データセンターPUE最適化の最前線：AI時代に求められる次世代グリーンインフラ戦略とは

生成AIの急拡大により、日本のデータセンターはかつてない転換期を迎えています。わずか2年で国内IT供給電力量が約2.6倍に増加し、GPUやHPCを中心とした超高密度サーバーの導入が急速に進んでいます。

ラックあたり30〜100kWを超える電力を扱う時代に入り、従来型の空冷では限界が見え始めました。いま経営層やインフラ責任者に問われているのは、PUEをいかに最適化し、電力コストと環境負荷を同時に抑えるかという戦略的判断です。

本記事では、液浸・水冷技術の最新動向、AIによる動的制御、地方分散政策、廃熱活用モデル、そして補助金・GX投資の具体策までを体系的に整理します。PUE1.1以下が現実味を帯びる中、競争優位を確立するための実践的な視座をお届けします。

生成AIが引き起こす国内データセンター電力需要の構造変化

2026年、日本のデータセンター電力需要は量的拡大だけでなく、質的にも大きく変化しています。インプレス総合研究所『データセンター調査報告書2026』によれば、国内のIT供給電力量は2024年から2026年のわずか2年間で約2.6倍に増加しました。この急増の中心にあるのが、生成AI向けGPUおよびHPCサーバーの本格導入です。

従来のクラウド中心のワークロードと異なり、AI学習・推論は瞬間的かつ持続的に高負荷を発生させます。その結果、ラック当たり電力密度は5〜15kW水準から、30〜100kW超へと急上昇しました。これは単なる消費量の増加ではなく、電力需要の「集中化」と「高密度化」という構造転換を意味します。

項目	2024年	2026年
国内IT供給電力量	基準値	約2.6倍
GPU/HPC利用意向	30%未満	50%超
標準ラック電力密度	5〜15kW	30〜100kW超

この高密度化は、電力インフラへの負荷のかかり方も変えています。従来は施設全体で平準化されていた需要が、特定ラックや特定時間帯に集中する傾向が強まりました。電力会社側から見れば、データセンターは「安定需要家」から「ピーク影響度の高い需要家」へと性格を変えつつあります。

さらに、立地構造も変化しています。総務省が推進する地方分散政策の下、首都圏集中から地方拠点へのシフトが進んでいますが、これは単なる災害対策ではありません。寒冷地では外気冷却を活用でき、電力効率改善に直結します。立地選択そのものが電力需要構造を左右する戦略要素になっているのです。

加えて、電力コストの上昇も構造変化を加速させています。動力料金は2024年の28.54円/kWhから2025年10月には29.29円/kWhへ上昇しました。高密度AIデータセンターでは、電力費は総運用コストの中核を占めます。そのため、需要そのものを抑えるのではなく、「いかに効率的に使うか」が経営課題へと格上げされています。

このように2026年の国内データセンター電力需要は、①AI主導の急拡大、②超高密度化による局所集中、③立地戦略との一体化、④コスト圧力による効率重視という四つの軸で再構築されています。単なる消費量の増減ではなく、エネルギーとデジタル産業の関係性そのものが再定義される局面に入っていると言えます。

PUEの基礎と最新ベンチマーク：新設1.1以下時代の到来

PUE（Power Usage Effectiveness）は、データセンター全体の消費電力をIT機器の消費電力で割った値であり、1.0に近いほどエネルギー効率が高いことを示します。

生成AIの急拡大により、2026年現在はGPUやHPCを搭載した高発熱サーバーが主流となり、ラックあたり30〜100kW超という超高密度環境が一般化しています。この変化が、PUEの定義そのものは変わらないにもかかわらず、その達成難易度を一段と押し上げています。

経済産業省のベンチマーク制度では、新設と既存で明確に目標が区分されています。

区分	2026年目標PUE	意味合い
既存データセンター	1.4以下	既存空冷前提での高度最適化
新設データセンター	1.1以下	液体冷却前提の設計水準

特に注目すべきは、新設でPUE1.1以下が事実上の標準となりつつある点です。これは努力目標にとどまらず、SABC評価制度と連動し、事業者名の公表やESG評価にも影響します。

