サンディスクを見逃した？まだある — 日本のサンディスク、Kioxia
Kioxia は決して小さな企業ではありませんが、Substack や Twitter での取り上げられ方が驚くほど少ないため、調査してその結果を共有することにしました。
私がメモリ企業を監視し始めたのは 2025 年 5 月のことです。本格的に調査を始めたのは 2025 年第 4 四半期から 2026 年 1 月にかけてでした。その間、話題の中心はほとんど Micron と Sandisk でした。SK Hynix や Kioxia についての議論はあまりありませんでした。当時 SK Hynix には投資しましたが、Kioxia については 5 月まで購入を見送りました。
5 月、Kioxia に真の転換点が訪れました。
2026 年 5 月 15 日、決算発表。
同社はガイダンスを大幅に上回りました。
2025 年度の売上高成長率 27.7%～33.0%、営業利益成長率 57.1%～77.0% というガイダンスに対し、実際には売上高成長率 37%、営業利益はほぼ倍増を達成しました。
将来ガイダンスはさらに驚きをもたらしました。同社が 2026 年度第 1 四半期だけで 1.3 兆円の営業利益を見込むと発表した後、株価は急騰しました。これは前年度全体の過去最高利益を上回る数字です。
Kioxia の成長を牽引する要因と、最も重要な点として、この株にさらなる上昇余地があるのかどうかを深く掘り下げていきましょう。
より良い体験と画質のためには、Substack（プロフィールのリンク）での閲覧をご検討ください。
目次
- どのように始まったのか？
- Kioxia の事業内容とは？
- NVM/SSD メモリとは？
- なぜ今、NVM と SSD が重要なのか
- TAM の成長と将来の需要
- 投資家向け説明会の概要
- 成長する推論システムが直面する課題
- Sandisk との関係
- 財務状況
- 資本配分と株主還元戦略
- バリュエーション
- 最終的な考察
どのように始まったのか？
Kioxia のルーツは、1987 年に NAND フラッシュメモリを発明した東芝に遡ります。米国の原子力子会社ウェスティングハウスでの巨額損失を受けて、メモリ部門は 2017 年に東芝メモリとしてスピンオフされ、2019 年 10 月に正式に Kioxia へとブランド名が変更されました。2018 年には、韓国、米国、日本の投資家からなるベインキャピタル主導のコンソーシアムが、約 180 億ドルで同社の過半数の株式を取得しました。度重なる延期を経て、Kioxia は 2024 年 12 月に東京証券取引所プライム市場にて、証券コード 285A で待望の新規株式公開を完了しました。
Kioxia の事業内容とは？
Kioxia はしばしば「日本の Sandisk」と呼ばれ、その事業内容を暗示しています。
Kioxia は純粋なメモリメーカーであり、世界の NAND フラッシュ生産量トップ 3 の一角です。
同社は、不揮発性半導体メモリ（NVM）およびソリッドステートドライブ（SSD）の開発、製造、販売を行っています。そのストレージコンポーネントは、スマートフォン、パーソナルコンピュータ、自動車システム、そして最も重要な（そして今回の焦点でもある）大規模なエンタープライズ AI データセンターなど、複数のエンドマーケットにわたる重要なインフラストラクチャです。
Kioxia は主に日本国内で大規模かつ資本集約的な製造を行っています。その製造には数十億ドル規模の設備が必要となるため、Kioxia は 25 年にわたる Sandisk との合弁事業パートナーシップを通じて、工場建設と研究開発のコストを分担しています。
現在、Kioxia の事業は生成 AI ブームにより大きな構造的変化を遂げています。AI データセンターとその推論サーバーは、大規模言語モデルと AI が生成した出力を保持するためにはるかに多くのストレージを必要とします。この新たなビジネス環境を最大限に活用するため、Kioxia は周期的な民生用電子機器（スマートフォンなど）への依存から脱却し、データセンターやエンタープライズ向けの販売増加を目指して AI 市場をターゲットにしています。
NVM / SSD メモリとは？
不揮発性メモリ（NVM / NAND フラッシュ）
NVM、特に NAND フラッシュメモリは、デバイスの電源がオフになってもその内容が永続的に保持されるストレージ媒体です。
