AIチップ関連が株式テーマの銘柄一覧
AIチップとは、機械学習による画像・音声認識、ディープラーニング(深層学習)による膨大な演算処理を高速・効率的に実行できるように設計された、AI(人工知能)に特化した半導体をいう。AIの演算処理では並列計算の処理能力に優れるGPU(画像処理半導体)が主に用いられてきたが、高性能なAIを実現するために、よりAIに特化した半導体の開発が米国のテック企業を中心に推し進められている。また、これまで主流のデータセンターを中心に構築された「クラウドAI」は、データ転送処理のコスト、リアルタイム性、データの秘匿性といった課題を有するが、AIチップを組み込んだ現場の端末機器に推論処理を担わせることで、これらの課題の解決に資することも期待される。製造業、自動運転車、ヘルスケアなどへと活躍の場が広がるAIチップの市場規模は、調査会社の米Gartnerによると2023年の534億ドルから2027年には1194億ドルに達すると予測されている。株式市場では生成AIの登場を機に、AIビジネスの成長性に対する期待が高まっており、その基盤となるAIチップに関わる企業の動向からも目が離せない。
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2026年04月27日 13:31現在 21銘柄
株価 15分ディレイ
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| ティッカー △ ▽ |
銘柄名
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株価 △ ▽ |
前日比 △ ▽ |
出来高 △ ▼ |
PER △ ▽ |
PSR △ ▽ |
利回り △ ▽ |
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|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| INTC |
インテル
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82.54 | +15.76 | +23.60% | 281,405,214 |
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| NVDA |
エヌビディア
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208.27 | +8.63 | +4.32% | 214,134,441 |
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| AMD |
アドバンスト・マイクロ・デバイセズ
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347.81 | +42.48 | +13.91% | 81,616,660 |
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| CMCSA |
コムキャスト
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27.56 | -4.08 | -12.90% | 65,543,130 |
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| TSLA |
テスラ
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376.30 | +2.58 | +0.69% | 62,893,307 |
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| AMZN |
アマゾン・ドット・コム
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263.99 | +8.91 | +3.49% | 53,777,353 |
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| MU |
マイクロン・テクノロジー
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496.72 | +15.00 | +3.11% | 35,379,587 |
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| QCOM |
クアルコム
|
148.85 | +14.90 | +11.12% | 29,449,568 |
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| MSFT |
マイクロソフト
|
424.62 | +8.87 | +2.13% | 27,457,404 |
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| GOOGL |
アルファベットA株
|
344.40 | +5.51 | +1.63% | 26,426,061 |
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| TSM |
台湾積体電路製造(TSMC)ADR
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402.46 | +19.80 | +5.17% | 21,603,584 |
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| ARM |
アーム・ホールディングスADR
|
234.81 | +30.20 | +14.76% | 20,481,734 |
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| GOOG |
アルファベットC株
|
342.32 | +4.57 | +1.35% | 18,260,862 |
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| MBLY |
モービルアイ・グローバル
|
9.23 | +0.53 | +6.09% | 13,989,850 |
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| STM |
STマイクロエレクトロニクス
|
50.47 | +0.76 | +1.53% | 13,573,777 |
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| META |
メタ・プラットフォームズ
|
675.03 | +15.88 | +2.41% | 13,348,279 |
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| LRCX |
ラム・リサーチ
|
267.78 | +9.22 | +3.57% | 12,313,193 |
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| IBM |
IBM
|
231.98 | +0.90 | +0.39% | 9,816,859 |
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| BABA |
阿里巴巴集団(アリババ・グループ)ADR
|
135.82 | +4.12 | +3.13% | 9,046,794 |
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| NXPI |
NXPセミコンダクターズ
|
244.04 | +2.88 | +1.19% | 3,579,369 |
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| PDYN |
パラダインAI
|
6.31 | -0.14 | -2.17% | 1,026,736 |
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* PER欄において、黒色「-」はデータ未整備、赤色「-」はPERが赤字もしくは損益トントンであることを示しています。
* 米国株のPERはTTM(Trailing Twelve Months)EPS(希薄化後1株利益)を元に算出しています。
TTMは米国において一般的に用いられる業績の評価方法で、直近の12ヵ月(4四半期)の合計値を評価対象とします。
例えば、開示されている最も新しい業績が2020年度の第1四半期の場合、2019年度第2四半期 + 2019年度第3四半期 + 2019年度第4四半期 + 2020年度第1四半期を合計した値を直近1年間の業績として評価します。
EPSについては、決算書類に記載されている加重平均発行済株式数を元に算出しています。
* 米国株のPSRはTTM(Trailing Twelve Months)SPS(希薄化後1株あたり売上高)を元に算出しています。
TTMは米国において一般的に用いられる業績の評価方法で、直近の12ヶ月(4四半期)の合計値を評価対象とします。
例えば、開示されている最も新しい業績が2020年度の第1四半期の場合、2019年度第2四半期 + 2019年度第3四半期 + 2019年度第4四半期 + 2020年度第1四半期を合計した値を直近1年間の業績として評価します。
EPSおよびSPSについては、決算書類に記載されている加重平均発行済株式数を元に算出しています。
* 米国株のPERはTTM(Trailing Twelve Months)EPS(希薄化後1株利益)を元に算出しています。
TTMは米国において一般的に用いられる業績の評価方法で、直近の12ヵ月(4四半期)の合計値を評価対象とします。
例えば、開示されている最も新しい業績が2020年度の第1四半期の場合、2019年度第2四半期 + 2019年度第3四半期 + 2019年度第4四半期 + 2020年度第1四半期を合計した値を直近1年間の業績として評価します。
EPSについては、決算書類に記載されている加重平均発行済株式数を元に算出しています。
* 米国株のPSRはTTM(Trailing Twelve Months)SPS(希薄化後1株あたり売上高)を元に算出しています。
TTMは米国において一般的に用いられる業績の評価方法で、直近の12ヶ月(4四半期)の合計値を評価対象とします。
例えば、開示されている最も新しい業績が2020年度の第1四半期の場合、2019年度第2四半期 + 2019年度第3四半期 + 2019年度第4四半期 + 2020年度第1四半期を合計した値を直近1年間の業績として評価します。
EPSおよびSPSについては、決算書類に記載されている加重平均発行済株式数を元に算出しています。