【ニュースレター】AIによる急増するエネルギー需要とテック大手企業の気候課題
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【ニュースレター】AIによる急増するエネルギー需要とテック大手企業の気候課題
※この記事はBeehiivで発行されているNestgen Newsletterの英語記事を日本語に訳したものです。
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AIで急拡大するデータセンターの電力消費
人工知能（AI）の急速な普及により、データセンターの電力使用量が大幅に増加しています。アナリストによると、AIを活用したコンピューティングの拡大により、2030年までにデータセンターの電力需要が現在比で約160%増えると見込まれています (Ref)。ゴールドマン・サックスの分析では、この10年の終わりまでに、AIが「非常に高い」電力を要するため、アメリカのデータセンターの電力使用が米国全体の約8%に達する可能性があると警告しています。これは現状のおよそ2.5倍に相当します (Ref)。さらに、国際エネルギー機関（IEA）も、2022年から2026年にかけて世界のデータセンターの電力需要が倍増する可能性があると指摘しており、その一因としてAIの導入が挙げられています (Ref)。実際、大規模なAIモデルの稼働は従来のコンピューティングよりもはるかに電力を消費し、たとえばChatGPTの1回の問い合わせが標準的なGoogle検索の約10倍のエネルギーを要する（約2.9Wh対0.3Wh）という報告もあります (Ref)。AIサービスを急拡大する企業が相次ぎ、ハイパースケール級のデータセンターの数や規模も急増しています。中には100メガワット以上を消費する施設もあり、これは数十万世帯分の電力に相当します (Ref)。
こうした動向は、電力網への負荷を高める一方で、環境への影響を懸念させる要因となっています。データセンターはすでに世界の総電力消費量の1～2%を占めており、航空業界に匹敵する割合とも言われています (Ref)。特にテック産業が集積する地域ではさらに比率が高く、少なくとも5つの米国州ではデータセンターが地域の総電力消費の10%以上を、アイルランドでは全国電力需要の20%以上を占めるに至っています (Ref)。2030年までにデータセンターが世界の電力の20%を消費する可能性も指摘されており (Ref)、電力網の安定性や気候変動対策の面で無視できない課題となっています。
MicrosoftとGoogleで拡大するカーボンフットプリント
大手テック企業のMicrosoftやGoogleでは、AIに不可欠な大規模データセンターの増設に伴い、温室効果ガス排出量が急増していることが報告されています。Googleが公表した2023年の運用による排出量は1,430万トンのCO₂で、前年より13%増加、2019年比では48%の増加となりました (Ref)。Googleはこの急増の主因として、**「AIを支えるデータセンター拡張」を挙げています (Ref)。同社の最新の環境報告書でも、「計算需要が増える一方で排出量を削減するという課題」**に直面していると認めており、2023年にはデータセンターの電力使用量が17%増加したとしています。再生可能エネルギーの導入を継続しているにもかかわらず、AI需要の増加に効率化やグリーン電力の導入が追いついていない状況です (Ref)。
Microsoftも同様の傾向が見られます。2023年度のサステナビリティレポートによると、同社の温室効果ガス排出量（スコープ1、2、3合計）は、気候目標の基準年となる2020年以降で約29%増加しています (Ref)。そのうち96%以上が間接排出（スコープ3）であり、大半は製造工程や、急増するクラウドおよびAI需要に対応するためのデータセンターやハードウェアの建設に由来しています (Ref)。OpenAIのGPTシリーズなどクラウド上のAIサービス基盤を拡張するタイミングとも重なり、AI成長が排出量増加の主要要因になっていると考えられます (Ref)。また、AIサーバの集積により冷却需要が増えた結果、Microsoftの水使用量も2020年比で約87%増（約21億ガロン）に達しており、これも意図せざる副作用と言えます (Ref) (Ref)。