インプレス総合研究所によれば、国内IT供給電力量は2024年から2026年で約2.6倍に拡大しました。電力単価も上昇傾向にある中、PUEが0.1改善するだけで年間電力コストは数億円規模で変動し得ます。

たとえばIT負荷20MWの施設でPUEが1.3から1.1に改善すれば、総消費電力は26MWから22MWへと約4MW削減されます。年間換算では3万MWh超の差となり、電力料金次第では経営指標に直結します。

さらに2026年の特徴は、「設計値」ではなく「運用平均値」で評価される点です。5年度平均で年1％改善が求められ、リアルタイム計測とデータ開示が前提になります。

理論値1.0は依然として到達不能に近いものの、液浸冷却の実証では1.05前後という数値も報告されています。これにより、1.2台は先進的というより過渡期の水準へと位置づけが変わりました。

2026年はまさに「PUE1.1以下時代」の入り口です。新設案件では1.15では競争優位にならず、1.08〜1.10が設計ターゲットになるケースも増えています。

今後の焦点は、いかにしてこの水準を安定的に維持し、平均値として達成し続けるかに移っています。PUEはもはや技術指標ではなく、データセンター事業の存続条件を測る基礎体力そのものになっています。

GPU・HPC時代の高密度化が冷却設計を根底から変える理由

生成AIの爆発的普及により、データセンターの設計思想は根底から見直しを迫られています。インプレス総合研究所『データセンター調査報告書2026』によれば、国内IT供給電力量は2024年から2026年のわずか2年間で約2.6倍に拡大しました。主因はGPUやHPCサーバーを大量導入するAIワークロードへの急速なシフトです。

従来のクラウド基盤ではラックあたり5〜15kWが一般的でしたが、2026年現在は30〜100kW超が現実的な水準になっています。この電力密度の跳ね上がりが、冷却設計を「付帯設備」から「中核アーキテクチャ」へと格上げしました。

項目	従来型DC	GPU・HPC中心DC
主用途	クラウド・業務処理	AI学習・大規模推論
ラック電力密度	5〜15kW	30〜100kW超
熱集中度	分散的	GPU周辺に極端に集中
冷却設計思想	空調最適化中心	チップ単位の熱除去設計

GPUは演算密度が極めて高く、発熱も局所的に集中します。そのため従来の空冷では、ラック全体を冷やしてもチップ近傍にホットスポットが生じやすくなります。結果として過剰冷却が常態化し、PUE悪化と電力コスト上昇を招きます。

経済産業省が新設データセンターにPUE1.1以下を求めている背景には、この構造変化があります。高密度GPU環境でPUE1.1を達成するには、空気ではなく水や絶縁液体を用いた高効率な熱輸送が事実上前提になります。

さらに重要なのは、高密度化が「ピーク熱設計」を前提にした設備投資を強制する点です。AI学習では瞬間的に負荷が跳ね上がり、冷却能力に余裕がなければスロットリングや停止が発生します。これは単なる効率問題ではなく、事業継続リスクに直結します。

世界のハイパースケール市場が急拡大する中、冷却はコストセンターではなく競争力の源泉へと位置づけが変わりました。ラック設計、床荷重、配管ルーティング、電源冗長構成までがGPU前提で再設計されています。

つまりGPU・HPC時代の本質は、サーバー性能向上ではなく「熱密度の経営課題化」にあります。冷却方式の選択はPUEだけでなく、拡張性、電力契約容量、さらには立地戦略まで左右します。高密度化は単なる技術進化ではなく、データセンターの価値構造そのものを再定義しているのです。

液浸冷却の実力：PUE1.05・電力削減94%のインパクト

生成AIの急拡大でラックあたり30〜100kW超という高密度化が進む中、従来の空冷では物理的限界が顕在化しています。

その打開策として注目を集めているのが液浸冷却です。サーバー全体を絶縁性の冷却液に浸すことで、空気よりもはるかに高い熱伝導効率を実現します。

PUE1.05という数値は、もはや理論値1.0に迫る水準であり、冷却電力を極限まで削ぎ落とした運用を意味します。

項目	従来空冷	液浸冷却
想定PUE	約1.7（一般例）	1.05（実証値）
冷却電力	大きい	約94%削減
対応ラック密度	〜30kW程度	100kW級にも対応可能

