Data Center-Next-Generation Data Center Industry Outlook 2026-2030
【 緒言 】
【 データセンター/次世代データセンター マクロ動向 】
1 データセンター加速化
1.1 序論:AI時代の「加速化」とは何か
1.2 アーキテクチャと構造原理
① アクセラレーテッドコンピューティング・スタック
② リソース抽象化と「コンピュート・ファブリック」
③ 電力・冷却との一体最適化
1.3 卓越したビジネスモデル
① GPUクラウド/AIプラットフォーム・アズ・ア・サービス
② 加速化コロケーションと「AIスイート」
③ 垂直特化型アクセラレーテッドDC
④ オンプレスDCの「加速化リフト」
1.4 業界構造と競争軸
① プレイヤーカテゴリー
② 競争軸
1.5 市場・投資動向
① 投資拡大のドライバー
② 投資家視点での評価ポイント
1.6 2030年に向けた展開シナリオ
① シナリオ1:加速化がデータセンターの標準になる
② シナリオ2:AIメガキャンパスと汎用DCの二極化
③ シナリオ3:分散・エッジ加速化の進展
1.7 地域別(国別)動向
① 北米
② 欧州
③ アジア太平洋
1.8 スタートアップ動向
① GPUクラウド・AIインフラスタートアップ
② データセンター最適化・オーケストレーション
③ 専用アクセラレータ・DPU系
1.9 課題とリスク
① 電力・冷却・立地制約
② GPU・アクセラレータサプライチェーン
③ ソフトウェア複雑性と人材
1.10 結語:加速化はインフラとビジネスの共進化
2 高密度データセンター:次世代産業フォーサイト2026-2030
2.1 産業背景と高密度化のドライバー
2.2 高密度データセンターの構造原理
① ラック・電力・冷却の三位一体設計
② 電力密度とインフラ拡張
③ 高密度化を支える冷却アーキテクチャ
2.3 市場・投資動向
① 全体市場と高密度セグメント
② 投資ファンドと新たな資本クラス
2.4 高密度データセンターのビジネスモデル
① AIファクトリー/ハイパースケールモデル
② 高密度コロケーションモデル
③ ソブリンAI/リージョナルハブモデル
④ 冷却・エネルギーのサービス化(CaaS+Energy-as-a-Service)
2.5 地域別動向
① 北米
② 欧州
③ アジア太平洋
④ ラテンアメリカ・中東・アフリカ
2.6 代表的参入企業(国内外5社程度)
① 1. Vertiv(米国)
② 2. Schneider Electric(フランス)
③ 3. Colovore(米国)
④ 4. Equinix/NTT Global Data Centers(グローバルコロケーション大手)
⑤ 5. 主要クラウドハイパースケーラー(代表:米大手3社)
2.7 スタートアップ動向
2.8 課題とリスク
① 電力供給制約
② 冷却と環境負荷
③ 資本コストとTCOの不確実性
2.9 2030年に向けた展開シナリオ
3 ハイパースケール・データセンター開発
3.1 序論:AI・クラウド時代の「メガインフラ」
3.2 構造原理:ハイパースケール開発の設計思想
① スケールアウト前提のキャンパス設計
② 電力・冷却・ネットワークの超冗長化
③ インフラのモジュール化と標準化
④ 運用自動化とソフトウェア定義インフラ
3.3 卓越した先進的ビジネスモデル
① クラウド事業者主導の自社開発モデル
② データセンターREIT/オペレーターとのジョイントベンチャー
③ パワードシェルとセルフフィットアウト
④ AI専用ハイパースケール拠点
3.4 業界構造:少数の巨大プレイヤーと周辺エコシステム
① ハイパースケーラー
② グローバルDCオペレーター/REIT
③ EPC・設備ベンダー・設計事務所
3.5 市場・投資動向
3.6 2030年に向けた展開シナリオ
① シナリオ1:AIコンピュートに最適化された「第4世代」キャンパス
② シナリオ2:電力制約と環境規制による立地の再編
③ シナリオ3:レジリエンスとマルチリージョン冗長の高度化
3.7 地域別(国別)動向(概要)
3.8 参入企業(タイプ)と典型像
3.9 スタートアップ動向と機会
① AI・液冷・高密度インフラ
② エネルギーマネジメントとグリッド連携
③ 自動化・ロボティクス・セキュリティ
3.10 課題とリスク
① 電力・水・環境制約
② 資本集約性と需要サイクル
③ 地政学・規制リスク
3.11 結語:ハイパースケール開発は「電力×標準化×レジリエンス×ESG」の総合設計競争になる
4 ハイパースケーラー(GAFAM+中国大手)の年間400億ドル超投資と市場集中度70%時代
4.1 序論:クラウド・AI・データセンター産業の「寡占インフラ化」
4.2 構造原理:ハイパースケーラーのビジネスモデル
① 垂直統合とスケールの経済
② プラットフォーム型収益モデル
③ グローバルリージョンとマルチテナント構造
④ ネットワーク効果とデータネットワーク外部性
4.3 業界構造:寡占プラットフォームと周辺プレイヤー
① コア層:ハイパースケーラー
② ミドル層:グローバル/リージョナルDCオペレーター・通信キャリア
③ アッパーレイヤー:SaaS・産業アプリケーションベンダー
4.4 市場・投資動向:年間400億ドル超のCAPEXとその意味
① CAPEXの内訳イメージ
② 資本市場との関係
4.5 2030年に向けた展開シナリオ
① シナリオ1:寡占安定期と「レイヤー別競争」
② シナリオ2:規制強化とアンバンドリング圧力
③ シナリオ3:地政学分断とブロック化
4.6 地域別動向(概要)
4.7 スタートアップ動向と機会
① クラウド中立レイヤー/マルチクラウド管理
② Vertical AI/産業クラウド
③ インフラ効率化・サステナビリティ
4.8 課題とリスク
① 市場集中による価格・イノベーションリスク
② 依存リスクとサプライチェーン脆弱性
③ 規制・社会的信認
4.9 結語:400億ドル級CAPEXと70%集中のもとで問われる「どのレイヤーで戦うか」
5 プレファブモジュラーDC市場の急成長と次世代データセンター産業の構造変容
5.1 序論:298億ドルから675億ドルへ
5.2 構造原理:プレファブモジュラーDCとは何か
① セミプレファブとフルプレファブ
② 時間・スケーラビリティ・ローカライゼーションの三位一体
5.3 ビジネスモデル:高成長を支える収益構造
① プロダクト+プロジェクト+サービス
② 「キャパシティ・アズ・ア・プロダクト」と「DCaaS」
5.4 業界構造:プレイヤーとバリューチェーン
① バリューチェーンの整理
② 代表的参入企業(国内外5社程度)
5.5 市場・投資動向:298億→675億ドル成長のドライバー
① 成長要因
② 投資家の視点
5.6 地域別動向
① 北米
② 中国・アジア太平洋
③ 欧州・その他地域
5.7 2030年に向けた展開シナリオ
① シナリオ1:プレファブモジュラーDCが新設の過半を占める世界
② シナリオ2:高密度・液冷モジュール化の進展
③ シナリオ3:分散型エッジネットワークの標準インフラへ
5.8 スタートアップ動向
5.9 課題とリスク
5.10 日本の次世代データセンター戦略への含意
6 次世代データセンターと長納期機器サプライチェーンリスク
6.1 はじめに:2026-2030年の前提条件
6.2 長納期機器サプライチェーンリスクの実像
① 電源・冷却機器の極端なリードタイム
② AIブームと「グレイスペース危機」
③ サプライチェーン制約の根本要因
6.3 卓越したビジネスモデルと構造原理
① スケジュール主導型ビジネスモデルの台頭
② モジュラー化・プリファブ化の構造原理
③ サステナビリティ連動型調達モデル
6.4 産業構造とエコシステム
① 長納期機器サプライチェーンのレイヤー構造
② リードタイムを武器にするプレイヤーの特徴
6.5 市場規模・投資動向(2026-2030)
① データセンターパワー市場と発電機市場
② 投資家視点:リードタイムを金融変数化
6.6 2030年に向けた展開シナリオ
① シナリオ1:制約の中の高度成長(ベースケース)
② シナリオ2:供給制約の激化と価格スパイク
③ シナリオ3:低炭素電源と循環建設のブレークスルー
6.7 地域別(国別)動向の概観
① 北米
② 欧州
③ アジア太平洋
④ 中南米・中東・アフリカ
6.8 代表的企業(国内外5社程度)
6.9 課題とリスク
① 構造的ボトルネックの解消難度
② 規制・標準化・インターフェースの問題
③ サイバー・オペレーショナルリスク
6.10 スタートアップ動向と新興ビジネス機会
① デジタルツイン・リードタイム分析プラットフォーム
② 循環型建設・リマニュファクチャリング
③ 低炭素・モジュラー電源ソリューション
6.11 日本企業・国内市場への含意
6.12 おわりに:戦略アジェンダの整理
7 建設労働力不足とロボティクス/3Dプリンティングの建設現場適用
7.1 はじめに:データセンター建設と人手不足の前提
7.2 建設労働力不足の実像と影響
① マクロ要因
② データセンター特有の要因
③ プロジェクトへの影響
7.3 ロボティクス/3Dプリンティングを核とした卓越ビジネスモデル
① モジュラー化+ロボティクス施工モデル
② 3Dプリンティング・コンクリートシェルモデル
③ ロボット支援フィットアウトモデル
7.4 業界構造:プレイヤーとエコシステム
① 主要レイヤー
② 価値連鎖の変化
7.5 市場・投資動向(2026-2030)
① 建設ロボティクス市場
② 3Dプリンティング建設市場
③ 投資家の視点
7.6 2030年に向けた展開シナリオ
① シナリオA:モジュラー+ロボティクスの準標準化
② シナリオB:地域差の拡大
③ シナリオC:3Dプリンティングのブレークスルー
7.7 地域別(国別)動向
① 北米
② 欧州
③ アジア太平洋
④ 中東・中南米・アフリカ
7.8 代表的な参入企業(国内外5社程度)
7.9 課題とリスク
① 技術的・運用的課題
② 法規制・標準化の課題
③ 人材・組織の課題
7.10 スタートアップ動向と新興ビジネス機会
① 現場自律ロボット・ドローンスタートアップ
② 建設用3Dプリント材料・設計スタートアップ
③ デジタルツイン・施工OSスタートアップ
7.11 日本市場・企業にとっての戦略的含意
7.12 まとめ:次世代データセンター建設のアジェンダ
8 データセンター産業における過剰投資リスクと座礁資産の可能性
8.1 序論:AIブームとインフラ投資スーパーサイクル
8.2 過剰投資(キャピタル・オーバービルド)と座礁資産の定義
① キャピタル・オーバービルドの概念
② 座礁資産の特徴
8.3 マクロ動向:2030年までの市場・投資トレンド
① 投資スーパーサイクルと電力制約
② AIブームと需給ギャップの不確実性
8.4 キャピタル・オーバービルドが生じるメカニズム
① 投資の加速要因
② 供給の非対称性とロックイン
8.5 座礁資産化のドライバー
① 電力・環境規制
② 立地選択のミスアロケーション
③ 技術陳腐化とアーキテクチャ変化
8.6 卓越した先進ビジネスモデルと構造原理
① パワー・ファースト型開発モデル
② マルチテナント・マルチフェーズ型キャンパス
③ ブリング・ユア・オウン・パワー(BYOP)モデル
④ ストランデッド・リスクを前提にしたファイナンス設計
8.7 業界構造とバリューチェーン
① 主要プレイヤー層
② 収益源とリスクの分配
8.8 地域別(国別)動向とリスク
① 北米:最大市場とエネルギーバブル懸念
② 欧州:規制ドリブンの座礁リスク
③ 日本:電力制約と投資ラッシュのパラドックス
④ アジア新興国:政策ドライブと需要不確実性
8.9 2030年に向けた展開シナリオ
① シナリオA:高成長持続とタイトな供給
② シナリオB:効率化と分散化によるミドル成長
③ シナリオC:AI投資バブル崩壊と広範な座礁化
8.10 参入企業例(国内外)
8.11 スタートアップ動向と新興ビジネスモデル
① モジュラー・リコンフィギュラブルDC
② 冷却・エネルギー効率特化型
③ データセンター・アズ・ア・サービス(DCaaS)
8.12 課題とレジリエンス設計
① 主な課題
② レジリエンスとリスク軽減策
8.13 まとめ:戦略的含意
9 ハイパースケーラー間のAIインフラ軍拡競争とパートナーシップ再編
9.1 序論:AIインフラ軍拡競争の全体像
9.2 市場・投資動向:キャピタルインテンシブな新フェーズ
① ハイパースケーラーCAPEXの急膨張
② GPU・AIアクセラレータ市場の拡大
③ 電力需要とエネルギー投資
9.3 業界構造:ハイパースケーラー・エコシステムの再編
① 主要プレイヤーと役割
② 競争軸の変化
9.4 ハイパースケーラーのAIインフラ軍拡モデル
① スケールアウト型GPUスーパーコンピュータ
② ソブリンクラウドとリージョン多重化
③ エネルギー・キャンパス型モデル
9.5 パートナーシップ再編:三層の連携構造
① ハイパースケーラー×GPUベンダー
② ハイパースケーラー×エネルギー企業
③ ハイパースケーラー×専門データセンター事業者
9.6 地域別(国別)動向
① 北米:軍拡の中心戦場
② 欧州:規制とソブリンクラウドの圧力
③ アジア太平洋:成長フロンティアと政策主導
9.7 代表的な参入企業(国内外5社イメージ)
9.8 スタートアップ動向:AIインフラ・レイヤーの新興勢力
① GPUクラスタ・サービス事業者
② エネルギーパートナーシップ・プラットフォーム
③ オンプレAIインフラとハイブリッドクラウド
9.9 財務・リスク面の課題
① バランスシート圧力
② サプライチェーンと技術リスク
③ 規制と社会的受容
9.10 2030年に向けた展開シナリオ
① シナリオA:持続的軍拡と寡占強化
② シナリオB:ハイブリッド分散とパートナーシップ多層化
③ シナリオC:CAPEX修正と選択的撤退
9.11 結語:AIインフラ軍拡競争の戦略的含意
10 AIデータセンター需要予測の不確実性——バブルリスク vs. 構造的スーパーサイクル
10.1 序論:爆発的需要予測と不確実性のギャップ
10.2 マクロ動向:需要予測と投資スーパーサイクル
① 需要予測のレンジ
② スーパーサイクル論の根拠
③ バブル懸念の論点
10.3 AIデータセンター需要の構造分解
① トレーニングと推論のシフト
② 電力とグリッド制約
③ ハイパースケール vs. コロケーション vs. オンプレ
10.4 バブルかスーパーサイクルか:二つのシナリオ軸
① スーパーサイクルシナリオの前提
② バブルシナリオのトリガー
③ JLLレポートが示す折衷像
10.5 卓越した先進ビジネスモデルと構造原理
① 「オプション型」データセンター開発
② AIレディ・マルチユースキャンパス
③ ネオクラウド・キャパシティブローカー
10.6 業界構造と主なプレイヤー類型
① プレイヤー類型
② 代表的な企業ポジショニング例
10.7 地域別(国別)動向と需要不確実性
① 北米
② 欧州・EMEA
③ アジア太平洋
10.8 スタートアップ動向とニッチ戦略
① モジュラーDC・プレハブソリューション
② 需要側最適化プラットフォーム
③ エネルギー・トランジション関連
10.9 課題と戦略的含意
① 主な課題
② 戦略的示唆
【 AIスーパーファクトリーの台頭とコンピュートインフラの構造転換 】
11 GW級メガキャンパスの建設ラッシュと「AIスーパークラスター」時代の到来
11.1 GW級メガキャンパスとは何か
11.2 建設ラッシュの背景にあるAI需要
11.3 先進的ビジネスモデルと構造原理
① パワー・ファースト開発モデル
② AIネイティブ・アーキテクチャ
③ ファブリックとしてのキャンパス
11.4 業界構造の変容
① ハイパースケーラーとインフラ投資家の連合
② ネオクラウドとGPUクラウドの台頭
11.5 市場・投資動向
11.6 地域別(国別)動向
① 北米
② 欧州
③ アジア太平洋
11.7 代表的参入企業(国内外5社程度)の役割
11.8 課題とリスク
11.9 スタートアップ動向
11.10 2030年に向けた展開シナリオ
12 AIデータセンター集積地域における公衆衛生への影響と社会的コスト
12.1 序論:AIインフラ集積とローカルな健康リスク
12.2 公衆衛生への主な影響メカニズム
① 大気汚染と健康被害
② 水資源負荷と水質リスク
③ 騒音公害と精神的健康
④ 経済負担としての社会的コスト
12.3 環境正義と社会的受容
① 立地の偏りと環境正義
② コミュニティの抵抗と政策応答
12.4 2030年に向けた展開シナリオ
① シナリオA:規制強化とヘルス・ポジティブDCへの転換
② シナリオB:規制の遅れと社会的対立の激化
③ シナリオC:分散化とマイクログリッド型解決策
12.5 卓越した先進ビジネスモデルと構造原理
① 公衆衛生インテグレーテッド・データセンター
② デュアルインスペクション・トランスペアレンシー・フレームワーク
③ コミュニティ・ベネフィット契約型モデル
12.6 業界構造・市場動向と健康リスクの位置づけ
① 規制・評価軸としての「ヘルス・スコア」
② 政府・自治体の役割
12.7 地域別(国別)動向の特徴
① 米国
② 欧州
③ アジア太平洋
12.8 スタートアップ動向:公衆衛生×DCの新興市場
① 環境・健康モニタリングプラットフォーム
② 冷却塔リスクマネジメント
③ 水使用削減・代替冷却技術
12.9 課題と今後のアジェンダ
13 エンボディドカーボンの可視化と低炭素建設材料によるDC建設のグリーン化
13.1 序論:運用炭素からエンボディドカーボンへ
13.2 エンボディドカーボンの定義とデータセンター特性
13.3 可視化:LCAとデジタルツールの進化
① iMasons Climate AccordとLCAガイドライン
② 無償・商用のエンボディドカーボン計算ツール
③ ハードウェアLCAとの連結
13.4 低炭素建設材料の潮流
① グリーンコンクリートとセメント代替
② 低炭素鉄鋼と材料使用量削減
③ 再生材とバイオベース材料
13.5 卓越したビジネスモデルと構造原理
① エンボディドカーボンをKPI化する「グリーンDCデベロッパー」
② iMasons Climate Accord型「業界合意」
③ デザイン×材料×施工を束ねる「構造効率プラットフォーム」
13.6 業界構造と市場・投資動向
① 建設・材料バリューチェーンの再編
② 投資家の視点
13.7 地域別(国別)動向
① 北米・欧州
② アジア太平洋
13.8 代表的な参入企業イメージ(国内外5社程度)
13.9 スタートアップ動向
13.10 課題と2030年に向けたシナリオ
14 エネルギー供給の「ブリッジ」から「恒久電源」への移行戦略——原子力・宇宙太陽光・地熱
14.1 序論:AIデータセンターと恒久電源の要請
14.2 恒久電源としての原子力:大型炉とSMR
① 既存原子力とのPPAモデル
② SMRによるオンサイト原子力モデル
③ ビジネスモデルと構造原理
14.3 地熱:分散型ベースロードと冷却統合
① ハイパースケール需要への適合性
② コストと技術トレンド
③ ビジネスモデル
14.4 宇宙太陽光と軌道データセンター:ムーンショットとしての恒久電源
① 宇宙太陽光のコンセプト
② 技術・環境面の論争
③ ニッチ用途としての可能性
14.5 2030年に向けた展開シナリオ
① シナリオA:SMR+地熱による原子力・地熱ハイブリッド
② シナリオB:地熱主導+再エネ拡張、原子力は限定導入
③ シナリオC:宇宙太陽光のブレイクスルーと軌道DCの一部実用化
14.6 業界構造・参入企業の動き(イメージ)
14.7 スタートアップ動向とイノベーション機会
14.8 課題と戦略的含意
15 浮体式原子力データセンターと海洋立地の革新
