「AIデータセンターのグローバル市場予測：コンポーネント別（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別、展開方法別、AIアプリケーション別、業界別、地域別（2025～2030）」産業調査レポートを販売開始

H&Iグローバルリサーチ株式会社

更新日：2025/9/9

*****「AIデータセンターのグローバル市場予測：コンポーネント別（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別、展開方法別、AIアプリケーション別、業界別、地域別（2025～2030）」産業調査レポートを販売開始 *****

2025年7月4日

H&Iグローバルリサーチ（株）

H&Iグローバルリサーチ株式会社（本社：東京都中央区）は、この度、Grand View Research社が調査・発行した「AIデータセンターのグローバル市場予測：コンポーネント別（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別、展開方法別、AIアプリケーション別、業界別、地域別（2025～2030）」市場調査レポートの販売を開始しました。AIデータセンターの世界市場規模、市場動向、市場予測、関連企業情報などが含まれています。

***** 調査レポートの概要 *****

1. 市場規模の現状と将来予測

2024年のグローバルAIデータセンター市場規模は約136.2億米ドルと推計され、2025年から2030年にかけて年平均成長率（CAGR）28.3％で拡大し、2030年には約497.5億米ドルに達すると予測されています。これは、高性能計算（HPC）、機械学習（ML）、ディープラーニング、生成AIなどのAIワークロードを支える専用インフラ需要の急増に起因します。これらのデータセンターは、GPU、TPU、その他AIアクセラレーターをはじめ、液体冷却システムや最先端のエネルギー管理技術といった高度なハードウェアを備え、膨大な計算負荷と高密度実装への対応を可能にしています。

市場を牽引する背景には、以下の要因があります。

・ハイパースケールデータセンターの台頭大手クラウド事業者やテクノロジー企業は、AIトレーニングや推論向けにスケールメリットを最大化できる大規模施設への投資を強化。これにより、高いスループットとコスト効率を同時に実現しています。
・エッジコンピューティングの拡大自動運転車、スマート製造、遠隔医療など、低遅延が求められるユースケース向けに、データ生成ポイント近傍でのAI処理を可能にするエッジデータセンターの採用が急速に進んでいます。
・持続可能性への投資AIデータセンターは非常に高いエネルギー消費を伴うため、液体冷却や再生可能エネルギーの統合、モジュール型設計など、環境負荷低減を目的としたイノベーションへの支出が拡大しています。
・AI-as-a-Service（AIaaS）とハイブリッドクラウド展開企業は、自社で大規模AIインフラを保有せずとも、クラウドベースのAIプラットフォームやハイブリッドモデルを通じて最新のAI機能にアクセスできるようになり、デジタルトランスフォーメーションを加速させています。

1. 技術トレンドと市場ドライバー
1. 専用AIアクセラレータの進化NVIDIA、Google TPU、その他ベンダーのカスタムASICが、並列処理と低消費電力を両立。これらのチップは、LLM（大規模言語モデル）や画像生成AIなどで必須とされる大規模行列演算に最適化されています。
2. 冷却・インフラ最適化空冷だけでなく、液体冷却や直接接触冷却を導入することで、チップ密度を高めつつ熱管理コストを削減。データセンター設計は「ホットアイル/コールドアイル」配置から一歩進み、モジュール式ユニットの配備が増加しています。
3. エネルギー効率とグリーン認証PUE（Power Usage Effectiveness）の低減、再生可能エネルギーの導入、カーボンフットプリント報告といった環境配慮要件が厳格化。事業者はLEEDやEUグリーン認証を意識した施設開発を進めています。
4. 5G/IoT連携によるユースケース拡大5Gネットワークとの統合により、自律型ドローンやロボティクス、スマートシティソリューションと連動したエッジAI需要が急増。リアルタイム制御や超低遅延ストリーミング解析が可能となることで、新たな市場が創出されています。

1. コンポーネント別市場動向
・ハードウェア（2024年：約54.4％シェア） GPU、TPU、FPGAなどのAIアクセラレータ、AI最適化サーバープラットフォーム、高容量メモリ、高効率電源ユニットなどが含まれます。生成AI・LLMのトレーニング需要が高まり、これらのハードウェアへの投資が急増しています。
・ソフトウェアAIワークフロー管理、リソースオーケストレーション、クラスタ管理、セキュリティ／コンプライアンスツールなど、AIインフラ全体を最適化・可視化するプラットフォームソフトウェアの需要が拡大中です。
・サービス（予測CAGR最大）コンサルティング、インテグレーション、マネージドサービス、トレーニング、24/7サポート、クラウド運用代行などを含み、複雑化するAI環境のセットアップと運用を支援します。特にマルチクラウド／ハイブリッド展開支援サービスが好調です。

