はじめに
2025年11月、NVIDIAが発表した2026年度第3四半期（2025年7月〜10月期）の決算は、文字通り「桁違い」の成長を示しました。売上高570億ドルは前年同期比62%増、前四半期からも22%の成長という驚異的な数字です。CEOのジェンセン・フアンは「Blackwellの販売は記録を塗り替え、クラウドGPUは完売状態」と自信を見せています。しかし、この急成長は本当に持続可能なのでしょうか？それとも一時的なAIブームに乗った見かけの成長なのでしょうか？この決算から、マーケターが学ぶべき戦略的な示唆を深掘りしていきます。
会社概要
NVIDIAは、AI（人工知能）と高速コンピューティングの世界的リーダー企業です。もともとはゲーミングPC向けのグラフィックスカード（GPU）メーカーとして知られていましたが、現在はデータセンター向けAIチップ市場で圧倒的なシェアを誇ります。主な事業セグメントは、データセンター（AI学習・推論用チップ）、ゲーミング（GeForce GPUなど）、プロフェッショナル・ビジュアライゼーション（クリエイター向け）、自動車・ロボティクス（自動運転技術など）の4つです。現在の時価総額は約13兆円超（2024年11月時点）で、世界で最も価値ある半導体企業の一つとなっています。
業績
全体業績の推移
2026年度第3四半期の売上高は570億ドルで、前四半期の467億ドルから22%増加、前年同期の351億ドルからは62%も増加しました。四半期ベースで見ると、成長率は前四半期比で加速しています（Q2は前四半期比+22%、Q3も+22%と高い成長率を維持）。
| 指標 | Q3 FY2026 | Q2 FY2026 | Q3 FY2025 | 前四半期比 | 前年同期比 |
|---|---|---|---|---|---|
| 売上高 | 570億ドル | 467億ドル | 351億ドル | +22% | +62% |
| 粗利益率（GAAP） | 73.4% | 72.4% | 74.6% | +1.0pt | -1.2pt |
| 営業利益 | 360億ドル | 284億ドル | 219億ドル | +27% | +65% |
| 純利益 | 319億ドル | 264億ドル | 193億ドル | +21% | +65% |
| EPS（希薄化後） | 1.30ドル | 1.08ドル | 0.78ドル | +20% | +67% |
粗利益率は73.4%と非常に高い水準を維持していますが、前年同期の74.6%からは若干低下しています。これは新製品Blackwell（次世代GPUアーキテクチャ）の立ち上げコストや生産拡大に伴うコスト増が影響していると考えられます。
セグメント別の動き
データセンター事業が圧倒的な成長ドライバーとなっています。Q3の売上高は512億ドルで、前四半期比+25%、前年同期比+66%という驚異的な成長です。全体売上の約90%をデータセンターが占めており、NVIDIAはもはや「データセンターAI企業」と言っても過言ではありません。
一方、ゲーミング事業は43億ドルで前四半期比-1%と微減しましたが、前年同期比では+30%の成長を維持しています。プロフェッショナル・ビジュアライゼーションは7.6億ドル（前四半期比+26%、前年同期比+56%）、自動車・ロボティクスは5.92億ドル（前四半期比+1%、前年同期比+32%）と、いずれも堅調な成長を示しています。
通期見通し
第4四半期（2026年1月期）のガイダンスは売上高650億ドル（±2%）で、これは前四半期比でさらに14%の成長を見込んでいます。粗利益率は75.0%（Non-GAAP）と、むしろ改善する見通しです。この強気な予測は、Blackwell製品の本格出荷と旺盛な需要を反映しています。
成長の質を見極める
①この成長は続くのか？一時的な要因と構造的な要因
NVIDIAの成長を詳しく見ると、前年同期比と前四半期比の両方で加速していることが分かります。これは非常に重要なポイントです。前年同期比だけが高い場合、前年が低かっただけの「ベース効果」の可能性がありますが、NVIDIAの場合は四半期ごとに成長が加速しており、実力ベースの成長と判断できます。
一時的な要因:
- 新製品Blackwellのローンチによる初期需要の急増
- 各社のAIインフラ投資の集中（OpenAI、Microsoft、Google、Metaなど大手テック企業が一斉にGPU調達を拡大）
- 中国向け輸出規制強化前の駆け込み需要（ただし、これは限定的）
構造的な要因:
- AI学習（トレーニング）だけでなく、推論（インファレンス）需要も指数関数的に成長している
