GPUaaS（GPU as a Service）は、AIの学習や推論に使うGPUを、自社で購入・設置せずにクラウドで必要な分だけ借りて使うサービスです。GPUサーバーの調達や保守を利用者が抱えずに済むため、GPUを常に使うわけではない企業や、PoC（概念実証）の段階にあるプロジェクトに向いています。
GPUaaSとは：GPUを「所有」せず「利用」する
GPUはAIモデルの学習に欠かせない一方で、自社で持つと購入費、設置場所、電力、運用の手間がかかります。GPUaaSでは、事業者が用意したGPUを利用者がネットワーク越しに使います。利用者は使った量に応じて料金を払います。
国内では、NTTドコモビジネスが「GPUaaS」という名前のサービスを始めています。このサービスはGPUを貸すだけではありません。GPUリソースとAI開発環境をまとめて提供するクラウドサービスとして位置づけられています。
使い方：何ができるのか
NTTドコモビジネスのGPUaaSで確認できる機能は次のとおりです。
- 1GPU単位で使える。小規模・短期のPoCから始められる - JupyterLabやVS Codeの開発環境をブラウザーから使える - 学習ジョブ、データセット、モデルの管理もブラウザーからできる - 本格運用の段階では、顧客専有のGPU環境と組み合わせたハイブリッド構成に広げられる
エンジニアにとっての利点は、GPUを確保した後の開発環境づくりを自分でしなくて済むことです。ブラウザーを開けばノートブックやエディターで作業を始められます。企画・DX担当者は「まず1GPUで小さく検証し、成果が出たら専有環境を組み合わせて規模を広げる」という段階的な進め方を計画できます。
料金：何で決まるのか
GPUaaSの料金は、一般に使ったGPUの量と時間で決まります。NTTドコモビジネスのGPUaaSは1分単位で利用できると報じられています。必要なときだけ短時間使う使い方でも、無駄な支払いを抑えやすい仕組みです。
ただし、具体的な単価、搭載しているGPUの型番、正式な提供開始日は、当サイトが確認した情報には含まれていません。導入を検討する場合は、提供元の公式情報で料金表とGPUの仕様を確かめてください。比べるときは、時間単価だけでなく、開発環境やデータ管理の機能が料金に含まれているかも見るべきです。
誰が提供しているのか：提供企業と競合
当サイトの記事で確認できる国内の提供例は、NTTドコモビジネスです。同社のサービスには2つの特徴があります。1つ目は、GPUと開発環境を一体で提供していること。2つ目は、顧客専有環境とのハイブリッド構成をとれることです。GPUの計算力だけを貸す形とは違い、「開発基盤ごと提供する」点を差別化の軸にしていると読み取れます（この読み取りは当サイトの推測です）。
GPUを時間単位で貸す仕組みは、大手パブリッククラウドもGPUインスタンスとして提供しています。こちらは一般的な事実です。ただし、各社との料金や性能の比較は、本記事の参考情報の範囲を超えるため扱いません。投資の観点では、GPU不足の中で国内事業者がどれだけGPUを確保できるか、そして専有環境まで含めた法人向けの提案で顧客を囲い込めるかが注目点になります（これも推測です）。
