■ポイント■
・新設を中心にハイパースケール型とリテール型それぞれの動向と今後を分析
・HSDCとリテール型DCのラック数を推計
・AIサービスに伴う事業者の動向を整理
・地域別の新設状況を解説、新設マップを掲載
・AIに関連する事業者のそれぞれの取り組みと戦略を個票形式で掲載
・利用企業へDCやクラウド、AIの利用状況、今後の意向をアンケート
・AIデータセンターを支えるGPUの動向について有識者による寄稿も掲載
■概要■
生成AIの普及とクラウドサービスの継続的な需要の高まりに後押しされ、データセンター市場は力強い成長を維持しています。
主要なハイパースケーラー各社はAI需要に応じて設備投資計画を軒並み引き上げており 、国内においても数千億円規模の巨額投資計画が発表されるなど、ハイパースケーラー向けとみられるデータセンターの計画は引き続き活況です。
一方、生成AIの登場により、AIの学習等に必要となる計算能力が加速度的に増加しています。特に高性能GPUサーバーの出荷は今後も大きく成長すると予想されており、高負荷サーバーのハウジングやLLMといった大規模学習基盤としてのGPUクラウドサービスなど、データセンター事業者、クラウド事業者は需要の多様化へのスピーディーな対応が求められています。そのため、従来のビル型のデータセンターに加え、工期が比較的短いコンテナ型・モジュール型のデータセンターも注目を
集めています。
このような背景のもと、本書『データセンター調査報告書2026』は、インプレスの専門媒体『クラウド&データセンター完全ガイド』の監修により、データセンターの市場動向、事業者動向、利用企業の動向をまとめています。
第1章では、ハイパースケール型やリテール型の規模と新設状況を解説し、コンテナ型・モジュール型の動向、データセンターの地方分散を推進する政府や自治体の施策、さらには液冷などの最新冷却技術や通信インフラの進化を解説します。また、AIデータセンターを支えるGPUについて、製品や消費電力、今後の動向等を解説します。
第2章では、AI向けのGPUサーバー等の高発熱サーバーハウジングサービスと、AIクラウド（GPUクラウド）サービスの両軸で整理。
各社の取り組み、求められる要件、高効率冷却技術の導入、そして短工期で需要に対応可能なコンテナ型・モジュール型データセンターの状況等を解説します。
第3章では、東京圏、大阪圏を中心に、建設中、計画中のデータセンターについて、現地取材も踏まえて整理しています。
第4章では、ユーザー企業の情報システム担当者を対象としたアンケート調査の結果を解説。データセンターの利用状況や選定理由に加え、クラウドサービスの利用有無や、GPU/HPCサーバーの利用意向など、AI時代における企業のインフラ投資意向を具体的に調査しています。
第5章では、AIサービスをテーマに、関連各社の事業者戦略、課題等について個票形式で掲載しています。
第1章 データセンター市場の最新動向
1.1 概況
1.1.1 総括
1.1.2 日本のデータセンター規模予測（2018〜2032年）
1.2 新設状況
1.2.1 近年の国内データセンター新設・計画一覧
1.2.2 リテール型・ハイパースケール型の新設動向
1.3 コンテナ型・モジュール型の動向
1.3.1 新設動向
1.3.2 コンテナ型ユニットの提供
1.4 政府の動向と施策
1.4.1 ワット・ビット連携官民懇談会ワーキンググループ
1.4.2 デジタルインフラ強靱化事業
1.4.3 地方自治体の立地支援
1.4.4 自治体の都市計画上の見直し
1.4.5 経産省特定重要物資クラウドプログラムの供給確保計画
1.4.6 環境省 データセンターのゼロエミッション化・
レジリエンス強化促進事業
1.5 技術動向
1.5.1 APNが拓く次世代データセンターの可能性
1.5.2 AIデータセンターを支えるGPU
第2章 AIデータセンターの動向
2.1 背景と現況
2.2 AIサービスとデータセンター
2.2.1 計算力のクラウド提供、開発プラットフォームの提供
2.2.2 高火力ハウジングサービス
2.2.3 自社のAIサービスの拠点
2.2.4 公的研究基盤
2.2.5 リソース集約・最適化プラットフォーム
2.3 拠点の傾向
2.3.1 拠点のタイプ
2.3.2 「学習は地方、推論は都市」モデルの可能性
2.4 建設・整備方式
2.4.1 コンテナ型・モジュール型
2.4.2 従来型（ビル型）
2.5 冷却技術動向
2.6 事業者別の動向
2.6.1 通信事業者
2.6.2 データセンター事業者
2.6.3 クラウド事業者
2.6.4 その他事業者
2.7 AIデータセンター一覧とIT電力供給容量
2.7.1 AIデータセンター一覧
2.7.2 AIデータセンターIT供給電力容量予測
2.8 ユーザー企業の動向と意向
2.9 課題と展望
第3章 地域別新設状況
3.1 関東
3.1.1 茨城県の新設データセンター
3.1.2 栃木県の新設データセンター
3.1.3 群馬県の新設データセンター
3.1.4 埼玉県の新設データセンター
3.1.5 千葉県の新設データセンター
3.1.6 東京23区内の新設データセンター
3.1.7 東京都下の新設データセンター
3.1.8 神奈川県の新設データセンター
3.2 関西
3.2.1 大阪市内の新設データセンター
3.2.2 彩都の新設データセンター
3.2.3 けいはんなの新設データセンター
3.2.4 その他の地域の新設データセンター
3.3 その他の地域
3.3.1 北海道の新設データセンター
3.3.2 東北地方の新設データセンター
3.3.3 甲信越・北陸地方の新設データセンター
3.3.4 東海地方の新設データセンター
3.3.5 中国・四国地方の新設データセンター
