人工知能（AI）のエネルギー需要が急増するなか、効率的でクリーン電力を活用した導入は、競争力を高め、エネルギー転換を加速し、エネルギーのレジリエンスを強化できます。
AIのエネルギー利用が総合的にプラスとなる未来を実現するには、テクノロジー、エネルギー、政策の各エコシステムにまたがる大胆なリーダーシップと協働が欠かせません。
透明性、イノベーション、投資を連携させることが、2035年までにAIを責任ある形で拡大するうえで、どの組織が競争力をもって主導するかを左右します。
スイスのダボスで開催された世界経済フォーラム年次総会2026は、人工知能（AI）とエネルギーシステムの持続可能性をめぐる世界的な議論が転換点を迎えるなかで開かれました。
会合の前後に開催されたセッションでは、テクノロジー、エネルギー、政策、投資の各分野にまたがる業界専門家、ヤング・グローバル・リーダーズ、フォーラムのAIエネルギー・コミュニティのメンバーが集まり、重要な問いに取り組みました。世界は AIのエネルギー利用が総合的にプラスとなる未来を2035年までに実現できるでしょうか。
これらの対話に参加した人々のほぼ3分の2は「できる」と答えました。ただし、そのためには、AIの指数関数的な成長をエネルギー転換、レジリエントなインフラ、公平なガバナンスと連動させるべく、世界が今すぐ行動する必要があります。
AIの資源効率がその消費を上回る、AIのエネルギー利用が総合的にプラスとなる未来を実現するには、次の要素を連携させる新たな形のリーダーシップが求められます。 限りある資源の利用と経済競争力、透明性とイノベーション、投資と長期的なレジリエンスです。
北極星となるビジョンを定める：クリーンで効率的かつ公平なAI
最近の業界横断的な対話では、今後10年間のAIに向けた共有の「北極星」となるビジョンの必要性が強調されました。「効率的でクリーン電力を活用したインテリジェンス」を、エネルギー転換、レジリエンス、競争力を促す原動力として位置づけるビジョンです。
このビジョンは、AIを持続可能性の負担ではなく、ビジネス、エネルギーシステムの効率性と安全保障を戦略的に実現する手段として捉え直します。
「企業と政府の双方に、持続可能性を企業の社会的責任を果たすための取り組みではなく、市場優位性とエネルギー自立を実現する戦略的な手段として扱うよう促します」と、金融サービス分野のあるリーダーは述べました。
イノベーションは、AIがエネルギーの消費者にも、エネルギー利用を最適化する手段にもなり得ることを示しています。例えば、Googleの取り組みでは、カーボンフリー電力の調達と水使用量の透明性の高い報告に取り組んでいます。また、Crusoeはテキサス州に、炭素回収機能を備えた1.8ギガワットのデータセンターを建設しています。
「AIの導入が加速するなか、クリーンでレジリエントかつ迅速に導入できる電力へのアクセスは、AIモデルそのものと同じくらい基盤的なものになりつつあります」と、Bloom Energyの最高マーケティング責任者、ナタリー・サンダーランド氏は述べました。
「繁栄する組織は、持続可能なエネルギーをイノベーションの制約ではなく、デジタル時代のスピード、規模、競争力を支える原動力と捉える組織です。」
リーダーたちが指摘する真のリスクは、AIの成長そのものではなく、制御されない成長です。社会に成果をもたらすよう設計すれば、AIはエネルギーと経済のレジリエンスを高める力となり得ます。こうしたソリューションがどれほど速く拡大するかは、資金の流れによって決まります。
分野横断的なリーダーたちは、スマートグリッド、エネルギー貯蔵、改修済みデータセンターなど、実現を支えるテクノロジーへの投資振り向けを呼びかけました。政策に基づくインセンティブや官民の資金を組み合わせるモデルは、公平な参加を確保しながら、インフラの近代化に伴うリスクを軽減できます。
協働、システム思考、知見の共有
各業界の世界のリーダーたちは、単独の企業や国だけでAIのエネルギー利用を総合的にプラスにすることはできないとの認識で一致しました。AIのエネルギー利用が総合的にプラスとなる未来には、実証実験から、規模を拡大した測定可能な成果へ移行することが欠かせません。
ARMの最高経営責任者、ルネ・ハース氏は年次総会2026で、「AIは非常に速く進化しており……これまでに見たことのない水準のイノベーションが必要になります」と述べました。
今後の進展は、テクノロジー、エネルギー、政策の各エコシステムを横断した協働にかかっています。データセンター、公益事業者、デジタル分野のイノベーターを結び、共通の拡大・導入目標を掲げる連合を形成することが求められます。
「電力がなければAIは存在できません。そして、より強く、スマートで、環境に配慮した送電網がなければ、電力を大量に消費するデータセンターの増大する需要を満たす電力は得られません」と、日立エナジーのグループ上級副社長、ハーミート・バワ氏は述べました。
再生可能エネルギーの調達約束、オープンデータの共有、連携した説明責任の枠組みを通じて、連合は集団的な行動を加速できます。
例えば、24時間365日のカーボンフリーエネルギー契約や、フォーラムが最近公開したAI Energy Foresight Toolなどの取り組みは、実社会でのユースケースを共有するリポジトリが、組織によるベンチマークの実施や、実証済みソリューションの拡大にどう役立つかを示しています。
