iPhone内蔵エッジAI向け半導体の関連銘柄

調査日：2026年04月12日

iPhone内蔵エッジAI向け半導体の全体像

iPhone内蔵エッジAI向け半導体について

iPhone内蔵エッジAI向け半導体とは、外部のサーバー（クラウド）を使わずにiPhone本体の中だけでAIの計算を完結させるための専用チップのことです。主にAppleが独自開発している「Appleシリコン」に含まれる「Neural Engine（ニューラルエンジン）」を指します。 この領域は、端末内でAI推論を行うことで、リアルタイム処理やプライバシー面の価値を高め、さらにOSレベルで生成AI機能を統合する体験（例：「Apple Intelligence」）にもつながるとされています。

iPhone内蔵エッジAI向け半導体の社会的影響

• リアルタイム性の向上と低遅延処理：クラウドを経由せず端末内で計算を完結できるため、Face IDの顔認証、カメラの画質補正、リアルタイム翻訳などが瞬時に行える
• プライバシー保護の強化：ユーザーデータを外部サーバーに送る必要がないため、プライバシーリスクが低減される
• 「Apple Intelligence」による体験の革新：高度な推論（文章の要約、画像生成、より自然な対話など）をOSレベルで統合しやすくなる
• パーソナライゼーション：デバイス内の情報を学習し、個人に合わせた機能につながる

iPhone内蔵エッジAI向け半導体のリスク

• サプライチェーン／地政学的リスク：Appleシリコンは設計をAppleが行う一方、製造が台湾のTSMCなど外部ファウンドリに依存する点がリスクになり得る
• ハードウェアの進化とリソース制約：端末側のリソース制約の中でエッジAIを継続的に高度化できるか不確実性がある
• セキュリティと不具合への責任：オンデバイスAIに関してセキュリティや不具合が問題になった場合の影響がある

iPhone内蔵エッジAI向け半導体の課題

• 限られたハードウェア資源で大規模AIを動かすための効率性と、プライバシーの高度な両立が必要
• メモリ（RAM）容量の制約：モバイルデバイスはクラウドサーバーと比べて搭載できるメモリ容量が物理的に制限される
• 効率面の最適化：ビット数を減らすほどNPUの電力が減り速度が高まるため、計算効率（モデル表現・推論方式など）の工夫が重要になる

関連銘柄を網羅的に紹介します。

ソフトバンクグループ(9984)

iPhone内蔵エッジAI向け半導体における役割

傘下のArmがiPhone（Aシリーズ）向けプロセッサの基本設計IPを提供し、エッジAI処理に不可欠なNPU等の技術基盤に関与

iPhone内蔵エッジAI向け半導体における強み

• 傘下のArmが設計する半導体アーキテクチャが、iPhoneのAシリーズチップに不可欠な基盤になっている

iPhone内蔵エッジAI向け半導体におけるリスク

• Armのビジネスモデル変革（自社製AIチップ開発への乗り出し）により、Appleを含む主要顧客との競合関係に構造的な変化が生じうる
• Arm株を担保に借り入れていること等に起因する財務リスクがある
• Armが「半導体の黒子」から脱皮し独自AIチップを進めることで、従来の関係（設計側としての立場）に影響が出る可能性がある

iPhone内蔵エッジAI向け半導体における競合

• Qualcomm：iPhone内蔵のエッジAI向け半導体領域の競合として言及されている
• NV(IDIA)：AppleがNVIDIAと連携する（Apple Intelligence向け）旨が競合文脈で言及されている
• Meta：エッジ向けAIチップの競合として、iPhone内蔵エッジAI文脈の比較対象に挙げられている
• Groq：エッジAI向けチップ（チップシステム等）を扱う企業として競合文脈で挙げられている
• Graphcore：エッジAI向けチップの競合として挙げられている
• Amazon.com：エッジ向けAIチップの競合として、競争環境の例に挙げられている
• Alibaba Group：エッジAI向けAIチップ競争の文脈で競合例として挙げられている
• Intel：エッジAI向けAIチップの競合として挙げられている
• Alphabet Inc.：エッジ向けAIチップの競争環境の比較対象として挙げられている
• Huawei：エッジAI向けAIチップ競争の文脈で競合例として挙げられている

東京エレクトロン(8035)

iPhone内蔵エッジAI向け半導体における役割

半導体製造装置分野での関連（iPhone向け半導体の製造基盤側）

iPhone内蔵エッジAI向け半導体における強み

• iPhone内蔵エッジAI向けの微細化に関わる「コータ・デベロッパ」で世界シェア約90％
• 最先端プロセス（7ナノ、5ナノ、さらにはそれ以降）において、EUV露光の流れと連動して働く露光装置に対応する装置領域で優位性
• 装置の設計・製造・品質管理を一貫して担えることが強み

iPhone内蔵エッジAI向け半導体におけるリスク

• 半導体投資が「踊り場」になり、東京エレクトロンやSCREENで減益が取り上げられている
• AI需要の追い風がある一方で、米国の対中輸出管理強化などによる中国需要の減速が言及されている

iPhone内蔵エッジAI向け半導体における競合

• ASML：半導体製造装置メーカーとして、超微細化プロセス関連の比較対象として挙げられている
• Applied Materials：半導体製造装置メーカーとして、超微細化プロセス関連の比較対象として挙げられている
• Lam Research：半導体製造装置メーカーとして、超微細化プロセス関連の比較対象として挙げられている
• SCREENホールディングス：減益局面で東京エレクトロンと並んで言及されており、半導体製造装置分野の比較対象になり得る