再生可能エネルギーを大規模に導入していても、両社とも膨大な電力量を消費しているのが実情です。Googleのデータセンターは2023年に約24TWh（テラワット時）を使用しており、これは世界のデータセンター消費全体の7～10%に相当するとされます (Ref)。Microsoftは単一の統計値を公表していないものの、クラウド事業の拡大や（2028年までにAIデータセンターへ800億ドルを投資すると発表）などの動向を踏まえると、同等規模の電力需要があると推察されます (Ref) (Ref)。ある分析によると、2022年時点で大手4社（Amazon、Alphabet/Google、Meta、Microsoft）のスコープ1・2排出量合計は3,200万トンにも及び、デンマークの年間排出量を上回ると試算されています (Ref) (Ref)。しかもこのフットプリントは年々増加しており、各社が掲げる気候目標との整合性が厳しく問われています。
気候コミットメントと現実とのギャップ
テック大手は意欲的な気候目標を掲げていますが、AIのエネルギー需要の急拡大によって進捗が阻まれているのが実状です。Googleは2030年までにネットゼロ排出（運用と電力使用を含む全排出量の削減またはオフセット）を目指すと公言しています。また、「2030年までに24時間365日カーボンフリーの電力で稼働する」という業界をリードする目標を打ち出しており、世界中のあらゆる拠点・あらゆる時間帯において、使用電力を地元のクリーン電源で賄う意図を示しています (Ref)。しかし、2019年以降49%も排出量が増加している（ネットゼロ計画の基準年）事実から、その難しさがうかがえます (Ref) (Ref)。2024年の環境報告書でも、2030年のネットゼロ達成は「容易ではない」と率直に述べており、AIの需要増がクリーンエネルギー導入ペースを上回っているのが実態だとしています (Ref) (Ref)。たとえば、Googleは2017年以降「年間ベース」での消費電力の100%を再生可能エネルギーで購入してきましたが、それでも排出量は増加しています。なぜなら、年間合計のクリーン電力購入が実際の稼働時間ごとの化石燃料使用を必ずしも置き換えるわけではないからです (Ref)。このギャップを埋めるため、Googleは先進的なエネルギー貯蔵や小型モジュール炉（SMR）の2030年稼働計画などにも投資を拡大していますが (Ref)、AI需要が加速する中で排出量の伸びを抑えるのは容易ではありません。
Microsoftも2030年までにカーボンニュートラル（さらには“カーボンネガティブ”）を実現すると宣言しており、スコープ3排出量も2020年比で半減させる目標を掲げています (Ref) (Ref)。ところが実際には、2023年時点でスコープ3排出量は31%ほど増加しており、削減どころか目標と逆行しています。その主因はデータセンター拡張に伴う間接排出の増大です (Ref) (Ref)。Microsoft自身もスコープ1・2の削減は進んでいるとしながら、スコープ3については「未達に陥っている」と認めています (Ref)。AIインフラ整備により2030年のカーボンネガティブ目標は「さらに困難になった」との見方もあり (Ref)、投資家からの疑念が高まっています。実際、企業の気候目標を検証するScience-Based Targets initiative（SBTi）は2024年3月にMicrosoftのネットゼロ目標の認証を取り消し、2030年達成に向けた具体的戦略の不足を指摘しました (Ref)。Microsoftはなおも「コミットメントは揺るがない」と表明していますが (Ref)、進捗は厳しく監視されています。
ほかのテック企業も同様の課題に直面しています。MetaやAmazonも、それぞれ2030年・2040年のネットゼロ目標を掲げていますが、AIやクラウドの拡大に伴って排出量が増加傾向にあるのが実情です (Ref) (Ref)。特にAmazonの排出量は、EコマースやAWSの成長なども重なり、2019年から2022年にかけて40%増に達して一時は年間7,130万トンを記録し、2023年にわずかに減少したものの依然として業界最大規模です (Ref)。ESGアナリストの間では「AIブームがこれら企業の気候目標を脅かす」との声が強まっており、データセンター由来の排出量が企業のグリーン施策の拡大ペースを上回っていると指摘されています (Ref)。つまり、AI時代においてテック大手の気候公約と実際の排出動向のギャップが拡大しているという懸念です。こうした乖離が進めば、企業の姿勢が「グリーンウォッシング」ではないかという批判も免れないでしょう。