「適応型政策のサンドボックスから、同業者間の交流、共通の指標まで、継続的に学び合うネットワークを構築することが、成功を広げ、業界や国境を越えて信頼を根づかせるうえで欠かせません」と、EPRIのエネルギー供給担当副社長、ジェフリー・プリース氏は述べました。
さらに、明確で調和のとれた基準が、責任あるAIの拡大を世界標準にできるかどうかを左右します。
世界のリーダーたちは、エネルギー効率、炭素強度、再生可能エネルギーの統合に関する共通の枠組みを求めました。これらの枠組みは、リアルタイムの報告と独立した検証に支えられる必要があります。AI分野とエネルギー分野がデータシステムを共有すれば、組織は事後的にではなく、状況に応じて事業運営を持続可能性目標と整合させることができます。
大規模インフラに関するオープンデータへの要件、エネルギー測定に関する国境を越えた基準、透明性の高い排出量算定は、イノベーションとともに信頼を広げるための基盤です。
「AIは柔軟性によって自らのエネルギー危機を解決できます。AIデータセンターを負担から電力需要を柔軟に調整できる送電網資産へと転換すれば、利用されていない数百ギガワットの電力を活用し、地域社会の電気料金を引き下げ、AIインフラとイノベーションを加速できます」と、Emerald AIのCEO兼創業者、ヴァルン・シヴァラム博士は述べました。
業界間の連携に加え、リーダーたちは、政策立案者、学術界、市民社会が規制のサンドボックスを共同設計する、参加型ガバナンスも求めました。このアプローチは、信頼、説明責任、包摂的なイノベーションを保ちながら、適応的な学びを可能にします。
「AIのエネルギー利用が総合的にプラスとなる未来を実現するには、技術面の意欲を、透明性のある協調的な行動と結びつける必要があります。これはAIのライフサイクルそのものになぞらえられます。まず大規模で多用途なAIツールを使って機会を見つけ、その知見を、導入可能な小規模で省エネルギーのソリューションへと転換するのです」と、AVEVAの最高技術責任者、アルティ・ガーグ氏は述べました。
AIのエネルギー利用を総合的にプラスにするための共通の歩み
今から2035年までのAIのエネルギー利用の道筋は、大胆なリーダーシップによって決まります。概念上、AIの拡大は次の4つの軌道のいずれかをたどると考えられます。
軌道1：変革をもたらす可能性 – 長期的には、AIと新たなコンピューティング技術が送電網の運用と計画を変革し、調整と投資が連携した、より適応性、効率性、レジリエンスの高い電力システムを実現します。
軌道2：楽観的な道筋 – AIの成長と急速な効率向上、再生可能エネルギーの大幅な導入が同時に進み、透明性と公平な導入が追いつくことを条件に、システム全体の最適化、よりクリーンな電力、よりスマートな送電網によって、増加するコンピューティング需要の大部分が相殺されます。
軌道3：段階的な進化 – AIの導入は着実に進むものの、地域差があります。先進地域では効率性とクリーンエネルギーの具体的な成果が得られる一方、世界の電力需要は増え続け、成果はばらばらにとどまります。
軌道4：悲観的な未来 – より困難な軌道では、AI需要の伸びが効率向上とクリーンエネルギーの供給を上回るか、構造的な制約によって成長が鈍化し、システムの性能と、エネルギー・気候目標へのAIの貢献の双方が制限されます。
現在の道筋は依然として不透明ですが、これらのシナリオは、今後起こり得る未来の幅を理解するうえで有用な枠組みとなります。最近の業界横断的な議論の約65%が、2035年までにAIのエネルギー利用を総合的にプラスにできるとの楽観的な見方を示しました。こうした議論を通じ、短期から長期にわたる行動に向けて、いくつかの重要な方針について合意が形成されました。
統一されたビジョンを定める：若者や市民社会の声を取り入れ、クリーンで効率的かつ公平なAIを世界共通の目標とする。
システム思考を取り入れる：AI開発をエネルギー転換のロードマップと統合する。
基準を調和させる： 透明性が高く、測定可能な持続可能性指標を確立する。
インフラに投資する：再生可能エネルギーの統合、貯蔵、送電網の柔軟性を優先する。
資金を動員する：長期的な持続可能性の成果に資金を結びつける。
人々の力を引き出す：労働者のスキルを再開発し、エネルギーを意識したイノベーションを促進する。
C4IRアゼルバイジャン代表のファリズ・ジャファロフ氏は次のように述べています。「直近の次の段階として、測定可能な成果を伴う相互学習の事例を、例えば次のような公開リポジトリに提供することが挙げられます。フォーラムのAI Energy Impactデータベースまた、次のような協働ネットワークに参加することも重要です。AI Energy Impact Initiative。
「長期的には、インダストリー4.0のソリューションへの共同投資、産業AIに関する世界的な枠組みの共同策定、そしてAI、データ、デジタル技術の統合を加速し、より効率的でレジリエントかつ低排出のエネルギー・産業システムを実現することについて、共通の決意があります。」
AIのエネルギー利用を総合的にプラスにする進展は、リーダーシップを試すものとなります。その課題に取り組む人々は、AIを責任ある形で拡大することが世界のエネルギー目標と両立するだけでなく、目標の達成に不可欠な、持続的な競争優位の源にもなることを示すでしょう。
