国内で進むAIデータセンター投資
AIの普及に伴い、国内でデータセンターの新設計画が相次いでいる。記事によると、NTTはAIモデル「Claude」を展開するAnthropic向けデータセンターの日本建設について協議している。計画規模は建設費が最大1兆円、受電容量が最大500メガワットで、実現すれば国内最大級の施設になるという。
政府が2026年7月に閣議決定した「第1次国土強靱化実施中期計画」では、電力・通信インフラを整備し、データセンターの集積につなげる方針が示された。クラウドとデータセンターの国内市場を年間4兆円規模に成長させ、年間20兆円規模まで拡大する成長市場として位置付けている。
新設を難しくする3つの制約
建設までの時間
データセンターは、計画から稼働まで年単位の時間を要する。AI需要が拡大しても、設備を短期間で増設できるとは限らない。
GPUサーバの冷却
AIの計算を担うGPUを搭載したサーバは発熱量が大きい。そのため、施設には専用の冷却設備が必要になる。
大量の電力と系統接続
AIデータセンターは大量の電力を消費する。記事では、送電網への接続に時間がかかる場合があることも課題として挙げられている。
地域で表面化する立地リスク
データセンターの建設は、地域から無条件に受け入れられるわけではない。千葉県印西市では、学校の外に計画されたデータセンターを巡り、住民運動が起きた事例が紹介されている。
政府の検討会では、地域住民の理解を得ることに加え、一定の要件を満たすAIデータセンターについて、固定資産税の軽減を検討している。
事業者が検討する立地手法
記事は、建設と運営を担う企業の対応策として、次の立地手法を挙げている。
- 工場跡地の活用：既存の産業用地をAIデータセンターの候補地として使う。
- 廃校の転用：使われなくなった学校施設や敷地を活用する。
- コンテナ型設備：コンテナ型データセンターを導入し、設備展開の選択肢を増やす。
- 海上施設：海上の環境を利用する施設を検討する。
これらは記事が紹介する事業者の取り組みであり、電力確保、冷却、地域合意といった課題をすべて解消できると確認されたものではない。
整理：設備だけでは決まらないAI基盤
記事から確認できる事実を整理すると、AIデータセンターの立地は、用地の有無だけでなく、電力供給、冷却設備、系統接続、建設期間、地域住民の理解を合わせて検討する必要がある。工場跡地や廃校などの活用は、その選択肢として提示されている。
出典：ITmedia ビジネスオンライン「AIデータセンターどこに建つ？ 工場跡地、廃校、海上……ユニークな立地戦略の舞台裏」
