ソフトバンクは日本製AIサーバーを作れるのか

「ソフトバンクが日本国内でAIサーバーを作るらしい」。2026年5月、日本経済新聞のスクープでそんな話が流れた瞬間、僕は思わずスマホを二度見した。ついこの前まで投資会社の顔をしていた会社が、今度は工場の設計図を引く側に回るというのだ。しかも組む相手は、AI半導体の王者NVIDIAと、iPhoneを世界中に出荷してきた鴻海(Foxconn)である。これが本当に動き出すなら、日本のAIインフラ地図は今までと違う色で塗り替わる可能性がある。

ただし、ここで一度クールダウンしよう。報道で踊る「国産」「日本製」という言葉は、心地よく響くぶん誤解されやすい。半導体まで全部日本で作るのか、組み立てだけ国内で行うのか、そもそもなぜ通信会社がハードに踏み込むのか。本稿では、IQ90の人でもスッと頭に入る言葉で、この一連の動きを丁寧にほどいていく。専門家ぶった煙幕は張らない。事実と数字、そして読み手の生活感覚に寄り添う比喩で、可能な限りフラットに考えてみたい。

ソフトバンクが「国産AIサーバー」開発を発表 何が起きたのか

2026年5月公表予定の中期経営計画と発表の全体像

動きが表に出たのは、2026年5月8日付の日経朝刊だった。続く11日、ソフトバンクは2026年3月期の通期決算と新中期経営計画「Activate AI for Society」を発表する。売上高は前年比7.6%増の7兆387億円で、初の7兆円台。営業利益は1兆425億7600万円。数字だけ見ると順風満帆だが、ここで宮川潤一社長が口にしたピボット宣言が興味深かった。曰く「過去5年は通信キャリアの成長戦略を進めてきた。次の5年は通信を土台に、AIインフラとAIサービスを育てる」というのだ。

2030年度の連結営業利益1兆7000億円、純利益7000億円という長期目標も同時に提示された。注目すべきは、2026〜2028年度の3年間で1兆円の戦略投資を打つと宣言したことだ。投資先は、大阪・堺と北海道・苫小牧のAIデータセンター、さらに革新型バッテリーの製造ライン。国産AIサーバー構想は、この大きな投資パッケージの中で、ハードウェアの内製化を担うピースとして語られている。だから、単発の思いつきではない。中計を貫く背骨だ。

NVIDIA・Foxconnと協議中という報道のポイント

日経の報道を整理するとこうだ。ソフトバンクは、AIサーバーに不可欠な主要部品の設計と最終組み立てに、2020年代末までに参入することを検討している。半導体製造そのものではなく、サーバーという「箱」の上流から下流まで自社で握る方向だ。協議の相手として名前が挙がっているのが、NVIDIA(GPU)とFoxconn(組み立て)である。要するに、頭脳と手を別々の世界トップに依頼し、設計と運用は自分で行うという構図だ。

株式市場の反応は意外と冷静だった。日経の続報「ソフトバンク株価、小動き 『国産AIサーバー開発』報道に反応限定的」では、当日の株価は大きくは動かなかったと記されている。理由は推測になるが、(1)まだ正式発表ではない、(2)投資額や生産規模が明示されていない、(3)実現は数年後である、といった点が織り込みを慎重にさせたのだろう。期待半分、様子見半分というのが、第一報直後の市場のムードだった。

なぜ今、ソフトバンクがハードウェアに踏み込むのか

正直、ソフトバンクが工場めいたものを建てる絵は、長らく想像しづらかった。Vision Fundという巨大ファンドを掲げて、世界の有望テックに札束を撃ち込む「資本家」の姿が、僕らの記憶に焼きついていたからだ。だが、AIインフラの世界では、ハードを持つ者が交渉力を持つ。GPUは慢性的に足りない。データセンターの電力枠はもっと足りない。資本だけ持っていても、計算資源そのものを押さえなければ、AIサービスはスケールできない。

もう一つ大きいのが、国の方針だ。経済安全保障推進法では、クラウドプログラムが特定重要物資に指定された。国内で完結する計算資源を持つことそれ自体が、国策と重なる時代になった。だから、ソフトバンクがハードに踏み込むのは、性格が変わったというより、儲かる場所が変わったから戦線を移すという、極めて素直な経営判断とも読める。僕がいち読者として思ったのは、これは「孫さんの夢」ではなく「宮川さんの算盤」だ、ということだった。

