公開日: 2026-08-19
更新日: 2026-08-19
メモリETFとは、データを保存し、プロセッサに迅速に供給するために使用されるメモリおよびストレージ技術を製造する企業に投資する上場投資信託（ETF）のことです。
AIインフラストラクチャの発展により、これまでニッチな分野だった半導体は独立した投資テーマへと押し上げられ、アクセラレータやデータセンターへの投資に加え、高帯域幅メモリ、DRAM、NANDの需要も高まっています。世界半導体貿易統計は、世界の半導体市場が2026年には90%成長して1兆5100億ドルに達すると予測しており、メモリだけでも売上高が約250%増加して8000億ドルを超える見込みです。AIインフラストラクチャ、高帯域幅メモリ、高速コンピューティングが、この拡大の大部分を牽引しています。
この売上高の増加は、消費されるメモリの物理量が250%増加したことと混同すべきではありません。マイクロンは、2026年の業界DRAMビット出荷量が約20%台前半の成長にとどまると予想しており、これは業界売上高の伸びをはるかに下回ります。したがって、はるかに大きな売上高の拡大は、実際の販売量増加、メモリ価格の上昇、そしてHBMなどの高付加価値製品へのシフトといった要因が複合的に作用した結果です。
メモリETFとは何ですか？
メモリETFは、コンピュータメモリやストレージ関連の複数の企業を一つの取引可能なファンドにまとめたものです。マイクロン・テクノロジー、サムスン電子、SKハイニックスといった個別のメーカーを選ぶ代わりに、一つのファンドでメモリサイクルに関わる複数の企業に投資することができます。
このカテゴリには複数の技術が含まれます。ダイナミックランダムアクセスメモリ(DRAM)は、コンピュータやサーバーの一時的な作業用メモリとして使用されます。ハイバンド幅メモリ(HBM)は、メモリと高性能プロセッサ間で大量のデータを高速に転送するために設計された、積層型DRAMの特殊な形態です。NANDフラッシュは電源供給なしでデータを保持できるため、ソリッドステートドライブ(SSD)で広く使用されています。一方、ハードドライブ(HDD)は大規模ストレージにおいて依然として重要な役割を果たしています。
Roundhill Memory ETF(ティッカーシンボル：DRAM)は、2026年4月2日に設立された、メモリ分野に特化した初のETFです。Roundhillは、HBM、DRAM、NAND、SSD、ハードドライブ、特殊メモリ技術など、幅広い分野の企業を投資対象として選定しています。このファンドの年間経費率は0.65%です。
その初期の成長は驚異的でした。DRAMはわずか3ヶ月ほどで210億ドルを超える純資金流入を集め、7月8日には運用資産が260億ドル近くに達し、ETF.comによると史上最速の成長を遂げたETFとなりました。ラウンドヒルは8月14日時点で運用資産総額が約274億4000万ドルに達したと報告しており、このファンドが運用開始からわずか数ヶ月で異例の規模の資産基盤を維持していることを示しています。
その成功を受けて、他の発行体もこのテーマに参入し、タトル・キャピタル・コンセントレーテッド・メモリー・スタックETF(HBMX)、クルヴ・メモリー・セレクトETF(KMEM)、テマ・メモリーETF(DISK)などが登場しました。しかし、これらのファンドの初期の資金調達規模ははるかに小さく、ETF.comによると、各ファンドの運用開始直後の時点で約3000万ドルにとどまりました。DRAMの成功は、メモリーを独立したETFカテゴリーへと押し上げるのに貢献しましたが、投資家の需要は競合他社全体に均等に広がるには至っていませんでした。
AIがより多くのメモリを消費する理由
AIインフラブームの第一段階は、処理能力の向上に大きく重点が置かれていました。高速なグラフィックスプロセッサと専用アクセラレータの登場により、より大規模なモデルや要求の厳しいワークロードの実行が可能になった一方で、拡大するコンピューティング基盤は新たな制約を生み出しました。これらのプロセッサは、効率的に動作し続けるために、膨大な量のデータを迅速に処理する必要があるのです。