1. データセンタータイプ別動向
・ハイパースケール（2024年：34.4％シェア） AWS、Azure、Google Cloudといった事業者による大規模AIインフラ。大規模ワークロードに最適化したGPUクラスタやカスタムASICノードを備え、AIaaSの拡充を牽引します。
・エンタープライズ/コロケーション金融、医療、製造業などが自前のAIデータセンターを構築、またはコロケーション施設を活用。プライベートクラウドとオンプレミスリソースの統合によるハイブリッドモデルが主流です。
・エッジデータセンター遅延制約の厳しいアプリケーション向けに、現場近傍に小規模AIノードを設置。自動運転車両、産業ロボット、スマート監視カメラなどでのリアルタイム推論需要をサポートします。

1. 展開方法別市場動向
・クラウドベース（2024年：38.8％シェア） AIaaSやPaaSを通じて、設備投資を抑えつつスケーラブルにAIリソースを利用。企業は最新AIモデルに即時アクセスできる柔軟性を得る一方、データプライバシーや規制対応でハイブリッドモデルを併用。
・オンプレミス機密データ管理や規制遵守上の制約から、一部ワークロードは引き続き自社内で処理。ハードウェア制御権と性能保証を重視する組織に適合。
・ハイブリッド上記両者のメリットを組み合わせた最適化モデル。コアトレーニングはクラウド、推論や機密処理はオンプレミスで実行するなど、ワークロード別に最適配置。

1. AIアプリケーション別ユースケース
・トレーニング：大規模言語モデル、画像認識、医療診断AIなど、膨大なデータセット処理にGPU/TPUクラスタを活用。
・推論：リアルタイム翻訳、自動運転、IoTデバイス連携ロジック、チャットボット等、エッジ／クラウドで高速推論を実行。
・HPC：科学技術シミュレーション、気象予測、ゲノム解析など、複雑な数値解析でAI向け専用ノードを利用。
・Generative AI：コンテンツ生成、デザイン自動化、パーソナライズドマーケティングなど、新たに登場した高負荷ワークロードに対応。

1. 業界別導入動向
・医療：AI診断支援、ゲノム解析、医療画像認識での高速処理要求。
・金融：不正検知、リスク管理、アルゴリズム取引でのリアルタイム分析。
・自動車：自動運転シミュレーション、ADAS開発向けHPC環境。
・通信：ネットワーク最適化、予知保全、チャット型AIサポートシステム。
・製造：スマートファクトリー、品質検査、自律ロボ導入におけるエッジAI活用。

1. 地域別市場動向
・北米：AIインフラへの先行投資が集中。米国政府のAI戦略と民間技術革新が後押し。
・欧州：GDPR対応やGreen Data Center規制を意識した持続可能性強化。主要ハイパースケーラーのリージョン拡大。
・アジア太平洋：中国・日本・韓国を中心にスマートシティ／スマート製造推進。新興国市場でもクラウドAI採用が急伸。
・中東・アフリカ：政府主導のデジタル化計画やエネルギー産業向けAI活用が成長を牽引。
・中南米：FinTechやヘルスケア分野でのAI導入が加速し、ハイブリッドモデルが普及。

1. 課題・リスク
1. 高エネルギー消費・環境規制：大規模AI処理による電力需要増加とCO₂排出。
2. 半導体供給不足：GPUや特殊AIチップの不足によるインフラ投資遅延。
3. データプライバシー・セキュリティ：クラウドAIでの機密データ保護、規制産業での導入障壁。
4. 高コスト・スキル不足：AIデータセンターの構築・運用コストと専門技術者不足。

1. 成長機会と将来展望
・エネルギー効率化イノベーション：液体冷却、再生可能エネルギー統合、PUE最適化技術。
・エッジAI拡大：分散型処理アーキテクチャ、マルチアクセスエッジコンピューティング。
・新興市場開拓：ラテンアメリカ、アフリカ、東南アジアでの初期投資プロジェクト。
・量子コンピューティング／ニューロモルフィックチップ：次世代AIワークロードへの対応。
・パートナーシップエコシステム：政府・クラウド事業者・電力供給企業間での協調によるインフラ強化。

***** 調査レポートの目次(一部抜粋) *****

第1章　調査目的と方法論

1.1 レポートの目的と範囲
1.2 市場定義と主要用語解説
1.3 データ収集アプローチ
1.3.1 一次情報：業界専門家インタビュー
1.3.2 二次情報：公的統計、業界出版物、特許データ
1.4 セグメンテーションロジックと前提条件
1.5 予測モデルと分析手法
1.5.1 CAGR算定方法
1.5.2 シナリオ分析（ベース／楽観／悲観）
1.5.3 コホート分析
1.6 データ検証プロセス・品質管理
1.7 レポートの読み方ガイド

