企業幹部、自社株買いと配当の順序逆転を説明 AIによるメモリ需要拡大を強調

河村氏 以前から配当について触れてきた。今でも配当の議論は続けている。キャッシュフローが強いため、2026年度下期に配当できることも想定し検討している。

自社株買いの話が出たのは、やはり株価が相当下方に下がっている。この状況に対して「資本効率を改善するには非常に良いタイミングである」「ここで株数を調整した方が効率が上がるだろう」と考えた。自社株買いによってEPS（1株当たり純利益）が上がるため、株主への還元になる。株価の状況を受けて、配当と自社株買いの順番が逆になったということだ。

余剰なキャッシュフローをきちんと還元していくという哲学でやっていることに、何ら変更はない。

――自社株買いによって、余剰のフリーキャッシュフローを出していくということだが、開始タイミングが早まったことで原資に影響はあるのか。

河村氏 キャッシュフローの出方は計画通りだ。自社株買いを先行したのは「この株価の急落にどう対応するか」「EPSを引き上げるには絶好のタイミングである」という検討をしたからだ。8000億円の自社株買いによって、配当など今後の株主還元に影響があるわけではない。

第2～4四半期にかけてもキャッシュフローは強いため、問題ない。（設備投資や研究開発投資、人的投資をしっかり行いながら）余剰なキャッシュが出た場合は、約半分をめどに還元していく方針で対応する。

推論AIの拡大でメモリ需要増 「需要拡大の入り口にいる」

――AIの推論時に参照するデータの保管場所としてフラッシュメモリの需要が高まっている。今後の見通しを解説してほしい。

藤川氏 推論AIはまだ立ち上がりの時期だ。推論AIやエージェンティックAIによるフラッシュメモリの需要拡大の入り口にいる状況だと認識している。

特に、エージェンティックAIは（多くのデータを参照するため）ストレージへの依存度が飛躍的に高まっている。推論用サーバ向けのSSD（Solid State Drive）ニーズが増加しており、（データの入力・出力スピードなどの）性能が高い当社のSSDの需要が日々作り出されている。

安価な中国製AIモデルが登場 メモリ需要への影響は？

――中国のオープンソースモデルが登場している。米国のフロンティアモデルの性能と、中国製モデルは性能が拮抗（きっこう）しているという見方もある。米中のモデルの動向で、フラッシュメモリ需要に変化は出るのか。

藤川氏 中国の安価なオープンソースモデルの影響については、業界では「ジェボンズのパラドックス」といわれている（※技術進化によって資源の利用効率が上がっても、資源の消費量が減るどころか増加する現象を指す）。AIの利用コストが下がるということは、より多くのユーザーがAIを使えるようになるということだ。

AIの参入障壁が下がり、多くのユーザーがAIを使うようになれば、より多くのデータを使用することになる。（中国製モデルについては）このポジティブな見方をしている。