MLCCとは何か｜AIデータセンターを支える小さな受動部品

業界分析
2026.06.19

本記事は特定銘柄の売買を推奨するものではありません。業界構造を調べ・整理し・記録する探索ログです。

この記事の目的

AIデータセンターの話題は、GPU、HBM、先端パッケージに集中しやすい。しかし高性能半導体だけではAIサーバーは動かない。

GPUやCPUに安定した電力を届け、ノイズを抑え、電源品質を保つには、MLCC（積層セラミックコンデンサ）などの受動部品が大量に必要になる。MLCCは目立たないが、AIインフラを支える基礎部品の一つである。

この記事では、MLCCとは何か、AIデータセンターとどこで結びつくのか、今後の成長余地とリスクを整理する。

→ AIデータセンター関連株マップ
→ メモリ業界はAIで何が変わるのか

MLCCとは何か

MLCC（Multi-Layer Ceramic Capacitor）は、セラミック誘電体と金属電極を多層に積み重ねたコンデンサ。小型で大容量化しやすく、スマートフォン、PC、家電、自動車、産業機器、医療機器、航空宇宙機器まで幅広く使われる。

機能内容
蓄電・放電電気を一時的にため、必要なときに放出する
ノイズ吸収信号や電源ラインのノイズを吸収する
周波数選別特定の周波数の信号を取り出す
DC遮断・AC通過直流を止め、交流成分だけを通す
高信頼用途自動車、医療、航空宇宙など厳しい環境でも使われる

MLCCはあらゆる電子機器に入っている。スマートフォン1台で数百個、自動車1台で数千〜1万個以上が使われる。電子機器の高性能化・高密度化が進むほど、搭載点数は増える。

出典：村田製作所「Capacitors」 https://corporate.murata.com/en-global/company/business/capacitor

MLCCはどこに使われているか

MLCCは特定の分野専用の部品ではない。あらゆる電子機器の基板上に載っている汎用部品であり、用途の広さが市場規模の大きさにつながっている。

用途MLCCの役割搭載点数の目安
スマートフォン電源安定化、通信信号処理1台あたり数百個
自動車（EV/ADAS）センサー・制御系の安定化1台あたり数千〜1万個以上
PC/サーバーCPU/GPU周辺の電源デカップリング数百〜数千個
産業機器モーター制御、電源回路用途次第
医療・航空宇宙高信頼環境での電源品質確保高信頼品が中心

重要なのは、AIサーバーはこの「PC/サーバー」カテゴリの中でも特に搭載点数が多いということ。高性能GPUを複数搭載し、電源回路が複雑化するAIサーバーでは、通常サーバーを大きく上回るMLCCが必要になる。

AIサーバーでなぜMLCCが必要になるのか

AIデータセンターとMLCCの接点は、主に「電源品質」と「搭載点数」にある。

AIサーバーでは、GPUやCPUが高速に演算し、負荷が瞬間的に変動する。電流需要が急に増えると、電源ラインの電圧が揺れたり、高周波ノイズが発生したりする。MLCCはチップや電源回路の近くで、電圧変動を抑え、ノイズを逃がす役割を持つ。

搭載点数が増える6つの要因

AIサーバーでMLCC需要が増えるのは、単純なサーバー台数増だけではない。1台あたりの部品搭載密度が上がることが重要。

要因MLCC需要への影響
GPUの高性能化電流変動が大きくなり、電源安定化部品が増える
ラックスケール化GPU、CPU、スイッチ、DPU、電源装置が高密度化する
HBM・高速メモリ高速信号と電源品質の要求が厳しくなる
高速ネットワークスイッチ、NIC、光トランシーバ周辺にも受動部品が必要
電源装置の高出力化PSU、VRM、電源管理回路でコンデンサ需要が増える
液冷・制御系ポンプ、センサー、制御基板にも電子部品が使われる

AIサーバーは通常サーバーの最大10倍のMLCCが必要

DigiTimesを引用したPC Gamerの報道では、AIサーバー基板には通常サーバーの最大10倍規模のMLCCが必要になるケースがあるとされている。同報道では、台湾Holy Stoneの納期が20週超に延び、村田製作所が一部価格を引き上げたとも報じられている。

