プレスリリース
日本のAIデータセンター市場2035年、市場規模・企業動向・分析レポートを発表
株式会社マーケットリサーチセンター（本社：東京都港区、世界の市場調査資料販売）では、「日本のAIデータセンター市場2035年、英文タイトル：Japan AI Data Center Market Research 2035」調査資料を発表しました。本資料には、日本市場規模、企業動向、セグメント別予測、市場シェアなどの情報などが盛り込まれています。
■主な掲載内容
日本のAIデータセンター市場は、2025年に63億米ドルに達し、2035年には590億米ドルまで拡大すると予測されている。2026～2035年の年平均成長率（CAGR）は25％と非常に高く、生成AI、大規模言語モデル（LLM）、HPC、企業向けAIの急速な普及が最大の成長要因となっている。AI処理には大規模GPUクラスター、高密度ラック、低遅延ネットワーク、大容量ストレージが必要であるため、従来型データセンターからAI特化型インフラへの投資が加速している。
この市場の拡大は、クラウドAI、ソブリンAI、企業のデジタルトランスフォーメーションなど複数の需要源によって支えられている。大手クラウド事業者、テクノロジーベンダー、コロケーション事業者は、AI向け高性能計算設備、液冷、高効率電源、次世代ネットワークを備えた施設を相次いで開発している。一方で、電力不足、建設費上昇、用地不足、高密度AI設備導入の難しさが市場拡大の制約となっている。
市場成長への寄与度では、生成AIとLLMの商用化が40％で最大のドライバーとされ、企業AI導入が30％で続く。さらに、GPU、AIアクセラレータ、HBM、高速ネットワークなどの技術進歩も市場成長の18％に寄与するとされている。2026年にはコンポーネント別でハードウェアが75％を占める見通しであり、日本のAIデータセンター投資が現時点では設備・計算資源中心であることが分かる。
日本政府もAI計算基盤を戦略インフラとして重視している。原文では、2024年に政府が国内AI・コンピューティング強化へ約7,250億円、約4億8,000万米ドルを投資するとされている。また、国内でのAI処理能力とデータ主権を確保するため、海外クラウドだけに依存しないソブリンAI基盤への投資も進んでいる。
市場では巨額の民間投資も計画されている。Blackstoneは、日本のAIデータセンターへ今後3～5年間で約300億米ドルを投資し、合計1GW超の電力容量を目指す計画を発表したとされる。これは、日本市場が従来の一般的なコロケーション需要ではなく、AI専用の超大型インフラ投資フェーズへ移行していることを示している。
日本はAIインフラの戦略拠点になりつつあり、国際クラウド企業、データセンター運営会社、投資ファンドが数十億ドル規模の資金を投入している。成長の中心は依然として東京と大阪だが、電力と土地の制約から、今後は地方都市や二次拠点への開発が増える可能性が高い。
AIデータセンターでは、ラック当たりの電力密度が急速に上昇している。そのため、従来型の空冷だけではGPUクラスターを十分に冷却できず、Direct-to-Chip、液浸冷却、リアドア熱交換器などの液冷技術が重要になっている。冷却性能そのものがAI計算能力を最大限発揮できるかどうかを左右するため、今後は冷却技術がデータセンターの差別化要因になる。
ソブリンAIとデータローカライゼーションも重要な成長テーマである。政府機関、金融、医療、重要インフラなどでは、機密データを国外クラウドへ移したくない需要があり、国内でAIモデルの学習・推論を実行できる計算基盤が必要になる。これが国内データセンター投資を押し上げる。
また、製造、スマートシティ、ロボット、物流、自動運転など、低遅延が重要なAI用途が増えるほど、中央のハイパースケール施設だけでなく、エッジAIデータセンターの重要性も高まる。リアルタイム制御では、データを遠隔クラウドまで送る遅延が問題になるため、利用地点に近い場所で推論処理を行う必要がある。
市場は、コンポーネント、データセンタータイプ、導入モデル、AIワークロード、冷却方式、電力容量などで細分化されている。コンポーネントはハードウェア、ソフトウェア、サービス、データセンタータイプはハイパースケール、コロケーション、企業内、エッジAI、導入モデルはクラウド、オンプレミス、ハイブリッドに分かれる。AIワークロードではAI学習、推論、生成AI、HPC、機械学習・分析などが対象となる。