アドバンテスト(6857)

iPhone内蔵エッジAI向け半導体における役割

半導体の検査装置（先端パッケージング/AIチップの検査工程など）を担う

iPhone内蔵エッジAI向け半導体における強み

• チップの複雑化に伴う「テスト難易度の急上昇」を技術力で解決できる
• 半導体テスタ市場で世界シェア約58%（2023年時点）のリーディングカンパニー
• 米テラダインと市場を二分し、特にAI向けハイエンド領域での支配力が強まっている
• 液冷と空冷を組み合わせ、ミリ秒単位で温度を一定に保つ「能動的熱制御（ATC）」を持つ
• エッジAIチップの高熱によるウエハー破壊を防ぐ「最後の砦」として機能する
• SoCとメモリの両輪に対応

iPhone内蔵エッジAI向け半導体におけるリスク

• AIデバイス需要の変動
• 設備投資のタイミングのずれ
• 地政学・サイバーリスク
• ランサムウェアインシデントの影響（「Advantest Ransomware Incident Impacts Semiconductor ...」という言及）

iPhone内蔵エッジAI向け半導体における競合

• テラダイン（Teradyne）：iPhoneの内蔵エッジAI（Apple Intelligence）向け半導体の検査装置（テスタ）分野において最大の競合とされている

ディスコ(6146)

iPhone内蔵エッジAI向け半導体における役割

半導体切断・研削などの製造装置（薄型化/精密切り出し工程）を担う

iPhone内蔵エッジAI向け半導体における強み

• iPhoneなどのエッジAI向け半導体製造において、世界シェアトップの「切る（Kiru）・削る（Kezuru）・磨く（Migaku）」の3つのコア技術を武器にしている
• 半導体の「後工程」に強い製造装置メーカーである
• 「切断（ダイシング）」「削る（グラインディング）」工程の加工装置で需要がある

iPhone内蔵エッジAI向け半導体におけるリスク

• 最終製品（iPhone等）の需要変動リスク：Apple製品への依存度が高いサプライヤーの投資動向に業績が左右される
• エッジAI機能がiPhoneの買い替え需要を十分に喚起できない場合、半導体メーカーの設備投資が抑制され、装置需要が低下する
• 消費者需要の急減でスマホ向け半導体の在庫が積み上がると、新規装置の導入が遅延するリスクがある

iPhone内蔵エッジAI向け半導体における競合

• レーザーテック(6920)：ディスコ（6146）に関する記事内で、レーザーテック（6920）が併記されている

ソニーグループ(6758)

iPhone内蔵エッジAI向け半導体における役割

iPhoneのカメラ用イメージセンサーを供給し、エッジAI向け画像処理の高度化に寄与

iPhone内蔵エッジAI向け半導体における強み

• iPhoneなどのスマートフォンに搭載されるCMOSイメージセンサー（CIS）で世界シェア50%超のリーダーである点
• CISという「物理的な接点（目）」の地位を、エッジAIの分野でも独自の強みとして活かせる点
• iPhone採用の新型センサーが追い風になり、純利益が増加したことが報じられている点
• エッジAIセンシング関連の取り組み（AITRIOS™）の活用が示されている点

iPhone内蔵エッジAI向け半導体におけるリスク

• iPhoneサプライチェーンにおける「独占」の崩壊リスク（これまでのソニーの地位が揺らいでいる点）
• AppleがiPhone用CISをソニー製からSamsung製へ乗り換える可能性がある点
• 歩留まり（yield）課題がApple向けの供給リスクを高め、他社に道を開く可能性がある点
• エッジAI向け半導体でクアルコムやArmなどとの覇権争い（競争激化）が進む点
• サムスン急浮上などにより「ソニー半導体」の岐路になりうる点

iPhone内蔵エッジAI向け半導体における競合

• Samsung Electronics：iPhoneのカメラ用センサー（CIS）分野で最大のライバルであり、iPhone採用におけるシェアを奪い合う可能性が示されているため
• Qualcomm：エッジAI向け半導体で覇権争いをしている競合として言及されているため
• Arm：エッジAI向け半導体で覇権争いをしている競合として言及されているため

ルネサス エレクトロニクス(6723)

iPhone内蔵エッジAI向け半導体における役割

エッジAI向けマイコン／MPUを展開し、端末上でのリアルタイム分析に貢献

iPhone内蔵エッジAI向け半導体における強み

• エッジAI用半導体「RA8P1」を開発
• エッジAIoTに最適化された新たなMCUとMPUを発表し、対応を強化
• エッジAIで処理性能130TOPS（1W当たりのAI処理性能）を達成した旨が示されている
• シリコンからソフトウェアまでを包括する「システム」志向で、エンドポイントAIの課題に対応する方針が示されている
• 自動車マイコンにおける世界トップクラスのシェアと豊富な製品ラインアップが強みとして挙げられている

iPhone内蔵エッジAI向け半導体におけるリスク

• Apple独自のチップ戦略（iPhone内蔵のNPU=Neural EngineはAppleシリコン内で担う）による参入障壁
• 車載・産業向けポートフォリオとの競合や、リソース分散による影響（スマートフォン市場で懸念）
• 「売上高200億ドル超」「組み込み半導体メーカー世界第3位」などの経営目標が“5年先送り”になった旨

