1. はじめに
1.1. 市場の定義と範囲
1.2. 調査手法
1.2.1. 一次調査
1.2.2. 二次調査
1.2.3. データの検証と仮定
1.3. 市場セグメンテーションフレームワーク
2. エグゼクティブサマリー
2.1. 市場の概観
2.2. 主な調査結果
2.3. アナリストの推奨
2.4. 市場の見通し (2025–2035)
3. 市場の動向
3.1. 市場の推進要因
3.2. 市場の制約
3.3. 市場の機会
3.4. 課題とリスク
3.5. バリューチェーン分析
3.6. ポーターの5フォース分析
4. 米国データセンター冷却市場 – 市場規模と予測
4.1. 過去の市場規模 (2020–2025)
4.2. 予測市場規模 (2026–2035)
4.3. 市場成長率分析
4.4. 国別市場の見通し
5. 設備投資 (CapEx) 分析
5.1. 冷却ソリューション別のCapExトレンド
5.1.1. 空気、液体、ハイブリッド、浸漬冷却における投資パターン
5.1.2. 冷却機器タイプ別のCapExシェア (CRAC/CRAH、チラー、冷却塔、エコノマイザーなど)
5.1.3. 国別のCapExトレンド
5.1.4. OEM対レトロフィット投資分析
5.2. 投資利益率 (ROI) と回収期間分析
5.2.1. 冷却技術タイプ別のROI
5.2.2. コストベネフィット比較: 空冷 vs. 液冷 vs. 浸漬冷却
5.2.3. Tier I–IVデータセンターにおける回収期間
5.2.4. エネルギー効率の高い冷却採用によるコスト削減の事例
6. データセンター冷却能力と利用率
6.1. 冷却ソリューションによる設置容量(MW & 平方フィート)
6.1.1. ソリューションタイプと国別の設置冷却容量
6.1.2. 冷却システム密度(kW/ラックおよび平方フィートあたり)
6.1.3. ハイパースケール対コロケーション対エンタープライズによる容量拡張の傾向
6.2. 利用率 & 効率指標
6.2.1. 設計容量に対する冷却システムの利用率
6.2.2. 平均およびピーク負荷管理の実践
6.2.3. 機器のライフサイクルと性能ベンチマーク
6.3. 電力使用効率 (PUE) & エネルギー効率
6.3.1. データセンターのサイズと冷却技術による平均PUE
6.3.2. 従来の冷却システムとグリーン冷却システムの比較
6.3.3. 総施設エネルギー消費に対する冷却システムの寄与
6.4. ラック密度 & 冷却効率
6.4.1. 平均ラック密度(kW/ラック)の傾向
6.4.2. ラック負荷に対する冷却の適切性
6.4.3. 高密度ワークロード(AI、HPC)と冷却要件の関係
7. データセンター冷却市場、エネルギー & 資源消費分析
7.1. エネルギー消費分析
7.1.1. 冷却ソリューションタイプ(空気ベース、液体、ハイブリッド、浸漬)による総エネルギー消費
7.1.2. IT負荷1MWあたりのエネルギー強度
7.1.3. 総施設電力における冷却のエネルギーシェア(冷却負荷比率)
7.1.4. 冷却システムタイプによる年間エネルギー効率比(EER / SEER)
7.1.5. 自動化、AI、およびフリークーリング技術によるエネルギー消費削減の傾向
7.2. 水消費分析
7.2.1. 水使用効率 (WUE) – IT負荷1kWhあたりのリットル
7.2.2. 冷却技術(蒸発冷却、断熱冷却など)による水消費
7.2.3. データセンターにおける水のリサイクルと再利用システム
7.2.4. 国別の水不足規制が冷却システム選択に与える影響
7.2.5. 水集約型から空気ベースまたはハイブリッドシステムへの移行
7.3. エネルギーと水の複合効率指標
7.3.1. 冷却最適化におけるエネルギーと水のネクサス
7.3.2. PUE、WUE、総運用コスト(OpEx)の相関関係
7.3.3. ゼロウォーターまたは水なし冷却の導入事例
7.4. ベンチマーク & 比較分析
7.4.1. ASHRAE、Uptime Institute、DOE基準とのベンチマーク
7.4.2. 国別の米国WUE/PUE平均の比較
7.4.3. ハイパースケーラー(AWS、Google、Microsoft、Metaなど)によるベストプラクティス
8. 米国データセンター冷却市場 – コンポーネント別
8.1. ソリューション
8.2. サービス
9. 米国データセンター冷却市場 – データセンター冷却ソリューション別
