2026年後半のAI関連株5選｜受注・売上・利益をIR資料で検証

受注・売上・利益・会社予想にAI需要が実際に表れているかの確認が重要です。

本記事では、アドバンテスト、ソシオネクスト、SCREENホールディングス、フジクラ、ロームの5銘柄を、IR資料を優先してAIとの接点と受注・売上・利益への波及度で比較します。

AI接点ごとの受注・売上・利益への波及度合いの比較
5銘柄（アドバンテスト、ソシオネクスト、SCREEN、フジクラ、ローム）の役割整理
2026年7月30日基準の配当利回り比較
決算資料から重要指標を短時間で抽出するチェックリスト

注目5銘柄の企業概要と役割整理
1. 比較表と配当利回り
2. 各社が担うAIインフラ領域の整理
人工知能関連株2026年後半に注目する5銘柄のAI接点別分析
5社で異なる業績確認ポイントの整理
IRで受注・売上・利益の波及を確認する具体手順
1. 決算資料から短時間で重要情報を抽出するチェックリスト
2. 投資判断に向けた実務的な行動手順
まとめ

注目5銘柄の企業概要と役割整理

AI（人工知能）関連株を選ぶ際は、市場の話題性だけで判断するのではなく、AI需要が実際の受注、売上高、利益、会社予想に表れているかを確認することが極めて重要です。

ここでは、注目すべき5銘柄の配当利回りを比較し、各社がAIインフラにおいて担う具体的な役割を整理します。

各社の立ち位置と事業内容を把握することで、投資判断の精度を高めることができます。

比較表と配当利回り

今回取り上げる5銘柄の基本的な情報として、配当利回りを比較します。

2026年7月30日時点の株価と会社が公表している配当予想に基づくと、各社の配当利回りは以下のようになります。

銘柄	コード	配当利回り
アドバンテスト	6857	未定
ソシオネクスト	6526	約2.64％
SCREENホールディングス	7735	約1.46％
フジクラ	5803	約1.02％
ローム	6963	約1.29％

アドバンテストは具体的な年間配当予想が未定のため、配当利回りを算出していません。

配当予想は今後変更される可能性があります。

各社が担うAIインフラ領域の整理

生成AI市場の拡大は、GPUのようなAI半導体だけでなく、その周辺を支える多様な領域に恩恵をもたらします。

注目する5社は、それぞれ異なる専門分野でAIの基盤を支えています。

銘柄	担うAIインフラ領域
アドバンテスト	半導体テストシステム
ソシオネクスト	カスタムSoC（顧客専用半導体）の設計・開発
SCREENホールディングス	半導体ウエハー洗浄装置
フジクラ	データセンター向け光通信部品
ローム	電源IC・パワーデバイス

このように5社はそれぞれ異なる専門分野でAIインフラを支えているため、業績を確認する際のポイントも各社で異なります。

人工知能関連株2026年後半に注目する5銘柄のAI接点別分析

AI関連株を選ぶ上で大切なのは、AI需要が実際の受注、売上、利益にどう結びついているかを確認することです。

話題性だけで投資判断をすると、実態が伴わない高値掴みになる危険性があります。

ここでは、事業内容が異なる5社について、それぞれのAIとの接点を具体的に分析します。

アドバンテスト（6857）のテスト需要、ソシオネクスト（6526）のカスタムSoCの量産移行状況、SCREENホールディングス（7735）の製造装置の受注状況、フジクラ（5803）のデータセンター向け売上、そしてローム（6963）のパワー半導体の採用状況といった、各社固有の指標に注目することが重要です。

アドバンテスト（6857）受注・売上・利益への波及状況

アドバンテストは、半導体が設計通りに機能するかを検査するテストシステムの世界的な大手企業です。

生成AIに使われるような高性能半導体は構造が極めて複雑なため、品質と信頼性を担保するテスト工程の重要性が一層高まります。

同社は2026年の市場見通しとして、AI関連半導体が成長を牽引し、半導体の生産数量増加と複雑化を背景にテスター市場も拡大すると示しています。

このため、AI・HPC向けSoC（System-on-a-Chip）やHBM（High Bandwidth Memory）といった高性能メモリー向けのテストシステム売上高の動向が、業績への波及度合いを測る直接的な指標になります。

