~AIデータセンターを通じて、製薬業界・製造業界など多様な分野でのAI社会実装を加速~
KDDI株式会社
KDDIは2026年1月22日、産業・商業の集積地である大阪都市圏近郊に位置しアクセス性に優れた「大阪堺データセンター(以下 本AIデータセンター)」の稼働を開始します。GPUおよび Google の高性能な生成AIモデル「Gemini」のオンプレミスサービスなどの提供を通じ、製薬業界・製造業界をはじめとするさまざまな分野でのAI社会実装を目指していきます(
注1)(
注2)。

本AIデータセンターは、2025年4月に取得したシャープ堺工場跡地の大規模な電力・冷却設備を再利用しています。また、KDDI Telehouse渋谷データセンターで培った水冷技術や、KDDIが30年以上にわたり蓄積してきたデータセンター構築の知見を活用しています。これによりKDDIは、本AIデータセンターを半年で構築し、高度な計算能力を有するNVIDIA GB200 NVL72などのAIサーバーと、実用的なデータ主権、広帯域・高品質なネットワークという特長を兼ね備えた本AIデータセンターを短期間で稼働開始させました。
今後、本AIデータセンターを活用し、製薬業界の課題解決に向けた取り組みを実施します。また、製造業界などでのデータ分析の高度化や国産LLMの開発を支援していきます。
KDDIは、本AIデータセンターをはじめとするネットワークとAIを統合したデジタルインフラの高度化を推進し、さまざまなパートナー企業とともにAIの社会実装を加速させることで、日本の産業競争力の強化に貢献していきます。
なお、本AIデータセンターでは再生可能エネルギー由来の電力を100%使用しています。KDDIは2025年度中に国内外の全データセンターで使用するすべての電力を再生可能エネルギー由来の電力に切り替える予定です(
注3)。
■本AIデータセンター概要
1. 概要
本AIデータセンターは、KDDIが30年以上にわたり国内外の通信事業・データセンター事業で培ってきた知見を活用し、用地の取得判断から契約、設備構築でのプロセス全体を最適化することで、短期間での稼働開始を実現しました。
- シャープ堺工場の取得において
KDDIが海外M&Aで得た評価手法を応用し、評価項目を設備の耐震・耐久性や用地の環境リスクといった事業の成否を分ける重要項目に絞り込むことで、用地取得までの期間を短縮しました。 - 冷却・電源設備の転用において
海外で他施設をデータセンターへ転用した経験を活用し、必要な改修や検証作業を早期に見極めることで、新設工事を最小限に抑え、設計・施工期間を短縮しました。 - お客さまへのサービス提供において
国内外で安定した通信サービスやクラウドサービスを提供してきた経験により、パートナー企業と連携し、短期間でAIデータセンターの構築からお客さまへのサービス提供までの期間を短縮しました。
| 建物規模 | 地上4階 |
|---|---|
| 延床面積 | 約57,000m2 |
| 環境配慮 | 再生可能エネルギー由来の電力を100%利用 |
2. 特長
昨今、さまざまな分野でのAI社会実装に向け、データセンターには低遅延のレスポンスや安定したサービスの継続性が求められています。KDDIは、大阪の主要な産業・商業エリアから約15キロメートルというアクセス性に優れた本AIデータセンターを通じ、低遅延かつ高信頼のAIサービスを提供します。
- (1)高度な計算能力と冷却技術
従来の空冷方式に加えて水冷方式の一種である直接液体冷却を導入し、NVIDIA GB200 NVL72をはじめとした計算能力が高いAIサーバーが稼働しています。また、KDDI Telehouse 渋谷データセンターでの検証で確立した水冷方式に特化した設備設計・運用に関するガイドラインにより、安定して高度な計算能力を提供することが可能です。
- (2)ソブリン性の確保
本AIデータセンターは日本国内で運用するため、高性能な生成AIモデル「Gemini」などの利用においても、データのソブリン性(主権性)に配慮した管理体制を実現しています。国内法令・規制のもとでの適切なデータ管理により、国外への不適切なデータ移転や第三者による支配に関するリスク低減に寄与します。
監視カメラ映像を含む映像データや企業の機微情報など、機密性の高いデータも国内で保管・管理したまま、AIの学習・推論への活用が可能です。
- (3)広帯域・高品質なネットワーク
本AIデータセンターは、最大100Gbpsの広帯域なインターネットに加え、機密性の高いデータを安全に扱える閉域網(KDDI Wide Area Virtual Switch 2)と、さまざまなパブリッククラウドと広帯域で閉域接続が可能なマルチクラウドゲートウェイを有しています。信頼性の高いネットワークを用途に応じて選択することで、全国に分散されたデータを安全に本AIデータセンターに集約することができ、大規模なデータセットを用いたAIの学習・推論の環境を実現しています。
3. 活用事例
- (1)製薬業界:AI技術、医療ビッグデータを活用した取り組み
KDDIとKDDIグループの株式会社医用工学研究所(本社:三重県津市栄町、代表取締役社長:笠﨑 州雄、以下 MEI)は、武田薬品工業株式会社(本社:大阪府大阪市、代表取締役社長CEO:クリストフ・ウェバー、以下 武田薬品)とともに、2026年4月以降、本AIデータセンターを活用し、AIによる医療ビッグデータの多角的な分析を行い、患者さんへの新たな価値創出に向けた探索的なプロジェクトへ取り組む予定です。
