アナログ・デバイセズ（ADI）とは何者か：現実世界の「測る・守る・配る」を握る半導体企業を、長期投資家目線で整理する

※ 本レポートは 2026-01-07 時点のデータに基づいて作成されています。

ADIのビジネスを中学生向けに言い換える

ADI（Analog Devices）は、「現実世界の情報を、コンピューターが扱える形に変える部品」を作る会社です。温度・音・光・圧力・振動・電気の強さといった“現場の信号”は、そのままだと機械にとって扱いづらいことが多いため、ADIのチップが「きれいに測る」「ノイズを減らす」「計算しやすい形に変換する」「安全に電気を配る」といった役割を担います。

たとえ話を1つだけ使うなら、ADIは「機械や車や工場の“神経”と“感覚”を作る会社」です。現実世界のデータを正確に取り込み、機械が安全に動くように整える“入口”を押さえています。

顧客は誰で、どう儲けるのか（収益モデル）

顧客は個人ではなく企業で、工場機械・ロボット、自動車、通信機器、医療機器、計測機器、データセンター装置などのメーカーが中心です。ADIは完成品を売るのではなく、それらの製品に組み込まれる高性能チップをBtoBで販売して売上を作ります。

• チップを「1個いくら」または大量購入の契約で売る
• いったん設計に採用されると、簡単に別会社に変えにくい（再設計・検証・認証が大変）
• 顧客製品が売れ続ける限り、同じ部品が長く使われやすい

ADIは安さで勝つというより、「性能」「信頼性」「使いやすさ（設計支援の厚さ）」で選ばれます。つまり顧客にとっては、機械や車の品質の“根っこ”に関わる部品で、妥協しにくい領域にいます。

主要事業の柱：どこで必要とされているか

用途別に見ると、ADIは複数の“現場”にまたがって組み込まれています。収益の大きさは相対表現になりますが、構造理解としては以下の整理が有効です。

工場向け（大きい）

工場の自動化、ロボット、モーター制御、検査装置、状態監視、電源管理などで使われます。生産ラインの止まりにくさ、安全性、品質を左右しやすく、製造業の自動化が進むほど重要度が上がります。

自動車向け（大きい）

電動化（バッテリー・モーター管理）、運転支援、車内の各種センサー、音・空調など幅広い領域で「測る・守る・制御する」が必要になり、部品点数が増えやすい構造です。

通信・ネットワーク向け（中くらい〜大きい）

基地局やネットワーク機器などで「速く、正確に、安定して」信号を扱うための部品が必要になります。インフラ投資の波を受けやすい一方、要求品質が高い領域です。

コンシューマ向け（中くらい、上下しやすい）

スマホや家電にも使われますが、需要変動が出やすい領域です。ただし、AI機能を積んだ端末が増えると「端末内の電力を賢く使う」「センサー情報を正確に取る」「高速で信号を処理する」といった要求が高まり、追い風になり得る、という文脈が報じられています。

未来に向けた取り組み：将来の柱候補をどう見るか

ADIの強みは“現実世界の入口（計測・制御・電力）”にあるため、AI時代でも「GPUの外側」で伸びるテーマと接続しやすいのが特徴です。現時点で売上規模は小さくても重要度が上がり得る領域として、材料記事では次が挙げられています。

1) AIデータセンターの次世代電源アーキテクチャ（高電圧DC配電など）

AIデータセンターは電力消費が急増し、電力を効率よく配るために電源アーキテクチャ自体が変化しています。ADIは「大電力を扱う安全装置」「異常検知して守る仕組み」「効率よい電圧変換」などを強く打ち出しており、AIの“電力インフラ”側のボトルネックで存在感を増やそうとしています。

2) ロボット・自動化の高度化（工場の知能化）

ロボットが賢くなるほど、より正確に測り、より素早く制御する必要が出ます。ADIは「現実世界を高精度に読み取る」側の企業なので、ロボット化が進むほど必要不可欠の部品になりやすい、という位置づけです。