- クラウドプロバイダーだけでなく、エンタープライズ企業の直接購入が増加
- 生成AI、自動運転、ロボティクスなど、AI活用領域の拡大
- 既存データセンターのAI対応への更新需要
CEOのコメント「compute demand keeps accelerating and compounding across training and inference — each growing exponentially（学習と推論の両方で需要が加速し、それぞれが指数関数的に成長している）」が示すように、単なる一時的なブームではなく、AI活用が本格化する構造的な変化が背景にあります。
②どのセグメント・地域に依存しているか？
現状、売上の約90%をデータセンター事業が占めており、データセンターへの依存度は極めて高いと言えます。さらに、データセンター売上の大部分は、米国の大手クラウドプロバイダー（Microsoft Azure、Amazon AWS、Google Cloud）とメガテック企業（Meta、OpenAI、xAIなど）への販売です。
この集中は一見リスクに見えますが、実は戦略的な強みでもあります。なぜなら、これらの顧客は長期的なAIインフラ投資を計画しており、NVIDIAとの関係は「取引」ではなく「戦略的パートナーシップ」だからです。
例えば、今回の発表では以下のような大規模な契約が発表されました：
- OpenAIとの戦略的パートナーシップ（最低10ギガワット規模のNVIDIAシステム導入）
- Anthropicが初めてNVIDIAインフラを採用（1ギガワット規模）
- Oracle、Google Cloud、Microsoftが数十万台規模のGPU導入を発表
- 米国エネルギー省の最大級AIスーパーコンピューター「Solstice」（Blackwell GPU 10万台規模）
地域別では、米国市場への依存度が高いですが、英国（£20億投資発表）、韓国（25万台以上のGPU導入計画）、ドイツ（Deutsche Telekomとの産業AIクラウド）など、グローバル展開も加速しています。
③短期と長期視点の見通し
向こう1〜2四半期（短期）: Blackwell製品の本格出荷が始まり、需要は供給を大幅に上回る「完売状態」が続く見込みです。第4四半期ガイダンスの650億ドルが達成されれば、2026年度通期売上は約1,478億ドル（前年度比約62%増）となります。短期的なリスクとしては、生産能力の制約、サプライチェーンの混乱、地政学的リスク（特に台湾情勢）などが考えられますが、現時点では顕在化していません。
1〜3年（中長期）: AI市場全体の成長が続く限り、NVIDIAの優位性は維持される可能性が高いです。ただし、以下の要因が成長率に影響します：
- 競合の台頭: AMD、Intel、Googleの自社チップ（TPU）、Amazonの自社チップ（Trainium）など、競合製品の性能向上
- 顧客の内製化: 大手テック企業が自社でAIチップを開発する動き（ただし、NVIDIAのソフトウェアエコシステム（CUDA）の優位性は高い）
- 市場の成熟: データセンター投資がピークアウトするリスク（ただし、現時点では見通せない）
一方で、NVIDIAは新しい成長領域も開拓しています：
- エッジAI: 自動車、ロボット、産業機器などへのAI展開
- ソフトウェアサービス: NVIDIA Omniverseなどのプラットフォーム事業
- AI推論市場: 学習だけでなく、推論（実際のAI利用）市場の本格拡大
マーケティングの学び
学び①:「プラットフォーム」としての堀を築く
何が起きたか: データセンター売上が512億ドル（前年同期比+66%）という驚異的な成長を達成しました。しかし、単にハードウェアを売っているわけではありません。NVIDIAは「AIコンピューティングのプラットフォーム」として、ハードウェア（GPU）、ソフトウェア（CUDA、TensorRT）、開発ツール（Omniverse）、ネットワーク（Spectrum-X）を統合したエコシステムを提供しています。
なぜそうなったか: NVIDIAの真の競争優位性は、20年以上かけて構築してきたソフトウェアエコシステム「CUDA」にあります。AI研究者や開発者の大多数がCUDAでプログラムを書いているため、たとえ他社がより高性能なチップを開発しても、ソフトウェアの互換性がなければ簡単には乗り換えられません。これは典型的な「乗り換えコスト」による経済的な堀です。
さらに、NVIDIAはハードウェアだけでなく、AIモデル開発、データセンター設計、ネットワーキング、冷却システムまで含めた「トータルソリューション」を提供することで、顧客の課題を包括的に解決しています。
