データセンター建設が増える理由｜AI・GPU需要と再エネ100％

2026年11月9日 2026年11月9日

株式会社Speciate

生成AIやクラウドサービスの利用拡大を背景に、データセンターの新設・増設が注目されています。なかでもAI向け施設では、GPUなどの計算機を動かす電力と、発生する熱を逃がす冷却設備が重要です。建設会社にとっても、建物本体だけでなく電気・空調・通信・維持管理まで関わる市場になっています。

一方で、「AI向け」「再エネ100％」「液冷対応」という言葉だけでは、必要な工事や環境性能は判断できません。本記事では、データセンター建設が増える理由と、再エネ調達・冷却方式・国内事例を整理し、建設会社が提案前に確認したいポイントを解説します。

情報確認日：2026年11月9日。国内事例は事業者の公開情報に基づくもので、当社の設計・施工実績ではありません。制度・設備の適用条件は、最新資料と個別計画で確認してください。

AI・GPU需要、再生可能エネルギー、液冷設備とデータセンター建設の関係を紹介する説明用イメージ — 提供画像は説明用イメージであり、実際の施設写真ではありません。「再エネ100％」は施設ごとの調達方法・対象期間を確認する必要があり、すべてのデータセンターに共通する条件ではありません。

なぜ今データセンター建設が増えているのか？

生成AIとクラウドを支える計算・保存の基盤

データセンターは、サーバー、データを保存する装置、通信機器などを設置し、継続的に運用する施設です。企業の業務システム、動画配信、クラウド、AIの学習・推論などを支えます。利用するサービスが増えると、計算やデータ保存に必要な設備を拡張する需要が生まれます。

経済産業省・総務省は、ワット・ビット連携の取りまとめで、AIの利用や通信量の増加によるデータセンター需要の拡大と、電力・通信インフラを連携して整備する重要性を示しています。単に土地と建物を確保するだけでなく、電気と通信をどう引き込むかが立地の重要な条件になります。

IEAの2026年報告では、2025年の世界のデータセンター電力需要は前年比17％増えたとされています。これは電力需要についての世界全体の分析であり、日本の建設件数や市場規模が同じ割合で増えたことを示す数値ではありません。

GPUの高密度化で電源・冷却の条件が変わる

GPUは多数の計算を並列に処理でき、AIの学習・推論に広く使われる半導体です。AIにはCPUや専用半導体も使われるため、すべての処理がGPUだけで行われるわけではありません。ただし、高性能GPUを多数搭載する構成では、ラック当たりの電力と発熱が大きくなりやすくなります。

ラックとはサーバーを収容する棚のことです。床面積に空きがあっても、電源や冷却の能力が不足すれば、計画どおり機器を増やせない場合があります。建設計画では、延べ面積だけでなく、収容する機器の構成、電力密度、将来増設の条件を共有することが重要です。

「再エネ100％」とは？年間の調達と常時利用を区別する

再生可能エネルギーの調達方法は一つではない

太陽光・風力などの発電設備を利用する方法に加え、再エネ電力の契約や、再エネ由来の非化石証書などの環境価値を活用する方法があります。PPAは発電した電力などを長期に調達する契約の仕組みで、電力自体を調達する方式と、環境価値を調達する方式は区別して確認します。

KDDIの2026年4月の発表でも、自社設備への再エネ供給と、環境価値を長期調達するバーチャルPPAが説明されています。「再エネ100％」を見るときは、対象施設、対象とする電力、集計期間、証書などの利用条件を確認する必要があります。

年間100％と24時間365日の再エネ利用は同じではない

年間の使用電力量に対応する再エネを調達することと、電気を使う各時間帯に再エネの供給を対応させることは別です。太陽光が発電しない夜間も含めて考える場合は、ほかの電源、蓄電、需要の調整なども検討対象になります。再エネ100％という表示だけで、電力系統から独立した自給運転と判断することはできません。

KCCSの石狩の事例は、年間の調達と時間単位のマッチングを区別して説明しています。また、使用電力に関する再エネ100％は、非常用発電機の燃料や、建材製造・施工に伴うCO₂まで含めてゼロという意味ではありません。運用時の電力と、建物のライフサイクル全体の環境負荷を分けて把握しましょう。

直接液冷・液浸冷却・空冷の違い

サーバーの発熱に合わせて、空冷と液体を使う冷却方式が検討されます。液体を使えば、すべての施設で同じ省エネ効果が出るわけではありません。機器の適合性、設備の構成、保守、外気条件などに応じた設計が必要です。

空冷：空気で機器の熱を運ぶ

ファンや空調設備によって空気を流し、機器から熱を取り除く方式です。冷気と暖気が混ざらない配置、風の流れ、空調の制御などが効率に関わります。冷涼な地域では外気を利用する方法もあり、既存設備の改善という選択肢もあります。

直接液冷：CPU・GPU上のプレートへ冷却液を循環させる

CPU・GPUなどの上に配置したコールドプレートを介して冷却液を循環させ、熱を取り除きます。サーバー全体を液体に浸す方式ではありません。液体の流量や温度、配管、接続部、漏液への対応など、電気設備と空調・配管設備をつなぐ設計が重要になります。

液浸冷却：専用の液体にサーバー本体を浸す

液浸冷却は、電気を通しにくい専用液にサーバー本体を浸す方式です。直接液冷とは機器や保守の条件が異なります。NTTの冷却方式の用語説明でも、コールドプレートを使う方式と液浸方式は分けて説明されています。導入時は、対応する機器、冷却液、保守方法、メーカーの保証条件を確認します。

