後場コメント No.1 チームスピリト、データSEC、GFA、日製鋼、サワイGHD、パナソニックH

2025/07/04(金) 15:30
★12:30  チームスピリット-後場上げ幅拡大 超小型衛星開発のアークエッジスペースが「TeamSpirit」導入
 チームスピリット<4397.T>が後場上げ幅拡大。同社は4日11時30分、超小型衛星を開発するアークエッジ・スペース(東京都江東区)が統合型クラウドサービス「TeamSpirit」を導入したと発表した。

 アークエッジ・スペースの事業を支える基幹システムには、部門ごとの個別のシステムやスプレッドシートが点在していた。これらの課題を解決すべく、経営基盤としての基幹システム強化を検討開始し、同社の「TeamSpirit」が採用されたとしている。

★12:32  データセクション-後場買い気配 エヌビディアB200搭載AIスーパークラスターの構築を発表
 データセクション<3905.T>が後場買い気配。同社は4日12時、NVIDIA B200 GPU(5000個)搭載サーバー(625台)の調達に成功し、潜在顧客である世界最大規模のクラウドサービスプロバイダーからの要請に基づき、100ExaFLOPS(エクサフロップス)を超える計算性能(FP4)を提供する日本初となる最先端かつアジア最大級のAIスーパークラスターを大阪府内に構築すると発表した。

 このスーパークラスターは、エヌビディアの最新Blackwell B200テクノロジーを活用し、日本およびアジア太平洋地域全体の企業向けにエンタープライズグレードのAI計算サービスを提供するという。この展開は、企業・組織がAIトランスフォーメーションを加速させるなかで、需要が供給を大幅に上回る地域における深刻な高性能AI計算インフラ不足に対応するとしている。

★12:39  GFA-続伸 6月末の暗号資産ディーリング損益は時価評価で118億6793万円
 GFA<8783.T>が続伸。同社は3日、子会社のGFA Capitalにおいて行っている暗号資産ディーリングの6月度の運用状況を発表した。
 
 保有資産は、NYANMARU Coin、Nyanmaru Gold Utility Token、SOL、USDT、Child Happiness Coin、OKM、ZMAT、ETH、Z2Coin。運用資産合計(時価評価)は130億3560万9000円、損益(時価評価)は118億6732万8000円となったとしている。

 なお、「Nyanmaru GOLD Utility Token(AGF)」の総保有量は1億1816万6668枚で、2025年6月30日時点の市場価格(約0.69ドル)に基づく評価額は約118億円だった。7月3日時点のAGFの市場価格は約0.12ドルとなっており、7月3日時点の評価額は約20億円になっているとした。

★12:40  日本製鋼所-丸三が投資判断引き下げ 防衛など好調だが民需向け産業機械が停滞
 日本製鋼所<5631.T>が反落。丸三証券では、防衛や電力・原子力は好調だが民需向け産業機械が停滞と指摘。投資判断を「買い」→「中立」に引き下げ、目標株価7000円を取り下げた。

 丸三では、防衛関連機器や電力・原子力製品は依然として将来有望と考えるが、その将来性は株価に一定程度織り込まれたと判断した。さらなる株価上昇には、防衛関連機器を除く産業機械事業の受注回復・拡大や、電力・原子力製品の成長モメンタムの高まりが必要と考えている。

★12:47  サワイGHD-大和が目標株価を引き下げ 事業の持続可能性への評価が改善していくと予想
 サワイグループホールディングス<4887.T>が小幅安。大和証券では、事業の持続可能性への評価が改善していくと予想。投資判断は「1(買い)」を継続し、目標株価は3000円→2800円に引き下げた。

 大和では、売上予想は小幅ながら上方修正。25/3期下期の実績が従来予想をやや上回ったことなどを考慮した。一方、販管費の予想は増額。会社がデジタル・医療機器事業などへの投資を幾分増やす意向を示していることなどを考慮。ただし、これらが奏功することによる売上への好影響については、特に見込んでいないという。これらの結果、利益予想は前回とほぼ同水準とした。政府の施策などを踏まえ、長期的に利益水準を安定的に維持できる可能性への評価を目標株価算定などで比較的積極的に考慮しているという。

★12:48  パナソニックHD-4日続落 視覚情報を言語で理解するAIモデルを約2倍高速化する技術を開発
 パナソニックホールディングス<6752.T>が4日続落。同社は4日11時30分、同社および主要開発拠点のパナソニックR&Dカンパニーオブアメリカが、北京大学、復旦大学、カリフォルニア大学バークレー校、上海交通大学の研究者らと共同で、視覚情報(画像や映像の情報)を言語で理解するAIモデルであるVision-Language Model(以下、VLM)を軽量化する技術「SparseVLM」を開発したと発表した。
 
 開発した「SparseVLM」は、入力したプロンプトに関連する視覚情報のみを処理(スパース化)するという新たなアプローチにより、画像に対する高い質問応答精度を維持しつつ、推論時間や演算量を大きく削減することに成功したとしている。

 なお、株価への好影響は限定的となっている。


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