川崎重工のヒト型ロボとラピダスの2ナノ、日本のAI・半導体の強みと弱みを一枚の地図に

ラピダスの2ナノは2027年度後半、TSMCの2ナノはすでに売上高の8%

2ナノ世代の競争はすでに始まっている。TSMCの2026年7〜9月期決算 (10月15日) によると、ウエハー売上高に占める2ナノ (TSMCの呼称は「N2」) の比率は4〜6月期の3%から8%に上がり、3ナノ33%、5ナノ28%、7ナノ10%と合わせて7ナノ以下が79%を占めた。売上高467.2億ドル (前年同期比41.2%増) の8%は約37億ドル、円換算で四半期5000億円を超える。2ナノ事業は量産開始から1年たたずにこの規模に育った。トレンドフォースの集計では、2026年4〜6月期の半導体受託製造の売上高シェアはTSMCが72.5%、サムスン電子5.9%、中芯国際集成電路製造 (SMIC) 5.4%、聯華電子 (UMC) 3.9%、グローバルファウンドリーズ3.2%だ。サムスン電子は2025年12月に2ナノの自社スマホ用半導体「Exynos 2600」を発表し、インテルは回路線幅1.8ナノメートル相当の「18A」で作る「Panther Lake」を2026年1月に発売した。2ナノ世代だけの市場規模の予測は見当たらない。

経産省の実施計画 (2025年11月) は、ラピダスの工程について、2027年度後半 (2027年10月〜2028年3月) に2ナノの量産を始め、2〜3年ごとに1.4ナノ、1.0ナノへ進み、2029年度ごろに営業キャッシュフローを黒字化し、2031年度ごろに上場する、と定める。研究開発に約2.6兆円、量産投資に約1.6兆円を見込む。政府の委託費の上限は2022〜2026年度の累計で2兆3540億円、情報処理推進機構 (IPA) の出資は2026年2月の1000億円と6月の1500億円で計2500億円になり、民間32社の1676億円を含む増資で資本金と資本準備金の合計は4249億5000万円に達した。千歳の工場では2025年4月に試作ラインの立ち上げが始まり、7月に2ナノのGAA (ゲート・オール・アラウンド) と呼ぶ新構造のトランジスタが動いた。12月には先行評価用のプロセス設計キット (PDK) を顧客に提供した。ウエハーを1枚ずつ処理する枚葉式の装置200台以上を新しい搬送システムでつないだ短納期の製造を強みとし、2026年度は顧客向けPDKの提供と、欠陥密度を目標値まで下げることを掲げる。歩留まりの数値について、経産省は「競争上の地位を損なわないよう記載していない」と明記している。正社員は2026年4月末で1200人を超えた。

顧客の獲得はこれからだ。経産省の2026年7月の資料は「60社以上と性能・価格を協議中」とし、小池淳義社長は2月の会見で約10社に概算見積もりを出していると語った。2026年10月5日には設計会社17社との連携の枠組み「Rapidus CORE」を発表したが、量産受託の契約は1件も公表していない。小池社長は「2026年後半になれば顧客側から何かしら発表がある」「まだ1合目」と述べており、2026年末までに顧客名を公表できるかが最初の関門になる。富士通が次世代CPUの2ナノの演算部はTSMCに委託し、ラピダスには1.4ナノ世代から委託する計画は、別稿で扱った。

ラピダスが2ナノの世界シェアをどれだけ取るかは、量産規模が非公表のため見通せない。分かっているのは3つだ。TSMCは2ナノだけで四半期37億ドルを売り上げる段階に入った。国は委託と出資で2兆6000億円を用意した。国内で先端ロジック半導体を作る計画の拠点は、JASM第2工場 (3ナノ・2028年12月まで) とラピダス (2ナノ・2027年度後半) の2つにとどまる。日本の強みである材料と装置の売り先に国内の先端工場が加われば、SEAJが見込む2028年度の国内向け2兆円超は実現に近づく。

