はじめに

「クラウド」と聞くと、どこか空中にあるもののように感じます。

しかし実際には、クラウドは物理的な建物の中にあります。そこにはサーバーが並び、電気が入り、熱が出て、冷却され、通信回線につながっています。

では、その建物はもともと何だったのでしょうか。

飲食店やコンビニでは、前の店の設備を引き継いで開業する「居抜き」があります。厨房、配管、客席、看板位置などを再利用できれば、初期投資や工期を抑えられるからです。

データセンターにも、似た発想はあります。

古い例では、電話交換機を収容していたNTT系の局舎・通信ビルが、データセンター用途に転用されてきた流れがあります。通信ビルはもともと、重い通信設備を置くために頑丈で、停電対策や通信回線も整っていました。

一方で、最近のAI向けデータセンターでは、単に「空いた建物を使う」だけでは足りません。GPUサーバーは大量の電力を消費し、大量の熱を出します。冷却水、受電容量、再生可能エネルギー、広大な敷地、地域の送電網まで含めて考える必要があります。

本稿では、データセンターが「もともと何の施設だったのか」を事例ベースで整理し、転用の傾向を見ていきます。

結論から言うと、データセンターの居抜きは、内装の再利用ではありません。
より正確には、電力・冷却・通信・堅牢性・土地条件の再利用です。

1. 課題の定義：データセンターの「居抜き」は何を引き継ぐのか

まず、データセンターを簡単に定義します。

データセンターとは、サーバー、ストレージ、ネットワーク機器などを集約して運用する施設です。企業が自社設備を置くコロケーション型、クラウド事業者が大規模に運用するハイパースケール型、AI学習向けにGPUを高密度配置するAIデータセンターなどがあります。

飲食店の居抜きで重要なのは、厨房、排気、配管、客席、立地です。

一方、データセンターで重要なのは、次のような要素です。

観点	引き継げると強いもの	理由
電力	高圧受電設備、変電設備、非常用発電機、電源冗長化	サーバーは止められないため
冷却	冷却設備、工業用水、海水・河川水、外気冷却条件	サーバーの発熱を逃がすため
通信	光ファイバー、通信事業者の接続点、都心への近さ	低遅延・高帯域通信が必要なため
建物	床荷重、耐震性、防火区画、セキュリティ	重い機器を安全に収容するため
土地	広さ、用途地域、騒音・排熱への許容度	拡張や発電機運用が必要なため

ここで重要なのは、データセンターの価値が「建物そのもの」だけで決まらない点です。

たとえば、きれいなオフィスビルが空いたとしても、受電容量が足りなければ、大規模なデータセンターには向きません。逆に、見た目は工場跡地でも、電力・冷却・敷地・産業インフラが残っていれば、AIデータセンターの候補地になります。

この傾向は、世界的な電力需要の増加とも関係しています。

IEAは、2024年の世界のデータセンター電力消費を約415TWh、世界電力需要の約1.5%と推計しています。また、2030年には約945TWhまで増える可能性があるとしています¹。この規模になると、データセンターは単なる不動産ではなく、電力インフラの問題になります。

日本でも、経済産業省はデータセンターや5Gなどをデジタルインフラとして位置づけ、レジリエンス、エネルギー、通信の観点から立地のあり方を検討しています²。

つまり、仮説はこうです。

データセンター転用の本質は、空き建物の再利用ではなく、既存インフラの再評価である。

2. 事例で見る「もともとの施設」

ここからは、具体例を見ていきます。

2.1 旧電話局舎・通信ビル：通信インフラをそのまま活かす

古い転用パターンとして代表的なのが、電話局舎・通信ビルのデータセンター化です。

当時の業界記事によれば、NTTコミュニケーションズのデータセンター事業は、電話局舎内の空きスペースを顧客設備向けに貸し出す「局舎貸し」から発展したとされています³。

