DGX Sparkの購入・お問い合わせデータから読み解く～業界ごとの用途や納期、価格について解説～

生成AIやデータ処理への需要が高まる中、GPU導入を検討する企業が増えています。しかし、「自社の用途に合った構成がわからない」「いきなり大規模投資は避けたい」といった声も多く聞かれます。そんな中、2025年春にNVIDIAが発表したNVIDIA DGX Sparkが大きな注目を集めています。「デスクに置けるスーパーコンピューター」として、これまでクラウドやデータセンターに依存していたAI開発を、個人や小規模チームでも手元で自由に行えるようになる画期的な製品です。1台から始めて段階的に拡張できる柔軟性により、スモールスタートに最適な選択肢として多くの企業から関心を集めています。

本記事では、この注目のDGX Spark関連製品に寄せられた数百件規模の問い合わせデータを分析し、業界ごとの導入傾向、用途、購入台数の実態を明らかにします。「実際にどんな企業が、どのような用途で導入しているのか」という生のデータが、これから導入を検討される方の判断材料となれば幸いです。

DGX Sparkとは？特徴・価格・OEM版の紹介

DGX Sparkは、NVIDIAが2025年春のGTCで発表した、Grace Blackwell Superchipを搭載する次世代の高性能コンピューティングシステムです。
従来のAI開発はクラウドやデータセンターへの依存が大きく、コスト、リソース制約、レイテンシ、セキュリティ要件がボトルネックとなるケースも少なくありませんでした。DGX Sparkは、こうした課題を解消することを目的に設計された、「デスクに置けるスーパーコンピューター」　です。
AIモデルの設計・学習・推論までをローカル環境で一貫して実行できるため、個人や小規模チームでもクラウドに依存せず、本格的なGPU環境でAI開発・検証を完結できます。高性能なAI計算基盤を“手元で完結”できる新たな選択肢として注目されています。
DGX Sparkの詳細については、つぎの記事もご参照ください。
AI開発のコストとスピードを両立─NVIDIA DGX Sparkがもたらす新時代のGPU基盤

 DGX Sparkの主な特徴

では、なぜDGX Sparkはこれほど注目されているのでしょうか。要点は、デスクトップサイズでありながら「性能」「メモリ」「ソフトウェア」「拡張」をひとまとめにして提供している点にあります。

つぎの通り、代表的な特徴を整理します。

（参考：NVIDIA、NTTPC）

このようにDGX Sparkは、デスクトップサイズでありながら、高性能なAI計算・大容量メモリ・拡張性・ソフトウェア環境を一体で提供している点が特徴です。クラウドに依存せずローカル環境で大規模AIワークロードを扱えることから、研究開発、生成AI活用、教育、プロダクト検証など、幅広い用途で実用的な選択肢となっています。

DGX Sparkの価格・料金（本体・関連オプション）

導入を検討する上で重要となる価格について、本体および関連オプションの詳細をつぎに紹介します。

詳細については、NVIDIA DGX Spark製品ページをご確認ください。

OEM版の選択肢

DGX Sparkの導入を検討する際、NVIDIA純正版のほかに、OEMパートナーが提供するモデルも選択肢となります。現在、弊社ではHP ZGX Nano AI Station とASUS Ascent GX10とDell Pro Max with GB10の3製品を取り扱っています。

HP ZGX Nano AI Station

詳細は製品ページをご参照ください：HP ZGX Nano AI Station製品ページ

ASUS Ascent GX10

詳細は製品ページをご参照ください：ASUS Ascent GX10製品ページ
※2026年2月現在、ASUS Ascent GX10は在庫切れのため販売を一時停止しています。在庫が確保でき次第、販売を再開いたします。