15.1 浮体式原子力データセンター構想の全体像
15.2 先進的ビジネスモデルと構造原理
① エネルギー・DC一体のプロジェクトファイナンス
② プラグ・アンド・プレイ型の海洋立地
③ 熱マネジメントと海水冷却の統合
15.3 業界構造へのインパクト
① 原子力サプライチェーンとDCサプライチェーンの融合
② 参入企業の類型(国内外5社イメージ)
15.4 市場・投資動向の展望
① 電力制約とゼロカーボン圧力が後押し
② 投資額とリスクプロファイル
15.5 地域別動向の可能性
① 北欧・カナダ・極東ロシア周辺
② 東アジア・東南アジアの大都市圏近郊
③ 中東・アフリカ沿岸
15.6 課題と規制上の論点
① 安全性・セキュリティ・環境影響
② 規制・主権・保険
15.7 スタートアップ動向と新たなホワイトスペース
15.8 2030年に向けた展開シナリオ
16 宇宙軌道型AIデータセンターの実証と商用化ロードマップ
16.1 宇宙軌道型AIデータセンターとは何か
16.2 先進的ビジネスモデルと構造原理
① 無制限ソーラー+真空冷却モデル
② データ主権・国境を超えたインフラ
③ ハイブリッド地球・宇宙アーキテクチャ
16.3 業界構造とプレイヤー
① 欧州のASCENDエコシステム
② 商業宇宙ステーションとクラウド
③ 大手クラウドと宇宙ネットワーク
④ スタートアップ:Lumen Orbitとその他
16.4 市場・投資動向
16.5 2030年に向けた展開シナリオとロードマップ
16.6 地域別(国別)動向
① 欧州
② 北米
③ アジア太平洋
16.7 課題とリスク
16.8 スタートアップ動向とホワイトスペース
16.9 まとめ的展望
17 AI推論ワークロードの爆発的増大とインフラ設計パラダイムの転換
17.1 AI推論ワークロード爆発のメガトレンド
17.2 インフラ設計パラダイムの転換ポイント
① 集中トレーニングから分散推論へ
② ネットワーク・ストレージ視点からの再設計
17.3 先進的ビジネスモデルとその構造原理
① GPU-as-a-ServiceからInference-as-a-Serviceへ
② エッジ推論プラットフォーム
③ モデルプロバイダとインフラの再分業
17.4 業界構造・市場・投資動向
① CAPEX構造の推論シフト
② 地域別(国別)動向の示唆
17.5 代表的参入企業(類型ベース)
17.6 課題と制約条件
① 電力・冷却・環境
② ソフトウェア・運用の複雑性
17.7 スタートアップ動向とホワイトスペース
17.8 2030年に向けた展開シナリオ
18 AI学習から推論への移行に伴うデータセンター・デコミッショニングと資産リカバリー
18.1 問題設定と全体像
18.2 先進的ビジネスモデルと構造原理
① 1. トレーニングDCから推論DCへのコンバージョンモデル
② 2. DC資産の二次市場と「Infrastructure Flipping」
③ 3. 不動産・電力インフラの再開発モデル
18.3 業界構造と市場・投資動向
① トレーニング偏重投資の「巻き戻し」とポートフォリオ最適化
18.4 地域別(国別)視点
① 北米
② 欧州
③ アジア太平洋
18.5 参入企業(類型)と役割
18.6 課題とリスク
① 技術・運用面
② 財務・規制・ESG
18.7 スタートアップ動向とホワイトスペース
18.8 2030年に向けた展開シナリオ
19 ロボティクス・デジタルツイン駆動によるハイパースケールDCの自律設計・建設・運用
19.1 概観:AIデータセンターの「サイバーフィジカル化」
19.2 自律設計:デジタルツインによる生成設計と検証
① パラメトリック設計と自動配置
② 建設プロセスのシミュレーションと施工計画
19.3 自律建設:ロボティクスによるモジュラーEPC
① モジュラー建設と現場ロボット
② サプライチェーンとの連携
19.4 自律運用:デジタルツイン+ロボットによる「セルフオペレーティングDC」
① インフラ監視と自動制御
② サーバハンドリングとロボット運用
19.5 先進的ビジネスモデル
① 「DC as a Codebase」としての提供
② 自律運用プラットフォームとマネージドサービス
19.6 参入企業の類型(国内外5社イメージ)
19.7 課題:技術・運用・人材・規制
① 技術的課題
② 運用・人材・文化的課題
19.8 スタートアップ動向とホワイトスペース
19.9 2030年に向けた展開シナリオ
20 GPUサプライチェーンの地政学リスクと「シリコン・カーテン」の形成
20.1 序論:AIインフラのボトルネックとしてのGPU地政学
20.2 GPUサプライチェーンの構造と脆弱性
① 設計・製造・組立の集中構造
② 需要の急拡大とリードタイムの長期化
20.3 「シリコン・カーテン」形成のメカニズム
① 輸出規制・投資規制による技術ブロック化
② 同盟圏内部でのフレンドショアリング
20.4 先進的ビジネスモデルと構造原理
① 1. マルチソースGPUポートフォリオ戦略
② 2. 主権AIクラウドとローカルGPUスタック
③ 3. GPU資源マーケットプレイスと金融商品化
20.5 業界構造と地域別動向
① 北米・欧州陣営
② アジア太平洋・その他地域
20.6 代表的参入企業(類型)と役割
20.7 課題とリスク
20.8 スタートアップ動向とホワイトスペース
20.9 2030年に向けた展開シナリオ
21 ソブリンAIインフラストラクチャの$100B市場拡大と「ジオパトリエーション」
21.1 ソブリンAIインフラとジオパトリエーションの概念
21.2 $100B市場拡大のドライバー
① 安全保障と規制対応
② GPU・半導体の地政学リスク
③ 産業競争力と雇用創出
21.3 先進的ビジネスモデルと構造原理
① ソブリンAIクラウド・コンソーシアムモデル
② データセンター+再エネ+主権AIのインフラREITモデル
③ ローカルモデル・マーケットプレイスとデータパトリオティズム
21.4 業界構造:ハイパースケーラー vs ソブリンプレイヤー vs ニッチクラウド
21.5 市場・投資動向
21.6 地域別(国別)動向
① 欧州
② 北米
③ アジア・中東・その他
21.7 代表的プレイヤー類型(国内外5社イメージ)
21.8 課題とリスク
21.9 スタートアップ動向とホワイトスペース
21.10 2030年に向けた展開シナリオ
22 ハイパースケールAIインフラ投資の指数的拡大とバブルリスク
22.1 序論:指数的投資ブームの輪郭
22.2 先進的ビジネスモデルと構造原理
① GPU主導から「算力サービス」主導へ
② メガキャンパスと電力一体型モデル
③ キャピタルリサイクリングとファンド化
22.3 業界構造:集中と分散の同時進行
22.4 市場・投資動向:指数的拡大の中身
22.5 バブルリスクの構造
① 需要側リスク
② 供給側リスク
③ 金利・金融環境リスク
22.6 地域別(国別)動向とリスク差
22.7 参入企業(国内外5社程度を想定した類型)
22.8 スタートアップ動向:バブル抑制にも寄与しうるイノベーション
22.9 2030年に向けた展開シナリオ
① ソフトランディング・シナリオ
② バブル崩壊・シナリオ
③ 持続的成長・シナリオ(効率化主導)
22.10 結語:戦略としての「アンチバブル・デザイン」
23 2030年に向けた7兆ドルインフラ投資シナリオとAI支出の指数的成長曲線
23.1 7兆ドルインフラ投資シナリオの骨格
23.2 AI支出の指数的成長曲線
① データセンターCAPEXの指数的増加
② コンピュートコストとJevonsの逆説
23.3 7兆ドルシナリオにおける業界構造とビジネスモデル
① 四つのプレイヤークラスと資本配分
② 先進的ビジネスモデルの類型
23.4 市場・投資動向と地域別展開
① データセンターCAPEXの地理的分布
② 地域別の投資スタイル
23.5 代表的参入企業(国内外5社程度)
23.6 課題とリスク
23.7 スタートアップ動向と新たなホワイトスペース
23.8 2030年に向けた展開シナリオ
【 データセンター建設・モジュラー設計・建設工学の発展 】
24 オフサイト製造による次世代データセンターインフラの大規模展開
24.1 序論:オフサイト製造が変えるデータセンター建設パラダイム
24.2 構造原理:電力スキッド・冷却モジュール・ホワイトスペースの分解と再統合
① 電力スキッド:電源インフラのモジュール化
② 冷却モジュール:水系・空冷系のスキッド統合
③ ホワイトスペースモジュール:IT空間のプレファブ化
24.3 ビジネスモデル:オフサイト製造による価値創造メカニズム
① 製造業+建設業+サービス業のハイブリッド
② 「時間価値」をマネタイズするスキーム
③ ファイナンスモデルとアズ・ア・サービス化
24.4 業界構造とバリューチェーン
① バリューチェーンの階層
② 主要プレイヤーの位置取り(例)
24.5 市場・投資動向
① 市場規模と成長率
② 投資テーマ
24.6 2030年に向けた展開シナリオ
① シナリオA:オフサイト製造が事実上の標準となる世界
② シナリオB:高密度・液冷との統合深化
③ シナリオC:分散型エッジネットワークの基盤へ
24.7 地域別(国別)動向
① 北米
② 欧州
③ アジア太平洋
④ 中東・アフリカ・中南米
24.8 代表的参入企業(国内外5社程度)
24.9 スタートアップ動向
24.10 課題とリスク
① 標準化とカスタマイズのジレンマ
② 規制・認証・ローカル要件
③ サプライチェーンと地政学リスク
24.11 日本の戦略的含意
24.12 結語:オフサイト製造がもたらす次世代インフラ像
25 データセンター建設許認可・環境規制と地域住民対応
25.1 はじめに:許認可長期化がもたらす構造変化
25.2 許認可・環境規制を巡る新しいコンテクスト
① 規制強化と社会的監視の高まり
② 許認可プロセスの長期化要因
③ 許認可リスクがもたらすビジネスインパクト
25.3 卓越したビジネスモデルと構造原理
① 許認可・コミュニティエンゲージメントを「開発OS」として統合するモデル
② コミュニティ共創型データセンターキャンパスモデル
③ 規制対応プラットフォームビジネスモデル
25.4 業界構造とステークホルダー
① 主要ステークホルダー
② バリューチェーンの変化
25.5 市場・投資動向
① 許認可リスクを織り込む投資モデル
② サステナビリティ連動ファイナンスの役割
③ 規制強化がもたらす参入障壁
25.6 2030年に向けた展開シナリオ
① シナリオ1:規制の高度化と「許認可プレミアム」の定着
② シナリオ2:規制の標準化とラベリング制度
③ シナリオ3:住民反発による立地のシフト
25.7 地域別(国別)動向の要点
① 北米
② 欧州
③ アジア太平洋
④ 中東・中南米・アフリカ
25.8 代表的参入企業(国内外5社程度)
25.9 課題とリスク
① 規制の不確実性と政治リスク
② 情報非対称と信頼醸成の難しさ
③ サステナビリティ要件とコストの両立
25.10 スタートアップ動向と新たな機会
① コミュニティエンゲージメントテック
② 環境インパクト可視化・シミュレーション
③ エネルギー・水循環ソリューション
25.11 日本市場・企業への示唆
25.12 結語:許認可・住民対応を価値創造へ
26 プレファブリケーション/モジュラー建設による次世代データセンター産業フォーサイト2026-2030
26.1 序論:モジュラー建設がもたらす産業パラダイム転換
26.2 ビジネスモデルと構造原理
① モジュラーDCの基本アーキテクチャ
② 工期30〜50%短縮と品質向上のメカニズム
③ 収益モデル:製品+サービス+ファイナンス
26.3 業界構造とバリューチェーン
① バリューチェーン構造
② 競合ダイナミクスと参入障壁
26.4 市場規模・投資動向
① 世界市場の規模と成長率
② 投資テーマと資本の流入
26.5 2030年に向けた展開シナリオ
① シナリオ1:標準化加速によるモジュラー主流化
② シナリオ2:高密度・液冷シフトとの融合
③ シナリオ3:分散型・マイクロDCネットワーク
26.6 地域別(国別)動向
① 北米
② 欧州
③ アジア太平洋
④ 中東・アフリカ・中南米
26.7 代表的参入企業(国内外5社程度)
26.8 スタートアップ動向
26.9 課題とリスク
① 技術・運用面の課題
② 規制・ローカル要件
③ サプライチェーンと地政学リスク
26.10 日本のデータセンター戦略への含意
26.11 まとめ:モジュラー化がもたらす産業再編の方向性
【 データセンター不動産・立地戦略・投資 】
27 産業用不動産(データセンター/電力関連)
27.1 序論:デジタルインフラと電力インフラを束ねる新たなアセットクラス
27.2 構造原理:データセンター/電力関連産業用不動産の価値ドライバー
① 立地と電力・通信アクセス
② 規模・拡張性・電力密度
③ レジリエンスと規制適合性
27.3 卓越した先進的ビジネスモデル
① データセンター特化型REIT/インフラファンド
② パワードシェル/ビルドトゥスーツモデル
③ データセンター+再エネ電源のコロケーション
④ 産業クラスター型キャンパス開発
27.4 業界構造:不動産・インフラ・デジタルのクロスオーバー
① 主要プレイヤーの類型
② バリューチェーンの再編
27.5 市場・投資動向:キャピタルシフトと価格構造
27.6 2030年に向けた展開シナリオ
① シナリオ1:データセンター/電力一体型インフラREITの拡大
② シナリオ2:AI需要と電力制約による立地の再編
③ シナリオ3:レジリエンスとサステナビリティ指標による格付け
27.7 地域別(国別)動向(概要)
27.8 参入企業(タイプ)と事例イメージ
27.9 スタートアップ動向と新規ビジネス機会
① データセンター適地評価・シミュレーションプラットフォーム
② グリーンリノベーション/ブラウンフィールド再開発
③ 不動産・電力・ITを統合したアセットマネジメント
27.10 課題とリスク
① 電力制約と社会的受容性
② 金利・建設コスト・サプライチェーン
③ 技術陳腐化と用途転換リスク
27.11 結語:産業用不動産は「データ×電力×資本」の三位一体で再定義される
28 DC用地選定の決定要因変化(電力アクセス>レイテンシ>不動産コスト)
28.1 序論:用地選定の優先順位が「電力起点」に反転した
28.2 構造原理:電力アクセスを頂点とする三層モデル
① 第一層:電力アクセスとエネルギーレジリエンス
② 第二層:レイテンシとネットワーク接続性
③ 第三層:不動産コストと土地利用制約
28.3 卓越した先進的ビジネスモデル
① 電力起点の「パワー・キャンパス」モデル
② 「レイテンシ階層×電力階層」のポートフォリオ設計サービス
③ 「電力付き不動産」としての長期PPAパッケージ
28.4 業界構造:電力事業者と不動産・DC事業者のパワーバランス変化
① 電力会社の交渉力の高まり
② 不動産・DCオペレーターの役割
28.5 市場・投資動向:電力条件による地価と資本配分の再編
28.6 2030年に向けた展開シナリオ
① シナリオ1:電力要因によるDC地図の書き換え
② シナリオ2:電力リスクを織り込んだマルチリージョン戦略
③ シナリオ3:カーボン制約と電力市場参加
28.7 地域別(国別)動向(概要)
28.8 参入企業(タイプ)と事例イメージ
28.9 スタートアップ動向とイノベーション機会
① DC用地スコアリングプラットフォーム
② エネルギーマネジメント/マイクログリッド・ソリューション
③ 用地再開発・ブラウンフィールド特化
28.10 課題とリスク
① 系統増強のリードタイムと不確実性
② レイテンシ要件とのトレードオフ
③ 社会受容性と環境負荷
28.11 結語:電力起点の用地戦略が次世代DC競争の根幹になる
29 キャンパス型メガDC(GW級)の開発と地域インフラ(送電線、水道、道路)への影響
29.1 序論:GW級メガDCが「電力・水・交通インフラ」の前提を変える
29.2 構造原理:キャンパス型メガDCのインフラ要件
① 電力:GW級負荷と系統計画
② 水:冷却・上水・下水インフラへの影響
③ 道路・物流・建設インフラ
29.3 卓越した先進的ビジネスモデル
① インフラ一体型「メガキャンパスPPP」モデル
② 再エネ+メガDC+産業クラスター複合開発
③ マイクログリッド・系統サービス提供モデル
④ インフラコリドー型土地利用モデル
29.4 業界構造:メガDCとインフラプレイヤーのエコシステム
① 主要プレイヤーの役割
② バリューチェーンの特徴
29.5 市場・投資動向:GW級案件への資本シフト
29.6 2030年に向けた展開シナリオ
① シナリオ1:メガキャンパスが地域インフラ計画の起点になる
② シナリオ2:電力・水制約による立地の再編とプロジェクト分散
③ シナリオ3:レジリエンスとESG指標による差別化
29.7 地域別動向(定性的)
29.8 参入企業(タイプ)と典型像
29.9 スタートアップ動向と機会
① インフラ影響評価・シミュレーションプラットフォーム
② エネルギー・水・廃熱の統合マネジメント
③ 工事・物流・安全管理のデジタル化
29.10 課題とリスク
① インフラ整備のリードタイムとコスト超過
② 社会受容性と環境影響
③ 需要不確実性と設備のロックイン
29.11 結語:メガDC開発は「地域インフラ再設計プロジェクト」として捉えるべき段階にある
30 データセンター・製造・物流向け電力隣接型産業用不動産
30.1 序論:高電力負荷産業を束ねる「電力隣接型」アセットクラスの台頭
30.2 構造原理:電力隣接型産業用不動産の価値ドライバー
① 電力インフラとの一体性
② 用途柔軟性とゾーニング
③ インフラ多重化とレジリエンス
30.3 卓越した先進的ビジネスモデル
① マルチテナント電力キャンパスモデル
② 電力×不動産一体の長期PPAプラットフォーム
③ データセンター・製造・物流のシェアードサービス
④ 電力需給調整マーケットとの連携
30.4 業界構造:不動産・電力・産業オペレーターの三者連携
① 主なプレイヤーの役割
② バリューチェーンの特徴
30.5 市場・投資動向
30.6 2030年に向けた展開シナリオ
① シナリオ1:電力隣接型メガキャンパスの標準化
② シナリオ2:電力制約による立地競争の激化
③ シナリオ3:レジリエンスと脱炭素指標による差別化
30.7 地域別(国別)動向(概要)
30.8 参入企業(タイプ)と典型像
30.9 スタートアップ動向とイノベーション機会
① グリッドインテリジェンス・スタートアップ
② 立地評価・リスク分析ツール
③ 産業シンビオシス・エンジニアリング
30.10 課題とリスク
① 系統増強と許認可の長期化
② テナントミックスと需要不確実性
③ 規制・社会受容と環境負荷
30.11 結語:電力を起点にした産業集積が次世代データセンターの舞台となる
31 データセンター隣接電力不動産
31.1 序論:電力がデータセンター立地の「決定要因」になる時代
31.2 構造原理:データセンター隣接電力不動産の基本設計思想
① 電力アクセスの階層構造
② 電力・冷却・ネットワークの「三位一体」インフラ
③ レジリエンスとマイクログリッド構造
31.3 卓越した先進的ビジネスモデル
① パワードシェル+長期電力容量リースモデル
② 再エネ連動型「グリーン電力不動産」
③ 電力フレキシビリティのマーケット連携モデル
④ キャンパス型マルチテナントモデル
31.4 業界構造:不動産・電力・クラウドの交差点
① 主なプレイヤーの類型
② 価値分配構造
31.5 市場・投資動向
31.6 2030年に向けた展開シナリオ
① シナリオ1:電力隣接キャンパスの標準化と規模拡大
② シナリオ2:電力制約による立地の再編
