AIブームで日本のPCパーツ市場が逼迫、秋葉原の店舗はSSD・HDD・RAMの購入を制限

ストレージとメモリーの購入制限、秋葉原にも品薄の影

日本を代表する電気街、秋葉原にも、人工知能（AI）需要の世界的な急増による圧迫が広がっている。複数のパソコン販売店が、納入の減少と在庫の急速な縮小を理由に、顧客が購入できるストレージドライブやメモリーキットの数を制限している。店舗によっては、購入者1人あたり数点までに制限し、SSD、HDD、RAMにはさらに厳しい上限を設けている。店によっては、パソコン一式を購入すれば上限が緩和されるが、店員は供給の見通しが立っていないと警告する。

卸業者は特定のモデルや容量の出荷を一時停止しており、小売店によると、通常の供給がいつ再開するか明確な時期は示されていないという。こうした不透明感が価格を押し上げており、とりわけ自作PCユーザーや愛好家に人気の高性能パーツで顕著だ。店長らは、価格表が頻繁に改定され、人気の構成品が一定期間、店頭から完全に姿を消すこともあると話す。

問題の根本はサプライチェーンの上流にある。AIインフラへの需要急増により、メモリーやストレージが消費者市場では追いつけないペースでデータセンターに吸収されている。一部のカテゴリーでは、メモリーの契約価格がすでに倍増した。一方、DDR4からDDR5への移行が進み、メーカーが生産ラインを切り替えるなか、DDR4の入手性も低下している。予算重視のシステムやアップグレード需要に応えるため、DDR4の生産を再開、または延長した企業もあるが、現在の小売市場の逼迫を緩和するには生産量が到底足りない。

AIが消費者向けPCパーツを圧迫する理由

AIの学習と運用には膨大な計算能力が必要で、その計算には大規模なメモリーとストレージが欠かせない。大規模言語モデルの処理はどれも、GPUや専用アクセラレーターを何層にも積み重ねたシステム上で実行される。これらのチップには、帯域幅を確保するHBMなどの先端メモリー、容量を担う従来型DRAM、学習データの一時保存や読み出しに使う大量のSSDとHDDが組み合わされる。クラウド事業者がAI向け設備投資を拡大すると、その需要はウエハーや基板からDRAM、NAND、コントローラー、さらには機器を収めるラックに至るまで、サプライチェーン全体に波及する。

AIの学習で変わる部品構成

最新モデルの学習では、単一のチップよりも、数千個のプロセッサーにボトルネックなくデータを供給できるかどうかが重要だ。GPUのすぐ近くに搭載する積層型DRAMの一種、HBMは、チップへのデータ供給が滞らないよう、極めて高い帯域幅を実現する。同時に、パラメーターや中間結果のキャッシュには従来型DRAMも必要だ。この二重の需要が、高級メモリーと一般向けDRAMの双方を吸収している。ストレージ需要も増加している。データセットはペタバイト規模に及ぶため、事業者は高速処理用のSSDと、テラバイト当たりのコストを抑えられるHDDをラックに大量に搭載する。ハイパースケーラーが発注すると、その規模と緊急性から、小売向けの流通より優先されることが多い。

DDR4とDDR5

消費者向けPCの自作ユーザーが最も影響を受けているのはDDR4だ。メモリーメーカーは新しいプラットフォーム向けのDDR5と、AIアクセラレーター向けのHBMを優先している。そのためDDR4に回せる生産能力が減っている。コスト重視の製品を出荷し続ける企業や、大規模な既存ユーザーを抱える企業はDDR4の備蓄を進めている。その結果、小売市場では供給が逼迫し、旧型システムを延命しようとする人にとって価格も上昇している。

需要に対応するためDDR4の生産ラインを再開したり、稼働期間を延長したりしたメーカーもあるが、AIやデータセンター建設による需要急増に比べれば規模は小さい。実際にはDDR5とHBMにより多くのウエハーが振り向けられており、DDR4から離れるウエハーが増えるたび、消費者向けの店頭在庫は薄くなる。