KDDIが小山データセンターで実施した大規模実証では、従来空冷比で冷却にかかる電力を約94％削減し、PUE1.05を達成しました。経済産業省の政策資料でも紹介されるこの成果は、単なる理論値ではなく商用環境に近い条件下での検証結果です。

仮にPUE1.7の施設と1.05の施設を比較すると、同じIT負荷でも非IT電力は大幅に異なります。電力単価が上昇傾向にある中、この差は年間の運用コスト、さらには長期の投資回収期間に直結します。

液浸冷却の本質的価値は、電力削減だけでなく「設計自由度の拡張」にあります。

さらに、ファンを大幅に削減できるため騒音や振動が抑えられ、部品寿命の延伸も期待されます。これは保守コストやダウンタイム削減という観点でも無視できない効果です。

一方で、サーバーメーカーの保証体制やオイル管理、保守プロセスの再設計といった課題も残っています。それでも、AIワークロードの爆発的増加が続く2026年現在、PUE1.1以下を現実的に狙える数少ない手段が液浸冷却であることは間違いありません。

電力供給制約とコスト上昇が同時進行する時代において、PUE1.05・電力削減94％というインパクトは、環境対策の枠を超えた競争優位の源泉になりつつあります。

水冷（Direct-to-Chip）の普及と既存施設アップグレード戦略

生成AIの普及によりラック電力密度が30〜100kWへと急上昇する中、既存の空冷中心データセンターでは熱設計の限界が顕在化しています。経済産業省が既存施設に対しPUE1.4以下を求めるなか、水冷（Direct-to-Chip）は現実的かつ段階的な解として急速に普及しています。

Direct-to-ChipはCPUやGPUに装着したコールドプレートへ冷却水を直接循環させ、発熱源をピンポイントで冷却する方式です。サーバー全体を液体に浸す液浸冷却と比べ、既存ラック構成を大きく変えずに導入できる点が評価されています。

ハイパースケールDC市場が急拡大する2026年時点では、新設だけでなく既存施設のアップグレード需要が顕在化しています。特にGPU/HPC利用意向が5割を超える状況では、空冷のままではホットスポット抑制が困難です。

項目	空冷中心	Direct-to-Chip
対応可能ラック密度	〜30kW程度	30〜80kW超
想定PUE	1.3〜1.5	1.1〜1.2
既存設備活用	高い	中〜高
主な課題	冷却能力限界	漏液管理・配管設計

既存施設のアップグレード戦略は「全面刷新」ではなく、「ハイブリッド化」が主流です。具体的には、高密度AIラックのみを水冷化し、ストレージや低負荷サーバーは空冷を維持するゾーニング設計が採用されています。

この方式では、CDU（Coolant Distribution Unit）を増設し、床下や天井裏に二次配管を敷設します。設備停止を最小化するため、段階的にラック単位で切り替えるローリング改修が一般的です。

資源エネルギー庁のベンチマーク制度では、既存DCに対し継続的な効率改善が求められています。水冷導入は単なる冷却強化ではなく、SABC評価に直結する経営判断でもあります。

さらに、冷却水を高温で回収できる点も重要です。空冷に比べ排熱温度が高く、将来的な廃熱利用やヒートポンプ連携への展開余地が広がります。これは地域共生型モデルへの橋渡し技術とも位置づけられます。

一方で、漏液リスクへの懸念は根強く、二重配管やリークセンサーの多重配置が標準化しつつあります。運用面でも、ITとファシリティの統合監視体制が不可欠です。

2026年の水冷普及は、新設DCの標準装備という段階を超え、既存施設の延命と高度化を両立させる戦略的インフラ投資へと進化しています。電力料金上昇やAI需要拡大を背景に、Direct-to-Chipは「選択肢」ではなく「前提条件」へと変わりつつあります。