3) 端末側AI（エッジAI）で増える高性能部品ニーズ

AIをクラウドだけでなく端末側で動かす流れが強まると、端末の電源・センサー・高速信号処理の難度が上がり、アナログ/ミックスドシグナルの付加価値が上がり得ます。端末需要回復が語られる局面では、ADIにも追い風になり得る、という材料が示されています。

長期ファンダメンタルズ：ADIの「企業の型」を数字でつかむ

長期投資では「この会社は何者で、どういう型で増えていくのか」をつかむのが出発点になります。材料記事の結論は、ADIを単純に1分類へ押し込めず、「大型優良（Stalwart）寄りだが、半導体らしいサイクル要素もある複合型」として扱うのが安全、という整理でした。

成長：EPSは中成長、売上とFCFはより強く見える

• EPS成長率（年平均）：過去5年 約+6.8%、過去10年 約+7.6%
• 売上成長率（年平均）：過去5年 約+14.5%、過去10年 約+12.4%
• FCF成長率（年平均）：過去5年 約+18.3%、過去10年 約+19.0%

この並びは、「高成長（Fast Grower）ではないが、長期でプラス成長を積み上げてきた」こと、そして利益よりもキャッシュ創出の伸びが目立つ局面があったことを示します。また、過去5年では売上成長（約+14.5%/年）がEPS成長（約+6.8%/年）を上回っており、成長源泉はまず売上の拡大に置かれている、という要約ができます。

収益性：粗利・営業利益率は高めだが、ROEは高ROE型とは言いにくい

• 売上総利益率（FY最新）：約54.7%
• 営業利益率（FY最新）：約27.2%
• FCFマージン（FY最新）：約38.8%
• ROE（FY最新）：約6.7%

利益率とFCFマージンは高水準に見える一方、ROEはFY最新で約6.7%と、「高ROEの優等生企業」として語られがちなイメージとは距離があります。ここは良し悪しの断定ではなく、“キャッシュは強いが資本効率は高く見えにくい”というねじれとして把握しておくのが材料記事の立て付けです。

サイクル：ピーク→落ち込み→回復という波形が確認できる

FYベースでは、2022〜2023に高水準（ピーク側）→2024に大きく落ち込み→2025に持ち直し、という波形が見えます。赤字転落からのターンアラウンドではないものの、産業・通信・車載といった需要局面（在庫調整や設備投資サイクル）の影響を受ける性格は織り込むべきです。長期文脈では、FY2024の落ち込みの後にFY2025が回復しているため、材料記事は「回復局面」と表現しています。

リンチ流の「型」：ADIはどれに近いのか

ピーター・リンチの6分類に機械的に当てはめると、ADIはFast Grower / Stalwart / Cyclical / Turnaround / Asset Play / Slow Growerのいずれにも単独で明確に当てはまらない、というのが材料記事の判断です。

ただし投資の実務では型を決めたほうが監視もしやすいので、ここでは次のようにまとめるのが最も整合的です。

• 結論：複合型（Stalwart寄り＋サイクル要素）
• 根拠1：EPS成長は過去5年 約+6.8%、過去10年 約+7.6%で中成長
• 根拠2：売上成長は過去5年 約+14.5%、過去10年 約+12.4%と比較的強い
• 根拠3：FYで2022〜2023高水準→2024落ち込み→2025回復という波がある

補足として、ROE（FY最新）約6.7%は「Stalwartの典型像（高ROE安定）」に寄せにくく、単独分類に固定しない判断を支えています。

短期（TTM/8四半期）のモメンタム：長期の型は維持されているか

長期の型を信じるなら、次に大事なのは「足元でその型が崩れていないか」です。材料記事では、直近1年（TTM）の成長モメンタムを「Accelerating（加速）」と分類しています。