価格上昇、旧世代DDR4は品薄に

価格の急騰はすでに目に見える形で表れている。消費者向け市場のメモリー価格は急速に上がり、多くの購入者が、数カ月前のほぼ2倍になった同じキットを目にしている。ストレージも同様の動きを示しており、ゲームやコンテンツ制作で使われる人気容量のSSDで特に顕著だ。

価格急騰を示す実例

最近の小売価格を見ると、32GBのDDR5キットは約104ドルだったものが、現在は220ドル近くになっている。16GBのDDR4メモリー2枚組は、晩春には約52ドルで販売されていたが、複数の販売サイトで現在は約115ドルとなっている。小売価格の追跡データでは、初秋に着実な値上がりが記録され始め、今冬にさらに急激な上昇が確認された。

市場調査会社は、値上がりの背景にAIデータセンターの建設と、HBMやサーバー向けメモリーへの生産能力の移行があると指摘する。PCに使われる汎用DRAMは生産時間もウエハーの割り当ても減っており、供給が絞られて価格を押し上げている。DRAM市場はこれまでも供給過剰と不足を繰り返すサイクルを経験してきたが、AI関連の発注規模と先端パッケージング拡大の難しさを踏まえると、価格がすぐに落ち着く可能性は低い。

ストレージの購入者も同様の状況に直面している。企業やクラウド事業者が、AIの学習や推論クラスター向けに大容量SSDやHDDを吸収している。こうした発注が急増すると、メーカーが割り当てを調整する間、消費者向けモデルが品切れになったり、価格が跳ね上がったりする。

CPUなど他の部品にも波及

逼迫しているのはメモリーとストレージだけではない。一部の分野ではCPUの供給も厳しくなっており、特に現在も広く使われている旧世代の製造プロセスで作られた製品で顕著だ。インテルは、将来の投入に向けた新設計を優先する一方、Intel 7およびIntel 10プロセスで製造するサーバー向け・PC向けチップへの需要が強いと明らかにしている。Windows 11への移行に伴う企業のPC入れ替えや、データセンターの新たなAI処理が、高い発注水準を維持している。チップの下に使われる基板も供給が逼迫しており、ウエハーの供給状況にかかわらず生産量の上限となる可能性がある。

日本の小売店は、アップグレード需要の波による別の影響も報告している。かつては人気が落ちていた光学ドライブが、Windows 11に移行するユーザーが既存のディスクライブラリーを利用したり、バックアップを作成したりするため、急に需要を集めている。一部店舗では内蔵型Blu-rayドライブが見つかりにくく、基本的なDVD-RWドライブも普段より速いペースで売れている。最近のPCケースの多くは5.25インチベイを備えていないため、外付けドライブが一般的な代替手段だが、こちらも一時的な品薄が起きている。

アップグレード需要と品薄が重なる

Windows 10のサポート終了を受け、多くの家庭ユーザーや小規模オフィスが、予定より早いハードウェアの買い替えを検討している。これにより、供給圧力が最も強いミドルレンジのCPU、マザーボード、RAMの販売が伸びている。秋葉原の一部店舗では、PC一式を購入する場合に購入上限を引き上げている。パーツが買いだめされず、実際に動作するシステムに使われるよう促すためだ。また、動きの速いメモリーと、ケースや電源ユニットのように売れ行きが比較的緩やかな商品とのバランスを取る狙いもある。

当面、この方法は日々の店舗運営を円滑にできるが、供給網上流の制約を解消するものではない。卸業者が出荷できなければ、店舗の販売方針でできるのは購入待ちの列を管理することだけで、供給を増やすことはできない。

半導体の供給拡大が難しい理由

半導体の生産能力を大きく増やすには、時間も費用もかかる。最先端の工場は計画から建設まで数年を要し、その中で使われる装置は地球上でも特に複雑な機械の一つだ。たとえメモリーメーカーが今すぐDDR4を大量供給したいと考えても、生産ラインの転換や施設の拡張には時間がかかる。業界全体の分析によると、需要が約20％増えただけでも需給バランスは不足に傾き得る。AI需要は、特にメモリーや先端パッケージングなど、サプライチェーンの複数の段階でその水準を大きく上回っている。