AI×デジタルツインによる動的エネルギー最適化の最前線

2026年のデータセンター運用では、ハードウェアの高効率化だけではPUE1.1以下の達成は困難になっています。そこで中核技術として台頭しているのが、AIとデジタルツインを融合させた動的エネルギー最適化です。

経済産業省の資料によれば、デジタル技術を活用した省エネ診断の高度化により、エネルギー調達コストを2〜10％程度削減できる事例が報告されています。これは単なる可視化ではなく、リアルタイム制御まで踏み込んだ運用変革の成果です。

デジタルツインでは、データセンター内の温度、湿度、気流、ラック負荷、電力使用量を秒単位で収集し、仮想空間上に物理環境を再現します。さらにAIが将来の負荷変動を予測し、空調機の稼働台数やファン回転数を事前に調整します。

これにより、AIサーバー特有の急峻な電力変動やホットスポット発生を抑え、過剰冷却を回避できます。特に30〜100kW級の高密度ラック環境では、この予測制御がPUE改善の決定打になります。

AI×デジタルツインによる最適化レイヤー

最適化対象	従来運用	AI・デジタルツイン活用
空調制御	固定設定・人手調整	負荷予測に基づく自動制御
ラック配置	静的レイアウト	熱分布シミュレーションで最適配置
IT負荷分散	性能優先配置	熱・電力状況を加味した動的マイグレーション

特に注目すべきは、ITワークロードとファシリティを統合制御するアプローチです。仮想マシンのマイグレーションを熱分布データに基づいて実行し、特定ラックへの負荷集中を防ぎます。これにより冷却設備のピーク稼働を抑制できます。

さらに、外部の電力市場価格や需給逼迫情報をAIが取り込み、デマンドレスポンスに参加するケースも増えています。電力価格が高騰する時間帯には、品質を維持しつつ空調負荷を最適化することでコストと炭素排出の双方を抑制します。

エネルギー効率は「設備性能」ではなく「運用アルゴリズムの質」で差がつく時代に入っています。

今後は、液浸冷却や水冷といった高効率冷却技術と、AI制御による需要予測・動的最適化を前提とした設計が標準になると見られます。物理インフラとソフトウェア制御が一体化したデータセンターこそが、2026年のPUE最前線を形づくっています。

省エネ法改正とSABC評価制度がもたらす経営インパクト

省エネ法改正とSABC評価制度の本質は、単なる環境規制の強化ではありません。データセンター経営を「エネルギー効率で選別される産業構造」へと再定義する制度転換にあります。

2024年度から本格適用された新ベンチマーク制度では、既存施設でPUE1.4以下、新設施設で1.1以下という明確な目標が設定されました。さらに5年度平均で年1％の効率改善が求められ、経済産業省の枠組みに基づきS・A・B・Cで格付けされます。

評価結果は公表される仕組みであり、優良事業者は市場から可視化されます。これは財務諸表に並ぶ「第二の経営指標」が生まれたことを意味します。

評価区分	意味	経営への影響
S	優良	ブランド価値向上・受注競争力強化
A	一般	標準的水準・維持が必要
B	停滞	改善要請・顧客評価低下リスク
C	不十分	行政指導・レピュテーション毀損

特に注目すべきは、年間エネルギー使用量が原油換算1,500kl以上の事業者に定期報告義務が課され、情報開示や補助金申請と連動している点です。省エネ対応はコスト要因ではなく、資本市場へのアクセス条件になりつつあります。

インプレス総合研究所の調査によれば、AI需要拡大により国内IT供給電力量は2024年比で約2.6倍に増加しています。この状況下で電力単価も上昇傾向にあり、PUE差0.1が年間数億円規模の電力コスト差につながるケースも珍しくありません。

さらにS評価は、顧客側の選定基準にも組み込まれ始めています。ESG調達を重視する金融機関やグローバル企業は、再エネ利用率や効率指標を契約条件に含める傾向を強めています。評価ランクが受注確率に直結する時代に入ったと言えます。

一方で、評価向上には設備投資が不可欠です。しかし経済産業省が示す省エネ・非化石転換補助金では最大数十億円規模の支援枠が用意され、投資回収年数要件も緩和されています。制度を活用できる企業とできない企業の間で、効率格差は加速度的に広がります。