③ シナリオ3:グリッドサービス事業へのシフト
31.7 地域別(国別)動向の概観
31.8 参入企業(タイプ)と典型像
31.9 スタートアップ動向とイノベーション機会
① 電力ポートフォリオ最適化プラットフォーム
② 電力隣接立地評価ツール
③ マイクログリッド・エンジニアリングとO&M
31.10 課題とリスク
① 系統制約と許認可の不確実性
② 長期電力価格と需要予測
③ 社会受容性と環境影響
31.11 結語:電力隣接性は次世代データセンターの「立地プレミアム」として固定化する
32 データセンターREIT/インフラファンドの投資拡大と資産運用モデルの進化
32.1 序論:データセンターが「インフラ資産」として定着する流れ
32.2 構造原理:データセンターREIT/インフラファンドのビジネスモデル
① 長期安定キャッシュフロー+成長性の両立
② コア資産としてのハイパースケールキャンパス
③ 「不動産+電力+ネットワーク」の一体管理
32.3 先進的な資産運用モデル
① パワードシェル+オペレーターリースモデル
② 開発型インフラファンド(コア+バリューアッド)
③ 再エネ・送電インフラとのポートフォリオ統合
④ マルチリージョン分散と通貨・規制ヘッジ
32.4 業界構造:REIT・インフラファンド・オペレーターの役割分担
① REIT・上場ビークル
② 非上場インフラファンド・プライベートファンド
③ データセンターオペレーター
32.5 市場・投資動向
32.6 2030年に向けた展開シナリオ
① シナリオ1:デジタルインフラREITの本格的な拡大
② シナリオ2:ESGとサステナビリティ指標による格付け競争
③ シナリオ3:AIインフラ需要と電力制約の狭間でのポートフォリオ再構成
32.7 地域別(国別)動向の概要
32.8 スタートアップ動向と周辺ビジネス機会
① データセンター資産の評価・モニタリングSaaS
② デジタルインフラ投資プラットフォーム
③ 再エネ・マイクログリッド連携ソリューション
32.9 課題とリスク
① バリュエーションと金利・建設コスト
② 技術陳腐化と用途転換リスク
③ 規制・社会受容とESGプレッシャー
32.10 結語:データセンターは「金融×インフラ×テクノロジー」が交差する新たな資産クラスへ
33 新興立地(中東・東南アジア・北欧・南米)のDC市場拡大と地域別需給予測
33.1 序論:次世代DC需要の重心が新興地域へシフトする
33.2 構造原理:新興立地DC市場を規定する共通ドライバー
① 若年人口・デジタル経済成長
② 電力コスト・再エネポテンシャル・気候
③ 規制・データ主権・地政学
33.3 中東:資本力と国家戦略を背景にしたリージョン集積
① 市場・投資動向と需給イメージ
② 先進ビジネスモデルと業界構造
③ 課題とスタートアップ機会
33.4 東南アジア:ユーザー需要主導のハイパースケール&エッジ拡大
① 需要構造と地域内格差
② 投資・ビジネスモデル
③ 課題とスタートアップ動向
33.5 北欧:再エネ・冷涼気候を生かしたハイパースケール集積
① 供給優位性と需要ポジション
② ビジネスモデルと業界構造
③ 課題と機会
33.6 南米:ローカル需要と国際接続拠点としての二面性
① 需要ドライバーと国別濃淡
② 供給面の特徴と課題
③ スタートアップとローカルプレイヤー
33.7 地域別需給予測(定性的概観)
33.8 参入企業と競争構図(タイプ別)
33.9 共通課題と戦略的示唆
33.10 結語:新興立地DC市場は「電力×人口×規制」の三軸で評価すべきフェーズに入った
34 データ主権(Data Sovereignty)要件に基づくソブリンクラウド/ソブリンDCの構築
34.1 序論:データ主権が次世代クラウド/DC設計の最上位制約になる
34.2 構造原理:ソブリンクラウド/ソブリンDCの基本設計思想
① 管轄権とコントロールの明確化
② 論理・物理・組織の三層分離
③ データ分類とワークロード配置ポリシー
34.3 卓越した先進的ビジネスモデル
① グローバルクラウド+ローカルパートナー方式
② ローカルクラウド事業者によるソブリンPaaS/IaaS
③ 政府主導のガバメントクラウド/国家DC
④ セキュアデータエクスチェンジ/データスペース型ビジネス
34.4 業界構造:国家・グローバルクラウド・ローカル事業者の三層構造
① 国家・規制当局
② グローバルクラウド事業者
③ ローカルクラウド/通信キャリア/SIer
34.5 市場・投資動向
34.6 2030年に向けた展開シナリオ
① シナリオ1:マルチレイヤー主権モデルの定着
② シナリオ2:主権要件とAI時代のデータ利活用の両立
③ シナリオ3:ブロック化と相互運用性フレームワーク
34.7 地域別(国別)動向の概観
34.8 参入企業(タイプ)と典型像
34.9 スタートアップ動向とイノベーション機会
① データ主権コンプライアンス・オーケストレーション
② セキュアデータ共有・フェデレーテッド学習基盤
③ ハードウェア・暗号技術
34.10 課題とリスク
① コストとスケールの制約
② 技術遅延とイノベーションギャップ
③ ガバナンスと信頼性
34.11 結語:データ主権時代のソブリンクラウド/DCは「制約」ではなく「設計思想」として捉えるべき段階に入った
【 データセンター運用自動化・AIOps・DCIM 】
35 AIOps統合:DeepMind型自律冷却制御の汎用化
35.1 はじめに:DeepMind型自律冷却制御の位置づけ
35.2 DeepMind型自律冷却制御の構造原理
① 強化学習ベースの制御ループ
② AIOps統合という視点
35.3 卓越したビジネスモデル
① 自律冷却制御プラットフォーム+成果連動モデル
② OEM・EPC・運用事業者を束ねるエコシステムモデル
35.4 業界構造と競争ダイナミクス
① 参入プレイヤーの類型
② 競争軸
35.5 市場・投資動向
① GPU時代の冷却需要と自律制御
② グリーン金融・ESGとの連動
35.6 2030年に向けた展開シナリオ
① シナリオA:自律冷却制御が大規模キャンパスで標準化
② シナリオB:保守的導入とハイブリッド運転
③ シナリオC:安全事故・サイバー問題による一時的な後退
35.7 地域別動向の概観
① 北米
② 欧州
③ アジア太平洋
④ 中東・中南米・アフリカ
35.8 代表的参入企業タイプ(国内外5社程度)
35.9 主な課題とリスク
① 技術・運用の課題
② サイバーセキュリティと安全保証
③ ビジネス・ガバナンス課題
④ 人材・組織変革
35.10 スタートアップ動向と新興機会
35.11 日本市場への戦略的含意
36 LLMによる自然言語インフラ管理インターフェースの実装
36.1 はじめに:LLMが変えるインフラ運用
36.2 構造原理:自然言語UI+アクションレイヤー+ナレッジグラフ
① 自然言語インターフェースの基本アーキテクチャ
② 権限・安全ポリシーを組み込んだ階層的制御
36.3 卓越したビジネスモデル
① 「インフラ運用コパイロット」としてのSaaS
② 「ナレッジ資産化+自動ドキュメンテーション」モデル
③ インフラ管理PaaSへの組み込み
36.4 業界構造とプレイヤー
① プレイヤーカテゴリ
② 競争軸
36.5 市場・投資動向
① 需要側のドライバー
② 供給側の投資テーマ
36.6 2030年に向けた展開シナリオ
① シナリオA:LLMが標準運用インターフェース化
② シナリオB:特定領域への限定利用
③ シナリオC:ガバナンス問題からの一時的後退
36.7 地域別(国別)動向
① 北米
② 欧州
③ アジア太平洋
④ 中東・中南米・アフリカ
36.8 代表的参入企業タイプ(国内外5社程度)
36.9 課題とリスク
① 技術面
② セキュリティ・ガバナンス
③ 人・組織
36.10 スタートアップ動向と新興ビジネス機会
36.11 日本市場への示唆
37 AI駆動アラート集約と自律的トリアージ/修復
37.1 はじめに:アラートノイズ99%削減という射程
37.2 構造原理:ノイズ削減から自律修復までのAIOpsスタック
① インテリジェントアラート集約のメカニズム
② 自律トリアージと修復フロー
37.3 卓越したビジネスモデル
① AIOpsプラットフォーム+サービスのハイブリッドモデル
② データセンター特化型ソリューション
③ ネットワーク・セキュリティ運用への水平展開
37.4 業界構造とプレイヤー
① プレイヤーカテゴリ
② 競争軸
37.5 市場・投資動向(2026-2030)
① AIOps市場の拡大とデータセンター
② 投資家の視点
37.6 2030年に向けた展開シナリオ
① シナリオA:自律トリアージ/修復が運用標準となる
② シナリオB:人間中心AIOpsの継続
③ シナリオC:インシデントを契機とした規制強化
37.7 地域別(国別)動向
① 北米
② 欧州
③ アジア太平洋
④ 中東・中南米・アフリカ
37.8 代表的参入企業タイプ(国内外5社程度)
37.9 課題とリスク
① 技術・データ面
② サイバーセキュリティと運用ガバナンス
③ 組織・人材
37.10 スタートアップ動向と新興機会
37.11 日本市場への含意
38 デジタルツインによるデータセンター設計・容量計画・障害予測の高度化
38.1 はじめに:デジタルツインが変える次世代DC
38.2 構造原理:マルチレイヤーデジタルツイン
① 物理・論理・運用の三層モデル
② モデル連成:CFD・電力フロー・劣化モデル
38.3 卓越したビジネスモデル
① デジタルツインPaaS+アナリティクスサービス
② 「シャベルレディ・ツイン」付きキャンパス販売
③ サービスプロバイダ向け「ツイン・アズ・ア・サービス」
38.4 設計・容量計画・障害予測への応用
① 高度設計・検証
② 容量計画とエネルギーマネジメント
③ 障害予測とレジリエンス評価
38.5 業界構造とプレイヤー
① プレイヤーカテゴリ
② 価値連鎖の変化
38.6 市場・投資動向
38.7 2030年に向けた展開シナリオ
① シナリオA:ツイン前提のキャンパス開発が標準化
② シナリオB:一部先進サイトへの限定活用
③ シナリオC:規制・開示要求との連動
38.8 地域別(国別)動向
① 北米
② 欧州
③ アジア太平洋
④ 中東・中南米・アフリカ
38.9 代表的参入企業タイプ(国内外5社程度)
38.10 課題とリスク
① データ取得・統合コスト
② モデル精度と維持
③ セキュリティ・ガバナンス
④ 人材・組織文化
38.11 スタートアップ動向と新興機会
38.12 日本市場への戦略的含意
39 自律運用への段階的移行ロードマップ(監視→助言→自律)
39.1 はじめに:自律運用は「目的地」ではなく「設計原理」
39.2 構造原理:監視→助言→自律の三段階モデル
① フェーズ1:監視の高度化と観測基盤の統合
② フェーズ2:助言型運用(Recommendation/Co-pilot)
③ フェーズ3:自律運転(Autonomous Operations)
39.3 卓越したビジネスモデル
① 「自律運用OS」としてのプラットフォーム
② 「逐次自動化パッケージ」としてのコンサル+運用サービス
39.4 業界構造:エコシステムとパワーバランス
① キープレイヤー
② 権力シフト
39.5 市場・投資動向(2026-2030)
39.6 2030年に向けた展開シナリオ
① シナリオA:高度自律運用がハイパースケールの標準に
② シナリオB:助言型中心のハイブリッド運用
③ シナリオC:事故・規制を契機とした慎重路線
39.7 地域別(国別)動向
① 北米
② 欧州
③ アジア太平洋
④ 中東・中南米・アフリカ
39.8 代表的参入企業タイプ(国内外5社程度)
39.9 課題とリスク
① 技術・データ
② セキュリティ・コンプライアンス
③ 組織・人材・文化
39.10 スタートアップ動向と新興機会
39.11 日本市場への含意
40 AI/ML駆動のDCIMによるリアルタイム最適化
40.1 はじめに:AI時代のDCIM再定義
40.2 AI/ML DCIMの中核コンセプト
① 従来型DCIMからの進化
② リアルタイム最適化の主要ユースケース
40.3 卓越したビジネスモデルと構造原理
① 「自律運転レイヤー」としてのDCIMプラットフォーム
② 成果連動型・サービス型ビジネスモデル
③ オープンエコシステムとアプリマーケット
40.4 業界構造:プレイヤーと競争軸
① プレイヤー類型
② 競争軸
40.5 市場・投資動向(2026-2030)
① DCIM・AIOps市場の成長ドライバー
② 投資テーマとしてのDCIM
40.6 2030年に向けた展開シナリオ
① シナリオA:AI自律運転が標準レイヤー化
② シナリオB:部分最適・人間中心運転の継続
③ シナリオC:サイバー・ガバナンス問題による後退
40.7 地域別(国別)動向
① 北米
② 欧州
③ アジア太平洋
④ 中東・中南米・アフリカ
40.8 代表的参入企業(国内外5社程度)
40.9 課題とリスク
① データ品質・標準化の課題
② サイバーセキュリティと安全
③ ガバナンス・責任分界
④ 人材・組織変革
40.10 スタートアップ動向と新興機会
40.11 日本企業・国内市場への示唆
【 パワーエレクトロニクス・電力変換・配電 】
41 48V DCバス配電アーキテクチャの標準化と電力変換効率向上
41.1 はじめに:48V DCバスの戦略的位置づけ
41.2 構造原理:48V DCバス配電のアーキテクチャ
① AC入力からポイントオブロードまで
② 効率向上メカニズム
41.3 卓越したビジネスモデルと標準化の方向性
① オープン規格によるエコシステム形成
② 「ラック電源プラットフォーム」としてのビジネス
③ データセンター×EV・再エネとのシナジー
41.4 業界構造とプレイヤー
① 主なプレイヤー層
41.5 市場・投資動向(2026-2030)
41.6 2030年に向けた展開シナリオ
① シナリオA:48Vが高密度ラックのデファクトに
② シナリオB:48Vはニッチ、高電圧DCが主流に
③ シナリオC:標準化遅延とベンダー断片化
41.7 地域別(国別)動向
① 北米
② 欧州
③ アジア太平洋
④ 中東・中南米・アフリカ
41.8 課題とリスク
41.9 スタートアップ動向と新興機会
41.10 日本市場への含意
42 UPSのリチウムイオン化とバッテリーエネルギー貯蔵との統合
42.1 はじめに:UPSは「瞬停対策」からエネルギー資産へ
42.2 構造原理:リチウムUPS+BESS統合アーキテクチャ
① リチウムイオン化のメリット
② UPS+BESS統合構造
42.3 卓越したビジネスモデル
① 「UPS-as-Energy-Asset」モデル
② キャピタルライトな「エネルギーサービス契約」
③ 再エネ・マイクログリッドとの統合モデル
42.4 業界構造:プレイヤーとエコシステム
① 主なプレイヤーカテゴリ
② 価値連鎖の変化
42.5 市場・投資動向(2026-2030)
42.6 2030年に向けた展開シナリオ
① シナリオA:UPS=BESSが標準コンセプトに
② シナリオB:重要拠点のみ統合、その他は従来型
③ シナリオC:安全規制強化による慎重導入
42.7 地域別(国別)動向
① 北米
② 欧州
③ アジア太平洋
④ 中東・中南米・アフリカ
42.8 課題とリスク
① 技術・安全
② 経済性・ビジネスケース
③ ガバナンス・責任分担
④ 人材・運用プロセス
42.9 スタートアップ動向と新興機会
42.10 日本市場への含意
43 高密度電力配電ユニット(PDU)と100kW超ラック向け電力供給設計
43.1 はじめに:100kWラック時代の到来
43.2 構造原理:100kW超ラックの電力供給アーキテクチャ
① 電圧レベルと配電方式
② PDUの役割再定義
43.3 卓越したビジネスモデル
① モジュラーPDU/バスウェイプラットフォーム
② 「電力・冷却一体設計」パッケージ
③ サービス型電力インフラ
43.4 業界構造とプレイヤー
① 主なプレイヤーカテゴリ
43.5 電力供給設計の要点(100kW超ラック)
① 冗長構成とフェイルセーフ
② ケーブル・バスバーと熱設計
③ 測定・監視・AIOps連携
43.6 市場・投資動向(2026-2030)
43.7 2030年に向けた展開シナリオ
① シナリオA:100kWラックがAIキャンパスの標準に
② シナリオB:ラックあたりではなくポッドあたり高密度化
③ シナリオC:電力制約による高密度化制限
43.8 地域別(国別)動向
① 北米
② 欧州
③ アジア太平洋
④ 中東・中南米・アフリカ
43.9 課題とリスク
43.10 スタートアップ動向と新興機会
43.11 日本市場への示唆
44 電力半導体による電源効率改善と発熱削減のフィードバック効果
44.1 はじめに:ワイドバンドギャップと次世代データセンター
44.2 構造原理:効率改善がもたらす多層フィードバック
① 1次効果:電力変換ロスと発熱の直接削減
② 2次効果:冷却負荷とPUEの改善
③ 3次効果:ラック密度・サイト設計・電源アーキテクチャへの波及
44.3 卓越したビジネスモデル
① 高効率電源プラットフォーム+TCO価値販売
② データセンター設計との一体提案
③ エネルギー性能保証付きサービス
44.4 業界構造:プレイヤーとエコシステム
① プレイヤータイプ
② インセンティブ構造
44.5 市場・投資動向(2026-2030)
44.6 2030年に向けた展開シナリオ
① シナリオA:WBG電源が新設AIデータセンターの標準に
② シナリオB:部分採用にとどまり混在期が長期化
③ シナリオC:サプライチェーン制約と技術課題
44.7 地域別(国別)動向
① 北米
② 欧州
③ アジア太平洋
④ 中東・中南米・アフリカ
44.8 課題とリスク
① 技術・信頼性
② コストと供給
③ 組織・設計プロセス
44.9 スタートアップ動向と新興ビジネス機会
44.10 日本市場への含意
45 EV・データセンター向けパワーエレクトロニクス用次世代半導体(GaN/SiC)
45.1 はじめに:EV×データセンターが牽引するGaN/SiC需要
45.2 構造原理:SiからGaN/SiCへのパラダイムシフト
① 材料特性とシステム価値
② システムアーキテクチャの変化
45.3 卓越したビジネスモデル
① 「EV×DCデュアルターゲット」アーキテクチャ戦略
② パワーモジュール+リファレンスデザイン+ソフトの統合提供
③ 「パワーエレクトロニクス・アズ・ア・サービス」
45.4 業界構造:サプライチェーンとプレイヤー
① サプライチェーンレイヤー
② 代表的プレイヤータイプ(国内外5社程度)
45.5 市場・投資動向(2026-2030)
45.6 展開シナリオ(2030年に向けて)
① シナリオA:SiC主導・GaN補完の成熟市場
② シナリオB:GaNの高電圧化とアーキテクチャ転換
③ シナリオC:サプライチェーン制約と二極化
45.7 地域別(国別)動向
① 北米
② 欧州
③ アジア太平洋
④ 中東・中南米・アフリカ
45.8 課題とリスク
45.9 スタートアップ動向
45.10 日本市場への示唆
【 電力調達・エネルギー戦略・グリッド接続 】
46 電力最適化データセンター(液浸冷却等)
46.1 序論:電力制約とAI時代の新要件
46.2 電力最適化データセンターの構造原理
① 液浸冷却を核とした高効率熱マネジメント
② 電力品質とピーク管理
③ 需要側最適化アルゴリズム
46.3 卓越した先進的ビジネスモデル
① グリーン・パワー・アウェア・コンピュートの販売
② 電力共創型キャンパスモデル
③ 電力最適化SaaS+運用アウトソーシング
④ 熱と電力の二重収益モデル
46.4 業界構造:IT・エネルギー・材料の融合
