ダイレクトアタッチ型AIストレージシステムの世界市場：容量、タイプ、用途、エンドユーザー別 - 市場規模、業界力学、機会分析および予測（2026年～2035年）

ダイレクトアタッチ型AIストレージシステム市場は急速に拡大しており、2025年の市場規模は121億9,000万米ドルと推定され、2035年までに約501億8,000万米ドルに達すると予測されています。これは、2026年から2035年までの予測期間において、CAGRが15.20％であることを示しています。この力強い成長軌道は、エンタープライズ、ハイパースケール、および研究環境において、ますます複雑化する人工知能（AI）ワークロードをサポートできる高性能ストレージアーキテクチャへの需要が加速していることを示しています。

この拡大を牽引する主な要因は、高密度AIコンピューティング環境におけるパフォーマンスのボトルネックを解消するという極めて重要な要件です。組織が大規模なモデルトレーニングや推論ワークロードを拡大するにつれ、演算ユニットへの継続的なデータ供給を確保することが不可欠となっています。特に、データスループットの不足により処理ユニットがアイドル状態になる「GPUスターベーション」の防止は、現代のインフラ計画において中心的な設計上の優先事項として浮上しています。

注目すべき市場動向

ダイレクトアタッチ型AIストレージのベンダーエコシステムは、上位層において高度に統合されており、ハードウェア設計、製造、サプライチェーン運営にわたる深い垂直統合を成功裏に達成したOEM各社に主導権が集中しています。これらの主要ベンダーは、NVIDIAやAMDといった主要なGPUエコシステムプレイヤーとも強力な戦略的パートナーシップを確立しており、極めて高い帯域幅と低遅延のストレージ性能を必要とするAIワークロード向けに、きめ細かく最適化された構成を実現しています。

この競争環境において、Supermicroは、AIに最適化されたサーバーおよびストレージ構成を迅速にカスタマイズできるモジュラー型のビルディングブロックアーキテクチャを主な要因として、他社を圧倒するほどの市場での支持を獲得しています。同様に、Dell Technologiesも、AIワークロード向けに特別に設計され、高スループットのデータパイプラインをサポートするために高密度のダイレクトアタッチドNVMeバックプレーンを統合したPowerEdge XEシリーズを通じて、その地位を強化しています。

トップティアの下位では、レノボやシスコシステムズといったティア2ベンダー、およびクアンタコンピュータやウィウィンといった地域ODMが、エコシステムにおいて不可欠な支援的役割を果たしています。これらの企業は、製造規模の拡大、コスト最適化、サプライチェーンの柔軟性に大きく貢献しており、ハイパースケールおよびエンタープライズの両セグメントにおいて、AIストレージインフラへの需要が確実に満たされるよう支えています。

主な成長要因

ダイレクトアタッチ型AIストレージシステム市場の成長は、非構造化データの生成が指数関数的に増加していること、および大規模AIモデルのワークロードが急速に拡大していることによって、強く牽引されています。現代の人工知能アプリケーション、特に基盤モデルやマルチモーダルシステムを中核とするものは、現在、トレーニングや推論のジョブごとに数十テラバイトから数百テラバイトのデータを日常的に必要としています。このデータ集約度の急増は、ストレージアーキテクチャの再構築を促しています。従来のシステムでは、次世代のコンピューティング環境が求めるパフォーマンスやレイテンシの要件を満たすのに苦労しているためです。

新たな機会の動向

AIストレージ市場における技術的優位性は、データの移動やメモリアーキテクチャを根本的に変革する次世代の相互接続規格を、ベンダーがどれほど迅速に採用、統合、商用化できるかによって、ますます決定づけられるようになっています。特に、Compute Express Link（CXL）2.0および3.0は、システム設計を孤立したメモリサイロから、より統一されたコンポーザブルなインフラストラクチャモデルへと移行させるものであり、過去10年以上にわたるダイレクトアタッチ型AIストレージエコシステムにおいて、最も変革的な進展の一つと言えます。