3D NAND フラッシュメモリの主な価値は、巨大なデータストレージ容量と効率的なデータ転送を実現できることです。従来の 2D プレーナ NAND と比較して、最新の 3D NAND はデータ処理に必要なエネルギー消費を大幅に削減します。
2D と 3D の違いは？
2D NAND
: すべてのメモリセルがチップ上の 1 つの平らな層に配置されています。ストレージを増やすために、エンジニアは各セルのサイズを小さくする必要がありました。セルが非常に小さくなり、互いに電気的に干渉し始め、データの破損や摩耗の加速を引き起こしました。これが 2D が直面した物理的な壁です。
3D NAND
: セルを縮小する代わりに、エンジニアはセルを垂直に積み重ね始めました。これは、1 つのフロアに部屋を増やすのではなく、建物に階を追加するようなものです。これにより、何も縮小することなくより多くのストレージを確保でき、セルが物理的な限界まで押し込まれなくなったため、耐久性が向上し、消費電力も低減しました。
BiCS FLASH とは？
Kioxia 独自の 3D フラッシュメモリ技術です（Kioxia は 2007 年に 3D フラッシュメモリの積層技術を独自に発明しました）。
単純に層を増やすだけ（コストがかかり、セルの信頼性を低下させる）ではなく、Kioxia は「デュアルアクシス戦略」を用いて BiCS FLASH を最適化しています。
垂直積層と水平方向の縮小（エリアを水平に縮小するスケーリング）を組み合わせ、さらに CBA（CMOS 直接接合アレイ）のような革新的なアーキテクチャを採用しています。CBA では、メモリセルと論理回路を別々のウェハ上で製造し、それらを接合します。
このアプローチにより、最新の第 8 世代（218 層）および第 10 世代（332 層）の BiCS FLASH は、大容量、業界トップクラスの速度（最大 3.6～4.8 Gbps）、そして驚異的な電力効率を実現しながら、製造コストを低く抑えています。
ソリッドステートドライブ（SSD）
生の NAND チップが物理的にデータを保存するのに対し、SSD はそれらを基に構築された完全に完成されたストレージデバイスです。SSD は、これらの NAND フラッシュメモリチップを、すべてのデータフローを管理するコントローラ（System on Chip）、一時的なデータストレージとマッピングテーブルのための DRAM キャッシュ、そしてマザーボードに接続するための高速インターフェース（PCIe など）とともにパッケージ化することで機能します。
回転する磁気プラッタに依存する HDD とは異なり、SSD には可動部品がないため、はるかに耐久性が高く、静かで、エネルギー効率に優れています。高度なコントローラと高速 PCIe インターフェースにより、SSD ははるかに高速な入出力操作（IOPS）、大規模な帯域幅スループット、そして非常に低いレイテンシを実現し、メカニカルドライブに通常伴うデータ読み込みの待ち時間を排除します。
NAND フラッシュメモリパッケージ:
これらは SSD 回路基板上にある黒いチップで、データが永続的に保存されます。これらのパッケージ内部には Kioxia の
BiCS FLASH
技術が搭載されています。
コントローラ（SoC）:
これは SSD の「頭脳」です。積層された NAND チップに出入りするすべてのデータを管理します。
DRAM キャッシュ:
これは一時的な超高速ワークスペースとして機能します。マッピングテーブル（コントローラに巨大な 3D NAND スタック内のデータの正確な位置を伝える）を保存します。
なぜ今、NVM と SSD が重要なのか
両者は歴史的に PC やスマートフォンで高速で信頼性の高いストレージとして使用されてきましたが、SSD は GPU と並んで AI システム全体のパフォーマンスを決定する中核コンポーネントへと進化しました。
AI 市場がトレーニングから推論（エージェンティック AI / フィジカル AI）へと移行するにつれて、データ処理量は指数関数的に増加しています。これにより、大規模なシステムのボトルネックが発生しています。GPU とその内蔵高帯域幅メモリ（HBM）は、これらの継続的な計算に必要な大規模データセットを保持する容量を欠いています。この問題を解決するために、今日のデータセンターは SSD を再定義し、ストレージとしてだけでなく、GPU の拡張メモリ層としても使用しています。
AI データセンターでの使用方法：