投資家や規制当局による透明性への要求
AIに伴う排出量の急増を受け、サステナビリティを重視する投資家や規制当局は強い警戒感を示しています。特に過去2年間で、テック企業に対しAIやデータセンターの環境負荷を開示するよう求める株主提案がかつてない数で提出されました。たとえばAlphabet（Googleの親会社）では、Trillium Asset Managementなどが率いる投資家グループが2024年に株主提案を提出し、「データセンターに関する気候移行計画の開示」を求めています (Ref) (Ref)。そこでは、2023年の排出量13%増や、AIの電力需要が「再エネ導入を上回るペースで拡大」している点に言及し、Googleが2030年ネットゼロをどのように実現するのか、シナリオ分析やリスク対応策の開示を求めています (Ref) (Ref)。Amazonでも2024年の株主総会で、AI拡大が同社の気候公約に与える影響を報告するよう求める議案が出されましたが (Ref) (Ref)、経営陣が反対し投資家の過半数も否決に回ったため、採択は見送られました (Ref)。とはいえ、こうしたESG投資家の声は今後も高まると見られています。
企業個別の動向だけでなく、AI関連排出の開示を包括的に強化する動きも広がっています。As You SowやResponsible Investorなどの団体は、AIを支えるデータセンターは「気候目標に対する重大リスク」としており、エネルギー使用量やカーボンフットプリント、それをどう軽減するかの具体的施策を企業が詳細に公表するよう求めています (Ref) (Ref)。環境保護団体に限らず、大手機関投資家も「炭素コストを過小評価すれば将来的な規制リスクや評判リスクが株主価値に影響する」と懸念を示しています。
規制当局や政策立案者も動き始めています。米国では、一部の州議会がデータセンターの排出量を抑制する法案を提案しました。全米最大のデータセンター集積地であるバージニア州では、2023～2024年にかけて、データセンターの税制優遇をエネルギー効率や再生可能エネルギー利用の達成度に紐づける案や、四半期ごとのエネルギー使用量を公表させる案などが検討されました (Ref)。業界の反発もあり実施は先送りとなりましたが、こうした法案が出てきたこと自体、規制当局がデータセンター問題を重視し始めた象徴と言えます (Ref)。ニューヨーク州では、州の気候法（Climate Leadership and Community Protection Act）に適合する形でデータセンターの成長を管理すべきとの声があり、「Sustainable Data Centers Act」と呼ばれる法案で、データセンターが州のクリーン電力目標に合致する再エネ調達を義務付けようという動きがあります (Ref)。また、ミシガン州では、データセンター設備に対する税優遇策を付与する代わりに、新設施設には可能な限り再エネを調達し、将来は90%のクリーン電力利用を認証することを条件とする法律が成立しました (Ref)。これらの動きは、AI由来の電力需要の拡大が地域・国家レベルの気候政策を脅かし得るとの警戒感が背景にあります。
国際的にも、監視と議論が進んでいます。イギリスでは、専門家やNGOが「AIの普及に伴い大手テック企業のデータセンター電力・水使用量を公表させるべき」と政府に提言しており、透明性がなければ排出抑制を確実に行えないとの声が上がっています (Ref)。EUでは新たな企業サステナビリティ報告指令（CSRD）が施行間近であり、これによって大企業はエネルギー使用量やスコープ1～3排出量をより詳細に開示しなければならなくなります。この制度により、テック企業のAI供給網の実際のカーボンフットプリントが明らかになる可能性があります (Ref) (Ref)。また、IEAなど国際機関もハイレベルな対話の場を設けており、近く開催予定の「Global Conference on Energy & AI」などでAIイノベーションと気候目標の両立に向けた政策ガイドが検討される見通しです (Ref)。