業績確認項目	概要
SoCテストシステム売上高	AI・HPC向け半導体の需要を反映
メモリー・テストシステム売上高	HBMなど高性能メモリーの需要を反映
受注高・受注残高	将来の売上を示す先行指標
営業利益率	収益性の変化を確認
会社説明	AI・HPC関連需要に関する見解
会社予想	2027年3月期の業績予想とその修正動向
顧客の設備投資動向	半導体メーカーの投資計画の確認

AI半導体市場の拡大が同社の業績に与える影響を見極めるには、決算資料で開示される受注高や製品カテゴリ別の売上高を継続的に確認することが投資判断の精度を高めます。

ソシオネクスト（6526）NREと量産移行状況

ソシオネクストは、顧客の特定の用途に合わせて半導体を設計・開発する「カスタムSoC」を手掛けるファブレス企業です。

決まった製品を大量生産するのではなく、顧客ごとの高度な要求に応えるビジネスモデルが特徴です。

同社の業績は、商談を獲得してから「NRE（開発売上）」を計上し、その後「量産」に移行するという段階を経て拡大します。

特に、AIデータセンターやネットワークインフラ向けといった大型のカスタムSoC案件が量産段階へ移行するタイミングが、収益の大きな飛躍につながるため注目されます。

開発から量産までには長い期間を要するため、短期的な業績だけでなく、商談獲得額や開発案件の進捗といった先行指標の確認が欠かせません。

業績確認項目	概要
商談獲得額	将来のNRE・量産売上の源泉
NRE売上	開発フェーズの収益
量産売上	製品供給フェーズの収益
主要案件の進捗	データセンター・ネットワーク分野の案件の量産開始時期
開発案件の状況	延期や中止が発生していないか
研究開発費	先端技術への投資状況
会社予想	2027年3月期の業績見通し

ソシオネクストの成長性を評価するには、決算説明資料などで示される開発案件のパイプラインと、どの案件がいつから量産売上に貢献し始めるのかを中長期的な視点で追っていくことが肝心です。

SCREENホールディングス（7735）受注と売上計上状況

SCREENホールディングスは、半導体製造工程で使われるウエハーの洗浄装置で世界トップクラスのシェアを誇る企業です。

半導体製造において洗浄は、ウエハー表面の微細なゴミを取り除き、製品の歩留まりや品質を維持するために不可欠な工程となります。

AIに使われる先端半導体は、回路の微細化や構造の立体化が進んでいます。

このため、製造工程における歩留まり管理の重要性が増し、より高精度な洗浄技術が求められるようになります。

今後の業績を占う上では、半導体製造装置事業の受注高と受注残高の推移が最も重要な先行指標です。

半導体メーカーの設備投資計画に大きく左右される点も留意する必要があります。

業績確認項目	概要
半導体製造装置事業の受注高	将来の売上を示す最重要指標
受注残高	売上として計上されるまでの手持ち案件の規模
売上高	ファウンドリー・ロジック向け、メモリー向けの需要動向
中国向け売上比率	地政学リスクの影響を確認
営業利益率	事業の収益性
会社予想	2027年3月期の業績見通し

製造装置事業は受注から売上計上までにタイムラグがあるため、受注高の変動が四半期業績にすぐに反映されるわけではありません。

受注残高の積み上がり具合と、顧客である半導体メーカーの投資計画をセットで確認することが重要になります。

フジクラ（5803）データセンター向け売上寄与状況

フジクラは電線や光ファイバーを主力とする企業で、AIとの接点はデータセンター向けの光関連製品にあります。

AIデータセンターでは、膨大な数のサーバー間でデータを高速かつ低遅延でやり取りする必要があり、従来の電気配線に代わって光通信技術の重要性が高まっています。

AI需要の恩恵を測るには、情報通信事業部門の売上高と営業利益が直接的な指標です。

特に北米の巨大クラウド事業者によるデータセンター投資が、同社の光コネクターや高密度光配線といった製品群の需要を大きく左右します。

需要拡大に対応するための生産能力増強に向けた設備投資が計画通り進んでいるかも、将来の成長性を判断する上で大切なポイントです。

業績確認項目	概要
情報通信事業部門の売上高	データセンター関連需要の規模を確認
情報通信事業部門の営業利益	収益性の変化を把握
会社説明	データセンター関連需要に関する会社側の見方
北米向け需要	主要顧客であるクラウド事業者の動向
生産能力・増産投資	需要拡大への対応状況
顧客集中	特定顧客への依存度の確認
会社予想	2027年3月期の業績見通し