- 拡張 GPU メモリ: NVIDIA の Context Memory Storage（CMX）などのフレームワークは、高帯域幅 SSD を利用して GPU のキャッシュを一時的に拡張します。これにより、システムは過去の計算結果を SSD に効率的に保存し、厳しい GPU メモリ制限を回避し、高価な GPU クラスターをデータの再読み込み待ちなしで完全に稼働させ続けることができます。
- 検索拡張生成（RAG）サーバー: RAG サーバーは、AI の応答精度を向上させるために、大規模な外部データベースを瞬時に検索する必要があります。DRAM の容量は限られており、HDD は速度が遅すぎるため、データセンターは超高 IOPS SSD を拡張メモリとして利用し、高速な検索速度を実現しています。
- 大量出力ストレージ: AI モデルは大量の出力データを生成します。大容量 SSD は、データセンター内で急増する AI 生成コンテンツを効率的に保存するための基盤インフラとして導入されています。
TAM の成長と将来の需要
ハイパースケーラーの飽くなきハードウェア要件により、現在 AI データセンターの構築は NAND サプライチェーンの追いつく速度を上回るペースで進んでいます。
NAND 需要の成長に関するデータには、ユニット/ビット需要予測と、ドルベースの市場規模予測の 2 つのカテゴリがあります。これらは大きく乖離するため、別々に報告する必要があります。
ビット需要
同社は、フラッシュメモリのビット需要が 2025 年の 997 エクサバイトから 2028 年には 1,807 エクサバイトへと成長し、年平均成長率（CAGR）22% になると見込んでいます。この総需要のうち、Kioxia はデータセンター需要が 2025 年の 295 エクサバイト（総需要の 30%）から 2028 年には 909 エクサバイト（総需要の 50%）に増加すると予測しています。
Kioxia の統合報告書 2025 は、TechInsights の NAND 市場レポート 2025 年第 2 四半期を出典として、2025 年から 2029 年までのフラッシュメモリ需要の年平均成長率を約 20% と別途記載しています。両方の数値は互いに整合しています。
ドルベースの市場規模
これら 4 つの推定値は、基本的に同じ基準年で 190 億ドルの範囲に及び、CAGR の推定値は 5.3% から 11.0% の範囲です。
比較として、Counterpoint Research は、2026 年第 1 四半期の世界の NAND 市場収益を 460 億ドルと報告しており、前年同期比 246% 増です。年換算すると、この四半期だけで上記の 2026 年通年の推定値のいくつかに近づくか、またはそれを上回ります。
経営陣の見積もり
- NAND 市場全体の成長率：CAGR 22%
- データセンター：CAGR 46%
- 推論が主要な触媒：CAGR 86%
Kioxia が何であるかについて説明しました。その製品について説明しました。今日の NAND の重要性と、その TAM 拡大の見積もりについて話しました。
次に、投資家向け説明会について説明します。同社は、戦略、設備投資、成長計画、株主価値の創造、新製品、現在の課題などについて多くのことを共有しました。
投資家向け説明会のトピックについてさらに学ぶことは、Kioxia のストーリーをより深く理解する上で非常に価値があると考えています。
Kioxia の IR ページでは、プレゼンテーションの全文、議事録、投資家向け説明会の Q&A を見つけることができます。私はこの投資テーゼに最も関連があると思われる点に焦点を当て、すべてのスライドを含めたわけではありません。
投資家向け説明会の概要
周期的なハードウェアメーカーから、グローバル AI インフラの構造的なバックボーンへの移行
2026 年 6 月 2 日、Kioxia は「フラッシュメモリが AI 推論を拡大する」というテーマで投資家向け説明会を開催しました。このイベントは、同社にとって決定的な「フェーズチェンジ」を示すものであり、周期的なコンシューマーハードウェアメーカーから、構造的に安定し、収益性の高いグローバル AI インフラのバックボーンへの移行を概説しました。
プレゼンテーションでは何が語られたのでしょうか？
Kioxia は、収益構成をコモディティ化したスマートフォンや PC 向けメモリから、データセンターおよびエンタープライズ向けへと戦略的にシフトしています。
中長期的には、データセンターおよびエンタープライズからの収益比率を 60% 以上にすることを目標としており、これは現在の事業状況からするとかなり高い水準です。