結果として、省エネ法改正とSABC評価制度は、データセンターを「規模の経済」から「効率の経済」へと転換させる触媒になっています。エネルギー効率はCSRではなく、競争優位そのものです。2026年現在、この認識を経営レベルで共有できるかどうかが、次の成長局面を左右します。

地方分散と強靱化政策：補助金を活用した立地戦略

データセンターの電力需要が2024年比で約2.6倍へ拡大した現在、立地戦略は単なる不動産選定ではなく、電力安定性・災害耐性・補助金活用を統合した経営判断へと進化しています。とりわけ政府が推進する地方分散とインフラ強靱化政策は、PUE最適化やGX投資と密接に連動する重要テーマです。

総務省は「データセンター、海底ケーブル等の地方分散によるデジタルインフラ強靱化事業」を通じ、地方拠点整備を支援しています。背景には、国内DCの関東集中と大規模災害時の同時被災リスクがあります。通信回線利用料や建設費の一部を補助する仕組みは、初期投資の重いAIデータセンターにとって大きな後押しになります。

自治体	主な支援内容	戦略的意義
石川県	固定資産税相当額100%補助（3年）	初期投資回収の加速
北海道（石狩市）	税半額免除＋再エネ補助最大5,000万円	寒冷気候によるPUE改善
奈良県	投資額5%補助（上限2億円）＋雇用要件	地域経済波及とESG評価向上

寒冷地立地は外気冷却や雪氷利用による冷却負荷低減が可能であり、結果としてPUE改善に直結します。資源エネルギー庁の資料でも示されているように、省エネ評価は事業者の格付けに影響し、顧客選定や資金調達条件にも波及します。つまり立地はブランド価値そのものです。

さらに重要なのが廃熱の地域活用です。NTTファシリティーズの構想では、IT容量36MW規模のデータセンターから発生する熱で戸建住宅約2,300戸分の暖房需要を賄える可能性が示されています。農業ハウスや地域空調との連携は、単なる電力効率を超えた循環モデルを生み出します。

加えて、経済産業省の省エネ・非化石転換補助金では、先進的設備導入に対し最大30億円規模の支援が用意されています。2026年に向けて下限額引き下げや複数年度事業承認が進み、大規模案件だけでなくエッジDCにも適用可能になりました。

地方分散は電力系統負荷の平準化にも寄与します。AI需要が急増するなか、再エネポテンシャルの高い地域での立地は、24/7カーボンフリー電力調達との親和性が高く、長期的な電力コスト安定にもつながります。

2026年の立地戦略は、冷却効率や通信遅延だけでなく、補助制度設計・地域エネルギー循環・災害分散を統合的に評価する段階に入りました。分散はリスクヘッジではなく、次世代グリーンインフラを構築するための攻めの選択肢になっています。

廃熱の面的活用とERE指標：地域共生型データセンターモデル

データセンターの高効率化が進む2026年、次の競争軸として注目されているのが廃熱の面的活用です。従来は大気中に放出されてきたサーバーの排熱を、地域エネルギーとして再利用することで、データセンターを「電力消費施設」から「地域エネルギー拠点」へと再定義する動きが本格化しています。

NTTファシリティーズが公表した地域共生型モデルによれば、IT容量36MW規模のデータセンターから生じる廃熱は、戸建住宅約2,300戸分の暖房・給湯、延床約70,000㎡のオフィス空調、さらに約27,000㎡のビニールハウス栽培を賄う潜在力があるとされています。これは単なる理論値ではなく、地域冷暖房や農業振興と連携した実装を前提とした試算です。

この文脈で重要になるのがERE（Energy Reuse Effectiveness）指標です。PUEが「消費効率」を測るのに対し、EREは再利用エネルギーを差し引いた実質的な効率を示します。再利用量が増えるほど、理論上は1.0未満にもなり得る点が特徴です。

