AIインフラ計算ツール

AIサーバーの必要規模を貴社の条件で算出

8つの基本データから、3つの方式を比較します。本ツールは、自社でAIを運用する場合のGPU、電力、人員、コストを示し、すべての前提条件を開示します。

  • 計算はお使いのブラウザ内でのみ行われます。データが保存されるのは、レポートをご請求いただいた時点です。
  • 推奨される方式と主要な数値は、フォームへの入力なしですぐに表示されます。
  • すべての前提条件を、出典とともに算出方法の欄に記載しています。
ステップ 1/8規模

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計算ツールの算出方法

結果の数値はすべて、貴社の基本データとその横に示す前提条件から導かれます。前提条件は1つのファイルにまとめ、日付とともに管理しています。

  1. アクティブユーザー数は、従業員数に知的業務の割合と初年度の利用率を掛けた値です。
  2. ピーク時の同時リクエスト数は、アクティブユーザー数に同時利用率を掛けた値です。同時利用率はユーザー数が多いほど下がり、複数シフトの場合は最も人数の多いシフトで算出します。
  3. 1日あたりのトークン数は、アクティブユーザー数に用途ごとのトークン数を掛け、用途ごとの利用者の割合で重み付けした値です。
  4. ピーク時のスループットは、同時リクエスト数と1リクエストあたりの目標速度から求めます。
  5. モデルのクラスは用途から決まります。エージェントとプログラミングには、文章作成と質問よりも大きなモデルが必要です。
  6. GPUの数は、メモリ要件とスループットのうち大きいほうの値に、障害時の予備として1つのモデルインスタンスを加えたものです。
  7. 接続電力は、GPUの消費電力にサーバーの基本負荷を加え、PUEを掛けた値です。PUEはデータセンターによって異なり、自社のサーバールームがない場合はコロケーションの値を用います。年間の電力量は平均稼働率で算出します。
  8. 人員は、方式、ユーザー数、GPUの数から求めます。
  9. 3年間のコストは、購入費に年間の運用コストの3倍を加えた値です。OneMachineのライセンスと導入費用は含みません。
  10. 推奨は、保護要件、既存のサーバールーム、ITチームの空き余力、3年間のコストから決まります。
前提条件値出典種別
利用
初年度の利用率、低20 %ZEW 2026, Bitkom 2026調査
初年度の利用率、中40 %UK Government 2025, ZEW 2026調査
初年度の利用率、高60 %UK Government 2025, ZEW 2026調査
ピーク時の同時利用率、アクティブユーザー1人以上8.5 %Microsoft Azure LLM Inference Trace 2024設定値
ピーク時の同時利用率、アクティブユーザー50人以上6 %Microsoft Azure LLM Inference Trace 2024設定値
ピーク時の同時利用率、アクティブユーザー100人以上4.7 %Microsoft Azure LLM Inference Trace 2024設定値
ピーク時の同時利用率、アクティブユーザー500人以上3.1 %Microsoft Azure LLM Inference Trace 2024設定値
ピーク時の同時利用率、アクティブユーザー1,000人以上2.7 %Microsoft Azure LLM Inference Trace 2024設定値
複数シフト、最も人数の多いシフトのユーザー割合60 %MindsMachines 2026設定値
年間の稼働日数、単一シフト205IAB Arbeitszeitrechnung 2025実測
年間の稼働日数、複数シフト300IAB Arbeitszeitrechnung 2025設定値
1日あたりのトークン数、文章作成と質問20,000、ユーザーの100%Microsoft Azure LLM Inference Trace 2024設定値
1日あたりのトークン数、文書検索60,000、ユーザーの60%Microsoft Learn, Azure OpenAI On Your Data 2026提供元の公表値
1日あたりのトークン数、エージェントと自動化200,000、ユーザーの30%Anthropic 2025提供元の公表値
1日あたりのトークン数、プログラミング150,000、ユーザーの10%Ziegler et al. (GitHub) 2022実測
1日あたりのトークン数、コーディングエージェント1,000,000、ユーザーの5%Anthropic, Claude Code 2026提供元の公表値
1リクエストあたりの目標速度毎秒30トークンBrysbaert 2019, MLCommons 2025設定値
モデル
小規模オープンモデル、約80億パラメータ8 GB、GPU1基あたり毎秒2,500トークンMeta Llama 3.1, NVIDIA NIM提供元の公表値
中規模オープンモデル、300億から700億パラメータ70 GB、GPU1基あたり毎秒250トークンSemiAnalysis InferenceX 2025実測
大規模Mixture of Expertsモデル、1,000億パラメータ超400 GB、GPU1基あたり毎秒250トークンSemiAnalysis InferenceX 2026実測
大規模モデルを採用するアクティブユーザー数の基準1,500MindsMachines 2026設定値
GPU、電力、価格
GPU1基あたりのメモリ141 GBNVIDIA H200提供元の公表値
GPU1基あたりの消費電力700 WNVIDIA H200提供元の公表値
サーバー1台あたりの基本負荷2,500 WLawrence Berkeley National Laboratory 2024実測
GPU1基あたりの購入費(サーバー按分を含む)40,000 ユーロLenovo 2026, Supermicro 2026提供元の公表値
ネットワークとストレージ、初期費用50,000 ユーロDELTA Computer 2026, Geizhals 2026提供元の公表値
年間の保守費購入費の10%Lenovo 2026設定値
PUE、自社データセンター1.5EnEfG § 11法令
PUE、コロケーション1.4Bitkom 2025予測
平均稼働率45 %Patel et al. 2024, Wilkins et al. 2026設定値
産業用電力料金1 kWhあたり21セントEurostat 2026実測
方式A、100万トークンあたり3 ユーロAzure, AWS, Google, Mistral 2026提供元の公表値
方式B、GPU1時間あたり2.75 ユーロOpen Telekom Cloud 2026提供元の公表値
人員
方式A、人員0.3に、1,000ユーザーあたり0.2とGPU1基あたり0を加算MindsMachines 2026設定値
方式B、人員1に、1,000ユーザーあたり0.2とGPU1基あたり0.03を加算MindsMachines 2026設定値
方式C、人員2に、1,000ユーザーあたり0.2とGPU1基あたり0.06を加算MindsMachines 2026設定値
フルタイム人員1名あたりのコスト93,000 ユーロDestatis 2025, Hessisches Statistisches Landesamt 2025実測
ITチームの空き余力の割合10 %MindsMachines 2026設定値