最適化の障壁

需要が爆発的に増加しているにもかかわらず、ダイレクトアタッチ型AIストレージシステム市場は現在、運用上の大きな摩擦に直面しており、これがベンダーの戦略や収益性をますます左右するようになっています。業界情報によると、持続的なサプライチェーンのボトルネックにより、生産および納期のリードタイムが長期化しており、高価値なエンタープライズおよびハイパースケール向けの注文の履行に遅れが生じています。こうした制約は、AIインフラの導入スケジュールがコンピューティングの拡張サイクルと密接に連動している環境において特に大きな影響を及ぼしており、ストレージの可用性がシステム全体の展開における重要なペースメーカーとなっています。

目次

第1章 エグゼクティブサマリー：世界のダイレクトアタッチ型AIストレージシステム市場

第2章 調査手法および調査フレームワーク

• 調査目的
• 製品概要
• 市場セグメンテーション
• 定性調査
  • 一次情報および二次情報
• 定量調査
  • 一次情報および二次情報
• 一次調査回答者の内訳：地域別
• 本調査の前提
• 市場規模の推計
• データの三角測量

第3章 世界のダイレクトアタッチ型AIストレージシステム市場概要

• 産業バリューチェーン分析
• 業界の展望
  • AIインフラストラクチャとストレージアーキテクチャの進化
  • ネットワーク接続型ストレージからダイレクト接続型ストレージへの移行
  • GPU、NVMe、および低遅延アーキテクチャの役割
  • 事例分析
  • 規制の概要
• PESTLE分析
• ポーターのファイブフォース分析
• 市場の成長と展望
  • 市場収益推計および予測、2020年-2035年
  • 価格動向分析

第4章 世界のダイレクトアタッチ型AIストレージシステム市場分析

• 競合ダッシュボード
  • 市場集中率
  • 企業シェア分析、2025年
  • 競合のマッピングおよびベンチマーキング

第5章 世界のダイレクトアタッチ型AIストレージシステム市場分析

• 市場力学と動向
  • 成長要因
  • 抑制要因
  • 機会
  • 主な動向
• 市場規模と予測、2020年-2035年
  • 容量別
    • 主な洞察
      • 5TB未満
      • 5TB～20TB
      • 20TB～50TB
      • 50TB超
  • タイプ別
    • 主な洞察
      • ハードディスクドライブ
      • ソリッドステートドライブ
      • ハイブリッドストレージ
      • ネットワーク接続型ストレージ
  • 用途別
    • 主な洞察
      • データアナリティクス
      • 機械学習
      • 人工知能
      • ディープラーニング
      • ビッグデータ
  • エンドユーザー別
    • 主な洞察
      • 中小企業
      • 大企業
      • 政府
  • 地域別
    • 主な洞察
      • 北米
        • 米国
        • カナダ
        • メキシコ
      • 欧州
        • 西欧
          • 英国
          • ドイツ
          • フランス
          • イタリア
          • スペイン
          • その他の西欧諸国
        • 東欧
          • ポーランド
          • ロシア
          • その他の東欧諸国
      • アジア太平洋
        • 中国
        • インド
        • 日本
        • 韓国
        • オーストラリア・ニュージーランド
        • ASEAN
          • インドネシア
          • マレーシア
          • タイ
          • シンガポール
          • その他のASEAN諸国
        • その他のアジア太平洋諸国
      • 中東・アフリカ
        • UAE
        • サウジアラビア
        • 南アフリカ
        • その他の中東・アフリカ諸国
      • 南アメリカ
        • アルゼンチン
        • ブラジル
        • その他の南米諸国

第6章 北米市場の分析

第7章 欧州市場の分析

第8章 アジア太平洋市場の分析

第9章 中東・アフリカ市場の分析

第10章 南アメリカ市場の分析

第11章 企業プロファイル

• HP Enterprise
• Seagate Technology
• Western Digital
• Dell Technologies
• NetApp
• Toshiba
• Samsung Electronics
• IBM
• Micron Technology
• Other Prominent Players

第12章 付録