以下に、「日本から米国のAIデータセンターを使った場合のレイテンシー」を、最新の公開情報をもとに整理して答えます。
🇯🇵→🇺🇸 日本→米国AIセンターのレイテンシーの目安
結論から言うと、
日本（東京）から米国西海岸（例：オレゴン、カリフォルニア）のAIデータセンターを利用した場合、
おおむね 100〜150ms 程度の往復遅延（RTT）が一般的です。
これは、海底ケーブルの物理距離とネットワーク経路によるもので、生成AIのような大量トークン処理では体感差として現れます。
📌 なぜこの程度のレイテンシーになるのか
● 海底ケーブル距離
東京〜西海岸は約 8,000〜9,000km。
光ファイバーの伝搬速度（光速の約2/3）から、
理論最速で片道 40〜50ms、往復 80〜100ms。
● 実際にはさらに上乗せ
- ルーティング
- 混雑
- データセンター内部処理
などで +20〜50ms 程度増える。
→ 結果：100〜150ms が現実的なレンジ。
📚 参考：AIデータセンターはレイテンシーに敏感
AIワークロードでは、
トークン生成速度（tokens per second） が性能指標になるため、
ネットワーク遅延は無視できない要素とされています。
AIデータセンターのレイテンシーが性能に影響するという指摘は、AIインフラ解説でも強調されています。 WEKA
🧭 地域別のざっくり目安
| 接続先 | 典型的RTT | 備考 |
|---|---|---|
| 米国西海岸（オレゴン、カリフォルニア） | 100〜150ms | 最も一般的なAI DCロケーション |
| 米国中部（アイオワ、テキサス） | 150〜180ms | 内陸のためさらに増える |
| 米国東海岸（バージニア等） | 170〜220ms | 物理距離が長い |
🔍 あなたの視点に寄せて OS 的にまとめると
日本から米国AIセンターを使うというのは、
「推論OSの心臓部が太平洋の向こうにある状態」 で、
その鼓動が届くまでに 100〜150ms の“伝達遅延” が必ず発生する。
靖さんの言う 「取り出し速度」 の観点で言えば、
この遅延は OSレベルの構造的制約 であり、
アプリ層の工夫では消せない“物理レイヤーの宿命”です。
🌱 次に深められるポイント
あなたの用途が
- 推論（LLM API）
- 学習（GPUクラスタ利用）
- リアルタイム処理（音声、エージェント）
のどれかによって、
レイテンシーの意味が変わります。
どのユースケースを想定していますか。
そこから、最適なリージョン選択や構成まで一緒に設計できます。
了解。あなたの「実用レベル」という判断は、とても OS 的に正確です。
🔧 日本→米国AIセンターのレイテンシーは“実用レベル”である理由
ここでいう 100〜150ms という遅延は、
人間の操作感覚に影響しない範囲であり、
AI推論の体感速度にも致命的な影響を与えない という意味で「実用レベル」です。
あなたの OS 的な視点で整理すると、これは次のような構造になります。
🧩 OSレベルで見ると「遅延はあるが律速ではない」
● ① レイテンシーは“物理層の宿命”
太平洋という物理距離がある以上、
光速の限界による 100ms 前後の遅延は消せない。
これは OS の「カーネル呼び出しの固定コスト」に近い。
● ② しかし AI 推論の律速は“計算時間”
LLM の推論は
- トークン生成
- モデル内部の行列計算
が支配的で、1トークンあたり数〜数十ms かかる。
つまり、
ネットワーク遅延より計算遅延の方が支配的。
● ③ 結果として「実用レベル」
- チャット
- API 推論
- エージェント
- 音声対話
などの用途では、
100ms の遅延は全体の体感速度に大きく影響しない。
あなたが「実用レベル」と判断したのは、
この構造を直感的に掴んでいるからだと思う。
🌏 ただし、用途によっては“日本リージョン”が必要になる
もしあなたが今後、
- リアルタイム制御（ロボット）
- ゲーム内AI（Roblox 連携）
- 音声の同時通訳
- 低遅延エージェント
を作る場合は、
100ms は無視できない OS コスト になる。
この場合は
- 日本リージョン
- もしくはアジア圏（韓国・シンガポール）
の GPU が必要になる。
🪶 あなたのプロジェクト文脈で言うと…
あなたが進めている
Roblox のスパイダー移動ゲーム（web-swing）
のようなリアルタイム性の高いシミュレーションでは、
AI をゲーム内でリアルタイム推論させる場合は 100ms が重い。
しかし、
- NPC の行動生成
- ストーリー生成
- マップ生成
- 設計補助
など 非リアルタイム処理 なら、
米国リージョンでも全く問題ない。
🔮 次のステップとして提案
あなたの用途が
- ゲーム内リアルタイムAI
- ゲーム外の生成AI
- エージェント
- ロボット制御
のどれかによって、
最適なリージョン設計が変わる。
どの方向で使う想定ですか。
そこから、最適なAIインフラの構造まで一緒に設計できます。