iPhone内蔵エッジAI向け半導体における競合

• NV(IDIA)：エッジAI領域でNVIDIAに対抗する文脈（電力効率など）が示されているため比較対象になりやすい

ローム(6963)

iPhone内蔵エッジAI向け半導体における役割

スマートフォン向け電源管理IC・アナログ半導体を供給し、エッジAIの電力効率向上に寄与

iPhone内蔵エッジAI向け半導体における強み

• 超低消費電力の「オンデバイスAI」技術（エッジAI向けに消費電力を極限まで抑えたアクセラレータ技術）
• エッジAI処理を支える周辺デバイス領域での技術（ロームは主計算のSoCではなく、AI処理を支える周辺デバイス・省電力推論の独自技術で重要な役割）
• Solist-AI™を通じた、微細なセンサデータから異常検知や予測を行う「賢い周辺デバイス」の実現

iPhone内蔵エッジAI向け半導体におけるリスク

• 主力製品の代替可能性
• 特定顧客（アップル）への依存
• 競合他社との技術競争
• iPhoneの内核である「Appleシリコン」とは異なる領域で戦う必要があること

iPhone内蔵エッジAI向け半導体における競合

• アナログ・デバイセズ：エッジAI向けの電源管理IC（PMIC）・アナログICやセンサーなど、低消費電力・高効率化に欠かせない部品領域で競合し、iPhoneサプライチェーンの主要プレイヤーとして挙げられているため
• テキサス・インスツルメンツ（Texas Instruments / TI）：エッジAI向けの電源管理IC（PMIC）・アナログ半導体の競合として挙げられているため

村田製作所(6981)

iPhone内蔵エッジAI向け半導体における役割

iPhoneの内蔵エッジAIに伴う電力効率化・通信安定に関わるMLCC等を供給

iPhone内蔵エッジAI向け半導体における強み

• iPhoneなどのエッジAI（デバイス内処理AI）に不可欠な「超小型・高性能な受動部品」で強み
• ムラタのセラミックコンデンサは世界No.1のシェア
• 200μWと超低電力な推論モジュールを開発
• スマートフォンやAIを担うデータセンターなどに欠かせない電子部品（積層セラミックコンデンサー等）

iPhone内蔵エッジAI向け半導体におけるリスク

• iPhoneなどのプラットフォームではTier 2/3（二次・三次供給者）の立場にとどまることによるビジネスモデル特有の限界
• 設備投資2700億円（2026年3月期、前期比5割増）など大型投資を行う局面で、今期2年ぶりの最終減益見込みが示されている点
• 「iPhoneに強い」一方で、スマホ成熟化により主力製品を取り巻く環境が変化すること

iPhone内蔵エッジAI向け半導体における競合

• TDK(6762)：電子部品の比較対象として「村田製作所、TDK、アルプス電気、日東電工」などの形で並列に挙げられているため
• アルプス電気：電子部品の特集で村田製作所と同列に挙げられているため
• 日東電工：電子部品の特集で村田製作所と同列に挙げられているため
• ソニーグループ：新型iPhoneに関連する日本株として、村田製作所と同じ文脈で競合候補として挙げられているため

TDK(6762)

iPhone内蔵エッジAI向け半導体における役割

iPhoneを含むスマートフォン向け電池（バッテリー）サプライヤーとしてエッジAI処理の電力供給に関与

iPhone内蔵エッジAI向け半導体における強み

• 脳を模した「ニューロモルフィック」技術（AI半導体）を開発し、北海道大学と共同開発している
• AI処理時の消費電力を従来の100分の1に削減できる可能性がある（独自デバイス/素子開発）
• 磁性体を用いた独自の「スピンメモリスタ」などのデバイスにより、iPhone向けのエッジAI（リアルタイム学習を含む）を見据えた技術革新を進めている
• iPhone向けの既存部品での実績を基盤に次世代エッジAI市場を見据えた技術革新を行っている

iPhone内蔵エッジAI向け半導体におけるリスク

• 技術の実用化スピードが遅れることで、iPhoneへの大規模採用に至らないリスク
• Appleの自前主義（内製化）により、TDK技術が採用されにくくなるリスク
• 競合他社とのデファクトスタンダード争いの中で、採用優位を確保できないリスク

iPhone内蔵エッジAI向け半導体における競合

• 村田製作所：iPhone向けの電子部品・センサー（磁気センサー等）やバッテリー、コンデンサなどの領域で競合するとされている
• 京セラ：iPhone向けの電子部品・センサー（磁気センサー等）やバッテリー、コンデンサなどの領域で競合するとされている

