ 隠れ半導体銘柄 → トクヤマでテーゼ5要素完成 → 実際の下方修正で耐久性検証

線でたどる実践 コーター/デベロッパー 隠れ半導体銘柄 堀4チェック実践 利益レバレッジ 完成テーゼ 実戦検証 逆張りスクリーニング
Phase 2 2026-02-27

Case Study — トクヤマ(4043):「良い会社」≠「良い投資先」

テーゼv1構築 → 下方修正で耐久検証 → 深掘りで因果チェーン破壊 → 代替テーゼv2 → インパクト不足で見送り判断

テーゼ完全サイクル 因果チェーン検証 ボトルネック位置 利益インパクト 良い会社≠良い投資先

バリューチェーン到達度

設計
製造
メモリ
パッケージング
基板・素材
テスト
ネットワーク
データセンター

7軸コンピテンシー

レベル
1. 技術(Physics)████
2. 構造(Structure)████
3. 金流(Money Flow)████
4. 時間(Timing)█░░░
5. 地政学(Geopolitics)█░░░
6. データ(Signals)░░░░
7. 市場心理(Narrative)███░

AI推論(Inference)の仕組みと最適化を技術的に深掘りする。半導体投資の「需要側」を理解するための特別編。