電話局舎には、データセンターに向いた特徴がありました。

通信回線が集約されている
電話交換機など重い設備を置く前提で建物が頑丈
停電対策が考慮されている
物理セキュリティが比較的強い
全国に拠点がある

これは、初期のデータセンターにとって合理的な転用でした。

当時の主役は、AI学習用GPUではありません。企業システム、ホスティング、通信設備、コロケーション用途が中心です。したがって、冷却水や巨大受電容量よりも、通信接続性と堅牢性の価値が大きかったと考えられます。

このパターンは、いわば「通信の建物が、情報処理の建物へ変わった」事例です。

2.2 旧工場：大きな電力と冷却設備を活かす

近年、特にAIデータセンターで注目されているのが、工場跡地の活用です。

代表例が、シャープ堺工場の活用です。

KDDIは2026年1月、シャープ堺工場跡地を活用した「大阪堺データセンター」の運用を開始しました。KDDIの発表では、旧工場が持っていた大規模な電力設備・冷却設備を活用し、2025年4月の取得から約6か月で構築したと説明されています⁴。

また、SoftBankとシャープも、シャープ堺工場を活用してAIデータセンターを構築することで合意したと発表しています。発表では、土地、建物、電源設備、冷却設備などをSoftBankが引き継ぎ、生成AIなどに向けたAIデータセンターを早期構築する方針が示されています⁵。

ここで重要なのは、工場の「建屋」だけではありません。

液晶パネル工場のような大規模工場には、もともと大量の電力、冷却、クリーンな製造環境、大きな敷地があります。AIデータセンターに必要な要素と重なる部分があるため、転用候補になりやすいわけです。

ただし、工場からデータセンターへの転用は、単純な居抜きではありません。

用途が変われば、法規制、消防、電気設備、通信設備、セキュリティ、空調設計も見直しが必要です。KDDIの発表でも、耐震性、耐久性、環境リスクなどを評価したうえで新規工事を最小限にしたと説明されています⁴。

つまり、工場跡地の活用は「そのまま使う」のではなく、大きな基礎インフラを引き継いで、データセンター向けに作り直すものです。

2.3 発電所・工業地帯：電力の近くに建てる

AIデータセンターでは、電力の近さがますます重要になります。

JFEホールディングス、JFEスチール、三菱商事は、川崎市の扇島地区でデータセンター事業を進めると発表しています。発表によれば、扇島には都心から約20kmの大規模土地があり、JFEグループが保有する出力19万kWの発電所があるとされています。発電所に隣接する約5ヘクタールの土地を第1期候補地とし、2031年度中に60MWの初期運用を目指す計画です⁶。

これは、旧工場の建物をそのまま使うというより、工業地帯・発電インフラの再配置に近い事例です。

データセンターは、電気を大量に使います。電力会社から買えばよい、というだけではなく、送電網の容量、接続までの期間、再生可能エネルギーの調達、災害時の継続性も問われます。

その意味で、発電所や重工業地帯の近くは、AI時代のデータセンター立地として合理性があります。

2.4 旧紙工場：水と産業インフラを活かす

海外では、紙工場跡地の転用もあります。

Googleのフィンランド・Haminaデータセンターは、もともと製紙工場だった施設を再利用した事例です。Googleは、Haminaを選んだ理由として、既存の製紙工場をデータセンターへ転用できたこと、エネルギーインフラがあったこと、フィンランド湾の海水を冷却に利用できることを説明しています⁷。

紙工場は、大量の水やエネルギーを扱う産業施設です。したがって、データセンターの冷却という観点では、親和性があります。

この事例から見えるのは、データセンター転用において「水」が重要な資源になっていることです。

特にAIデータセンターでは、従来の空冷だけでなく、液冷の重要性が高まっています。液冷とは、サーバーやGPUの熱を液体で効率よく逃がす冷却方式です。高密度のGPUを並べる場合、空気だけで冷やすよりも効率がよい場合があります。