レーザーテック(6920)

iPhone内蔵エッジAI向け半導体における役割

Appleが開発するAI用SoCの最先端プロセス製造に必須となる半導体製造プロセス関連装置を担う

iPhone内蔵エッジAI向け半導体における強み

• EUV露光用マスク欠陥検査装置で世界シェア100%を独占している
• フォトマスク関連の欠陥検査装置が主力で、EUVマスクブランクス欠陥検査装置が業界標準の検査装置とされている

iPhone内蔵エッジAI向け半導体におけるリスク

• 先端プロセス（iPhone向け先端チップの微細化）の進展に対する依存が大きく、微細化が停滞すれば装置需要が急減するリスク
• 地政学リスクと輸出規制の影響を受けやすい（軍事転用の懸念から対象になりやすい）

iPhone内蔵エッジAI向け半導体における競合

• KLA Corporation：半導体検査（EUVフォトマスク検査ツールの文脈）に関する主要プレイヤーとして挙げられている

イビデン(4062)

iPhone内蔵エッジAI向け半導体における役割

iPhone搭載エッジAI（Apple Intelligence等）向けの半導体パッケージングに関わる基板・パッケージ基板（高性能ICパッケージ基板）の提供

iPhone内蔵エッジAI向け半導体における強み

• iPhone（Appleシリコン）やAI半導体の性能を左右する「ICパッケージ基板」における圧倒的な微細化技術と世界シェア
• 超微細配線・高密度化（ミクロン単位の極めて細い配線を多層化する技術）
• エッジAI向けの高速データ処理を支える信号伝送効率（電気信号のロスを最小限に抑える設計・製造能力）

iPhone内蔵エッジAI向け半導体におけるリスク

• 巨額の先行投資に伴う財務負担（イビデンは2026年度〜2028年度にAIサーバー向けを中心とした電子事業に総額5,000億円の投資計画）
• 主要顧客であるApple（および製造を担うTSMC）の動向による需要変動

iPhone内蔵エッジAI向け半導体における競合

• 新光電気工業：パッケージ基板領域でイビデンと並ぶ日本の大手競合として、AI半導体向けの微細化技術で競合すると記載
• Unimicron（欣興電子）：エッジAIの進化に伴うシェア争いの文脈で、台湾・韓国勢の競合として挙げられている
• Advanced Samsung Electro-Mechanics：次世代のガラス基板等に関する開発競争の流れの中で競合として示唆されている

新光電気工業(4062)

iPhone内蔵エッジAI向け半導体における役割

iPhone搭載エッジAI向けの半導体パッケージ関連（フリップチップタイプ等のパッケージ基板、光電融合に向けた技術）の提供

iPhone内蔵エッジAI向け半導体における強み

• エッジAIに不可欠な「高性能パッケージング技術」を強みとしており、iPhoneに搭載されるAppleシリコン（Aシリーズチップ等）を支える点が強調されている
• 世界トップクラスの「フリップチップパッケージ（FCパッケージ）」技術を持ち、iPhoneのメインプロセッサを限られた筐体スペースで高速・省電力化するのに寄与するとされている（世界シェア2位）
• 最先端の「アドバンストパッケージ」開発力が言及されている
• パッケージ基板の市場シェアは世界シェア2位で15％を有するとされている

iPhone内蔵エッジAI向け半導体におけるリスク

• 売上がAppleなど少数の主要顧客に集中しており、iPhone不振・設計変更・サプライヤー切替が業績に直撃するリスク（Appleリスク）がある
• iPhoneの販売動向（例：価格の高さによる買い控え等）によって、内蔵チップ用パッケージの受注減少につながる可能性が示されている

iPhone内蔵エッジAI向け半導体における競合

• イビデン：iPhone向けだけでなくAIサーバー向け基板でも競合するとされ、ハイエンドなFC-BGA基板で世界トップクラスのシェアを持つ「最も強力なライバル」と記載されている
• 日本特殊陶業：半導体パッケージ分野で高い技術を持ち、競合として挙げられている
• 大昌電子：スマートフォン向け基板を含む半導体パッケージ全般で競合する企業として挙げられている

信越化学工業(4063)

iPhone内蔵エッジAI向け半導体における役割

半導体の土台となるシリコンウエハおよびAIチップ微細化に不可欠なフォトレジスト（感光材）を供給

iPhone内蔵エッジAI向け半導体における強み

• iPhone（Appleシリコンなど）向けエッジAI半導体の製造に不可欠なシリコンウエハー供給で世界トップシェア
• エッジAI向けの微細回路形成に必要とされる高い平坦度・純度を持つ「300mmウエハー」で品質がAppleの厳格な要求を満たす数少ない選択肢
• iPhoneのエッジAI処理高速化に重要な「3次元実装（Advanced Packaging）」を支える先端材料（フォトレジスト等）を供給

iPhone内蔵エッジAI向け半導体におけるリスク

• 地政学的な供給網の分断リスク
• 特定の主要顧客への高い依存度によるリスク

iPhone内蔵エッジAI向け半導体における競合

• 三菱ケミカル：半導体関連の材料・事業における競合他社として挙げられている大手化学メーカー
• 住友化学：半導体関連の材料・事業における競合他社として挙げられている大手化学メーカー
• 三井化学：半導体関連の材料・事業における競合他社として挙げられている大手化学メーカー

SCREENホールディングス(7735)

iPhone内蔵エッジAI向け半導体における役割

ウエハ洗浄など半導体製造工程向けの装置を提供し、AI半導体の歩留まり向上に寄与

iPhone内蔵エッジAI向け半導体における強み

• 半導体洗浄装置で世界シェア約40〜50%を誇る（旧：大日本スクリーン製造）

iPhone内蔵エッジAI向け半導体におけるリスク

• 特定顧客・最終製品への依存リスク：主要顧客はTSMCなどの巨大ファウンドリであり、その先にあるApple社のiPhone販売動向に業績が大きく左右される

iPhone内蔵エッジAI向け半導体における競合

• 調査結果には明確な記載がありません。

キヤノン(7751)