指標	評価対象	特徴
PUE	投入電力とIT電力の比率	1.0に近いほど高効率
ERE	再利用熱を控除した総エネルギー	1.0未満も理論上可能

例えば、寒冷地に立地するデータセンターが地域熱供給網と接続されている場合、冬季の暖房需要を安定的に支えることができます。北海道石狩市のように外気冷却と再エネ導入が進む地域では、廃熱活用と再生可能エネルギーを組み合わせた循環モデルが描きやすい環境にあります。

さらに、農業分野との連携も現実味を帯びています。周年型のイチゴやトマト栽培では安定した温度管理が不可欠であり、データセンターの排熱は化石燃料ボイラーの代替になり得ます。地域雇用の創出と脱炭素の同時実現という観点からも、自治体の誘致政策と整合性が高い取り組みです。

今後は新設時から地域熱導管との接続を前提に設計するケースが増え、PUE最適化と並行してEREを経営KPIに組み込む動きが加速すると見られます。データセンターは単体で完結する設備ではなく、地域エネルギー循環のハブとして評価される時代に入りつつあります。

GX投資と2,000億円超の支援策をどう活かすか

GX投資を本気で成果につなげるためには、単に補助金を活用するだけでなく、規制対応・技術革新・財務戦略を一体で設計する視点が不可欠です。

2026年にかけて政府が展開する「省エネ・非化石転換補助金」は総額2,375億円規模に達し、データセンターを含むエネルギー多消費産業の構造転換を後押ししています。経済産業省資料によれば、先進的な省エネ設備導入を対象とする枠では最大30億円、補助率1/2という大型支援も用意されています。

制度区分	補助上限	補助率	活用の鍵
先進枠	15〜30億円	1/2〜1/3	PUE大幅改善など高い削減率
IV型	1億円	1/3	AI・デジタル制御導入
東京都事業	2.5億円	1/2（中小）	都市型高効率モデル構築

注目すべきは、2026年度に向けて投資回収年数要件が実質的に緩和され、複数年度事業も認められている点です。これにより、液浸冷却や大規模水冷化といった初期投資負担の大きいプロジェクトでも、財務上のハードルが大きく下がりました。

たとえばPUEを1.5から1.1へ改善できれば、冷却関連電力は大幅に削減されます。電力単価が上昇傾向にあるなかで、この差は長期的なキャッシュフローに直結します。補助金はコスト削減策ではなく、競争優位を前倒しで獲得するレバレッジ手段と位置付けるべきです。

さらに重要なのが、SABC評価制度との連動です。省エネ法に基づく評価が公開される仕組みのもと、PUE改善や再エネ活用の実績は、顧客選定やESG投資判断に直接影響します。資源エネルギー庁が示すとおり、透明性確保は資本コストにも波及し始めています。

したがって戦略的アプローチは三段階です。第一に、補助金を活用して物理的効率を引き上げる。第二に、AI制御やデジタル診断を組み込み継続的改善体制を構築する。第三に、その成果を開示し、ESG評価と顧客獲得に結び付けることです。

GX投資は支援策を「申請するもの」から「事業モデルを進化させる設計変数」へと捉え直した企業から、確実に差がつき始めています。2026年は、その分水嶺となる年です。

ソフトバンク・KDDI・NTTの先進事例に学ぶ大規模AI基盤構築

生成AI時代の到来により、通信キャリア自らが超大規模AI基盤を構築する動きが加速しています。とりわけソフトバンク、KDDI、NTTの3社は、単なる設備増強ではなく、電力・冷却・通信を統合した次世代型アーキテクチャへと踏み込んでいる点が特徴です。

主要3社のAI基盤戦略（2026年時点）

企業	主な取り組み	戦略的ポイント
ソフトバンク	150MW級AIデータセンター	自社LLM基盤＋外部提供
KDDI	液浸冷却の実証・展開	PUE1.05水準の実証
NTT	IOWN活用DC構想	光電融合による省電力化

ソフトバンクは、受電容量約150MW規模のAIデータセンターを2026年中に稼働予定とし、将来的には250MW超への拡張も視野に入れています。同社の統合報告書によれば、この基盤は自社の大規模言語モデル開発のみならず、大学・研究機関への提供も想定しています。AI計算資源を「社会インフラ」として位置づける思想が明確です。

