1. ラックの数と種類を入れる
「ラックあたりの電力」を書き換えると、種類は自動で「任意」になります。プリセットの値の根拠は下の「ラックあたりkWの目安」にあります。
【推定】 1ラックあたり2.5m²は、計算を始めるための仮の目安です（出典のある標準値ではありません）。ラックを並べる部屋（サーバールーム）の、ラックとその前後の通路ぶんを想定しています。電気室・冷却設備・事務所などの設備スペースは別途で、建物の延床はこれよりかなり大きくなります。自分の想定があれば書き換えてください。
2. 結果
1MW ＝ 1,000kW、1GW ＝ 1,000MW。1,000kW未満はkW、1,000MW未満はMW、それ以上はGWで表示します（小数2桁まで）。「施設全体の電力」は冷却や電源ロスまで含めた、受電側で見た電力の目安です。
3. 国内外の大型計画と比べると
あなたの計算した施設全体の電力を、報道・発表された計画規模と並べます。右端は「その規模を、いまの条件（ラックあたりkW・PUE）で埋めるのに必要なラック数」の目安です。
計画値 いずれも発表・報道時点の計画値で、稼働済みの容量ではありません。「受電容量」「キャンパス全体の容量」など、数字の定義は案件ごとに少しずつ違います。比較は規模の感覚をつかむためのものです。
苫小牧（ソフトバンク 北海道苫小牧AIデータセンター、受電容量を300MW超まで広げる見込み）: softbank.jp/business/service/platform/datacenter/tomakomai（2026年）／ 秋田（秋田県が誘致を発表した受電容量最大500MWのAI向けDC）: 熊本日日新聞（共同）（2026-08-06）／ Stargate Abilene（テキサス、計画1.2GW）: Epoch AI（2026年）／ Meta Hyperion（ルイジアナ、「数年かけて5GWまで拡大」との発言）: DCD（2025-07）
ラックあたりkWの目安（出典つき）
| ラックの種類 | kW/ラック | 根拠・出典 |
|---|---|---|
| 一般的なサーバーラック（プリセット） | 10【推定】 | Uptime Institute 2026年調査では、ラック密度の最頻値が11kW（2025年は9kW）、30kW超向け施設を除く平均が7.8kW。その間をとった切りのよい目安として10kWを置いています（調査の値そのものではありません）。 |
| AIサーバー H100・空冷（プリセット） | 約40【推定】 | H100（SXM5）のTDPは700W。CPU・NIC・電源などを含めた1GPUあたりの電力は約1,275W（GPU 700W＋その他 約575W）という推計があり、8GPUのサーバーを1ラックに4台（32GPU）積むと仮定すると 32×1,275W ≒ 約40kW（自前計算）。積む台数で大きく変わります。 |
| AIラック GB200 NVL72・液冷（プリセット） | 約120【推定】 | Grace CPU 36基＋Blackwell GPU 72基を1ラックに収める液冷ラック。1ラック約120kW（SemiAnalysisはAC→DC変換損失込みで123.6kW）。 |
| （参考）施設側の上限の例 | 最大150 | MCデジタル・リアルティの印西「NRT14」（2026年4月開業）は空冷と液冷を組み合わせ、ラックあたり最大150kWに対応。 |
Uptime Institute Global Data Center Survey 2026: intelligence.uptimeinstitute.com/resource/uptime-institute-global-data-center-survey-2026（2026-07-29）／ H100のTDP: Morph（2026年10月確認・二次）／ 1GPUあたりの電力の推計（10万GPUクラスタ≒約150MW）: NADDOD（2024年・二次・推計）／ GB200 NVL72: SemiAnalysis「GB200 Hardware Architecture and Component」・Introl（2025年）／ NRT14: ビジネスネットワーク（2026-04-08）
なぜAIデータセンターはGW級になるのか
同じ1,000ラックでも、一般的なラック（10kW）ならIT電力は10MW、GB200 NVL72（約120kW）なら120MWです。ラック1本あたりの電力が10倍以上に跳ね上がったので、AI向けの施設は数千〜1万ラック規模になると、PUEを掛けた施設全体でGW（1,000MW）に届きます。たとえば GB200 1万ラック × PUE 1.25 なら 1.5GW です。
H100を10万基並べたクラスタのIT電力は約150MWという推計もあります（NADDOD、2024年・推計）。1ラックに入るGPUが増え、GPU1基の電力も上がるほど、同じ床面積に必要な電力と冷却は大きくなります。GB200 NVL72のような高密度ラックは全面液冷が前提です。
電力と冷却がなぜ立地や送電網の問題になるのかは、ガイドの「電力と冷却」の章で出典つきで説明しています。
計算式
施設全体の電力（kW）＝ IT電力 × PUE
床面積の目安（m²）＝ ラック数 × 1ラックあたりの面積（m²）
計画規模を埋めるラック数 ＝ 計画の電力 ÷（ラックあたりの電力 × PUE）
PUE（施設全体の電力÷IT機器の電力）の意味と世界・日本の目安は電力・電気代の計算機にまとめています。床面積は整数に四捨五入して表示します。
この計算に入っていないもの
ラックが常に定格いっぱいで動く前提の最大値の目安です。実際の平均電力は稼働率で下がります。冗長化（N+1・2N）のための予備設備、電気室・冷却設備・発電機・事務所などの床面積、敷地の広さは含みません。投資や設計の判断には使わず、規模感をつかむための目安としてお使いください。