// 次世代 AI コンピュートインフラ

AI コンピュートを、 API ビルダーの手に

エンタープライズ級 AI スーパーコンピューティングの力を、誰もがレンタルし、デプロイし、収益化し、拡張できる本番インフラへと変えます。

仕組みを見る プラットフォーム機能を見る
H100 SXM ● GB200 ● GB300 NVL72 ● NVLink ● InfiniBand ● 液冷 ● 超低PUE ● 低遅延RDMA
// 会社概要

新しい世代の
AI ビルダーのために

Cloud Leasing は、ハードウェアのプロビジョニングやネットワークファブリックから、各ノードで稼働するランタイムスタックに至るまで、エンタープライズ GPU インフラをエンドツーエンドで設計・運用・サポートします。お客様は、複数のベンダーからインフラ、ツール、サポートを個別に組み合わせるのではなく、デプロイのライフサイクル全体を通じて単一のオペレーターと連携します。

すべてのノードは、基盤となるデータセンター運用、ネットワークファブリック、事前インストールされたソフトウェアスタックを維持している同じチームによってプロビジョニング、構成、モニタリングされます。この運用モデルこそが、社内にインフラの専門知識を構築することなく、リースした GPU ノードから本番の AI ワークロードへとスムーズに移行できる理由です。

フルライフサイクルインフラ
ハードウェア、ネットワークファブリック、ランタイムスタック、API ツールが、個別に調達された部品の寄せ集めではなく、一つの統合されたシステムとして管理されています。
単なる貸主ではなく、オペレーター
ノードをプロビジョニングするチームがそのランタイム環境も維持するため、お客様はコロケーション施設のチケットキューではなく、インフラエンジニアと直接やり取りしてトラブルシューティングできます。
ワークロードとともに成長
単一のリースノードを支える同じ運用モデルが、専用のマルチノードクラスターも支えるため、スケールアップの際にプロバイダーを切り替えたりデプロイツールを再構築したりする必要がありません。
// プラットフォームについて

単なるサーバーではなく——
AI ファクトリー

Cloud Leasing は、AI コンピュートプロダクションプラットフォームであり、技術力はあってもハイパースケール企業のような資本力を持たない、個人起業家、独立系開発者、中小規模の AI チームのために構築されています。


AI モデルのトレーニングとデプロイには、これまで大規模な GPU クラスター、専用のデータセンター、そしてほとんどのチームが社内に構築するには正当化しづらいインフラエンジニアリングの専門知識が必要とされてきました。明確な技術ロードマップを持つ開発者であっても、基盤となるハードウェア投資の規模によって参入を阻まれてきました。


Cloud Leasing は、同等クラスのインフラを、リースしてそのまま本番投入できるプラットフォームとしてパッケージ化しています——ハードウェアを所有する場合に必要となる資本支出や複数年契約を伴わない、レンタル可能で収益化可能な AI プロダクションプラットフォームです。

$0
ハードウェア調達コスト
GPU ハードウェアへの資本支出は不要——購入する代わりに、オンデマンドでエンタープライズ級のコンピュート容量をプロビジョニングします。
∞
弾力的なスケーラビリティ
Kubernetes ネイティブなオーケストレーションにより、ワークロードの需要変化に応じてノード容量を自動的に増減します。
API
即座の収益化
トレーニング済みのモデルをデプロイし、周辺インフラを自ら構築することなく、本番運用可能な課金対象 API として公開できます。
// 選ばれる理由

AI コンピュートへの
新しいアクセス方法

✓
ハードウェア調達不要
数か月に及ぶ GPU 納期と多額の初期資本支出を省き、代わりにオンデマンドでコンピュートをリースします。
✓
透明な料金体系
隠れたインフラ費用や保守費用のない、明快なリース料金。
✓
長期的な縛りなし
固定的なハードウェア投資に縛られることなく、ワークロードの変化に応じてノードをスケールアップ・ダウンできます。
✓
初日から本番運用可能
すべてのノードは、単なるベアマシンではなく、トレーニングと推論に必要なランタイムスタックが事前設定された状態で提供されます。
✓
専任の技術サポート
契約時だけでなく、リース期間を通じてインフラおよびデプロイのサポートを提供します。
✓
収益化を前提とした設計
統合された API と課金ツールにより、デプロイ済みのモデルを単なる稼働中のプロセスではなく、販売可能な製品へと変えます。
// API エコノミー

API ファーストな未来の
ために

業界アナリストは、世界の AI API 市場が 2026 年の約850億ドルから 2034 年には6900億ドル超へと成長すると予測しています——年平均成長率30%超です。企業の AI 能力の購入方法は変化しつつあります：一度きりのモデル購入ではなく、従量課金制の API 呼び出しへと移行しています。