つまり、元施設が水を扱っていたか、冷却水を確保できる場所かは、今後さらに重要になります。

2.5 旧軍事施設・地下施設：堅牢性と冷却条件を活かす

少し特殊な例として、旧軍事施設の転用があります。

ノルウェーのGreen Mountain SVG-Rennesøyデータセンターは、もともとNATOの弾薬貯蔵施設だった山中施設を転用したデータセンターです。公式サイトでは、旧NATO施設をデータセンターへ変換したこと、山中の高セキュリティ施設であること、フィヨルドの水を冷却に利用していることが説明されています⁸。

地下施設や山中施設には、次の利点があります。

外気温の影響を受けにくい
物理セキュリティを高めやすい
災害や外部攻撃に強い場合がある
周辺環境への騒音影響を抑えやすい場合がある

もちろん、地下なら何でもよいわけではありません。湿度、浸水、搬入経路、通信回線、電力引き込み、避難経路などの課題があります。

それでも、もともと高セキュリティ・高堅牢性を目的に作られた施設は、データセンター候補になり得ます。

2.6 新設型：転用ではなく、最初からデータセンター向けに選ぶ

ここまで転用事例を見てきましたが、すべてが居抜き型になるわけではありません。

SoftBankの北海道苫小牧データセンターは、新設型の代表例です。公式サイトでは、2026年度開業予定、将来的に約70万平方メートルの敷地、300MW超の受電容量を見込むと説明されています。また、北海道の冷涼な気候、再生可能エネルギー、水資源を活用する方針が示されています⁹。

これは、既存建物の再利用ではありません。

しかし、考え方としては、転用型と同じです。
つまり、データセンターに必要な条件を満たす場所を選んでいるのです。

冷涼な気候
再生可能エネルギー
水資源
広い土地
災害リスクの分散
首都圏集中の回避

AIデータセンターでは、建物の有無よりも、電力・冷却・土地の条件が優先されます。そのため、既存施設を使う場合も、新しく建てる場合も、評価軸はだんだん近づいています。

2.7 中古船：水上データセンターという転用

さらに新しい発想として、船の転用もあります。

商船三井と日立製作所は2026年、中古船を改造した浮体式データセンターの事業化に向けた検討を発表しました。発表では、船体を再利用することで大規模な土地取得を不要にし、海水・河川水による冷却や、移設可能性を活かす構想が示されています¹⁰。