国内のデータセンターの稼働は2028〜30年に集中、送電網への全量の接続は2037年以降

計算基盤と電力は、AIの開発と利用の両方を制約する。電力広域的運営推進機関 (広域機関) が2026年1月21日に公表した需要想定では、新増設のデータセンターの最大需要電力は2026年度の64万キロワットから2030年度に328万キロワット、2035年度に661万キロワット (1ギガワットは100万キロワット) に増える。半導体工場の101万キロワットを合わせた762万キロワットは、2035年度の全国の最大需要電力 (1億6460万キロワット) の約4.6%にあたる。データセンターの需要電力量は2035年度に494億キロワット時で、全国の需要電力量 (8461億キロワット時) の6%弱だ。広域機関は、事業者が計画を見直したため、データセンターの需要は2033年度までは前回の想定を下回り、2034年度以降は上回ると説明する。

計画は増えたが、稼働しているものはまだ少ない。2026年に入って稼働したのは、KDDIが旧シャープ堺工場跡に開設した液冷方式のデータセンター (1月22日) と、東急不動産と北海道電力が石狩に建てた受電1万5000キロワットの第1棟 (3月竣工) などだ。ソフトバンクは苫小牧に受電30万キロワット超の拠点を2026年度に開き、堺では受電15万キロワット (将来25万キロワット超) の計算基盤を2026年中に稼働させる。JERAは2026年10月1日、米デルなどと千葉火力発電所の構内に最大40万キロワットのデータセンターを建てる覚書を結んだ。投資額は150億ドル (約2.3兆円) 以上で、送電網を介さず発電所から直接電力を供給し、2028年ごろの運用開始を目指す。NTTデータは千葉県白井市にサーバー向け電力容量約20万キロワットの6棟を計画するが、第1棟の稼働は受電が整う2030年以降だ。NTTデータがアンソロピック向けに大阪で受電最大50万キロワット・最大1兆円の拠点を協議していると日本経済新聞が10月13日に報じたが、両社の正式発表はない (別稿)。関西電力とサイラスワンの受電90万キロワット・1兆円以上、大和ハウス工業とエアトランクの印西市のサーバー向け電力容量60万キロワットの計画も、全体の完成は2030年前後になる。海外勢ではマイクロソフトが2026年4月に4年で100億ドルの対日投資を発表し、アマゾン・ウェブ・サービスは2023〜27年に2兆2600億円を投じる。さくらインターネットは石狩で2027年末までにGPU約8000基をそろえる計画で、2026年2月にエヌビディアの最新世代「ブラックウェル」約1100基を稼働させた。産総研のABCI 3.0 (H200 6128基、事業費約350億円) は2025年1月に一般提供を始めた。ソフトバンクはGB200 NVL72を使う基盤を2025年12月にブラックウェル1224基で稼働させ、4000基超に拡張する。ただし、GPUの稼働に実際に使える国内の電力は2025年末で約30万キロワットという民間推計があり、計画の受電容量との差については国内AIデータ拠点の計画4.9ギガワットの検証で扱った。

電力面のボトルネックは送電網への接続だ。東京電力パワーグリッド (東電PG) の債券投資家向け資料によると、管内のデータセンターの送電網への接続申し込みは2024年8月の約950万キロワットから2025年8月に約1520万キロワットへ増えた。このうち供給を始められるのは2025年に70万キロワット、2030年に475万キロワットの見込みで、全量の供給は2037年以降になる。資源エネルギー庁の資料では、千葉県印西・白井だけで約40件・約250万キロワットが接続を待ち、必要な送電設備の工事費は2000億円を超える。データセンター用途の特別高圧の申し込み264件のうち144件が計画を変更し、このうち104件は稼働時期を遅らせた。接続までに約10年かかる例もある。