そもそも「ソブリンAI(AI主権)」とは何か

AI主権という考え方をやさしく解説

ソブリン(Sovereign)とは「主権」のこと。ソブリンAIをかみ砕けば、「自国の言葉、自国のデータ、自国のルールで、自国の計算機を使って動かすAI」となる。例えるなら、海外のクラウドに完全依存している状態は、家のキッチンを持たずに毎日デリバリーで食事を済ませているようなものだ。便利だが、配達網が止まれば即座に飢える。AI主権は、自宅にキッチンと包丁を備える発想に近い。多少コストがかかっても、いざという時に自分で煮炊きできる安心感がある。

経済安全保障と国産化が結びつく理由

2022年に成立した経済安全保障推進法は、半導体やクラウドといった分野を「特定重要物資」に指定し、国内供給網の強化を支える仕組みを整えた。AIの世界では、生成AIの学習や推論で扱うデータの中に、行政手続きや医療、金融など機微なものが多く含まれる。海外データセンターに流れて他国の法執行に晒されるリスクは、政策当局として無視できない。だから「国内に計算資源を作る企業」は政策的に応援される構造になっている。

海外クラウド依存リスクと日本が抱える課題

現実問題として、日本企業の多くは生成AIをAWSやAzure、Google Cloudといった海外勢のクラウド上で動かしている。これ自体は合理的なのだが、為替が円安に振れると料金が跳ね、米中の規制競争が荒れると突然の仕様変更も起こり得る。総務省の令和7年版情報通信白書も、クラウドや半導体の対外依存度の高さに繰り返し言及している。要は、便利さの裏にある「他人の家のキッチン」依存をどう薄めるか。国内クラウドや国産AIサーバーは、その薄め方の一つだ。

NVIDIAとFoxconnの役割分担をわかりやすく整理する

NVIDIAが担う「頭脳」=GPUの供給

AIサーバーの主役は、なんといってもGPUだ。NVIDIAのGPUは、生成AIの学習や推論で事実上の標準になっている。今ホットなのは「Blackwell」世代だが、2026年後半には次世代の「Rubin」プラットフォームが正式に立ち上がる。NVIDIA公式ブログによれば、Rubinは推論で50ペタフロップス、学習で35ペタフロップスに達し、Blackwellの約5倍と3.5倍に当たる。これだけの性能のGPUを安定して確保できなければ、いくら箱を作っても中身がスカスカだ。NVIDIAと組む意味は、まずそこにある。

NVIDIAは独自の「サーバー認証プログラム」を運用している。自社GPUを安心して載せられるサーバー設計の指針が共有される仕組みだ。ソフトバンクのような新規参入組にとっては、この認証ルートに乗れるかどうかが、初期段階の成否を大きく左右する。日経アジア版や複数の英語報道は、NVIDIAがソフトバンクと「authentication program(認証プログラム)」を軸に協議していると伝えており、ここが交渉の核と推察できる。

Foxconn(鴻海精密工業)が担う「組み立て」のノウハウ

もう一方の主役、Foxconn(鴻海精密工業)は、iPhoneを世界中に届けてきた組み立ての巨人だ。ASCII.jpがレポートしたCOMPUTEX 2025の基調講演では、同社のヤング・リウ会長が「AI Factory」構想を打ち出し、AIサーバー製造を成長戦略の中核に据える方針を改めて強調した。NVIDIAのBlackwell世代「GB200」を製造しているのもFoxconnであり、次世代の「GB300」も2025年末に向けて出荷準備を進めている。AIサーバーの世界では、Foxconnは事実上の標準工場である。

気になるのは、Foxconnと日本国内の関係性だ。当初、シャープの亀山第2工場(三重県)を活用してFoxconnがAIサーバー生産に乗り出す計画があった。日経や産経はその意向を繰り返し報じていたが、2026年2月にはシャープが「亀山第2工場の鴻海への売却は不成立」と発表した。液晶パネル価格の低迷などが背景とされる。ただし、AIサーバー事業そのものは亀山事業所内の別工場を軸に推進継続中だという。要するに、Foxconnは日本でAIサーバーを作る意思を捨てていない。だからソフトバンクとの組み合わせも、極めて筋が通る。

