データセンターの種類とは｜コンテナ型・モジュール型の違いを初心者向けに解説

30秒で要約

• 「コロケーション」「エッジ」「コンテナ型」などの呼び名は、実はそれぞれ別の軸の言葉。同じ表に並べて比べると混乱する
• 軸は「誰が持つか」「何に使うか」「どう建てるか」の3つ。この記事は「どう建てるか」を中心に扱う
• 建て方は、建物型・コンテナ型・モジュール型・既存の建物を使う方式の4つ。工場と現地で作る部分の割合が違う
• 工場で組み立てる部分が多いほど立ち上げは早くなりやすいが、電気の引き込みや基礎工事、手続きは場所ごとに残る
• AI向けに選ぶときは、屋外か既存の建物か、最初の規模と増やし方、熱の逃がし方の順に条件をそろえる

データセンターについて調べ始めると、「コロケーション」「ハイパースケール」「エッジ」「コンテナ型」「モジュール型」と、種類を表す言葉がいくつも出てきます。並べて見ると、どれか1つを選ぶ選択肢のようにも見えるはずです。

ところが、これらの言葉は同じ物差しで分けた名前ではありません。持ち主の話、用途の話、建て方の話が混ざっています。この記事では、データセンターの種類を3つの軸に分けて整理したうえで、最近よく見かけるコンテナ型・モジュール型を中心に、建て方の違いを順に説明します。

データセンターの「種類」は3つの軸で分けると分かりやすい

ひとことで言うと、データセンターの種類は誰が持つか、何に使うか、どう建てるかの3つに分けて考えると整理できます。呼び名が増えて分かりにくく感じるのは、この3つの軸の言葉が1つのリストに並べられているためです。

誰が持つか・誰が使うか ─ 自社利用、コロケーション、大規模クラウド事業者

1つ目の軸は、施設を誰が持ち、誰が中の機器を使うかです。企業が自分たちのシステムのために持つ施設もあれば、場所と電気と回線を複数の企業に貸し出す施設もあります。後者が コロケーション 用語解説 データセンター事業者の施設の一角を借りて、自社のサーバーなどの機器を設置する利用形態。建物・電源・冷却は事業者が用意する。 と呼ばれる形態です。

さらに、大手のクラウド事業者が自社のサービスを提供するために持つ、非常に大きな拠点もあります。こうした拠点は ハイパースケール 用語解説 大手クラウド事業者などが自社サービスのために運営する、非常に大規模なデータセンターを指す呼び名。 と呼ばれることがあります。この軸で変わるのは、建物や設備を誰が持ち、どこまでを誰が運用するかという責任の分け方。置き場所の3つの選択肢については、AI向けデータセンターとは何か｜普通のサーバー室と何が違うのかで比べています。

何に使うか ─ 業務システム、クラウド、AIの学習・推論、エッジ

2つ目の軸は用途です。社内の業務システムを動かす、クラウドサービスを提供する、AIを学習させる、学習済みのAIを動かして答えを返す、データを保管する、といった違いがあります。

利用者の近くに小さな拠点を置き、手元に近い場所で処理する考え方は エッジ 用語解説 利用者やデータの発生源の近くに小規模な拠点を置き、そこで処理する考え方。応答の速さやデータの扱いで有利になる場合がある。 と呼ばれます。AIの学習と推論では、求められる設備の条件も大きく異なり、その違いはAIの「学習」と「推論」はどう違うのか｜必要な設備とコストの差で詳しく扱っています。

どう建てるか ─ 建物型、コンテナ型、モジュール型、既存建屋活用

3つ目の軸が、この記事の中心になる建て方です。データセンター専用の建物を一から建てるのか、設備を詰め込んだ箱を置くのか、区画を組み合わせて広げていくのか、既存の建物の中を使うのか。

この軸で変わるのは、工場で作る部分と現地で作る部分の割合です。工場で組み立てる部分が増えるほど、現地での工事は少なくて済む。一方で、運べる大きさや置ける場所には制約が生まれます。