対策は4つある。第1は制度で、経産省と総務省のワット・ビット連携官民懇談会は2025年6月の「取りまとめ1.0」で、接続ルールの見直し、10年程度で100万キロワット級の供給ができる集積拠点を複数つくること、地方分散の3本柱を示した。国内のデータセンターの立地は関東64%・関西24%に偏っている。経産省は2026年4月24日にデータセンター集積型のGX戦略地域の有望地域として北海道・秋田・宮城・栃木・茨城・富山・香川・福岡・鹿児島の9道県を挙げ、9月11日に栃木県矢板市を選んだ。2026年10月1日からは、受電3万キロワット以上の大口需要家に工事費負担金の早期納付などを求めるルールが導入された。第2は電源で、東京電力の柏崎刈羽原子力発電所6号機が2026年4月16日に14年ぶりの営業運転に入り、JERAのように発電所の敷地内にデータセンターを建てて送電網を使わない方式も出てきた。第3は送電で、電力8社は全国30か所で変電所を新増設し、東電PGは9か所に2029年までに約4700億円を投じる。北海道と本州を結ぶ200万キロワットの海底直流送電線は概算1.5兆〜1.8兆円・工期6〜10年の計画だが、広域機関は実施案の提出期限を2026年12月25日に1年延ばし、整備計画の決定は2026年度末がめどになった。第4は需要側の省電力で、液冷の採用や、NTTが2026年度末に商用サンプルを提供する光電融合の部品 (光電融合の業界地図) がある。国際エネルギー機関 (IEA) によると、世界のデータセンターの電力消費量は2024年の4150億キロワット時 (世界の1.5%) から2030年に約9450億キロワット時に増える。2024年の内訳は米国45%、中国25%、欧州15%だ。日本は2024年の約190億キロワット時から2030年に約340億キロワット時に増える (IEAの数字を基に編集部が試算)。

日本語の評価でも首位と0.18ポイントの差、主要AIモデルの数は米国50・中国30に対し日本は圏外

5分野のうち差が最も大きいのがAIモデルだ。日本語の処理能力を測る指標「Nejumi LLM Leaderboard 4」(以下 Nejumi、2026年9月1日時点の集計) では、総合スコアの首位は米アンソロピックの「Claude Opus 5」の0.872で、中国アリババ集団の通義千問 (Qwen) の最新版「Qwen3.8」が0.860、米オープンAIの「GPT-5.6」が0.850、米グーグルの「Gemini 3.1 Pro」が0.843と続く。国産モデルの最上位は東京科学大学と産総研の「GPT-OSS-Swallow-120B」の0.691で、首位との差は0.18ポイント、首位の8割の水準だ。次いで国立情報学研究所の「llm-jp-4-33b-thinking」の0.676が続く。2026年3月時点では上位50に国産モデルは1つも入っていなかった。日本経済新聞は2026年3月、日本企業の主要10モデルのうち6つが米国のモデルではなく、中国のディープシークやアリババ集団のモデルを基に改良したものだと報じた。米スタンフォード大学の「AI Index 2026」が2025年の主要AIモデルとして挙げたモデルの数は米国50、中国30、韓国5、カナダ・フランス・英国が各1で、日本は一覧に含まれていない。AIへの民間投資の累計 (2013〜2024年、AI Index 2025) は米国4710億ドル、中国1190億ドル、英国280億ドルに対し日本は60億ドルで、米国の78分の1だ。

それでも国産モデルの開発は続いている。国立情報学研究所は約12兆トークンをゼロから学習させた「LLM-jp-4」を2026年4月に公開し、8月に330億パラメーター版、9月に改良版を出した。ソフトバンク子会社のSBイントゥイションズは30兆トークン以上で学習した「Sarashina3」の法人向け提供を6月30日に始めた。NTTの「tsuzumi 2」は300億パラメーターで、GPU1基で動く。プリファードネットワークスは「PLaMo 3.0 Prime」を6月22日に公開した。楽天は約7000億パラメーターの「Rakuten AI 3.0」を3月17日に公開したが、中国ディープシークの「V3」を基にしたものだとの指摘がある。デジタル庁は政府のAI基盤「源内」で使う国産モデルとして15件の応募から「tsuzumi 2」、イライザの700億パラメーター版、「Sarashina2 mini」、NECの「cotomi v3」、富士通の「Takane」(320億パラメーター)、「PLaMo 2.0 Prime」など7モデルを選び、2026年5月から全府省庁の約18万人を対象に実証実験を始めた。GENIACは第1期10件、第2期20件、第3期24件、第4期16件 (2026年6月) と、4期にわたって計算資源を提供してきた。ノエトラ向けの3873億円は、これとは桁違いの規模だ。