懸念されるのは、もしAIの拡大が制約なく進み、かつ排出実態が不透明なままなら、テック企業の「気候コミットメント」と矛盾する状況が生まれかねないことです。規制当局は、企業がネットゼロを謳いながら実際には化石燃料由来の電力に依存しているのではないか、あるいはサプライヤーや電力網に排出を押し付けているのではないかという「見せかけの削減」を懸念しています。そこで投資家や監視団体は、スローガンではなく、具体的なデータ公開と信頼できる削減計画を求めています。環境団体の連合は「AIが気候変動を解決する」という楽観論について、「まずはAIが自ら生む炭素やエネルギー負荷を削減しない限り、的外れだ」と批判しています (Ref)。つまり、AIのエネルギー使用量に対する透明性と説明責任が、いまや気候目標を守るうえで不可欠だと見なされつつあるのです。
再生可能エネルギー投資とクリーン電力イニシアチブ
テック企業は、AIによる電力需要を相殺すべく再生可能エネルギーへの巨額投資を進めています。 MicrosoftやGoogleは世界でも最大級の再エネ購入企業であり、とりわけGoogleは2017年に「年間電力使用量の100%を再エネで調達」を最初に達成したメジャー企業となりました (Ref)。さらに2030年までに、どの拠点でも「24時間365日カーボンフリー電力」を実現するという、より野心的な目標を掲げています (Ref)。実際に、データセンター周辺地域の太陽光・風力・地熱発電など多数の長期PPA（Power Purchase Agreement）を締結し、1.5GW規模の小型モジュール炉開発にもパートナーとして投資を行っています (Ref)。Googleはかつて「アンバンドル型の再エネ証書（REC）」を大量購入していた時期がありましたが、現実には化石燃料を使いながら「紙上では100%再エネ」とするだけの方法では意味が薄いとして、近年は実際にグリッドへ新規クリーン電源を追加する取り組みに力を入れています (Ref)。
Microsoftも再エネ調達を加速させており、2023年には企業としては過去最大級となる10.5GWの再エネ契約（Brookfield Renewableとの長期PPA）を発表し、2026～2030年にかけてデータセンターへカーボンフリー電力を供給する計画です (Ref) (Ref)。Microsoft全体では2023年時点で21カ国にわたり約20GWもの再エネ容量を確保しており (Ref)、2025年までに100%カーボンフリー電力を実現するとしています (Ref) (Ref)。Amazonも排出量が大きい一方で、2023年には風力や太陽光への投資で24.8GWの再エネ容量を追加し、企業単独では世界最大の再エネ購入者となっています (Ref) (Ref)。Metaなどほかのクラウド企業も数ギガワット規模の再エネ契約を相次ぎ締結しており、総じてテック業界が世界の再エネ市場を牽引しているのは確かです。
しかし、これらの再エネ調達戦略の効果に疑問も呈されています。ひとつは「時間帯」と「場所」の問題で、データセンターは24時間稼働し続けるのに対し、風力や太陽光は時間帯や気象条件に大きく左右されます。年間ベースで再エネを過剰購入しても、ピーク時に化石燃料電力を使っている現実は変わらない場合があります。この課題に対しては、Googleが進めるような24時間単位での需要と再エネのマッチングや、バッテリーを活用した蓄電が鍵となります (Ref) (Ref)。
もうひとつはアンバンドル型REC（再エネ証書）への依存が「グリーンウォッシング」につながるリスクです。アンバンドル型RECは、実際の電気とは別に「再エネ分の環境価値」だけを売買する仕組みで、地理的にも時間帯的にもまったく異なる場所で生まれた再エネ証書を購入して「100%再エネ」を名乗ることが可能になります。Bloombergの分析によれば、Microsoftは2022年時点の「再エネ電力」の51%を、Amazonは52%をアンバンドル型RECに頼っていたとの報道もあります (Ref) (Ref)。こうした「書類上のクリーン化」は温室効果ガスの会計上は許容されますが、実際には化石燃料による電力を使い続けている可能性が高く、「物理的な現実と合わない」との批判が強まっています (Ref)。