同社の成長性を評価する際は、情報通信事業の業績動向に加え、売上が特定の顧客に集中していないかといったリスクも踏まえながら、世界のデータセンター投資のトレンドを注視する必要があります。

ローム（6963）パワー半導体と売上寄与状況

ロームは、アナログ半導体や電源IC、そして「パワー半導体」などを手掛ける電子部品メーカーです。

AIデータセンターではサーバーの急増に伴い消費電力が膨張しており、電力効率の改善が大きな課題です。

ロームの製品は、電気を効率的に変換・供給することで、省電力化や発熱抑制に貢献します。

AIサーバー向け電源に同社の製品が採用されることが業績への貢献につながりますが、2026年7月30日時点では、まだAI関連の売上規模が全社業績に与える影響は限定的です。

売上の大半は自動車や産業機器向けが占めているため、まずはこれらの主要市場の回復が業績改善の鍵を握ります。

次世代材料であるSiC（炭化ケイ素）を用いたパワー半導体は電力損失が少なく期待されていますが、その収益性も合わせて確認が必要です。

業績確認項目	概要
AIサーバー関連の最新説明	AI関連製品の採用状況や売上規模の開示
SiC事業の収益性	先行投資と収益化のバランス
自動車・産業機器市場の動向	主力市場の回復状況
在庫と工場稼働率	需要と供給のバランスを確認
会社予想	2027年3月期の業績見通し

ロームのAI関連での成長ポテンシャルに期待しつつも、投資判断においては、主力の自動車・産業機器市場の動向と、SiC事業全体の収益性改善が当面の業績を確認する上で重要なポイントです。

5社で異なる業績確認ポイントの整理

AI関連株と一括りにせず、各社の事業内容に応じて見るべき業績指標が異なる点を理解することが重要です。

半導体テストを手がけるアドバンテスト、カスタムSoCのソシオネクスト、製造装置のSCREENホールディングス、光通信部材のフジクラ、電源半導体のロームでは、それぞれ確認すべきポイントが異なります。

銘柄	主に確認する情報
アドバンテスト	テストシステム売上、受注、AI・HPC需要
ソシオネクスト	商談獲得、NRE売上、量産移行
SCREENホールディングス	半導体製造装置の受注、受注残、設備投資
フジクラ	情報通信部門の売上・利益、データセンター需要
ローム	AIサーバー向け製品売上、パワー・アナログ事業の収益

これらのポイントを決算資料で確認することで、AI需要が各社の業績にどの程度貢献しているかを具体的に把握できます。

アドバンテストで確認すべき指標

アドバンテストは、半導体が設計通りに動くか検査する半導体テストシステムの世界大手企業です。

AIやHPC（高性能コンピューティング）向け半導体は構造が複雑化しており、テスト需要が拡大しています。

確認すべきは、SoCテストシステムとメモリー・テストシステムの売上高の動向になります。

確認項目	注目点
SoCテストシステム売上高	AI・HPC向け需要の動向を反映
メモリー・テストシステム売上高	HBMなど高性能メモリー向け需要の伸び
受注高・受注残高	将来の売上につながる先行指標
営業利益率	収益性の変化
会社説明資料	AI関連需要に関する経営陣の見解
会社予想の修正履歴	業績見通しの変化
顧客の設備投資動向	主要顧客の投資計画が需要に直結

これらの指標を総合的に見ることで、AI半導体市場の成長がアドバンテストの業績に与える影響の大きさを判断します。

ソシオネクストで確認すべき指標

ソシオネクストは、顧客の要望に応じて専用の半導体を設計・開発するカスタムSoC（System-on-a-Chip）を手がける企業です。

同社のビジネスモデルは、開発段階の売上であるNRE売上と、製品化後の量産売上の2段階で構成されています。

特にデータセンター・ネットワーク分野の案件が量産に移行しているかどうかが重要です。

確認項目	注目点
商談獲得額	将来のNRE売上につながる案件規模
NRE売上	開発案件の進捗状況
量産売上	開発が完了し、安定的な収益源に移行したか
分野別案件状況	データセンター・ネットワーク分野の案件の進捗
量産開始時期	会社が公表する具体的なタイムライン
研究開発費	将来の成長に向けた投資状況
会社予想	NREと量産の売上構成が計画通りか

