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市場調査レポート
商品コード
1963569
人工知能（AI）データセンター向け熱エネルギー貯蔵の世界市場レポート 2026年Thermal Energy Storage For Artificial Intelligence (AI) Data Centers Global Market Report 2026 |
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カスタマイズ可能
適宜更新あり
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| 人工知能（AI）データセンター向け熱エネルギー貯蔵の世界市場レポート 2026年 |
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出版日: 2026年02月24日
発行: The Business Research Company
ページ情報: 英文 250 Pages
納期: 2～10営業日
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概要
人工知能（AI）データセンター向け熱エネルギー貯蔵市場の規模は、近年急速に拡大しております。2025年の18億8,000万米ドルから、2026年には22億4,000万米ドルへと、CAGR19.5％で成長が見込まれております。過去数年間の成長は、効率的なデータセンター冷却の必要性の高まり、AIワークロードによるエネルギー消費量の増加、冷水・氷蓄熱システムの導入拡大、ハイパースケールデータセンターの拡張、運用冷却コスト削減への注力の強化などが要因と考えられます。
人工知能（AI）データセンター向け熱エネルギー貯蔵市場の規模は、今後数年間で急速な成長が見込まれます。2030年には45億4,000万米ドルに達し、CAGRは19.3％となる見込みです。予測期間における成長要因としては、相変化材料（PCM）および熱電池の導入拡大、持続可能かつカーボンニュートラルな冷却ソリューションへの需要増加、AI搭載エネルギー管理プラットフォームへの投資増加、世界のエッジ／コロケーションデータセンターの拡大、冷却需要をオフピーク時間帯へ移行させる圧力の高まりなどが挙げられます。予測期間における主な動向としては、スマート熱貯蔵最適化ソフトウェアの進歩、高密度液体冷却および液浸冷却統合技術における革新、エッジサイト向けモジュール式分散型熱貯蔵ユニットの開発、複合PCMを含む次世代貯蔵媒体の研究開発、ならびに熱貯蔵システムとHVACシステム間の自動負荷分散技術の発展が挙げられます。
AIワークロードの導入増加は、人工知能（AI）データセンター向け熱エネルギー貯蔵市場の成長を牽引すると予想されます。AIワークロードとは、AIおよび機械学習向けに最適化された高性能サーバーによって実行される、トレーニング、推論、データ処理などの計算集約型タスクを指します。組織、クラウドプロバイダー、ハイパースケーラーが、生成AI、大規模モデルトレーニング、その他の高負荷コンピューティングサービスをサポートするため、AI最適化インフラを急速に拡大していることから、AIワークロードの導入は増加しています。AIデータセンター向け熱エネルギー貯蔵は、効率的な冷却を提供し、エネルギーコストを削減し、高性能コンピューティングを可能にすることで、AIワークロードの導入を促進します。これにより、信頼性の高い運用が確保され、高負荷なAI処理がサポートされ、データセンター全体の持続可能性が向上します。例えば、2025年4月に国際エネルギー機関（IEA）が予測したところによりますと、世界のデータセンターの電力消費量は、2024年の約415テラワット時（TWh）から2030年までに約945TWhへと2倍以上に増加すると見込まれております。これは主にAI最適化ワークロードの拡大が要因です。したがって、AIワークロードの採用増加が、AIデータセンター向け熱エネルギー貯蔵市場の成長を促進しております。
クラウドコンピューティングの普及拡大も、AIデータセンター向け熱エネルギー貯蔵市場の成長を促進すると予想されます。クラウドコンピューティングとは、サーバー、ストレージ、データベース、ネットワーク、ソフトウェア、分析などのコンピューティングリソースをインターネット経由で提供するものであり、迅速なイノベーション、柔軟なリソース、規模の経済性をもたらします。クラウドコンピューティングの導入は、需要に応じてコンピューティングリソースを調整し、インフラコストを削減できるスケーラビリティによって推進されています。AIデータセンター向け熱エネルギー貯蔵システムは、効率的な冷却を確保し、エネルギー消費を削減し、サーバーの最適な稼働状態を維持することでクラウドコンピューティングを支援します。これにより、クラウドベースサービスの信頼性、パフォーマンス、スケーラビリティが向上します。例えば、2023年12月にユーロスタットが発表したデータによりますと、欧州連合（EU）域内の企業のうち45.2％がクラウドコンピューティングサービスを購入しており、大企業では77.6％、中堅企業では59％、中小企業では41.7％がクラウドサービスを導入しております。したがって、クラウドコンピューティングの普及拡大は、AIデータセンター向け熱エネルギー貯蔵市場の成長に寄与しております。
よくあるご質問
目次
第1章 エグゼクティブサマリー
第2章 市場の特徴
- 市場定義と範囲
- 市場セグメンテーション
- 主要製品・サービスの概要
- 世界の人工知能（AI）データセンター向け熱エネルギー貯蔵市場：魅力度スコアと分析
- 成長可能性分析、競合評価、戦略適合性評価、リスクプロファイル評価
第3章 市場サプライチェーン分析
- サプライチェーンとエコシステムの概要
- 一覧：主要原材料・資源・供給業者