もしこれらのRECを差し引かなければ、たとえばAmazonの2022年排出量は報告値より約850万トン多く（3倍相当）、Microsoftは約330万トン多いと推定されています (Ref)。Googleは数年前にアンバンドル型RECの利用を廃止し、直接的なクリーン電力契約に切り替えました (Ref)。MicrosoftやAmazonも将来的にはアンバンドル型RECから撤退し、自社での再エネ発電や実質的なクリーン電力調達を目指すと表明しています (Ref)。重要なのは、単なるオフセットではなく、本当に化石燃料の使用を削減する「追加性」のある再エネ投資でなければ、AIの排出増を本質的には抑えられないという点です (Ref) (Ref)。
エネルギー効率化されたAIモデルとインフラ
AIの環境負荷を抑えるもう一つの柱は、AI自体のエネルギー効率を高めることです。データセンター業界やAI研究者は、消費電力あたりの計算性能（ワット当たりの処理量）を向上させようと、さまざまな技術革新を進めています。ハードウェア面では、GoogleのTPUなど専用アクセラレータの活用や、サーバ構成・冷却方式の最適化が挙げられます。GPUやTPUといったAI向けチップは、汎用CPUに比べて機械学習タスクにおける計算効率が桁違いに高く、特にクラウド環境で大規模に運用すると顕著な省エネ効果を発揮します (Ref)。また、液浸冷却やAI制御による空調システムなど先進的な冷却技術を導入し、サーバ冷却に伴う電力浪費を削減する動きが加速しています。GoogleはDeepMindのAIを用いてデータセンター冷却を自動最適化した結果、冷却エネルギーを30%ほど削減できたと以前に報告しています (Ref)。
さらに近年は、AIモデルやソフトウェアそのものの軽量化も注目されています。AIを学習・推論する際に必要な計算量を根本的に減らそうという取り組みです。たとえばMITの研究チームは、モデル学習のプロセスを見直すことで、無駄な計算を回避できる可能性を示しました。途中段階で最終精度が見込めないモデルを早期に学習停止する「早期打ち切り」などの手法により、最終的な精度を犠牲にせずに学習コストを8割削減できるケースがあるとしています (Ref)。こうした学習スケジューリングや最適化によって、大規模モデル開発の電力使用を大幅に抑えられるのです。
一方、「カーボンアウェア」なAI運用の考え方も広がっています。電力の供給がクリーンな時間帯や地域に合わせてAIタスクを実行し、CO₂排出を最小化する仕組みです。すぐに終わらせる必要のないバッチ処理やモデル学習を、再生可能エネルギーの発電量が大きい時間帯にシフトするわけです。MicrosoftやGoogleなどは、クラウドプラットフォーム上でジョブスケジューリングを炭素強度に応じて最適化する取り組みを始めています。MITやNortheastern Universityの研究者が開発したCloverのようなオープンソースシステムでは、AIフレームワークが自動的に炭素強度を検知して最適な計算リソースやモデルを選択し、実験では最大80～90%のCO₂排出削減を達成したと報告されています (Ref) (Ref)。
また、モデル圧縮や量子化、知識蒸留といったAIアルゴリズム面での効率化研究も活発です。OpenAIのGPT-4は前世代よりもFLOPあたりの性能向上が図られ、Metaの新モデルも学習コストの削減を重視しています。データセンター事業者側でも「環境効率の向上」は優先度の高い課題となっており、ある調査では新技術導入の優先テーマとして「AI活用」よりも上に「サステナビリティ改善」が挙げられていました (Ref)。
IEAも指摘するように、効率化はAIの電力需要を「ある程度」緩和できるものの、2030年までの需要増を完全に打ち消すには至らないと考えられています (Ref)。とはいえ、効率化はコスト削減にも直結するため、企業にとってもインセンティブが大きいのも事実です。専門家の試算では、既存の最良手法（高効率冷却、先進チップ、スマートスケジューリングなど）を広く導入するだけで、世界のデータセンターの電力使用を10～20%程度は削減可能とされます (Ref) (Ref)。これは大きな効果です。1ワットあたりの処理能力を上げれば、それだけ排出量削減にもつながります。