商談がNRE売上につながり、最終的に量産売上へ移行する一連の流れをIR資料で確認することが、同社の成長性を測る上で不可欠です。

SCREENホールディングスで確認すべき指標

SCREENホールディングスは、半導体製造工程でウエハー表面の不純物を除去する洗浄装置の世界的な大手メーカーです。

先端半導体の製造では工程が複雑化し、洗浄の重要性が増しています。

注目すべきは、半導体製造装置事業の受注高と受注残高であり、これらの数字は数四半期先の売上を予測する手掛かりとなります。

確認項目	注目点
半導体製造装置事業の受注高	市場の需要を最も早く反映する指標
受注残高	将来の売上高の安定性
用途別需要動向	ファウンドリー・ロジック向けやメモリー向けの需要バランス
中国向け売上比率	地政学リスクの影響度合いを把握
営業利益率	製品ミックスやコスト管理による収益性の変化
会社予想	受注残を考慮した売上・利益計画の達成可能性

受注高の推移を追いかけつつ、それがいつ売上として計上されるのかという時間差を意識することが、同社の業績を正しく理解するポイントです。

フジクラで確認すべき指標

フジクラは、電線や光ファイバーを製造しており、AIデータセンターでサーバー間を高速で結ぶ光コネクターや高密度光配線などの光通信部品を提供しています。

AIデータセンターの投資拡大が業績に直結するかを見極めるには、情報通信事業部門の売上高と営業利益に注目します。

特に会社説明資料でデータセンター関連需要への言及があるかを確認することが大切です。

確認項目	注目点
情報通信事業部門の売上高	部門全体の成長性
情報通信事業部門の営業利益	データセンター向け高付加価値製品の貢献度
データセンター関連需要の説明	会社が需要をどう捉え、業績にどう影響するかについての見解
北米向け需要	主要なデータセンター市場の動向
生産能力・増産投資	需要増加に対応できる供給体制の構築状況
顧客集中	特定の顧客への依存度
会社予想	部門別計画における情報通信事業の位置づけ

全社売上だけでなく、セグメント情報の中から情報通信事業の業績を抜き出して分析することで、AIインフラ投資の恩恵をどれだけ受けているかを判断しましょう。

ロームで確認すべき指標

ロームは、電気の流れを制御したり、電圧を変換したりするアナログ半導体やパワーデバイスを得意とする半導体メーカーです。

AIサーバーの消費電力増大に伴い、電力効率を高める半導体の重要性が増しています。

注目すべきは、AIサーバー向けに採用された具体的な製品の売上寄与がどの程度あるかという点です。

会社が開示する製品別の売上動向や用途別構成比が参考になります。

確認項目	注目点
AIサーバー向け製品の売上寄与	会社が開示する具体的な採用実績や売上規模
パワーデバイス・アナログ事業の収益性	主力事業の利益率の動向
SiC事業の状況	先行投資と収益化のバランス
自動車・産業機器市場の回復状況	全社業績に与える主要市場の影響
在庫水準と工場稼働率	市況の変化と生産調整の状況
会社予想	AI関連需要をどの程度業績計画に織り込んでいるか

ロームの業績は自動車や産業機器向けの影響が大きいため、AI関連の売上が全社業績を押し上げるほどの規模になっているか、慎重に見極める必要があります。

IRで受注・売上・利益の波及を確認する具体手順

AI関連というテーマ性だけで投資判断をするのは危険です。

重要なのは、AI需要が企業の業績に実際に結びついているかを確認することです。

多忙な方でも決算資料から重要情報を短時間で抜き出すための「チェックリスト」と、具体的な「投資判断に向けた行動手順」を解説します。

この手順を実践することで、話題性に流されず、根拠に基づいた銘柄選定ができるようになります。

決算資料から短時間で重要情報を抽出するチェックリスト

企業のIR情報には多くの資料がありますが、まずは「決算短信」と「決算説明会資料」の2つに絞って確認するのが効率的です。

特に決算説明会資料は、企業の経営陣が強調したいポイントが図やグラフでまとめられているため、15分程度で全体像を把握できます。

確認資料	チェック項目	目的・狙い
決算短信	①経営成績に関する定性的情報	会社自身による業績要因の解説
決算短信	②連結損益計算書（PL）	売上高や営業利益の増減率の確認
決算説明会資料	③事業セグメント別の業績	AI関連事業の売上や利益構成比の把握
決算説明会資料	④受注高・受注残の推移（開示がある場合）	将来の売上につながる先行指標の確認
決算説明会資料	⑤来期の業績予想と前提条件	AI需要を会社がどう見込んでいるかの確認