なぜデータセンターとエンタープライズに注力するのでしょうか？次のスライドをご覧ください。
フラッシュメモリの総需要：997 エクサバイト（2025 年）→ 1,807 エクサバイト（2028 年）、CAGR 22%。
成長は均等に分散されているわけではありません。データセンター需要は 2025 年の 295 EB から 2028 年には 909 EB へと成長し、46% の CAGR で推移しており、市場全体の倍以上の成長率です。
スマートフォンと PC の需要は、資料では短期的に横ばいまたは微減と説明されています。
データセンターは、2025 年のフラッシュ需要全体の約 30% から、2028 年にはちょうど半分になります。
データセンター需要のうち、推論ワークロードは 86% の CAGR で成長しており、トレーニングのわずか 16% と比較して、トレーニングから推論へのシフトを確認する最も正確な方法です。Kioxia は、自社の需要モデルにおいて、推論だけでもトレーニングの 5 倍以上の速さで成長していると述べています。
需給（左）
Kioxia 自身の供給対需要比率は、2025 年第 1 四半期に 100% を超えてスタートし、2025 年後半から 2026 年初頭にかけて約 93～95% に低下し、表示されている期間内でギャップを完全に埋めることなく、2027 年第 4 四半期までに徐々に 100% ラインに向かって回復します。100% を下回る比率は、需要が供給を上回っていることを意味します。
経営陣自身のスライドのラベルは直接的です。「2027 年度まで逼迫した需給が続く」。
収益ベース（右）：
2024 年と 2025 年を示す棒グラフは横ばいで非常に低いです。2026 年予想は急激に上昇し、2027 年予想はさらに上昇します。最高戦略責任者の Junichiro Yaguchi 氏は、複数の調査会社が NAND 市場の収益は 2026 年には 2025 年比で約 4 倍になり、その傾向は 2027 年まで続くと推定していると述べました。
2 つのグラフは、異なる角度から単一のストーリーを語っています。不足（左のグラフ）が原因であり、収益の爆発的増加（右のグラフ）が結果です。
以下は、Kioxia の戦略に関する 2 つのスライドです。
- Kioxia は、今後 3 年間で年間約 4,700 億円（28.9 億ドル）を設備投資に費やす計画であり、これは AI/データセンター NAND 需要に牽引され、2025 年度から 60% の増加となります。
- 成長は、安定した需要のための顧客との長期契約（LTA）によって固定化され、経営陣は資本効率を業界平均以上に維持することを約束しています。
「当社は、フロントエンドの 1 ギガバイトあたりのコストを年平均 10% 程度削減することを目標としています。BiCS FLASH™ の移行を通じて、新世代ごとに 50% 以上のビット密度向上を見込んでいます。製品世代間の移行期間中は、主要業績評価指標を層数だけに基づくのではなく、2D シュリンク（水平方向の縮小）と層数の最適な組み合わせを追求することで、競争力のあるコスト削減を達成する計画です。」
ここでの重要な情報は、1 ギガバイトあたりのフロントエンドコストを年間約 10% 削減 するという点です。これは、NAND 価格に関係なく利益率の拡大を促進する数値であり、つまり NAND 価格が横ばいでも、収益性を押し上げることになります。
各 BiCS FLASH の移行（スライドに記載の通り、第 6 世代→第 8 世代→第 10 世代）には、ステップごとに 1.5 倍から 1.6 倍の密度向上が伴います。同じ製造フットプリントでより多くのビットをダイに搭載し、1 ギガバイトあたりのコストを削減します。
真の目標は、層数と 2D シュリンク（セルを水平方向に縮小する、古い 2D-NAND の手法であり、垂直積層と並んで今も活用されている）の最適な組み合わせです。これは、Kioxia がビットあたりのコストを最適化するために可能な限りの手段を講じている、意図的な動きです。
成長する推論システムが直面する課題
データセンター需要が今回の NAND サイクルを牽引していること、そして推論がトレーニングよりも速く成長していることを確認しました。次は、さらに一歩深掘りします。推論は実際にストレージシステムに何をもたらし、なぜそれを解決するために特に SSD が必要なのでしょうか？
Kioxia の SSD 部門は、投資家向けプレゼンテーションでこの質問について議論しました。以下は、その回答を 3 つのパートに分けたものです。