- <現状の課題>
- 医療ビッグデータ分析の重要性は益々高まっていますが、環境整備などを含め、多大な時間とコストを要しています。
- 国内の電子カルテデータは、主に病院・研究機関ごとにデータが分断されていることに加え、電子カルテ上の医師の所見や症状記述などの重要な情報はテキストで記載されているため、データの有効活用が十分に進んでいません。
- <想定される具体的な活用イメージ>
- 本AIデータセンターを活用することにより、国内の電子カルテ由来のデータなどの医療ビッグデータの学習から推論までを一気通貫で実行します(
注4)。 - ソブリン性を確保した国内完結の環境で医療ビッグデータを安全に保管しデータの学習を行い、さらに医療特化LLMが推論を行うことで、従来分析が困難だったテキスト由来のデータから必要な情報を効率的に抽出・分析します。
- 具体的には、データ分析にかかるプロセスにおける期間短縮とコスト削減などの効率化に貢献します。さらに、医師の所見や症状記述などの情報から希少疾患・難病の兆候を可視化するほか、患者さんの治療経過の深い理解を通じ、患者さんにとって最適な医薬品の提供につながるアウトカムなどの新たな価値創出を目指します。
- 本AIデータセンターを活用することにより、国内の電子カルテ由来のデータなどの医療ビッグデータの学習から推論までを一気通貫で実行します(
KDDIとMEIは、武田薬品をはじめとする製薬企業に対し、創薬や臨床研究などの医療ビッグデータ分析に求められるアセットを、ワンストップで迅速に利用可能な「医療用 垂直統合型AIサービス」として提供することを目指します。
- (2)製造業界:流体解析の高度化
モルゲンロット株式会社(本社:東京都千代田区、代表取締役CEO:中村 昌道、以下 モルゲンロット)は企業の計算リソースの可視化・管理・最適化の実現、計算力のシェアリングにより、最適な計算環境の提供を目指すスタートアップです。モルゲンロットとKDDIは、本AIデータセンターの活用により、製造業界をはじめとする製品設計における流体解析の高速化・高度化を支援します。
- <現状の課題>
- 例えば自動車開発のプロセスにおいては、燃費やEV航続距離の改善や、高速走行時の安全性の確保、そして静かで快適な車内環境などを実現するために、空気や熱の流れを可視化・予測する流体解析が重要です。
- 高精度な流体解析では、自動車と周辺空間を数億から数十億もの「メッシュ」と呼ばれる微細な網の目に分割し、その1つひとつで複雑な物理現象を計算します。従来の解析環境ではGPUの計算速度や処理能力の制約から、十分なシミュレーション回数や大規模解析を実施することが難しいという課題がありました。
- <想定される具体的な活用イメージ>
- 国内に整備された本AIデータセンターと信頼性の高い通信を組み合わせることで、設計図面や解析知見などの機微情報も安全性を確保した上で分析することが可能となります。
- また、高度な計算能力を活用することで、従来の流体解析に要する時間を短縮できるほか、大規模・高解像度の流体解析が可能となります。
モルゲンロットとKDDIは、本AIデータセンターの活用を通じ、自動車メーカーに加え、流体解析が重要となる航空機・鉄道車両・船舶などの開発に貢献することを目指します。
- (3)国産AIの開発・推論
KDDIグループの株式会社ELYZA(本社:東京都文京区、代表取締役CEO:曽根岡 侑也、以下 ELYZA)とともに、国産AIの開発と社会実装の加速に向け、従来の基盤モデルに加え領域/企業特化型のモデル開発およびサービス提供を目指しています。
- <現状の課題>
- 医療・金融・行政などの専門領域では、汎用的なAIモデルでは専門用語や業界特有の規制への対応が不十分な場合があり、実業務への本格的な導入には課題があります。
- <想定される具体的な活用イメージ>
- 本AIデータセンターは、ソブリン性を確保した環境で、企業の機密情報を安全にAIの学習へ活用することを可能にし、領域/企業特化モデルの開発を実現します。
- 汎用的なAIでは対応が困難な専門領域特有の知識を学習させることで、領域や利用用途に適した性能、コスト、スピードを実現します。
- 企業は自社の機密データを活用して独自の競争優位性を確立することが可能になります。
KDDIとELYZAは、本AIデータセンターを活用し、領域/企業特化モデルの開発から推論まで一気通貫で提供することを目指しています。
4. 本AIデータセンターの設備





■お問い合わせ先
本AIデータセンターを活用したいお客さまはKDDI GPU Cloudのサービスページ新規ウィンドウで開くをご覧いただき、お問い合わせください。
■「MWC26 Barcelona」展示について
2026年3月2日から3月5日までの間、スペイン・バルセロナで開催される世界最大のモバイル関連展示会「MWC26 Barcelona」において、AIデータセンターに関する展示を行います。
■関連記事
- 注1)「大阪堺データセンター」上のNVIDIA GB200 NVL72を提供するクラウドサービス「KDDI GPU Cloud」は2026年1月22日からトライアル提供を開始、2026年4月1日からサービス申し込み受付を開始します。
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