まとめると、MicrosoftやGoogleをはじめ多くの企業が「持続可能なAI」を掲げ、少ないエネルギーで多くの計算を可能にするためにさまざまな技術開発を進めています。これはプロセッサの省電力化からアルゴリズム効率化まで幅広い取り組みを含み、積み重ねることで大きな効果を生みます。ただし、効率化が進んで計算コストが下がると、逆に利用量が激増して総エネルギー使用が増える「ジェボンズのパラドックス」が懸念される面もあり、単独の手段で解決には至りません。最終的には、効率性向上と利用の抑制・優先順位付けを組み合わせ、AIのメリットを活かしつつ気候への負荷を抑えるかたちを模索する必要があるでしょう。
カーボンオフセットと除去、そしてグリーンウォッシングの懸念
短期的に排出をゼロにするのが難しい現状で、テック企業はカーボンオフセットやカーボンリムーバル（炭素除去）に頼る傾向があります。Googleは2007年以来「カーボンニュートラル」を標榜しており、削減できない分をオフセット購入で補ってきました。Microsoftも2012年に社内カーボン料金を導入し、排出削減プロジェクトをファンドで支援しています。近年では、より恒久的な除去を目指す直接空気回収（DAC）や森林再生などの自然ベース解決策に注目が集まっています。
特にMicrosoftは、炭素除去クレジットの大規模購入に舵を切っており、2024年7月にはOccidental Petroleumの子会社1PointFiveと契約し、2025～2030年の間に50万トンのCO₂をDACで除去する計画を発表しました (Ref)。これはDACベースの契約としては史上最大規模と謳われています (Ref)。さらにMicrosoftは今後15年間で合計500万トン以上のカーボンリムーバルを契約しており、2030年に排出より多くの炭素を除去する（カーボンネガティブ）という公約達成をめざしています (Ref) (Ref)。これはAIデータセンターなどで今後も不可避な排出を補填する狙いです。Googleも植林・森林再生などのオフセットを長年実施し、最近ではDACにも興味を示していますが、できるだけ再エネ導入で直に削減した上で残余排出をオフセットする方針をとっています。
もっとも、オフセットや除去に依存することは、排出が増え続ける中で「グリーンウォッシング」に陥る危険があるとも指摘されています。高品質な炭素除去はまだ黎明期で量的に限界があり、Microsoftが契約した50万トンのDACでも、同社の年間スコープ3排出（2021年時点で約1,600万トン）を賄うには遠く及びません (Ref) (Ref)。AIの普及で排出が年率10～15%増加するような状況が続けば、どれだけ除去を拡大しても追いつかない懸念があります。また、多くのオフセット（植林など）はCO₂を吸収しきるまで時間がかかり、化石燃料を燃やした際の瞬時な排出とタイミングが合わないという課題もあります。結果として、「実際は排出が増加しているのに、帳簿上はネットゼロを達成」といった見かけだけの対策になりかねないのです (Ref) (Ref)。
実際、SBTiがMicrosoftを含む200社以上のネットゼロ認証を取り消したのも、「削減そのもののロードマップが乏しく、オフセット頼み」と見なされたからです (Ref)。環境保護団体も、AIによる排出増を「気候行動への脅威」と指摘し、オフセットだけでは現実の大気中CO₂削減にはならないと批判しています (Ref) (Ref)。投資家も同様に、どの程度が実質的な排出削減で、どの程度がオフセットなのかを明確に区別してほしいと求め始めています。
Googleの方針は興味深い対比を示します。Googleは数年前にアンバンドル型RECや安易なオフセットを公式に「実質削減にはならない」として排除し、運用そのものをクリーン電力で賄うことを目標とし、最後の手段としてカーボンリムーバルを検討する姿勢を打ち出しました (Ref)。その結果、短期的には排出が増えた数字が表面化しましたが、安易な手段に逃げず真の脱炭素を追求する姿勢として比較的評価されることもあります。一方、オフセットを多用する企業は「会計上の削減」に頼り、実際の化石燃料利用を継続しているのではないかとの批判にさらされがちです。
