1. データセンター事業と関連
業界のご紹介
さくらインターネット研究所 所長 鷲北 賢
研究所 鷲北 賢さくらインターネット株式会社2019年2月21日

2. プロフィール
• 鷲北 賢（わしきた けん）
─ 1998年4月入社
─ バックボーンのお守りからサービス開発まで
➢創業時のサービス用サーバ、データセンター構築
➢オンラインゲームプロジェクト
➢CTO兼取締役
➢さくらのクラウド・開発チームプロデューサー
─ 2009年より、さくらインターネット研究所 所長
➢仮想化技術の研究（Linux KVM）
➢さくらのVPS（仮想化技術を用いたホスティング）開発ヘルプ
─ @ken_washikita
http://facebook.com/ken_washikita
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3. さくらインターネット 会社概要
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インターネットインフラの提供を事業ドメインとして、
大阪、東京、北海道（石狩）の３都市に5つのデータセンターを展開
商 号 さくらインターネット株式会社
所 在 地
本社：大阪市北区大深町4-20
支社：東京都新宿区西新宿7-20-1
設 立 年 月 日
1999年8月17日
（サービス開始1996年12月23日）
グループ会社
アイティーエム株式会社
株式会社S2i
櫻花移動電信有限公司
ゲヒルン株式会社
株式会社Joe’sクラウドコンピューティング
ビットスター株式会社
プラナスソリューションズ株式会社
IzumoBASE株式会社
上 場 年 月 日
2005年10月12日（東証マザーズ）
2015年11月27日（東証一部）
資 本 金 22億5692万円
従 業 員 数 495名（連結） (2017年3月末現在)
170億円

4. データセンターとは
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5. データセンターの役割
利用者はインターネットを通じ
サーバ上のデータにアクセス／処理をする
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インターネットを介
してデータが流れる
ブラウザやアプリを通じ
サーバにアクセスする
データセンターに
データを預ける
データセンター
携帯電話
パソコン
プロバイダ
インターネット
データの保管・処理
さくらインターネット
携帯事業者
データ
データの流れ
サーバ

6. 石狩データセンター
• 東京ドーム１つ分の敷地面積（51,448㎡）
• 札幌から車で30分、アクセス至便
• 第3号棟が完成、運用を開始
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7. データセンターの様子
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8. IT業界を支えるデータセンター事業
• サービスはサーバが作る
─ サーバを格納し、回線に接続す
る場所がデータセンター
• インターネットは社会インフラ
─ 電気・水道・ガスなどと同じ
─ 24時間／365日、安定したサー
ビスを求められる
• データセンターは新しい価値を
生み出すことに貢献する
─ 社会の隅々に浸透したネット
ワークを、より使いやすく便利
にする
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9. データセンターの主な利用者
• インターネットサービス提供者
─ コミュニケーションサービス
─ 動画配信サービス
• ゲーム事業者
─ スマホゲーム、PCゲーム
─ 対戦ゲーム
─ データ配信
• 一般企業
─ 企業Webサイト、メールシステム
─ 業務系システム
• 個人
─ ブログ
─ 各サービスのエンドユーザ
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10. ホスティング事業者ランキング
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• W3bin.comによる調査
• ワールドワイドランキング
14位
• 国内事業者1位

11. 市場動向
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IoTやAI、ロボットなどの技術革新により第4次産業革命へ
第 1次 産 業 革 命 第 2次 産 業 革 命 第 3次 産 業 革 命 第4次産業革命
蒸 気 機 関 電 力 ・ モ ー タ ー コ ン ピ ュ ー タ I o T ・ 人 工 知 能 ・ ロ ボ ッ ト
データ量・処理量が飛躍的に増大
世界のデータ量は
2年ごとに倍増
実社会のあらゆる事業・情報が、データ化・ネットワークを通じて自由にやりとり可能にIo T
ビ ッ グ デ ー タ
人 工 知 能 （ A I ）
ロ ボ ッ ト
集まった大量のデータを分析し、新たな価値を生む形で利用可能に
機械が自ら学習し、人間を超える高度な判断が可能に
多様かつ複雑な作業についても自動化が可能に
ディープラーニング等によりAI
技術が
非連続的に発展
ハードウェアの性能は
指数関数的に進化
出典：経済産業省「『新産業構造ビジョン』
～第４次産業革命をリードする日本の戦略～」

12. 市場予測
• IoTやAI市場は拡大
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2015年 2020年 2030年
国内の人工知能市場規模予測
出典：EY総研「人工知能が経営にもたらす『創造』と『破壊』」
AI
2014年 2015年 2016年 2017年 2018年 2019年 2020年
国内のIoT市場規模予測
出典：IDC Japan，2016年1月「国内IoT市場 産業分野別／
ユースケース別予測、2016年～2020年」(JPJ40598516)
IoT
CAGR
16.9％
CAGR
43.8％
CAGR
14.2％
4兆円 23兆円
87兆円
13兆円
5兆円

13. AI
Artifical Intelligence
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14. AIとデータセンター
• 近年のAI技術のホットトピック
─ 超高性能コンピュータ
─ ビックデータ解析
─ ディープラーニング
これらの技術が身近に実現され始めた
• 自動運転自動車
• プロに勝てる将棋、囲碁プログラムの登場
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15. AI分野へのデータセンターの貢献
• AI研究には膨大な計算が必要
─ 高性能コンピュータ（サーバ）が大量に必要
─ これらを収容し、運用できるデータセンター
• さくらインターネットでの取り組み
─ 北海道（石狩）の寒い地域にデータセンターを設立
─ 土地も安く、空調費も安い
─ 大量のサーバを安く運用できる
─ 高火力コンピューティングをサービス化
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16. 将棋ソフトPonanza
• 将棋ソフトの「思考」とは？
─ 盤面を評価し、次の一手を考える
─ 自分が有利になるよう、勝負の先を読む（調べる）
• 将棋の「思考」はなぜ難しい？
─ 次の一手の組み合わせが膨大
─ Ponanzaは当初3手先までしか読めなかった
─ 人間は直観と経験でこれを行っている
• Ponanzaの取り組み「強化学習」
─ サーバの強化で6手先まで読めるように
─ ソフトウェアを少しずつ改良し、コンピュータ同士で対戦
─ 成績が改善したら変更を採用、ソフトの実力を伸ばす
─ これを全自動で、多数のサーバで、同時にやる
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17. より深く知りたい方は
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• さくらインターネット
Ponanza
で検索