HBMは、高速メモリを高性能プロセッサの近くに配置することで、従来のメモリ構成よりもはるかに広い帯域幅を提供し、この要件に対応します。AIモデルが拡大し、推論ワークロードが増加するにつれて、メモリ容量と帯域幅の要件は、コンピューティング性能とともに増加する可能性があります。
ストレージ需要も同時に増加しています。トレーニングデータセット、モデルパラメータ、推論ワークロードは、アクセラレータ自体とは別に保持する必要があり、従来のDRAM、NANDフラッシュ、エンタープライズSSDなどのストレージ技術へとその機会が広がっています。
物理的なインフラ整備は、半導体販売にとどまらず、はるかに広範囲に及びます。マッキンゼーの推計によると、データセンター建設に必要なチップ、サーバー、ネットワーク機器の出荷量は2025年には約40%増加し、世界の貿易成長の約3分の1を占める見込みです。AIソフトウェアは、最終的にはその基盤となるはるかに大規模な物理インフラに依存しています。
HBMがAIのボトルネックとなり、メモリサイクルの長期化を招いている
メモリ事業は、半導体業界の中でも特に景気循環の影響を受けやすい事業の一つです。価格と利益率が好調な時期には生産能力が増強されますが、供給過剰によって価格が下落し、投資が減速すると、再び景気循環が始まります。
AIの普及により、需要は著しく増加しています。マイクロン社の最新の第3四半期決算資料によると、顧客需要は急速に拡大しており、技術、製品、供給への投資は過去最高を記録しています。同社はHBM製品ポートフォリオの拡大も継続しています。
売上高の伸びとビット数の伸びの差は、現在のサイクルがいかに異例なものになっているかを示しています。WSTSは2026年のメモリ売上高が約250%増加すると予測している一方、Micronの業界見通しではDRAMのビット出荷量の伸びは20%台前半にとどまるとしています。物理的な需要は拡大しているものの、業界全体の売上高の伸びがはるかに大きいことから、価格、供給逼迫、高付加価値メモリ製品が現在のブームに大きく貢献していることがわかります。
この組み合わせは、供給不足と価格決定力が続く間、生産者の収益を支える一方で、将来のメモリ価格の反転に対する感度を高めます。したがって、急激な収益サイクルは、出荷されるメモリビット数の物理的な増加がはるかに緩やかであるのと共存し得ます。
記憶関連ETFは見た目以上に集中投資されている
ETFを保有することで通常は個々の企業間で分散投資が行われますが、DRAMはポートフォリオが拡大した後も依然として異常なほど集中しています。ラウンドヒルが8月9日に発表した最新の保有銘柄リストによると、保有銘柄は24銘柄で、マイクロンが26.86%、サムスン電子が24.61%、SKハイニックスが20.35%となっています。これら3社だけで、ファンド全体の約71.8%を占めています。
更新された数値は、当初の集中投資論を弱めるどころか、むしろ強化する結果となりました。DRAMは、6月に発表されたファクトシートに記載されていた17銘柄から保有銘柄数を増やし、主要銘柄の比率も変化しているものの、ポートフォリオ全体の10ドルのうち7ドル以上が依然としてマイクロン、サムスン、SKハイニックスの3社に集中しています。したがって、このメモリETFは特定のメーカーへの依存度を低減させる一方で、業界を牽引するメモリ企業の業績から分散投資する効果は比較的小さいと言えます。
RoundhillはDRAMを非分散型ファンドに分類しています。そのため、ポートフォリオに含まれる証券数が増加しても、このETFはメモリ価格、HBM需要、供給拡大、半導体設備投資といった業界共通の要因に大きく左右されることになります。
当ファンドは、規制投資会社(RIC)の分散投資要件を満たすため、一部の投資対象に対してトータルリターン・スワップも利用しています。こうしたデリバティブは、通常の直接株式保有に比べて、取引相手リスク、評価リスク、流動性リスクを付加する可能性があります。