パッケージングは大きなボトルネックだ。チップレットの接続やメモリーの積層、高速信号の配線に必要な技術には、供給が限られた材料や装置が欠かせない。基板や、チップ・オン・ウエハー・オン・サブストレート（CoWoS）工程の供給業者は、短期間での実現が難しいペースで生産能力を拡大する必要がある。同時に、データセンター建設業者は電力の制約にも直面している。調査によると、アジアでは今世紀末までにデータセンターの電力供給能力が15～25ギガワット不足する見通しだ。資金が確保されたプロジェクトであっても、電力の確保や送電網の増強を巡る競争により遅れる可能性がある。

工場の稼働には数年かかる

用地選定や許認可から装置の設置、認定まで、新しい半導体工場が本格稼働するには3～5年かかることがある。基板工場や先端パッケージングの生産ラインも、同様に複数年を要する。AI向けGPUの需要が短期間で倍増すれば、サプライチェーンの他の部分も足並みをそろえて供給を拡大しなければならないが、すべてが滞りなく進むことはまれだ。

チップの購入企業と供給企業は、調達戦略も見直している。多くがジャストインタイム方式から、保有コストを抑える代わりに供給途絶への備えを重視する「念のため」の在庫管理へ移行している。長期購入契約は部品や生産枠の確保に役立つ一方、将来の生産量のより大きな割合を大口顧客向けに固定するため、需要が急増した際に小売向けの柔軟性を損なう可能性もある。

日本の需給を取り巻く事情

日本では、医療、製造、モビリティー、金融など幅広い分野でAIの導入が進んでいる。国内のAI市場規模は昨年、約120億ドルと評価され、現在の傾向が続けば2032年までに1,200億ドルを超える可能性がある。こうした成長は、ロボット工学や精密電子機器における日本の強みを生かす一方、国内の計算能力、ネットワーク機器、メモリー、ストレージへの需要も押し上げる。

人材の制約も状況を複雑にしている。AIと半導体の双方で、熟練エンジニアや技術者が不足していることがコストを押し上げ、事業拡大を遅らせる可能性がある。企業や政策担当者は研修プログラムや連携を進めている。供給網の多角化、可能な範囲での国内生産への移行、友好国からの調達が、一般的なリスク管理策になりつつある。

高齢化社会が自動化を後押し

日本の高齢化と人口減少は、自動化を強く後押ししている。建設、物流、農業、介護の各分野では、少ない労働力でサービスを維持するため、AIやロボット、クラウドツールの導入が進む。こうした導入が計算能力やメモリー容量の需要をさらに加速させ、すでに逼迫している需給を一段と圧迫している。

業界各社は、電力や帯域幅の制約を和らげる可能性のある新しいメモリー技術も模索している。日本からの報道によると、HBM級の性能を目指しながら消費電力を抑えた積層DRAMの開発を目指す共同研究が進められている。この分野の小規模なプロジェクトであっても、データセンターの電力予算を圧迫せずAIの成長に対応できる解決策の模索が活発であることを示している。

