テックインフラ

ご参考資料

Tech Infraだより ダイジェスト Vol.1
データセンター編

2020年2月25日

私たちの生活を豊かにしてくれるテクノロジー。それを支えるテクノロジー・インフラの1つ、データセンターの需要背景についてご紹介します。
爆発的に増加するデジタルデータ

急増するデータ通信

写真：フィルム
高精細デジタル写真で撮影・保存
映画：手書きや実写
CG等と多様化
音楽：カセット・CD
ネットでダウンロード

スマートフォンの普及等を背景に、データ通信量は急増

世界のデジタルデータ生成量の予測

世界のデータ通信量
1秒単位のデータ通信量

DVDを積み重ねると、地球から月まで11往復

2017年

47TB/秒

2022年

153TB/秒

単位：ZB
4.8
3.8
3.0

133

ZB

ZB

175

1.5

ZB

1.9

2.4

予測
2010年

2018年

2025年

20172018

2019

2020

2021

データセンターとは

2022

（年）

インターネット用のサーバーやネットワーク機器等のIT機器を設置、運用する施設
成長要因：IoTやクラウド・コンピューティング、AI等の爆発的な普及によるデータ保管等の需要拡大期待活用事例：AI、自動運転、ロボット、SNS等

圧倒的な容量があるデータセンター

データ経済主導のビジネスにおいて、データセンターは必要不可欠の存在

スマートフォン

ギガバイト

16～256GB

タブレット

ノートPC

32GB～512GB

64GB～1TB

テラバイト

デスクトップPC

データセンター

512GB～2TB

数十万TB～（ラック1台）出所：IDC、Cisco「Visual Networking Index：予測と方法論：2017～2022年」のデータを基にパインブリッジ・インベストメンツ作成

パインブリッジ

特設サイト「AIやIoTが引き起こす第4次産業革命を支えるTECHNOLOGY INFRASTRUCTURE テクノロジー・インフラ」公開中。
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データセンターの利用者は個人・法人・政府系団体など
法人ビジネスは言うまでもなく、個人もデータセンターを活用

データセンター活用の利点例
地震や火災などに十分な対策をしている
安定して電力を供給している
温度・湿度の管理をしている
セキュリティ対策をしっかりしている
高速通信を利用できる など
アクセスして情報を活用

データーセンター

サーバー等の情報通信機器を設定

クラウドサービス（携帯のデータを仮想サーバーに保存など）を活用

個人

通販会社

SNSサービス会社

官公庁

プラットフォーム型企業とテック・インフラ企業は密接な関係（テック・インフラ企業の顧客企業）（データ・センター）

エクイニクス
インターシオンデジタル・リアルティ など
上記はイメージ図です。

データセンターの様々な特徴

ユーザー・用途

プラットフォーム型企業

テック・インフラ企業

サービス提供グーグル・クラウド
ネットフリックス
NASDAQ
フェイスブック など

（個人）
（企業）
（官公庁）
サービス提供

活用

活用

SNS
5G通信
eスポーツ
eコマース

遠隔医療
オンライン教育
ネット検索など

非常用電源 不測時におけるバックアップ電源
空調
サーバーを冷却する十分な空調設備
耐災害性
災害に耐えられる構造

サポート体制
24時間365日対応可能

サーバー
データを保存する
コンピューター

耐災害性
災害に耐えられる構造

セキュリティ
物理的な侵入を防ぐ仕組み

増床対応
サーバー増加時に追加で借りられるスペース
回線
十分な帯域を確保

場所
自然災害を受けにくい立地
自社オフィスから駆け付けられる立地

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自動運転 × データ × 普及率 ＝ データの生成量

実用化と普及の足音が聞こえ始めた自動運転技術
カメラやＡＩ機能で生み出されるデータ量は莫大に
データセンターの需要が高まる
自動運転車1台1日あたりのデータ生成量はスマートフォン63台分（約4,000GB）との推計もあり