「メモリETF」という用語は、標準化されたポートフォリオというよりも、むしろテーマを表す言葉でもあります。KMEMは当初、ポートフォリオの約42%をSKハイニックスに投資していましたが、DISKはキオクシアやサンディスクといったNANDフラッシュメモリやストレージ企業に大きく偏っていました。HBMXは、アプライドマテリアルズ、ASML、ラムリサーチといった半導体製造装置メーカーを含めることで、より幅広い銘柄を網羅しています。そのため、同じメモリというラベルを持つ2つのファンドでも、HBMの価格、NANDフラッシュメモリの需要、半導体設備投資に対して異なる反応を示す可能性があります。
構造的AI需要はメモリサイクルを解消しない
高価格と供給不足は、すでにメーカー各社に生産能力拡大を促しています。SEMIは、DRAM製造装置の売上高が2026年には39%増の388億ドルに、NAND製造装置の売上高は30.7%増の139億ドルになると予測しています。HBM需要、先進的なDRAM生産、そしてNAND技術への継続的な投資が、この増加を支えています。
こうした投資は、サプライヤーが需要の増加に対応するのに役立つものの、生産能力の増強は最終的に新たなリスクを生み出します。AIは今後何年にもわたってメモリ消費の構造的な成長を牽引する可能性がある一方、メモリ企業の収益は周期的な変動に左右されます。供給が需要よりも速いペースで増加し始めると、DRAMやNANDの消費ビット数が増加し続けるにもかかわらず、メモリ価格は下落し、利益率は低下し、生産者の収益は減少する可能性があります。
DRAMは、こうした期待がどれほど激しく変動しうるかを既に証明しています。6月22日の半導体市場のピーク時、80.72ドル付近で取引されていたDRAMは、7月17日には日中安値の48.64ドルまで下落し、40%近くも値下がりしました。より広範なAIインフラに関する見方は依然として健在だったものの、このETFは1ヶ月足らずでそれまでの上昇分の大部分を失いました。
ドローダウンは、ETFというラベルよりも、その中心的なリスクをより的確に捉えています。複数のメモリ企業をまとめて購入することで、企業固有のリスクの一部は分散されるものの、メモリ価格、供給拡大、HBMサイクルといったリスクは、ポートフォリオの大部分で共有されたままとなります。
メモリ関連ETFがAIメモリサイクルを取引可能なテーマに変える
AIインフラがプロセッサ周辺の帯域幅とストレージにますます依存するようになったため、メモリは半導体分野における独立した事業領域となりました。HBMは高度なアクセラレータに直接接続し、従来のDRAMはサーバーのワークロードをサポートし、NANDやエンタープライズストレージは増大するデータ量を処理できます。
DRAMの資産が急速に増加していることは、投資家がこのテーマをいかに迅速に受け入れたかを示していますが、最新のポートフォリオでは依然として約71.8%がMicron、Samsung、SK Hynixに集中しています。競合するメモリETFもまた、ファンドがHBM、NAND、ストレージ、半導体製造装置のいずれを重視するかによって、その名称が示すエクスポージャーが大きく異なることを示しています。
メモリ需要の最も有力な根拠は、AI関連のビット需要が継続的に増加する一方で、特にHBMなどの高付加価値製品における供給が依然として制約されている点にあります。WSTSの収益予測は、需要、価格設定、製品構成が現在業界全体の売上にどれほど強く反映されているかを示している一方、Micronのビット成長率の見通しが大幅に低いことは、その収益数値を物理的な消費量の伸びとして扱うことができない理由を示しています。
AI需要は、メモリ業界の景気循環を解消することなく、今後何年も構造的な要因として残る可能性があります。メモリETFにとって、ビット数の増加、価格設定、そして新たな製造能力の最終的なバランスが、今日の収益急増が持続的な利益拡大につながるのか、それとも半導体業界の中でも特に景気循環の影響を受けやすい業界において、再び急激な転換期を迎えるのかを決定づけるでしょう。
