投稿者 global-ai-media 
4TBのサーバー用DDR5メモリキットが7万ドル（約1,100万円）を超える価格で登場したというニュースは、AIインフラのコスト高騰を象徴する出来事です。セキュリティやガバナンスの観点から「自社専用環境（オンプレミス）」でのAI活用を模索する日本企業にとって、このハードウェアコストの現実は何を意味するのか。インフラ投資の視点から解説します。
AIインフラにおける「隠れたコスト」の顕在化
最近、ハードウェア市場で注目を集めたニュースがあります。4TBのDDR5 RDIMMメモリキットが7万ドル（現在のレートで約1,100万円以上）を超える価格でリストアップされたというものです。一般消費者には縁のないこの製品ですが、企業のITインフラ担当者やAIエンジニアにとっては、無視できない市場のシグナルと言えます。
生成AIブーム以降、AIインフラの話題はNVIDIAのH100に代表される「GPU」に集中しがちでした。しかし、大規模言語モデル（LLM）を効率的に動かすためには、GPUだけでなく、膨大なデータを高速に処理し、システム全体を支える広帯域かつ大容量のシステムメモリが不可欠です。特に、データの整合性を保つためのECC（誤り訂正符号）機能を備えたサーバーグレードのメモリは、信頼性が求められるエンタープライズ環境では必須要件となります。
このニュースは、高性能なAI環境を構築するためには、GPU以外にも極めて高額な投資が必要になるという「現実」を改めて突きつけています。
日本企業が直面する「オンプレミス回帰」とコストの壁
現在、日本の多くの企業では、情報漏洩リスクやセキュリティ・ガバナンス（AIガバナンス）の観点から、パブリッククラウド上のAIサービス利用を制限し、自社データセンターやプライベートクラウド内（オンプレミス環境）でLLMを運用したいというニーズが高まっています。特に金融、医療、製造業のR&D部門など、機密性の高いデータを扱う領域ではこの傾向が顕著です。
しかし、今回のメモリ価格が示すように、自社でLLMを学習・推論させるためのインフラ調達コストは高騰を続けています。さらに、昨今の円安傾向は、海外製のハードウェア調達コストを直撃しており、日本企業にとっては「オンプレミスでセキュアな環境を作りたいが、初期投資（CAPEX）が想定を遥かに超える」というジレンマを生んでいます。
メモリ単体で1,000万円を超えるような状況では、サーバー筐体、CPU、GPU、ストレージ、そしてそれらを冷却・稼働させる電力コストを含めたTCO（総保有コスト）は膨大なものとなります。単に「セキュリティのためにオンプレミスにする」という判断だけでは、投資対効果（ROI）が見合わない可能性が出てきています。
「富岳」級だけではない、現実的な解としてのSLMとハイブリッド戦略
このコスト構造を踏まえると、すべての企業が巨大なLLMを自社サーバーで動かすことは現実的ではありません。そこで重要になるのが、「モデルの適正サイズ化」と「ハイブリッド戦略」です。
最近では、数千億パラメータの巨大モデルではなく、数十億〜数百億パラメータ程度の「小規模言語モデル（SLM）」が高い性能を発揮し始めています。日本国内でも、日本語に特化した軽量モデルが多数開発されています。特定の業務タスク（例えば、社内マニュアルの検索や特定フォーマットの文書作成など）であれば、巨大なハードウェアを必要とするLLMではなく、一般的なサーバー構成で動作するSLMで十分なケースも少なくありません。
また、機密性の低い一般的な処理は安価なパブリッククラウドのAPIを利用し、極めて機密性の高いコア業務のみを自社のオンプレミス環境（またはローカルPC）で処理するという、データの重要度に応じた使い分けも、コスト抑制の鍵となります。
日本企業のAI活用への示唆
今回の超高額メモリの事例から、日本企業の意思決定者やエンジニアが得るべき示唆は以下の通りです。
- 「オンプレミス神話」のコスト検証：セキュリティ重視で自社構築を選ぶ際、ハードウェア調達コスト（特に円安影響下）と維持コストを厳密に試算する必要があります。GPUだけでなく、メモリやストレージを含めたシステム全体のコストを見積もることが重要です。
- 適材適所のモデル選定：「大は小を兼ねる」の発想で巨大なLLMを導入するのではなく、業務要件に必要な精度を見極め、軽量なSLM（小規模言語モデル）の採用を検討することで、インフラコストを劇的に圧縮できる可能性があります。
- ハードウェアに依存しない差別化：ハードウェアの調達力（＝資金力）だけで勝負が決まる領域は避け、自社独自のデータセットの質や、業務フローへの組み込み（UX）による価値創出に注力すべきです。
- クラウドとオンプレミスのハイブリッド運用：データガバナンスのポリシーを整理し、全てのデータを自社サーバーに抱え込むのではなく、リスク許容度に応じて外部リソースを併用する柔軟なアーキテクチャ設計が求められます。