- 一覧：主要な流通業者、チャネルパートナー
- 一覧：主要エンドユーザー
第4章 世界の市場動向と戦略
- 主要技術と将来動向
- 人工知能（AI）と自律型AI
- デジタル化、クラウド、ビッグデータ、サイバーセキュリティ
- インダストリー4.0とインテリジェント製造
- IoT、スマートインフラストラクチャ、コネクテッド・エコシステム
- フィンテック、ブロックチェーン、レグテック及びデジタルファイナンス
- 主要動向
- インテリジェント文書処理プラットフォームの導入拡大
- 非構造化文書ワークフローの自動化拡大
- リアルタイムデータ抽出・分類の需要増加
- AI駆動型コンプライアンスおよび不正検知ソリューションの拡大
- 文書AIと企業業務システムの統合
第5章 最終用途産業の市場分析
- クラウドサービスプロバイダー
- 企業および法人向けデータセンター
- 人工知能（AI）調査施設および高性能計算（HPC）施設
- 政府および防衛機関向けデータセンター
- その他のエンドユーザー
第6章 市場：金利、インフレ、地政学、貿易戦争と関税の影響、関税戦争と貿易保護主義によるサプライチェーンへの影響、コロナ禍が市場に与える影響を含むマクロ経済シナリオ
第7章 世界の戦略分析フレームワーク、現在の市場規模、市場比較および成長率分析
- 世界の人工知能（AI）データセンター向け熱エネルギー貯蔵市場：PESTEL分析（政治、社会、技術、環境、法的要因、促進要因と抑制要因）
- 世界の人工知能（AI）データセンター向け熱エネルギー貯蔵市場規模、比較、成長率分析
- 世界の人工知能（AI）データセンター向け熱エネルギー貯蔵市場の実績：規模と成長, 2020-2025
- 世界の人工知能（AI）データセンター向け熱エネルギー貯蔵市場の予測：規模と成長, 2025-2030, 2035F
第8章 市場における世界の総潜在市場規模（TAM）
第9章 市場セグメンテーション
- 技術別
- 顕熱貯蔵、潜熱貯蔵、熱化学的貯蔵
- 冷却方式別
- 液体冷却、空冷
- 展開別
- オンプレミスデータセンター、コロケーションデータセンター、ハイパースケールデータセンター、マイクロデータセンター
- 貯蔵方式別
- 水、相変化材料、氷
- エンドユーザー別
- クラウドサービスプロバイダー、企業および法人向けデータセンター、人工知能（AI）調査および高性能コンピューティング（HPC）施設、政府および防衛データセンター、銀行・金融サービス・保険（BFSI）データセンター、通信および情報技術（IT）インフラ事業者
- サブセグメンテーション、タイプ別：顕熱貯蔵
- 水系蓄熱、溶融塩蓄熱、コンクリート蓄熱、レンガ蓄熱、相変化材料（PCM）ベース蓄熱
- サブセグメンテーション、タイプ別：潜熱貯蔵
- 有機相変化材料貯蔵、無機相変化材料貯蔵、共晶塩貯蔵、パラフィンワックス貯蔵、水和塩貯蔵
- サブセグメンテーション、タイプ別：熱化学的蓄熱
- 吸着式蓄熱、吸収式蓄熱、化学反応式蓄熱、可逆的水和蓄熱、金属水素化物蓄熱
第10章 地域別・国別分析
- 世界の人工知能（AI）データセンター向け熱エネルギー貯蔵市場：地域別、実績と予測, 2020-2025, 2025-2030F, 2035F
- 世界の人工知能（AI）データセンター向け熱エネルギー貯蔵市場：国別、実績と予測, 2020-2025, 2025-2030F, 2035F
第11章 アジア太平洋市場
第12章 中国市場
第13章 インド市場
第14章 日本市場
第15章 オーストラリア市場
第16章 インドネシア市場
第17章 韓国市場
第18章 台湾市場
第19章 東南アジア市場
第20章 西欧市場
第21章 英国市場
第22章 ドイツ市場
第23章 フランス市場
第24章 イタリア市場
第25章 スペイン市場
第26章 東欧市場
第27章 ロシア市場
第28章 北米市場
第29章 米国市場
第30章 カナダ市場
第31章 南米市場
第32章 ブラジル市場
第33章 中東市場
第34章 アフリカ市場
第35章 市場規制状況と投資環境
第36章 競合情勢と企業プロファイル
- 人工知能（AI）データセンター向け熱エネルギー貯蔵市場：競合情勢と市場シェア、2024年
- 人工知能（AI）データセンター向け熱エネルギー貯蔵市場：企業評価マトリクス
- 人工知能（AI）データセンター向け熱エネルギー貯蔵市場：企業プロファイル
- Siemens Energy AG
- Johnson Controls International plc
- Carrier Global Corporation
- Trane Technologies plc
- Energy Vault Holdings Inc.
第37章 その他の大手企業と革新的企業
- Antora Energy Inc., PLUSS Advanced Technologies Pvt Ltd., Steffes Corporation, MGA Thermal Pty Ltd., Electrified Thermal Solutions Inc., Sunamp Ltd., Exowatt Inc., Rondo Energy Inc., Malta Inc., Knode Pty Ltd., Nostromo Energy Ltd., EnergyNest AS, Advanced Cooling Technologies Inc., Kraftblock GmbH, Fourth Power Inc.
第38章 世界の市場競合ベンチマーキングとダッシュボード
第39章 主要な合併と買収
第40章 市場の潜在力が高い国、セグメント、戦略
- 人工知能（AI）データセンター向け熱エネルギー貯蔵市場2030：新たな機会を提供する国
- 人工知能（AI）データセンター向け熱エネルギー貯蔵市場2030：新たな機会を提供するセグメント
- 人工知能（AI）データセンター向け熱エネルギー貯蔵市場2030：成長戦略
- 市場動向に基づく戦略
- 競合の戦略