直近1年（TTM）の結果：売上・EPS・FCFがそろって改善

• EPS（TTMの前年同期比）：+40.19%
• 売上（TTMの前年同期比）：+16.89%
• FCF（TTMの前年同期比）：+37.05%

FYの波形で「落ち込み→持ち直し」と見えたものが、TTMでも「回復・反発」として確認できる形です。サイクル要素を含む企業に見られやすい“谷の後の戻り”という説明とは矛盾しません。

ただし8四半期（2年）で見ると「ねじれ」がある

• EPS：直近2年（8四半期換算CAGR）約-9.8%/年
• 売上：直近2年（8四半期換算CAGR）約-2.4%/年
• FCF：直近2年（8四半期換算CAGR）約+14.9%/年

直近1年は強い一方、2年スパンではEPSと売上に弱さが残り、FCFは強い、という並びです。ここは「短期で加速」と「2年で見ると戻り切っていない」が同居するため、投資家は“どの時間軸で何を信じているか”を意識して監視する必要があります。

キャッシュ化の強さ：FCFマージンが足元で高い

TTMのFCFマージンは約38.83%で、ADI自身の過去5年・10年分布と比べても上振れた位置です。売上が増える局面で「利益より先にキャッシュが崩れる」タイプには見えにくい、というのが材料記事の現時点のストーリーです（ただし永続の保証ではなく、観察点です）。

財務健全性：倒産リスクを考えるときの整理

長期投資では「景気循環の谷」を跨げるかが重要で、倒産リスクは“確率の議論”というより、負債構造と利払い能力、資金繰りのクッションを淡々と確認します。

• 負債比率（FY最新、自己資本に対する負債）：約0.26倍
• ネット有利子負債 / EBITDA（FY最新）：約1.0倍
• 利息カバー（FY最新）：約9.54倍
• 短期支払い余力（FY最新）：約1.13

少なくともFY最新のスナップショットでは、レバレッジが極端に高い状態ではなく、利払い余力にも一定のクッションが見えます。したがって倒産リスクは、材料記事の範囲では「負債が重すぎて直ちに危うい」という形ではなく、むしろサイクルで利益が落ちる局面で固定費・研究開発・設備維持の負担が相対的に重く見えやすい、という“悪化が始まると進行が早い領域”として整理されています。

キャッシュフローの傾向：EPSとFCFの整合性、何が起きているか

ADIは長期でFCF成長（過去5年 約+18.3%、過去10年 約+19.0%）が強く、足元TTMでもFCFが前年同期比+37.05%と伸びています。一方で、2年スパンではEPSと売上が弱いのにFCFが強い、というねじれが見えます。

このねじれは「投資が増えてFCFが落ちている」という形ではなく、むしろ足元でFCFマージンが高い（TTM 約38.83%）ため、現時点ではキャッシュが残りやすい方向のねじれです。ただし材料記事は、これを“永続的に良い”と断定せず、後から平準化される可能性も含めて観察点として扱っています。

設備投資負荷の目安として、直近TTMベースの「営業キャッシュフローに対する設備投資比率」は約12.7%で、大きすぎない水準です。結果としてフリーキャッシュフローが残りやすい構造が示唆されます。

株主還元（配当）の位置づけ：利回りより「継続性」と「負担の見え方」を見る

ADIは配当が投資判断上の重要項目になりやすい銘柄です。理由は、利回りは高配当ではない一方で、配当実績と連続増配が長く、かつ足元の配当負担の“見え方”に論点があるからです。

配当の現状：利回りは過去平均より低めに位置

• 配当利回り（TTM、株価277.29ドル基準）：約1.67%
• 過去5年平均利回り：約1.98%
• 過去10年平均利回り：約2.47%

現在の利回りは過去平均と比べると低めで、株価評価が高い局面では利回りが下がりやすい、という事実関係が示されています。

配当の成長：DPSは長期で増えてきた

• 1株配当（DPS）の5年CAGR：約+10.2%/年
• 1株配当（DPS）の10年CAGR：約+9.6%/年
• 直近1年（TTM）のDPS増加率：約+8.4%