第2章　エグゼクティブサマリー

2.1 2024年実績と2030年予測の市場規模ハイライト
2.2 セグメント別主要CAGRと市場シェア
2.3 市場成長ドライバーと抑制要因
2.4 技術トレンドとイノベーションハイライト
2.5 競争環境インサイト

第3章　市場ダイナミクス

3.1 市場成長ドライバー
3.1.1 AIワークロード急増
3.1.2 エッジAI・IoT統合
3.1.3 ハイパースケール施設投資
3.1.4 持続可能性・グリーンデータセンター
3.2 市場抑制要因
3.2.1 高コスト・ROI懸念
3.2.2 半導体供給制約
3.2.3 人材・スキル不足
3.3 市場機会
3.3.1 新興市場でのクラウドAI普及
3.3.2 5G/6G連携エッジAI
3.3.3 量子コンピューティング導入
3.4 市場課題とリスク
3.4.1 セキュリティ・プライバシー規制
3.4.2 オペレーション複雑性
3.5 ポーターの5フォース分析
3.6 PESTEL分析

第4章　コンポーネント別市場分析

4.1 ハードウェア
4.1.1 AIアクセラレータ市場動向
4.1.2 冷却・電力管理ソリューション
4.1.3 ネットワーキング機器
4.2 ソフトウェア
4.2.1 AIワークロードオーケストレーション
4.2.2 セキュリティ・コンプライアンスツール
4.2.3 データ管理プラットフォーム
4.3 サービス
4.3.1 マネージドサービス需要
4.3.2 コンサルティング・統合支援
4.3.3 トレーニング・サポートサービス

第5章　データセンタータイプ別市場分析

5.1 ハイパースケールデータセンター
5.1.1 テクノロジー導入事例
5.1.2 大手クラウド事業者動向
5.2 エンタープライズ／コロケーション
5.2.1 プライベートクラウド導入
5.2.2 コロケーション施設サービスモデル
5.3 エッジ／マイクロデータセンター
5.3.1 リアルタイムAI推論ユースケース
5.3.2 産業ロボット・自動運転連携

第6章　展開モデル別市場分析

6.1 クラウドベース（AIaaS/PaaS）
6.1.1 主要クラウドプロバイダー比較
6.1.2 価格モデルとSLA動向
6.2 オンプレミス
6.2.1 インフラ設計・管理要件
6.2.2 セキュリティ・ガバナンス
6.3 ハイブリッドモデル
6.3.1 ワークロード振り分け戦略
6.3.2 ネットワーク統合とデータ保護

第7章　アプリケーション別市場分析

7.1 AIトレーニング
7.1.1 LLM・画像生成モデル需要
7.1.2 トレーニング時間最適化技術
7.2 AI推論
7.2.1 リアルタイム推論プラットフォーム
7.2.2 エッジ推論ソリューション
7.3 HPC／ビッグデータ解析
7.4 生成AI／LLMワークロード

第8章　業界別ユースケース分析

8.1 テレコム／クラウド事業者
8.2 金融サービス
8.3 ヘルスケア・ライフサイエンス
8.4 自動車・輸送
8.5 製造業・産業オートメーション
8.6 公共部門・スマートシティ

第9章　地域別市場分析

9.1 北米市場
9.1.1 米国：AI戦略と投資動向
9.1.2 カナダ：データ主権・規制環境
9.2 欧州市場
9.2.1 GDPR／グリーン規制対応
9.2.2 ハイパースケーラー拡張
9.3 アジア太平洋市場
9.3.1 中国：政府主導プロジェクト
9.3.2 日本・韓国：企業導入事例
9.3.3 東南アジアの成長機会
9.4 中東・アフリカ市場
9.4.1 エネルギー産業向けAI
9.4.2 スマート都市インフラ
9.5 中南米市場
9.5.1 FinTech／ヘルスケアAI導入

第10章　競争環境と主要企業動向

10.1 市場シェアランキング（2024年）
10.2 主要企業比較マトリクス
- NVIDIA
- Google (TPU)
- AMD
- Intel
- Xilinx (AMD)
- その他（Cerebras, Graphcore等）
10.3 企業戦略動向とM&A
10.4 SWOT分析（市場全体・主要企業）
10.5 戦略的提言

第11章　付録

11.1 表一覧
11.2 図版一覧
11.3 用語集
11.4 調査協力機関一覧

※「AIデータセンターのグローバル市場予測：コンポーネント別（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別、展開方法別、AIアプリケーション別、業界別、地域別（2025～2030）」調査レポートの詳細紹介ページ

⇒https://www.marketreport.jp/ai-data-center-market

※その他、Grand View Research社調査・発行の市場調査レポート一覧

⇒https://www.marketreport.jp/grand-view-research-reports-list

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