呼び名ひとつから、ほかの条件までは分からない

3つの軸は組み合わせて使われます。たとえば「コロケーション施設の一角に、AI学習用のサーバーを置く」「工場の空きスペースに区画をつくり、推論用のサーバーを動かす」といった形です。コンテナ型の施設を使ってクラウドサービスを提供することも、珍しい組み合わせではありません。

つまり「コンテナ型」と聞いても、それが誰の施設なのか、何に使われているのかまでは分かりません。呼び名ひとつから、ほかの軸の条件を推測しないことが、種類を整理するときの出発点になります。

建物型（従来型）データセンター

ひとことで言うと、データセンター専用の建物を一から設計して建てる方式です。私たちが「データセンター」と聞いて思い浮かべる、窓の少ない大きな建物の多くはこのタイプにあたります。

建物型の強みは、設計の自由度の高さ。受電設備や非常用発電機、冷却設備、サーバーを並べる部屋の広さを、最終的な規模に合わせて最初から計画できます。大規模な施設や、長期間にわたって使う拠点に向いている方式と言えます。

その代わり、計画から稼働までには時間がかかります。土地の確保、設計、行政手続き、建設工事、設備の据え付けと試験を順に進めるためです。さらに、最終規模を見越して建物をつくると、使い始めの段階では余った床や設備を抱えることになる。需要が読みにくいときほど、この「先に大きく作る」ことの負担は重くなります。

計画から稼働までの期間は、規模・地域・電力の引き込み状況によって大きく変わります。この記事では具体的な年数を示していません。

コンテナ型データセンターとは

ひとことで言うと、サーバーや電源、冷却などの設備を箱の中に組み込み、その箱を現地に置いて使う方式です。建物を建てる代わりに、設備ごと完成させた箱を運び込むイメージです。

仕組み ─ 設備を工場で組み込んだ箱を現地に置く

コンテナ型では、サーバーを載せるラック、電気を配る設備、冷却装置などを、工場であらかじめ箱の中に組み込みます。輸送用のコンテナを利用したり、トラックで運べる大きさにまとめたりした箱が使われ、運んで据え付けられる単位になっている点が特徴です。

このように工場で組み立てておき、現地では据え付けと接続を中心に行う作り方を プレハブ化 用語解説 建物や設備の部材・ユニットを工場で先に製作・組み立てし、現地での工事を減らす作り方。 と呼びます。工場で組み立てて試験まで済ませておけば、天候や現地の作業条件に左右される工程を減らせます。

向いている場面

コンテナ型が検討されやすいのは、次のような場面です。

• 早く立ち上げたい: 建物を一から建てるより、現地の工事を少なくできる
• 屋外の敷地を使いたい: 建物がない土地でも、箱を置く場所と電気の引き込みがあれば検討できる
• 小さく始めたい: 最初は少ない台数で始め、需要に合わせて箱を追加する計画を立てやすい
• 期間限定や移設の可能性がある: 箱ごと動かせる前提で計画できる場合がある

ただし「箱を追加すれば増やせる」のは、電気と冷却の余力がある場合に限られます。箱を置くスペースがあっても、引き込んだ電気を使い切っていれば台数は増やせません。

置けば終わり、ではない

コンテナ型は「箱を置くだけ」と説明されることがありますが、実際には場所ごとに必要な作業が残ります。重い箱を運び込むための道路とクレーン作業、箱を支える基礎、電気と通信回線の引き込み、冷却で出た熱を逃がす先の確保などです。

建築基準法での扱いも、置き方によって変わります。国土交通省は2011年3月の通知で、土地に自立して置かれ、内部にはサーバーなどに必要な設備と最小限の空間しかなく、稼働中は無人で、重大な障害時などを除いて人が立ち入らないコンテナ型データセンターは、建築物に該当しないという扱いを示しました。一方で、コンテナを積み重ねる場合は建築物として扱うとしています。

出典: 国土交通省住宅局建築指導課長通知「コンテナ型データセンタに係る建築基準法の取扱いについて」（国住指第4933号、2011年3月25日）。2026年10月時点で確認。

モジュール型データセンターとは

ひとことで言うと、サーバー室や電源、冷却などを区画（モジュール）の単位で用意し、組み合わせて広げていく方式です。コンテナ型と同じく工場で作る部分が多い一方、より大きな規模まで段階的に広げることを前提にしています。