- 推論が生み出す問題
- その問題が解き放つ新しい SSD のユースケース
- そして、これらの問題を解決するために Kioxia が構築した具体的な製品
基本的な AI クエリはかつて単純でした。GPU が 1 回の推論を実行し、必要に応じて何かを検索して回答を返します。ストレージに大きな負荷はかからず、古い HDD でもそこにあるデータには十分でした。
エージェンティック AI が状況を変えました。今日では、それは単一の推論ではありません。思考、確認、反復の連鎖があります。これにより、2 つの問題が発生します。
- KV キャッシュ問題 - モデルが情報を処理するたびに、現在のセッション内のすべてのメモリを構築します。これが KV キャッシュです。単一のクエリでは、通常、GPU 自身のメモリ内に収まるほど小さいものです。エージェンティック AI の一連のイベントでは、キャッシュは成長し続け、ある時点で GPU メモリに収まらなくなります。これが発生すると、システムは古いキャッシュを「破棄」し、後で再読み込みする必要があり、その再読み込みがボトルネックとなり、すべてを遅くします。
- RAG 問題 - これに使用される DRAM メモリには、単純に必要な容量がありません。
RAG（検索拡張生成）は、応答を生成する前に、大規模言語モデル（LLM）を外部の独自データまたはリアルタイムデータに基づかせる AI フレームワークです。AI は静的なトレーニングデータのみに依存する代わりに、カスタム知識ベースから関連する事実を検索し、それらを使用して質問に回答します。
Kioxia は、先に述べた推論問題に対する SSD ベースの修正策を持っています。
KV キャッシュオーバーフロー - キャッシュされたデータを失ったり、GPU メモリサイズに制限されたりする代わりに、GPU の近くに配置された SSD にデータを移動します。これを可能にする 2 つの技術があります。
- Context Memory Storage（CMX）。SSD を KV キャッシュの拡張として扱います。
- NVIDIA の Storage-Next。GPU が SSD と直接通信できるようにします（CPU をバイパスして処理の遅延を回避します）。
大規模な RAG - 巨大な知識ベースを限られた DRAM に無理やり詰め込む代わりに、Kioxia は大容量で高速な SSD を使用して、迅速に検索できるようにします。
これは、SSD が GPU の小型で高速な HBM と、低速で旧来の大容量ストレージとの間に位置するアクティブなメモリシステムになったことを意味します。これは、HBM と大容量ストレージのどちらも同時に実行できない仕事、つまり、追いつくのに十分な速度を持ちながら、十分なデータを保持できるほど安価であるという仕事を果たします。
Kioxia には、前のスライドで説明した問題を解決することを目的とした、3 つの専用設計の SSD ラインがあります。
- CM シリーズ は KV キャッシュオーバーフロー問題を処理します。エージェンティック AI のコンテキストが拡大するにつれて、GPU とストレージ間の絶え間ないスワップトラフィックのために構築された、高帯域幅の製品です。
- GP シリーズ は RAG 問題を処理します。超高速、低レイテンシで、HBM のコスト効率の高い拡張として、HBM のすぐ隣に配置されるように設計されています。
- LC シリーズ はデータ量の問題を処理します。AI システムが生成し消費するデータの洪水を経済的に吸収するように構築されています。
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Sandisk との関係
Kioxia と Sandisk は、大規模な製造および研究開発の合弁事業を中心とした 25 年以上にわたる戦略的パートナーシップを結んでいます。生産面では緊密に協力する一方で、フラッシュメモリおよびストレージ製品の市場では直接の競合関係にもあります。
両社の関係の重要な詳細は以下の通りです。
製造合弁事業
- Kioxia と SanDisk は、Kioxia の四日市工場と北上工場に設置される製造装置に共同投資しています。半導体製造のための設備投資を分割することで、両社は単独では達成が難しい規模での製造を可能にしています。
- NAND フラッシュメモリの研究開発とその費用は均等に分担されますが、物理的な施設は Kioxia が所有し、製造オペレーションの 100% を管理しています。