冷却方式では空冷、液冷、ハイブリッド冷却などがあり、電力容量では50MW以下、51～100MW、100MW超に分類されている。AIデータセンターは一般的な企業向けデータセンターより電力密度が高いため、今後は100MW超の大型キャンパス型施設も重要になる。
市場の大きな混乱要因はAI半導体の供給不足である。GPU、AIアクセラレータ、HBMだけでなく、先端パッケージ基板、電力半導体、サーバー部品まで供給が逼迫しており、一部部品では6～12か月のリードタイムが発生しているとされる。
AIチップや先端パッケージの生産が少数企業に集中していることも、日本のAIインフラにとって脆弱性となる。建物と電力を確保できてもGPUが届かなければAIデータセンターとして稼働できないため、半導体供給網そのものがデータセンター建設速度を左右する。
原文では、NVIDIAのデータセンター関連売上が一四半期で263億米ドルを超え、GPUやHBM需要が供給能力を大幅に上回ったとされている。日本の電子部品メーカーもAIサーバー向け部品需要の急増を報告しており、部品不足によってデータセンター開発が遅延する可能性がある。
企業評価では、NTT DATA、AWS、Microsoft、Google Cloudが「Stars」とされている。これらの企業は、日本国内で大規模クラウド・データセンター基盤を持ち、GPU計算、生成AI、機械学習、ソブリンAIなどへ投資している。
Digital Realty、Equinix、AirTrunk、Colt Data Centre Servicesは、AI需要を取り込むため急速にハイパースケール・コロケーション能力を拡張している企業として位置づけられている。KDDI、IDC Frontier、NECは国内クラウド、通信インフラ、企業AI需要を背景に成長余地が大きいとされる。
Fujitsuについては、原文の評価では大規模商用AIデータセンター運営よりも、企業IT、システムインテグレーション、AIソリューションに強みがあるため、AIデータセンター単体の市場評価では相対的に下位分類とされている。ただし、日本のデジタルインフラ全体では重要なプレーヤーである。
成長ドライバーの中で最大なのは生成AI・LLMである。大規模モデル学習には数千～数万基規模のGPUを同時稼働させる必要があり、高密度ラック、高速ネットワーク、大容量ストレージ、液冷を備えた専用施設が必要になる。原文では、生成AI・LLMの商用化が市場成長への寄与40％と評価されている。
企業AI導入も30％の成長寄与を持つ。製造、自動車、金融、医療、小売、通信、産業オートメーションなどで、予測分析、スマート製造、不正検知、医療AI、顧客分析、ロボット、業務自動化が広がり、持続的な計算需要を生んでいる。
政府のデジタル化とソブリンAI政策は、20％の市場成長寄与と評価されている。政府機関、研究機関、防衛、公共部門、国内AI開発企業などが、安全かつ国内管理されたAI計算環境を必要としており、海外インフラ依存を減らす方向が投資を支えている。
GPU、AIアクセラレータ、HBM、ネットワーク技術の進歩は、18％の成長寄与を持つとされる。新世代GPUが登場するほど1ラック当たりの計算能力は高くなる一方、電力・発熱も増えるため、AIネイティブなデータセンター設計への移行が進む。
GPU-as-a-ServiceやAI-as-a-Serviceも重要である。すべての企業がGPUを自前購入するのではなく、クラウドやコロケーション事業者から必要な期間だけ利用するモデルが普及することで、スタートアップや中堅企業でも高度なAI計算資源を利用しやすくなる。原文では、このクラウドAIプロバイダー拡大が市場成長に25％寄与するとされている。
企業AI需要では、日本の製造業が特に重要である。製造業は日本GDPの約20％を占めるとされ、AI、IoT、データ技術を使った効率化が進んでいる。工場の予知保全、品質検査、デジタルツイン、ロボット制御などでは、大量のデータを高速処理するインフラが必要になる。
市場の最大級の制約は電力である。原文の制約分析では、AIの急増する電力消費が市場成長への最大の阻害要因で、28％のドラッグ効果を持つとされている。大規模AIモデル学習では非常に大きな電力を消費するため、単にデータセンター用地を確保するだけでなく、十分な系統接続容量が必要になる。