ADIの長期像は「中成長寄り」と整理されているため、配当が年率1桁後半〜2桁弱で伸びてきた点は、配当が“添え物”ではなく株主還元の一要素として継続してきたことを示します。

配当の安全性：利益ベースは重め、キャッシュフローでは中程度

• 配当性向（利益ベース、TTM）：約84.9%（過去5年平均 約76.3%、過去10年平均 約69.2%）
• 配当性向（FCFベース、TTM）：約45.0%
• 配当のFCFカバー倍率（TTM）：約2.22倍

同じ配当性向でも、利益ベースとキャッシュフローベースで見え方が異なります。ADIの場合は利益ベースでは負担が重めだが、キャッシュフローでは一定の余裕が見える、という構図です。半導体は需要サイクルの影響を受けやすいので、配当の継続性を見る際は「増配年数」だけでなく、利益側の余裕の小ささも同時に観察するのが整合的です。

配当の信頼性：長い実績がある

• 配当を出してきた年数：22年
• 連続増配年数：21年
• 直近の減配年：データ上、確認されていない

資本配分（配当 vs 再投資）の見え方

材料記事の数値だけでは、自社株買い等の規模を確定できないと明記されています。一方で経営方針としては、2025年2月の発表で増配と大きな自社株買い枠の追加を同時に示し、「長期でフリーキャッシュフローの100%を株主に還元する」という考え方を明言している点が挙げられています。配当はFCFの範囲では賄えているため、“一定規模で継続する還元”として位置づけられますが、利益ベースでは配当比率が高いことから、サイクル局面での利益変動との関係が重要な観察点になります。

評価水準の現在地：過去の自分と比べてどこにいるか（ヒストリカル文脈）

ここでは他社比較や投資判断の断定ではなく、ADI自身の過去（主に過去5年、補助で過去10年）に対して、評価指標がどこに位置しているかを整理します。株価を使う指標は株価277.29ドル時点です。

PEG：レンジ内だが、過去5年では上側寄り

• PEG（現在）：1.50倍
• 過去5年の中央値：0.84倍（通常レンジ内で上側寄り）
• 直近2年の方向性：中央値（約2.14倍）より低く、低下（落ち着き）寄り

PER：5年でも上抜け、10年ではより例外的に高い側

• PER（TTM、現在）：60.32倍
• 過去5年の中央値：33.34倍（通常レンジ上限57.89倍を上回る）
• 過去10年の通常レンジ上限：41.32倍を大きく上回る
• 直近2年の方向性：50〜60倍台で高水準推移（概ね横ばい〜高止まり）

フリーキャッシュフロー利回り：5年・10年で下抜け（利回りが低い＝評価が高い側）

• FCF利回り（TTM、現在）：3.15%
• 過去5年の中央値：4.03%（通常レンジ下限3.29%を下回る）
• 過去10年の中央値：5.20%（通常レンジ下限3.41%も下回る）
• 直近2年の方向性：低い局面（2.6%台）もありつつ足元は3%台で、やや上昇（利回りが少し戻る）寄り

ROE：5年では真ん中、10年では下側寄り

• ROE（FY最新）：6.7%
• 過去5年の中央値：6.7%（レンジ内のほぼ中央値）
• 過去10年の中央値：8.63%（10年では下側寄り）
• 直近2年の方向性（FY）：低下→持ち直し

ここでFYとTTMが混ざらないように補足すると、ROEはFYベース、PERやFCF利回りはTTM・株価ベースで見ています。FY/TTMで見え方が違う場合は、期間の違いによるものです。

