【2025年最新】企業でのAI導入が加速！支える技術と企業を解説

2030年には生成AI市場が、283億ドル規模へと急成長する見通しです。
  
APIの普及やクラウドサービスの発展により、中小企業でも以前より容易にAIを導入できる環境が整いつつあります。
  
一方で、AIシステムの運用には、処理時の発熱を抑える冷却技術や、大規模な演算処理に必要な電力供給など、課題が依然として存在します。
  
本記事では、投資家の視点からAI関連企業の成長性や、具体例を交えて業界の現状と将来性について説明していきます。
  

2025年には生成AIを使ったビジネス活用が本格化

  生成AI技術は、技術の進歩と活用事例の増加が互いに影響を与え合い、成長を後押ししています。
  
実際、市場規模は2022年の約2.7億ドルから、2030年には約283億ドルへと年平均35.3%の成長率で拡大する見込みです。
  
文章理解や画像生成の精度が向上し、他のシステムとの連携も簡単になったことで、中小企業でもクラウド型のAIサービスを手軽に導入できるようになりました。
  
実際、パナソニックでは会議の議事録作成にAIを活用し、作成時間を4分の1に短縮しています。
  
2025年以降は、各産業に特化したAIの登場が期待されています。
  
建設業では、地質データと気象情報を組み合わせて最適な工事計画を立てるシステムの開発や、医療分野では、患者一人一人に合わせた治療法を提案するAIの実用化が進められています。
  

生成AIの性能を支える4つの重要技術

 

高度に最適化されたデータセンター基盤

生成AIの処理には、高度な並列計算能力を持つGPU（画像処理装置）やTPU（機械学習専用プロセッサ）といった特殊なコンピューター部品が不可欠です。
  
これらのハードウェアは、一般的なCPU（中央演算装置）と比べて高い電力消費と発熱をともないます。
  
このような課題に対応するため、データセンターでは大容量の電力供給設備と効率的な冷却システムの整備が必要です。
  
最新のGPUサーバーは1台あたり10キロワット（一般的な家庭の10倍以上）もの熱を発生するため、従来の空気による冷却方式での対応が困難となっています。
  
そのため、水や特殊な液体で直接機器を冷やす液冷システムなど、新しい冷却技術の導入が進められています。
  

最新の半導体技術

生成AIが高度な処理を行うためには、大量のデータを効率よく扱える性能の高い半導体も必要です。
  
生成AIの処理には、複数の計算を同時に行える能力や、少ない電力で動作する省エネ性能、データを素早くやり取りする機能などが求められます。
  
これを達成するために、NVIDIAの「Blackwell」や「H100」などのAI処理に特化したGPU（画像処理装置）が開発されました。
  
これらは、数百億個もの小さな電子部品（トランジスタ）を搭載し、5年前の製品と比べて約50倍の処理性能を実現しています。
  

高速通信を可能にするネットワーク技術

AIのモデル同士で情報をやり取りする際、通信環境が遅かったり不安定だったりすると、処理に時間がかかってしまい、AIの性能が十分に発揮できません。
  
そのため、新幹線のような高速性と、高速道路のような広い通信路を持つネットワークが必要です。
  
最新のイーサネット技術は、GPUなど高性能な計算装置の間で発生する膨大なデータのやり取り（トラフィック）を、ほとんど待ち時間なく処理できます。
  
これにより、AIの学習がスムーズに進み、高価な機器の性能を100%近く活用できるようになります。
  

安定稼働に欠かせない電力供給と冷却システム

近年のデータセンターでは、発熱量が増加し、従来の空気で冷やす方式（空冷方式）では十分な冷却効果が得られなくなってきました。
  
そこで注目されているのが、冷却液を使う新しい方式です。
  
一つ目は液冷方式で、冷たい液体をサーバーの中に流すことで熱を効果的に逃がします。
  
もう一つは液浸冷却方式で、機器全体を特殊な液体に浸すことで、さらに高い冷却効果を実現します。
  
これらの新しい冷却方式は、空気で冷やす従来の方式と比べて、使う電力を大きく減らせるうえ、たくさんの機器を小さなスペースに設置できるメリットがあります。
  
金属の冷却板を使うタイプの液冷サーバー（コールドプレート方式）では、従来の半分以上の省エネが可能です。
  

生成AIがより成長していく重要企業

 

大規模データセンター企業

生成AIの需要拡大により、クラウドサービスプロバイダー（CSP）や大規模クラウド事業者が、AIの処理に適した次世代型データセンターの建設を進めています。
  
代表的な企業としては、以下の3つなどがあげられます。
  

  1. Amazon Web Services
  2. Google Cloud
  3. Microsoft Azure

 
マイクロソフトは、AI企業のOpenAIとの共同プロジェクトとして、1,000億ドル規模で高性能な演算処理が可能な次世代データセンターを建設しました。
  
日本国内では、Googleが千葉県印西市にデータセンターを開設し、AWSやOracleも日本市場への大規模な設備投資を発表しています。
  

製造を担う半導体メーカー

生成AIの需要増加にともない、以下の半導体メーカーがGPU（画像処理に特化したチップ）やAI専用プロセッサーの開発に力を入れています。
  
 
NVIDIAの「H100」やAMDの「Instinct MI300」シリーズは、AIの学習に必要な圧倒的な処理性能を提供する代表的な製品です。
  
製造面では、TSMCやSamsungが最先端の技術を駆使し、髪の毛の太さの数万分の1という極めて小さな3ナノメートル以下の回路作りを実現しています。
  

電子部品の半導体商社「東京エレクトロンデバイス」の成長性

東京エレクトロンデバイスは、半導体市場の拡大や独自の技術力を活かした事業展開により、着実な成長を遂げています。
  
中期経営計画「VISION2025」の目標を予定より早く達成するなど、強固な経営基盤を確立しています。
  
同社の成長を支える主な要因として、以下が挙げられます。
  
 
車載・産業機器向け半導体市場への注力や、ITセグメントにおける最先端技術の提供に加え、マイクロソフトAzureなどのクラウドサービスの展開により、新たな収益モデルを確立しています。
  
また、他社ブランドでの製品開発・製造（ODM事業）への移行も進めており、収益性の向上が期待されているでしょう。
  

まとめ

企業のAI導入は2025年に大きな転換期を迎え、生成AI技術の活用が本格化しています。
  
高度なデータセンター基盤、最新の半導体技術、効率的な冷却システムといった技術革新が、この変革を支えています。
  
具体的には以下の通りです。
  
 
ただし、電力供給や冷却技術などのインフラ整備が依然として課題であり、企業は段階的な導入戦略を検討する必要がるでしょう。
  
このような急速な市場変化の中で、企業が競争力を維持するためには、正しい投資判断と戦略が不可欠です。
  
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