前提条件は26.10.2026時点のものです。

OneMachine

3つの方式のいずれでも、オーダーメイドのソリューションを

オーダーメイドのソリューションは、貴社のテナントまたはデータセンターで、貴社のロールとログ記録のもとで稼働し、事業者がコンテンツにアクセスすることはありません。アップデート、監視、セキュリティパッチはライセンスに含まれます。

運用手順が文書化されている環境はMicrosoft Azureで、その他の環境にも対応しています。貴社に合う方式は、アーキテクチャ・セキュリティ面談で確認できます。

方式A

EUのAPI経由のモデル

OneMachineを貴社の環境で運用し、EU内でホスティングされたモデルをデータ処理契約のもとで利用します。

方式B

ドイツのクラウドのGPU

ドイツ国内の事業者が提供する専有GPUで、オープンモデルを利用します。

方式C

自社データセンターのGPU

自社のGPUサーバーをオンプレミスで運用し、ハードウェアとモデルを完全に管理します。

次のステップ

試算結果をアーキテクトと一緒に確認する

アーキテクチャ・セキュリティ面談では、試算結果を貴社の環境に照らして確認します。最後には、貴社テナント内での運用、アクセスモデル、ロール、ログ記録についての明確な見通しが得られます。

  • アーキテクチャ・セキュリティ面談、30分、オンライン
  • 貴社テナントまたはデータセンターでの運用
  • アクセスモデル、ロール、ログ記録
アーキテクチャ面談を予約する

プラットフォーム

OneMachineは貴社のテナントで稼働します

データとログは貴社の環境内にとどまり、方式BとCではモデルも同様です。MindsMachinesがコンテンツにアクセスすることはありません。

Future Tech Fest 2026でのJohannes Heister
Johannes HeisterMindsMachines AI GmbH 代表取締役
+49 211 86942524 johannes@mindsmachines.ai
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