① バリューチェーンの再構成
② プラットフォーマーの台頭
46.5 市場・投資動向の方向性
① 成長ドライバー
② 投資ストーリー
46.6 2030年に向けた展開シナリオ
① シナリオA:電力最適化型がAIデータセンター標準となる
② シナリオB:ハイブリッド移行期の継続
③ シナリオC:規制主導の転換
46.7 地域別(国別)動向のイメージ
① 北米
② 欧州
③ アジア太平洋
46.8 参入企業類型(国内外の例)
46.9 スタートアップ動向
① 液浸モジュール・コンテナDC系
② 電力最適化ソフトウェア・SaaS系
③ 冷媒・材料イノベーション系
46.10 課題とリスク
① 技術・運用の複雑性
② 経済性の不確実性
③ 規制・社会的受容性
46.11 結語:電力を戦略資本とするデータセンターへの進化
47 データセンターにおける液体冷却システム
47.1 序論:AI時代と液体冷却の必然性
47.2 液体冷却システムの技術アーキテクチャ
① 主な方式
② システム構成要素
47.3 ビジネスモデルと構造原理
① ハイパースケーラー主導のプラットフォーム内製モデル
② コロケーション事業者による「液冷プレミアムゾーン」モデル
③ 冷却インフラ・アズ・ア・サービス(Cooling as a Service)モデル
④ 熱再利用連携モデル
47.4 産業・業界構造
① バリューチェーン
② 標準化動向
47.5 市場・投資動向
① 市場成長のドライバー
② 投資の特徴
47.6 2030年に向けた展開シナリオ
① シナリオ1:AIキャンパスにおける液冷主流化
② シナリオ2:ハイブリッド構成の継続
③ シナリオ3:環境規制・水制約による強制転換
47.7 地域別(国別)動向
① 北米
② 欧州
③ アジア太平洋
47.8 代表的参入企業(国内外)
47.9 スタートアップ動向
① 液冷プラットフォーム・モジュール系
② 冷媒・材料イノベーション系
③ ソフトウェア・運用最適化系
47.10 課題とリスク
① 技術・運用面のハードル
② エコシステムと標準化
③ ビジネスモデル上の不確実性
47.11 次世代データセンター産業へのインプリケーション
48 高密度データセンター
48.1 序論:AI時代が要請する高密度化
48.2 高密度データセンターの定義とアーキテクチャ
① 高密度の定義
② 基本アーキテクチャ
48.3 卓越した先進的ビジネスモデル
① AI専用キャンパスモデル
② 高密度コロケーション・プレミアムモデル
③ モジュール型高密度ブロックモデル
④ 電力・冷却統合サービスモデル
⑤ 熱・廃熱ビジネス連携モデル
48.4 業界構造とプレイヤーの役割
① バリューチェーン再編
② 標準化とエコシステム
48.5 市場・投資動向
① 成長ドライバー
② 投資特徴と資本構造
48.6 2030年に向けた展開シナリオ
① シナリオA:高密度が新標準となる世界
② シナリオB:AIゾーン限定の高付加価値セグメント
③ シナリオC:電力制約・環境制約による抑制
48.7 地域別(国別)動向
① 北米
② 欧州
③ アジア太平洋
48.8 代表的参入企業(国内外)
48.9 スタートアップ動向
① 高密度ラック・モジュール系
② エネルギー最適化・オペレーション系
③ サステナビリティ・熱再利用系
48.10 課題とリスク
① 電力・インフラ制約
② 技術・運用の複雑性
③ 事業モデル上の不確実性
48.11 結語:高密度データセンターの戦略的意味
49 高密度データセンターの再発明:液体冷却・エネルギー貯蔵・カーボンアウェア運用の設計指針
49.1 序論:計算集約時代の制約条件と再設計の必然性
49.2 コアコンセプト:三層統合アーキテクチャ
① 物理レイヤー:液体冷却と高密度ラック
② エネルギーレイヤー:BESS・マイクログリッド・再エネ統合
③ オペレーションレイヤー:カーボンアウェア運用
49.3 卓越した先進的ビジネスモデル
① 計算能力×カーボン品質で販売する「グリーン・コンピュート・アズ・ア・サービス」
② 「エネルギー・プラス・データセンター」統合キャンパスモデル
③ 熱再利用・都市インフラ連携モデル
④ カーボンフレキシブル・リージョン間分散モデル
⑤ 再構成可能モジュールDCモデル
49.4 業界構造:IT・エネルギー・都市インフラの三角連合
① 主要プレイヤー層
② 競争軸
49.5 市場・投資動向
① 投資マグネタイズの要因
② 資本構造の進化
49.6 2030年に向けた展開シナリオ
① シナリオ1:グリーン高密度キャンパス標準化
② シナリオ2:二層構造の固定化
③ シナリオ3:規制・社会受容性による制約
49.7 地域別(国別)動向の方向性
① 北米
② 欧州
③ アジア太平洋
49.8 代表的参入企業の類型(国内外)
49.9 スタートアップ動向
① 液冷・高密度モジュール系
② エネルギー最適化・カーボンアウェア制御系
③ 熱再利用・都市連携系
49.10 課題とリスク
① 技術統合の複雑性
② 経済性と投資回収の不確実性
③ 規制・社会受容性
49.11 設計指針のまとめ:再発明された高密度データセンター像
50 単相液浸冷却の普及拡大とコモディティサーバー互換性(100-120kW/ラック対応)
50.1 序論:AI高密度時代と単相液浸冷却の位置づけ
50.2 単相液浸冷却の技術的特徴と100-120kW/ラック対応の要点
① 単相方式の基本構造
② 100-120kW/ラックを支える要素技術
③ コモディティサーバー互換性のポイント
50.3 卓越した先進的ビジネスモデル
① 「液浸対応コモディティ・クラスタ」提供モデル
② 液浸モジュール・アズ・ア・サービス
③ 高密度AIクラスタのプレミアム・コロケーション
④ 熱再利用とグリーンプレミアム
50.4 業界構造とエコシステム
① 主なプレイヤー階層
② コモディティ互換性を巡る標準化
50.5 市場・投資動向
① 成長セグメントとしてのAI・HPC
② 投資評価の観点
50.6 2030年に向けた展開シナリオ
① シナリオ1:単相液浸冷却のメインストリーム化
② シナリオ2:高密度ゾーン限定のソリューション
③ シナリオ3:環境・規制要因による選択的採用
50.7 地域別(国別)動向の方向性
① 北米
② 欧州
③ アジア太平洋
50.8 代表的参入企業(国内外の例示的類型)
50.9 スタートアップ動向
① プラグイン型液浸モジュール
② 冷媒・材料イノベーション
③ 運用自動化・最適化ソフトウェア
50.10 課題とリスク
① 運用・メンテナンスの慣れ
② 冷媒の長期信頼性と規制
③ ベンダーロックインと標準化の遅れ
50.11 結語:単相液浸冷却とコモディティサーバー互換性がもたらす再編
51 二相液浸冷却(2PLIC)のAI超高密度クラスタ向け展開(150kW超/ラック、ゼロ水使用)
51.1 序論:150kW超/ラック時代と2PLICの必然性
51.2 2PLICの技術アーキテクチャと構造原理
① 二相液浸冷却の基本メカニズム
② 150kW超/ラックを支える設計要素
③ ゼロ水使用の意味
51.3 卓越した先進的ビジネスモデル
① 「AIウルトラ高密度クラスタ・アズ・ア・サービス」
② 水使用ゼロ・カーボンアウェアSLAモデル
③ コンパクトAIモジュールによるサイト統合
④ 冷媒サービス&ライセンスモデル
51.4 業界構造とプレイヤーの役割
① バリューチェーン
② 2PLIC特有の競争軸
51.5 市場・投資動向
① ターゲットセグメント
② 投資評価ポイント
51.6 2030年に向けた展開シナリオ
① シナリオ1:AIフラッグシップクラスタの標準冷却方式として定着
② シナリオ2:ニッチだが高収益なプレミアム領域に限定
③ シナリオ3:環境規制と冷媒代替技術の影響
51.7 地域別(国別)動向
① 北米
② 欧州
③ アジア太平洋
51.8 代表的参入企業の類型(国内外)
51.9 スタートアップ動向
① 高性能沸騰表面・構造体の開発
② 冷媒ライフサイクルサービス
③ 2PLIC対応AIモジュールとオペレーションソフト
51.10 課題とリスク
① 技術的複雑性と安全性
② 経済性とスケールメリット
③ 標準化と互換性
51.11 結語:2PLICが切り開くAI超高密度クラスタのフロンティア
52 ダイレクト・トゥ・チップ(DTC)液冷とリアドア熱交換器の標準化
52.1 序論:高密度化と「空冷拡張」から「液冷前提」への転換
52.2 技術アーキテクチャと構造原理
① DTC液冷の基本構造
② リアドア熱交換器の役割
③ 組み合わせの構造原理
52.3 卓越した先進的ビジネスモデル
① 液冷レディ・ラックと「液冷アップグレード・パス」モデル
② ベンダー横断のリファレンスプラットフォーム提供
③ 「冷却アズ・ア・サービス」モデル
④ 熱再利用・高温水ループ連携ビジネス
52.4 業界構造と標準化の進展
① プレイヤー構造
② 標準化の焦点
52.5 市場・投資動向
① 成長ドライバー
② 投資評価のポイント
52.6 2030年に向けた展開シナリオ
① シナリオ1:DTC+RDHxが「新しいデフォルト」となる
② シナリオ2:AIゾーン限定のハイブリッド構成
③ シナリオ3:液浸冷却など他方式へのジャンプ
52.7 地域別(国別)動向の方向性
① 北米
② 欧州
③ アジア太平洋
52.8 代表的参入企業(国内外の類型)
52.9 スタートアップ動向
① 高性能コールドプレートとマニホールド
② 液冷監視・最適化ソフトウェア
③ 熱再利用・エネルギークラスタ連携
52.10 課題とリスク
① 運用・保守の難度
② 標準化の不十分さとベンダーロックイン
③ 投資判断の不確実性
52.11 結語:DTC液冷とRDHx標準化の戦略的意味
53 ハイブリッド冷却アーキテクチャ(空冷ゾーン+液浸ポッド+DTC混在)の設計最適化
53.1 序論:冷却多様化時代の前提条件
53.2 ハイブリッド冷却アーキテクチャの構造原理
① 三つの冷却レイヤーと役割分担
② 共通インフラと専用インフラの分離
③ ゾーニングとエネルギーフロー
53.3 卓越した先進的ビジネスモデル
① 「マルチ冷却クラス」コロケーションモデル
② 冷却アーキテクチャ最適化コンサルティングとプラットフォーム
③ 段階的アップグレード・ファイナンススキーム
④ 熱・電力・計算能力の「トライアングルSLA」
53.4 業界構造とプレイヤーの役割
① バリューチェーンの再編
② エコシステムと標準化
53.5 市場・投資動向
① ハイブリッド化を促す要因
② 投資家視点での魅力
53.6 2030年に向けた展開シナリオ
① シナリオ1:ハイブリッドがデファクト標準化
② シナリオ2:AI専用キャンパスと汎用キャンパスの二極化
③ シナリオ3:規制・環境要因による構成変化
53.7 地域別(国別)動向の方向性
① 北米
② 欧州
③ アジア太平洋
53.8 代表的参入企業(国内外の類型)
53.9 スタートアップ動向
① ハイブリッド設計・シミュレーションプラットフォーム
② 統合モニタリング・制御ソフトウェア
③ モジュラー液浸ポッドとDTCブロック
53.10 課題とリスク
① 設計・運用の複雑性
② 投資配分の難しさ
③ 標準化とベンダー間連携
53.11 結語:ハイブリッド冷却は「転換期の最適解」
54 冷媒(誘電体流体)のサプライチェーン制約と低GWP代替流体開発
54.1 序論:液浸・液冷時代のボトルネックとしての冷媒
54.2 誘電体流体市場とサプライチェーン構造
① 主な流体カテゴリー
② サプライチェーンの特徴
54.3 サプライチェーン制約の具体像
① 生産能力と需要ギャップ
② 地政学的・規制リスク
③ ロジスティクスと在庫
54.4 低GWP代替流体開発の方向性
① 技術的要件
② 有望なアプローチ
54.5 卓越したビジネスモデル
① 冷媒・アズ・ア・サービス(Coolant as a Service)
② ライセンス+ロイヤルティ型の代替流体プラットフォーム
③ サプライチェーン統合型合弁事業
④ 再生・リサイクル特化ビジネス
54.6 業界構造と競争軸
① 主要プレイヤー層
② 競争軸
54.7 市場・投資動向
① データセンター向け冷媒需要の拡大
② 投資機会
54.8 2030年に向けた展開シナリオ
① シナリオ1:低GWP誘電体流体への大規模転換
② シナリオ2:複数技術の並存とポートフォリオ化
③ シナリオ3:規制強化と代替技術へのシフト
54.9 地域別(国別)動向の方向性
① 北米
② 欧州
③ アジア太平洋
54.10 代表的プレイヤー類型(国内外)
54.11 スタートアップ動向
① 新規低GWP流体の開発
② 冷媒ライフサイクル管理プラットフォーム
③ 計測・リーク検知技術
54.12 課題とリスク
① 技術・材料互換性の不確実性
② 規制の変化と投資リスク
③ 価格・供給安定性の両立
54.13 結語:冷媒戦略は次世代データセンター戦略そのもの
55 データセンター廃熱の地域熱供給(District Heating)への再利用とビジネスモデル
55.1 序論:AI時代の「熱」を資産に変える発想
55.2 技術・アーキテクチャの基本構造
① 温度レベルと熱源設計
② システム構成
55.3 卓越したビジネスモデルと構造原理
① 熱販売モデル(Heat-as-a-Product)
② 熱サービス・シェアードセービングモデル
③ 都市開発連携型モデル
④ カーボンクレジット連動モデル
55.4 業界構造とステークホルダー関係
① 主要プレイヤー
② 価値連鎖
55.5 市場・投資動向の方向性
① 成長ドライバー
② 投資評価の観点
55.6 2030年に向けた展開シナリオ
① シナリオ1:北欧型「データセンター=都市熱源」モデルの拡大
② シナリオ2:ポイントソリューションとしての限定的普及
③ シナリオ3:熱ポンプ高効率化と規制強化による急速拡大
55.7 地域別(国別)動向の方向性
① 北欧・欧州
② 北米
③ アジア太平洋
55.8 代表的な参入企業類型(国内外)
55.9 スタートアップ動向
① 高効率ヒートポンプ・モジュール熱交換
② 熱マネジメント・プラットフォーム
③ 契約・計測・クレジット管理
55.10 課題とリスク
① 立地と熱需要マッチング
② ガバナンスと契約設計
③ 技術・運用の複雑性
55.11 結語:廃熱を都市インフラに変える戦略的重要性
56 ドライクーリング/断熱冷却によるWUE(水使用効率)ゼロ達成アプローチ
56.1 序論:水制約時代のデータセンター冷却パラダイム
56.2 技術アーキテクチャと構造原理
① ドライクーリングの基本構成
② 断熱冷却の補完的役割
③ 室内側との連携
56.3 卓越した先進的ビジネスモデル
① 「ウォーターフリーDC」プレミアムモデル
② エネルギー・水トレードオフ最適化サービス
③ モジュラー型ドライクーリングソリューション
④ エネルギー企業との共同開発モデル
56.4 業界構造とステークホルダー
① プレイヤー構成
② 競争軸
56.5 市場・投資動向
① 成長要因
② 投資上の評価ポイント
56.6 2030年に向けた展開シナリオ
① シナリオ1:水ゼロキャンパスのデファクト標準化
② シナリオ2:気候帯による使い分け
③ シナリオ3:再エネ+高PUE許容による分化
56.7 地域別(国別)動向の方向性
① 北米
② 欧州
③ アジア太平洋
56.8 代表的参入企業類型(国内外)
56.9 スタートアップ動向
① 高効率熱交換・ファン制御
② 断熱媒体・水管理テクノロジー
③ 運用最適化ソフトウェア
56.10 課題とリスク
① 気候適合性とピーク性能
② PUE悪化と電力コスト
③ 実装・運用の複雑さ
56.11 結語:水ゼロアーキテクチャは次世代DCの重要な選択肢
【 冷却技術・熱設計・高密度ラック対応 】
57 高密度データセンターの再発明:液体冷却・エネルギー貯蔵・カーボンアウェア運用の設計指針
57.1 1. 再発明の前提条件:AIファクトリー時代の高密度化
57.2 2. 液体冷却を前提とした高密度アーキテクチャ
① 2-1. 液体冷却と廃熱再利用の一体設計
② 2-2. 液冷システムと建物・街区スケールの統合
57.3 3. エネルギー貯蔵とマイクログリッド:AIファクトリーの電力設計
① 3-1. 500MW級キャンパスとマイクログリッド
② 3-2. エネルギー貯蔵の役割
57.4 4. カーボンアウェア運用の設計指針
① 4-1. 時間・場所をまたぐカーボン最適化
② 4-2. ワークロード階層化とSLA設計
57.5 5. 再発明を支える業界構造とビジネスモデル
① 5-1. 三層構造のエコシステム
② 5-2. 代表的参入企業(国内外5社程度)
57.6 6. スタートアップ動向とアーリーアダプター事例
57.7 7. 主な課題とリスク
57.8 8. 2030年に向けた展開シナリオ
58 電力最適化データセンター(液浸冷却等):次世代産業フォーサイト2026-2030
58.1 1. 電力最適化データセンターの定義と産業背景
58.2 2. 構造原理:液浸冷却を核としたエネルギー効率アーキテクチャ
① 2-1. 液浸冷却とPUE最適化
② 2-2. 液浸冷却+AI制御による電力最適化
58.3 3. ビジネスモデル:電力効率を価値提案に変える
① 3-1. PUE保証型コロケーション
② 3-2. Cooling-as-a-Service+Energy-as-a-Service
③ 3-3. カーボンアウェアコンピューティングの組み込み
58.4 4. 市場・投資動向と2030年シナリオ
① 4-1. 液体冷却市場と電力最適化の関係
② 4-2. 2030年に向けた展開シナリオ
58.5 5. 地域別(国別)動向
① 北米
② 欧州
③ アジア太平洋
58.6 6. 代表的参入企業(国内外5社程度)
58.7 7. 課題とスタートアップ動向
① 7-1. 主な課題
② 7-2. スタートアップの機会領域
59 単相液浸冷却の普及拡大とコモディティサーバー互換性(100-120kW/ラック対応)
59.1 1. 単相液浸冷却の位置づけと100〜120kW/ラックの意味
59.2 2. 構造原理:コモディティサーバー互換の単相液浸プラットフォーム
① 2-1. ラック互換性と物理設計
② 2-2. 熱設計とpPUE
59.3 3. 市場・投資動向と業界構造
① 3-1. 液浸冷却市場の成長と単相優位
② 3-2. 産業バリューチェーン
59.4 4. コモディティサーバー互換性とビジネスモデル
① 4-1. コモディティサーバー互換の意義
② 4-2. 先進的ビジネスモデル
59.5 5. 地域別(国別)動向
① 北米
② 欧州
③ アジア太平洋
59.6 6. 代表的参入企業(国内外5社程度)
59.7 7. 課題とスタートアップ機会
① 7-1. 主な課題
② 7-2. スタートアップ機会
60 二相液浸冷却(2PLIC)のAI超高密度クラスタ向け展開(150kW超/ラック、ゼロ水使用)
60.1 1. 二相液浸冷却(2PLIC)の位置づけとAI超高密度クラスタの要件
60.2 2. 構造原理と電力・水使用最適化メカニズム
① 二相液浸タンクの基本構造
② ゼロ水使用アーキテクチャ
60.3 3. AI超高密度クラスタ向け先進的ビジネスモデル
① ラック150kW超前提の「AIタンク・アズ・ア・サービス」
② ゼロ水・高密度を武器にした立地戦略
③ 冷却性能連動のSLAとプレミアム料金
60.4 4. 業界構造と代表的プレーヤー(例示)
60.5 5. 市場・投資動向と2030年に向けたシナリオ
① 投資テーマとしての2PLIC
60.6 6. 地域別動向と政策インプリケーション
60.7 7. 課題・リスクとスタートアップ動向
① PFAS冷媒依存と環境規制
② サーバー互換性と信頼性
③ スタートアップの機会領域