日本は2050年カーボンニュートラルを目指しているため、AIデータセンターの電力需要増加と脱炭素をどう両立するかが重要な課題になる。再生可能エネルギー、蓄電池、長期電力購入契約、原子力再稼働など、電力供給政策がデータセンター投資に直接影響する可能性がある。
用地不足も大きな制約である。原文では、東京・大阪の適地不足が市場成長を22％押し下げる要因と評価されている。東京・大阪には国内データセンターの約90％が集中するとされ、土地価格、電力、建設資源の不足によってプロジェクトコストと開発期間が増加している。
この集中構造は、今後の地方展開を促す可能性が高い。東京・大阪以外で十分な電力と土地を確保できれば、大規模AIトレーニング施設を地方へ配置し、東京には低遅延が必要な推論・接続拠点を置くという分業も考えられる。
ただし、地方へ移転すると高速ネットワークや電力インフラを新たに整備する必要があるため、土地が安いだけでは十分ではない。電力、光ファイバー、災害リスク、人材、周辺インフラを総合的に評価する必要がある。
冷却コストも18％の成長阻害要因とされる。ラック電力密度が上昇するほど空冷だけでは対応できず、液冷設備の配管、CDU、熱交換器などが必要になるため、初期投資と保守の複雑性が高まる。
一方、液冷は高密度GPUクラスターでは事実上不可避な技術になりつつある。今後は冷却設備がデータセンターの補助設備ではなく、AI計算性能を決める中核インフラになる可能性が高い。
日本特有の地震リスクも14％の制約要因とされる。耐震構造、建物補強、冗長電源、災害復旧設備が必要になるため、他国より建設費が高くなる場合がある。
AIデータセンターでは非常に高額なGPUが大量に設置されるため、地震による損害は通常のオフィス設備より大きい。そのため、耐震性、電源冗長化、ネットワーク冗長化、災害復旧計画が施設選定の重要条件になる。
セグメント別では、ハードウェアが2026年に75％の市場シェアを占めるとされる。AIサーバー、GPU、AIアクセラレータ、高性能ストレージ、高速ネットワークなどへの投資が市場の中心となるためである。
生成AIやLLMでは、従来CPU中心のデータセンターよりGPU・アクセラレータへの依存度が高く、さらにHBMや高速インターコネクトが性能ボトルネックになる。そのため、AIデータセンターではサーバー単体ではなく、GPU、メモリ、ネットワーク、ストレージを一体で設計する必要がある。
METIのデジタルインフラ戦略も、国内計算能力と半導体インフラを強化し、各産業へのAI導入を支える方向にある。
競争環境は非常に激しい。主要プレーヤーとして、NTT DATA、Digital Realty、Equinix、AirTrunk、Colt Data Centre Services、KDDI、Fujitsu、NEC、IDC Frontier、Microsoft、AWS、Google Cloudなどが挙げられている。
各社は、データセンター容量、立地、再生可能エネルギー、AIハードウェア、ネットワーク、クラウドサービス、高性能計算環境などを組み合わせて競争している。単にラックスペースを貸すだけではなく、GPUインフラ、クラウドAI、低遅延接続、液冷などを一体化したサービスが競争優位になる。
2026年6月にはBlackstoneが、日本のAIデータセンターへ約300億米ドルを今後3～5年間で投資し、合計1GW超の施設建設を検討しているとされる。
2026年6月にはNTT DATAが、生成AIを活用して消費財の商品企画初期を支援するAIエージェントサービスを開始したとされる。これは直接的なデータセンター建設案件ではないものの、企業AI利用が拡大することでバックエンドのAI計算需要を押し上げる事例といえる。
2025年6月にはKDDIがHPEと提携し、2026年初頭のAIデータセンター展開を目指す取り組みを進めたとされる。KDDIのデータセンター運営能力とHPEのAIインフラ技術を組み合わせるモデルである。
2026年6月にはGDSとGaw Capital Partnersが、東京で40MW規模のデータセンターを開発する提携を行ったとされる。