消費者や自作ユーザーが今できること

小売市場の品薄で、PCを組み立てられなくなるわけではない。ただし、より慎重に計画し、パーツ構成を柔軟に見直す必要がある。

• 次に組み立てるPCで使う分だけ購入する。買いだめは品薄を悪化させ、予算を使えなくするため避ける。
• 購入上限が緩和されるなら、完成品や店舗組み立て済みのシステムを検討する。決める前に、単品購入した場合と総額を比較する。
• DDR5とDDR4のプラットフォームを価格比較する。DDR4の価格上昇を考慮すると、新しいCPUとDDR5対応マザーボードの組み合わせが、大容量DDR4へのアップグレードより安くなる場合がある。
• 容量ごとの価格動向を確認する。在庫状況にもよるが、16GBを2枚組にしたキットや32GBキットは、容量の大きな単体モジュールより価格面で有利なことが多い。
• SSDのモデルにこだわりすぎない。希望するNVMeドライブが品薄なら、同程度の容量を持つ他社製品やSATA SSDで、ストレージ負荷の高い用途をしのげる場合がある。
• 可能な部品は再利用する。品質の良いケース、電源ユニット、冷却装置を流用すれば、品薄のパーツに予算を回せる。
• 信頼できる小売店を確認し、在庫通知に登録する。出所や保証が不確かな並行輸入品のメモリーは避ける。
• 旧型のDDR4システムをアップグレードする必要がある場合は、高値づかみを避ける。供給が改善するまで、32GBではなく16GBを追加するなど小規模な増設にとどめれば、費用を抑えられる。
• ドライブを交換する前に重要なデータをバックアップする。部品不足で返品や交換が難しくなる可能性があるため、アップグレード時のリスクを最小限にする。

環境への影響

AI需要の急増は、店頭在庫以外にも現実の環境負荷をもたらす。データセンターはすでに年間数百テラワット時の電力を消費しており、高密度にGPU、メモリー、ストレージを搭載するAI処理が電力需要をさらに高めている。システムの冷却には大量の水が使われ、多くの地域では電力源に化石燃料が依然として大きな割合を占める。そのため、事業者が同時にクリーン電力を導入しない限り、AI導入の新たな拡大は二酸化炭素排出量を増やすことになる。

最先端モデルの学習では、米国の100世帯以上が1年間に使う量を上回る電力を消費することがある。コストは学習時だけにとどまらない。急増する日々の推論処理も、継続的な電力需要を生み出す。ハードウェアの製造にも、採掘や化学物質の使用から複雑な製造工程に至るまで、炭素排出が伴う。より効率の高いメモリーやパッケージングを追求するのは、性能向上だけでなく、計算量当たりのエネルギー消費を抑えるためでもある。

2025年の見通し

短期的には、日本の消費者向けSSD、HDD、DRAMの供給逼迫が続く見通しだ。AI需要により、メモリーやストレージの割り当てはデータセンター向けに偏り続ける可能性が高い。先端パッケージングと基板の制約が緩和されるには時間がかかる。DDR4の供給は不安定な状態が続き、旧型システムの延命が必要な購入者は、年の大半にわたり高価格に直面する可能性がある。

供給改善は段階的に進む。新たなパッケージングラインや基板工場、メモリー生産能力の増強が進められているが、その効果が表れるのは数週間ではなく、数四半期先になる。秋葉原の販売制限は、より多くの購入者に部品を行き渡らせるための現実的な対応だ。断続的な再入荷、PC一式の購入を条件とするセット販売、出荷に伴う価格変動に注目したい。プラットフォームやブランドを柔軟に選べる自作ユーザーほど、過剰な出費を避けながら計画を実現できる可能性が高い。

要点

• 秋葉原の店舗では、卸業者からの出荷減少と在庫縮小を受け、SSD、HDD、RAMの購入を制限している。
• AIインフラがメモリーとストレージを大規模に吸収し、消費者向け小売市場から供給を引き離している。
• 一部の価格帯ではメモリー価格がほぼ倍増しており、生産がDDR5やHBMに移るなか、DDR4が最も大きな影響を受けている。
• データセンター需要とWindows 11への移行に伴う買い替えにより、旧世代の製造プロセスを使うCPUの供給が厳しくなっている。
• Windows 11への移行を機にディスクライブラリーを利用したいユーザーが増え、日本では光学ドライブの需要が急増している。
• 先端パッケージングと基板の供給が主要なボトルネックとなっており、短期間での増産は難しい。
• 日本のAI市場は急成長しており、人口動態の圧力がさまざまな業界で自動化を加速させている。
• 新たなメモリー研究の報道は、低消費電力と高帯域幅を両立する技術の模索を示している。
• 買いだめを避け、パーツ選びに柔軟性を持たせ、購入上限が適用される場合はPC一式の購入を検討することで、消費者は品薄に対応できる。
• AI処理に伴う電力と水の消費は環境負荷を増やしており、効率的なメモリーや計算処理の価値を高めている。