9.1. エアコン
9.2. 精密エアコン
9.3. チラー
9.4. 空気処理ユニット
9.5. 液体冷却
9.6. その他
10. 米国データセンター冷却市場 – サービス別
10.1. 設置 & 展開
10.2. サポート & コンサルティング
10.3. メンテナンスサービス
11. 米国データセンター冷却市場 – 企業規模別
11.1. 大企業
11.2. 中小企業(SME)
12. 米国データセンター冷却市場 – 床タイプ別
12.1. 上げ床
12.2. 非上げ床
13. 米国データセンター冷却市場 – コンテインメント別
13.1. ホットアイルコンテインメント(HAC)付き上げ床
13.2. コールドアイルコンテインメント(CAC)付き上げ床
13.3. コンテインメントなしの上げ床
14. 米国データセンター冷却市場 – 構造別
14.1. ラックベース冷却
14.2. ローベース冷却
14.3. ルームベース冷却
15. 米国データセンター冷却市場 – 用途別
15.1. ハイパースケールデータセンター
15.2. コロケーションデータセンター
15.3. エンタープライズデータセンター
15.4. エッジデータセンター
15.5. その他のデータセンター
16. 米国データセンター冷却市場 – エンドユーザー別
16.1. テレコム
16.2. IT
16.3. 小売
16.4. ヘルスケア
16.5. BFSI
16.6. エネルギー
16.7. その他
17. 持続可能性とグリーンデータセンター冷却
17.1. エネルギー効率化の取り組み
17.1.1. フリークーリング、アディアバティック冷却、エコノマイザーの導入
17.1.2. 温度と気流の最適化のためのスマート制御システム
17.1.3. 効率改善プログラムの事例研究
17.2. 再生可能エネルギーの統合
17.2.1. 冷却操作における太陽光、風力、または地熱源の統合
17.2.2. 再生可能エネルギーと機械冷却を組み合わせたハイブリッドシステム
17.3. カーボンフットプリントと排出分析
17.4. 温室効果ガス削減の取り組み
17.5. LEEDとグリーン認証
17.5.1. LEED、BREEAM、またはエナジースター認定施設に設置された冷却システムの割合
17.5.2. ASHRAEおよびISOエネルギー効率基準への準拠
18. 新興技術と革新
18.1.1. 新興技術と革新
18.1.2. 液体冷却と浸漬冷却
18.1.3. 採用率と技術の成熟度
18.1.4. 国別の主要ベンダーと設置
18.1.5. 性能、コスト、エネルギー節約の比較分析
18.2. AIとHPCインフラ統合
18.2.1. AIトレーニングクラスターとHPCシステムによる冷却需要
18.2.2. 高熱密度ワークロードへの冷却設計の適応
18.3. 量子コンピューティングの準備
18.3.1. 量子プロセッサの冷却要件
18.3.2. 量子環境に適した潜在的な冷却技術
18.4. モジュラー & エッジデータセンター冷却
18.4.1. プレハブおよびモジュラー施設の冷却戦略
18.4.2. エッジサイト向けのコンパクトで適応的な冷却
18.5. 自動化、オーケストレーション & AIOps
18.5.1. AI駆動の熱管理の統合
18.5.2. 予測メンテナンスと自動冷却最適化
19. 競争環境
19.1. 市場シェア分析
19.2. 主要プレイヤーの戦略
19.3. 合併、買収 & パートナーシップ
19.4. 製品 & サービスの発売
20. 会社概要
20.1. Asetek, Inc.
20.2. Danfoss
20.3. Dell Inc.
20.4. Johnson Controls International plc
20.5. Midas Immersion Cooling
20.6. Mitsubishi Electric Corporation
20.7. Modine Manufacturing Company
20.8. Munters
20.9. Nortek Air Solutions, LLC
20.10. NTT Ltd.
20.11. nVent
20.12. Rittal GmbH & Co. KG
20.13. Schneider Electric
20.14. STULZ GmbH
20.15. Vertiv Group Corp.