60.8 8. 戦略的インプリケーション
61 ドライクーリング/断熱冷却によるWUE(水使用効率)ゼロ達成アプローチ
61.1 1. WUEゼロとドライクーリングの位置づけ
61.2 2. 構造原理:ドライクーラーと断熱冷却のアーキテクチャ
① ドライクーラーの基本構成
② 断熱冷却の補助原理
③ 液冷・空冷との組み合わせ
61.3 3. 先進的ビジネスモデルと運用戦略
① WUEゼロ保証型コロケーション
② Cooling-as-a-Service(CaaS)+Water-as-a-Riskの外部化
③ AIによる「水スマート」制御
61.4 4. 業界構造と主要プレーヤー(類型)
61.5 5. 市場・投資動向と2030年シナリオ
① ドライクーリング市場の拡大要因
② 2030年シナリオ
61.6 6. 地域別(国別)動向
61.7 7. 課題とスタートアップ機会
① 主な課題
② スタートアップ機会
62 ダイレクト・トゥ・チップ(DTC)液冷とリアドア熱交換器の標準化
62.1 1. 位置づけと基本コンセプト
62.2 2. 構造原理:DTC液冷とRDHxのアーキテクチャ
① DTC液冷のサーバー内構造
② CDUとラック・ルーム側配管
③ リアドア熱交換器(RDHx)の役割
62.3 3. 先進的ビジネスモデル
① 液冷対応ラックの「標準オプション化」
② DTC+RDHxを核としたCooling-as-a-Service
③ ミックスドモード運用と電力・カーボンアウェア連携
62.4 4. 業界構造と代表的プレーヤー(例示)
62.5 5. 市場・投資動向と2030年シナリオ
① 市場・投資動向の概観
② 2030年に向けた展開シナリオ
62.6 6. 地域別(国別)動向
62.7 7. 課題とスタートアップ動向
① 主な課題
② スタートアップ機会
63 ハイブリッド冷却アーキテクチャ(空冷ゾーン+液浸ポッド+DTC混在)の設計最適化
63.1 1. ハイブリッド冷却アーキテクチャの前提と目的
63.2 2. 構造原理:ゾーニングと熱・電力ドメインの分離
① 冷却ドメイン別のゾーニング
② 熱・電力ドメインの分離と統合
63.3 3. 設計最適化:ワークロードマッピングとライフサイクル戦略
① ワークロード・ポートフォリオと冷却ドメインの対応付け
② ライフサイクル視点でのCAPEX・OPEX配分
63.4 4. 業界構造と代表的プレーヤーのポジショニング
① レイヤー別の構造
63.5 5. 2030年に向けた展開シナリオ
① シナリオA:ハイブリッド標準化
② シナリオB:液浸優位へのシフト
③ シナリオC:DTC+RDHx中心の高密度空冷系
63.6 6. 地域別(国別)動向とハイブリッド設計への影響
63.7 7. 課題とスタートアップ機会
① 主な課題
② スタートアップ機会
64 冷媒(誘電体流体)のサプライチェーン制約と低GWP代替流体開発
64.1 1. 誘電体冷媒市場の位置づけと構造変化
64.2 2. サプライチェーン制約の要因分析
① PFAS規制と既存サプライヤー撤退
② 需要の急増と製造能力のギャップ
③ ロジスティクスと安全・コンプライアンス
64.3 3. 低GWP代替流体の開発トレンドと構造原理
① 炭化水素・シリコンオイル系単相流体
② HFO・HFOブレンド系低GWP冷媒(二相用途)
③ バイオベース・再生原料由来流体
64.4 4. 業界構造と代表的プレーヤー(例示)
64.5 5. ビジネスモデル:冷媒を巡る先進的スキーム
① クローズドループ・クーラント・マネジメント
② 冷媒+冷却システムのパッケージ販売
③ カーボン値連動型冷媒選択
64.6 6. 地域別(国別)動向と規制環境
64.7 7. 課題とスタートアップ動向
① 技術・ビジネス上の主要課題
② スタートアップ機会
64.8 8. 戦略的インプリケーション
65 データセンター廃熱の地域熱供給(District Heating)への再利用とビジネスモデル
65.1 1. 産業背景と位置づけ
65.2 2. 構造原理:廃熱回収とDistrict Heating接続のアーキテクチャ
① 温度レベル別のアーキテクチャ
② 接続方式と熱インターフェース
65.3 3. 先進的ビジネスモデル
① 熱販売契約(Heat Purchase Agreement:HPA)
② Heat-as-a-Service(HaaS)と第三者所有モデル
③ カーボンインセンティブ連動モデル
④ マルチテナント熱プラットフォーム
65.4 4. 業界構造と参入プレーヤー
① 主なステークホルダー
② 代表的なビジネスプレーヤーのタイプ(国内外5類型)
65.5 5. 市場・投資動向と2030年シナリオ
① 市場ポテンシャル
② 2030年に向けた展開シナリオ
65.6 6. 課題とリスク
65.7 7. スタートアップ動向と機会領域
65.8 8. 戦略的インプリケーション
66 液体冷却システム:次世代データセンター産業フォーサイト2026-2030
66.1 産業背景と液体冷却システムの位置づけ
66.2 技術アーキテクチャと構造原理
① 冷却方式別の技術分類
66.3 直接液冷(Direct-to-Chip:DLC)
66.4 浸漬冷却(Immersion Cooling)
66.5 リアドア熱交換器・ハイブリッド方式
66.6 市場規模・投資動向と2030年シナリオ
① 市場規模とCAGR
② 投資トレンド
③ 2030年に向けた展開シナリオ
66.7 業界構造とバリューチェーン
① バリューチェーン階層
② 競争要因
66.8 地域別(国別)動向
① 北米
② 欧州
③ アジア太平洋
④ 中東・アフリカ/ラテンアメリカ
66.9 代表的な参入企業(国内外)
① Vertiv(米国)
② Schneider Electric(フランス)
③ 富士通(日本)
④ CoolIT Systems(カナダ)
⑤ GRC / Submer / LiquidStack(浸漬冷却勢)
66.10 スタートアップ動向と先進的ビジネスモデル
① 水不使用・二相DLCスタートアップ
② マイクロコンベクティブ冷却
③ CaaS(Cooling-as-a-Service)
66.11 課題・リスク要因
① PFAS規制と冷媒転換
② レトロフィットの複雑性とCAPEX
③ 水資源と環境負荷
④ 人材・運用スキル
66.12 総括と戦略インプリケーション
【 AI/HPC向けコンピュートインフラ・アクセラレータ配備 】
67 AI向けGPU/アクセラレータ・コロケーション
67.1 序論:AIインフラの第三極としてのGPUコロケーション
67.2 ビジネスモデルと構造原理
① 高密度ラック前提のプレミアム・コロケーションモデル
② 共同投資・リース型GPUコロケーション
③ マネージドAIインフラサービス併設モデル
④ マルチクラウド接続と「GPUハブ」モデル
67.3 業界構造とプレイヤー類型
① 主要プレイヤー層
② エコシステム構造
67.4 市場・投資動向
① 需要側のドライバー
② 供給側の制約と投資機会
67.5 2030年に向けた展開シナリオ
① シナリオ1:GPUコロケーションが企業AIの主流インフラに
② シナリオ2:ハイパースケールクラウド優位の継続
③ シナリオ3:分散型AIとエッジGPUコロケーション
67.6 地域別(国別)動向
① 北米
② 欧州
③ アジア太平洋
67.7 代表的参入企業(類型)
67.8 スタートアップ動向
① GPU専用コロケーション/マイクロDC
② AIインフラ運用・最適化SaaS
③ 専用ハードウェア・冷却ソリューション
67.9 課題とリスク
① 電力・冷却・設備投資の大きさ
② GPU調達と世代交代リスク
③ マルチテナント環境でのQoSとセキュリティ
67.10 結語:GPUコロケーションはAI時代のインフラ選択肢の中核へ
68 サーバレス×AI推論基盤
68.1 序論:AI推論の「ユーティリティ化」に向けて
68.2 構造原理:サーバレスとAI推論の統合アーキテクチャ
① コントロールプレーンとデータプレーンの分離
② モデルサービングと関数実行の融合
③ 多層スケーリング
68.3 卓越したビジネスモデル
① 「推論ごと課金」のAIユーティリティサービス
② 事前最適化済みワークフロー提供モデル
③ エッジ連携型サーバレス推論
④ SaaS/アプリケーションとの組み込み型モデル
68.4 業界構造とプレイヤー
① 主なプレイヤーカテゴリー
② 競争軸
68.5 市場・投資動向
① 成長要因
② 投資観点
68.6 2030年に向けた展開シナリオ
① シナリオ1:AI推論の大部分がサーバレスモデルに移行
② シナリオ2:大規模・低レイテンシ用途は専用クラスタ併存
③ シナリオ3:マルチベンダー・マルチクラウド推論ファブリック
68.7 地域別(国別)動向
① 北米
② 欧州
③ アジア太平洋
68.8 スタートアップ動向
① 汎用サーバレスAIプラットフォーム
② ドメイン特化型サーバレス推論
③ オーケストレーション・コスト最適化ツール
68.9 課題とリスク
① コールドスタートと性能のばらつき
② コスト予測とロックイン
③ データ・モデルガバナンス
68.10 結語:サーバレス×AI推論基盤は「見えないAIインフラ」の中核へ
69 次世代GPUクラスタ(NVIDIA GB200 NVL72等)のラックスケールシステム導入と電力設計
69.1 序論:ラックスケールAIスーパーコンピューティングへの収斂
69.2 ラックスケールGPUクラスタのアーキテクチャ
① 統合モジュールとしてのNVL72クラスター
② 電力と冷却の前提条件
69.3 電力設計の要点
① ラックあたり電力枠と冗長性
② 中電圧からラックまでの配電階層
③ 高密度ラック用UPSとBESS
69.4 卓越した先進的ビジネスモデル
① ラックスケールAIポッド・アズ・ア・サービス
② ラックスケール金融モデル(リース+リザーブ電力)
③ 電力最適化とカーボンフットプリント連動課金
69.5 業界構造とプレイヤーの役割
① GPUベンダーとシステムインテグレータ
② データセンター/クラウド事業者
③ 電力・エネルギー企業
69.6 市場・投資動向の方向性
① 投資規模と資本構造
② 需要側の集中と多様化
69.7 2030年に向けた展開シナリオ
① シナリオ1:ラックスケールAIがデータセンター設計のデファクトに
② シナリオ2:一部のメガキャンパスへの集約
③ シナリオ3:多様なアクセラレータとハイブリッド構成
69.8 地域別(国別)動向
① 北米
② 欧州
③ アジア太平洋
69.9 スタートアップ動向
① 電力最適化・オーケストレーション
② 専用冷却・配電モジュール
③ 設計・シミュレーションプラットフォーム
69.10 課題とリスク
① 電力確保と系統影響
② 設備・技術の陳腐化リスク
③ 運用複雑性と人材
69.11 結語:ラックスケールGPUと電力設計は次世代DCの中核テーマ
70 AI学習ワークロードとAI推論ワークロードの分離配置とインフラ最適化
70.1 序論:学習と推論を分けて考える必然性
70.2 学習/推論ワークロードの特性とインフラ要件
① AI学習ワークロードの特性
② AI推論ワークロードの特性
③ インフラ要件の違い
70.3 分離配置のアーキテクチャと構造原理
① 物理的分離:学習キャンパスと推論エッジ
② 論理的分離:モデルレジストリと継続的デリバリ
③ データパスとネットワーク設計
70.4 卓越した先進的ビジネスモデル
① 「学習キャンパス+推論エッジ」の二層サービス
② モデル転送・最適化を含むフルマネージドMLOps
③ データローカライゼーションと分離配置の組み合わせ
④ リソースプールと経済性を活かした「AIユーティリティ」
70.5 業界構造とプレイヤーの位置づけ
① ハイパースケールクラウド
② コロケーション・データセンター事業者
③ 専業AIプラットフォーマー
70.6 市場・投資動向
① 学習キャンパスへの大型投資
② 推論エッジへの広域展開
70.7 2030年に向けた展開シナリオ
① シナリオ1:明確な二層アーキテクチャの確立
② シナリオ2:ハイブリッド構成と動的再配置
③ シナリオ3:規制・地政学による細分化
70.8 地域別(国別)動向
① 北米
② 欧州
③ アジア太平洋
70.9 スタートアップ動向
① クロスリージョンMLOps/モデル配信プラットフォーム
② 推論最適化・アクセラレーション
③ エネルギー・電力最適化
70.10 課題とリスク
① ネットワーク帯域とデータ移送コスト
② 運用の複雑性
③ ビジネス面のロックインと柔軟性
70.11 結語:分離配置はAIインフラ最適化の中心テーマ
71 カスタムAIアクセラレータ(Google TPU、Amazon Trainium、Microsoft Maia)のハイパースケーラー自社展開
71.1 序論:汎用GPU依存からの戦略的脱却
71.2 技術アーキテクチャと構造原理
① フルスタック最適化の思想
② クラウドネイティブ前提の設計
③ ソフトウェアエコシステムとの結合
71.3 卓越した先進的ビジネスモデル
① 自社クラウド差別化と「垂直統合AIプラットフォーム」
② サプライチェーンコントロールと交渉力強化
③ TCO最適化と電力効率ビジネス
④ ソフトウェアロックインとエコシステム戦略
71.4 業界構造と競争軸
① 主要プレイヤーの位置づけ
② 競争軸
71.5 市場・投資動向
① カスタムアクセラレータへの巨額投資
② エンタープライズ・政府案件への浸透
71.6 2030年に向けた展開シナリオ
① シナリオ1:カスタムアクセラレータがクラウドAIの主流に
② シナリオ2:GPUとのハイブリッド共存
③ シナリオ3:新興アクセラレータとの多極化
71.7 地域別(国別)動向
① 北米
② 欧州
③ アジア太平洋
71.8 スタートアップ動向
① 最適化コンパイラ・ミドルウェア
② 専用ワークロード向けアクセラレータ
③ 可観測性・コストマネジメント
71.9 課題とリスク
① 莫大な固定費と技術リスク
② エコシステム分断と開発者負担
③ 供給チェーンと地政学リスク
71.10 結語:カスタムAIアクセラレータはクラウド競争の中核へ
72 推論ワークロードの地理的分散配置とエッジ推論の拡大(レイテンシ最適化)
72.1 序論:レイテンシがAI体験を規定する時代
72.2 推論ワークロードの特性と地理分散の必然性
① 推論トラフィックの特徴
② 中央集約型のみでは限界がある理由
72.3 分散推論アーキテクチャの構造原理
① 三層構造:コアDC、リージョナルDC、エッジノード
② モデル配置とルーティング
③ 状態同期と一貫性
72.4 卓越した先進的ビジネスモデル
① 「分散推論ネットワーク・アズ・ア・サービス」
② 通信キャリアとのMEC連携モデル
③ SaaSベンダーのリージョン最適化型AIオプション
④ ローカルAIゲートウェイサービス
72.5 業界構造とプレイヤーの役割
① 主なプレイヤー
② 競争軸
72.6 市場・投資動向
① 需要側のトレンド
② 供給側の投資
72.7 2030年に向けた展開シナリオ
① シナリオ1:エッジ推論が主流フロントエンドに
② シナリオ2:エッジは特定ユースケースに限定
③ シナリオ3:端末内推論との競合・協調
72.8 地域別(国別)動向
① 北米
② 欧州
③ アジア太平洋
72.9 スタートアップ動向
① エッジAIプラットフォーム
② モデル圧縮・最適化
③ 観測・SLA管理
72.10 課題とリスク
① 運用の複雑性と自動化の必要性
② セキュリティと物理的リスク
③ 経済性とスケール
72.11 結語:レイテンシ最適化は分散推論戦略の中核
73 AI向け専用データセンターの設計原則(電力密度、冷却、ネットワーク・ファブリック)
73.1 序論:AI専用データセンターへのパラダイムシフト
73.2 電力密度:ラックあたり100kW超を前提としたアーキテクチャ
① 電力密度設計の基本方針
② 冗長性とレジリエンス
③ エネルギーコストとサステナビリティ
73.3 冷却:液冷・液浸を中心とした高効率冷却アーキテクチャ
① 冷却方式の選択
② 冷却ループと熱再利用
③ 水使用効率と環境制約
73.4 ネットワーク・ファブリック:GPU時代の「コンピュート・ファブリック」
① トポロジ設計の原則
② ストレージとデータレイクへの接続
③ セキュリティとテナント分離
73.5 卓越したビジネスモデル
① AIキャンパス・アズ・ア・サービス
② AIクラウドとのジョイントベンチャー
③ エネルギー企業との統合プロジェクト
73.6 業界構造とプレイヤーの類型
① 主なプレイヤー
② エコシステムの特徴
73.7 市場・投資動向
① AI専用DCへの投資拡大
② リスク要因
73.8 2030年に向けた展開シナリオ
① シナリオ1:AI専用キャンパスが標準化
② シナリオ2:混在型DCの高度ゾーニング
③ シナリオ3:エッジAIとの二層構造
73.9 地域別(国別)動向
① 北米
② 欧州
③ アジア太平洋
73.10 スタートアップ動向
① 高性能冷却・液冷モジュール
② 電力・エネルギー最適化ソフトウェア
③ DC設計・シミュレーションプラットフォーム
73.11 課題とリスク
① 設計・運用の高度な複雑性
② 資本集約性と投資回収リスク
③ 規制・社会受容性
73.12 結語:AI専用DC設計原則は次世代インフラ戦略の中心
74 電力意識型ワークロードスケジューラ
74.1 序論:AIデータセンターのボトルネックとしての「電力」
74.2 構造原理:電力を一級制約として扱うスケジューリング
① 電力・炭素・時間の三次元最適化
② ワークロードの柔軟性モデリング
③ 電力予測とジョブ電力モデル
74.3 卓越したビジネスモデル
① カーボン・コスト連動SLA型AIクラスタサービス
② 再エネ同居DC向けエネルギーマネジメント・アズ・ア・サービス
③ グリッドサービス連携モデル
74.4 業界構造とプレイヤー
① 主なプレイヤー
② 競争軸
74.5 市場・投資動向
① 研究・実用化トレンド
② 投資観点
74.6 2030年に向けた展開シナリオ
① シナリオ1:すべてのAIクラスタに電力意識スケジューラが標準搭載
② シナリオ2:一部ハイエンドDC・RCDC限定の機能
③ シナリオ3:グローバル分散クラスタと連携する「電力オーケストレータ」
74.7 地域別(国別)動向
① 北米
② 欧州
③ アジア太平洋
74.8 スタートアップ動向
① 電力・炭素アウェアスケジューラSaaS
② 再エネ統合最適化プラットフォーム
③ 冷却・IT統合制御
74.9 課題とリスク
① 性能とのトレードオフとSLA設計
② 予測精度と不確実性
③ ガバナンスと透明性
74.10 結語:電力意識型スケジューラはAIインフラの「OS」へ
【 ネットワーク・インターコネクト・光通信 】
75 Co-Packaged Optics(CPO)のメインストリーム化(2028-2030年大規模展開予測)
75.1 序論:パッケージングの刷新が次世代データセンターの鍵になる
75.2 CPOの構造原理と技術コンセプト
① 電気配線長の極小化とシグナルインテグリティ
② 光エンジンとスイッチパッケージの統合
③ 熱と電力効率のトレードオフ
75.3 CPOがもたらす先進的ビジネスモデル
① 「光込み」スイッチプラットフォームとしての販売モデル
② サブスクリプション型の光ポートライセンス
③ 光エンジンのサプライチェーン統合モデル
75.4 業界構造と主要プレイヤー類型
① スイッチ+CPO統合ベンダー
② 光エンジン/シリコンフォトニクスベンダー
③ OSAT・先端パッケージング企業
75.5 市場・投資動向とタイムライン
① 2026〜2027年:パイロット導入とエコシステム整備