Dell Pro Max with GB10

詳細は製品ページをご参照ください：Dell Pro Max with GB10製品ページ

用途や運用環境に応じて最適なモデルをご提案いたしますので、お気軽にお問い合わせください。

データで見るDGX Spark導入の実態 ― 数百件規模の問い合わせ分析から

ここまでDGX Sparkの特徴やOEM版の選択肢についてご紹介してきました。では、この注目の製品は実際にどのような企業に、どのような用途で導入されているのでしょうか？NTTPCに寄せられた数百件規模の実際の問い合わせデータを分析し、つぎのような観点から導入の実態を明らかにしました。

• 企業規模別の購入検討状況 - 年商から見る導入企業の傾向
• 業界別の問い合わせ動向 - どの業界でDGX Sparkが注目されているか
• 購入台数の分布 - 1台から始めるか、複数台で構成するか
• 用途別の活用傾向 - 研究開発、ローカルLLM、教育など具体的な使われ方

これから導入を検討される方にとって、同じ業界や企業規模での導入傾向を知ることで、自社に最適な構成を考える際の参考になれば幸いです。

企業規模別の購入検討状況

DGX Sparkはどのような企業規模の企業から関心を集めているのでしょうか。年商別のデータを見てみましょう。

分析の結果、大規模企業（年商100億円以上）が45.8%　と最も多いものの、小規模企業（年商1億円未満）も36.8%　を占めており、企業規模を問わず幅広く検討されていることが分かります。特に注目すべきは、年商1,000万円未満の企業が全体の3分の1以上（34.2%）を占めている点です。

詳細な内訳：

このような分布が見られる背景の一つとして、DGX Sparkが企業規模に依存せず導入しやすい価格帯に位置づけられている点が挙げられます。小規模な組織にとっては初期投資の負担を抑えやすく、大企業にとっては検証用途や部門単位での試験導入に活用しやすい特性があります。その結果、まずはDGX Sparkを起点としてAI開発や検証を行い、性能要件や利用規模の拡大に応じて、より高性能なワークステーションやサーバーへ移行するといった段階的な導入パターンが形成されている可能性があります。

こうした点を踏まえると、DGX Sparkは本格的なAI基盤へ移行する前段階における「導入の入口（エントリーポイント）」として機能するポジションにある製品と整理できるでしょう。

業界別の問い合わせ動向

次に、どの業界からDGX Sparkへの関心が高いのかを見ていきます。

業界は多岐にわたりますが、IT・情報通信（AI企業を含む）が31.4%と最も多く、続いて大学・研究機関が18.9%となっています。その他、医療、製造、建設、金融など多様な業界から問い合わせがあり、GPU活用の裾野が広がっていることがわかります。

購入台数の分布と複数台導入の利点

実際にDGX Sparkを導入する際、何台から導入を始めるケースが多いのでしょうか。購入台数の分布を見てみましょう。

全体では1台購入が70.5%と圧倒的に多く、スモールスタートが主流です。一方で、2台購入も25.3%と一定数あり、用途によってはメモリ拡張や冗長性確保のニーズがあることがわかります。
また、用途別に購入台数の分布を確認すると、利用目的に応じて導入台数の傾向が異なることが明らかになります。

用途ごとの購入台数傾向：

用途別に見ると、POC利用は1台構成が中心で、小規模に検証を開始するスモールスタートが一般的です。一方、ローカルLLMでは約3割が2台以上の構成となっており、モデル規模の拡大やメモリ要件への対応を目的としたスケールアップ需要が見られます。また、ファインチューニング用途では台数分布が分散しており、対象モデルや学習要件に応じて必要構成が大きく変動することがわかります。

これらの傾向から、DGX Sparkの導入台数は単なる性能指標だけでなく、用途・同時利用数・モデル規模・運用設計といった要件に応じて柔軟に最適化されていると整理できます。特に複数台構成は、①大規模モデル対応のためのメモリ拡張、②複数タスクの並列実行による効率化、③冗長性確保による運用継続性の向上といった実務的な利点を持ち、用途次第で有効な選択肢となっています。