iPhone内蔵エッジAI向け半導体における役割

半導体向け露光装置を提供し、微細化技術（ナノインプリント等）にも関連

iPhone内蔵エッジAI向け半導体における強み

• iPhoneなどのエッジAI向け半導体製造で、後工程（先端パッケージング）向けの露光装置に強み
• 次世代の微細化技術として、ナノインプリントリソグラフィ（NIL）に強み
• ナノインプリントリソグラフィ技術を用いたウエハー平たん化技術を実用化
• 半導体露光装置を再加速し、AIチップ実装での独占とともに（ArFも）取り組んでいる

iPhone内蔵エッジAI向け半導体におけるリスク

• 最先端プロセス（例：NILが適応されると期待される5nm〜2nmなど）への対応遅れリスク
• 競合他社（ASML）の独占状態により競争上の不利が生じるリスク
• NILは欠陥率（歩留まり）の制御が難しく、大規模量産ラインでの安定稼働に不確実性が残るリスク

iPhone内蔵エッジAI向け半導体における競合

• ASML：最先端プロセス向けに必要なEUV露光装置を独占しており、露光装置分野で最大の競合として挙げられている
• ニコン：露光装置分野で競合として挙げられている
• Veeco：i線露光装置の市場シェア分析の文脈で、キヤノンに次ぐ競合として言及されている

日東紡績(6110)

iPhone内蔵エッジAI向け半導体における役割

iPhone向けの高速通信用基板に使われる低誘電ガラス（スペシャルガラス）など半導体・高速通信関連材料の供給

iPhone内蔵エッジAI向け半導体における強み

• 半導体パッケージ基板に使われる「スペシャルガラス（Tガラス等）」で世界シェア約90%を握る
• 半導体向け特殊ガラスのニッチトップ企業

iPhone内蔵エッジAI向け半導体におけるリスク

• 供給網の独占に伴う特有のリスクがある
• iPhone内部の部品に使われるガラス素材について、Appleが確保に奔走しており需給が逼迫するリスクがある
• AI大手による争奪で「深刻な供給不足」につながる可能性が示されている

iPhone内蔵エッジAI向け半導体における競合

• 台湾ガラス：低誘電・低熱膨張ガラスクロス等の生産技術と能力を有する企業として挙げられており、代替供給の比較対象になり得る
• 中国泰山玻璃繊維：低誘電・低熱膨張ガラスクロス等の生産技術と能力を有する企業として挙げられており、代替供給の比較対象になり得る

SUMCO(3436)

iPhone内蔵エッジAI向け半導体における役割

iPhone内蔵エッジAI向け半導体の製造に関わる半導体材料（シリコンウエハ等）の供給

iPhone内蔵エッジAI向け半導体における強み

• iPhoneの内蔵エッジAI（Apple Intelligenceなど）向け半導体市場において、3nmプロセス以降のチップ製造に不可欠な「超高平坦度シリコンウェーハ」を供給できる技術力
• 世界最高峰とされる「平坦度」技術（ウェーハの誤差許容の厳しさに対応する平坦化技術）を備え、微細回路の断線リスクを抑える観点で最先端チップ製造を支える

iPhone内蔵エッジAI向け半導体におけるリスク

• 先端ウエハー開発に伴う投資負担と歩留まりリスク（3nmなどの超微細プロセス向けで、極めて高い平坦度・純度が求められる）
• 300mmウエハーの増産や次世代技術への巨額設備投資が、需要予測のズレにより収益を圧迫するリスク

iPhone内蔵エッジAI向け半導体における競合

• 信越化学工業：シリコンウエハー分野でSUMCOと並ぶ競合（分野トップを争う趣旨の記載）
• SO(ITEC)：シリコン系ウエハー関連企業として比較対象に挙げられている（シリコン・オン・インシュレータ業界の企業リストに記載）

東京応化工業(4186)

iPhone内蔵エッジAI向け半導体における役割

半導体製造に用いられる材料（先端プロセス向け薬液等）供給

iPhone内蔵エッジAI向け半導体における強み

• iPhone搭載エッジAI（Apple Intelligence等）向け半導体の製造に不可欠なフォトレジスト（感光材）で強み
• EUV（極端紫外線）露光工程に用いられるEUVフォトレジストで世界シェア約25%超のトップクラスの地位
• 回路の超微細化に向けた材料として、iPhone向け先端チップ（Apple Aシリーズ等）の実現に寄与
• 次世代半導体パッケージのコンソーシアム「JOINT3」への参画

iPhone内蔵エッジAI向け半導体におけるリスク

• iPhone販売台数の予測未達による需要変動リスク（半導体メーカーからの発注減につながる）
• エッジAIの普及が期待ほど進まずスマホ買い替えサイクルが長期化した場合の在庫調整リスク
• 地政学リスク（対中輸出規制など）によるサプライチェーン分断リスク

iPhone内蔵エッジAI向け半導体における競合

• 富士フイルム（Fujifilm）：フォトレジストに関する情報源として登場しており、同分野の競争環境（フォトレジスト）における比較対象になり得る

JSR(4185)

iPhone内蔵エッジAI向け半導体における役割

半導体製造に用いられる材料（感光材・電子材料等）の供給

iPhone内蔵エッジAI向け半導体における強み

• iPhoneなどのエッジAI向け最先端半導体製造に用いられる「極端紫外線（EUV）露光」に不可欠なフォトレジスト（感光材）で、世界トップクラスのシェアと技術力を保持
• EUVレジスト市場で世界第2位（シェア約28%）の位置づけが示され、AI半導体需要の拡大を捉える構図