② 2028〜2030年:メインストリーム化フェーズ
③ 投資観点
75.6 地域別(国別)動向
① 北米
② アジア太平洋
③ 欧州
75.7 スタートアップ動向と機会領域
① SiPhベースの汎用光エンジン
② CPO用熱設計・冷却ソリューション
③ テスト・モニタリング・診断プラットフォーム
75.8 課題とリスク
① フィールド交換性と運用モデルの変更
② 歩留まり・コスト・サプライチェーン
③ 標準化と相互運用性
75.9 結語:CPOメインストリーム化はAIデータセンターのネットワークを再定義する
76 光回路スイッチング(OCS)によるスイッチ電力40%削減とスピードアグノスティック運用
76.1 序論:AIデータセンター電力危機への光学的解答
76.2 構造原理:光回路スイッチ+電気パケットスイッチのハイブリッド
① OCSの基本アーキテクチャ
② ハイブリッドネットワーク構成
③ 再構成とトラフィック工学
76.3 スイッチ電力40%削減とスピードアグノスティック運用
① 電力削減メカニズム
② スピードアグノスティック運用の利点
76.4 先進的ビジネスモデル
① 「OCSファブリック・アズ・ア・サービス」
② グリーンAIインフラの差別化要素
③ スピードアグノスティック契約モデル
76.5 業界構造と参入企業
① 主なプレイヤー類型
76.6 市場・投資動向
① OCS導入の経済性
② 技術成熟度とロードマップ
76.7 2030年に向けた展開シナリオ
① シナリオ1:AIハイパースケールDCでのOCS標準化
② シナリオ2:ハイブリッド限定利用
③ シナリオ3:プログラマブル光ファブリックへの発展
76.8 地域別(国別)動向
① 北米
② 欧州
③ アジア太平洋
76.9 スタートアップ動向
① 高性能MEMS/液晶OCSプラットフォーム
② OCS制御ソフトウェアとTE(Traffic Engineering)
③ 自動配線・物理レイヤ運用
76.10 課題とリスク
① 再構成時間とトラフィックパターン適合性
② 信頼性とメンテナンス
③ 標準化とエコシステム
76.11 結語:OCSは電力制約時代のAIネットワーク変革エンジン
77 CXL(Compute Express Link)によるメモリプーリング/ディスアグリゲーションとラック間共有
77.1 序論:メモリがAIデータセンターの支配的コストになる時代
77.2 技術構造:CXLによるメモリプールとディスアグリゲーション
① CXLプロトコルとメモリ階層
② メモリプーリングの基本原理
③ ディスアグリゲーションとラック間共有
77.3 先進的ビジネスモデルと構造原理
① メモリ・アズ・ア・サービス(MaaS)
② ラックスケールコンポーザブルインフラ
③ メモリ最適化SLAと階層化料金
77.4 業界構造と主要プレイヤー
① CPU/GPUベンダー
② メモリ/ストレージベンダー
③ スイッチ/インフラベンダー
77.5 市場・投資動向
① 投資ドライバー
② 普及ロードマップ(2026〜2030年)
77.6 2030年に向けた展開シナリオ
① シナリオ1:CXLファブリックがメインストリームに
② シナリオ2:ノード内拡張にとどまる
③ シナリオ3:他のインターコネクトとの競合・共存
77.7 地域別(国別)動向
① 北米
② 欧州
③ アジア太平洋
77.8 スタートアップ動向
① CXLファブリックソフトウェア/コンポーザブルインフラ
② メモリ最適配置・コスト最適化SaaS
③ セキュリティ・ガバナンス
77.9 課題とリスク
① レイテンシとソフトウェア対応
② エコシステムの成熟度と相互運用性
③ 運用とトラブルシューティング
77.10 結語:CXLはデータセンター資源構成の自由度を飛躍的に高める
78 CXL over Opticsによるリモートメモリ拡張と100m超光ファイバー接続
78.1 序論:メモリディスアグリゲーションをラック外に拡張する光CXL
78.2 技術構造:CXL over Opticsと100m超リモートメモリ拡張
① CXL信号の光変調と長距離伝送
② 光CXLファブリックとリモートメモリノード
③ スピード・フォーマットのアグノスティック性
78.3 卓越した先進的ビジネスモデル
① 「リモートメモリ・アズ・ア・サービス」
② ポッドスケールCXLファブリックによるAIクラスタ最適化
③ 光CXLファブリックを核としたコンポーザブルDC
78.4 業界構造と主要プレイヤー
① IP・チップベンダー
② 光CXL専業ベンダー
③ データセンター・クラウド事業者
78.5 市場・投資動向
① CXL over Opticsの経済性
② 技術実証と標準化の進展
78.6 2030年に向けた展開シナリオ
① シナリオ1:ポッドスケールCXL over OpticsがAIクラスタの標準に
② シナリオ2:ラック内中心でのニッチ利用にとどまる
③ シナリオ3:イーサネット+CXLハイブリッドの台頭
78.7 地域別(国別)動向
① 北米
② 欧州
③ アジア太平洋
78.8 スタートアップ動向
① 光CXLファブリックとリモートメモリアプライアンス
② CXLメモリプール最適化とRAG向けアクセラレータ
③ CXL over Optics検証・モニタリングツール
78.9 課題とリスク
① レイテンシ・ジッタとアプリケーション適合性
② 標準化・相互運用性と検証インフラ
③ コスト構造と投資回収
78.10 結語:CXL over Opticsはメモリの地理的制約を外す次世代基盤技術
79 LPO(Linear-Drive Pluggable Optics)の短距離接続における50%消費電力削減効果
79.1 序論:AIデータセンターの「最後の数メートル」をどう省エネ化するか
79.2 技術構造:DSPレス直線駆動で実現するLPOの省電力性
① 従来プラガブル光との違い
② 50%消費電力削減のメカニズム
③ チャネル要件と適用範囲
79.3 卓越した先進的ビジネスモデル
① AIクラスタ向け「LPOファースト」スイッチ/サーバプラットフォーム
② 省エネSLAとTCO最適化サービス
③ フォームファクタ互換性を活かした段階移行モデル
79.4 業界構造と参入企業
① 主なプレイヤー類型
② LPOのポジション
79.5 市場・投資動向
① 電力単価の上昇とAIトラフィックの爆発
② LPOへの投資ポイント
79.6 2030年に向けた展開シナリオ
① シナリオ1:短距離接続のデファクトとして定着
② シナリオ2:一部AIキャンパスに限定
③ シナリオ3:CPOやOCSとの組み合わせ
79.7 地域別(国別)動向
① 北米
② アジア太平洋
③ 欧州
79.8 スタートアップ動向
① LPO向けアナログフロントエンドとSerDes最適化
② 設計/検証ツールとチャネル最適化SaaS
③ 運用監視と故障予兆検知
79.9 課題とリスク
① チャネル品質と実装の難しさ
② 相互運用性と標準化
③ 運用時のトラブルシューティング
79.10 結語:LPOはAI時代の「ショートリーチ省エネ光」の本命候補
80 OSFP-XD 1.6Tフォームファクターの標準化(OCP主導、224G SerDes対応)
80.1 序論:1.6T時代のハイパースケールDCが求める物理プラットフォーム
80.2 技術・構造原理:OSFP-XDと224G SerDes
① OSFP-XDの物理設計コンセプト
② 224G SerDes対応と信号完全性
③ 冷却と実装密度のトレードオフ
80.3 卓越した先進的ビジネスモデル
① 1.6Tポートを軸にした「世代ロックイン」モデル
② マルチソースのOCP標準を活用した調達最適化
③ AI専用クラスタ向けバンドルモデル
80.4 業界構造と参入企業
① 代表的なプレイヤー(例示)
80.5 市場・投資動向
① 1.6Tトランシーバ市場の立ち上がり
② 投資テーマ
80.6 2030年に向けた展開シナリオ
① シナリオ1:OSFP-XDが1.6Tの事実上標準に
② シナリオ2:QSFP-DD派生とシェアを分け合う
③ シナリオ3:CPOとのハイブリッド
80.7 地域別(国別)動向
① 北米
② アジア太平洋
③ 欧州
80.8 スタートアップ動向
① 224G対応DSP/SerDes IP
② 熱・機械設計ソリューション
③ 自動テスト・相互接続性検証
80.9 課題とリスク
① 消費電力と冷却限界
② 標準化の遅れとマルチベンダー性
③ CPO・OCSなど他アーキテクチャとの競争
80.10 結語:OSFP-XD標準化は1.6T時代の「物理レイヤOS」をめぐる戦い
81 Co-Packaged Copper(CPC)のスケールアップネットワーク内省電力接続
81.1 序論:CPOとAOCの間を埋める「第3の選択肢」としてのCPC
81.2 構造原理:パッケージ近傍で完結させる銅接続
① パッケージレベルの短距離・低損失伝送
② SerDes電力と回路規模の削減
③ スケールアップネットワーク内での活用範囲
81.3 卓越した先進的ビジネスモデル
① GPUポッド内「銅込み」スケールアップファブリックの提供
② CPCリファレンスデザインとライセンスモデル
③ サービス事業者向け「省電力アップグレードキット」
81.4 業界構造とプレイヤー
① 参加プレイヤーの類型
② CPCが占める位置づけ
81.5 市場・投資動向
① 投資ドライバー:電力と密度
② 採用ペースと障壁
81.6 2030年に向けた展開シナリオ
① シナリオ1:AIポッド内の事実上標準へ
② シナリオ2:CPO+AOCに押される補完技術にとどまる
③ シナリオ3:ラックスケール銅ファブリックとして進化
81.7 地域別(国別)動向
① 北米
② アジア太平洋
③ 欧州
81.8 スタートアップ動向と機会
① 高速銅ケーブル・コネクタ専業
② シグナルインテグリティ自動最適化ツール
③ モジュラーCPCプラットフォーム
81.9 課題とリスク
① 実装の複雑さと柔軟性の不足
② 標準化不足とベンダーロックイン
③ 将来光への移行との競合
81.10 結語:CPCは「銅の終着点」としてAIスケールアップを支える可能性がある
82 データセンター間接続(DCI)の長距離大容量化と光増幅技術の進化
82.1 序論:AIファクトリー時代のDCIが直面する制約
82.2 技術アーキテクチャ:コヒーレント光と光増幅の進化
① 高度コヒーレント変調と1.6Tプラガブル
② DWDM DCI BOXと超大容量伝送
③ 光増幅技術:EDFA、ラマン、ハイブリッド
82.3 卓越したビジネスモデル
① プラガブルコヒーレント+IPoDWDMによるスケールアウトDCI
② コヒーレントDCI BOXとしての「帯域アグリゲータ」
③ Coherent-Liteによるキャンパス〜メトロDCIの高付加価値化
82.4 業界構造とプレイヤー
① 主要プレイヤーの役割
82.5 市場・投資動向
① IPoDWDM・ZR/ZR+市場の成長
② 超大容量DCI BOXとC+Lバンドシステムへの投資
82.6 2030年に向けた展開シナリオ
① シナリオ1:プラガブル中心のスケールアウトDCI
② シナリオ2:DCI BOX+ハイブリッド増幅の高性能ネットワーク
③ シナリオ3:1.6T Coherent-Liteによるキャンパス一体化
82.7 地域別(国別)動向
① 北米
② 欧州
③ アジア太平洋
82.8 スタートアップ動向と機会
① 次世代コヒーレントASIC・DSP
② AI駆動の光レイヤ自動運用
③ ハイブリッド光アンプと広帯域DCI
82.9 課題とリスク
① 消費電力とコスト
② スペクトル資源とファイバの制約
③ 技術複雑性と運用スキル
82.10 結語:光増幅とコヒーレントの進化がDCIの地平を広げる
83 800G光トランシーバの大量展開と1.6T/3.2Tへの移行ロードマップ
83.1 序論:AI時代の光インターコネクトが転換期を迎えている
83.2 技術アーキテクチャと世代ロードマップ
① 800Gの技術基盤
② 1.6Tへの移行(2025〜2027年)
③ 3.2T以降への展望(2028〜2030年)
83.3 ビジネスモデルの構造
① ハイパースケーラー向けボリュームビジネス
② プラットフォーム型ロックインとアップグレードパス
③ 高付加価値セグメント:コヒーレントとDCI
83.4 市場・投資動向
① 市場規模
② 投資ポイント
83.5 業界構造と参入企業
83.6 2030年に向けた展開シナリオ
① シナリオ1:スイッチポート世代主導の順次移行
② シナリオ2:CPO移行による構造変化
③ シナリオ3:LPOとCPOの並立
83.7 地域別(国別)動向
① 北米
② アジア太平洋
③ 欧州
83.8 スタートアップ動向
① シリコンフォトニクス光エンジン
② LPO/DSPレスソリューション
③ テスト・検証自動化
83.9 課題とリスク
① 消費電力と冷却の壁
② コストとサプライチェーン
③ 標準化と相互接続性
83.10 結語:光トランシーバ世代交代はAIインフラの基盤を規定する
【 クラウド/コロケーション市場構造・ビジネスモデル 】
84 製造コスト削減
84.1 定義とマクロコンテクスト
84.2 構造原理:先進的ビジネスモデル
① スマートファクトリー360°モデル
② Industry 4.0四本柱による35%削減モデル
③ AI・IoTによるアウトソース製造コスト40%削減モデル
④ サステナブルオートメーションによるコスト・環境同時削減
84.3 業界構造
① コスト削減レバーと関与プレーヤ
84.4 市場・投資動向(2026〜2030)
① Industry 4.0投資とコスト削減
② 具体的コスト削減事例
84.5 2030年に向けた展開シナリオ
① シナリオA:データ駆動コストマネジメントの標準化
② シナリオB:サステナブルオートメーションとコストの二重最適化
③ シナリオC:スマートサプライチェーンと外注コスト最適化
84.6 地域別動向
① 日本・アジア
② 北米・欧州
84.7 代表的参入企業(例示)
84.8 課題
① デジタル投資の選別とROI管理
② 変革マネジメントと人材
84.9 スタートアップ動向と機会
① コスト削減特化型スマートファクトリーSaaS
② AIによるROIシミュレーションとポートフォリオ最適化
③ サステナブルオートメーションと補助金活用支援
84.10 戦略的インプリケーション
85 製造スループット向上
85.1 定義とポジショニング
85.2 構造原理:先進ビジネスモデル
① デジタルOEEプラットフォームとボトルネック制御
② AIエージェントによるボトルネック自動検出
③ デジタルツインとライン制御による多品種高速切替
④ 産業AIによるキャパシティ30%拡張モデル
⑤ グローバル事例:Hitachi・GE・John Deere
85.3 市場・投資動向(2026〜2030)
① OEE・スループット向上ソリューション
85.4 2030年に向けた展開シナリオ
① シナリオA:リアルタイムOEE監視の標準化
② シナリオB:AIスケジューリングと自律工場
③ シナリオC:エンドツーエンドのスループット最適化
85.5 地域別動向
① 北米
② 欧州
③ アジア
85.6 代表的参入企業(例示)
85.7 課題
① データ品質とシステム統合
② ボトルネックの動的変化
③ 投資負担とスキルギャップ
85.8 スタートアップ動向と機会
① ボトルネックAIエージェントSaaS
② AIスケジューリングとキャパシティ・デジタルツイン
③ 中小工場向けライトウェイトOEEソリューション
85.9 戦略的インプリケーション
86 製造原価の「リアルタイム計算」
86.1 定義とコンテクスト
86.2 構造原理:卓越したビジネスモデル
① MES×ERPによる「経験原価(empirical costing)」モデル
② リアルタイム・アクティビティベースド・コスティング(RT-ABC)
③ ジョブ・プロセス原価のリアルタイム追跡
④ AI会計・リアルタイム原価管理
86.3 業界構造
① ソフトウェア・エコシステム
② IIoTとリアルタイム監視
86.4 市場・投資動向(2026〜2030)
① 市場の成長ドライバー
86.5 2030年に向けた展開シナリオ
① シナリオA:リアルタイム原価が製造KPIの標準となる
② シナリオB:AI原価コパイロットによる意思決定自動化
③ シナリオC:リアルタイム原価×サプライチェーン統合
86.6 地域別動向
① 北米・欧州
② アジア太平洋
86.7 代表的参入企業(例示)
86.8 課題
① データ品質とシステム統合
② 組織文化と役割分担
③ 投資対効果と複雑性
86.9 スタートアップ動向と機会
① 原価×IIoTデータのアナリティクスSaaS
② AI原価コパイロットとクイック見積
③ 中小企業向けライトウェイトMES/原価モニタ
86.10 戦略的インプリケーション
87 データセンター稼働率の逼迫と供給緩和サイクル
87.1 稼働率95%超ピークの前提条件
87.2 業界構造と逼迫メカニズム
① 供給サイド: 電力制約と建設リードタイム
② 需要サイド: AIスーパーサイクル
87.3 供給緩和サイクルの構造原理
① キャパシティ増設と稼働率調整
② エネルギー効率とワークロード最適化
87.4 地域別動向
① アメリカ
② ヨーロッパ・中東・アフリカ
③ アジア太平洋
87.5 代表的参入企業とビジネスモデル
87.6 逼迫期における先進的ビジネスモデル
① スピード・トゥ・パワー重視のモデル
② 需給ピークのヘッジと柔軟料金メニュー
87.7 課題とスタートアップ機会
① 課題
② スタートアップ・新興プレイヤーの機会
87.8 2030年に向けた展開シナリオ
① シナリオA: 高稼働率・安定成長モードへのソフトランディング
② シナリオB: 過剰供給と料金下落のミニバブル崩壊
③ シナリオC: 電力・政策起点の構造的制約継続
87.9 結語
88 2030年に世界DC容量122-200GW到達シナリオと需給バランス予測
88.1 1. 122〜200GWシナリオの前提
88.2 2. 市場・投資動向の全体像
① 6.7兆ドル級AIインフラ投資サイクル
② 電力需要160%増とエネルギーミックス
88.3 3. 業界構造とビジネスモデルの構造原理
① ハイパースケーラー主導の垂直・水平ハイブリッド構造
② 需給バランスを規定する四つのレバー
88.4 4. 地域別(国別)動向
① アメリカ大陸: 容量100GW超・世界シェア50%
② 欧州・中東・アフリカ: 規制と主権クラウドの二重制約
③ アジア太平洋: 32→57GW成長と多様なパターン
88.5 5. 代表的参入企業(国内外5社程度)
88.6 6. 需給バランス予測
① ベースライン: 約200GW・高稼働率維持シナリオ
② タイト供給シナリオ: 122〜150GW着地
③ 積極投資シナリオ: 200GW超・局所的過剰供給
88.7 7. 先進的ビジネスモデルと構造原理
① パワー・ファースト開発モデル
② AIネイティブDCと高密度設計
③ 金融・所有モデルのイノベーション
88.8 8. 課題とスタートアップ動向
① 主要課題
② スタートアップ・新興プレイヤーの機会
88.9 9. 2030年に向けたフォーサイト
89 データセンターの地域別市場成長率比較
89.1 地域別市場シェアと成長パターンの前提
89.2 北米市場:55%シェアを支える高速成長
① 成長率と容量ダイナミクス
② ビジネスモデルと業界構造
89.3 アジア太平洋市場:25%シェアと多様な成長ドライバー
① 成長率と構成
② 地域内の多様性とビジネスモデル
89.4 欧州市場:15%シェアと政策ドリブン成長
① 成長率と容量
② 規制・主権クラウドとビジネスモデル