区画を組み合わせて段階的に増やす

モジュール型では、敷地の形や最初に必要な規模に合わせて区画を組み、需要が増えたら区画を足していきます。最初から最終規模の建物を建てる建物型と比べると、使う分だけ先に作り、残りは後から追加するという考え方に近い方式です。

AI向けの設備は、どれだけの計算能力が数年後に必要になるかを読みにくい分野です。最初の投資を必要な分に抑えつつ、将来の拡張の道筋を残しておける点が、モジュール型が注目される理由の1つと考えられます。

共通設備を最初に作るか、後から足すか

モジュール型を計画するときに重要になるのが、受電設備や冷却の大元など、施設全体で共有する設備の扱いです。

どちらが正しいということではなく、需要の見通しと初期に用意できる資金のバランスで決まります。電気・冷却・通信の接続点をあらかじめ決めておくと、どちらの場合も増設時の影響を小さくできます。

コンテナ型との違い

コンテナ型は、1つの箱の中で設備がほぼ完結しているのが特徴です。モジュール型は、区画をつなぎ合わせて、建物に近い規模の施設まで広げることを想定しています。

ただし、この2つの境界ははっきり決まっているわけではありません。コンテナを組み上げて大きな施設にする方式をモジュール型と呼ぶこともあり、事業者によって呼び方には幅があります。名前で区別するより、工場でどこまで作り、現地で何をつなぐのかを確かめるほうが確実です。

既存の建物を使う方式（パネル型・建屋の転用）

ひとことで言うと、工場や倉庫、オフィスビルなど、すでにある建物の中にサーバーを置く区画をつくる方式です。建物の中にパネルを組み立てて専用の部屋をつくる方法や、建物全体をデータセンターに改修する方法があります。

新たに建物を建てずに済むため、土地探しから始めるより早く進められる場合があります。工場の空きスペースのように、データを生み出す現場のすぐそばで計算したいときにも検討されます。

空いている床があっても、GPUサーバーを置けるとは限らない

この方式で最もつまずきやすいのが、「空いている床があるから置けるはず」という思い込みです。AI向けのGPUサーバーは重く、多くの電気を使い、大量の熱を出します。もともと別の用途で建てられた建物が、その条件を満たしているとは限りません。

• 床の強さ: サーバーを詰めたラックの重さに床が耐えられるか
• 天井の高さと柱の間隔: ラックや配管、ケーブルの通り道を確保できるか
• 搬入口: 機器を運び込める扉や通路、エレベーターがあるか
• 消防・避難: 区画のつくり方が防火や避難の決まりに合うか
• 熱の逃がし先: 冷却で出た熱を建物の外へ出す経路があるか
• 周りへの影響: 稼働中の工場やオフィスに工事や騒音の影響が出ないか

これらを調べたうえで、どこまで改修が必要かを見積もることになります。空き床があることと、高密度なGPUサーバーを収容できることは別の話です。

4つの建て方を比べる

ここまでの4つの建て方を、同じ観点で並べると次のようになります。

建て方	設置場所	最初の規模	増やし方	立ち上げまでの期間感	向いている場面
建物型	専用の土地	最終規模を見越して大きく作る	建物内の空きスペースに機器を追加	長くなりやすい	大規模・長期利用の拠点
コンテナ型	屋外の敷地など	箱1つ単位で小さく始められる	箱を追加する	比較的短くしやすい	早期立ち上げ、小規模からの開始
モジュール型	屋外の敷地など	必要な区画分から始める	区画を追加する	比較的短くしやすい	段階的に中〜大規模へ広げる計画
既存建屋活用	既存の工場・倉庫・ビルなど	建物の条件の範囲内	建物の余力の範囲で追加	建物の状態と改修範囲による	現場の近くで使いたい、土地がない

一般的な傾向を整理したものです。実際の期間や規模は、電力の引き込み、地域の手続き、設備の仕様によって変わり、個別の案件では逆転することもあります。

この表で注意したいのは、建て方だけでGPUの台数や冷却方式が決まるわけではないという点です。同じコンテナ型でも、空気で冷やすものもあれば、液体で冷やすものもある。どれだけの台数を載せられるかは、建て方よりも、引き込める電気の量と冷却の能力で決まります。

