こんにちは、まろぴーです🌸
データセクション深掘りシリーズ、第3弾！
ここまでの記事では、
第1弾｜データセクションって何の会社？
https://maropy-kabu.com/datasection-what-company/
第2弾｜1,399億円の大型契約を徹底分析！
https://maropy-kabu.com/datasection-1399billion-contract/
と、データセクションの事業内容から今回の大型契約まで順番に見てきました。
そして今回は、まろぴーが一番気になっていたところ。
「1,399億円って……結局いくら儲かるの？🤔」
契約額が大きいのは分かった。
でもGPUを用意するにも、AIデータセンターを動かすにも、とんでもないお金がかかります。
GPUはいくらする？
設備投資はいくら必要？
減価償却は？
そのお金はどこから持ってくる？
そして最終的に利益はいくら残る？
今回は「1,399億円！」という派手な数字から一歩踏み込んで、データセクションのAIインフラ事業のお金の流れを追ってみます🌸
まず1,399億円契約をサクッとおさらい
2026年9月18日、データセクションは米国に本社を置く世界有数のAIインフラプラットフォーム提供企業との大型契約を発表しました。
契約内容は、
GPUクラスターおよび関連AIコンピュートサービスの提供。
契約総額は、
5年間累計 1,399億23百万円
サービス開始予定は2026年10月です。会社は今回の契約について、売上および利益の増加に寄与するとの見通しを示しています。(datasection.co.jp)
契約内容やNVIDIAの支援、8月に発表された5,000GPUのMOUとの関係については、前の記事で詳しくまとめています。
▶ 第2弾｜データセクション1,399億円の大型契約を徹底分析
https://maropy-kabu.com/datasection-1399billion-contract/
今回はここから、
「売上じゃなくて利益を見てみよう」
というのがテーマです。
年間にすると約280億円。でも……
1,399億23百万円を単純に5年間で割ると、
年間約279.8億円
になります。
データセクションの2026年3月期売上高は、
336.05億円。
つまり単純な年換算額だけでも、前期売上高の**約83％**に相当します。(datasection.co.jp)
🌸まろぴー
「年間280億円！？ めちゃくちゃ儲かるんじゃ……？✨」
と思ってしまいますが、
ここで大事なのが、
売上 ≠ 利益
という当たり前だけど重要な話。
しかもAIデータセンターは、かなりお金のかかる事業です。
では実際どれくらい必要なのか。
データセクションが公表している数字を見てみましょう。
NVIDIA B300を5,080GPU。投資額は約516億円
かなり参考になる数字がすでに出ています。
データセクションは2026年5月、台湾CompalからNVIDIA B300搭載GPUサーバー635台を取得すると発表しました。
搭載されるGPUは、
5,080 GPU。
そして取得価額は、
約516億31百万円。
です。(datasection.co.jp)
🌸まろぴー
「ご、516億円……GPU高すぎるよ……😳💸」
ただし注意。
これはB300というGPU単体5,080個の価格ではありません。
B300を搭載したGPUサーバー635台の取得価額です。
単純に割ると、
516.31億円 ÷ 5,080GPU ≒ 1GPUあたり約1,016万円
となりますが、サーバーとしての取得額なので、
「B300の価格＝1個約1,016万円」
という意味ではありません。
ここは混同しないようにしたいところです。
1,399億円と516億円を比べてみる
ここで数字を並べてみます。
大型契約：1,399億円
5,080GPUサーバー取得：約516億円
単純比較すると、
1,399億円 ÷ 516億円 ≒ 2.71倍
になります。
すると……
🌸まろぴー
「1,399億円 − 516億円＝約883億円！これ利益！？😳」
とはなりません😂
ここが今回の記事の大事なところ。
GPUサーバー以外にも、AIデータセンターには大量のコストがかかります。
AIデータセンターはGPUを買って終わりじゃない
必要なのはGPUだけではありません。
例えば、
データセンター設備
電力
冷却設備
高速ネットワーク
通信回線
ラック・電源設備
保守・運用
人件費
減価償却費
資金調達コスト
など。
特にAI向けGPUを大量に動かす場合、電力と冷却は大きなテーマになります。
つまりデータセクションのAIインフラ事業は、
巨大な設備投資を先に行う
↓
GPU計算能力を顧客へ提供
↓
長期間かけて売上を得る
↓
投資資金を回収する
という、かなり資本集約的なビジネスです。
それでもAIインフラはすでに利益を生み始めている
ここはポジティブな材料。
2026年3月期のデータセクションは、
売上高 336.05億円
営業利益 35.44億円
調整後EBITDA 42.05億円
となりました。
前期は営業損失4.96億円だったため、営業黒字へ大きく改善しています。
会社は業績拡大の背景として、2025年9月にAIインフラ事業のサービス提供を開始したことなどを挙げています。(datasection.co.jp)
全社ベースで単純計算すると、
営業利益率は約10.5％。
ただしこれは、
今回の1,399億円契約の利益率ではありません。
既存事業なども含めた会社全体の数字です。
ここに10.5％を掛けて、
「今回の契約から約147億円の営業利益！」
と計算することはできません。
🌸まろぴー
「そこ計算したくなるけど、我慢……！😂」
なぜ「EBITDA」も見た方がいいの？
データセクションを追うなら、これから重要になりそうなのが、
EBITDA。
簡単にいうと、減価償却などの影響を見る前の稼ぐ力を見るために使われる指標です。
AIデータセンターではGPUサーバーなどに巨額の設備投資をするため、その設備を使用していく過程で減価償却費が発生します。
実際、データセクションは国内・豪州の第1号案件について、