どの方式でも、機器から受け取った熱を最終的に施設の外へ逃がす設備が必要です。冷却液を循環させることと、施設全体で水を消費しないことも同じではありません。熱を逃がす設備まで含め、電力、水、保守の条件を比較することが大切です。

国内の公式事例から見る電力・冷却・建設の変化

KDDI：大阪堺データセンターで水冷を大規模導入

KDDIは、2026年1月に稼働を開始した大阪堺データセンターについて、再エネ由来の電力100％の使用と、商用環境での水冷方式の大規模導入を発表しています。AI向けの計算基盤では、電源調達と冷却を一体で考える必要があることを示す事例です。出典：KDDIの公式発表。

KCCS：石狩で再エネ電源・蓄電池・制御を組み合わせる

KCCSは、2024年10月に「ゼロエミッション・データセンター石狩」を開所しました。風力・太陽光の電力、蓄電池、AIによる需給制御を組み合わせ、時間単位での再エネ利用に取り組む構成を説明しています。これは同社の公表事例であり、すべての施設にそのまま適用できる標準仕様ではありません。出典：開所時の発表。

さくらインターネット：外気利用と段階的に増設できる設計

石狩データセンターの施設紹介では、冷涼な外気の冷却への利用に加え、建物やサーバールームのモジュール設計が説明されています。モジュール化は、必要な区画を段階的に増設するための考え方です。需要と設備更新を見ながら、拡張しやすい建設計画を考える参考になります。

建設会社の事業機会と、提案前の確認ポイント

建築・電気・空調・通信を横断する施工

新設工事では、建物本体のほか、受変電設備、UPS、非常用発電設備、冷却設備、配管、通信経路、監視設備などが検討対象になります。UPSは無停電電源装置の略で、停電時の電源切替などを支える設備です。必要な冗長性や供給継続の条件は、発注者・運用者の要求によって異なります。

電力・通信：受電できる容量と時期、通信経路、将来増設の余地を確認する
建物・搬入：床荷重、機器重量、搬入経路、交換・保守に必要なスペースを確認する
冷却・配管：対象機器の発熱、冷却方式、配管経路、漏液対応、熱を逃がす設備を整理する
運用・地域：停電や災害への備え、点検方法、騒音、周辺環境、水利用などを事業者と確認する

これは一般的な検討項目であり、設計基準や施工手順を代替するものではありません。具体的な計画は専門の設計者・設備会社・運用者と確認し、契約上の責任分担も整理する必要があります。

既存施設の改修・維持管理も対象になる

GPU向けの区画を増やす場合でも、既存施設にそのまま機器を追加できるとは限りません。受電設備、配電、冷却、構造、保守スペースをまとめて確認します。稼働中の改修では、停止できる設備や時間、切替方法、運用者との連絡体制などが制約になります。設備更新や監視・点検は、新築とは異なる専門性が求められる領域です。

再エネが豊富な地域への分散立地も、電源だけで判断できるものではありません。通信の遅延や回線、電力接続、災害リスク、人材、地域との調整を含めて検討します。需要の増加と、個々の計画の着工・完成が確定することは別なので、計画段階の情報と実際の稼働を区別して確認しましょう。

建設DXで設備データを運用へ引き継ぐ

建設会社が整えられるのは建物や機器だけではありません。設計図書、BIMモデル、設備台帳、機器の能力、計測点、試運転・点検の記録を対応付けると、完成後の確認や設備更新に使いやすくなります。再エネ調達やCO₂の説明も、対象範囲と根拠資料を残すことが重要です。

エネルギーの使用状況を把握する仕組みは、EMSの基本解説で紹介しています。街区でのエネルギー利用と災害対策は、日本橋一丁目エネルギーセンターの記事も参考になります。データ整理・業務活用については、建設DX支援、BIM活用支援、CO2算定コンサルティングをご覧ください。

データセンター建設についてよくある質問

なぜAIの普及がデータセンター建設につながるのですか？

AIの学習・推論やクラウドサービスには計算・保存・通信の基盤が必要です。GPUなどを高密度に設置する施設では、サーバーの置き場所だけでなく、受電容量や冷却能力の確保が必要になるため、新設・増設や既存設備の改修につながります。ただし、すべての建設計画が実現するとは限りません。

再エネ100％なら、夜間も太陽光だけで稼働するのですか？

そうとは限りません。発電設備からの調達、電力契約、再エネ由来の環境価値など、実現方法は施設によって異なります。年間の使用量に対応する調達と、各時間帯の需要を再エネで賄う取り組みは別です。再エネ100％という表示だけで、系統から独立した自給運転と判断することはできません。

直接液冷と液浸冷却は同じですか？

異なります。直接液冷はCPU・GPU上のコールドプレートなどへ冷却液を循環させて熱を取り除く方式で、サーバー全体を液体に浸す必要はありません。液浸冷却は、サーバー本体を電気を通しにくい専用液に浸して冷却する方式です。機器の適合性や保守方法も異なります。

新築工事以外にも建設会社の事業機会はありますか？

既存施設の電源・冷却設備の更新、段階的な増設、監視設備の整備、点検・維持管理などが考えられます。ただし、稼働中の改修では停止できる範囲や切替手順の制約があり、発注者・運用者・専門設備会社との役割分担を確認する必要があります。

まとめ：AI需要と脱炭素化を、実際の設備条件へつなげる

データセンター建設の需要を背景から理解するには、AI・クラウドの拡大だけでなく、電力、冷却、再エネ調達、運用条件を見ることが重要です。建設会社にとっては、新築・増設・設備改修・維持管理に加え、情報を運用へ引き継ぐ取り組みも事業機会になります。成長市場という言葉だけで判断せず、個々の案件の実現条件と、自社が担える役割を確認していきましょう。