人工知能（AI）は世界の生産性とイノベーションを推進する原動力となっているが、稼働には相当量のエネルギーを必要とする。
しかし、AIは適応策、生物多様性の保護、循環型イノベーションを支えることで、他者の排出削減にも貢献できる。
今後の課題は、AIの急速な進歩をどう導き、よりクリーンで持続可能な未来を実現する原動力とするかだ。
人工知能（AI）は、歴史上ほぼすべての技術を上回る速さで進化している。わずか数年で、実験段階から世界の生産性とイノベーションを推進する原動力へと変貌した。
しかし、AIの影響力が増すにつれて、その影響をめぐる議論も広がっている。進歩を促す同じ技術がクリーンエネルギーへの移行も加速させるのか、それとも気候目標を損なうのか。
20市場のエネルギー分野のリーダー1,200人超を対象としたKPMGの世界調査では、AIが気候にもたらす潜在的な恩恵は、そのエネルギー消費をはるかに上回るとの見方が示された。本報告書「AIの二つの可能性：気候に好ましい成果を実現し、エネルギー転換を推進する」では、組織が持続可能性の推進にAIをどう活用しているか、またどの分野で取り組みを加速すべきかを探る。
気候変動対策を可能にし、エネルギー転換を加速するAI
AIは、他者の排出削減を支援することで生じるプラスの影響、すなわち「気候への貢献」を広げている。同時に、適応策、生物多様性の保護、循環型イノベーションを支えている。
KPMGの調査によると、回答者の62%は、2027年までに大手データ・AI事業者が再生可能エネルギーに直接投資し、クリーンエネルギーを自家発電する見通しだと考えている。システム全体では、AIがバリューチェーン全体の持続可能性に向けた実質的な進展を後押ししている。製造、輸送から農業、建築物に至るまで、企業が気候リスクへのエクスポージャーに対処し、プラスの価値を生み出すのに役立っている。
しかし、進展にはばらつきがある。インフラのボトルネック、政策の遅れ、資金調達の障壁が、勢いを鈍らせるおそれがある。この隔たりを埋めるうえで、2027年までの今後24カ月が決定的となる可能性が高い。
特に新興国で石炭火力発電所の廃止を急ぐなか、AIはエネルギーの未来を形作る重要な担い手となりつつある。国際エネルギー機関（IEA）によると、石炭は依然として世界の電力の主要な供給源であり、総発電量の3分の1超を占め、新興国ではその割合がさらに高い。
石炭へのこうした大きな依存は気候目標に深刻な脅威をもたらす。石炭火力発電は、残された1.5℃目標の炭素予算の半分を消費する見込みだからだ。石炭火力発電所を廃止・転換し、よりクリーンなエネルギーの選択肢への資金を確保するには、創意工夫に富む取り組みと幅広い関係者の積極的な連携が求められる。
世界経済フォーラムの「Coal to Cleanプラットフォームのような取り組みは、Growald Climate FundとKPMG in Singaporeの支援を受け、エネルギー、金融、市民社会の連携がいかに変革を促せるかを示している。
業界のリーダーを結集し、クリーンエネルギーの革新的な資金調達手法を開発し、賢明な投資機会を形作ることで、こうした取り組みは変化を促している。資金を呼び込み、石炭からよりクリーンなエネルギー源への移行を支える案件のパイプラインを築いている。この過程でAIは不可欠であり、石炭火力発電所の廃止に合わせて、送電網運用者による効率向上、エネルギー需要の予測、再生可能エネルギーの統合を支援する。
AIエネルギー市場が世界のエネルギー生産を再構築する見通し
KPMGの調査によると、調査対象の経営幹部の大半は今後3年以内に大きな構造変化が起きると予想し、2027年に向けて計画サイクルを加速させている。その頃までにAI関連エネルギー市場は転換点を迎え、需要の増加、新たな供給モデル、進化するインフラによって、世界のエネルギー生産と利用が再構築されていると見込まれる。
2027年以降は、希少性が市場を左右する可能性が高い。送電網の容量不足、許認可手続きの混雑、再生可能エネルギー資産をめぐる競争の激化により、コストは急上昇すると予想される。
移行を迅速に受け入れる組織は、柔軟性の向上と、より予測しやすいコストの恩恵を受けるだろう。一方、対応を先送りする組織は、価格の上昇や機会の減少に直面する可能性がある。
AIのエネルギー消費は現実のものだが、気候への貢献はそれをはるかに上回る。AIは送電網運用者による需要予測と再生可能エネルギー供給のリアルタイム調整、産業効率の最適化、気候モデリングの高度化、廃棄物の削減、クリーンエネルギー導入の加速を支援している。
エネルギー転換が始まってから30年、経済性と倫理が初めて一致し始めている。AIの急速な成長が経済的な必要性を生み出し、ついにクリーンエネルギーの大規模導入を止められないものにする可能性がある。
エネルギー転換の加速を阻む障壁
AIの可能性に対する強い期待がある一方、KPMGの報告書は根強い障壁を指摘している。
コミットメントの隔たり：調査対象の経営幹部の96%が、再生可能エネルギーで将来のAI需要を満たせると考えている。しかし、導入が遅れたりコストが増えたりしてもクリーン電力の使用を必須とする意思があるのは、わずか13%にとどまる。
時間軸の課題：AIは数カ月で規模を拡大できるが、再生可能エネルギーのインフラ整備には何年もかかる。許認可、送電網への接続、建設には依然として3～5年を要し、AI主導の需要とクリーンエネルギー供給の不一致を招くおそれがある。
インフラの制約：老朽化した送電システムと容量への投資不足により、送電網への接続が新たなボトルネックとなっている。
政策の停滞：AIが急速に進む一方で、公共政策は追いつけずにいる。政策の停滞は不確実性を生み、投資判断を遅らせる可能性がある。
資金調達とコストの課題：コストの高さと資金不足はプロジェクトを停滞させかねない。その一方で、イノベーターは再生可能エネルギー導入に向けた金融モデルを刷新している。
主要な関係者が障壁を好機に変える方法
統合を進め、競争優位を確保する機会は急速に失われつつある。気候変動への移行を推進するうえでAIに重要な役割を担わせるには、エネルギーバリューチェーン全体で大胆かつ協調的な行動が必要だ。
ハイパースケーラー：需要のシグナルを発信し、必要に先んじて投資することで、エコシステムの成長を加速させる。
電力会社：AIを使ったリアルタイム予測と再生可能エネルギーの統合により、送電網を知能的で柔軟なシステムへと変革する。
開発事業者：クリーンエネルギーの供給を迅速に拡大し、柔軟な発電と蓄電でイノベーションを起こし、戦略的パートナーシップを築く。
投資家：AIを活用した統合型クリーンエネルギーソリューションに資本配分の優先順位を置く。
政府：政策枠組みを簡素化し、許認可を迅速化するとともに、送電網インフラへの民間投資を可能にする。
気候変動対策の進展を加速するAI
気候をめぐる議論では、AIは活用すべき能力ではなく、封じ込めるべき問題として語られることが多かった。
KPMGの調査は、さらに大きな可能性を示している。AIは気候変動対策の進展を脅かすものではなく、その進展を加速させる最大の力となる可能性が高い。
今後の課題は、AIを減速させることではなく、賢明に導くことだ。AIの進化する速度に合わせて、意欲、政策、イノベーションを連携させられれば、技術のエネルギー需要を、よりクリーンで持続可能な未来を実現する原動力にできる。
上記の知見は、2025年11月時点のデータおよび報告書の調査結果に基づく。