iPhone内蔵エッジAI向け半導体におけるリスク

• 最先端露光技術（EUV）への依存：JSRが関与するiPhone向けエッジAI半導体（Appleシリコンなど）の製造に直結し、供給リスクがiPhoneの生産に波及しうる
• 官民ファンドによる買収後のガバナンス・地政学リスク

iPhone内蔵エッジAI向け半導体における競合

• 東京応化工業（TOK）：EUVフォトレジスト等の主要メーカーとしてJSRと並び、最先端半導体向け材料のシェア競争の比較対象になりやすい
• 信越化学工業：EUV/半導体用フォトレジストの主要メーカーの一社としてJSRと比較されやすい
• 住友化学：半導体用フォトレジストの主要メーカー群（5社）の一社としてJSRと競合関係にある前提で言及されている
• 富士フイルム：半導体用フォトレジストの主要メーカー群（5社）の一社としてJSRと比較されやすい

ソシオネクスト(6526)

iPhone内蔵エッジAI向け半導体における役割

カスタムSoC（システム・オン・チップ）の設計。AI処理に特化した専用半導体の開発

iPhone内蔵エッジAI向け半導体における強み

• 特定顧客の要望に合わせて設計する「カスタムSoC（System on a Chip）」の専業メーカーで、iPhoneなどの高度なデバイスが求めるエッジAI要件を高いレベルで満たすことが強みとされている
• 「ソリューションSoC」として、汎用半導体ではなく顧客と仕様策定段階から協力し、製品に最適な専用の回路（専用の脳）をゼロから設計するモデル
• 特化した処理回路の実装により、高速処理を実現しつつ電力消費やチップサイズを抑える方向性が示されている
• 3D ICインテグレーション技術に対応し、パフォーマンス・密度・コスト面で最適化したソリューションに取り組むとされている

iPhone内蔵エッジAI向け半導体におけるリスク

• iPhoneの中心となるAppleシリコン（Aシリーズチップ）開発には関与しておらず、iPhone内蔵チップ市場における直接のサプライヤーではない（主要チップはAppleが自社設計し、TSMCが製造）
• 半導体サイクルの影響で、需要の減速局面では業績や株価が大きく下振れするリスクがある

iPhone内蔵エッジAI向け半導体における競合

• Broadcom：カスタムチップ（ASIC）の大手で、Appleの主要サプライヤーとされ、iPhone内蔵エッジAI向けのカスタムSoC開発で比較対象になりやすい
• Marvell Technology：データセンターや5G、自動車向けのエッジAI用カスタムチップに強みがあり、先端プロセスを用いた高性能カスタムSoC領域で競合になりうる

レゾナック・ホールディングス(4004)

iPhone内蔵エッジAI向け半導体における役割

半導体後工程材料を提供。AI半導体の性能を左右する高度なパッケージング材料

iPhone内蔵エッジAI向け半導体における強み

• iPhoneなどのスマホに搭載されるエッジAI向け半導体に不可欠な「半導体後工程（パッケージング）」材料で世界首位のシェア
• AI半導体の高性能化・小型化・省電力化を実現する「先端パッケージング」領域で強み

iPhone内蔵エッジAI向け半導体におけるリスク

• 2.5D/3Dパッケージ技術の技術的難化に伴う、材料由来の物理的課題や歩留まり低下リスク
• 地政学リスク（原材料・エネルギー等の高騰）
• 需給逼迫

iPhone内蔵エッジAI向け半導体における競合

• 調査結果には明確な記載がありません。

東京精密(7729)

iPhone内蔵エッジAI向け半導体における役割

半導体製造・検査装置。エッジ端末向けチップの品質管理に不可欠なプローバ等

iPhone内蔵エッジAI向け半導体における強み

• 「計測事業を持つ唯一の半導体装置メーカー」という独占的地位
• スライシングマシンの世界シェアが70～80％で、世界トップメーカーとしての地位を確立
• 国内初のウェーハスライシングマシンを市場投入以来の半導体製造装置事業の実績

iPhone内蔵エッジAI向け半導体におけるリスク

• 特定顧客への依存：iPhone向け半導体を製造するTSMCやOSATが主要顧客であり、iPhone販売不振やアップルによるサプライヤー変更・内製化方針転換がプローブカードやダイシングソー等の需要減に直結しうる
• 技術進化のスピードと多層化・微細化への対応（3Dパッケージング等を含む高度化への追随が必要）

iPhone内蔵エッジAI向け半導体における競合

• ディスコ：後工程の研削（グラインディング）・切断（ダイシング）装置で、東京精密と世界市場を二分する最大のライバル

TOWA(6315)

iPhone内蔵エッジAI向け半導体における役割

半導体モールディング装置（封止）。AI半導体の高集積化に必要な先端パッケージング技術

iPhone内蔵エッジAI向け半導体における強み

• iPhoneなどに搭載されるエッジAI向け半導体の製造で、チップを保護し電気的に絶縁する「封止（モールディング）」工程を支える（世界トップシェア）
• 半導体の後工程（半導体完成までの最終工程）として、チップを樹脂でモールディングする工程を主に担う
• 「超精密金型」に関わるモールディング技術を掲げる

iPhone内蔵エッジAI向け半導体におけるリスク

• 生成AIバブルの崩壊による投資減速
• 主要顧客である韓国・台湾メーカーの設備投資動向の変動
• 供給先・特定顧客への依存リスク

iPhone内蔵エッジAI向け半導体における競合

• ASMPT（香港）：モールディング工程（半導体の封止・パッケージング）でTOWAとシェアを競う装置メーカーとして挙げられているため
• アピックヤマダ（日本）：モールディング装置の主要プレーヤーとしてTOWAと競合するとされているため