- 合弁事業体は、処理済みウェハの 50% を Kioxia に、50% を SanDisk に販売します。ただし、Kioxia は独自の生産能力も有しているため、これらの施設での全生産能力は Kioxia 60%、SanDisk 40% に分割されています。両社を合わせると、世界の NAND 生産量の 30% を占めます。
契約延長
- 2026 年 1 月 29 日、両社は四日市工場と北上工場に関する合弁事業契約の正式な 5 年間延長を発表し、新たな契約は 2034 年 12 月 31 日まで有効となります。
- 契約延長の一環として、SanDisk は Kioxia に 11 億 6500 万ドルの現金を支払います。これは、Kioxia の製造サービスに対する対価であり、SanDisk への長期的な製品供給割り当てを保証するものです。
財務状況
Kioxia は確かに Sandisk を思い出させます。ビジネス面だけでなく、ハイパーグロース（超成長）の点でも、株価の面でも同様です。
本日時点の株式情報。
- 株価 76,260 円
- 発行済株式数 5 億 4630 万株
- 時価総額 41 兆 6600 億円（2560 億ドル）
売上高
2025 年度は成長が大きく加速しました。年度は前年比 37% の売上高増加で終了しました。
次に営業利益を見てみましょう。売上高よりもはるかに速いペースで成長し、これは第 2 四半期、第 3 四半期、第 4 四半期に発生し、第 4 四半期は前期比 317% 増と最も力強い成長となりました。通年の営業利益は 8,704 億円で、2024 年度の 4,517 億円から 92.7% 増加し、ほぼ倍増しました。
営業利益率は第 1 四半期の 13.1% から第 4 四半期には 59.5% に拡大し、通年の利益率は 37.2% で、2024 年度の 26.5% から上昇しました。
2026 年度第 1 四半期（2026 年 4 月～6 月）について、Kioxia 自身のガイダンスでは、売上高 1 兆 7,500 億円（前期比 74.5% 増）、非 GAAP 営業利益 1 兆 3,000 億円（前期比 117.0% 増）を見込んでいます。
Kioxia の 2026 年度第 1 四半期の決算は、2026 年 7 月 31 日に発表される予定です。
第 4 四半期の業績
ガイダンス対実績 - 見事に達成。
しかし、最も興味深いのはここです。
第 4 四半期は転換点でした。売上高はほぼ倍増し、主に SSD & ストレージセグメントが牽引しました。
「これだけ成長したら、さすがに減速するのでは？」と思われるかもしれません。
次の四半期のガイダンスはこちらです。
営業利益も、再び 3 桁成長です。純利益も同様です。
資本配分と株主還元戦略
これは、経営陣が投資家向け説明会で発表した内容です。
- 2026 年度第 1 四半期の予想営業利益率 74% という前例のない水準に牽引され、Kioxia は当四半期末までに純有利子負債を解消し、純現金ポジションを達成する見込みです。
- AI 主導の成長を捉えつつ、供給過剰を回避するため、Kioxia は今後 3 年間、年間約 4,700 億円を設備投資に、2,300 億円を研究開発に配分する計画です。長期財務モデルでは、設備投資を売上高の約 20% に、研究開発費を売上高の 8～9% に抑えることを目指しています。
- 同社は、製造企業の中で最高の ROIC を目標としており、過去 12 か月の ROIC はすでに 60% を超えていると述べています。経営陣は厳格な投資規律を強調し、内部ハードルレートを超えるプロジェクトにのみ資金を提供することを約束しています。
- Kioxia は、1 年スポット契約から長期契約（LTA）へと移行しています。この安定化されたモデルは、平均営業利益率を 20% 半ば、年間の 1 ギガバイトあたりのコスト削減率を 10% 半ばとすることを目標としています。
- Kioxia は、2027 年度から段階的な配当と潜在的な自社株買いを開始する計画です。経営陣は、累積フリーキャッシュフローの最大 50% を株主に還元するというベンチマークを提供しましたが、この比率は将来の M&A の機会や成長投資に応じて柔軟に対応すると述べています。
残るは、バリュエーションと私自身のまとめについてです。
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ありがとうございました！