2台接続時のパフォーマンスについては、関連記事をご参照ください。
関連記事： DGX Sparkを2台でクラスタ化してAIエージェントを構築＆GPT-OSS-120Bを実行してみた

 用途別の活用状況

ここまで企業規模、業界、購入台数を見てきましたが、実際にDGX Sparkはどのような用途で活用されているのでしょうか。用途の傾向を見ていきます。

全体の用途分布

まず、全体での用途の分布を見てみましょう。

最も多いのは研究開発用途（36.0%）、続いてローカルLLM（32.9%）と、この2つで全体の約7割を占めています。LLM・生成AI関連の用途を合計すると全体の半数以上に達し、生成AI需要の高さが顕著です。その他、教育用途、シミュレーション、データ分析、映像処理など、多様な用途で活用されています。

業界ごとの用途の違い

全体では研究開発・ローカルLLM用途が大きな割合を占めていますが、業界ごとに求められるAIの役割やワークロードは異なります。つぎに、主要業界ごとの用途の特徴をまとめます。

IT・情報通信（AI企業を含む）:
ローカルLLMによる社内業務効率化が中心です。AI企業では、AI開発（学習）や人型ロボットの研究開発の際のシミュレーション環境として利用しており、POC利用が高く、スモールスタートでの検証ニーズが高いことが特徴です。また、社内検証用の導入やAI事業部での開発環境構築のほか、クラウドコストの削減や情報セキュリティの観点からオンプレミスでのLLM運用を選択する企業も見られます。

大学・研究機関:
研究開発用途が62.9%、教育用途が22.9%を占めています。大学では複数の研究室や学生が共同利用するケースが多く、研究機関では大規模な研究プロジェクトでの活用が進んでいます。

医療:
研究開発・医療機器ソフトウェア開発が28.6%を占めており、病院へのAI導入のPOCや医療画像分析用途などが想定されます。

その他の業界:
製造業では危険な動きをカメラでとらえ事前に警告するシステム、金融ではリスク管理や不正検知（お金の動きをAIに見させて不正パターン検出）、ローカルLLM利用（顧客対応の際に担当者がローカルLLMを利用することで回答精度や速度を向上）など、業界特有のニーズに応じた活用が進んでいます。

実際のお問い合わせ内容から見る、よくある質問（FAQ）

ここまで、企業規模、業界、購入台数、用途といった観点からDGX Sparkの導入傾向を見てきました。実際に寄せられた問い合わせの内容を分析し、購入検討者が特に気にしているポイントをご紹介します。
つぎの通り、実際にお問い合わせいただいた内容をまとめました。

最も多い問い合わせは「納期」と「OEM版との比較」で、この2つで全体の7割以上を占めています。

つぎのように、表の順番に沿って主な質問の回答を整理します。

Q1. 納期はどれくらいですか？

A: 納期は在庫状況や構成により変動します。確定的な納期については、お問い合わせフォームからご相談ください。早期導入をご希望の場合は、お早めにご相談いただくことをお勧めします。

Q2. OEM版との違いは何ですか？

A:  現在、NVIDIA純正版に加えて、HP ZGX Nano AI Station、ASUS Ascent GX10、Dell Pro Max with GB10 の3つのOEMモデルを取り扱っています。いずれもNVIDIA GB10アーキテクチャを搭載しており、基本的な演算性能に大きな差はありません。一方で、モデルによってストレージ構成など仕様上の違いがあります。NTTPCから提供可能なOEM製品については次の表で詳細をご確認ください。

納入希望時期や用途、運用環境に応じて最適なモデルを提案いたしますので、お気軽にお問い合わせください。

詳細はOEM版の選択肢セクションをご参照ください。

Q3. 詳細なスペックを知りたい

A: 詳細なスペックについては、製品ページをご参照ください。ご不明な点があれば、お問い合わせフォームからお気軽にご質問ください。
→NVIDIA DGX Spark製品ページ

