NTTドコモビジネス、1GPUから利用可能な「GPUaaS」提供へ

NTTドコモビジネス（旧NTTコミュニケーションズ、NTTグループの法人ICT事業を担う中核企業）（旧 NTTコミュニケーションズ）は、高性能GPUリソースとAI開発環境を統合したクラウド基盤サービス「GPUaaS（GPU as a Serviceの略称。GPU計算資源をクラウドから柔軟に従量利用できるサービス）」の提供を2026年9月30日より開始すると発表しました。

最小1基からの導入と国内完結のデータ保護を両立

生成AIやAIエージェントの実務活用が広がる中、企業にとってはGPUの調達難や価格高騰、専門人材不足によるインフラ構築の難しさが大きな課題となっています。さらに、機密性の高い社内データを扱う企業では、データの保管場所や処理経路を自国内で適切に統制するソブリンAI（自国の法制度や企業方針に基づいてデータやAI基盤を管理・運用する考え方）への需要が急速に高まっています。

NTTドコモビジネスが発表したGPUaaSは、同社が提唱する「AI-Centric ICTプラットフォーム」を構成する新サービスであり、以下の4つの主要な特長を備えています。

1. 1GPUからのスモールスタート​: GPUの自社調達や資産保有を必要とせず、1GPU単位でクラウド利用を開始可能。初期投資を抑えた小規模・短期間のPoC（概念実証）から本格運用までスムーズに対応。
2. AI/GPUコントローラーの提供​: Webブラウザ上からGPU割り当て状況の可視化、JupyterLabやVisual Studio Codeを用いた開発環境の即時立ち上げ、学習ジョブの追跡、データセットおよび学習済みモデルの管理を一元的に実行。
3. ​ハイブリッド構成と高速接続​: 顧客専有のオンプレミスGPU環境とのハイブリッド構成に対応。IOWN技術を活用した「docomo business APN Plus」などの大容量・低遅延ネットワークにより、遠隔地のGPU間でもシームレスなデータ連携を実現。
4. ​国内完結のデータ主権保護​: 次世代NaaS「docomo business RINK」による閉域網接続や、「Smart Data Platform（SDPF）」のコンピュート・ストレージ基盤（Wasabiオブジェクトストレージ連携等）を組み合わせることで、AI処理からデータ保管までを完全に日本国内で完結。

独自価値要素：メガクラウドGPUとの比較と日本企業への適合性

一般的な外資系メガクラウドが提供するGPUインスタンスと、NTTドコモビジネスのGPUaaSの違いは以下の通り整理されます。

項目	一般的な外資系パブリッククラウド	NTTドコモビジネス「GPUaaS」
​最小契約単位​	8GPU等の大規模ノード単位が主流	1GPU単位​​でスモールスタート可能
​開発環境の準備​	ドライバやコンテナ環境の自前構築が必要	JupyterLab / VS Code統合コントローラーを標準提供
​ネットワークと安全性​	インターネット経由または高額な専用線	「docomo business RINK」等の国内閉域網と標準連携
​データ主権・保管場所​	海外リージョン連携や海外法規制の影響	​日本国内でAI処理・保管を完結​​（ソブリン要件クリア）
​拡張性​	クラウド内でのインスタンス変更	クラウドと自社専有GPU環境のハイブリッド統合管理

未確認事項の整理

本発表時点において、1GPUあたりの時間従量単価や月額料金プラン、ならびに提供される具体的なGPU製品型番（NVIDIA H100、B200等の内訳）は公表されておらず、営業窓口への個別問い合わせ・見積もり対応となっています。

分析と今後の展望

編集部注: これまで国内企業が先端AIモデルを開発・検証する際、外資系メガクラウドの大規模GPUノードを調達するか、高額なオンプレミスサーバーを購入せざるを得ず、PoC段階でのコストハードルが極めて高い状況にありました。

NTTドコモビジネスが1GPU単位での利用を可能にし、開発ツールと国内閉域網をパッケージ化したことは、中堅・中小企業や製造・医療・金融といった機密データを厳格に扱う国内産業にとって、極めて実用的なソブリンAI基盤の選択肢となります。2026年10月に開催される「NTT docomo Business Forum'26」での実機展示を含め、国内企業の独自AIモデル構築を底上げする契機になると期待されます。

引用元：ntt.com