2026年3月にはDigitalBridgeとJapan Exchange and Industry（JEXI）が、NECの一部データセンター施設を取得し、日本のデジタルインフラ市場での存在感を強化したとされる。
2025年10月にはSoftBankとOracleが、Oracle Alloyを利用して日本企業向けAI・ソブリンクラウドを提供する戦略提携を結んだ。国内データセンターでOCIベースのAI・クラウド環境を提供し、セキュリティ、データ主権、国内AI計算能力を強化する取り組みである。
2026年5月にはFujitsuとAnthropicが提携し、ClaudeをFujitsuのAIプラットフォームと組み合わせ、日本などで生成AI導入を加速する取り組みを進めたとされる。
AIデータセンターを選定する顧客は、GPU最適化施設、高密度ラック、冷却、高電力供給など、AI計算に特化した設備能力を重視するようになっている。
加えて、電力供給の信頼性、エネルギー効率、冷却性能、ネットワーク接続、セキュリティ、災害復旧能力も重要な評価項目である。日本では特に地震リスクと電力制約があるため、BCPとレジリエンスが強く評価される。
ソブリンAI需要の拡大により、データ主権、日本国内規制への適合、サイバーセキュリティ、不正アクセス防止も選定基準として重要になっている。
今後は、単なるラック容量ではなく、どれだけ効率よくAIワークロードを実行できるかが競争軸になる。GPU利用率、ジョブスケジューリング、クラウド統合、高速ネットワーク、ストレージ性能などを最適化できる事業者が有利になる可能性が高い。
特にGPUは非常に高価なため、電力や冷却不足でGPUが十分稼働しないことは大きな経済損失になる。そのため、AIデータセンターではPUEだけでなく、GPU稼働率や計算効率も重要なKPIになる可能性がある。
また、AIトレーニングと推論では必要インフラが異なる。巨大モデルの学習では数千GPUを高速接続する集中型設備が重要だが、推論ではユーザーに近い低遅延拠点が重要になる。今後は、地方の大規模トレーニングセンターと都市部のエッジ推論センターを組み合わせる構造が進む可能性がある。
電力調達では、再生可能エネルギーとの直接契約や蓄電池の利用が重要になる。AI需要増による電力消費が脱炭素目標と衝突するため、電源構成まで含めて施設価値が評価されるようになる。
日本では、半導体工場も大量の電力を必要としており、AIデータセンターと半導体工場が同じ地域で電力を奪い合う可能性もある。したがって、送電網増強や発電能力の確保が市場成長のボトルネックになる。
水利用も今後重要になる可能性がある。液冷や冷却塔の方式によっては水資源を利用するため、電力効率だけでなく水使用効率もサステナビリティ指標になり得る。
また、廃熱利用も成長機会となる。データセンターから回収した熱を周辺施設の暖房や工業用途へ再利用できれば、エネルギー効率を高められる。都市再開発とAIデータセンターを組み合わせる場合には特に有望である。
AIデータセンターの建設コストが高騰する中、ファイナンス手法も重要になる。300億米ドル規模の投資計画が示すように、今後はインフラファンド、プライベートエクイティ、年金資金などの長期資本が市場へ流入する可能性が高い。
一方、AI技術の進化が非常に速いため、設備陳腐化リスクもある。数年前に設計されたラック密度や冷却能力では次世代GPUに対応できない可能性があり、施設には将来の電力・冷却アップグレード余地が求められる。
このため、新設施設では「現在必要な仕様」ではなく、「5～10年後のGPU世代を想定した設計」が重要になる。例えば、より高いラック電力密度、液冷対応、柔軟な電源・配管設計などである。
総合すると、日本のAIデータセンター市場は、2025年の63億米ドルから2035年には590億米ドルへ約9.4倍に拡大し、CAGR25％という極めて高い成長が予測されている。
市場の最大ドライバーは生成AI・LLMであり、その次に企業AI、クラウドAI、ソブリンAI、GPU・HBM技術の進歩が続く。ハードウェアは2026年に75％の市場シェアを占め、AIサーバー、GPU、AIアクセラレータ、HBM、高速ネットワークが投資の中心となる。
一方で、最大の成長制約は電力であり、用地不足、冷却コスト、耐震対策、半導体供給不足も重要である。したがって、日本市場では「GPUを買えるか」だけではなく、「電力、土地、冷却、ネットワーク、半導体を同時に確保できるか」が成功条件になる。