どんな打ち手があったか:
- NVIDIA Blueprintの提供: 特定の用途（3Dオブジェクト生成、産業AI、量子コンピューティングなど）向けの「設計図」を無償提供し、開発者コミュニティを拡大
- 戦略的パートナーシップ: OpenAI、Microsoft、Google、Oracleなど主要プレイヤーと深い協業関係を構築（単なる販売ではなく、共同開発）
- 垂直統合: ネットワーク技術（Spectrum-X、BlueField）、CPU技術（Grace）まで内製化し、GPUとの統合最適化を実現
自社に活かせることは何か: 単に「良い製品」を作るだけでは不十分です。顧客が自社製品を中心としたエコシステムに深く組み込まれる仕組みを作ることが重要です。具体的には、開発者コミュニティの育成、API/SDKの充実、パートナーとの共創、業界標準化への関与などが挙げられます。
学び②:「需要創造」ではなく「需要の先回り」
何が起きたか: Blackwell製品は発表と同時に「完売状態」となり、供給が需要に追いつかない状況が続いています。CEOは「sales are off the charts（販売は記録を塗り替えている）」と表現しました。
なぜそうなったか: NVIDIAは需要を「創造」したのではなく、AI革命という大きな波を正確に予測し、それに先回りして投資してきました。2016年頃から「ディープラーニングの時代が来る」と確信し、データセンター向けGPUに大規模投資を行いました。競合が追随を始めた頃には、すでに圧倒的な技術的・ビジネス的優位を確立していたのです。
さらに、NVIDIAは製品サイクルを短期化することで、常に最先端の性能を提供し続けています。Hopperの次はBlackwell、その次はRubin、Vera Rubinと、18〜24ヶ月ごとに新世代製品を投入することで、競合が追いつく前に次の世代に移行しています。
どんな打ち手があったか:
- 製品ロードマップの公開: 2〜3世代先までの製品計画を公開し、顧客が長期的なインフラ計画を立てやすくする
- 早期アクセスプログラム: 主要顧客に次世代製品を早期提供し、フィードバックを製品開発に反映
- 生産能力への先行投資: TSMCと長期契約を結び、アリゾナ工場での生産も開始（地政学リスクの分散）
自社に活かせることは何か: 市場調査で「今、顧客が何を求めているか」を聞くだけでは遅すぎます。2〜3年後に顧客が直面する課題を予測し、今から準備を始める必要があります。そのためには、技術トレンドの深い理解、先進的な顧客との密接な対話、そして大胆な先行投資が必要です。
学び③:マーケティングの本質は「エコシステム構築」
何が起きたか: NVIDIAは単独で製品を販売するのではなく、Dell、HP、Lenovo、Super Microなどのサーバーメーカー、Cisco、Nokiaなどのネットワーク機器メーカー、Red Hat、VMwareなどのソフトウェア企業と協業しています。今回の発表でも、Intel、Arm、Nokiaなど多様なパートナーとの新しい協業が発表されました。
なぜそうなったか: データセンターAIインフラは、GPU単体では機能しません。サーバー、ネットワーク、ストレージ、ソフトウェアが統合されて初めて価値を生み出します。NVIDIAは自社で全てを提供するのではなく、最高のパートナーと協業することで、顧客に最適なソリューションを提供しています。
これにより、NVIDIAは「GPU専業メーカー」という立場を維持しながらも、実質的にはエコシステム全体に影響力を持つことができます。パートナー企業はNVIDIA GPUを中心に製品を設計するため、NVIDIAの技術が事実上の「業界標準」となるのです。
どんな打ち手があったか:
- パートナーサクセスプログラム: パートナー企業の技術者向けトレーニング、共同マーケティング、技術サポートを提供
- リファレンスアーキテクチャの公開: 最適なシステム構成を「設計図」として公開し、パートナーが製品化しやすくする
- 共同顧客開拓: パートナーと一緒に大口顧客にアプローチし、Win-Winの関係を構築
自社に活かせることは何か: ビジネスでは、「自社で全てをやる」よりも、最高のパートナーと協業するエコシステム型アプローチが有効です。そのためには、パートナーにとっても十分な利益が出る仕組み、技術サポート体制、そして「一緒に市場を拡大する」という姿勢が重要です。自社を中心としたエコシステムが形成されれば、それ自体が強力な参入障壁（経済的な堀）となります。
結論:成長は本物か?