すでに60%を超える企業が API を通じて直接的または間接的に収益を上げており、AI を活用した API は今後、新しいエンタープライズアプリケーションの大部分に組み込まれると見込まれています。この変化を支える基盤インフラ層——GPU コンピュート、モデルサービング、課金、API ゲートウェイ——こそが、Cloud Leasing が事業を展開している領域です。

出典：Grand View Research、Verified Market Research、Fortune Business Insights — AI API Market レポート、2026年。
市場機会から本番稼働へ
モデルから API へのデプロイ
サービング用インフラを自ら構築することなく、トレーニング済みモデルを本番運用可能な、認証付きの REST エンドポイントに変換します。
エンタープライズソフトウェア、事前インストール済み
CUDA、NVIDIA AI Enterprise、Slurm、Kubernetes が全ノードに設定済みの状態で提供されます——本番運用に DevOps チームは不要です。
GPUをレンタル → モデルをデプロイ → APIを生成 → 顧客に課金
デプロイの仕組みを見る ↓
// AI ネイティブなデータセンター

エンタープライズ級コンピュート
産業レベルの導入

// GPU ノード
H100 SXM
GB200 / GB300
HBM 高帯域幅メモリと PCIe Gen5 インフラを備えた最新世代の NVIDIA GPU アーキテクチャ。大規模な AI トレーニングおよび推論ワークロード向けにサイジングされています。
// 高速インターコネクト
NVLink
InfiniBand
NVLink、NVSwitch、InfiniBand が組み合わさり、RDMA 上に構築された低遅延の GPU ファブリックを形成。マルチ GPU・マルチノードジョブが標準的なネットワークスタックを経由せずにデータをやり取りします。
// 冷却システム
液冷
コールドプレートシステム
液冷とコールドプレートシステムが GPU から直接熱を除去し、従来の空冷ラックよりも低い PUE で持続的な高密度負荷をサポートします。
// 電源インフラ
高電圧
デュアル冗長化
信頼性が高く、コスト効率の良い電力供給を受けられる地域に設置された、冗長 UPS と PDU による電力分配により、局所的な電力障害時にも GPU ノードの稼働を維持します。
// ストレージアーキテクチャ
EPYC / Xeon
NVMe SSD
AMD EPYC と Intel Xeon の CPU に、データ集約型のトレーニング・推論パイプラインが必要とする持続的な読み書きスループットに対応した NVMe SSD アレイを組み合わせています。
// クラスタースケール
NVL72
ベアメタル
GB300 NVL72 ベアメタルクラスターは、単一ノードのデプロイでは対応しきれないマルチモーダル生成、エージェント型、高並行性の推論ワークロードにまでスケールします。
// データセンター運用

すべてのノードを支える
施設レベルの運用

// 電源＆稼働率
冗長電源
＆稼働率
N+1 電源冗長化、継続的なモニタリング、自動フェイルオーバーにより、計画停止時だけでなく、定期メンテナンスや局所的な機器障害の際もワークロードの稼働を維持するよう設計されています。
// 施設アクセス
物理
セキュリティ
制限された施設アクセス、モニタリングされた環境、管理されたハードウェア取り扱いは、ノードがラックに設置された瞬間から、その後のすべてのメンテナンス訪問に至るまで、初回デプロイ時だけでなく一貫して適用されます。
// 接続性
ネットワークピアリング
＆帯域幅
高スループットのアップリンクとピアリング関係は需要を先取りしてプロビジョニングされるため、ピーク負荷時でも推論・トレーニングのトラフィックが他のテナントと共有帯域幅を奪い合うことはありません。
// フットプリント
マルチリージョン
デプロイ
インフラは複数の施設にまたがっており、ワークロードをエンドユーザーやデータソースの近くに配置できるほか、複数のベンダー関係を管理することなく地理的冗長性への道を提供します。
// モニタリング
24時間365日の
施設モニタリング
冷却、電源、ネットワークの各層にわたる継続的な環境・ハードウェアモニタリングにより、稼働中のワークロードに影響を与える前に、温度ドリフト、電力品質の問題、リンクの劣化といった早期警告サインを検知します。
// メンテナンス
予防的
メンテナンス
計画的なハードウェアの保守と健全性チェックは、稼働中のワークロードを考慮してスケジューリングされ、定期メンテナンスが計画的に行われ、業務を中断させることはありません。
// GPU 製品カテゴリー

