AIを巡る公の議論は主にサイバーセキュリティなどの問題が中心となっていますが、その環境への影響も考慮する必要があります。
AIとそれが依存するデータセンターは大量のエネルギーと水を使用しますが、この技術は気候変動への対策にも活用できます。
実践的な戦略を採用することで、組織はAI戦略と持続可能性の目標を整合させるための具体的な措置を講じることができます。
ビジネスにおける人工知能（AI）の利用に関する議論は、一般的にデータセキュリティ、倫理的な利用、そして新興技術への過度の依存のリスクを中心に行われています。しかし、AIの環境負荷に関する議論や懸念も高まっており、それは当然のことです。
このことを踏まえると、AIがエネルギーと水の消費に大きな影響を与えていること、また世界の温室効果ガス（GHG）排出量にも影響を与えていることを踏まえ、環境の持続可能性を責任あるAIに関する議論に含めることが不可欠です。
同時に、新たな希望が広がっていることは否定できません。それは、AIが世界の低炭素経済への移行に積極的に貢献できるということです。AIの影響力が技術の利用拡大とともに高まるにつれ、私たちはAIが気候変動にどのように寄与し、また気候変動とどのように闘っているのかを振り返る必要があります。
AIのエネルギーと水への需要の高まり
過去10年間、クラウドコンピューティングとデジタルサービスへの需要により、エネルギー最適化に注目が集まり、最新のデータセンターではエネルギー効率の高いハードウェアや高度な冷却システムの採用が進んだことで、業界全体の電力使用効率の平均値が改善されてきました。しかし現実には、データセンターによって稼働するAIのエネルギー需要は、現在の効率向上を大きく上回っています。
ChatGPTへの1回の問い合わせは約ウェブ検索の5倍の電力を消費します、また、GPT-3のような単一の言語モデルを学習させるには、米国の130世帯が1年間に消費する電力量に相当する電力が使われると推定されています。
次に、AI画像生成のエネルギー消費について見ると、AIモデルが1,000件のプロンプトに応じてテキストを生成する際には、スマートフォンのフル充電の16%もの電力が必要となる一方、画像の生成には、フル充電の100%に相当する電力が必要です。
AIの運用には、データセンターが最適な動作温度を維持するための冷却システムが必要となるため、多量の水も必要です。GPT-3は、約16オンス入りボトル1本分の水を、10〜50件の応答ごとに準備するために使用すると推定されています。数十億件ものクエリを考慮すると、この量は急速に積み上がります。その結果、AIによる年間の水の取水量は2027年までに66億立方メートルに達すると予測されています。
最後に、建設や保守を含む運用上の物流は、最大でデータセンターの生涯排出量の3分の2を占めます。建物インフラの建設、IT機器の製造、データセンターに必要な半導体製造に伴う排出も、AIの環境負荷に大きく寄与しています。
AIのワークロードが拡大するにつれ、その電力需要も増加します。世界銀行は、AIを含むより広範な産業分類である情報通信技術が、現在、世界の排出量の少なくとも1.7%を占めると推定しています。この割合は小さく見えるかもしれませんが、現在の数値は現在報告されているAIの利用状況のみを反映しており、将来の実際の消費量は反映していません。
AIの導入は加速し続けており、さらに世界的なデジタル普及、クラウドストレージの拡大、モノのインターネットの普及、ならびに暗号資産やブロックチェーン技術の普及拡大を考慮すると、環境効率を織り込んだとしても、気候変動への総合的な影響は大幅に大きくなる可能性があります。
現在の成長軌道が続くと、国際エネルギー機関（IEA）は、世界のデータセンターが2026年には最大で1,000TWhの電力を消費する可能性があると予測しています――2022年から400%増加した数値です。
一方、大手テクノロジー企業の報告もこれらの予測を裏付けています。GoogleとMicrosoftは最近、排出量の前年比増加を開示し、これらの傾向が気候変動へのコミットメントに課題をもたらしていると警告しています。とはいえ、多くの企業は、エネルギー利用による影響に対処する新たな方法の開発を続けています。
AIのエネルギー消費による影響の緩和
クラウドコンピューティングとAI開発に関わる多くの著名な組織は、排出量と気候変動への対策について強い姿勢を打ち出しています。例えば、次のとおりです：
Amazonは、事業運営における世界全体のエネルギー消費量の100%を、再生可能エネルギーシステムによって発電された電力でまかなっています。
Microsoftは、サプライヤー行動規範を策定し、2030年までに100%カーボンフリー電力へ移行するようサプライヤーに求めるとともに、自社も同様の取り組みを約束しています。