KDDIは小山データセンターで液浸冷却を実証し、PUE1.05を達成しました。従来空冷比で冷却電力を約94％削減した成果は、経済産業省の政策資料でも注目されています。大阪堺データセンターなど新設拠点への段階的実装を進めており、高密度GPU時代に対応する冷却技術の社会実装を主導しています。

NTTグループは次世代通信基盤IOWNをデータセンター内部に適用し、光電融合による伝送損失低減を図っています。電気信号処理の削減は発熱抑制にも直結します。さらに、IT容量36MW規模の廃熱で住宅約2,300戸分の暖房需要を賄えるとするNTTファシリティーズの試算は、データセンターを地域エネルギー循環の中核に据える構想を示しています。

インプレス総合研究所の調査によれば、国内IT供給電力量は2024年から2026年で約2.6倍に拡大しました。この急増局面において、スケール拡大とPUE最適化、再エネ調達、廃熱利用を同時に実装できるかが競争力を左右します。3社の先進事例は、大規模AI基盤は技術力だけでなく、エネルギー設計思想で差がつく時代に入ったことを示しています。

PUEを超える次世代指標：WUE・CUEと24/7カーボンフリーへの挑戦

データセンターの効率性を示す指標は、もはやPUEだけでは不十分になりつつあります。PUEが1.1前後に近づく先進施設が登場する中で、問われているのは「どの電力を使い、どれだけの資源を消費しているのか」という質の問題です。

そこで注目されているのが、WUE（Water Usage Effectiveness）とCUE（Carbon Usage Effectiveness）です。これらは電力効率を超え、資源利用と炭素排出までを可視化する次世代指標として位置づけられています。

指標	評価対象	意味
PUE	電力	総消費電力 ÷ IT電力
WUE	水資源	使用水量 ÷ IT電力
CUE	CO2排出	CO2排出量 ÷ IT電力

特にWUEは、蒸発冷却や冷却塔を多用する施設で重要性が高まっています。資源エネルギー庁の資料でも、水使用量の把握と報告の重要性が示されており、2026年時点ではクローズド型冷却システムへの移行が進んでいます。水ストレス地域では、立地選定の段階からWUEが投資判断に影響を与えるケースも出ています。

一方、CUEは電力の炭素強度に直結します。PUEが優れていても、火力発電由来の電力を使用していれば排出量は削減できません。そこで先進的な事業者が取り組んでいるのが24時間365日、実時間で再エネと消費電力を一致させる「24/7カーボンフリーエネルギー」です。

これは年間の再エネ証書購入とは異なり、時間単位でのマッチングを求めるものです。経済産業省が推進するデマンドレスポンスやVPPの仕組みと組み合わせることで、需要側であるデータセンターが再エネの変動に合わせて負荷を調整するモデルが現実味を帯びています。

たとえば、再エネ発電が豊富な時間帯にAI学習ジョブを集中させる、あるいは蓄電池と連動してピーク時間帯の系統依存を下げるといった運用です。これによりCUEは構造的に改善され、電力市場の価格変動リスクの低減にもつながります。

今後は、PUEが「設備効率」を示す指標であるのに対し、WUEとCUEは「社会的持続可能性」を示す指標として並列的に評価されていきます。投資家や顧客は、単に低PUEであるかではなく、水と炭素を含めた統合的な資源効率を基準にデータセンターを選別する時代に入りつつあります。

参考文献

• インプレス総合研究所：AIデータセンターが急増、IT供給電力量は今後2年で2.6倍へ
• イノベーションズアイ：ハイパースケールデータセンター市場最新動向と業界最新情報 2026年
• 未来図（ミライト・ワン）：【令和7年】データセンターに関する補助金10種類を一覧で解説
• METI Journal：急増するデータセンターを超効率的に冷やす！「液浸冷却」の可能性
• 経済産業省：更なる省エネ・非化石転換・DRの促進に向けた政策
• 資源エネルギー庁：データセンター業 ベンチマーク制度関連資料
• NTTファシリティーズ：地方共生型高効率データセンターモデルを考案
• ソフトバンク：Integrated Report