各段階に対応する
コンピュートクラス

RTX クラスノードのアーキテクチャ
プロフェッショナルクラス
RTX クラスノード
ファインチューニングと推論向けのマルチGPUノード——500ドルから利用可能。
GPU数
4×
価格帯
$500
ネットワーク
100GbE
RTX ノードを見る →
A100 クラスノードのアーキテクチャ
エンタープライズクラス
A100 クラスノード
本番トレーニングクラスター——180日リースで1,000～50,000ドル。
GPU数
1× – 8×
価格帯
$1,000 – $50,000
ネットワーク
最大400GbE
A100 ノードを見る →
H800 クラスノードのアーキテクチャ
フロンティアクラス
H800 クラスノード
マルチノードのフロンティアクラスター——最大56GPU、180日リースで500,000ドル。
GPU数
8× – 56×（クラスター）
価格帯
$100,000 – $500,000
ネットワーク
最大800GbE
H800 ノードを見る →
// 仕組み

5ステップで始める
AI 収益化

01
GPU コンピュートをリース
H100、GB200、その他のエンタープライズ GPU クラスから選択し、ワークロードに合った構成をプロビジョニング——ハードウェア購入も数か月に及ぶ調達サイクルも不要です。
02
AI モデルをデプロイ
独自モデルをアップロードするか、オープンソースの選択肢から選び、ノードに事前インストール済みのランタイムスタックを利用します。
03
推論を最適化
vLLM と TensorRT-LLM が推論レベルの最適化を担い、Kubernetes ネイティブなオーケストレーションがノード全体のリソース割り当てを管理します。
04
API を生成
API ゲートウェイが、デプロイ済みモデルを認証とレート制限を備えた本番エンドポイントとして公開します。
05
収益化を開始
API 呼び出し数、トークン使用量、サブスクリプション、またはカスタム料金モデルに応じて課金——課金ロジックはデプロイと同じプラットフォーム上で稼働します。
// エンタープライズ導入

より大規模な導入のための
専用パス

単一のリースノードを超える専用容量が必要なチームは、個別 GPU ノード向けのセルフサービスフローではなく、構造化されたオンボーディングプロセスを経ます。

01
相談＆要件ヒアリング
ワークロード要件、モデルサイズ、スループット目標をレビューし、適切なクラスター構成を決定します。
02
カスタムクラスター設計
ワークロードのプロファイルに合わせて、GPU 数、インターコネクトトポロジー、ストレージを構成します。
03
プロビジョニング＆統合
専用ノードを立ち上げ、既存のパイプライン、オーケストレーション、ツールと統合します。
04
専任サポート＆SLA
明確なサービスコミットメントに裏付けられた、継続的なインフラサポート。
05
継続的な最適化
ワークロードと利用パターンの変化に応じた、継続的なモニタリングとチューニング。
エンタープライズ導入を開始する
// プラットフォーム機能

完全な
AI 収益化エコシステム

推論最適化
最大限の GPU 利用率
vLLM の連続バッチ処理、TensorRT-LLM の最適化、Triton オーケストレーションが連携し、リクエストの合間に GPU 容量が遊休化することなく利用され続けます。
API 商用化
完全な API 収益化スタック
API キー管理、トークンベースの課金、RPM/TPM のレート制限、WAF 保護がプラットフォームに組み込まれているため、モデルの商用化のために別途課金・セキュリティスタックを構築する必要はありません。
弾力的なスケーリング
自動インフラスケーリング
Kubernetes ネイティブなオーケストレーションとロードバランシングが、初期段階のワークロードから本番 SaaS 規模の需要まで、トラフィックの変化に応じて割り当てリソースを調整します。
AI ワークロード
フルスタック AI シナリオ
トレーニング、推論、マルチモーダルな画像・動画生成、検索拡張生成（RAG）パイプライン、AI エージェントランタイムがすべて同一の基盤プラットフォーム上で稼働します。
// 技術的優位性

積み重なっていく
エンジニアリングの工夫

推論
連続バッチ処理
vLLM ベースの連続バッチ処理により、GPU がリクエスト間で遊休状態になることなく処理を続けます。
ネットワーキング
最適化されたインターコネクト
NVLink と InfiniBand ファブリックにより、マルチノードトレーニングジョブにおける GPU 間通信のオーバーヘッドを削減します。
サーマル
効率的な冷却
液冷とコールドプレートシステムにより、サーマルスロットリングを起こすことなく高密度の GPU 負荷を維持します。
オーケストレーション
スマートスケジューリング
Kubernetes ネイティブなスケジューリングにより、需要の変化に応じてワークロードを自動的に適切なノードへ配置します。
// 事前インストール済みランタイムスタック

設定不要で
すぐに使える

本プラットフォームには、エンタープライズ級の AI インフラがあらかじめフルインストールされています。低レベルなエンジニアリングの複雑さに煩わされることなく、すぐにモデルをデプロイできます。