ソフトバンクが担う「設計と運用」のポジション

ソフトバンクの役割は、料理に例えると「メニュー設計とお店の運営」だ。素材(GPU)はNVIDIA、調理場(組み立てライン)はFoxconnの知見を借りる。ただし、どんな料理を出すか、どう客に届けるかは自分で決める。具体的には、サーバーの全体設計、データセンター内での運用、顧客(自社のAIサービス、Oracle連携の国内クラウド、外部の企業や研究機関)への提供までを担う。サーバーをただ作るのではなく、それを動かして稼ぐ「事業」までを内製しようとしている点が、この構想の核心だ。

外部調達から自社一貫生産へ 段階的なロードマップ

2020年代末までの参入スケジュール

日経と日経アジアの報道を総合すると、ロードマップはおおむね二段階だ。第一段は、当面の間、Foxconnなど外部から部品を仕入れて、国内拠点で組み立てる。第二段は、2020年代末までに主要部品の設計や最終組み立てに正式に参入し、半導体を除く電子部品まで自社設計に踏み込む。半導体そのものは引き続きNVIDIAなど海外勢から購入する形で、いきなり「日の丸チップ」まで作るわけではない。だが「日本のAIサーバー」と呼べる総合システムを内製する、というラインは越えにいく構えだ。

主要部品設計から最終組み立てまでの移行プロセス

移行プロセスを想像してみよう。最初は、Foxconnのリファレンス設計をベースに、サーバーラックを国内で組み立てる。冷却機構やネットワーク機器、電源ユニットといった部分から、ソフトバンクの仕様要求を反映していく。次の段階で、サーバーのマザーボード設計や筐体設計を自社主導に切り替え、複数のサプライヤーを使い分けながら、日本側のエンジニアがアーキテクチャを掌握していく。日経が指摘する「主要部品の設計参入」は、ここを指していると考えるのが自然だ。

半導体を除く電子部品の自社設計に踏み切る理由

「半導体は買うが、それ以外は自分で設計する」という割り切りには合理性がある。GPUのような先端ロジック半導体は、TSMCのような最先端ファウンドリと莫大な研究開発投資がそろわなければ作れない。日本でゼロから挑むのは現実的でない。一方、サーバー周辺の電子部品(電源、ネットワーク、冷却制御など)は、日本の電機メーカーが今も得意とする領域だ。ここを国内設計に取り戻せば、サプライチェーン上の脆弱点が大きく減る。ある意味で、勝てるところに張る、勝てないところは買うという潔い戦略でもある。

シャープ堺工場跡地はなぜ「日本AIの心臓部」になるのか

45万平方メートル・150MW級という規模感を身近な例で理解する

ソフトバンクが2025年3月にシャープから取得契約を締結した堺工場の跡地は、敷地が約45万平方メートル、建物の延べ床面積が約84万平方メートルにのぼる。45万平方メートルとは、東京ドーム約9.6個分。延べ床84万平方メートルは、超大型ショッピングモールが二つ三つ収まる規模だ。電力容量は約150メガワットからスタートし、将来的に250メガワット超まで拡張可能だという。家庭の消費電力に換算すれば、約30万世帯分。一つのデータセンターで、地方都市まるごとに匹敵する電気を食う。AI時代の「電力こそが新しい石油」という言葉が、急に肌で理解できる規模感だ。

液晶工場からAIデータセンターへの転用が持つ意味

面白いのは、この敷地がもともと液晶パネルの大量生産用に設計されていたことだ。クリーンルーム並みの空調設備、ふんだんな受電容量、強固な床構造。本来は「液晶のため」に整備された巨大インフラを、AIデータセンターがほぼそのまま流用できる。新規でゼロから150MW級の用地を確保するには、用地買収、地元交渉、送電線敷設だけで何年もかかる。堺工場跡地の取得は、ソフトバンクにとって時間を金で買う、極めて巧みな手だった。日経クロステックの報道では、取得額は約1000億円とされている。

