AIデータセンター投資が世界・日本で同時進行し、HBMや先端パッケージ、高速相互接続などが事業の勝敗を左右する時代になった。日本国内でもAIインフラ支出が急伸し、GPU搭載サーバや関連部材・装置の需要が堅調に推移している。
こうした「計算・メモリ・ネットワークの三位一体」という調達環境では、顧客の曖昧なRequirements（要求）を実現可能なKPI（重要業績評価指標）とSpec（仕様）に落とし込み、具体的なCoO（総所有コスト）を数字で提示できる人材の価値が跳ね上がる。
その人材に最も求められるスキルが “翻訳力”だ。これは単に「異国の顧客の言葉を翻訳して社内に伝える」だけでは不十分で、要件→仕様→価値を一筋で結ぶ力――つまり、顧客の課題を定量化し、そこから最適な設計／プロセス／装置の仕様を割り出し、そしてどのような経済的メリットがあるかを可視化し、きちんと伝えることができるスキルのことである。
本稿では、この“翻訳力”を武器に評価されるための実務メソッドを、3つのステップに分け解説する。
ステップその1. 顧客の曖昧な要求を、具体的でわかりやすいものに変換
まずは、顧客の曖昧な要求を具体的でわかりやすいものに変換する方法を示す。
① KPIツリーを描く：最終KPI（例：E2Eレイテンシ、スループット/ワット、TCO/件）を頂点に、寄与要因（メモリ帯域、リンク遅延、スイッチ輻輳、温度、電源余裕度）を分解。製造・装置案件ならOEE、スループット、歩留まり、MTBFなどに展開する。
② 受入れ基準を定義：たとえば「E2EレイテンシP95≤X ms、P99≤Y ms、ジッター≤Z%」。測定方法（プローブ位置、負荷プロファイル、トレース長）まで仕様化しておく。
③ Spec化：部品/IP/装置の仕様は「KPIへの寄与」を一次関数的にリンク。
④ トレーサビリティ：要求⇄仕様⇄テストケースを1枚のマトリクスに。
⑤ RACIの明確化
注意点として、「速い／省エネ」などのあいまいな言葉で価値を決めてしまうと、評価段階で揉める原因になるため避けなければならない。また、テストベッドの条件が変わった場合、「前回との比較ができない」ことにも留意が必要だ。
ステップその2. 性能・電力（Power）・面積に、総所有コストを加えて最適化
次に、性能（Performance）・電力（Power）・面積（Area）に、総所有コスト（Cost of Ownership）を加えて同時に最適化する考え方「PPA/CoO」を解説する。
TCO（総所有コスト）の割り出し方
① TCO/ジョブ＝（CAPEX：演算資産・メモリ・相互接続・ラック/冷却）＋（OPEX：電力・保守・スペース）を処理件数で割る。
② AE/FAEは「仕様変更→ジョブ時間・消費電力・歩留まりの変化→TCOの差額」という橋渡しを行う。
③ 例）高帯域メモリ＋高速相互接続の採用で学習時間を短縮→サーバ台数×電力が削減→年間TCOが△億円減。材料案件なら、はんだ材料の低温化で消費電力・熱ストレス・不良率を同時に下げ、再作業コストを削る、といった語り方が有効。
感度分析の型
① 三案同時提示：“最速案／省エネ案／中庸案”で意思決定のスピードを上げる。
② Δで語る：Before/Afterの絶対値ではなく、P（性能）、Pwr（電力）、A（面積）、CoO（コスト）の差分で示す。
③ リスク顕在化：供給制約・納期・認証・歩留まりの不確実性を確率×影響額で見える化する。
ステップその3. 顧客に最適なKPIを作成、それを案件ごとに進行
最後に、顧客に最適なKPIを作成し、それを案件ごとに改善を加えながら進行させる方法を示す。
E2E（ネットワーク経路全体）視点の作り方
・ 定義の固定：ユーザー入力→推論結果返却（または学習1エポック完了）までをE2Eで測定。P50/95/99、ジッター、テール遅延を明示。
・ 物理層まで降ろす：リンク遅延、パケットロス/再送、SI（ビア/コネクタ/ケーブル/基板スタックアップ）まで寄与分解。ラック内とラック間の評価系を分離し、混信を避ける。
・ 実験設計：負荷プロファイル、トレースの取り方、再現性を事前合意。測定スクリプト・データ保存形式・可視化テンプレを共有し、誰が計測しても同じ結論になる状態を作る。
ケースの書き方（ポートフォリオ用）
・ 課題：E2E遅延のP99が変動しSLAに不安。
・ 介入：メモリ構成と相互接続の世代を提案、評価スクリプトでP95/P99を測定。
・ 結果：P95△%、P99▽%、電力▲%の改善。
・ 価値：サーバ台数と電力契約の削減＝年間TCO○億円の削減。
・ 学び：評価のボトルネックは外部ネットワークにあり、ラック内と切り分けて測るべき――という再現可能な知見。
“翻訳力”を磨いて自身の市場価値を上げよう
“翻訳力”を磨くことは、単発の案件を成功に導くだけでなく、組織全体に成功ヘの道筋を残す営みと言える。おすすめは、案件ごとに次の5点をテンプレ化して保存すること。（1）KPIトリー（因果マップ付き）、（2）受入れ基準付きSpec、（3）E2E評価スクリプト（入力・負荷・プローブ位置の定義を含む）、（4）PPA×CoO感度表（三案比較＋Δ表示）、（5）Win/Loss要因マップ（機能/非機能/リスクの三層）。
これらを同僚が再利用できる粒度で残せば、次の提案には最初から“勝ち筋”が組み込まれる。また、“顧客の言語”で語る習慣を持とう。設計者にはシグナルと熱、調達にはCoO、経営にはROI/LTV/リスク回避額。同じ事実でも相手のKPIで言い換えるだけで意思決定の速度は上がる。
さらに、ポートフォリオの外部公開可能版の用意も大切だ。守秘情報は隠しつつ、KPI・Δ効果・価値金額・評価手順を読める形でまとめれば、採用・異動・昇格の場面で“再現可能な成果”として説得力を持つ。翻訳力は一朝一夕では身につかないが、ひとつひとつの案件ごとに努力を続ければ、必ず自身の市場価値は上がり続けていく。
＊この記事は以下のサイトを参考に執筆しました。
参考リンク
- IDC Japan「国内AIインフラストラクチャ市場の実績と予測を発表（2025年6月19日）」
- IDC「Worldwide Server Market Value Will Reach 366 billion in 2025（2025年6月）」
- Reuters「Vantage Data Centers plans $25 billion AI campus in Texas（2025年8月19日）」
- Reuters「SoftBank, OpenAI to build AI data centre in Japan, Nikkei reports（2025年3月13日）」
- Reuters「Nvidia’s Huang asked SK Hynix to bring forward supply of HBM4 chips by 6 months（2024年11月4日）」