DRAMとNANDの不足が同時に起きているのに、仕組みがまるで違う

私たちがスマホやパソコンで使うメモリには、大きく分けてDRAMとNANDの2種類があります。DRAMは電源を切ると消える高速な作業用メモリ、NANDはSSDやスマホのストレージに使われる不揮発の大容量メモリです。この2つが同時に不足しているのは初めてではありませんが、2026年の状況はこれまでと構造が異なります。それぞれの「不足の正体」を順番に見ていきましょう。

DRAMが足りなくなった理由——HBMが製造ラインを占領している

DRAMの不足を理解するには、まずHBMとは何かを押さえる必要があります。HBMはDRAMの一種ですが、複数のDRAMダイを縦に積み重ねてTSVという貫通電極でつなぎ、GPUやAIチップに直接組み込む特殊なメモリです。AIの計算に使うNVIDIAのBlackwellやVera Rubin GPUに欠かせない部品で、需要が急増しています。

問題はHBMの製造コストにあります。HBMは複雑な積層構造をとるため、1ビットのデータを格納するのに通常のDDR5の3〜4倍のウェハ製造能力が必要です。HBMがDRAMの製造ラインを占有する割合は、2025年の約18%から2026年に約22〜23%、2027年には約30%へと拡大する見通しです。

つまりDRAMを作る工場の約4分の1が、今やHBMだけに割り振られています。その分、DDR5・DDR4・DDR3といった一般向けDRAMを作る枠が削られます。これが「HBMを増産するほど、普通のDRAMが品薄になる」構造です。

この影響は驚くほど広い範囲に及んでいます。2006年ごろに主流だった旧世代規格のDDR2でさえ、2026年第2四半期の契約価格が前四半期比約55〜60%上昇しました。DDR2はもはや最新スマホやPCには使われませんが、産業機器や古い組み込み機器では今も現役です。

大手メーカーがHBMとサーバーDRAM（DDR5）を優先するあまり、成熟した規格向けのウェハ配分が大きく減りました。その結果、DDR2のような20年以上前の規格まで価格が急騰するという事態になっています。

NANDが足りなくなった理由——AI推論がストレージを食べ始めた

NANDの逼迫はDRAMとはまったく別の力が働いています。NANDはそもそもHBMのような特殊品を作っているわけではなく、「AI推論のためのストレージ需要が急速に膨らんだ」ことが主な原因です。

その代表格がKVキャッシュです。大規模言語モデル（LLM）が長い文脈を処理するとき、以前の会話内容を「Key-Value形式」でメモリに保存します。しかし会話が長くなるほど、この保存量は膨大になります。

NVIDIAが2026年3月に発表したCMX（コンテキストメモリストレージ）は、このKVキャッシュをGPUのHBMではなく、SSDベースの共有ストレージに逃がす仕組みです。長文脈のトークン生成速度が最大5倍になるとされ、AI推論用センターでNAND SSDの役割が急拡大しています。

もう一つの牽引役がRAG（Retrieval-Augmented Generation＝検索拡張生成）です。RAGはLLMが外部の情報を検索しながら回答を生成する手法で、企業が社内データをAIに読み込ませるときなどに使います。このベクターデータベースの格納先としてSSDが使われるため、NAND需要が押し上げられています。

キオクシアは2026年のInvestor Dayで、データセンター向けフラッシュ需要のCAGRが年46%（〜2028年）、AI推論向けに絞ると年86%に達するとの見通しを示しました。同社は2026年の生産分がすでに完売し、一部のハイパースケール顧客から2027〜28年分の長期供給契約を求められているとも発表しています。

市場の構造は似て非なる——DRAMは3社、NANDは6社以上

この2つのメモリ市場をさらに複雑にしているのが、競合構造の違いです。

DRAM市場はSamsung（約36%）・SK hynix（約32%）・Micronの3社で世界シェアの約90%を占める、事実上の寡占構造です。しかも先端の1α〜1β世代（HBM・DDR5に対応できる最先端プロセス）を量産できるのはこの3社に限られます。供給者が少ないため、価格交渉力が需要家側ではなくメーカー側に傾きやすい。

NAND市場はこれより競合が多い構造です。Samsung（約32%）・SK hynix（約19%）に加え、キオクシア（約16%）・Micron（約15%）・WDC（SanDisk、約13%）・中国のYMTCが存在します。プレイヤーが多い分、歴史的には価格競争が激しく、DRAMほど急激な値上がりはしにくい市場でした。

しかし2026年はAI需要の急増が従来の構造を変えつつあります。複数年の長期供給契約（LTA）が当たり前になり、ハイパースケール顧客が供給枠を先行確保するため、スポット市場に出回る量が減っています。NANDの競争優位も、「誰がより速くAI推論向けに特化したSSD（高IOPS・高耐久・大容量）を提供できるか」に移り始めています。

2026年の価格動向と今後の見通し

価格の推移を数字で確認しましょう。TrendForceの調査によると、2026年第2四半期のDRAM契約価格は前四半期比で約58〜63%上昇し、NANDは約70〜75%上昇しました。第1四半期のDRAMが約90〜95%という異常な上昇を記録したのに比べると、第2四半期は落ち着きを取り戻しつつあります。

第3四半期（2026年7〜9月）の見通しはどちらも減速します。TrendForceはDRAMで+13〜18%、NANDで+10〜15%を予測しています。PCやスマートフォンの一般消費者向け市場では、購入者が値上げを受け入れる限界に近づいており、需要の伸びが鈍化しているためです。一方でAIサーバー向けは依然として強い需要が続き、価格の下支え要因になっています。

一方でUBSの分析では、最新月のメモリ売上が月間過去最高の746億ドルを更新（前月比+31.7%）し、DRAMのQ3価格上昇率を+32%と予測するなど、TrendForceより強気の見方もあります。同じデータを読む機関によって予測が大きく分かれており、「値上がりが続くか減速するか」の論点は2026年後半の最大の注目点の一つです。

この2つの不足が示す構造的な変化

DRAMとNANDが同時に逼迫する背景には、AIが「計算するだけ」でなく「記憶する・参照する」という役割を担い始めたことがあります。

DRAMの場合、HBMという形でAIチップの一部になり、その需要が製造能力を食い尽くしています。NANDの場合、AI推論のたびに膨大なデータを読み出す「AIの外部記憶」として機能するようになりました。どちらのメモリも、AIの利用が増えれば増えるほど、より多く必要とされる構造です。

「シリコンサイクル」は従来、PC・スマートフォンの需要で動いていました。それが今は、AI向けのデータセンター投資という新たな波が加わり、需要のタイミングや規模の読み方が変わっています。「メモリの基礎」を押さえたうえで、この「AIがメモリを奪っていく仕組み」を知っておくと、業界ニュースの見え方が変わってくるはずです。