これは二次報道であり、具体的な条件や構成によって数字は変わる。ただし、AIサーバーで受動部品の需要密度が大きく増えるという方向性は、サーバー設計の高密度化・高電力化と整合する。

出典：PC Gamer / DigiTimes報道 https://www.pcgamer.com/hardware/guess-what-else-the-pc-industry-is-short-of-now-yes-thats-right-multilayer-ceramic-capacitors/

NVIDIAのGB200 NVL72に見る高密度化

NVIDIAのGB200 NVL72は、1ラックに36個のGrace CPUと72個のBlackwell GPUを搭載する液冷ラックスケール設計。72 GPUを大きな1つのGPUのように扱うため、高密度実装、高速接続、大電力供給が前提になる。

こうした設計では、演算チップだけでなく、電源回路、基板、冷却、ネットワークまで含めたシステム全体の安定性が重要になる。

構成要素MLCC等の受動部品が必要になる場面
Blackwell GPU × 72各GPUの電源デカップリング、ノイズ抑制
Grace CPU × 36CPU電源回路の安定化
HBM3Eメモリ周辺の電源品質確保
NVLink/NVSwitch高速信号のノイズ対策
液冷制御ポンプ、センサー、制御基板の安定動作
PSU/VRM高出力電源の平滑化・安定化

ラックスケール化とは、受動部品の需要密度が「サーバー1台分」から「ラック全体」へ膨らむということでもある。

出典：NVIDIA「GB200 NVL72」 https://www.nvidia.com/en-us/data-center/gb200-nvl72/

データセンター市場の成長見通し

IEAは、世界のデータセンター電力消費が2024年の約415TWhから2030年に約945TWhへ、2倍以上になると予測している。

項目内容
2024年の世界データセンター電力消費約415TWh
2030年見通し約945TWh
成長要因AIが最重要ドライバー
AI特化データセンター典型的な施設で10万世帯分程度の電力を消費
最大級の建設中施設典型的なAI特化データセンターの20倍規模の電力消費になりうる

この見通しは、MLCC需要を直接予測するものではない。ただし、AIデータセンターの設備投資が続けば、GPU、サーバー、電源、ネットワーク、冷却制御に使われる電子部品需要も増える、という波及経路は考えられる。

出典：IEA「Energy and AI」Executive summary https://www.iea.org/reports/energy-and-ai/executive-summary

AIデータセンター需要がMLCCに波及する経路

AIデータセンター需要は、GPUやHBMから始まって受動部品に波及する。その経路を整理する。

ステップ内容
① AIモデルの大型化学習・推論に必要なGPU台数が増える
② GPUサーバーの高密度化ラックスケール設計でGPU、CPU、メモリ、ネットワークが集約
③ 電力需要の急増高性能チップが消費する電力と瞬間的な電流変動が増大
④ 電源品質への要求電圧安定化、ノイズ抑制、電源ラインの品質確保が必要
⑤ MLCC等の受動部品需要GPU周辺、電源回路、メモリ周辺、ネットワーク機器に大量搭載

この経路は「AIモデルが大きくなるほどMLCCが増える」という単純な話ではない。 GPUの世代交代、ラック設計の変化、電源アーキテクチャの進化など複数の要因が絡み合う。ただし、方向としては高密度化・高電力化が進むほど受動部品の重要性は増す。

村田製作所など日本勢の位置づけ

村田製作所：MLCC世界シェア約40%

村田製作所はMLCCの世界大手。公式ページでは、MLCC市場シェアは約40%、自動車向けでは約50%と説明している。事業機会として「自動車の電動化」と「AIの拡大」に伴う部品需要増を挙げている。

強み内容
製品ラインアップ幅広い用途をカバー
市場シェアMLCC市場で約40%
自動車向け自動車市場で約50%
技術・ものづくり小型・高性能・高信頼品を作る技術
供給能力業界最大級の供給能力
一貫生産材料から完成品までの一貫生産

Financial Timesは、村田が世界のMLCCの約40%を供給し、MLCCはiPhoneからデータセンターまで電気の流れを調整する部品だと報じている。同記事では、レアアース調達や米中分断への対応も論点になっている。

出典：村田製作所「Capacitors」 https://corporate.murata.com/en-global/company/business/capacitor
出典：Financial Times https://www.ft.com/content/42252fe0-008d-48e1-912e-b925a382c70e