結論: NVIDIAの成長は「本物」であり、今後も継続する可能性が高い
その理由は以下の通りです:
①構造的な成長ドライバーがある AI活用は「ブーム」ではなく「産業革命」です。学習だけでなく推論需要も急拡大しており、データセンターだけでなくエッジ（自動車、ロボット、産業機器）でもAI活用が本格化しています。この波は少なくとも5〜10年は続くと予測されます。
②前年同期比・前四半期比の両方で成長が加速 見かけの成長ではなく、実力ベースの成長です。四半期ごとに成長率が加速しており、少なくとも向こう1〜2年は高成長が継続する見通しです。
③深い経済的な堀がある NVIDIAは以下の複数の「堀」を持っています：
- 技術的優位性: 20年以上のGPU開発経験、CUDAエコシステム
- 乗り換えコスト: ソフトウェアの互換性、開発者の学習コスト
- ネットワーク効果: 開発者が増えるほど、ツールやライブラリが充実し、さらに開発者が集まる好循環
- ブランド力: 「AIと言えばNVIDIA」という認知
- パートナーエコシステム: 主要テック企業、サーバーメーカー、ソフトウェア企業との深い関係
これらの堀は、競合が短期間で乗り越えることが極めて困難です。
④経営の質が高い 粗利益率73%以上、営業利益率63%という驚異的な収益性を維持しながら、研究開発に売上の8%（四半期で47億ドル）を投資し続けています。財務も健全で、現金606億ドルを保有し、有利子負債は84億ドルのみです。
リスクと懸念
ただし、以下のリスクには注意が必要です:
| リスク項目 | インパクト | 発生確率 | 対策 |
|---|---|---|---|
| 競合の台頭（AMD、Intel、自社チップ） | 中〜高 | 中 | 製品サイクルの短期化、ソフトウェアエコシステムの強化、垂直統合の推進 |
| データセンター投資の減速 | 高 | 低〜中 | エッジAI、自動車、ロボティクスなど新市場の開拓、推論市場への注力 |
| 地政学リスク（台湾情勢、中国規制） | 高 | 中 | 米国内生産の拡大（TSMC Arizona）、サプライチェーンの多様化 |
| 粗利益率の低下 | 中 | 中 | 高付加価値製品（Blackwell Ultra、Rubin）への移行、ソフトウェア・サービス事業の拡大 |
| 主要顧客への依存 | 中 | 低 | 顧客ベースの多様化（エンタープライズ、国際市場）、長期契約の締結 |
| AIバブル崩壊 | 高 | 低 | 実用的なAI活用事例の増加により、バブルというよりも実需に基づいた成長 |
最大のリスクは「データセンター投資の減速」ですが、現時点では主要顧客（Microsoft、Google、Meta、Amazon、OpenAI）は数年先まで大規模投資を計画しており、短期的に減速する兆候は見られません。むしろ、供給が需要に追いつかない状況が続いています。
まとめ:この企業からマーケターが学べる実践的なヒント
NVIDIAの成功から、マーケターが学べる5つの重要な教訓をまとめます。
第一に、プラットフォーム思考でビジネスを設計することです。単に優れた製品を作るだけでなく、開発者、パートナー、顧客が参加し、相互に価値を生み出すエコシステムを構築することで、単なる「サプライヤー」から「なくてはならないパートナー」へと進化できます。NVIDIAのCUDAエコシステムは、20年かけて築いた最強の堀です。
第二に、需要の2〜3年先を予測し、先行投資することです。市場調査で「今、顧客が何を欲しいか」を聞くだけでは遅すぎます。技術トレンド、社会変化、規制動向を深く理解し、顧客が気づいていない潜在ニーズを先回りして満たす製品を開発する必要があります。NVIDIAは2016年頃からAI革命を予見し、データセンターGPUに大規模投資してきました。
第三に、マーケティングではエコシステム型アプローチが有効ということです。自社で全てを提供しようとするのではなく、最高のパートナーと協業し、顧客に最適なソリューションを提供する。そのためには、パートナーが成功できる仕組み、技術サポート、共同マーケティングが必要です。NVIDIAは Dell、Cisco、Red Hatなど数千社とのエコシステムを構築しています。
第四に、製品だけでなく「使い方」まで提供することです。NVIDIAはGPUを売るだけでなく、NVIDIA Blueprint（設計図）、リファレンスアーキテクチャ、トレーニングプログラム、技術サポートまで提供しています。これにより、顧客は「NVIDIAを選べば確実に成功できる」という安心感を得られます。
第五に、長期的な視点で経済的な堀を築くことです。短期的な売上や利益だけでなく、10年後、20年後も競合優位性を維持できる「構造的な強み」への投資が重要です。NVIDIAの堀は、技術的優位性、乗り換えコスト、ネットワーク効果、ブランド力、パートナーエコシステムという5つの要素が組み合わさっています。
NVIDIAの経済的な堀:
- 無形資産: CUDAエコシステム、AIコンピューティングのブランド
- 乗り換えコスト: ソフトウェアの互換性、開発者の学習コスト、既存インフラとの統合
- ネットワーク効果: 開発者コミュニティの拡大がツールを充実させ、さらに開発者を呼び込む
- 技術優位性: 20年以上のGPU開発経験、次世代製品への継続投資
- エコシステム: 主要テック企業、サーバーメーカー、ソフトウェア企業との深い協業関係
AI革命はまだ始まったばかりです。NVIDIAの決算が示すのは、単なる業績の良さではなく、「来るべき未来を正確に予測し、それに向けて準備してきた企業が圧倒的な優位性を得る」という教訓です。あなたのビジネスでも、2〜3年後の顧客ニーズを予測し、今から深い堀を築き始めてみてはいかがでしょうか。