国内クラウド・Oracle連携など周辺戦略との連動

堺の拠点は、ソフトバンクの周辺戦略とも噛み合う。同社は米Oracleと組み、国内クラウド上で日本語に強い国産AIを提供する仕組みを進めている。さらに、NEC、ホンダなど8社が出資する国産AI新会社の設立も発表済みだ。決算説明会の説明によれば、堺のAIデータセンターは2027年度の稼働開始予定で、140メガワットの電力容量、NVIDIA製GPU約10万枚相当、110エクサフロップスの計算能力を備える計画だという。国内最大級の計算機を抱えた上で、その上でクラウド・国産モデル・国内AI企業群が動く。サーバー、クラウド、モデル、サービスの四層がパズルのようにつながる構造になっている。

「技術投資家」から「ハードウェアメーカー」への大転換

Vision Fund時代の投資家ソフトバンクとの違い

Vision Fundは、孫正義氏の名を世界に知らしめた巨大ファンドだ。AlibabaやArm、WeWorkといった会社に巨額の資本を投じてきた。投資家としてのソフトバンクのDNAは、「自分で作るより、作る会社を買う」だった。だが、AIインフラの主戦場では事情が変わる。NVIDIA製GPUは奪い合いで、量を確保するには規模と長期計画が要る。電力枠も土地も希少だ。お金だけでは追いつかない領域に入ってきた。だから、自ら作る側に回らないと、欲しい計算資源が手に入らないという、シビアな現実が背後にある。

自らAIインフラを作る側に回る経営判断の背景

東洋経済オンラインなどが報じた一連の動きを並べると、ソフトバンクは2025年〜2026年にかけて、ABBのロボティクス事業を約53.75億ドルで買収する方針を示し、自社AIチップ開発の「Project Izanagi」も2026年中の初期出荷を計画している。さらに、OpenAIとSB Energyへの10億ドル投資を通じてStargate構想の1.2GW級データセンター建設に関与する。AIの「頭」「体」「電源」「箱」のすべてのレイヤーで、ソフトバンクは投資家から事業家へとシフトしている。AIサーバー構想は、その流れの中で語るとぐっと腑に落ちる。

株価・市場反応に見る投資家の評価

市場の反応はどうか。第一報当日のソフトバンク(9434)株は、日経の続報通り、目立った上昇には至らなかった。一方、決算発表後はAI関連投資の本気度や1兆円規模の戦略投資が好感され、徐々に上値を試す動きも見られた。ソフトバンクグループ(9984)はOpenAI関連の評価益が話題となり、別軸で株価が動いている。要するに、AIサーバー単体への反応は限定的でも、AI戦略全体へのエクスポージャーは投資家から強く意識されている、と読むのが自然だ。

国内外の競合と比べてソフトバンクはどこに立つのか

Dell・HPE・Supermicroなど海外大手との競争力比較

AIサーバーの世界市場は、Dell、HPE、Supermicroといった米国勢が大きなシェアを握る。中国ではInspur、Lenovoなどが強い。米Bloombergや調査会社GMI Insightsの試算では、世界のAIサーバー市場規模は2030年に5000億ドル超(円換算でおおむね80兆円超)に達するとも見込まれており、世界の覇権競争は熾烈を極める。ソフトバンクが2020年代末に組み立てから入って、いきなり世界シェアの上位に食い込むのは現実的ではない。それでも、国内市場のシェアを大きく取り、特定用途で世界に売る、という戦略なら十分にあり得る。

NEC・富士通・さくらインターネットなど国内勢への影響

国内では、NECや富士通といった老舗ITベンダー、そしてGPUクラウドで急成長したさくらインターネットが、AIインフラ市場の主要プレイヤーだ。さくらインターネットは、Preferred NetworksやNICTと組んで国内完結型の生成AIエコシステム構築を進めている。一方で東洋経済の特集は、GPU需給のミスマッチで国内のGPU売れ残りも生じ始めていると伝える。需要が一巡しつつある中で、ソフトバンクが大量のGPUを抱え、自前のサーバーで提供を始めれば、価格競争と差別化競争が一段と激しくなる。国内勢にとって脅威であり、同時に良い意味でのプレッシャーにもなり得る。

Foxconn系AIサーバーODMのグローバルシェアと立ち位置

FoxconnはAIサーバーのODM(設計受託製造)で世界トップクラスのシェアを持つとされる。詳細な数値は調査機関により幅があるが、NVIDIAのBlackwell系AIサーバーの主要組み立て担当を担っていることはほぼ確実だ。同社は北米・テキサスやヒューストン、日本国内の旧シャープ工場群を活用し、AIサーバーの生産能力を地理的に分散させている。ソフトバンクが日本でFoxconnと組むのは、世界最大のAIサーバーODMの「日本拠点」を間接的に握ることに等しい。これは政治的にも経済的にも、相応の戦略的意味を持つ。

