企業のAI活用を支えるインフラ整備の実態調査を実施
~生成AI時代におけるAIインフラ需要の拡大と人材不足・運用課題の実態~
SB C&S株式会社(以下「SB C&S」)は、生成AI活用の拡大に伴い重要性が高まるAIインフラの現状およびGPU調達における課題を把握すべく、販売パートナーを対象に「企業のAI活用を支えるインフラ整備の実態調査」(以下「本調査」)を実施しました。
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調査結果サマリー |
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【調査の背景】
生成AIの普及に伴い、企業におけるAI活用が急速に拡大し、それを支えるGPUを中心としたAIインフラの重要性が一層高まっています。特に、高度な計算処理を必要とする生成AIの導入では、適切なインフラ整備が競争力の鍵となっています。一方で、GPUの価格高騰や供給不足による調達難、ベンダー選定や構成設計の複雑化に加え、電力・冷却を含む運用コストの増加など、構築・運用の両面でさまざまな課題が顕在化しています。こうした状況を踏まえ、AIインフラの現状、GPU調達における課題および外部支援や検証環境に対するニーズを把握することを目的に本調査を行いました。
【調査概要】
- 調査内容:AIインフラとGPU調達の実態調査
- 調査期間:2026年2月27日~3月13日
- 調査主体:SB C&S株式会社
- 調査方法:WEB
- 調査対象:販売パートナー(179人)
| 生成AI案件の主な顧客層は「中堅企業」が最多 |

生成AI案件の主な顧客規模は、「中堅企業(100~299名)」が29.1%と最も多く、次いで「中小企業(20~99名)」が22.3%、「準大手企業(300~999名)」が19.0%と続きました。一方で、「大企業(1000名以上)」は18.4%、「小規模企業(1~19名)」は11.2%。これらを合計すると、中堅・中小企業が全体の過半数(51.4%)を占めており、生成AIの活用は大企業中心から裾野が広がりつつある状況が見て取れます。特に中堅企業では、業務効率化や生産性向上を目的とした導入ニーズが高まっている可能性があり、比較的意思決定の迅速さや導入の柔軟性が、活用の広がりを後押ししていると考えられます。
| AI導入は具体化進まず、PoC(概念実証)止まりが多数、本格導入は限定的 |

生成AI案件の本格導入は、「関心は高いが具体化は少ない」が52.5%と過半数を占め、「PoC・試験導入が増えている」が19.0%、「まだ限定的である」が21.2%。一方で「本格導入が進んでいる」は7.3%にとどまりました。これらを合計すると、約7割(71.5%)が関心・検証段階にあることが分かります。こうした結果から、企業における生成AI活用は関心の高まりを背景にPoCや試験導入が広がっているものの、業務プロセスへの本格的な組み込みや全社展開には至っていないケースが多いとみられます。
| AIインフラ運用の最大課題は「人材不足」 |

AIインフラの運用面で負担が大きい項目としては、「運用人材の不足」が70.4%と最も多く、次いで「ハードウエアの更新・保守費用」が49.2%、「データセンター契約・コスト」が32.4%、「電力・冷却などの運用コスト」が23.5%。特に「運用人材の不足」は他項目と比較しても突出しており、AIインフラの高度化や拡張に対して専門人材の確保や育成が十分に追いついていない状況がうかがえます。また、ハードウエアやデータセンター関連の費用、電力・冷却といった運用コストも上位に挙がっており、AI活用の拡大に伴い、インフラ維持にかかる負担が多面的に増加している実態が明らかとなりました。AIインフラ運用では、人材面とコスト面の双方が主要な課題となっており、安定的な運用体制の構築に向けた取り組みの重要性が高まっていると考えられます。
| AIインフラ構築では「ベンダー選定・構成提案」と「検証環境」へのニーズが高い |

AIインフラ構築において外部に期待する支援としては、「ベンダー選定や構成提案の支援」が52%と最も多く、次いで「最新GPUの評価・検証環境の提供」が42.5%、「調達・納期の調整サポート」が41.9%、「導入後の最適化・保守支援」が37.4%と続きました。上位2項目の延べ回答率は94.5%となり、設計・検証に関わる初期フェーズへのニーズが特に高く、ベンダー選定や構成設計といった上流工程における支援の重要性がうかがえます。また、調達や納期調整、導入後の最適化・保守といった項目も一定の割合を占めており、AIインフラのライフサイクル全体にわたる支援が求められている状況が明らかとなりました。特に、最新GPUの評価・検証環境の提供に対するニーズが高いことから、導入前に性能や適合性を見極めるための検証機会の確保が重要視されていると考えられます。
| GPU検証センターは「PoC用途」や「技術デモ」での活用ニーズが高い |

GPU検証センターの活用ニーズは、「顧客向けPoC実施環境としての利用」が49.2%と最も多く、「技術デモやセミナー活用」が44.1%、「GPU性能評価・ベンチマーク」が30.7%、「自社ソリューションの最適化検証」が25.7%と続きました。上位2項目の延べ回答率は93.3%となり、PoC用途や技術デモといった導入前フェーズでの活用ニーズが特に高く、GPU検証センターが初期検証や顧客提案を支える重要な役割を担っていることがうかがえます。また、性能評価や自社ソリューションの最適化検証といった技術検証用途も一定の割合を占めており、開発・検証の両面で活用が広がっている状況が見て取れます。特に、顧客向けPoC環境としてのニーズが最も高いことから、生成AI導入が検証段階にある企業の多さを背景に、実運用前の検証機会の重要性が高まっていると考えられます。
今回の調査結果からも、企業における生成AI活用は依然として検証・導入初期フェーズにあるケースが多く、検証環境や技術支援に対するニーズが高まっています。SB C&Sは、こうしたニーズに対応し、設計・検証・導入・運用までを包括的に支援することで、企業のAI活用の推進に貢献します。
【AIインフラ検証環境センター「C&S AI INNOVATION FACTORY」の提供について】
SB C&Sでは、生成AI時代に求められる高度なAIインフラ構築を支援するため「NVIDIA DGX™ H200」を中心にネットワーク機器やストレージを組み合わせた最新AI基盤を備え、最新GPUを活用した検証環境センター「C&S AI INNOVATION FACTORY」を2025年7月に開設しました。同センターでは、AIインフラ構築手順を学べるハンズオンを実施しており、2026年3月までに延べ420人を超える販売パートナーのエンジニアが参加しています。今後は、検証設備のさらなる拡充を進めるとともに、ハンズオンの継続的な実施に加え、PoC環境としての活用を推進します。これにより、新たな技術や製品の実運用を見据えた動作検証を支援し、販売パートナーによる顧客提案の具体化と案件創出の加速に貢献します。
【お問い合わせ】
sbbmb-nvidia-ai@g.softbank.co.jp
【調査結果の利用条件】
- 情報の出典元として「SB C&S株式会社」の名前を明記してください。
- ウェブサイトで使用する場合は、出典元として、下記リンクを設置してください。
https://cas.softbank.jp/information/260423_01/
- SoftBankおよびソフトバンクの名称、ロゴは、日本国およびその他の国におけるソフトバンクグループ株式会社の登録商標または商標です。
- その他、このお知らせに記載されている会社名および製品・サービス名は、各社の登録商標または商標です。