Q4. クラスタリングは可能ですか？接続台数の上限と、2台接続時のパフォーマンスを知りたい。

 A: クラスタリングは専用ケーブルを使用することで可能です。公式には最大2台までのクラスタ構成がサポートされており、2台構成では最大4,050億パラメーター規模のモデル推論に対応できます。2台接続時のパフォーマンスの詳細は、つぎの検証記事で詳しく解説しています。
→ DGX Sparkを2台でクラスタ化してAIエージェントを構築&GPT-OSS-120Bを実行してみた

Q5. 購入方法・購入条件は？

A: 購入は、お問い合わせフォームからの個別相談、またはWEB注文（WEB上で完結）のいずれにも対応しています。

購入方法：問い合わせフォームからの相談、またはWEB注文が可能
購入条件：法人であることが必須

見積もり取得から購入手続きまでの詳細は、つぎのページをご確認ください。
→NVIDIA DGX Spark製品ページ

GPU導入で失敗しないための4つのポイント

これまで、用途・業界・導入台数などの観点からGPU導入の実態を分析してきました。その結果を踏まえ、GPU導入を成功させるうえで特に重要となる4つのポイントを整理します。

1. 企業規模に応じたコスト最適化

年商1,000万円未満の企業も多くの割合で導入しており、DGX Sparkは企業規模を問わずスモールスタートが可能です。初期投資を抑えつつ、必要に応じて段階的に拡張できる柔軟性を活用し、コスト最適化を図りましょう。

2. 業界特性を踏まえた用途の明確化

業界により主要な用途が異なります。研究機関は研究開発、IT企業はローカルLLMが中心です。まず自社の業界での活用事例を参考にしながら、用途を明確に定義することが重要です。

3. 用途に応じた台数構成の検討

用途により最適な台数構成が大きく異なります。POC利用では80%が1台から始めていますが、ローカルLLMでは約3割が2台構成を選択しています。1台でスモールスタートし、必要に応じて2台接続で拡張することで、メモリ拡張や並列処理のニーズに対応できます。

4. 余裕をもったスケジュールと適切な型番選定

問い合わせ内容を分析すると、納期に関する相談が38.1%と最も多く、多くの企業が早期導入を重視していることがわかります。一方で、実際の納期は在庫状況や選定するGPU型番、構成要件によって変動するため、直前の検討では選択肢が限定される可能性があります。そのため、導入時期が確定していない段階であっても、余裕をもって型番選定や構成検討を開始することが重要です。

まとめ

本レポートでは、DGX Sparkの問い合わせデータをもとに、導入企業の規模・用途・導入パターンの傾向を分析しました。その結果、DGX Sparkは企業規模や業界を問わず、実用的なAI導入手段として広く選ばれていることが確認されました。導入傾向を見ると、小さく始めて段階的に拡張する「スモールスタート型」モデルが主流であり、GPU導入は一度きりの設備投資から、成長に応じてスケールさせる運用モデルへ移行しつつあると整理できます。このことから、GPU導入の成否を左右するのは単なる性能ではなく、用途設計やスケール計画を含めた導入戦略であると言えるでしょう。本レポートの結果が、導入方針検討の参考となれば幸いです。
NVIDIAエリートパートナーであるNTTPCでは、DGX Spark、OEM版HP ZGX Nano AI Station、ASUS Ascent GX10、Dell Pro Max with GB10の販売だけでなく、GPUサーバー全般の導入前の要件定義から運用後のサポートまで、お客さまのニーズに沿い一貫した支援体制を提供しています。
ぜひ、NTTPCにお気軽にお問い合わせください。

※HPおよびHP ZGX Nano AI Stationは、HP Inc.の商標または登録商標です。
※ASUSおよびAscent GX10は、ASUSTeK Computer Inc.の商標または登録商標です。
※Dell、Dell Pro Max with GB10は、Dell Inc.の商標または登録商標です。
※NVIDIA、NVIDIA DGX SuperPODは、米国およびその他の国におけるNVIDIA Corporationの商標または登録商標です。