ただし、カーボンオフセットや除去は適切に使えばAIの環境影響を緩和する有力な手段でもあります。現時点では排出を完全に排除できない部分やサプライチェーン由来の排出を埋め合わせるには、一定の役割があるでしょう。MicrosoftのDAC投資などは、この技術を商業規模に引き上げるうえでも重要な意義を持ち得ます。要は「どの程度、どのタイミングで利用するか」がポイントであり、真の削減策を先延ばしする免罪符として悪用すればグリーンウォッシングになるのは間違いありません。
現状では、多くのテック企業が再生可能エネルギーや効率化の実装と並行してオフセットを利用している段階です。これらの投資が進むにつれ、排出がピークアウトして減少に転じ、それをオフセットが埋め合わせる形になれば正当化も可能です。しかし、排出自体が伸び続けてオフセットで帳消しにするだけでは、批判を受け続けるでしょう。Amazonの場合、気候基金の設立やオフセット事業の支援を打ち出す一方で、絶対排出量が高止まりしているため、社員や株主から「実態が伴っていない」と批判されることもしばしばです (Ref) (Ref)。
要するに、オフセットやカーボンリムーバルは諸刃の剣であり、戦略的に用いれば効果的ですが、排出が増加する中での「帳尻合わせ」に終始するのなら、実質的な温暖化対策とは見なされないということです。最適なのは、排出を徹底的に削減したうえで残余分だけをオフセットする形態でしょう。そこに向けてMicrosoftやGoogle、その他の企業も「まずは直接削減を優先する」と公言していますが、今後の行動がそれに見合うかが注目されます。投資家や監査機関の厳格な検証が、このプロセスで重要な役割を果たすでしょう。
AIの成長とサステナビリティの両立は可能か――取り組みの十分性
AIの爆発的成長と気候への責任をどう両立させるかは、テック大手にとって大きな試金石となっています。GoogleやMicrosoftは、社会やビジネスに多大な恩恵をもたらすAIを急速に普及させる一方で、電力・資源の消費が拡大し気候目標との矛盾を問われています。現状の対応は、評価に値する施策と、依然として残る懐疑の入り交じった状況と言えます。
前向きな面としては、こうした企業がここ数年でサステナビリティへの投資を大幅に拡充し、再生可能エネルギーインフラに数百億ドル単位で資金を注いでいる点は見逃せません。これにより自社のAIを支えるだけでなく、電力網全体のクリーン化も進みます。また、AIの省エネ化やカーボンアウェア化にも大きな研究開発リソースを投下し、実際に計算効率の向上など一定の成果を上げています。さらに企業は環境報告書で自らの未達や困難も含め詳細データを開示し、問題を顕在化させています。IDCのアナリストらも「こうした透明性は評価に値する」としており、10年前なら企業秘密とされたかもしれない情報がいまや公開されるようになってきました (Ref)。
逆に懸念されるのは、AI需要があまりに急激に拡大しており、たとえ一定の効率化や再エネ導入が進んでも絶対的な排出増を抑えきれない可能性です。現在もGoogleやMicrosoftで排出量の大幅増加が続いている点が、その象徴と言えます (Ref) (Ref)。「成長優先で後からグリーン化」という従来のアプローチを続ければ、2030年が迫る中で気候目標との乖離が決定的になる恐れがあります。また、一部の施策がPR主導で実際のインパクトは小さいのではないかという厳しい目もあり、投資家は中間目標や具体的なメトリクスを求め始めています。たとえば「AIワークロード1件あたりの排出量」を毎年どれだけ削減しているか、といった実績を公表することが望まれています。
将来的には、規制の動向も大きく影響してくるでしょう。自主的な努力で排出を抑えきれなければ、政府が新規データセンターや大型AIモデルに対して排出規制やライセンス条件を課すシナリオも考えられます。欧州連合（EU）はすでにAI法案とサステナビリティ報告指令を検討し、大規模AIのCO₂排出を報告・制限するような仕組みが将来導入される可能性も指摘されています (Ref) (Ref)。こうした規制が現実化すれば、企業のAI展開計画にも大きな影響を及ぼし得ます。
総じて、MicrosoftやGoogleの戦略は必要不可欠だがまだ十分とはいえない段階にあります。再エネ投資がAIの膨大な電力需要を相殺していなければ、排出量はもっと増えていたのは確かであり、一定の効果は認められます。ただし、AIの拡大ペースが想定以上に速いため、いくら効率化やグリーン電力を進めても追いつかないシナリオが懸念されるのです。そこで、真に「持続可能なAI」を目指すには、さらなる技術革新、再エネ拡充、透明性の徹底、そして必要に応じた公的規制も含めた総合的な取り組みが求められるでしょう。