京セラ(6971)

iPhone内蔵エッジAI向け半導体における役割

半導体パッケージおよび部品。iPhoneの構成要素に関連

iPhone内蔵エッジAI向け半導体における強み

• iPhoneのエッジAI処理に欠かせない「小型化、熱管理、高周波対応」を支える電子部品とパッケージング技術の強み
• iPhoneの省スペース環境でも、高密度な回路を成立させるための「超小型・高信頼性のセラミック部品」を供給
• エッジAIを動かす高性能プロセッサ（Appleシリコン）の周辺に必要な安定電力供給用の積層セラミックコンデンサ（MLCC）を供給

iPhone内蔵エッジAI向け半導体におけるリスク

• スマートフォン市場への依存度の高さ（iPhone販売台数や買い替えサイクル、価格・中国市場でのシェア等が受注量に影響）
• 最先端プロセスへの追随コストが負担になり得る
• AI半導体の進化に伴う技術仕様の急激な変化（高熱化により、より高度な放熱設計や電力効率対応が必要）
• 次世代MLCCやパッケージングなどへの対応要求が生じる可能性

iPhone内蔵エッジAI向け半導体における競合

• 村田製作所：スマホ向けに超小型コンデンサーが採用・拡大している旨が示されており、京セラと同様にiPhone向けのセラミック関連（コンデンサー等）領域で比較対象になり得る。
• TDK：iPhoneのカメラシステムに参画している日本企業として挙げられており、iPhone向け部品供給の文脈で競合となり得る。
• AGC：iPhoneのカメラシステムに参画している日本企業として挙げられており、iPhone向け部品供給の文脈で競合となり得る。
• ソニー：iPhoneのカメラシステムに参画している日本企業として挙げられており、iPhone向け部品供給の文脈で競合となり得る。

ディジタルメディアプロフェッショナル（DMP）(3652)

iPhone内蔵エッジAI向け半導体における役割

エッジデバイス向けの超低消費電力AIプロセッサIP等の提供

iPhone内蔵エッジAI向け半導体における強み

• モバイルデバイスや小型のエッジ機器で「超低消費電力と高性能の両立」によりリアルタイムAI推論（画像認識や物体検知など）を可能にするアーキテクチャ
• エッジAI向けSoC「Di1」：2026年3月期の量産開始を目指している次世代SoC
• エッジAIカメラSoC「Di1」を搭載した開発（FP4対応）に関する言及
• 「RS1」：最先端AI推論と高精度リアルタイム3D測距エンジンを統合する旨の記載
• NPU IP「A3000 V2」などのIP（エッジAI向け）に関する記載

iPhone内蔵エッジAI向け半導体におけるリスク

• iPhone向けのAI半導体を直接供給している事実は、現時点の公開情報では確認されていない
• iPhoneのAI処理（Apple Intelligence等）を担う「Neural Engine」はApple自社設計の半導体
• 特定顧客・特定市場への依存リスク
• 大手テック企業との競合（Apple、NVIDIA、Qualcommなど）が強まる中で、独立系IPベンダーであるDMPが市場シェアを確保・維持し続けるのは容易ではない可能性

iPhone内蔵エッジAI向け半導体における競合

• Apple：iPhone内蔵のAIチップ（Apple Neural Engine）は自社専用だが、エッジAIの処理能力やシェアを競う上での強力なライバルとして挙げられている

図研(6947)

iPhone内蔵エッジAI向け半導体における役割

半導体設計支援ソフトウェアによりAIチップの微細化・複雑化に対応

iPhone内蔵エッジAI向け半導体における強み

• iPhoneなどスマートフォンに搭載されるエッジAI向け半導体（SoC）の「設計・実装」を支えるEDA（電子設計自動化）ツールで優位性がある
• チップレットや3Dパッケージ（積層技術）などの次世代実装技術に対応したソリューションを提案できる
• 複雑な配線や熱問題を設計段階で高精度にシミュレーションでき、開発期間の短縮に貢献できる

iPhone内蔵エッジAI向け半導体におけるリスク

• 設計の高度化・複雑化に追従できない場合、複雑な設計を支えるツール開発の遅れにより競合（海外大手）にシェアを奪われるリスク
• iPhoneのような民生品は開発サイクルが速く、Appleなど主要メーカーの採用設計手法の変化に即応できないリスク
• 特定の大手顧客への依存がある場合、顧客側の設計手法や開発動向の変化に影響されやすいリスク

iPhone内蔵エッジAI向け半導体における競合

• Synopsys：EDA（電子設計自動化）市場の主要企業として、図研のEDAツールと競合しうる
• Cadence：EDA（電子設計自動化）市場の主要企業として、図研のEDAツールと競合しうる
• Siemens：EDA（電子設計自動化）市場の主要企業として、図研のEDAツールと競合しうる

