原油価格は急落するもナスダックは下落；市場がブロードコム型の'好材料出尽くし'の悲劇の再来を警戒する中、マイクロンは8%下落

TradingKey - 地政学的リスクが大幅に緩和する中、ハイテク株が売りを浴びており、市場心理の重荷となっている。従来のマクロ分析の枠組みでは、原油価格の下落はインフレ圧力の緩和や市場のリスクオン姿勢の回復に対応するのが一般的であり、理論上は株式市場にとってプラスの裏付けとなるはずである。

しかし、市場は期待された反発を見せることはなかった。本稿執筆時点において、米主要3株価指数は軒並み下落し、ダウ工業株30種平均は0.05%安の51,684.44ポイント、Nasdaq総合株価指数は1.48%安の25,779.97ポイント、S&P500種株価指数は0.99%安の73,999.08ポイントとなった。

［出所：FutuBull］

この背景にある核心的なロジックは、市場の主な価格決定テーマが地政学的リスクをめぐる駆け引きから、米連邦準備理事会（FRB）の利上げサイクルを織り込む取引へとシフトしたことである。

AIへの収益期待の高まりを背景とした上昇相場を経て、世界の株式バリュエーションは現在、相対的に高い水準にある。地政学的リスクの緩和によるリスクオン姿勢の回復はプラスの支援材料となるものの、利上げ期待の高まりによるバリュエーション調整圧力を相殺するには至らず、新たな上昇の原動力となるには力不足である。

先週、FRBのドットプロット（政策金利見通し）では、9人の高官が年内少なくともあと1回の利上げを予想していることが示された。詳細については、記事「 6月FOMC結果発表：政策金利は据え置きもドットプロットは大幅引き上げ、9人が2026年の利上げ継続を支持」をご参照されたい。

過去2年間にわたり世界的な株高を牽引してきたAIテーマの上昇相場にとって、利上げ期待のわずかな高まりは、間違いなく核心的な逆風の一つである。

高成長のハイテク企業のバリュエーション体系は、割引キャッシュフロー（DCF）モデルの枠組みの下で構築されている。金利の上昇は割引率の基準を直接的に押し上げ、それに対応する将来収益の現在価値を低下させる。その中でも、高バリュエーションの維持を長期的な成長期待に強く依存しているロングデュレーション資産は、往々にして真っ先にバリュエーション修正の圧力に直面する。

本日の下落を主導したセクターを見ると、メモリー株や半導体株はいずれも、これまで大幅に上昇していたAI関連株である。そのうち、サンディスク（ SNDK）が12.06%安、ウエスタンデジタル（ WDC）が9.98%安、マイクロン・テクノロジー（ MU）が9.89%安となった。クアルコム（ QCOM）が8.51%安、アーム・ホールディングス（ ARM）が8.26%安、アドバンスト・マイクロ・デバイセズ（ AMD）が5.10%安、インテル（ INTC）が2.65%安となった。

注目すべきは、市場が近く発表されるマイクロンの決算を、AIテーマの勢いを見極めるための極めて重要な検証機会と捉えている点である。そのロジックは、現在のAI投資ブームが米株市場全体のバリュエーションと半導体セクターの業績を押し上げ続けている中、データセンターの建設やAIチップの需要が加速的な拡大軌道を維持しているかどうかを、マイクロンをはじめとする基盤的な演算能力サプライチェーンの主力企業の業績から早急に検証する必要があるためだ。

ウォール街の複数の投資銀行が最近、マイクロンの目標株価を引き上げており、TDコーウェンとドイツ銀行は一気に最高1,500ドルまで引き上げた。その核心的なロジックは、AIアプリケーションの急速な普及がメモリー需要を大幅に押し上げ、需給ギャップをさらに広げていることである。ドイツ銀行の見方によれば、この傾向は今後数年間逆転することはなく、マイクロンの株価を支え続ける見通しである。

特に、マイクロンは明日取引終了後に決算発表を控えている。しかし、過去8取引日で同社の株価は連日で史上最高値を更新し、上昇率は一時30%に達した。市場では、マイクロンの短期的な株価上昇が急ピッチすぎてテクニカル的に買われすぎていることや、好決算がすでに織り込み済みである可能性を懸念している。

実際、最近も同様の事例があった。ブロードコム（ AVGO）は今月上旬に好調な四半期決算を発表したものの、その後激しい売りを浴び、当日中に12%急落して数千億ドルの時価総額が吹き飛んだ。

一方、今週木曜日に発表されるPCEインフレデータ（個人消費支出物価指数）にも注目が集まっている。インフレ率が再び市場予想を上回れば、再利上げへの観測がさらに強まることになる。

最も重要なことは、7月が近づくにつれ、主要ハイテク企業の四半期決算発表が控えていることである。投資家は、このAI需要が財務諸表上の実際の売上高や利益に結びついているかどうかを検証する必要がある。