東京と大阪は引き続き主要拠点だが、既存容量の集中と土地・電力制約から、地方への分散が重要になる可能性が高い。特に大規模AI学習施設は、低遅延より電力と土地を優先して地方展開する余地がある。
また、AIデータセンター市場は、データセンター単独では完結しない。半導体、再生可能エネルギー、送電網、液冷、通信ネットワーク、クラウド、エッジ、サイバーセキュリティなど複数産業が連動するエコシステム型市場になっている。
今後の競争では、施設面積やMW容量だけでなく、GPU密度、液冷、低遅延ネットワーク、再エネ調達、ソブリンAI対応、耐震・BCP、クラウド統合などを総合的に提供できる事業者が優位になる可能性が高い。
この市場調査レポートでは、コンポーネント、データセンタータイプ、導入モデル、AIワークロード、冷却方式、電力容量、さらにインフラ層、アーキテクチャ、用途、エンドユーザー、地域別の市場分析を行い、2035年までの成長を予測している。
また、技術革新、競争ポジション、実際のAI活用事例、新規投資、再生可能エネルギー、GPUインフラ、地域容量拡大、価格・市場アクセス、参入戦略なども分析対象となっている。
主な想定読者は、クラウドサービス・ハイパースケール企業、AI・機械学習企業、データセンター・コロケーション事業者、通信企業、企業IT・DX責任者、政府・公共機関、金融・銀行などである。
※目次構成
- 調査方法および調査範囲
調査データ
二次データ
一次データ
CAGR分析
市場規模推計手法
ボトムアップ・アプローチ
トップダウン・アプローチ
市場分解およびデータ・トライアンギュレーション
調査上の前提条件
制約事項 - 定義および概要
調査目的
市場定義
市場範囲
ステークホルダー分析
使用通貨
調査期間 - エグゼクティブサマリー
主要ポイント
トップダウン／ボトムアップ分析
市場シェア分析
主要一次インタビューから得られたデータポイント
主要二次データベースから得られたデータポイント
市場スナップショット
地域別スナップショット - 市場動向
市場への影響要因
成長要因
各産業におけるAI導入拡大に伴う、大量データ処理・高度分析向け高効率コンピューティング資源への継続的需要
GPU、AIアクセラレーター、HBM、ネットワーク技術の進歩による高度なAIワークロードへの対応拡大と専用AIインフラ導入の加速
GPU-as-a-ServiceやAIモデル開発プラットフォームなど、AIクラウドサービス事業者の拡大によるクラウドベースAIコンピューティング資源の利用増加
阻害要因
ラック当たり電力密度の上昇による従来型冷却の限界と、液冷など高度な熱管理技術導入に伴うインフラ・保守コストの増加
地震リスクへの対応として耐震設計、建物強化、電源冗長化が必要となることによるAIデータセンター建設コストの増加
AIアプリケーションの電力消費急増による、日本の温室効果ガス削減目標との両立上の課題
成長要因・阻害要因の影響分析
市場機会
生成AIの普及拡大によるAI最適化データセンター需要の増加
東京・大阪以外の地域におけるAIデータセンター開発
AI主権および国内コンピューティング基盤整備に伴う成長機会
市場トレンド
GPUベースAIインフラの導入拡大
AIサーバー向け高度液冷技術の採用拡大
国内AIコンピューティング基盤およびAI主権関連施策の進展
市場課題 - 業界分析
ポーターの5フォース分析
政治的要因
社会的要因
AIを活用したデジタルサービスの一般消費者・企業への普及拡大
リアルタイムアプリケーションにおける低遅延AI処理ニーズの増加
日本企業におけるクラウドベースAIサービスへの信頼・採用の拡大
経済的要因
主要産業におけるAI活用型ビジネスアプリケーションの拡大
日本のデータセンターインフラへの海外直接投資（FDI）の増加
AIハードウェア需要および半導体エコシステム開発の拡大
地政学的要因
サプライチェーン／バリューチェーン分析
価格分析
規制分析
技術動向
イノベーション・研究開発動向
サステナビリティ・ESG分析
リスク回避モデル
Go-to-Market（GTM）戦略
BCGマトリクス
ビジネスモデル分析
需給ギャップ分析
リスク低減フレームワーク
コンプライアンス・ロードマップ