89.5 三地域の成長率比較と業界構造
① CAGR比較とシェアインパクト
② 代表的参入企業(5社程度)
89.6 課題とスタートアップ動向
① 共通課題
② スタートアップ機会
89.7 2030年に向けた展開シナリオ
90 GPU-as-a-Service/AI推論コロケーションの急成長と新規参入
90.1 1. GPU-as-a-ServiceとAI推論コロケーションの定義と位置づけ
90.2 2. 市場・投資動向
① GPUaaS市場の成長トレンド
② データセンター全体の需要との連関
90.3 3. ビジネスモデルと構造原理
① GPUaaSビジネスモデルの基本構造
② AI推論コロケーションモデル
③ 構造原理: スケール・電力・立地・エコシステム
90.4 4. 業界構造とバリューチェーン
90.5 5. 地域別(国別)動向
① 北米
② 欧州
③ 日本・アジア太平洋
90.6 6. 代表的参入企業(国内外5社程度)
90.7 7. 新規参入・スタートアップ動向
90.8 8. 課題とリスク
90.9 9. 2030年に向けた展開シナリオ
① シナリオ1: GPUaaSのプラットフォーム化
② シナリオ2: 推論コロケーションの分散・エッジ化
③ シナリオ3: 資本コストと規制による調整局面
90.10 10. まとめ的示唆
【 ストレージ・データ管理 】
91 CXLメモリ拡張/ティアリングによるDRAMコスト最適化とメモリ帯域幅拡大
91.1 序論:メモリがボトルネックかつ最大コストになったデータセンター
91.2 技術・構造原理:CXLメモリ拡張とティアリングの仕組み
① CXLによるメモリ拡張
② メモリティアリングの基本構造
③ メモリ帯域の拡大
91.3 卓越したビジネスモデル
① DRAM削減+CXLメモリ追加によるTCO最適化モデル
② メモリ・アズ・ア・サービス(MaaS)
③ ティアリング込みの「AIノード」商品化
91.4 業界構造とプレイヤー
① 主要プレイヤーの役割
② 参入企業(国内外例示)
91.5 市場・投資動向
① メモリコストの圧力とCXL投資
② ソフトウェアエコシステムへの投資
91.6 2030年に向けた展開シナリオ
① シナリオ1:CXLメモリが一般的な第2メモリ層に
② シナリオ2:特定ワークロード限定の拡張層にとどまる
③ シナリオ3:CXLファブリックによるメモリプール中心アーキテクチャへ
91.7 地域別(国別)動向
① 北米
② アジア太平洋
③ 欧州
91.8 スタートアップ動向と機会
① CXL対応メモリOS/ミドルウェア
② メモリ最適化コンサルティングとツール
③ セキュリティとアイソレーション
91.9 課題とリスク
① レイテンシとソフトウェア適合性
② 標準化と相互運用性
③ 運用の複雑化
91.10 結語:CXLメモリはDRAMコストと帯域の制約を緩める戦略的レバー
92 高帯域幅メモリ(HBM4/HBM4E)のAIアクセラレータ統合と供給逼迫
92.1 序論:HBMがAIデータセンターの戦略資源になった
92.2 技術・構造原理:HBM4/HBM4EとAIアクセラレータ統合
① HBM4/HBM4Eのスペック進化
② AIアクセラレータとの3D/2.5D統合
③ HBM4Eと電力効率
92.3 供給逼迫と市場・投資動向
① HBM供給危機の構造
② HBM4/HBM4Eへの投資と国家戦略
③ 価格と調達モデルの変化
92.4 先進的ビジネスモデル:HBMを軸にしたAIインフラ戦略
① メモリ主導のAIアクセラレータ設計
② HBMリッチクラスタのプレミアム課金
③ メモリ共同投資・優先割当モデル
92.5 業界構造と競争軸
① HBMサプライヤー三社体制
② アクセラレータベンダーとファウンドリ
92.6 2030年に向けた展開シナリオ
① シナリオ1:HBM4/HBM4EがAIメモリのデファクトとなる
② シナリオ2:HBM不足が長期化し、代替アーキテクチャが台頭
③ シナリオ3:地域ブロック化と複数サプライチェーンの共存
92.7 地域別(国別)動向
① 韓国
② 米国
③ アジアその他・欧州
92.8 スタートアップ動向と機会
① メモリ効率化ソフトウェア
② 代替メモリアーキテクチャ
③ パッケージング・テスト・計測
92.9 課題とリスク
① サプライチェーン集中と地政学リスク
② コストと電力
③ 技術的複雑性と歩留まり
92.10 結語:HBM4/HBM4EはAIインフラの「戦略チョークポイント」
93 AI学習/推論ワークロード向け超高速NVMe-oFストレージ・ファブリックの構築
93.1 序論:GPUを待たせないためのストレージ・ファブリック
93.2 技術・構造原理:NVMe-oFストレージ・ファブリックの仕組み
① プロトコルとトランスポート
② ディスアグリゲーテッドNVMeとスケールアウト
③ レイテンシと帯域の最適化
93.3 卓越したビジネスモデル
① 「GPU最適化ストレージ」サービス
② データレイク+AIファブリック統合ソリューション
③ エンタープライズ向け「AI準備済みストレージ基盤」
93.4 業界構造と参入企業
① プレイヤー類型
② 想定される主な企業
93.5 市場・投資動向
① AIストレージ需要の爆発
② 投資の焦点
93.6 2030年に向けた展開シナリオ
① シナリオ1:NVMe-oFがAIストレージのデファクトに
② シナリオ2:一部はオブジェクト直結+ローカルNVMeに回帰
③ シナリオ3:CXLメモリ/SCMとのハイブリッド
93.7 地域別(国別)動向
① 北米
② アジア太平洋
③ 欧州
93.8 スタートアップ動向と機会
① AI向け分散ストレージソフトウェア
② データパイプライン最適化SaaS
③ スマートNIC/DPUベースのストレージオフロード
93.9 課題とリスク
① 複雑な運用とトラブルシューティング
② マルチテナンシーとQoS
③ コスト構造と電力
93.10 結語:NVMe-oFストレージ・ファブリックはAIデータパイプラインの血管網になる
94 エクサバイト級データ時代のデータライフサイクル管理(ホット/ウォーム/コールド階層化)
94.1 序論:エクサバイト級データと経営課題
94.2 構造原理:ホット/ウォーム/コールド階層化の基本モデル
① ホット階層
② ウォーム階層
③ コールド階層
94.3 卓越した先進的ビジネスモデル
① データ価値ベース課金ストレージサービス
② AIドリブン・ライフサイクル最適化SaaS
③ データ・アズ・ア・プロダクト基盤
94.4 業界構造と参入企業
① 主要プレイヤーの類型
② 代表的な参入企業イメージ
94.5 市場・投資動向
① データ増大と規制強化
② 投資の主な方向性
94.6 2030年に向けた展開シナリオ
① シナリオ1:自動階層化が標準機能化
② シナリオ2:マルチクラウド分散管理の複雑性が顕在化
③ シナリオ3:データ削減と「データミニマリズム」への回帰
94.7 地域別(国別)動向
① 北米
② 欧州
③ アジア太平洋
94.8 スタートアップ動向と機会
① インテリジェントデータ分類とポリシーエンジン
② クロスクラウド・データオーケストレーション
③ グリーン・ストレージとカーボン最適化
94.9 課題とリスク
① メタデータ爆発と可観測性
② ガバナンスと自動化のバランス
③ ベンダーロックインと移行コスト
94.10 結語:データライフサイクル管理は「保存の技術」から「価値とリスクの制御」へ
95 ストレージクラスメモリ/次世代ストレージ
95.1 序論:メモリとストレージの境界が消えるデータセンター
95.2 技術と構造原理:SCMと次世代ストレージの位置づけ
① ストレージクラスメモリの特徴
② 次世代ストレージの広義のカテゴリ
③ メモリ階層との統合
95.3 卓越したビジネスモデル
① メモリ・センタードな「データベース/AI専用ノード」
② 「ホットデータSLA」に基づく階層型ストレージサービス
③ AI/分析ワークロード向けの「ストレージ近傍計算」
95.4 業界構造と参入企業
① 代表的なプレイヤー類型
② 主要企業(例示)
95.5 市場・投資動向
① SCM・次世代ストレージ市場の成長ドライバー
② 投資の焦点
95.6 2030年に向けた展開シナリオ
① シナリオ1:SCMがメインストリーム階層として定着
② シナリオ2:SCMはニッチ、NVMeが主役のまま
③ シナリオ3:CXLメモリと融合した「メモリファブリック」へ
95.7 地域別(国別)動向
① 北米
② アジア太平洋
③ 欧州
95.8 スタートアップ動向と機会
① SCMネイティブデータベース/キャッシュ
② データ配置・ライフサイクル最適化プラットフォーム
③ コンピュテーショナル/スマートストレージ
95.9 課題とリスク
① コストと技術成熟度
② ソフトウェア対応と複雑性
③ 信頼性とデータ保護
95.10 結語:SCM/次世代ストレージは「データ重心」を再定義する
【 サステナビリティ・ESG・規制対応 】
96 WUE(水使用効率)の最小化とウォーターポジティブ目標への取組み
96.1 序論:AIデータセンターと水資源制約
96.2 WUE最小化の構造原理
① 冷却方式と水利用の関係
② WUE低減の技術的アプローチ
96.3 ウォーターポジティブを支えるビジネスモデル
① 水リサイクル・水再生インフラとの共同投資
② 流域スチュワードシップとクレジットスキーム
③ ウォーターアズアサービス(WaaS)
96.4 業界構造と参入企業
① 主なプレイヤー類型
② 代表的な企業イメージ(国内外)
96.5 市場・投資動向
① 水ストレス地域での立地制約
② 投資テーマ
96.6 2030年に向けた展開シナリオ
① シナリオ1:WUEほぼゼロ+ウォーターポジティブの新標準化
② シナリオ2:地域ごとの差異が拡大
③ シナリオ3:水・エネルギー・土地を統合した「マルチリソース最適化」
96.7 地域別(国別)動向
① 北米
② 欧州
③ アジア太平洋
96.8 スタートアップ動向と機会
① 水使用可視化・最適化SaaS
② モジュラー再生水ユニット
③ ウォーターポジティブ認証・トレーサビリティ
96.9 課題とリスク
① 水の定義とウォーターポジティブ算定の難しさ
② コストと技術ハードル
③ 規制・コミュニティとの関係
96.10 結語:WUE最小化とウォーターポジティブは「社会的ライセンス」の条件になる
97 Climate Neutral Data Centre Pact(2030年カーボンニュートラル目標)への参画と進捗
97.1 序論:自主イニシアティブとしてのClimate Neutral Data Centre Pact
97.2 構造原理:CNDCPの目標体系とメカニズム
① 主要KPIとコミットメント
② ガバナンスと検証
97.3 卓越した先進的ビジネスモデル
① 「クライメートニュートラルDC」ブランドのプレミアム化
② クラウド・SaaSのグリーンSLA
③ グリーン・ファイナンスとの連動
97.4 業界構造と参入企業
① 参画企業の特徴
② CNDCPが業界に与える影響
97.5 市場・投資動向
① 再エネ・電力調達戦略
② エネルギー効率・冷却・廃熱再利用へのCAPEX
97.6 2030年に向けた展開シナリオ
① シナリオ1:CNDCP目標が大筋で達成されるケース
② シナリオ2:一部分野で目標未達となり、規制が強化されるケース
③ シナリオ3:CNDCPがグローバル標準へ拡張するケース
97.7 地域別(国別)動向
① 欧州
② 北米
③ アジア太平洋
97.8 スタートアップ動向と機会
① デカーボナイゼーション分析・レポーティングSaaS
② 再エネ・フレキシビリティ連携プラットフォーム
③ ライフサイクルCO2削減ソリューション
97.9 課題とリスク
① 自主イニシアティブの信頼性
② AIブームによる需要増加とのトレードオフ
③ 地域格差と公平性
97.10 結語:CNDCPは「規制と市場の中間レイヤ」としてDC産業の方向性を決める
98 Scope 1/2/3排出量のサプライチェーン全体開示(EU CSRD/エネルギー効率指令)
98.1 序論:AIデータセンターと「見える化」義務の時代
98.2 構造原理:Scope 1/2/3とEU CSRD/EED要求
① Scope 1/2/3の定義とDCへの適用
② CSRDとEEDの枠組み
98.3 先進的ビジネスモデル:排出可視化を価値に変える
① 「カーボントランスペアレントDC」モデル
② 排出連動型サービス設計
③ サプライチェーン連携による「インベントリ・アズ・ア・サービス」
98.4 業界構造と参入企業
① 主なプレイヤーと役割
② 代表的な参入企業イメージ
98.5 市場・投資動向
① ESG開示需要の急増
② 投資テーマ
98.6 2030年に向けた展開シナリオ
① シナリオ1:Scope 1/2/3の高信頼開示が定着
② シナリオ2:Scope 3データの精度と負荷が課題となる
③ シナリオ3:排出データに基づく差別化と価格形成
98.7 地域別(国別)動向
① 欧州
② 北米
③ アジア太平洋
98.8 スタートアップ動向と機会
① DC特化型カーボンインテリジェンスプラットフォーム
② サプライチェーン排出データマーケットプレイス
③ CSRD/ESRS対応レポーティングSaaS
98.9 課題とリスク
① データ品質と監査負荷
② グリーンウォッシュと指標の乱立
③ ITサービス価格と競争への影響
98.10 結語:Scope 1/2/3開示はデータセンタービジネスの前提条件になる
99 カーボンアウェア・ワークロードスケジューリング(再エネ発電時間帯へのシフト)
99.1 序論:電力カーボン強度を前提にした次世代DC運用
99.2 構造原理:カーボンアウェア・スケジューリングの基本モデル
① 時間シフトと空間シフト
② カーボン強度シグナルとスケジューラ
99.3 卓越した先進的ビジネスモデル
① グリーンSLA付きコンピューティングサービス
② 24/7カーボンフリー電力との連動
③ エンタープライズ向け「カーボン最適化オーケストレーション」
99.4 業界構造と参入企業
① 主要プレイヤーの役割
② 想定される参入企業(イメージ)
99.5 市場・投資動向
① ESG・CSRD対応としての需要
② 電力価格変動と相乗効果
99.6 2030年に向けた展開シナリオ
① シナリオ1:AI/バッチ系で標準機能化
② シナリオ2:リアルタイム系は間接的最適化
③ シナリオ3:グリッドとの双方向最適化
99.7 地域別(国別)動向
① 欧州
② 北米
③ アジア太平洋
99.8 スタートアップ動向と機会
① カーボンアウェア・オーケストレーションSaaS
② カーボン強度データプラットフォーム
③ 「グリーンジョブ・マーケットプレイス」
99.9 課題とリスク
① 性能・レイテンシ・SLAとのトレードオフ
② データの信頼性と標準化
③ カーボンリーケージとグリーンウォッシュ
99.10 結語:カーボンアウェア・スケジューリングはITと電力を統合する新しいオペレーティングモデル
100 サーバー機器のエンボディドカーボン削減と循環型IT(リファービッシュ/リユース)
100.1 序論:エンボディドカーボンが次世代DCのボトルネックになる
100.2 構造原理:エンボディドカーボン削減のメカニズム
① 製造フェーズとライフサイクル設計
② 利用フェーズの延命と再配備
100.3 卓越した先進的ビジネスモデル
① OEM主導の「サブスクリプション型サーバー+回収」モデル
② 循環型ITマーケットプレイス
③ サービスとしての「カーボン最適化更新計画」
100.4 業界構造と市場・投資動向
① 業界構造
② 投資動向
100.5 2030年に向けた展開シナリオ
① シナリオ1:循環型ITがメインストリーム化
② シナリオ2:ハイエンド市場とセカンドライフ市場の二極化
③ シナリオ3:規制による「デザインフォーサーキュラリティ」の義務化
100.6 地域別(国別)動向
① 欧州
② 北米
③ アジア太平洋
100.7 スタートアップ動向と機会
① 高度リファービッシュ/テストプラットフォーム
② LCA・カーボンラベリングSaaS
③ ITAD×サプライチェーン統合サービス
100.8 課題とリスク
① 性能・信頼性・サポートへの不安
② データセキュリティとコンプライアンス
③ 経済性とインセンティブ設計
100.9 結語:サーバーの循環型ITは次世代DCの競争力とライセンスを同時に支える
101 データセンター立地と水資源ストレス地域回避の環境アセスメント基準
101.1 序論:水ストレスが立地戦略の制約条件になった
101.2 環境アセスメント基準の構造原理
① 水ストレス指標と立地スクリーニング
② 水影響アセスメントの主要項目
③ 回避・最小化・補償の階層
101.3 卓越した先進的ビジネスモデル
① ウォータースマート・データセンターキャンパス
② 流域パートナーシップ型立地戦略
③ ウォーターポジティブ・コロケーションサービス
101.4 業界構造と市場・投資動向
① 業界構造
② 投資動向
101.5 2030年に向けた展開シナリオ
① シナリオ1:水ストレス回避がデファクト基準に
② シナリオ2:水ストレス地域における「水ゼロ」条件付き開発
③ シナリオ3:水リスクを織り込んだ資本市場のシグナル
101.6 地域別(国別)動向
① 北米
② 欧州
③ アジア太平洋
101.7 スタートアップ動向と機会
① 水リスクマッピングとシナリオ分析
② データセンター向け水フットプリント管理プラットフォーム
③ 再生水・海水淡水化のモジュラーソリューション
101.8 課題とリスク
① 指標と実態のギャップ
② 社会的受容性とガバナンス
③ 技術コストと競争力
101.9 結語:水資源を前提とした立地評価が次世代データセンターの必須条件になる
102 PUE 1.2以下の達成義務化とEU Energy Efficiency Directive(EED)対応
102.1 序論:AIデータセンター時代のPUE規制強化
102.2 規制と指標:EEDの枠組みとPUE 1.2の意味
① EEDとデータセンター義務
② PUE 1.2以下の水準
102.3 卓越したビジネスモデル
① 「PUE保証付きグリーンDC」モデル
② ウェイストヒート(廃熱)リユース事業
③ エネルギー・アズ・ア・サービス(EaaS)型DC
102.4 技術・構造原理:PUE 1.2を実現する設計
① 電源・配電の高効率化
② 冷却アーキテクチャ
③ IT負荷側の最適化
102.5 業界構造と参入企業
① プレイヤー類型
② 代表的な企業イメージ
102.6 市場・投資動向
① 規制ドリブンの投資サイクル
② グローバルへの波及
102.7 2030年に向けた展開シナリオ
① シナリオ1:PUE 1.2が事実上の新標準に
② シナリオ2:液冷・高密度化が必須テクノロジーに
③ シナリオ3:エネルギーフロー最適化型キャンパス
102.8 地域別(国別)動向
① 欧州
② 北米
③ アジア太平洋
102.9 スタートアップ動向と機会
① AIベースのエネルギー最適化プラットフォーム
② 液冷・モジュラー冷却ソリューション
③ 廃熱利用と地域エネルギー連携
102.10 課題とリスク
① PUE偏重と指標の限界
② レガシーサイトの取り残し
③ 技術と人材の複雑化
102.11 結語:PUE 1.2義務化は「エネルギー統合産業」としてのDCを加速する
【 エッジコンピューティング・分散インフラ 】
103 モジュラーデータセンター
103.1 序論:AI時代の「組み立て式インフラ」
103.2 構造原理:モジュラーデータセンターの設計思想
① プレファブ+スケールアウト
② ファクトリー・インテグレーション
③ 柔軟な配置と再配置
103.3 卓越した先進的ビジネスモデル