自動運転レベル
自動化

レベル5

システム

完全自動運転特定条件※下での完全自動運転

レベル4（操縦主体）

特定条件※下での自動運転

レベル3（システム対応が困難な場合はドライバー対応）

レベル2

ドライバー

システムが判断（様々なデータがやり取りされる）

高度な運転支援（自動の追い越し支援等）（操縦主体）

レベル１
0%
(手動）

運転支援（衝突被害軽減ブレーキ等）
高度

技術レベル

※ 場所、天候、時間、速度など特定の条件

ドライバーが判断

eスポーツ × データ × 高まる人気 ＝ 障がい・年齢関係無く全世界で戦えるデジタルスポーツ
eスポーツ
優良プレイヤー、高機能マシンと同様に高性能テクノロジー・インフラも重要
海外では賞金総額36億円の大会も開催 人と金を集めるスポーツに発展
国内では自動車大手企業が本格参集
知名度は向上。オリンピック種目の可能性もありeスポーツ興行の市場規模（収益ベース） NFLスーパーボウルとeスポーツのイベント視聴者
単位：億ドル18（8年間）約1億人視聴

年率 +32%1192357

2014 2015 2016 2017 2018 2019推計値
2022（年）

約1億人視聴

出所：内閣官房IT総合戦略室「官民ITS構想・ロードマップ2019」、statista、各種資料のデータを基にパインブリッジが作成

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SNS × データ × 視聴時間 ＝ 世界中でつながるネットワーク

LINEやフェイスブック、インスタグラムなど様々なSNSを活用
世界中と情報の共有が可能に以前より情報発信をする人が増加
画像・動画などの閲覧に大きく時間を消費
多くの人がネットにデータを保存し、多くの人がネットのデータにアクセス
データセンターの需要が高まる

デジタルコンテンツ・メディアサービス業者※のデータセンター利用及び予測
単位：億ドル

33.7

31.6

37.1

46.3

42.2

54.1

50.2

58.0

予測
2014

2015

2016

201720182019

20202021※SNSやeコマース、動画などのデジタルコンテンツ・メディアサービス業者（年）

生活に浸透するSNS
SNSユーザー数は、5年前の2倍に迫る勢いで増加

世界のSNSユーザー数

18.6

2014

20.8

2015

23.1

2016

28.0

2017

単位：億人

32.0

2018

34.8

2019（年）５年前のSNSの利用時間（全世界平均）は1時間37分、40.2%の大幅な伸び

フィリピン

SNS利用時間（日次平均）※16歳～64歳のネットユーザーを対象
全世界平均
中国
日本
米国

4時間12分

2時間16分

（最長）

2時間4分

1時間57分36分（最短）

出所：総務省「令和元年版情報通信白書」、Smart Insights「Global social media research summary 2019」を基にパインブリッジ・インベストメンツ作成

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ヘルスケア × データサイエンス × 高齢化社会 ＝ 医療・創薬のイノベーション

機械学習を通じたデータ分析により、これまで見落とされていたがんなどの判別能力が大幅に高まる
人工知能によるデータ活用を通じて、研究開発費の抑制や開発期間の短縮が見込める高齢化社会も進むことからデータ活用（データセンター）は不可欠

優秀な研究チームによるAIは医師に圧勝！？
2016年に米国で行われた優れたAIを決めるコンテスト「CAMELYON16」において、AIが乳がんの転移を調べるための画像判定に挑戦し、11人の病理医と成績を比較しました。 優勝した研究チームが開発したディープ・ラ―ニング（深層学習）と呼ばれる技術を使ったAIの成績は、11人の病理医の平均値を大幅に上回りました。
優勝：ハーバード・メディカル・スクールとMITの研究チームのAI
第2～15位：各研究チームのAI病理医（11人平均）
第16～32位：各研究チームのAI

AUC 0.994
AUC 0.815～0.976
AUC 0.810

AUC 0.556～0.796

AUC (Area Under the Curve)：0から1までのスコアをとり、値が1に近いほど判別能力が高い

市町村（スマートシティ）× ビッグデータ × テクノロジー ＝ 効率的かつ快適な生活点（各サービス）と点をつないで面（スマートシティ）に発展
いわゆるビッグデータの収集・解析において、大きな役割を果たすデータセンター

都市全体をインターネットで接続し、効率化を目指すスマートシティ
交通・スマート信号
・スマートパーキング

エネルギー
・スマートメーター・発電・蓄電システム

クラウド（データ・センター）

住宅・スマートホーム
・災害緊急対応システム

相互にデータ・システム連携

ヘルスケア
・遠隔医療・医療機器ネットワーク

オフィス・スマートビルディング
・再生エネルギーの活用

・・・

行政サービス・電子行政サービス・ロボット警察

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