減価償却費見込み 23.04億円
という数字を示したことがあります。(datasection.co.jp)
つまり、
GPU設備が増える
↓
売上を生み出す力も増える
↓
一方で減価償却費も増える
ということ。
これからの決算では、
売上高・営業利益だけでなくEBITDAと減価償却費もセット
で追った方が面白そうです。
そして最大の疑問「516億円、どうやって払うの？」
ここ。
まろぴー的には利益率と同じくらい重要だと思っています。
🌸まろぴー
「GPUサーバーだけで516億円って……そのお金どこから出てくるの？💸」
当然ですよね。
データセクションのAIデータセンター構想は、5,000GPUだけではありません。
2026年5月に発表した計画では、
日本：約5,000GPU / 10MW
タイ：約5,000GPU / 10MW
オーストラリア：約10,000GPU / 20MW
合計、
約20,000GPU / 40MW
という規模を想定しています。
そして、この構築に向けて、
5億～10億ドル規模
の資金調達を目指すアレンジメント契約を締結しています。(datasection.co.jp)
日本円にすれば、とんでもない規模です。
つまりデータセクションは、
数百億円規模でGPUを調達しながら、さらに巨大なAIインフラを作ろうとしている
わけです。
ただし「10億ドルの調達が決まった」わけではない
ここもかなり重要です⚠️
発表されているのは、
5億～10億ドル規模の資金調達を目指すためのアレンジメント契約。
5億～10億ドルがすでにデータセクションの銀行口座に入っているわけではありません。
実際の資金調達には、
デューデリジェンスや規制当局の承認、投資会社の内部承認、最終契約などの条件があります。(datasection.co.jp)
だから今後、
「AIインフラ拡大の資金をどう確保するか」
は非常に重要なチェックポイントになります。
株主としては「希薄化」も見ておきたい
大型投資には大型資金が必要。
そして上場企業の場合、その調達方法によっては既存株主にも影響があります。
データセクションはこれまでにも新株予約権を活用した資金調達を行い、AIデータセンター事業への設備投資などに資金を充ててきました。
過去には新株予約権によって、
約547.7億円
の資金調達を計画したケースもあります。(datasection.co.jp)
だから今後の成長を見るときは、
「売上が何倍になる？」
だけではなく、
「その成長資金をどうやって用意する？」
もセットで見る必要があります。
借入なのか。
プロジェクトファイナンスなのか。
新株なのか。
新株予約権なのか。
共同投資なのか。
資金調達方法によって、既存株主への影響はかなり変わります。
🌸まろぴー
「売上だけ見てたらダメなのね……👀」
そういうこと。
じゃあ結局、1,399億円からいくら利益が出るの？
ここまで調べたら数字を出したくなるところですが……
現時点では正確には分かりません。
今回の発表では、
契約総額：1,399億円
は分かっています。
一方で、
今回の契約に使用するGPU数
今回の契約専用の設備投資額
電力コスト
契約単体の粗利益率
減価償却費
資金調達コスト
などは開示されていません。(datasection.co.jp)
だから、
「1,399億円契約だから利益は○○億円！」
と断定することはできません。
ここは無理やり数字を作らない。
株ラボでは、分からないものは**「まだ分からない」**として追っていきます🌸
それでも1,399億円契約が重要な理由
利益が分からないなら意味がない？
そんなことはありません。
AIデータセンター事業では、
GPUを確保すること
だけでなく、
「そのGPUを誰が長期間使ってくれるのか」
が重要だからです。
GPUサーバーに数百億円を投資しても、利用率が低ければ投資回収は難しくなります。
逆に、
GPU設備を用意する
↓
長期間使ってくれる顧客を確保する
↓
GPUの計算能力を継続的に収益化する
ことができれば、設備投資を回収する道筋が見えやすくなります。
今回の契約は、
5年間累計1,399億円。
しかも会社によれば、顧客意向による最大2年間の延長オプションもあります。(datasection.co.jp)
だから今回のポイントは、
「1,399億円売れる！」
だけではなく、
巨額投資したGPUインフラに対して、長期利用する大口顧客との契約を確保した
というところにあると思います。
🌸まろぴーまとめ
今回、1,399億円契約を「利益」という角度から掘ってみると、最初に見た印象とは少し変わってきました。
1,399億円の大型契約。
これは確かにものすごく大きい。
一方で、データセクションは5,080GPUを搭載するGPUサーバー635台の取得だけでも、
約516億円
を投じています。(datasection.co.jp)
さらに20,000GPU規模の構想を進めるため、5億～10億ドル規模の資金調達も目指しています。(datasection.co.jp)
つまりこの事業は、
巨額投資
↓
AIインフラを構築
↓
大口顧客を獲得
↓
長期契約で収益化
↓
投資を回収
というビジネス。
だから、まろぴーがこれから追いたい数字はこの5つです。
- 1,399億円契約から実際に計上される売上
- AIインフラ事業の利益率
- EBITDAと減価償却費
- 追加のGPU・データセンター投資額
- 資金調達方法と株式の希薄化
大型契約の発表はゴールではありません。
むしろ、
ここからが答え合わせ。
🌸まろぴー
「1,399億円すごーい！で終わらず、ちゃんと利益まで追いかけます🔍」
次回決算以降、この契約が実際に売上と利益へどう反映されていくのか。
株ラボでも追いかけていきます🌸
🌸データセクションを最初から読む
▶ 第1弾｜データセクションって何の会社？
https://maropy-kabu.com/datasection-what-company/
▶ 第2弾｜1,399億円の大型契約を徹底分析
https://maropy-kabu.com/datasection-1399billion-contract/
コメント