この状況でグリーンウォッシングが最大のリスクになります。企業が「AIはクリーン」と宣伝する一方で、大きく増えた排出をオフセットで埋めるだけでは、本当の意味で持続可能とは言えません。幸い、MicrosoftやGoogleはレポートで増加の実態を認めており、自社の取り組みが追いついていない事実も開示しています (Ref) (Ref)。今後は、急拡大するAIの中でも、排出が削減傾向に転じていくかが真の試金石となるでしょう。それが実現すれば「持続可能なイノベーション」の先例になり得ますが、達成できなければ、企業が掲げる気候コミットメントとAI戦略の矛盾が表面化し、社会からの批判はさらに強まるかもしれません。
結論として、AI革命はテック企業の気候公約をかつてないほど厳しく試していると言えます。MicrosoftやGoogleなどは投資家・規制当局・世論の圧力を受けながら、AIによる恩恵を最大化しつつ気候への負荷を抑えようと試行錯誤しています。具体的には、再生可能エネルギーの大規模調達、エネルギー効率に優れたエンジニアリング、カーボンリムーバルへの投資など、多角的に取り組んでいるのが現状です。これらは間違いなく前向きなステップであり、業界でも最先端の事例と言えるでしょう。ただし、AIの電力需要は驚異的な速さで増しており、「十分かつ十分に早いか」という疑問は消えていません。今後数年の取り組みが、こうした企業が本当に排出を減少させ、グリーンウォッシング批判を退けることができるかを左右する重要な局面になるでしょう。もし気候目標との整合を証明できれば、持続可能なAIモデルの道筋を示し、ほかの産業界も追随する可能性があります。そうでなければ、AIブームが気候危機を一層深刻化させるという皮肉な事態にもなりかねません。
Sources:
- Goldman Sachs Research via Tulane University – AI will likely boost data center power demand over 150% by 2030 (Ref) (Ref)
- Husch Blackwell LLP – Renewable Energy and AI Data Centers (JD Supra, Jan. 2025) (Ref) (Ref)
- IDC Blog – Data Centers and Our Climate (Sept. 2024) (Ref) (Ref)
- Data Center Dynamics – Google emissions jump 48% in five years due to AI data center boom (July 2024) (Ref) (Ref)
- The Register – Microsoft’s carbon emissions up nearly 30% thanks to AI (May 2024) (Ref) (Ref)
- As You Sow (Trillium Asset Mgmt proposal) – Alphabet: Disclose Climate Transition Plan for Data Centers (Ref) (Ref)
- Sustainable Views (LSEG) – AI boom puts tech companies’ climate targets at risk (July 2024) (Ref) (Ref)
- Bloomberg (via EnergyConnects) – How Tech Companies Are Obscuring AI’s Real Carbon Footprint (Aug. 2024) (Ref) (Ref)
- MIT Sloan – AI has high data center energy costs — but there are solutions (Jan. 2025) (Ref) (Ref)
- Guardian / Responsible Investor – calls for mandatory reporting and investor proposals on AI emissions (Ref)