AIチップへの支出増加による設計ソフトウェア需要の高まりを受け、シノプシスは2026年の業績見通しを引き上げた。

水曜日、シノプシスは通期売上高と利益の見通しを引き上げたと発表した。これは、AIに費やされている数十億ドルが、チップ設計を支えるソフトウェアにまで浸透しつつあることを示す兆候だ。.

同社のソフトウェアは、開発中のほぼすべてのハイエンドチップに組み込まれているカリフォルニアの企業であり、AIの利用拡大により、顧客企業はより複雑なチップをより厳しいスケジュールで開発せざるを得なくなっていると付け加えた。.

その影響は、単一の決算報告にとどまりません。SynopsysはAIサプライチェーンにおいて重要な役割を果たしています。NvidiaやAMDなどの企業、あるいはハイパースケーラー独自のプログラムによるチップが製造工場に届く前に、通常はSynopsysやCadenceなどの競合他社が開発したtron設計自動化ソフトウェアを経由します。.

したがって、Synopsysによる見通しの改善は、次世代AIインフラを開発する企業による支出レベルを示す指標となり得る。.

AI需要が予測を押し上げる

シノプシスは、第3四半期決算発表で公表したデータに基づき、2026会計年度の予想売上高を96億9000万ドルから97億4000万ドルに修正した。これは、以前の予想上限である97億1000万ドルから、上下両方向に引き上げられたことになる。また、同社の調整後1株当たり利益予想も、以前の14.72ドルから14.80ドルから15.04ドルから15.10ドルに引き上げられた。

どちらの予測もウォール街の予想を上回っている。 LSEGのデータ 、アナリストは今年の売上高を96億8000万ドル、1株当たり利益を14.76ドルと予想していた。

第3四半期の業績も予想を上回った。7月31日までの3ヶ月間の売上高は24億7,700万ドルとなり、前年同期の17億4,000万ドルを上回った。調整後1株当たり利益は3.91ドルで、アナリスト予想の3.67ドルを上回った。.

最高財務責任者（CFO）のシェラ・グレイザー氏によると、同社の好調な業績はAIへの投資に起因するとのことだ trac「成長の基盤となっているのはtronな設計環境であり、その主な推進力はAIです」と、彼女は ロイターとのインタビューで。それにもかかわらず、 シノプシスの株価は 時間外取引で約2％下落した。

世界のAI支出に関する数字が示すもの

シノプシスのこの前向きな見通しは、半導体業界の支出の一般的な傾向とよく一致している。ガートナーは8月24日、 世界の半導体売上高 が2025年の8090億ドルから92%増の1兆6000億ドルに達すると予測した。さらに、同社はAIデータセンターの市場シェアが今年の36.5%から2030年までに53%に増加すると予測している。

「半導体業界は根本的に新しい成長段階に入りつつある」と、ガートナーのディレクター兼アナリストであるベン・リー氏は述べ、AIインフラへの多額の投資を示唆した。.

同様の傾向は、設計ソフトウェアの分野でも見られるようになっている。SEMIの連合体であるESD Allianceは、電子システム設計からの収益が2026年第1四半期に57億5000万ドルに達し、12.7%増加したと報告しており IPtron半導体 とコンピュータ支援設計が大きく貢献している。

ケイデンス も7月に同様の意向を示し、2026年の成長率予測を19%に引き上げるとともに、過去最高の受注残高81億ドルを計上した。ケイデンスのCEO、アニルード・デヴガン氏は、「ケイデンスは半導体設計におけるエージェント型AIの変革をリードしている」と述べ、これは「巨大なTAM（市場規模）拡大の機会」だと主張している。

自社開発チップと自律的な設計ワークフロー

シノプシスを牽引するもう一つの要因は、自社でチップを設計する企業の増加だ。ロイター通信によると、アマゾンやアルファベットといったクラウド大手は、社内での半導体開発プログラムを拡大しており、かつては少数の商用チップメーカーが独占していた市場が拡大している。こうしたカスタムアクセラレータには、設計ツール、検証ソフトウェア、ライセンス可能なチップ部品が依然として必要となる。.

シノプシス社の設計IP事業はこうした需要を反映し、第3四半期には前年同期比で再び成長に転じ、今四半期もさらなる成長が見込まれている。.

「顧客はますます複雑なチップをより短い期間で製造するようになっています。そして当社は、その複雑さを簡素化するためのツールを提供しています」とグレイザー氏は述べた。.

シノプシスは、設計プロセス自体の自動化も進めている。7月に開催されたDACカンファレンスでは、 自律型「エージェント型」EDAワークフローを 。初期評価では、デバッグサイクル時間が25%から40%短縮されたことが示された。

CEOのサシン・ ガジ氏は 、チップ設計者が直面しているプレッシャーについて、「AIは、dent次世代AIシステムを動かすために必要なシリコンに、前例のない複雑さをもたらしている」と

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