これはまだ一般的なデータセンター形態ではありません。

しかし、土地、水、冷却、電源、災害リスクといった課題を考えると、発想としては非常に示唆的です。

データセンターの立地制約が強まるほど、「建物を探す」から「インフラを組み合わせる」方向へ進む可能性があります。

3. 傾向：データセンター転用は「建物」ではなく「インフラ」の再利用である

事例を並べると、データセンター転用にはいくつかの傾向が見えてきます。

3.1 初期は通信ビルが強かった

初期のデータセンターでは、通信回線への近さが重要でした。

電話局舎や通信ビルは、通信インフラそのものです。そこにサーバーを置くことは、自然な流れでした。

この時代の価値は、主に次の3つです。

通信接続性
堅牢な建物
停電対策

この段階では、データセンターは「通信の延長」に近い存在でした。

3.2 クラウド時代は大規模建物と電力が重要になった

クラウドが普及すると、データセンターはより大規模になりました。

多数のサーバーを効率よく並べるには、広い床面積、大きな電力、効率的な冷却が必要です。ここで、工場、倉庫、印刷所、紙工場のような産業施設が候補になっていきます。

この段階では、データセンターは「情報処理の工場」に近づきました。

3.3 AI時代は電力・冷却・水が主役になる

AIデータセンターでは、さらに条件が厳しくなります。

GPUを高密度に配置すると、1ラックあたりの電力密度が高くなります。結果として、従来の空調設計では対応しにくくなり、液冷や大規模な冷却設備が必要になります。

そのため、AI時代のデータセンターでは、次の要素が特に重要です。

大容量の受電
再生可能エネルギーの調達
工業用水・海水・河川水などの冷却資源
広大な土地
送電網への接続余力
地域社会との合意形成

つまり、AI時代のデータセンターは、もはや単なるIT施設ではありません。
電力、土木、都市計画、環境政策、産業再編が交わるインフラ事業です。

整理すると、次のようになります。

旧電話局舎・通信ビル
  └─ 通信接続性と堅牢性を活用

旧工場・紙工場・産業施設
  └─ 電力、冷却、広い床面積を活用

発電所・工業地帯
  └─ 電源と大規模土地を活用

寒冷地・水資源のある新設拠点
  └─ 冷却効率と再生可能エネルギーを活用

船・浮体施設
  └─ 土地制約回避と水冷却を活用

この流れを見ると、データセンターの「居抜き」は、飲食店の居抜きとはかなり違います。

飲食店の居抜きは、店舗の内装や厨房設備を引き継ぐものです。
データセンターの居抜きは、電力、冷却、通信、土地、災害耐性を引き継ぐものです。

表現を変えるなら、データセンターは建物を借りるのではなく、インフラの文脈を借りるのです。

4. 再検証：「既存施設なら早い」は半分正しい

ここで、最初の仮説を再検証します。

仮説は、データセンター転用の本質は「空き建物の再利用」ではなく「既存インフラの再評価」である、というものでした。

事例を見る限り、この仮説はかなり妥当です。

ただし、「既存施設を使えば簡単にデータセンターになる」と考えるのは危険です。

4.1 既存施設を使うメリット

既存施設を使うメリットは明確です。

メリット	内容
工期短縮	土地取得や基礎インフラ整備を短縮できる場合がある
電力設備の活用	高圧受電や変電設備を再利用できる場合がある
冷却設備の活用	工場や水利用施設の設備を活かせる場合がある
産業用地の再活用	住宅地よりも騒音・排熱・発電機運用を受け入れやすい場合がある
地域再生	旧工場跡地の再活用につながる場合がある

KDDIの大阪堺データセンターは、旧工場の電力・冷却設備を活用し、短期間で構築した事例として分かりやすいです⁴。

4.2 既存施設を使うリスク

一方で、リスクもあります。

リスク	内容
用途変更	工場とデータセンターでは法規制や消防要件が異なる
床荷重	サーバー、ラック、電源設備の重量に耐えられるか確認が必要
電力密度	AI向けGPUでは既存設備の想定を超える場合がある
冷却方式	空冷前提の設備では液冷対応が難しい場合がある
土壌・環境	工場跡地では土壌汚染や環境評価が課題になる場合がある
地域影響	発電機の騒音、排熱、水利用への懸念が出る場合がある
通信接続	電力はあっても、十分な通信回線が近くにない場合がある

ここが、飲食店の居抜きと大きく違う点です。

飲食店なら、厨房や客席を多少改装すれば開業できる場合があります。
しかしデータセンターでは、建物があっても、電力、冷却、通信、耐震、消防、運用監視まで総点検が必要です。

つまり、既存施設の活用は「近道」にはなり得ます。
しかし、「手抜き」にはなりません。

むしろ、既存施設を使うからこそ、前提条件の調査が重要になります。

5. 具体策：データセンター転用事例を調べるときの見方

最後に、今後データセンターの記事を書くときの調査観点を整理します。

データセンターの元施設を調べる場合、単に「工場跡地です」と書くだけでは少し浅くなります。

次の観点で見ると、構造が見えやすくなります。

調査項目	見るべきポイント
元施設	電話局舎、工場、紙工場、発電所、倉庫、軍事施設、船、新設用地
引き継ぐ資産	電力、冷却、水、通信、床荷重、セキュリティ、土地
データセンター用途	コロケーション、クラウド、AI学習、推論、災害対策、エッジ
稼働状況	稼働済み、建設中、計画段階、検討段階
電力規模	MW単位の受電容量、発電所隣接、再エネ調達
冷却方式	空冷、液冷、外気冷却、海水冷却、河川水冷却、工業用水
立地制約	都市近接、地方分散、災害リスク、送電網、地域合意
転用リスク	法規制、耐震、消防、土壌汚染、騒音、水利用