CUDA
cuDNN
TensorRT-LLM
PyTorch
vLLM
Triton Inference Server
Kubernetes（K8s）
Slurm
Docker コンテナランタイム
GPU 仮想化
FastAPI
gRPC
API ゲートウェイ
WAF セキュリティ
トークン課金システム
API キー管理
ロードバランシング
RDMA
NVMe SSD アレイ
// セキュリティ＆コンプライアンス

あらゆる層に組み込まれた
セキュリティ

// 通信経路
暗号化通信
API トラフィック、オーケストレーションチャネル、管理インターフェース全体で転送中のデータが暗号化されるため、デプロイ済みモデルと呼び出し元の間を行き来するリクエストが通信経路上で露出することはありません。
// 分離
テナント分離
ワークロードはノードおよびネットワークレベルで分離されているため、ある顧客のデプロイが他の顧客のトラフィック、ストレージ、コンピュート割り当てを観測したり干渉したりすることはできません。
// アクセス
アクセス制御
ロールベースのアクセス制御とスコープ付き API キーにより、インフラやデプロイ済みモデルにアクセスできる対象を定め、権限を特定のユーザーやサービスが実際に必要とする範囲に限定できます。
// エッジ保護
WAF＆ネットワーク保護
Web アプリケーションファイアウォールとネットワークレイヤーの保護が API エンドポイントの前段に配置され、悪意あるトラフィックがデプロイ済みモデルに到達する前にフィルタリングします。
// モニタリング
継続的モニタリング
インフラとアクセスのアクティビティは継続的にモニタリングされ、異常なアクセスパターンやリソース使用状況がインシデントに発展する前にフラグを立て、調査できます。
// データ取り扱い
責任あるデータ取り扱い
顧客データとモデル資産は、デフォルトで公開されるのではなく、プラットフォームの運用に必要なシステムと担当者にのみ可視化される、定められた運用アクセス制御のもとで取り扱われます。
// 対象業界

Cloud Leasing の上で
事業を構築する業界

AI スタートアップ
GPU インフラを所有する初期コストを負担することなく、新しいモデルや AI 活用製品を構築・提供。
研究機関＆大学
常設のオンサイトクラスターを維持することなく、トレーニング、ファインチューニング、実験ワークロードをオンデマンドで実行。
独立系開発者
基盤となるサーバーを自ら管理することなく、ファインチューニング済みモデルやサイドプロジェクトを、ホスティングされた課金対象 API に変える。
SaaS＆API 企業
既存製品の裏側で本番推論を実行し、顧客需要に合わせて容量をスケール。
生成メディアチーム
持続的で高 VRAM な GPU 容量を必要とする画像・動画・マルチモーダル生成ワークロードを実行。
エンタープライズ AI チーム
新たな資本的ハードウェア購入なしに、パイロットや社内ツール向けに社内コンピュート容量を拡張。
// よくある質問

よくある質問

リースできるGPUには何がありますか？
本プラットフォームでは、プロフェッショナル向けマルチGPUノードから、エンタープライズ級・フロンティア級クラスターまで、幅広いラインナップを提供しています。詳細な仕様と現在の在庫状況はGPU サーバーページに掲載されています。
請求はどのように行われますか？
リースと請求は Cloud Leasing プラットフォーム上で処理され、ノードの利用を確定する前に料金と支払いの詳細が表示されます。
最低リース期間はありますか？
契約条件はノードのクラスによって異なり、プラットフォーム上でリース時に提示されます。
自分のモデルをデプロイできますか？
はい。ノードには事前にランタイムスタック（CUDA、PyTorch、vLLM、TensorRT-LLM）がインストールされているため、独自モデルやオープンソースモデルを直接デプロイできます。
どのようなサポートが含まれますか？
リース期間中を通じてインフラおよびデプロイのサポートを受けられ、エンタープライズ導入には専任サポートが提供されます。
専用のマルチノード導入が必要な場合はどうすればよいですか？
単一ノードを超える専用の容量が必要なチームは、個別GPUノード向けのセルフサービスフローではなく、要件ヒアリング、カスタムクラスター設計、明確なサポートSLAを含むエンタープライズ導入プロセスに進みます。
顧客間でデータやモデルの知的財産は共有されますか？
いいえ。ワークロードはノードおよびネットワークレベルで分離されており、顧客データとモデル資産は、デフォルトで公開されるのではなく、定められた運用アクセス制御のもとで管理されます。
どのように始めればよいですか？
Cloud Leasing プラットフォーム上で直接開始できます。ノードを選択してデプロイを開始してください。今すぐ始める →
// 私たちのミッション

インターネットの時代、普通の人々はウェブを通じてビジネスを築きました。
AI の時代、普通の人々はコンピューティングパワーと APIを通じてビジネスを築くでしょう。
私たちは、誰もが自分自身のAI プロダクション能力を持てるようにします。

Cloud Leasing — AI コンピュート＆API 収益化オペレーティングシステム