フリーキャッシュフローマージン：過去5年・10年で上抜け

• FCFマージン（TTM）：38.83%
• 過去5年中央値：32.68%（通常レンジ上限34.26%を上回る）
• 過去10年でも通常レンジ上限34.00%を上回る
• 直近2年の方向性：上向き

Net Debt / EBITDA：レンジ内で下側寄り（負担が軽い側）

Net Debt / EBITDAは逆指標で、小さいほど（マイナスが深いほど）現金余力が大きく、大きいほどレバレッジが高い状態を示します。

• Net Debt / EBITDA（FY最新）：1.00倍
• 過去5年の中央値：1.00倍（通常レンジ内の下側寄り）
• 過去10年の中央値：1.52倍（10年で見ると相対的に軽め寄り）
• 直近2年の方向性：低下方向（改善方向）

評価指標を重ねた「現在地」まとめ（結論ではなく位置関係）

• 評価指標（PER・FCF利回り）は、過去分布の中で「評価が高い側」を指す位置にある
• 事業側では、ROEは過去5年では真ん中だが、FCFマージンは過去レンジを上抜けるほど強い
• 財務レバレッジ（Net Debt / EBITDA）は、過去レンジ内で比較的落ち着いた位置にある

この章はあくまで「ADIの過去の中での現在地」の整理であり、推奨や断定には接続しません。

成功ストーリー：ADIはなぜ勝ってきたのか（価値提供の根っこ）

ADIの事業の本質的価値は、「現実世界の信号（温度・圧力・振動・電流など）を、機械が安全かつ正確に扱える形に変換する」という入口を押さえている点です。AIやソフトウェアが高度化しても、現実世界からデータを取るところ・電力を配るところが弱いと全体性能が出ないため、この領域は構造的に残りやすい、というのが材料記事の中心メッセージです。

さらにADIは、単体チップではなく「周辺込みで動く形」で提案し、設計資料・評価ボード・設計支援などを厚くすることで顧客の開発工数を減らします。この“導入のしやすさ”は、採用までのハードルを下げる一方で、採用後の切り替えコストを上げる方向にも働きます。

顧客が評価する点（Top3）

• 精度・信頼性：工場・車載・通信など、誤差や故障がシステム品質に直結する領域で妥協しにくい
• 設計に組み込みやすい“周辺込み”：評価・実装・検証までの導線が整うほど採用が進みやすい
• 長期供給・継続性：産業・車載は製品寿命が長く、同じ部品を長く使える安心感が価値になる

顧客が不満に感じる点（Top3）

• コスト上昇が設計側に波及しやすい：サプライチェーンのコスト上昇を背景とした価格改定（2026年2月から適用と報道）で、顧客側の再見積もり負担が増えやすい
• 入手性・リードタイムの不確実性：成熟ノード依存が多く、需要回復局面でボトルネックが出やすい
• 高性能ゆえの導入摩擦：性能が高いほど設計難度が上がり、顧客側の専門性・検証負担が重くなりやすい

ストーリーの継続性：最近の動きは「勝ち筋」と整合しているか

材料記事が示す直近1〜2年のナラティブは、「在庫調整・需要の谷」から「回復」へ寄っています。数字面でもTTMで売上・EPS・FCFがそろって改善しており、回復の語りと整合します。

同時に、語られ方として重要な変化が2点あります。

• 供給網コストの上昇が表に出てきた：価格改定の報道は、コスト環境が戻り切っていない可能性を示し、今後も価格・供給条件の調整が繰り返される余地を示唆する
• 組織面の「安定した学習環境」と「硬直化」が同居しやすい：従業員レビューの一般化パターンとして、学びやすさ・優秀な同僚という肯定面と、官僚的・古い設備/ツールという不満が併存し、成長局面で後者がボトルネック化し得る

見えにくい脆さ（Invisible Fragility）：強そうに見える会社が静かに崩れるとき

ADIは“止められない現場”に深く入り込みやすい一方で、目に見えにくい形で条件が変わるリスクも抱えます。材料記事は、以下を「崩壊と断定せず、観察すべき脆さ」として列挙しています。

