ケーススタディ | 10 February 2026
半導体ベースのデータセンターソリューションに進出するクラウドインフラ企業の需給分析
投稿者 : Akshay Pardeshi
米国に拠点を置く中規模クラウドインフラプロバイダーは、高度なデータセンター向けの半導体ベースのハードウェアソリューションへと事業を拡大しました。ソフトウェアに関する専門知識は卓越していましたが、予測不可能な需要と複雑な半導体サプライチェーンへの対応は容易ではありませんでした。製造の遅延、物流コストの高騰、そして最適化されていない市場予測に頭を悩ませていた経営陣は、包括的な需給戦略を求めてResearch Nester Private Ltd.に依頼しました。この協業により、同社のアプローチは大きく変革され、市場への対応力を維持しながら技術革新を安定させ、持続的な成長を実現することが可能になりました。
概要：
1. 2014年に設立された同社は、クラウドインフラ、仮想化、エンタープライズデータ管理の分野で確固たる地位を築いてきました。2020年には、高性能サーバー向け半導体チップの開発・製造にも進出しました。これにより、クラウドベースのソフトウェアオーケストレーションツールからカスタムメイドのサーバーハードウェアまで、提供範囲が拡大しました。しかし、半導体分野で成功するには、技術的なスキル以上のものが求められました。生産能力と変動する市場ニーズとの綿密な連携が求められたのです。
2. 半導体は現代のデータセンターの基盤を成し、処理速度の向上、エネルギー効率の向上、そして拡張性の向上を実現します。しかしながら、同社は、生産上の課題、原材料の入手性不足、そして世界的なサプライチェーンの不確実性といったリスク要因を抱える特殊な製造業において、大きな課題に直面しました。
3. 彼らの参入時期は、予期せぬ市場の不安定化と重なっていました。パンデミック中のリモートワークとデジタルサービスの増加は、データセンターハードウェアに対する前例のない需要を生み出しました。同時に、輸送の遅延や熟練労働者の不足といったサプライチェーンの問題が、生産スケジュールに深刻なプレッシャーをかけました。半導体製造はリードタイムが長く、製造基準が厳しいため、ミスを許容できる余地がほとんどありませんでした。
主な課題は次のとおりです。
- 需要側: ハイパースケール データ センターやエンタープライズ クライアントからの予測不可能な注文に対応します。
- 供給側: コストを増やすことなく、生産スケジュールの管理、材料の調達、パートナーとの調整を行います。
4. 事後対応策だけでは不十分であると認識したリーダーシップ チームは、Research Nester Private Ltd. に支援を求め、需要と供給を安定させ、運用リスクを軽減し、拡張可能な長期成長モデルを作成するための体系的かつデータ主導のアプローチを設計しました。
ストーリー
創業以来、同社はクラウドサービス分野で着実な成長を遂げ、長期的なエンタープライズパートナーシップと北米における強固な基盤によってその成長が支えられてきました。2020年には、パフォーマンスとハードウェア互換性に対する優れた制御の必要性に駆り立てられ、AIワークロードと高スループットストレージシステム向けに最適化された自社製チップの製造を開始しました。しかし、この移行はいくつかの運用上のギャップをもたらしました。
- 不正確な需要予測は、運転資金を吸収する過剰在庫、または販売機会の損失を引き起こす在庫不足につながりました。
- 半導体の生産サイクルの長さは、ソフトウェア業界で一般的な調達期間の短さと矛盾していました。
- サプライチェーンの可視性が制限されていたため、混乱は遅延が発生してからしか検出されませんでした。
- ベンダー管理が断片化しているため、製品品質に一貫性がなく、納期が長くなっていました。
2022年初頭までに、これらの課題は目に見える形で影響を及ぼし、四半期売上高は17%減少し、売れ残り在庫の保管コストが増加し、競合他社が供給不足を補おうと参入してきたことで顧客からの信頼は低下しました。経営陣は、クラウドインフラの急速な需要パターンに合わせて製造サイクルを調整しなければ、事業拡大は採算が取れないことを認識しました。そこで、予測手法、生産計画、市場情報システムの抜本的なアップグレードを求めて、Research Nesterに支援を求めました。
当社のソリューション：
Research Nesterのチームは、包括的な需要と供給の分析を行い、土地の問題点と早急な改善が必要な領域を特定しました。解決策は、以下の5つの主要戦略に基づいています。
- 多様な製品市場アプローチ：同社は、大企業顧客からの大量注文に頼るのではなく、モジュール型のチップ構成を提供するよう奨励されました。これにより、AIスタートアップ、研究機関、小規模クラウド事業者などの新興市場へのサービス提供が可能になり、需要変動への対応が可能になりました。
- 統合予測と生産調整：高度なAI駆動型予測システムを活用し、過去の販売データ、世界の半導体市場動向、そしてクライアントのプロジェクトタイムラインを統合しました。これにより、予測誤差が20%以上削減され、より正確な生産計画が可能になりました。
- リアルタイムのサプライチェーン監視：一元化されたダッシュボードを使用して、原材料の出荷、製造の進捗、品質検査をリアルタイムで追跡しました。上流工程での遅延を警告するアラート機能が組み込まれており、ボトルネックが発生する前にリソースの再配分や代替調達を積極的に行うことができました。
- ベンダーの合理化と社内プロトタイピング：サプライヤーとの関係を、信頼性の高い少数のベンダーに統合しました。さらに、本格的な生産開始前にチップ設計を検証するための社内プロトタイピング施設を新設し、コストのかかるエラーや生産ロスを削減しました。
- 戦略的在庫管理:セグメント化された在庫ポリシーを実施し、リードタイムの長いコンポーネントに対しては安全在庫を多く確保し、サイクルの短いジャストインタイム方式を採用することで、コスト効率を安定させ、急激な需要の急増にも迅速に対応できるようになりました。
結果
これらの戦略を実施してからわずか 1 年で、同社は以下に示すような目覚ましい改善を経験しました。
- 収益の回復と成長: 2四半期連続で収益が減少した後、注文履行率の向上と受注残の減少に支えられ、2023年第3四半期の売上は14%増、第4四半期は21%増となりました。
- 予測精度の向上:需要予測の精度が 63% から 85% に向上し、在庫切れを減らしながら過剰在庫を 28% 削減できるようになりました。
- 製品開発時間の短縮:社内での試作とサプライヤーとの調整の合理化により、開発サイクルが 22% 短縮され、新興市場のニーズに迅速に適応できるようになりました。
- 運用リスクの低減:リアルタイムの追跡により、チームは潜在的な遅延を 10 ～ 14 日早く特定でき、緊急時対応計画を実行して生産停止を回避する時間を確保できました。
- 市場ポジションの向上：より信頼性の高い納品と幅広い製品ラインナップにより、当社は競争の激しいデータセンターハードウェア市場において高い評価を獲得しました。2023年末までに、大手ハイパースケールプロバイダー（以前は大手メーカーと取引があった）と2件の重要な契約を締結しました。
Research Nesterとの提携は、当面の課題を解決しただけでなく、長期的な安定性も確保しました。業務効率と市場対応力を組み合わせることで、クラウドサービスの成功の核となる柔軟性を維持しながら、半導体ハードウェア部門の成長を続けています。
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