Googleは、引き続き次の目標に取り組んでいます：2030年までにカーボンフリー電力に依存することを目指しており、また自社のAIモデルの効率性とデータセンターのエネルギー消費の改善に向けた取り組みを開始しています。
OpenAIの創業者サム・アルトマン氏は、Exowattに2,000万ドルを出資しており、同社は太陽光発電を活用して、OpenAIのデータセンターの需要を満たす手助けをしています。
Salesforceは、企業にAI関連の排出量データの報告を義務付ける新たな規制を求めるロビー活動を行っていることを明らかにしており、効率基準とともに、同社の「持続可能なAI政策の優先課題」イニシアチブの一環として、効率基準の策定も求めています。
AIの開発とコンピューティング基盤への継続的な投資が進む中、業界のリーダーの取り組みを参考にすることは、エネルギー管理の改善と排出削減に向けた示唆を得る助けになります。
AIのエネルギー消費の削減
持続可能な未来の構築に向けた世界的な取り組みの一環として、AI利用による環境影響への対処の必要性を考える中で、あらゆる規模の組織は次の方法で貢献することができます：
1. 排出量と削減の取り組みを測定する
ツールを活用して、時間の経過に伴う排出量を測定、分析、報告する
サプライヤーと協力し、自社のAI利用がどのようにエネルギー消費につながるかを把握する
2. 効率的なAIモデルを使用し、AIワークフローを最適化する
事前学習済みモデルとAPIを活用する
可能な限り、モデルを圧縮したり、バッチ処理を利用したりする
3. ISO 42001の要件に準拠する
どのISO 42001規格が組織のAIマネジメントシステムに影響するかを判断する際には、気候変動を関連する要因として含めてください
以下のAIシステム影響評価を実施してください。この評価では、環境の持続可能性への影響を含め、AIシステムが社会に与える影響を評価します。
4. 持続可能なベンダーと提携する
再生可能エネルギーまたはカーボンフリーエネルギーへの移行を約束し、持続可能性の指標と目標を公表しているAIおよびクラウドプラットフォームを利用する
ISO 14001およびISO 42001の認証を取得しているベンダーを選定してください。この認証は、持続可能性のパフォーマンス向上と倫理的なAIシステムの利用への取り組みを示すものです。
5. 全社的な持続可能性の文化を醸成する
事業およびAI運用に関連する排出量、エネルギー需要、水の使用について、従業員を教育し、研修を行う
従業員から持続可能性に関連する取り組みのアイデアを募り、そうした施策の実施を主導するための環境持続可能性の従業員リソースグループを設立する
顧客やサプライヤーと連携し、エネルギー使用量と排出量を抑制する方法について協力する
AIがもたらす環境へのプラスの影響
AIが環境に否定できない影響を与えているという公の議論がある一方で、多くの人はAIが気候変動との闘いにおいて強力なツールにもなり得ると主張しており、その見方は正しいと言えます。
AIは、大量のデータを迅速かつ効果的に分析し、気候変動の傾向や排出削減策の効果に関する知見を提供することで、より迅速な行動につなげることができます。AIが気候変動との闘いにプラスに貢献するためのその他の機能には、次のようなものがあります：
極端な気象による気候リスクへの理解を深めること
気候シナリオのモデル化
資源の活用と管理の改善
持続可能でエネルギー効率の高い新素材の開発の促進
需要を予測し業務を最適化することによるカーボンフットプリントの削減
サプライチェーンの排出量計算の精度を向上させるための製品のライフサイクルアセスメントの策定
AIによる排出への対策
AIによる排出に対処しようとする組織にとって、投資家、サプライヤー、消費者の持続可能性への期待を把握し続け、エネルギー利用と排出量を追跡・報告することがベストプラクティスです。
第三者保証の対象となる年間排出量インベントリを公表すること、またはISO 14001認証を取得することは、持続可能性への取り組みをステークホルダーに示すものであり、ISO 42001認証は、倫理的で信頼性が高く、説明責任を果たすAIシステムの利用への取り組みも示します。また、進化する持続可能性およびAI関連の新たな規制に常に対応していくことも極めて重要です。
AIのエネルギーと水の消費は、メディアにおいても、自社の野心的な気候目標への影響を感じている大手ICT企業においても、依然として注目の話題です。スタートアップから世界的企業まで、誰もがAI利用によって生じる資源消費と排出量を抑制し、地球を守るための努力を行う必要があります。
主要企業が講じている対策について学び、実践的な戦略を採用することで、組織がAI戦略と持続可能性の目標を整合させるために今日から取ることのできる具体的な措置があります。今こそ行動すべき時です。
