Sigmaintell Consultingは、2026年の深刻なメモリ不足がDRAM生産能力の拡大により2027年に緩和され、2028年まで成長が続いた後、AIの需要パターンの変化を受けて2029年に調整局面が訪れる可能性があると予測している。この見通しは単なる価格予測としてよりも、現在のAI主導の超サイクルが重力に引き戻される地点を示す道標として重要な意味を持つ。

グローバルな観点から見ると、2026年の逼迫は希少性の問題ではなく、需要の偏在によるものだ。本来コモディティDRAMに向けられるはずだった生産能力が、AIアクセラレーター向けのHBMに吸い上げられ、従来型サーバーおよびPC向けメモリが供給不足に陥り、価格が高騰した。この需給ギャップは、2027年に新たなウェハー投入とノード移行が本格稼働することで解消される見通しだ。より重要な論点は2029年の壁である。推論効率の向上、モデルアーキテクチャの進化、そしてオンデバイスAIの普及が各ワークロードの実際のメモリ消費量を変容させれば、需要の弾力性はファブが生産を絞るよりも速く反転する可能性がある。メモリは常にサイクルを繰り返してきた。AIはそのサイクルを廃止したわけではなく、次の底を先送りしたにすぎない。2026年のピーク価格で生産能力を確保した買い手は、2029年の軟化した市場において割高な契約を抱え込むリスクがある。

日本にとって、このリスクはサプライサイドに深く及んでいる。KioxiaはNANDサイクルの只中に位置しており、より大きなレバレッジを持つのは製造装置と材料の分野だ。Tokyo Electron、Shin-Etsu、JSR、Sumcoといった企業は、どのメモリメーカーが勝者となろうともあらゆる生産能力拡張に材料・装置を供給している。2027年の生産能力増強はこれらサプライヤーにとって追い風となる一方、2029年の調整局面では受注残が試練を迎える。日本の部品・材料メーカーは、メモリ関連の設備投資をそのまま延長する年としてではなく、メモリ連動の設備投資依存を多様化すべき年として2028年を位置づけるべきだ。

日本の企業、SIer、開発チームにとって、当面の課題は調達タイミングである。メモリ価格の変動は、サーバーの部品表、オンプレミスのAIインフラコスト、そしてSIerが固定価格のシステム契約に転嫁するクラウド料金に直結する。2026年の価格高騰時に締結した複数年契約は、2028年には割高に見えるだろう。現実的な対応策は、ハードウェアおよびクラウドの契約にDRAMサイクルに連動した価格調整条項を盛り込み、ピーク時価格での固定を避けること、そしてAIインフラ予算をメモリ単価の上昇だけでなく下落シナリオも織り込んでモデル化することだ。

経営幹部への戦略的示唆：AIインフラの整備は直線的なトレンドではなくサイクルとして計画せよ。2026年の希少性の語りはやがて逆転する。2027年の緩和と2029年の調整を予算に織り込んでいる組織は、恒久的な供給不足を前提に価格を設定し続ける組織に対してコスト面で優位に立つことになる。