競合・関連企業

企業国・地域見方
村田製作所日本MLCC世界大手。AI拡大と自動車電動化の両方に接点
TDK日本受動部品、センサー、電源、磁性材料など幅広い
太陽誘電日本MLCC、インダクタなど。スマホ・自動車・産業機器向け
Samsung Electro-Mechanics韓国MLCC、基板、カメラモジュールなど
Yageo台湾受動部品大手。KEMETも傘下
Walsin台湾MLCCなど受動部品
Holy Stone台湾MLCCメーカー。AI需要による納期長期化報道あり

日本勢では村田・TDK・太陽誘電が中心。海外勢は競争環境として見る。

→ 村田製作所（6981）企業分析ログ
→ 太陽誘電（6976）企業分析ログ

汎用品と高付加価値品の二極化

MLCC市場で重要なのは、すべてのMLCCが同じではないということ。AIサーバーや車載向けの高信頼品と、スマホ・民生向けの汎用品では、求められる性能と競争構造が異なる。

区分用途特徴競争環境
高付加価値品AIサーバー、車載、医療、産業高容量、低ESL、高信頼、長寿命技術・品質で競争。村田の強い領域
汎用品スマホ、PC、民生家電標準仕様、価格重視価格競争。台湾・韓国・中国勢との戦い

AIデータセンター需要で恩恵を受けやすいのは高付加価値品。汎用品は数量が出ても価格競争で利益が薄くなるリスクがある。 村田がAI需要で利益率を改善できるかは、高付加価値品の比率がどこまで上がるかにかかっている。

成長期待とリスク

強気シナリオ

  • AIデータセンター投資が継続する
  • GPUサーバーがラックスケール化し、1台あたりのMLCC搭載点数が増える
  • 電源・ネットワーク・冷却制御まで含めて電子部品需要が広がる
  • 汎用品ではなく、高信頼・高容量・低ESLなど高付加価値品の比率が上がる
  • 村田など技術力と供給能力を持つ企業が価格・ミックス面で恩恵を受ける

中立シナリオ

  • AI向け需要は伸びるが、スマホ・PC・民生向けの在庫循環で全体成長はならされる
  • MLCC市場は成長するが、製品ごとの需給差が大きい
  • 汎用品は価格競争、高信頼品は堅調という二極化が進む

弱気シナリオ

  • データセンター建設が電力・送電網・規制で遅れる
  • AIサーバー投資が一時的に過熱し、その後在庫調整に入る
  • 中国・台湾・韓国メーカーとの価格競争が強まる
  • 顧客側の設計変更で部品点数が減る
  • 原材料・レアアース・地政学リスクでコストや供給が不安定になる

投資家が次回決算で見るべき数字

村田製作所・TDK・太陽誘電を見る場合、次回決算で確認する項目。

KPI見る理由
コンポーネント事業売上MLCCなど受動部品全体の需要を見る
受注・在庫コメント在庫調整か、需要回復かを判断する
自動車向け売上MLCCのもう一つの大きな成長軸
通信・コンピュータ向けコメントAIサーバー、データセンター需要の手がかり
営業利益率高付加価値品比率や価格改定の影響を見る
設備投資需要増に対して供給能力を増やしているか
地域別売上中国・米国・アジアの需要と地政学リスクを見る

→ AIデータセンター関連株 決算カレンダー

まとめ：AIデータセンター需要はGPUだけで完結しない

  • MLCCは電圧安定化・ノイズ吸収を担う基礎部品。 AIサーバーの高性能化で搭載点数が増える
  • 報道ベースでは、AIサーバーには通常サーバーの最大10倍のMLCCが必要になるケースがある
  • ラックスケール化で、受動部品の需要密度がラック全体に広がる
  • データセンター投資はGPUやHBMだけでなく、電源・基板・受動部品にも波及する可能性がある
  • 村田製作所はMLCC世界シェア約40%。 AI拡大を事業機会の一つとして挙げている
  • 高付加価値品と汎用品の二極化が進む可能性がある

免責事項

本記事は業界構造の理解を目的とした情報整理であり、特定銘柄の売買を推奨するものではありません。将来の予測データは調査会社・各社発表に基づくものであり、確実性を保証するものではありません。投資判断は必ずご自身の責任で行ってください。

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