AI環境の構築～データセンターとオンプレミス～「企業会計」2025年10月号～

「企業会計」2025年10月号の特別インタビュー「AI時代のデータセンター新常識」（江崎浩）が面白かったので、その一部のメモを残しておきたいと思います。

データセンターと電力

• 生成AIには学習と推論という2つのプロセスがある

• 学習には非常に多くのコンピューティングを必要とし、電気の消費量が問題になる

• 学習のための大きなデータセンターが新設されていることを受けて、「第7次エネルギー基本計画」では今まで減少してきた電力量が増加に転じ、エネルギーインフラに対する投資を考える必要が生じている

印西市における建設ラッシュ

• ヨーロッパとアメリカの海底ケーブルは、基本的に日本を経由して韓国とアジアに伸びているため、日本はハブになりうる。加えて、今まで日本は電気代が高いため敬遠されていたが、昨今の円安の影響で日本にデータセンターを設置する方が合理的という考えが広まっている。

• データセンターの建設には、電力と通信線と頑丈な土地、さらに冷却に必要な水が必要で、これらの条件が揃う場所の1つとして千葉県の印西市が選ばれ、建設が相次いでいる

一般的な企業におけるAI環境構築

• 一般的な業務で使うデータであれば、GAFAが提供するサーバーを使わなくても十分な場合が多い

• 情報管理の観点からは外部サーバーを使わずオンプレミスという形でAIのプロセスを動かしていく方が安全

• 工場をAIで効率化する「製造業のAI化」といった動きも出ているが、製造業では必ずしもビッグテックのデータセンターを使う必要はなく、これまで企業が所有していたサーバールームで十分にAIが動く技術レベルになってきている

• 今まではプログラミングでアプリケーションが作られていたが、現在は大規模言語モデルを用いて口頭でAIと対話すると、勝手にAIがプログラムを作ってくれる水準まで進化しており、各企業で閉じたプライベートAI、ローカルAIの中ではこうしたことも実行しやすい

• 一般的な企業用のAIであれば、10億円ぐらいで機器も含め整備でき、ビッグテックのサーバーをサブスクライブするよりもコスト面で有利なケースも見受けられるようになってきている

感想

思っていた以上にオンプレミスでのAI環境構築が容易になっているようです。

が、あっという間に陳腐化しそうでもあり、仮に10億円の投資を5年で償却するとしても年2億円ですから、20人程度の人員削減と同等の効果が見込めないと厳しそうです。

一方で、人手不足とインフレが続くとすれば、早いうちに投資してしまった方が望ましく、投資意思決定の難しさを感じさせられます。