① 「DC-as-a-Product」から「DC-as-a-Service」へ
② AI/エッジ向け専用モジュール
③ 共同投資型キャンパスモデル
103.4 業界構造と市場・投資動向
① プレイヤー構造
② 投資トレンド
103.5 2030年に向けた展開シナリオ
① シナリオ1:モジュラーが中小規模DCの主流に
② シナリオ2:AI/エッジ向けの高速展開基盤として定着
③ シナリオ3:再利用・再配置可能な「循環型インフラ」
103.6 地域別(国別)動向
① 北米
② 欧州
③ アジア太平洋
103.7 スタートアップ動向と機会
① 高密度液冷モジュール
② モジュラーDC運用SaaS
③ 環境適応型モジュール
103.8 課題とリスク
① 標準化と相互運用性
② コストとスケールメリットのバランス
③ 規制・認証・セキュリティ
103.9 結語:モジュラーデータセンターは「素早く動けるデータセンター戦略」の中核になる
104 Near-Edgeにおける高密度AIクラスタ展開(5G/IoT/自動運転向け低レイテンシ)
104.1 序論:クラウドと現場の「あいだ」を埋めるNear-Edge
104.2 構造原理:Near-Edge高密度AIクラスタのアーキテクチャ
① ネットワーク・トポロジーとレイテンシ
② コンピュート階層と役割分担
③ 高密度AIクラスタの設計
104.3 卓越したビジネスモデル
① 自動運転・モビリティ向け「地域AIコントロールプレーン」
② 通信キャリア主導の「5G+Near-Edge AI」パッケージ
③ 産業IoT向け「AI推論スポット」の提供
104.4 業界構造と参入企業
① プレイヤーの役割
② 想定される参入企業(国内外)
104.5 市場・投資動向
① 投資ドライバー
② 収益モデル
104.6 2030年に向けた展開シナリオ
① シナリオ1:主要都市圏ごとにNear-Edge AIゾーンが整備
② シナリオ2:企業キャンパス内Near-Edgeの普及
③ シナリオ3:分散展開のコストと複雑性による再集約
104.7 地域別(国別)動向
① 北米
② 欧州
③ アジア太平洋
104.8 スタートアップ動向と機会
① Near-Edge向けAIオーケストレーション
② 高密度・省電力ハードウェア
③ ドメイン特化AIサービス
104.9 課題とリスク
① オペレーションとセキュリティ
② ビジネスケースの確立
③ 標準化と相互運用性
104.10 結語:Near-Edge高密度AIクラスタはリアルタイム社会の「現場インフラ」
105 Far-Edge(マイクロデータセンター)のユースケース成熟と展開経済性
105.1 序論:Far-Edgeは「物理世界に最も近いクラウド層」
105.2 構造原理:マイクロデータセンターの設計思想と役割
① アーキテクチャの特徴
② ネットワークとの関係
③ ワークロードの特徴
105.3 卓越した先進的ビジネスモデル
① 店舗・支店向け「マイクロクラウド・ボックス」
② 産業キャンパス向け「OT/IT統合エッジプラットフォーム」
③ スマートシティ・インフラ向け「ストリートレベルDC」
④ 通信事業者の「ハイブリッドCPE+マイクロDC」
105.4 業界構造と参入企業
① プレイヤー分類
② 代表的なプレイヤー像
105.5 市場・投資動向と展開経済性
① CAPEX・OPEX構造
② ユースケース成熟度との関係
③ スケールメリットのポイント
105.6 2030年に向けた展開シナリオ
① シナリオ1:業種別「成功パターン」の確立と量産フェーズ
② シナリオ2:Near-Edgeとの役割分担の整理
③ シナリオ3:マイクロDCの統廃合とバーチャル化
105.7 地域別(国別)動向
① 北米
② 欧州
③ アジア太平洋
105.8 スタートアップ動向と機会
① マイクロDC運用自動化プラットフォーム
② ドメイン特化型マイクロDCソリューション
③ 省電力・耐環境ハードウェア
105.9 課題とリスク
① 運用複雑性と人材不足
② セキュリティと物理リスク
③ ビジネスケースの不確実性
105.10 結語:Far-Edgeは「必要な場所にだけクラウドを持ち込む」ための経済設計が鍵になる
106 ハイブリッドアーキテクチャ(ハイパースケール+コロケーション+オンプレ+エッジ)の確立
106.1 序論:単一クラウドから「多層ハイブリッド基盤」へ
106.2 構造原理:4レイヤ統合アーキテクチャの基本モデル
① レイヤ別の役割分担
② コントロールプレーンとデータプレーンの分離
③ ポリシーベースのワークロード配置
106.3 卓越した先進的ビジネスモデル
① 「ハイブリッド・クラウドファブリック」提供モデル
② 「オンプレ拡張クラウド」モデル
③ 「ハイブリッド・マネージドサービス」モデル
④ 「ハイブリッド・ソブリンリージョン」モデル
106.4 業界構造とプレイヤーの再編
① ハイパースケール事業者の進化
② コロケーション事業者のポジション
③ オンプレ・エンタープライズDCの再定義
④ エッジ/通信事業者の役割
106.5 市場・投資動向(2026〜2030)
① 投資の主なテーマ
② 需要側の動き
106.6 2030年に向けた展開シナリオ
① シナリオ1:ハイブリッドがデフォルト前提となる
② シナリオ2:クラウド・DC・ネットワークの垣根が曖昧化
③ シナリオ3:複雑性とコストによる再集中
106.7 地域別(国別)動向
① 北米
② 欧州
③ アジア太平洋
106.8 スタートアップ動向と機会
① ハイブリッド・オーケストレーション/プラットフォーム
② 可観測性・コスト・カーボン最適化ツール
③ セキュリティとゼロトラスト・ハイブリッド
106.9 課題とリスク
① アーキテクチャとガバナンスの複雑化
② スキル・人材面のボトルネック
③ ベンダーロックインと標準化不足
106.10 結語:ハイブリッドアーキテクチャは「ビジネス要件駆動の多層最適化」
107 エッジデータセンターの標準化された展開モデルとリモート管理自動化
107.1 序論:エッジ拠点爆発時代に必要な「工業化されたDC運用」
107.2 構造原理:標準化されたエッジDCリファレンスモデル
① ハードウェア標準化
② ソフトウェア・ネットワーク標準化
③ 運用プロセス標準化
107.3 卓越した先進的ビジネスモデル
① 「エッジDC as a Platform」モデル
② 「テンプレート化ユースケース・パッケージ」
③ 「マルチテナント・エッジ拠点共有」
107.4 リモート管理自動化の構造
① 監視・可観測性
② 自動制御・自己修復
③ セキュリティ・ゼロトラスト設計
107.5 業界構造と市場・投資動向
① 業界構造
② 投資動向
107.6 2030年に向けた展開シナリオ
① シナリオ1:標準筐体+テンプレートで「量産フェーズ」へ
② シナリオ2:エッジ階層間の自動ワークロードオーケストレーション
③ シナリオ3:規制・標準化と連動したエコシステムの形成
107.7 地域別(国別)動向
① 北米
② 欧州
③ アジア太平洋
107.8 スタートアップ動向と機会
① エッジ運用自動化SaaS/AIOps
② インフラ軽量化・耐環境技術
③ テンプレート化アプリケーション
107.9 課題とリスク
① 規模の呪いと運用負荷
② セキュリティ・プライバシー
③ ベンダーロックインと相互運用性
107.10 結語:エッジDCの価値は「どれだけ工業化できるか」で決まる
108 通信事業者(Telco)エッジとパブリッククラウド・エッジの統合・競争
108.1 序論:ネットワーク主権とクラウド主権のせめぎ合い
108.2 構造原理:Telcoエッジとクラウドエッジの位置づけ
① Telcoエッジの特性
② パブリッククラウド・エッジの特性
③ 統合モデルの基本パターン
108.3 卓越した先進的ビジネスモデル
① ネットワークAPI統合型「Telco-as-a-Service」
② 共同ブランドの「統合エッジゾーン」
③ Telcoエッジを利用したB2B2Xプラットフォーム
④ クラウドエッジ主導の「グローバル分散AI推論基盤」
108.4 業界構造と市場・投資動向
① 業界構造の再編
② 投資テーマ
108.5 2030年に向けた展開シナリオ
① シナリオ1:協調優位型エコシステム
② シナリオ2:クラウド主導でTelcoが「ホワイトボックス化」
③ シナリオ3:規制・主権要件により地域ごとに分断
108.6 地域別(国別)動向
① 北米
② 欧州
③ アジア太平洋
108.7 スタートアップ動向と機会
① マルチクラウド・マルチTelcoエッジオーケストレーション
② ネットワークAPI活用アプリ
③ セキュリティ・可観測性
108.8 課題とリスク
① ビジネスモデルと収益分配
② 標準化と相互運用性
③ 投資負担と需要不確実性
108.9 結語:Telcoエッジとクラウドエッジの統合は「開発者視点」で決着する
109 分散型クラウド/エッジクラウド
109.1 序論:クラウドは「巨大な中央集権」から「多層分散」へ
109.2 構造原理:分散型クラウド/エッジクラウドのアーキテクチャ
① 多層構造
② 管理・制御の抽象化
③ データの一貫性と同期
109.3 卓越した先進的ビジネスモデル
① 「クラウド+ローカル」統合プラットフォーム
② ローカルSaaS/AIインフェレンスの「エッジ・アズ・ア・サービス」
③ データ主権・ローカルコンプライアンス対応クラウド
109.4 業界構造と参入企業
① プレイヤー類型
② 代表的な参入企業イメージ
109.5 市場・投資動向
① 成長ドライバー
② 投資の焦点
109.6 2030年に向けた展開シナリオ
① シナリオ1:分散クラウドがデフォルトのアプリ基盤に
② シナリオ2:業種別の専用エッジプラットフォームが乱立
③ シナリオ3:分散管理の複雑性と規模経済の再集中
109.7 地域別(国別)動向
① 北米
② 欧州
③ アジア太平洋
109.8 スタートアップ動向と機会
① 分散オーケストレーション/開発者体験(DX)向上
② セキュリティとゼロトラスト・エッジ
③ ドメイン特化エッジAI
109.9 課題とリスク
① 管理の複雑性と運用コスト
② 標準化の遅れとベンダーロックイン
③ ビジネスケースの不確実性
109.10 結語:分散型クラウド/エッジクラウドは「場所を問わないクラウド体験」を実現する鍵
【 物理・サイバーセキュリティ・レジリエンス 】
110 AI駆動サイバー脅威検知とAI駆動攻撃(AIvs.AI)の攻防
110.1 序論:サイバー空間における「AI同士の戦争」の始まり
110.2 構造原理:AI駆動防御とAI駆動攻撃
① 防御側AIの基本構造
② 攻撃側AIの基本構造
③ AI vs. AI の力学
110.3 卓越した先進的ビジネスモデル
① 「AIネイティブSOCプラットフォーム」
② 「攻撃シミュレーション as a Service」
③ 「AIモデル防衛サービス」
④ 「サプライチェーン/クラウド連携型セキュリティマーケットプレイス」
110.4 業界構造と市場・投資動向
① 業界構造
② 投資動向
110.5 2030年に向けた展開シナリオ
① シナリオ1:AI主導の「自律防御インフラ」への収束
② シナリオ2:AI駆動攻撃の高度化と「ステルス化」
③ シナリオ3:規制・倫理・国際ルールの形成
110.6 地域別(国別)動向
① 北米
② 欧州
③ アジア太平洋
110.7 参入企業の例とポジショニング(イメージ)
110.8 スタートアップ動向と機会
① ハイブリッド・マルチクラウド対応AI検知
② AIモデル防衛・敵対的機械学習対策
③ ヒューマンインタラクション防御
110.9 課題とリスク
① 誤検知と運用負荷
② データ品質とプライバシー
③ 攻撃側AIへの技術拡散
110.10 結語:AIを「攻撃の道具」ではなく「レジリエンスの基盤」にするために
111 物理セキュリティとサイバーセキュリティのIT/OT統合運用
111.1 序論:データセンターは「一つの攻撃面」として扱う時代
111.2 構造原理:IT/OT/物理の統合セキュリティアーキテクチャ
① 共通リスクモデルとポリシー
② データレイク型統合監視基盤
③ セグメンテーションとゾーニング
111.3 卓越した先進的ビジネスモデル
① 「コンバージド・セキュリティオペレーションセンター(CSOC)」
② 重要インフラ向け「IT/OT統合マネージドサービス」
③ 「スマートデータセンター・セキュリティプラットフォーム」
④ 「ゼロトラスト×OT」コンサルティングと導入支援
111.4 業界構造と市場・投資動向
① 業界構造
② 投資動向
111.5 2030年に向けた展開シナリオ
① シナリオ1:統合運用がデータセンター運営の標準になる
② シナリオ2:AIによる「統合状況認識」と予兆検知
③ シナリオ3:サプライチェーンと第三者リスクの統合管理
111.6 地域別(国別)動向
① 北米
② 欧州
③ アジア太平洋
111.7 スタートアップ動向と機会
① 統合可視化・ダッシュボード
② OTセキュリティ×クラウド連携
③ セキュリティと安全(Safety)の連携
111.8 課題とリスク
① 組織サイロと責任分界
② レガシーOTと新技術のギャップ
③ プライバシーと監視のバランス
111.9 結語:物理・OT・ITを一体で守れるかが次世代データセンターの勝敗を分ける
112 スマートセキュリティフェンシング・侵入検知システム(PIDs)のインテリジェント化
112.1 序論:データセンター外周は「AI化された境界防衛」へ
112.2 構造原理:インテリジェントPIDsの技術アーキテクチャ
① センサー多様化とセンサー融合
② AI駆動ビデオアナリティクス
③ システム統合と運用フロー
112.3 卓越した先進的ビジネスモデル
① データセンター向け「AIフェンス・マネージドサービス」
② 既設CCTV活用型「AIエッジアップグレード」
③ 重要インフラ向け統合プラットフォーム
112.4 業界構造と主要プレイヤー
① 業界構造の概観
② データセンター物理セキュリティ分野の代表的企業タイプ
112.5 市場規模・投資動向
112.6 2030年に向けた展開シナリオ
① シナリオ1:AIネイティブPIDsへの全面移行
② シナリオ2:外周・建屋・サイバーの統合防御
③ シナリオ3:クラウド型PIDsプラットフォームとサービタイゼーション
112.7 地域別(国別)動向
① 北米
② 欧州
③ アジア太平洋
112.8 スタートアップ動向と機会
① AIビデオアナリティクス特化
② センサー・IoT融合とエネルギー最適化
③ フォレンジック・インテリジェンスと保険連携
112.9 課題とリスク
① 誤報・未検知のトレードオフ
② プライバシーとデータ保護
③ システム複雑化と運用スキル
112.10 結語:インテリジェントPIDsは次世代データセンターの「第一防衛線」
113 ランサムウェア二重脅迫への対応と重要インフラとしてのセキュリティ規制強化
113.1 序論:データセンターは二重脅迫の「ハブリスク」
113.2 構造原理:二重脅迫型ランサムウェアとデータセンターの脆弱性
① 二重脅迫のメカニズム
② データセンター特有の攻撃面
113.3 卓越したビジネスモデル:二重脅迫を前提とした「レジリエンス・サービス」
① データセンター向けインシデントレスポンス/デジタルフォレンジック・リテイナー
② 「ランサムウェア耐性アズアサービス」
③ 保険・規制準拠と連動したセキュリティ評価サービス
113.4 規制強化と業界構造の変化
① 重要インフラとしての位置付け
② ベンダーと事業者の役割再定義
113.5 市場・投資動向
113.6 2030年に向けた展開シナリオ
① シナリオ1:身代金支払い抑制とレジリエンスの標準化
② シナリオ2:二重脅迫から「三重・四重脅迫」へ
③ シナリオ3:セキュリティ規制と市場競争の二極化
113.7 地域別動向(概要)
113.8 スタートアップ動向と機会
① 二重脅迫対応に特化したSaaS・サービス
② レジリエンス設計と「セキュア・バイ・デザイン」コンサル
③ 法務・保険・PR連携のクロスドメインサービス
113.9 課題とリスク
① サプライチェーンの複雑さ
② 経営判断と倫理的問題
③ 規制準拠コストとイノベーションのバランス
113.10 結語:二重脅迫時代の競争力は「払わずに立ち直れる力」で決まる
114 ディザスタリカバリ(DR)/事業継続計画(BCP)とマルチリージョン冗長設計
114.1 序論:データセンターの競争軸は「止まらないこと」へ
114.2 構造原理:DR/BCPとマルチリージョン冗長の基本アーキテクチャ
① RTO/RPOとクリティカルサービス階層
② アクティブ−アクティブ/アクティブ−スタンバイ
③ データレプリケーションと整合性モデル
114.3 卓越した先進的ビジネスモデル
① 「レジリエント・リージョン・プラットフォーム」モデル
② BCPアズアサービス(BCPaaS)
③ マルチクラウド/マルチDC・オーケストレーションサービス
④ サイバーインシデント統合DRサービス
114.4 業界構造:クラウドハイパースケーラーとコロケーションの役割分担
① クラウド事業者
② コロケーション/ホールセールDC
③ 通信事業者・MSSP・SI
114.5 市場・投資動向
114.6 2030年に向けた展開シナリオ
① シナリオ1:DRの「インビジブル化」と自動復旧
② シナリオ2:規制とDRの一体化
③ シナリオ3:レジリエンスとサステナビリティの統合
114.7 地域別(国別)動向の概観
114.8 参入企業の類型(国内外の代表例イメージ)
114.9 スタートアップ動向と新たな機会
① 自動DRオーケストレーションSaaS
② 可観測性とレジリエンスの統合プラットフォーム
③ DRテスト自動化と「ゲームデイ」サービス
114.10 課題とリスク
① コストと複雑性
② 組織とプロセスの整合性
③ 依存関係の隠れた集中リスク
114.11 結語:レジリエンスを「設計し、売り、証明できるか」が次世代データセンターの勝敗を決める
115 ゼロトラストアーキテクチャ(ZTA)のデータセンター全レイヤーへの適用拡大
115.1 序論:境界なきデータセンター時代の前提条件としてのZTA
115.2 構造原理:データセンターZTAのレイヤーモデル
① アイデンティティ中心のセキュリティ
② マイクロセグメンテーションと暗号化
③ 継続的モニタリングとポリシー強制
115.3 卓越した先進的ビジネスモデル
① 「ZTA as a Fabric」モデル
② サービスメッシュ+ZTA統合プラットフォーム
③ コロケーション事業者による「ゼロトラスト・コロケ」
④ ZTAマネージドセキュリティサービス(MSSP)
115.4 業界構造と市場・投資動向
① 業界構造
② 投資トレンド
115.5 データセンター全レイヤーへの適用拡大
① 物理・施設レイヤー
② ネットワーク・ハイパーバイザーレイヤー
③ プラットフォーム・アプリケーションレイヤー
④ データ・AIレイヤー
115.6 2030年に向けた展開シナリオ
① シナリオ1:ZTAがデータセンター設計のデフォルト原則に
② シナリオ2:自動化・AIによる「セルフディフェンシブDC」
③ シナリオ3:プライバシー・主権要件との統合
115.7 地域別(国別)動向
① 北米
② 欧州
③ アジア太平洋
115.8 スタートアップ動向と機会
① ポリシー管理と可視化の「コントロールタワー」
② マイクロセグメンテーション特化ベンダー
③ データ中心ZTAと機密計算
115.9 課題とリスク
① 複雑性と運用負荷
② レガシーシステムとのギャップ
③ 人材と文化
115.10 結語:ZTAは次世代データセンターの「セキュリティOS」