戦略的示唆
新たな市場機会
導入動向
ディスラプション分析
DMI見解 - コンポーネント別
はじめに
コンポーネント別市場規模分析および前年比成長率分析（%）
コンポーネント別市場魅力度指数
ハードウェア
AIサーバー
AIアクセラレーター
GPU（Graphics Processing Unit）
TPU（Tensor Processing Unit）
ASIC（Application-Specific Integrated Circuit）
FPGA（Field-Programmable Gate Array）
その他
CPU
ストレージシステム
ネットワーク機器
電源インフラ
冷却インフラ
その他
ソフトウェア
データセンターインフラ管理（DCIM）
AIインフラ管理
仮想化・オーケストレーション
セキュリティソフトウェア
その他
サービス
コンサルティング
導入・システム統合
マネージドサービス
保守・サポート
その他 - データセンタータイプ別
はじめに
データセンタータイプ別市場規模分析および前年比成長率分析（%）
データセンタータイプ別市場魅力度指数
ハイパースケールデータセンター
コロケーションデータセンター
エンタープライズデータセンター
エッジAIデータセンター - 導入モデル別
はじめに
導入モデル別市場規模分析および前年比成長率分析（%）
導入モデル別市場魅力度指数
クラウドベース
オンプレミス
ハイブリッド - AIワークロード別
はじめに
AIワークロード別市場規模分析および前年比成長率分析（%）
AIワークロード別市場魅力度指数
AI学習
AI推論
生成AI
ハイパフォーマンスコンピューティング（HPC）
機械学習・アナリティクス
その他 - 冷却技術別
はじめに
冷却技術別市場規模分析および前年比成長率分析（%）
冷却技術別市場魅力度指数
空冷
液冷
Direct-to-Chip冷却
液浸冷却
ハイブリッド冷却
その他 - 電力容量別
はじめに
電力容量別市場規模分析および前年比成長率分析（%）
電力容量別市場魅力度指数
50MW以下
51～100MW
100MW超 - 地域別
はじめに
地域別市場規模分析および前年比成長率分析（%）
地域別市場魅力度指数
北米
はじめに
地域固有の主要市場動向
コンポーネント別市場規模分析および前年比成長率分析（%）
データセンタータイプ別市場規模分析および前年比成長率分析（%）
導入モデル別市場規模分析および前年比成長率分析（%）
AIワークロード別市場規模分析および前年比成長率分析（%）
冷却技術別市場規模分析および前年比成長率分析（%）
電力容量別市場規模分析および前年比成長率分析（%）
国別市場規模分析および前年比成長率分析（%）
米国
カナダ
メキシコ
欧州
ドイツ
英国
フランス
ロシア
スペイン
イタリア
ポーランド
その他の欧州
ラテンアメリカ
ブラジル
アルゼンチン
その他のラテンアメリカ
アジア太平洋
中国
インド
日本
オーストラリア
韓国
インドネシア
マレーシア
その他のアジア太平洋
中東・アフリカ
UAE
サウジアラビア
南アフリカ
イスラエル
トルコ
その他の中東・アフリカ - 競争環境
競争状況
世界市場シェア分析
北米市場シェア分析
欧州市場シェア分析
アジア太平洋市場シェア分析
M&A（合併・買収）分析
パートナー候補分析
投資・資金調達動向
戦略的提携およびイノベーション・パイプライン - 企業プロファイル
14.1 NTT DATA*
企業概要
製品・サービスポートフォリオおよび概要
売上高分析
価格分析
SWOT分析
最近の動向
大型案件
M&A
協業
買収
合弁事業
イノベーション
最近のニュース
イベント
カンファレンス
シンポジウム
ウェビナー
14.2 その他の主要企業
Digital Realty
Equinix
AirTrunk
Colt Data Centre Services
KDDI
Fujitsu（富士通株式会社）
NEC Corporation（日本電気株式会社）
IDC Frontier
Microsoft
Amazon Web Services（AWS）
Google Cloud
※企業一覧は網羅的なものではありません。
- 付録
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