• 顧客依存の偏り：産業×車載の比重が大きく、設備投資や在庫調整の波を受けやすい。回復が遅れたり二番底が来ると業績が振れやすい
• 競争環境の急変：価格改定局面では、顧客の代替設計・二重調達が本気になり、次の設計更新で静かにシェアが削れるリスクが出る
• 差別化の喪失（“十分に良い”の壁）：要求性能が頭打ちになったり周辺回路・ソフトで吸収できる範囲が広がると、十分に良い製品への置換圧力が設計更新のたびにじわじわ進む
• サプライチェーン依存：成熟ノード依存が多く、需要回復局面で供給制約やコスト上昇が出やすい。コスト圧力が顧客行動を変える引き金になり得る
• 組織文化の劣化：官僚化・意思決定の遅さが、新テーマ（データセンター電力など）での優先順位付けやスピードに摩擦として出る可能性
• 収益性の劣化サイン：FCFは強い一方、ROEは高水準とは言いにくい。ねじれが続くとストーリーが揺れやすいため観察点になる
• 財務負担の悪化：現状は利払い余力があるが、サイクルで利益が落ちると固定費・R&D・設備維持が相対的に重く見え、悪化が始まると進行が早い領域になり得る
• 規制・通商の不確実性：中国当局による米国アナログICに関する調査報道など、企業努力で制御しにくい外生要因が需要・供給条件を変動させ得る

競争環境：誰と戦い、何で勝ち、何で負けうるか

アナログ/ミックスドシグナルの競争は、デジタル半導体のような「微細化の勝者総取り」になりにくい一方、設計採用までの工程が長く、採用後はライフサイクルが長い（産業・車載・通信インフラ）という性格があります。そのため競争は、部品単体の価格だけでなく、周辺回路・評価・検証・安全規格・長期供給まで含む“設計の総コスト”で決まりやすい領域です。

また顧客は二重調達（セカンドソース）を好みやすく、置き換えは「次の設計更新タイミング」で起きやすい点が重要です。つまり、競争条件の変化は“遅れて顕在化する”という意味で見えにくい側面があります。

主要競合

• Texas Instruments（TI）
• Infineon Technologies（パワー・保護、安全、データセンター高電圧DC配電の文脈で存在感を増やしやすい）
• STMicroelectronics
• NXP Semiconductors（車載の集中化・ゾーナル化でセット提案を強めやすい）
• onsemi（EV・産業パワー、データセンター電力効率などで隣接競争）
• Renesas Electronics
• Monolithic Power Systems（MPS、電源ICで存在感）

領域別の競争の焦点（何が勝負を分けるか）

• 産業：高精度計測、機能安全・診断、評価・検証から量産移行までの設計支援
• 車載：品質保証・長期供給・トレーサビリティ、パワー系の効率と保護、アーキテクチャ変化（集中化・ゾーナル化）への提案力
• 通信・ネットワーク：高速・高精度の信号処理、長期供給、世代更新タイミングでのスイッチ
• データセンター電力：高電圧直流配電（800V級など）対応の保護・安全・サービス性、効率と高密度化、ダウンタイム最小化（冗長・ホットスワップ等）

モート（参入障壁）と耐久性：ADIの優位は何でできているか

材料記事の整理では、ADIのモートは単一要因ではなく複合です。高精度・高信頼という性能軸に加え、長期供給と品質保証、設計支援・ツール込みの“動く形”での提供、そして設計採用の積み上がりによる設計資産（ノウハウの蓄積）が組み合わさって、スイッチングコストを作りやすい構造になっています。

