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日銀、12月利上げの可能性高まる―急速な円安が後押し

 円安進行で12月利上げの可能性高まる

元日本銀行理事の門間一夫みずほリサーチ＆テクノロジーズ・エグゼクティブエコノミストは25日、日銀が12月の金融政策決定会合で追加利上げを決める可能性が高いとの見解を示しました。

1ドル＝160円に迫る急速な円安を受け、日銀は物価の上振れリスクが高まっていると判断する可能性があります。門間氏は「円相場もこのくらいということであれば、12月の利上げの可能性は結構高い」と述べました。

利上げとは？
中央銀行が政策金利を引き上げること。金利上昇により通貨高や物価抑制の効果が期待されます。

市場は早期利上げを織り込み

足元の金利スワップ市場では、日銀が政策金利を現行の0.5%程度から0.75%程度に引き上げる時期について以下のように予想しています。

• 12月会合での利上げ：約35%
• 1月会合を含めた利上げ：約85%

片山さつき財務相は21日、円安進行は一方的で急激だとし、為替介入も「当然考えられる」選択肢だと言及しました。

為替介入とは？
政府や中央銀行が外国為替市場で通貨を売買し、為替レートに影響を与える政策のことです。

政権の物価高対策とも一致

高市早苗政権は物価高対策を最優先としており、日銀の利上げ判断と矛盾しないと門間氏は指摘します。高市首相と植田和男総裁の初会談も実現しており、政府と日銀のコミュニケーションも取れている状況です。

ただし、植田総裁が来春闘に向けた「初動の勢い」を重視していることから、年始の経営者発言などを見極めるため、1月に利上げが先送りになる可能性も残されています。12月の決定会合は18、19日に開催され、来月1日の植田総裁の講演が注目されます。

米消費者に疲労感、年末商戦控え警戒広がる

消費の勢い鈍化、景気不安が影を落とす

米商務省が25日に発表した9月の小売売上高は、インフレ調整前で前月比0.2%増にとどまりました。数カ月続いた堅調な支出から鈍化しています。

さらに、コンファレンスボードが発表した11月の米消費者信頼感指数は7カ月ぶりの低水準となり、労働市場や景気への不安を反映しました。

消費者信頼感指数とは？
消費者が現在と将来の経済状況をどう見ているかを示す指標。低下すると消費が冷え込む傾向があります。

パンテオン・マクロエコノミクスのアレン氏は「ここ数年、成長の原動力となってきた消費が、年末にかけてかなり鈍化している」と指摘しています。

消費行動に変化、値ごろ感重視へ

最近の企業決算からは、消費者が高額商品の購入を控え、値ごろ感を求める傾向が明らかになりました。

一方で、以下の小売企業は業績見通しを引き上げています。

• コールズ（ディスカウント百貨店）
• ベストバイ（家電量販店）
• アバクロンビー・アンド・フィッチ（カジュアル衣料）

景気不安の中でも、なじみがあり信頼できるブランドへの消費は続いている状況です。

ブラックフライデーとは？
米国の感謝祭翌日の金曜日で、年末商戦の幕開けとなる大規模セールの日です。

ホリデー商戦は慎重姿勢も底堅さ維持

トランスユニオンの調査では、米国人の半数強が今年のホリデーシーズンに昨年と少なくとも同程度の支出を見込むと回答しました。ただし、関税の影響で企業が値引きを縮小せざるを得ず、物価上昇を反映している可能性もあります。

BMOキャピタル・マーケッツのリー氏は「物価が依然として高止まりしている現状を踏まえると、消費者は慎重姿勢を強めている」としながらも、「米消費者を決して過小評価できない」と述べています。

9月のデータを受け、市場では12月9－10日の連邦公開市場委員会（FOMC）会合で利下げが行われるとの見方が強まっています。

グーグルのTPU、エヌビディアの対抗馬として台頭

グーグルのTPU、エヌビディアの牙城に挑む

アルファベット傘下のグーグルが約10年前に開発した独自半導体「テンソル・プロセッシング・ユニット（TPU）」が、AI向け半導体市場で注目を集めています。

もともと自社の検索エンジン高速化のために導入されたTPUは、現在ではAIアプリケーションの機械学習処理に活用され、大型契約を相次いで獲得しています。これは、エヌビディアが支配的な地位を築くAI半導体市場において、TPUが有力な代替候補となり得ることを示しています。

AI半導体とは？
人工知能の学習や推論に必要な膨大な計算処理を高速で実行できる専用プロセッサーのことです。

GPUとTPUの違い

エヌビディアのGPU（画像処理半導体）とグーグルのTPUは、いずれもAIモデルの学習に伴う膨大な計算処理をこなせますが、仕組みやアプローチは異なります。

GPUの特徴

• もともとビデオゲームの映像描画用に開発
• 数千の演算コアで複数処理を並列実行
• 柔軟性が高く汎用性に優れる
• 運用コストが膨らむ場合がある

TPUの特徴

• AI学習に必要な「行列乗算」を高速処理
• 特定用途に特化した設計
• 消費電力を抑えられる
• 汎用性ではGPUに劣る

シーポートのアナリスト、ゴールドバーグ氏は「グーグルはAI処理に不要な部分を削ぎ落とすことができるため、特定のAI分野ではTPUがGPUを上回る性能を発揮することもある」と指摘しています。

行列乗算とは？
大量の数値を組み合わせて計算する数学的処理。ChatGPTなどのAIが回答を生成する際の中核的な処理です。

主要企業が続々採用

現在のTPU利用企業には、以下のような有力企業が含まれます。

• セーフ・スーパーインテリジェンス（OpenAI共同創業者設立）
• セールスフォース
• ミッドジャーニー（画像生成AI）
• アンソロピック（最大100万個のTPUを利用可能）

さらに、メタ・プラットフォームズも2027年に自社データセンターでTPUを導入する方向で協議を進めていると報じられています。

成長余地は大きいが完全代替は困難

主要AI企業はエヌビディア製チップの購入に数百億ドル規模を投じており、同社への依存を抑えたいとの思惑を強めています。これはTPUにとって大きな成長余地があることを示しています。

ただし、現時点でエヌビディア製GPUを完全に代替しようとする企業はありません。AI開発の進化があまりに速く、GPUの方が幅広い処理に対応しやすいためです。

実際、アンソロピックはグーグルとのTPU提携から数週間後、エヌビディアとの大型契約も発表しました。TPUにとって最も現実的な期待は、AI需要拡大を支える製品群の一角として位置づけられることかもしれません。

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