Blackwell/Rubin世代GPUとフィジカルAI 広がる需要の地図

次世代GPUが必要とされる計算量とデータセンター需要

生成AIの学習に必要な計算量は、毎年とんでもない勢いで増えている。NVIDIAは2025年にBlackwell、2026年にRubinを投入し、性能を一段ずつ持ち上げてきた。Rubinは6種類の新チップ(Vera CPU、Rubin GPU、NVLink 6 Switch、ConnectX-9 SuperNIC、BlueField-4 DPU、Spectrum-6 Ethernet Switch)を密に協調させる設計だ。これだけ複雑になると、サーバー単体の設計力、データセンター全体の冷却・電力設計まで含めた総合力が問われる。ソフトバンクの国産AIサーバー構想は、この潮流に乗るための土台でもある。

ADAS・ロボティクスなどフィジカルAI領域への波及

需要の地図は、生成AIだけにとどまらない。フィジカルAIと呼ばれる、ロボットや自動運転などの実空間AIにも、巨大な計算資源がいる。ソフトバンクは、安川電機やABBと組み、AI-RANを使ったロボット制御の実証を重ねている。ABBのロボティクス事業を約5380億円規模で取得する計画も進めており、東洋経済は同社が「20兆ドル市場」と呼ばれるフィジカルAI市場の覇権を狙っていると報じる。国内のAIサーバーは、こうした自社ロボット事業の学習基盤としても活用される可能性が高い。要は、自分で作って自分で使う、垂直統合の絵が見えてくる。

2026〜2030年の国内AIインフラ投資見通し

IDC Japanや総務省の白書は、国内AIインフラ市場が2025年時点で6700億円規模に達し、年率で見るとサーバー需要は急増しているとする。2030年に向けて1兆円規模に向かう見通しも示されている。ソフトバンクの1兆円戦略投資は、まさにそのマーケットの太いコアを自社で押さえにいく動きとも言える。仮にRubin世代の大型サーバーが堺の床に1万台規模で並んだ時、日本の生成AI学習能力はそれ以前の桁を一つ繰り上げる。これは経済成長というより、国の体力アップに近いインパクトだ。

日本のAI自給率と供給網リスクはどう変わるか

ソブリンAI戦略における「計算・通信・物理施設」三位一体構造

ソブリンAIを成立させるには、(1)計算機(サーバー・GPU)、(2)通信(高速ネットワーク・AI-RAN)、(3)物理施設(データセンター・電力)の三つが揃わなければならない。ソフトバンクはこの三つすべてに足場を持つ稀有な事業者だ。NTTやKDDIももちろん巨大プレイヤーだが、GPU調達量や海外パートナー(NVIDIA、Foxconn、OpenAI、Oracle)の幅で見ると、足の速さで先行している印象がある。三位一体を一社で繋ぐ事業者が日本に存在することは、政策的にも心強い。

政策支援とAIインフラ自給率向上のシナリオ

経済産業省は、Rapidusへの巨額支援や、AIデータセンター整備への補助、グリーンエネルギー導入支援といった政策パッケージを段階的に投入している。総務省も電気通信事業の枠組みで国内クラウドを支援している。仮にソフトバンクのAIサーバー構想が予定通り進めば、AIインフラ自給率(GPUは除く)は、いま考えられているよりも数年早く50%超に近づくシナリオも描ける。ただし、これはGPU調達が安定するという前提付きの話で、NVIDIAの世界生産能力が頭打ちになれば、計画は遅延する。

供給網リスク低減がもたらす経済安全保障上のメリット

具体的な経済安全保障メリットは、(1)海外データセンターのダウンや規制でAIサービスが止まる事態を減らす、(2)機微データの域外流出リスクを下げる、(3)為替変動で計算コストが乱高下するリスクを和らげる、の三つに集約できる。これらは目に見えにくいが、日本の産業基盤の安定性を底上げする効果がある。AIが行政、医療、防衛、金融といった重要インフラに深く入り込んでいく今、サーバー単体の話に見えて、実は国の安全保障と地続きの議論だ。