スイッチングコストが高くなりやすい条件／低くなりやすい条件

• 高くなりやすい：車載・産業・インフラで安全規格や認証が絡む／アナログ性能がシステム品質を支配する／周辺回路・基板・熱設計・検証のやり直しが大きい
• 低くなりやすい：汎用品で代替が成立する／顧客の設計標準化が進みピン互換・機能互換が増える／二重調達が前提で切り替え前提の設計になる

モートが削られやすいメカニズム

• 顧客要求が収束し“十分に良い”で置換が成立する
• 調達環境（価格・供給条件）が変わり、セカンドソース化が加速する
• データセンター電力など新アーキテクチャで、隣接勢（パワー半導体専業など）が地位を上げる

AI時代の構造的位置：追い風か、向かい風か

材料記事の結論は明確で、ADIはAIに「食われる」側というより、AIが物理世界に広がることで「必要性が増す」側に位置します。ADIはAIの学習・推論を直接担う中枢ではなく、工場・車・通信・データセンターといった現場で必要になる「計測・制御・電力」を担うためです。

AI時代における優位の形（7つの観点）

• ネットワーク効果：ユーザー同士がつながるのではなく、設計採用が積み上がるほど設計資産が増え、次の採用が起きやすくなるタイプ
• データ優位性：利用データで製品性能が自己強化する形ではないが、“信頼できるデータの入口”を担う価値がある
• AI統合度：CodeFusion Studioの拡張など、開発環境・ツールチェーン側の統合を進め、顧客工数削減で採用障壁を下げる方向
• ミッションクリティカル性：特にデータセンター電力の高度化では、保護・変換・監視の失敗が稼働率に直結し重要度が上がる
• 参入障壁・耐久性：性能＋長期供給＋設計支援の複合が壁になりやすく、高電力・高信頼では低価格競争になりにくい面もある
• AI代替リスク：計測・制御・電力という現場制約は置換されにくい一方、設計効率化が進むと“十分に良い”へ収束し差別化が薄まるリスクは残る
• 構造レイヤー：クラウドAIの成長そのものより、AIが現場へ広がるときの信号品質・電力品質の高度化に連動しやすい

最新動向として統合すべき変化点

• AIデータセンターの電力アーキテクチャ高度化（800VDCなど）が、電源保護・高電圧変換・監視の重要度を押し上げ、ADIがソリューションを打ち出している
• 開発者向け環境の強化が、ハード単体ではなく「開発生産性」を含めた統合競争へ移りつつある
• サプライチェーンの構造的コスト圧力が価格改定につながり、顧客の代替設計・複線化を促し得る
• 地政学・通商リスクが、需要や供給条件の変動要因として残り、強いAI需要局面でも非連続なノイズを生み得る

経営・文化・ガバナンス：長期投資家が見たい「一貫性」と「摩擦」

公開情報で中心人物として示されているのは、CEO兼ChairのVincent Rocheです。材料記事は、同氏のビジョンを「現実世界の計測・制御・電力を土台に、産業・車載・通信インフラ・データセンター電力といった止められない現場での価値提供を強め、長期のキャッシュ創出と株主還元を両立する」方向性として整理しています。

コミュニケーションと価値観（材料記事の抽象化）

• 外部への説明は短期の需要変動より、受注・モデルの強さや中長期の投資と還元など構造要因に寄せる傾向が示唆される
• 大きな方針をシンプルな原則（例：FCF還元）で語り、社内外の判断基準を揃えるタイプに見える
• サイクルのある業界でも回復力（resilience）を重視する語り口が確認される

文化の強みと副作用：学習環境と官僚性の同居

従業員レビューの一般化パターンとしては、優秀な同僚や学びの機会、技術的に“ちゃんとやる”空気がある一方で、大企業的な階層・承認・調整による意思決定の遅さや、古い設備・ツールが摩擦になる、という両面が挙げられています。これは新領域（データセンター電力、開発支援ソフト等）を急ぐ局面で、スピード負けのリスク要因にもなり得ます（断定ではなく観察ポイント）。

