NOAH CONSTRUCTION CO.,LTD. 諾亜建設株式会社お問い合わせ

AI DATA CENTER

AIデータセンター事業

AIデータセンターを、土地と電力から実現する。 候補地の確保、受電・変電、蓄電池連携、EPC建設、投融資協業まで一体で推進します。

電力、用地、蓄電池を、
エリアごとに整理する。

全国で10案件・想定約1.2GWの開発候補地を整理しています。ここでは条件整理が進む代表的なエリアを紹介します。

川越市周辺を想定したAIデータセンター計画イメージ完成イメージ図
条件整理中

埼玉県 川越市

首都圏西側の計算需要を見据えた計画候補

詳細条件の整理後、受電条件、敷地条件、冷却・運用計画を確認しながら、AIデータセンターとしての成立条件を検討します。

  • 詳細条件整理中
  • 電力・用地条件を確認予定
和歌山市金谷の開発地区を示す衛星図
計画確認済

和歌山県 和歌山市金谷

蓄電池とデータセンターを一体で整備する計画

再生可能エネルギーの安定供給と情報インフラの整備を目的に、蓄電池設備用地とデータセンター用地を同時に確保する計画です。

  • データセンター用地:約23,000㎡
  • 工事期間:2026年4月-2029年3月予定
  • 関西空港から車で45分、JR和歌山駅から20分
千葉県湾岸エリアを想定したAIデータセンター計画イメージ完成イメージ図
条件整理中

千葉県

首都圏・湾岸エリアの電力需要を見据えた計画候補

詳細条件の整理後、再エネ電源、系統接続、蓄電池、運用監視の組み合わせを確認し、掲載情報を更新します。

  • 詳細条件整理中
  • 再エネ・系統条件を確認予定
群馬県前橋市赤城事業所の空撮写真
計画確認済

群馬県 前橋市 赤城事業所

既存工場・大規模用地を活用する計画候補

Sanden Forest・赤城事業所の土地・建物条件を確認。既存建物、未利用地、山林を含む大規模敷地の活用可能性を検討します。

  • 場内:687,557㎡(約20万坪)
  • 建物合計:21棟・120,110.42㎡
  • 東京から車約140km、電車約2時間

掲載画像には計画説明用の図版・イメージを含みます。掲載内容は計画段階の情報です。川越市・千葉県は詳細条件が整い次第、掲載内容を更新します。

土地・電力・
EPC・投融資を、
ひとつの体制で推進する。

01

土地・候補地開発

  • 候補地の確保・権利調整
  • 既存建物・大規模用地の活用
  • 道路・水利・地盤条件の確認
02

電力・系統

  • 受電容量の確保
  • 変電・送電条件の整理
  • 電力会社との協議
03

蓄電池連携

  • 特別高圧蓄電池との一体開発
  • ピークカット・バックアップ
  • 電力コストの低減
04

通信・冷却・道路

  • 通信ルートの確保
  • 冷却方式・水利条件の計画
  • 搬入・保守動線の設計
05

EPC建設

  • 建屋・電気設備の設計施工
  • GPUサーバー・ラック構築
  • 試運転・引渡し
06

投融資・行政手続き

  • プロジェクトファイナンス
  • SPC組成・投資協業
  • 開発許可・環境調査

蓄電池連携では、当社が保有する特別高圧蓄電池プラント案件(約25件・合計約790MW)との一体開発が可能です。

蓄電池事業を見る

ラック電力の上昇が、
データセンター
設計を変える。

AIデータセンター向けエネルギー一体化モデル
01

電力密度

AIサーバーはラック当たりの消費電力が大きく、受電容量、配電、冷却、非常用電源を同時に設計する必要があります。

02

電力の安定性

再エネを活用する場合でも、蓄電池とEMSで変動を吸収し、計算基盤へ安定した電力を届ける構成が重要です。

03

運用の可視化

発電、充放電、負荷、故障、CO2削減量をリアルタイムに把握し、設備運用を継続的に改善します。

AIサーバーの電力密度は導入機器・構成により変動します。実案件では受電条件、冷却方式、法規、運用要件を個別に確認します。

再エネ、蓄電池、EMSを、
AI計算基盤へ直結する。

データセンターの立地、受電、再エネ調達、蓄電池、冷却、遠隔監視を一体で検討。 電力の安定性と脱炭素性を両立する構成を計画します。

グリーンでスマートなAI計算インフラ構想
01

電源・系統接続

大容量受電、変電設備、送電ルート、系統接続条件を整理し、AI計算基盤の前提をつくります。

02

再エネ電力

太陽光・風力などの再生可能エネルギーを組み合わせ、データセンターの電力調達を計画します。

03

蓄電池・調整力

BESSで出力変動を吸収し、ピークカット、バックアップ、需給調整の可能性を検討します。

04

冷却・建屋計画

サーバー負荷と発熱量を前提に、空調・冷却設備、電源室、動線、保守性を計画します。

05

EMS・遠隔監視

発電・蓄電・消費電力を統合監視し、遠隔操作、異常検知、運用データ分析へ接続します。

EMS管理画面

電力を見える化し、
AIで運用を最適化する。

発電設備、蓄電池、サーバー負荷、充放電、異常情報をクラウドで統合。 分析・予測・遠隔操作により、電力コストと停止リスクを抑えながら運用します。

  • リアルタイム監視
  • データ分析・予測
  • 故障診断・保守
  • エネルギー最適化管理
  • 遠隔監視・遠隔操作
  • 省エネ・脱炭素管理

計算需要から逆算して、
電力と建屋を設計する。

01

需要整理

GPUサーバー規模、ラック電力、冗長性、運用開始時期を整理します。

02

電力・敷地検討

受電容量、再エネ候補、蓄電池容量、建屋条件、冷却方式を比較します。

03

統合設計

電源、BESS、EMS、冷却、監視、保守動線を一体の計画に落とし込みます。

04

構築・運用

施工、試運転、遠隔監視、運用改善まで継続的に支援します。

AIデータセンターの
電力計画を、
初期構想から整理します。

計算需要、受電容量、再エネ、蓄電池、冷却、運用監視まで、事業化に必要な前提を一緒に具体化します。