特許の出願では日本が上位にある。世界知的所有権機関 (WIPO) の2026年7月の集計によると、生成AIの特許ファミリー (同じ発明の各国への出願をまとめた単位) は2025年に3万7800件を超えた。国・地域別で日本は中国、米国に次ぐ3位で、伸び率は主要国で最も高い。出願人別の首位はソフトバンクグループの約3000件だった。利用面でも差は縮まった。総務省の2026年版情報通信白書によると、生成AIを使ったことがある人の割合は日本58.8%で、米国75.6%、ドイツ75.6%、中国93.6%との差は残る。20歳以上に限ると52.2%で、前年の26.7%から1年で倍になった。業務で生成AIを使う企業の割合は日本86.4% (前年55.2%) で、米国90.9%、ドイツ91.6%、中国98.1%に近づいた。

地図にすると、焦点は強みの材料・装置を製造・計算基盤・AIモデルに広げられるかどうかだ

5つの分野を並べると、日本の位置は次の通りだ。

強みは材料・装置に集中し、弱みは製造、計算基盤、AIモデルの3分野にまたがる。川崎重工のヒト型ロボットとラピダスの2ナノ品は、この地図では同じ側に位置する。どちらも日本が強い「ものづくり」の側から、弱い分野を補う試みだ。ラピダスは、国内に拠点のない先端ロジック半導体の製造を始め、材料・装置メーカーの新しい顧客になろうとしている。川崎重工は、世界2位のロボット設置台数と、競合3社と仕様をそろえて集めるデータを前提に、国産のAI基盤でヒト型ロボットを動かそうとしている。どちらもAIモデルの分野で正面から米中と競う道は選んでいない。ノエトラが最初に作るのは日本語の推論モデルだが、その先の目標は物理空間を認識するロボット用のモデルであり、汎用の対話モデルで首位を取ることではない。

節目となる時期は2030年までの5年間に集中する。ラピダスの量産開始が2027年度後半、JASM第2工場の3ナノ品の生産開始が2028年12月までに、マイクロンが広島で作るHBMの市場投入が2028年、ノエトラが自前で持つ計算基盤の稼働が2028年6月、JERAの千葉の拠点の運用開始が2028年ごろ、ノエトラの実世界ネイティブAIと川崎重工のヒト型ロボットの実用化が2030年だ。進捗を測る目安は5つある。ラピダスが2026年末までに顧客を公表できるか、川崎重工のロボット事業の売上高が2026年度計画の1150億円に届くか、ノエトラが2026年度の推論モデルを公開するか、Nejumiで国産モデルの最高点が0.7を超えるか、東電PGが供給開始の見込み (2030年に475万キロワット) を前倒しするかどうかだ。

この5分野の比較は、これから働く場を選ぶ人の判断の手がかりにもなる。材料と装置には品目ごとに世界首位の企業がある。半導体の主要9社だけで今後10年に4万人が足りない。半導体の製造では千歳と熊本に新しい工場ができ、AIモデルでは国費3873億円の基盤モデル開発が始まった。応用では競合3社が共通のデータでロボットに学習させる取り組みが始まった。日本のAI・半導体は材料・装置では世界首位級だが、製造、計算基盤、AIモデルでは後れを取っている。その差が2030年までにどれだけ縮まるかは、川崎重工のヒト型ロボットとラピダスの2ナノ品で最初に分かる。

投資家向けの個別銘柄レポートと技術デューデリジェンスのご相談は、編集部のお問い合わせ窓口までお寄せください。