18. IoT
Internet of Things
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19. IoTとデータセンター
• インターネットにつながる装置（デバイス）
➢これまでは
➢パソコン、ケイタイ、情報端末
➢人間が直接操作するものが大半
➢これからは
➢人間が操作しない「モノ」が、直接インターネットに接続
➢データを自律的に送受信し、シゴトをする
• 人の数に対して、モノの数は膨大
➢2020年には260億のデバイスが接続される
➢インターネットの様子が大きく変わると予想されている
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20. IoT分野へのデータセンターの貢献
• 大量のデータをどこへ集めるか？
─データセンターしかない
• データセンターへ集めてどうするか？
─分析・評価・応用のために高性能コンピュータが必
要
─インターネットサービスにするために必要
• 現在の課題
─モノに通信機能を持たせるのはよい
─しかし回線は？ 料金は？
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21. スマートロック TiNK（tsumug）
• 鍵を電子化する
– 通信機能を持ち、アプリと連
動することで特定の人物のみ
操作できるようにする
• 応用例：賃貸住宅の内覧
– 不動産業者の鍵管理は結構い
い加減
– 植木鉢の下に隠すような運用
• 応用例：民泊での鍵の貸し借り
– 暗証番号を教えてしまう
– 鍵を植木鉢の下に隠すような
運用…
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22. より詳しく知りたい方は
さくらインターネット tsumug
で検索
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23. さくらの取り組み：sakura.io
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24. ビッグデータ
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25. 「大きなデータ」ってどれぐらい？
• データ量の単位：バイト[B]
• メガバイト[MB] ≒ 100万バイト
• ギガバイト[GB] ≒ 10億バイト
• テラバイト[TB] ≒ 1兆バイト
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スマホで撮る写真 5MB～8MB
スマホで撮る2分間の動画 300MB
DVDの容量（最大） 8.5GB
ブルーレイの容量（最大） 128GB
スマホのSSDメモリサイズ 64GB～512GB
家庭用ブルーレイレコーダーの
ディスクサイズ
500GB～8TB

26. データセンターのスケールでは…
• さくらのクラウドの場合
─ サーバ台数30,000
─ 全ディスクサイズの合計
3.5PB
• さくらのレンタルサーバ
─ 会員数 約35万
─ 1会員当たり100GBのディスク
割り当てとして総合計
35PB
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27. IoTが生み出すデータは？
• モノから発生するデータはどれぐらいか？
─ 温度センサーが1分に一度、10バイトのデータを生成しても1ヶ月
で432KBにしかならない
─ 位置情報（GPS）でもその２、３倍程度。大した量ではない
─ 写真や動画だと、少々大きくなる
➢ 1枚5MBの写真を撮ると1ヶ月216GB、動画だともっと大きい
• 問題はモノの数（スケール）
─ 「すべてのモノ」からデータが送られてきたら？
─ 10万や100万ではなく、1億個のIoTが実現したらどうなる？
• 結果は「途方もない量」
─ 10GBのデータが1億個分で1EB（エクサバイト）、1000PB
─ 1000ラック分のストレージ装置に相当
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28. ビッグデータをどう扱うか？
• 解析のための技術
─ AI（人工知能）や機械学習の技術活用
─ データマイニング、データサイエンティストの活躍
• それよりもインフラは大丈夫か？
─ 膨大なデータはコピーするだけでも大変
─ データセンター内回線でも100Gbps（≒12.5GB/s）
─ 1PBのデータコピーに80秒かかる
─ ディスクの読み書きはもっと遅い
• より高速なコンピュータ、ネットワークが必要！！！
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29. さくらインターネットの仕事 －つくるー
◼各種データを分析し、お客様や市場との接点を創出する
◼自社サービスが売れるための市場をつくる
◼新規事業を企画・開発し、新しいサービスをつくる
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30. ◼ お客様の潜在ニーズを探り、ニーズを満たすサービスを販売する
◼ お客様と長期に渡る関係性を築き、経営・事業・サービス課題を
解決するための提案活動を行う
◼ パートナー企業と各種イベントを共催し、市場への浸透を図る
さくらインターネットの仕事 －売るー
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31. ◼ 事業基盤であるデータセンターやサーバ機材の保守、点検を行う
◼ サービスのさらなる品質向上を目指し、運用体制の改善を施す
◼ お客様からの問い合わせに回答し、リクエストに応える
◼ 社員が働きやすい就業環境を整備する
さくらインターネットの仕事 －支えるー
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32. 業界に求められる人物像
◼日々進歩し続けるIT業界のあらゆる知識や技術に関心を
持ち、主体的に学んでいこうとする意欲のある方
◼様々な業界のお客様の課題や要望を見極め、ITを武器と
してこれら解決を図っていくことに興味のある方
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33. さいごに
さくらインターネットについてもっと知りたい！という
方は、社内説明会にお越しください。
◼日時：未定（3月中旬頃）
◼場所：さくらインターネット東京支社（西新宿）
詳細は、
にて3月1日より順次、開催日程をご案内いたします。
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