ガバナンス／体制の変化（Shift）

• 2024年11月に事業部門統括トップ（President of Business Units）が退任し、後任体制への移行が開示されている
• 2025年に独立取締役の追加など取締役会の更新が確認され、ガバナンスの厚みを増やす動きがある
• CFOはAWS出身者の就任が開示され、財務・運営の見方にデジタル／プラットフォーム的な視点が入りやすい可能性がある（断定はしない）

競争の10年シナリオ：楽観・中立・悲観で“どこが分岐点か”を持つ

材料記事は、今後10年の競争を3つのシナリオで整理しています。長期投資では、結論を決め打ちするより「分岐点（どの変数が動くと絵が変わるか）」を意識するのが有効です。

楽観：要求仕様が厳しくなり、優位が拡張する

• AI普及で計測・制御・電力がボトルネック化し、要求仕様が厳しくなる
• データセンター電力が高電圧直流配電へ移り、保護・監視・安全が差別化領域として拡大する
• 顧客の設計資産がADI寄りに積み上がり、採用の再現性が高まる

中立：局地戦で勝ち負けが並立する

• 産業・車載は長期テーマとして残るが、二重調達が標準化しシェアは安定しつつ入れ替わりも起きる
• データセンター電力は伸びるが隣接勢も強く、ADIは一部セグメントで取り分を確保する形に収束する
• 高精度が必要な領域では優位が残る一方、十分に良い領域では価格・供給・品揃えの勝負が強まる

悲観：標準化・代替が進み、“静かなシェア流出”が起こる

• 設計自動化・標準化で部品選定がコモディティ化しやすくなる
• 車載の集中化・ゾーナル化でサプライヤー集約が進み、セット提案を持つ競合が有利になる局面が増える
• 供給条件や価格条件の変化を契機に、次世代設計で置換・複線化が加速し、静かにシェアが削られる

投資家がモニタリングすべきKPI：何を見ればストーリーの継続性を測れるか

材料記事は、競争やナラティブの変化を早期に検知するためのKPI（観察点）も提示しています。

• エンド市場別（産業・車載・通信/インフラ）の回復が「在庫の正常化」なのか「設計採用の増加」なのかを見分ける材料
• 主要顧客での二重調達の動き（採用部品の分散、型番の置換が増えていないか）
• 製品ミックスの変化（高精度・高信頼領域の比率が維持/拡大しているか）
• データセンター高電圧直流配電（800V級）関連で、保護・監視・変換の採用が増えているか
• 設計支援・ツール周りが顧客の開発フローに“組み込まれている”状態が続いているか
• リードタイム・供給安定性に関する顧客行動（長期契約やセカンドソース化の進展）

Two-minute Drill：長期投資家が押さえる「投資仮説の骨格」

ADIを長期で見るときの本質は、「現実世界の信号と電力を正しく扱う」という、AIでも置き換えにくい入口を押さえ、工場・車・通信・データセンターのような止められない現場に深く入り込むことで、設計採用が積み上がるほど置き換えにくくなるモデルにあります。

一方で、このビジネスは半導体である以上、需要局面（在庫調整・設備投資サイクル）で波が出ます。足元TTMでは売上+16.89%、EPS+40.19%、FCF+37.05%と回復が確認できる一方、2年スパンではEPS・売上が弱くFCFが強いというねじれがあり、時間軸の取り方が投資体験を左右します。

そして、事業の強さと別に「期待（評価）の強さ」も同居します。PERは60.32倍で過去5年・10年分布の中で高い側に位置し、FCF利回りは3.15%で過去レンジ下限を下回る低さです。優れた企業であっても、期待が高い局面では“何が崩れると評価が動くか”を意識する必要があり、その分岐点は二重調達の進行、十分に良い製品への置換、供給条件・価格条件の変化、組織摩擦の実害化、通商リスクなど「静かに効いてくる要因」になりやすい、というのが材料記事の統合メッセージです。