データセンター向けAI冷却最適化

AIによる冷却最適化で電力コストを40%削減

プロジェクトの背景

データセンターは、ITインフラの中核を担う施設であり、その運用には大量の電力を消費します。特にサーバーの冷却には電力消費全体の約30〜50%が費やされるため、冷却システムの最適化は電力コスト削減のカギとなります。
日本政府は**「グリーン成長戦略」の一環として、データセンターのエネルギー効率向上を推進し、電力消費の最適化を支援する方針を掲げています。
Asteroidea Group は、大手データセンターにAIを活用した冷却最適化システム**を導入し、エネルギー消費の最適化を実現しました。

戦略と導入のステップ

1. データセンターの冷却システムを詳細に分析
   • サーバールームの温度変動データを1年間収集し、最適な冷却条件を分析。
2. AI冷却最適化アルゴリズムの導入
   • AIがサーバーの温度をリアルタイムで監視し、最も効率的な冷却方法を選択。
   • 自然冷却（外気冷却）を活用し、エネルギー消費を削減。
3. 自動制御機能の追加
   • AIが空調ファンの回転数や冷却システムの稼働状況をリアルタイムで調整し、無駄な消費を排除。
4. エネルギーマネジメントシステムとの統合
   • AI制御システムとEMSを連携し、冷却と電力管理を同時に最適化。

成果

✅ 冷却エネルギーコストを40%削減し、年間数億円のコスト削減を実現
✅ サーバーの稼働効率を最適化し、障害発生率を低減
✅ データセンターの環境負荷を軽減し、グリーンITを推進