3.3.6 九州・沖縄地方の新設データセンター
第4章 利用企業動向調査
4.1 調査概要
4.1.1 調査概要
4.1.2 回答者（回答企業）のプロフィール
4.2 データセンターの利用概況
4.2.1 データセンターの利用率
4.2.2 データセンターの利用用途
4.2.3 利用のきっかけ
4.2.4 データセンターの契約期間
4.2.5 利用している拠点数
4.2.6 この1年間の拠点数の変化
4.3 データセンター利用の詳細スペック
4.3.1 利用しているラック数
4.3.2 この1年間のラック数の変化
4.3.3 区画借りの状況
4.3.4 ラックの月額料金
4.4 データセンターに対する評価と要望
4.4.1 利用中のデータセンターの選択理由
4.4.2 データセンターに強化して欲しい点
4.4.3 グリーン電力の提供状況
4.4.4 グリーン電力の採用意向
4.4.5 首都圏や大阪圏以外での立地可能性
4.5 非利用企業の意向
4.5.1 商用データセンターを利用しない理由
4.6 クラウドの利用状況
4.6.1 IaaS型パブリッククラウドの利用状況と今後の利用意向
4.6.2 IaaS型パブリッククラウドに魅力を感じている点
4.6.3 利用中／利用予定のIaaS型パブリッククラウド
4.6.4 パブリッククラウドサービスのデメリットに関する認識
4.6.5 クラウドからデータセンターへの揺り戻し状況
4.6.6 プライベートクラウドに対する取り組み状況
4.6.7 ハイブリッドクラウドに対する取り組み状況
4.6.8 クラウドサービスの採用に至らない理由
4.7 高発熱・高負荷サーバーのニーズ
4.7.1 高発熱サーバーの利用状況と利用意向
4.7.2 高発熱サーバーの利用形態に対する意向
4.7.3 高発熱サーバーの利用用途
4.7.4 高発熱サーバーの運用レベル
4.7.5 高発熱サーバーやGPUクラウドへの投資意欲
4.7.6 高発熱サーバー利用にあたっての課題
第5章 AIサービスに関わる事業者の動向
5.1 データセンター事業者・通信事業者
5.1.1 IDCフロンティア
5.1.2 KDDI
5.1.3 MCデジタル・リアルティ
5.1.4 NTTデータ
5.1.5 オプテージ
5.1.6 キヤノンITソリューションズ
5.2 クラウド事業者・ソリューション事業者・研究機関
5.2.1 GMOインターネット
5.2.2 さくらインターネット
5.2.3 ハイレゾ
5.2.4 モルゲンロット
5.2.5 産業技術総合研究所・AIST Solutions
［掲載資料一覧］
資料1.1.1 ハイパースケール型・リテール型 それぞれの累積ラック数（2018年〜2032年）
資料1.2.1 2024年に新設された主なデータセンター立地状況
資料1.2.2 2025年に新設された主なデータセンター立地状況
資料1.2.3 2026年以降に新設予定の主なデータセンター立地状況
資料1.4.1 2030 年代の我が国のデジタルインフラの「イメージ」
資料1.4.2 ワット・ビット連携の実現に向けた進め方のイメージ
資料1.4.3 デジタルインフラ整備の時間軸（青写真のイメージ）
資料1.4.4 クラウドプログラム認定・助成金交付の流れ
資料1.4.5 クラウドプログラムの安定供給確保のための取組に関する計画（供給確保計画）認定実績
資料1.4.6 「データセンターのゼロエミッション化・レジリエンス強化促進事業（総務省連携事業）」の内容とスキーム
資料1.5.1 「（参考）DCの柔軟な運用に向けたAPNの活用に関する取組」
資料1.5.2 郊外型データセンター活用・省電力リアルタイムAI分析技術実証の構成
資料1.5.3 イギリス・アメリカでの遠距離データセンター間を接続する実証の構成
資料1.5.4 IOWN APNによるGPUの3拠点分散データセンター構築の構成イメージ
資料1.5.5 日立とNTT Comによるストレージ仮想化技術とIOWN APNを用いた、600kmを超える長距離間のリアルタイムデータ同期の共同実証の構成
資料1.5.6 距離的制約を超える新たなデータプラットフォームの共同実証イメージ
資料1.5.7 IOWN APNによるデータセンター稼働ロケーション切り替えイメージ
資料1.5.8 IOWN APNを用いた 再生可能エネルギー需給に応じた自律制御実験 全体イメージ
資料1.5.9 NVIDIA データセンター向けGPU製品
資料2.7.1 高発熱サーバー対応サービスの提供を表明している国内の主なデータセンター（ビル型）
資料2.7.2 国内の主なAI専用データセンター
資料2.7.3 AIデータセンターIT供給電力容量予測
資料2.8.1 高発熱サーバーの利用状況と利用意向
資料2.8.2 高発熱サーバーの利用形態に対する意向（複数回答）
資料2.8.3 高発熱サーバーの利用用途意向（複数回答）
資料2.8.4 高発熱サーバーやGPUクラウド等への投資意向
資料2.8.5 高発熱サーバー利用にあたっての課題（複数回答） など
調査目的：ITインフラの利用企業におけるデータセンター及びクラウドサービスの利用動向把握
調査対象：株式会社インプレスの媒体／サービスである
「IT Leaders」（https://it.impressbm.co.jp/）などの読者、セミナー・イベントなどの事前登録者・来場者の中のユーザー企業
サンプリング条件：
業種：ITインフラのユーザー企業、顧客のためにデータセンターを検討する企業
役職：勤務先においてデータセンターの選定や決定に関与する個人
調査方法：対象者にメールを送付し、Web上のアンケートフォームへ誘導
有効回答数：222人
調査期間：2025年11月12日〜11月26日