AI向けで選ぶときに見る順番

ひとことで言うと、場所、規模と増やし方、熱の逃がし方の順に条件をそろえていくと、建て方を比べやすくなります。

① 屋外の敷地を使うか、既存の建物を使うか

最初に分かれるのは、使える場所の種類です。屋外の敷地があるならコンテナ型やモジュール型、建物型が候補になり、既存の建物を使うなら建屋活用の方式が中心になります。

ただし、どちらの場合も前提になるのは、その場所に必要な量の電気をいつ引けるか。電気の引き込みは機器の準備とは別に時間がかかるため、建て方を決める前に確認しておきたい条件と言えます。電力が立地を左右する理由は、AI向けデータセンターの立地の選び方｜広い土地だけでは足りない理由で解説しています。

② 最初にどの規模で立ち上げ、どう増やすか

次に、最初に動かしたい規模と、その後の増やし方を考えます。最初から大きな規模が必要で長く使うなら建物型、小さく始めて需要を見ながら増やしたいならコンテナ型やモジュール型、という方向性が見えてきます。

ここで大切なのは、増やすときに何を足すのかまで決めておくことです。箱や区画を足すだけで済むのか、電気や冷却の大元にも工事が必要なのかによって、増設時の費用と期間は大きく変わります。

③ サーバーの熱を、何で外へ逃がすか

最後に、サーバーが出す熱をどう処理するかを考えます。AI向けのGPUサーバーは、1台あたりの消費電力と発熱が大きく、従来の空気による冷却だけでは追いつかないことがあります。

液体で冷やす方式を採るなら、配管や冷却水の設備、液体を扱う作業スペースが欠かせません。熱を受け取った後、最終的に建物や箱の外へどう出すかまで考えて、初めて冷却の計画が完成します。冷却方式やラックあたりの電力については、AI向けデータセンターとは何か｜普通のサーバー室と何が違うのかで整理しています。

よくある誤解

データセンターの種類や建て方について、誤解されやすい点をまとめます。

どの誤解も、1つの呼び名や1つの条件から全体を判断してしまうことが原因です。3つの軸と、場所・規模・熱という条件を分けて考えることで、多くの誤解は避けられます。

設置先の検討を進めるなら

実際にGPUサーバーの置き場所を検討する段になると、ここまでの観点を自社の条件に当てはめる作業が必要になります。載せたい機器の構成から必要な電力と冷却の条件を割り出し、それを満たせる場所と建て方を選ぶ。機器の選定と設置先の検討を並行して進めることが、後戻りの少ない判断につながります。

こうした論点を整理する手段の1つとして、イオレのAIインフラ事業が担うのはGPUサーバーの販売。データセンター環境への設置と、稼働後の保守・運用は、それぞれを専門とするパートナー企業と連携して提供する体制をとっています。機器の構成と設置先の条件を切り離さずに相談できる窓口、という位置づけです。

※ 設置・保守・運用はパートナー企業による提供です。支援の範囲や前提条件は案件により異なります。詳細は問い合わせ導線からご確認ください。

まとめ

データセンターの種類を表す言葉が分かりにくいのは、「誰が持つか」「何に使うか」「どう建てるか」という3つの軸の言葉が混ざって使われているためです。コロケーションは持ち主の軸、エッジは用途の軸、そしてコンテナ型やモジュール型は建て方の軸の言葉にあたります。

建て方には、専用の建物を建てる建物型、設備を組み込んだ箱を置くコンテナ型、区画を足していくモジュール型、既存の建物を使う方式があります。工場で作る部分が多いほど立ち上げは早くなりやすい一方、電気の引き込みや基礎工事、行政手続きといった場所ごとの作業はどの方式でも残ります。

AI向けに選ぶときは、場所、最初の規模と増やし方、熱の逃がし方の順に条件をそろえることが近道です。建て方は、それらの条件を満たすための手段の1つと言えます。名前から選ぶのではなく、条件から建て方を選ぶ。その順番を押さえておくと、データセンターに関するニュースや資料も読み解きやすくなります。