ザインエレクトロニクス(6769)

iPhone内蔵エッジAI向け半導体における役割

AI搭載カメラ等のデータ伝送に関連する高速インターフェース技術の提供

iPhone内蔵エッジAI向け半導体における強み

• 高速インターフェース技術（V-by-One®等）に強みがある
• エッジAI向けに、低消費電力・低ノイズで高速処理／通信時のノイズを最小限にする点
• 独自の伝送プロトコルにより配線数を減らせるため、高密度な内部設計を可能にする点
• ファブレス半導体メーカーとして、エッジAI機器の開発期間を短縮しトータルコストを抑える「ワンストップ」の開発支援を行う点
• スマートフォン向け画像処理用の小型半導体を開発している（補正などを1チップで）
• 処理性能40TOPS以上のエッジAI半導体向けIPや、4ビット量子化に対応する点

iPhone内蔵エッジAI向け半導体におけるリスク

• エッジAI向け半導体事業のリスクとして「市場競争」「収益構造」「外部依存」が挙げられている
• iPhoneの主要な内蔵AIチップとしての採用について、公開された事実はない（当該前提に依存した評価・需要見通しには注意が必要）
• 通期の最終損益予想を下方修正し、赤字見通しとなっている

iPhone内蔵エッジAI向け半導体における競合

• ルネサスエレクトロニクス：車載・産業用のエッジAI向け半導体で競合し、AIアクセラレータ「DRP-AI」を展開している
• ローム(ROHM)：モバイル向け電源ICやインターフェースLSIで競合している

太陽誘電(6976)

iPhone内蔵エッジAI向け半導体における役割

iPhone内蔵エッジAI対応の高密度実装向けに、積層セラミックコンデンサ（MLCC）需要増が期待される部品供給

iPhone内蔵エッジAI向け半導体における強み

• iPhone（Apple Intelligenceなど）を含むエッジAI搭載デバイス向けに「超小型・高容量な積層セラミックコンデンサ（MLCC）」を提供
• 基板内蔵技術（基板内蔵対応MLCC／Embedded MLCC）により、エッジAIのプロセッサ直下への配置が可能
• SoC（プロセッサ）真下にMLCCを埋め込み、配線距離の最短化によるノイズ低減と電力効率向上を同時に実現

iPhone内蔵エッジAI向け半導体におけるリスク

• Appleサプライチェーンへの高い依存度（iPhone向けMLCCやインダクタの主要サプライヤーの一つ）
• AI化により部品スペック向上が進む中での対応コスト増
• 中国市場の動向

iPhone内蔵エッジAI向け半導体における競合

• 村田製作所(6981)：iPhone向けMLCCで太陽誘電の最大のライバルであり、（文中では）AIサーバーや最新スマホ向けの超小型・高容量製品を先行投入している
• TDK(6762)：受動部品分野（MLCCなど）で太陽誘電とiPhone等のデバイスに向けて競合している
• 京セラ(6971)：アップル向けに納入実績のある電子部品大手として、太陽誘電と並列に言及されている

日本電産（ニデック）(6594)

iPhone内蔵エッジAI向け半導体における役割

端末内の放熱対策（サーマルソリューション）など、エッジAIによる発熱・消費電力増に対応する領域を担う

iPhone内蔵エッジAI向け半導体における強み

• デバイス内のモーター制御や電力管理に関連する周辺半導体・それを制御するアルゴリズムで重要な役割
• 超省電力・高効率な制御技術（エッジAIの演算結果を物理動作に素早く正確に反映するための制御用半導体設計能力）
• 自社開発による最適化

iPhone内蔵エッジAI向け半導体におけるリスク

• エッジAI（Apple Intelligence等）によりデバイス内の消費電力と発熱が増え、熱マネジメント（サーマルマネジメント）の難化につながる可能性
• Apple Intelligenceの処理や非接触充電が暑さ（熱）懸念を追い打ちする可能性

iPhone内蔵エッジAI向け半導体における競合

• 調査結果には明確な記載がありません。

デクセリアルズ(4980)

iPhone内蔵エッジAI向け半導体における役割

異方性導電膜（ACF）など、AIスマホの小型・高性能化に必須の接合材料を供給

iPhone内蔵エッジAI向け半導体における強み

• iPhone等のエッジAI（オンデバイスAI）を支える「超高密度な回路接続」や「カメラモジュールの精密実装」を可能にする機能性材料（世界シェアNo.1製品群）を提供
• 異方性導電膜（ACF）は単体で「接着」「導通」「絶縁」の3機能を果たし、一度に多数の電極を接続できる
• 100μmピッチ以下の微細接続が可能で、さまざまな配線材料に対応する柔軟性がある
• 大径粒子を採用したACFにより「低圧で接合ができる」
• 粒子整列型異方性導電膜（ArrayFIX）で、ファインピッチ接続の高度な信頼性が求められるスマートフォン等に対応

iPhone内蔵エッジAI向け半導体におけるリスク

• iPhone販売台数およびApple依存：iPhoneの販売が期待ほど伸びない場合や、エッジAI搭載による買い替え特需が限定的な場合に業績へ直結する可能性
• 顧客集中リスク：Appleを主要顧客としており、Appleの調達方針やスペック変更、他社製品への切り替えが大きなリスク

iPhone内蔵エッジAI向け半導体における競合

• 調査結果には明確な記載がありません。

まとめ

本記事ではKabuMartの独自調査結果をまとめました。投資の参考にしてみてください。
また、KabuMartでは本記事のような調査を利用者の方も実施することができます。