まとめ:ソフトバンクは本当に「日本製AIサーバー」を作れるのか

実現可能性を左右する3つのカギ(GPU調達・製造能力・需要)

実現可能性のカギは三つだ。一つ目は、NVIDIAから安定的にGPUを確保できるか。世界中の事業者が奪い合う中、Rubin世代の枠を取れるかどうかが第一関門だ。二つ目は、Foxconnと共同で立ち上げる国内製造ラインの精度と速度。日本の人件費、半導体物流、品質基準と折り合いをつけられるかが問われる。三つ目は需要の継続性で、GPUが余り始めているという市場の警告音にどう応えるか。生成AIだけでなくフィジカルAI、エージェンティックAIなど新しい需要源を自分で作れるかが鍵を握る。

成功すれば日本のAIインフラはどう変わるか

もしこの計画が予定通り回り始めれば、日本のAIインフラ風景は確実に変わる。海外クラウドに丸投げするしかなかった企業が、堺の国産AIサーバー上で、Oracle連携の国内クラウドを通じ、国産モデルを動かす日が来る。フィジカルAIの実証も、自社サーバー、自社ロボット、自社モデルで完結する。AIは「使うもの」から「作るもの」になり、日本企業の選択肢は今より少しだけ広がる。一方で、海外勢との連携を断つわけでもないため、外との接続性は保たれる。

読者が今後ウォッチすべきポイント

今後ウォッチしたいのは、(1)2026年後半に始まるとされるRubinベースサーバーの国内出荷スケジュール、(2)堺データセンターの2027年度稼働の実現と、その時点でのGPU実装枚数、(3)ソフトバンクとFoxconnの国内合弁・委託契約の正式発表、(4)Project Izanagiの初期出荷とAIサーバー内での採用可否、(5)国内クラウド(Oracle連携)経由のAI利用が、企業現場で実際に増えるかどうか、の五点だ。報道は派手だが、本当の評価は数字と稼働の積み重ねでしか測れない。だから、これからの一年は、紙面を上滑りに眺めるのでなく、現場のサーバーラックの増減を追う感覚で見るのがいい。日本のAI主権の行方は、案外こうした地味な進捗の中に宿っていく。

参考文献

日本経済新聞: ソフトバンクが国産AIサーバー開発へ AI主権で需要、NVIDIAと協議
Nikkei Asia: SoftBank in talks with Nvidia to build made-in-Japan AI servers
ビジネス+IT: ソフトバンクが国産AIサーバー製造へ、米NVIDIAや台湾のFoxconnと協議
ビジネス+IT: ソフトバンクの26年3月期決算は売上高初の7兆円突破、新中計でAIインフラ投資
ソフトバンク プレスリリース: シャープ堺工場の土地や建物の取得に関する契約締結
ソフトバンク プレスリリース: シャープ堺工場を活用した大規模AIデータセンター構築
日経クロステック: シャープがソフトバンクに堺工場跡地の6割売却、150MW規模AIデータセンター構築へ
ケータイWatch: ソフトバンクが次期中期経営計画を発表、AI投資は「種まきから収穫フェーズ」に
Business Insider Japan: 絶好調のソフトバンクが「AI投資は収穫期」と意気込む新戦略
NVIDIA Japan Blog: NVIDIA、Rubin で次世代 AI を始動 — 6 つの新チップと驚異的な AI スーパーコンピューター
PC Watch: NVIDIA、従来比性能5倍のAI GPU「Rubin」正式発表。2026年後半に登場
ASCII.jp: Foxconn、AIを成長戦略の中核に据え「AI Factory」を推進 COMPUTEX2025基調講演
日本経済新聞: 鴻海、日本でAIサーバー生産 シャープの亀山工場活用
EE Times Japan: シャープ亀山第2工場、鴻海への売却が不成立に
日本経済新聞: ソフトバンク株価、小動き 「国産AIサーバー開発」報道に反応限定的
東洋経済オンライン: ソフトバンクグループはフィジカルAI「20兆ドル市場」の覇者になれるのか
東洋経済オンライン: 売れ残り始めたGPU…さくらインターネットの成長に急ブレーキ
総務省: 令和7年版 情報通信白書(市場概況)
GMI Insights: AIサーバー市場規模とシェア、統計レポート 2025-2034
IDC Japan: 1兆円へ向かう国内AIインフラ市場、次に何が起きるのか