記事化するなら、次のような分類が使いやすいです。

分類	代表的な元施設	主な価値
通信インフラ型	電話局舎、通信ビル	回線、堅牢性、停電対策
工場転用型	液晶工場、紙工場、製造拠点	電力、冷却、広い床面積
発電所隣接型	製鉄所跡地、工業地帯	電源、大規模土地、産業インフラ
寒冷地新設型	北海道、北欧など	外気冷却、再エネ、水資源
地下・軍事施設型	旧軍事施設、山中施設	物理セキュリティ、堅牢性
浮体型	中古船、海上設備	土地制約回避、水冷却、移設性

この分類を使うと、単なるニュース紹介ではなく、データセンター立地戦略の記事になります。

おわりに

データセンターの転用を、コンビニや飲食店の居抜きと同じ感覚で見ると、少し誤解します。

飲食店の居抜きは、店舗設備の再利用です。
データセンターの転用は、インフラ条件の再利用です。

古くは、電話局舎・通信ビルがデータセンターに向いていました。通信回線が集まり、建物が頑丈で、停電対策も考えられていたからです。

クラウド時代には、工場や紙工場のような大規模産業施設が候補になりました。広い床、電力、冷却、水の価値が高まったからです。

AI時代には、さらに電力、冷却水、再生可能エネルギー、送電網、地域分散が重要になっています。その結果、発電所隣接地、寒冷地、新設拠点、さらには船のような発想まで出てきています。

本稿の結論は、次の一文に集約できます。

データセンターは、空き建物を探しているのではなく、電力と冷却と通信が成立する場所を探している。

その意味で、これからのデータセンター立地は、ITだけの話ではありません。
電力政策、産業跡地の再活用、地方分散、防災、環境負荷、AIインフラ競争が重なったテーマです。

次にニュースを見るときは、「どこの会社がデータセンターを建てるか」だけでなく、次の問いを立てると、かなり見え方が変わります。

もともと何の施設だったのか
何を再利用しているのか
電力はどこから来るのか
どう冷やすのか
なぜその場所でなければならないのか

データセンターは、クラウドの裏側にある巨大な現実です。

そしてその現実は、過去の産業施設の上に、次の産業を重ねる形で作られているのかもしれません。

参考

IEA, Energy and AI - Executive summary — 世界のデータセンター電力需要の推計根拠 ↩
経済産業省デジタルインフラ整備に関する有識者会合 — データセンターをデジタルインフラとして扱う政策文脈の根拠 ↩
ASCII.jp「クラウド時代のデータセンター事情」 — NTTコミュニケーションズの局舎貸しと通信ビル活用に関する業界記事 ↩
KDDI「大阪堺データセンター」の運用開始 — 旧シャープ堺工場の電力・冷却設備活用、短期構築の根拠 ↩ ↩² ↩³
シャープ・SoftBank「シャープ堺工場を活用したAIデータセンター構築」 — 旧工場の土地・建物・電源・冷却設備を引き継ぐ計画の根拠 ↩
三菱商事・JFEグループ「扇島地区でのデータセンター事業」 — 発電所隣接地と大規模土地活用の根拠 ↩
Google Data Centers: Hamina, Finland — 旧紙工場の転用と海水冷却の根拠 ↩
Green Mountain SVG-Rennesøy Data Center — 旧NATO弾薬貯蔵施設の転用とフィヨルド冷却の根拠 ↩
SoftBank 北海道苫小牧データセンター — 新設型データセンターにおける寒冷地、再エネ、水資源活用の根拠 ↩
MOL and Hitachi Sign MOU for Floating Data Center Business — 中古船を活用した浮体式データセンター構想の根拠 ↩