人工知能（AI）は、期限の迫る気候危機から人類を救うことができるかもしれない「最終兵器」だと言われています。環境に優しい生活を可能にし、不要な二酸化炭素の排出を削減し、大気が自然な均衡を取り戻すための新たな方法を考案してくれる可能性を秘めています。

ただ、ひとつだけ問題があります。AI自体が、二酸化炭素排出に多大な影響を及ぼしているのです。

AIモデルの開発と運用は、現代社会において最もエネルギーを大量消費する活動のひとつになりつつあります。今日、標準的なデータセンターは、1ヶ所で10万世帯と同程度の電力量を消費しています[1]。これが憂慮すべきことに聞こえるとしたら、まだまだ序の口です。現在開発中の最大規模のデータセンターは、その20倍、つまり200万世帯に匹敵する驚くべき量の電力を使用することが見込まれています。じきにデータセンターは、例えば電力に飢えたアルミニウム製錬所と同様に、電力網から大量のエネルギーを奪うことになるでしょう。

しかし、これほどの電力をどこから賄うのだろうかという懸念は、それほど大きな障害になっていません。データセンターへの投資は、2024年に世界で0.5兆米ドルに達し、わずか2年のうちに倍増しました[2]。

2024年、データセンターは世界のエネルギー消費量の1.5%を占め、温室効果ガスは全体の1%を放出しました[3]。しかしなお、データセンターのエネルギー使用量は、世界全体の電力消費量の増加率よりも4倍速で増えており、その勢いが衰える気配はありません。実際、世界の企業の3分の2が、今後2年間で生成AIへの大規模投資を計画しています[4]。この軌道を考えると、AIは2030年までに世界のエネルギー消費量全体の最大8%を消費するようになる可能性があります[5]。

その時点までに、AIのエネルギー消費量は945TWhまで上昇するだろうと国際エネルギー機関（IEA）は予測しています。これは、中規模の工業国家の年間エネルギー消費量に匹敵します[6]。国際的なAI開発の中心地である米国では、データセンターの電力量は2030年までに化学製品、セメント、鉄鋼の製造に使用される電力量の合計を上回ります。

ウォール街は、こうした動向についても従来通りしっかりと注目しています。AIは今や、米国の株式市場を動かす非常に強力な原動力となっています。2022年、ChatGPTなど初めての実用AIモデルが登場して以来、S&P 500の時価総額の成長額（約12兆米ドル）のうち65%は、AIを自社の主要機能に取り入れている企業によって達成されています[7]。昨年、AIに注力する米国のスタートアップ企業の評価額中央値は55億米ドルに達し、これは、その他の一般的なスタートアップ企業の5倍にあたります。

もちろん、これは米国に限った話ではありません。米国以外でも、すべての先進経済国において、データセンターは2020年代の電力需要増加の5分の1以上を占めるだろうと予測されています[8]。

データセンターは、電力消費や冷却装置、燃料電池、発電機などによる直接的な影響だけでなく、高性能機器の製造、関連するクラウドサービス、使用済み機器の再処理といった間接的な形でも、環境に悪影響を与えます。こうしたさまざまな環境への影響が、気候変動や大気・水質汚染、資源の枯渇といった問題を一層深刻化させています。それではなぜ、温暖化対策という重大な課題において、AIがこれほど重要視されているのでしょうか？

AIによる環境への影響をどのように削減できるのか？

データセンターが世界の電力網にこれほど大きな損失を招いているにもかかわらず、AIが気候変動の形勢を好転させる可能性について、科学者たちは慎重ながらも楽観的な姿勢を崩していません。

現在、40億人が気候変動の影響を受けやすい地域に住んでおり、2030年以降、熱ストレス、栄養失調、病気などが原因で毎年新たに推定25万人が命を落とすと予測されています[9]。そのような状況においては、たとえ最大の味方が生身の人間ではなくデジタルな存在だったとしても、私たちには得られる助力のすべてが必要です。AIの急速な進化は、気候対策において画期的な変化をもたらすさまざまな取り組みの到来を予感させます。

  • グリーンエネルギー：再生可能エネルギー源が、世界のエネルギーミックスに占める割合をますます拡大させています。この傾向は今後も続き、2023年の13%から増加して、2030年にはエネルギー全体のほぼ20％を占めるようになるでしょう[10]。AIは、分散的な電力ネットワークのバランスを取るうえで欠くことのできない存在となり、不足しがちな電力供給を補うために、太陽光、風力、水力によるエネルギーを効率よく電力網に供給できるようになります。AIにより、かつてない効率でエネルギーが生成される可能性が生まれています。既存のインフラでも、遠隔センサーやAIを活用した管理システムを導入するだけで、175GWの送電容量を新たに確保できると考えられています[11]。
  • 天気予報：気候変動が激化するほど、脆弱な地域のコミュニティでは生活設計のために正確な天気予報が必要になります。干ばつが近づいているかどうかを知り、気候に適した種を植えたり作物を備蓄したりする必要がある人もいれば、ハリケーンや洪水が接近している場合、避難するための緊急警告が必要な人もいます。現時点で、AIは気象パターンの予測に非常に優れていることが示されており、最先端のツールを使用すると、従来のシステムよりも「何十倍も速く」正確な天気予報を出せるものもあります[12]。こうした迅速で正確な情報提供ができるかどうかが、時には人の命にかかわる違いとなるのです。
  • 排出の監視：AI搭載のソフトウェアは、金属、採鉱、石油、ガスといった深刻な汚染を出す産業の企業が、自社の排出量を追跡、削減するのに役立ちます。データとリアルタイムの衛生画像を組み合わせて分析することにより、排出監視の技術は、温室効果ガスのほぼ3分の1を占める重工業分野が排出量を20〜30%削減するのに役立つ可能性があります[13]。
  • 氷河融解と森林伐採：1880年以降、世界の海面水位は20cm以上上昇しており、2023年には過去最高を記録しました[14]。50年前と比べて、満潮時の洪水は3倍以上も発生しやすくなっています。このまま温室効果ガスの排出を続ければ、2100年ごろには、米国沿岸の海面水位が産業革命以前の水準より2m高くなる可能性があります。

氷山の監視は、この危機を世界に警告するためにも、ソリューションを戦略化するためにもきわめて重要です。そしてAIは、人間に比べて1万倍の速さで氷冠の変化を計算する能力を示しています。同様に、AIは森林伐採が世界の気候に与える影響を計算するのにも使用できます。2022年、国連食糧農業機関（FAO）は、その年の世界的な温室効果ガス排出のおよそ11%が森林伐採に起因しているとしました[15]。AIは、衛星データを使用して何百万ヘクタールもの土地をリアルタイムで精査し、特定の森林に貯蔵された二酸化炭素量に関する正確な知識も備えています。

  • リサイクル：廃棄物は温室効果ガスの原因の約16%を占めています[16]。現在、自動分類機が再利用可能な資材、すなわち紙類や缶、プラスチックを混合廃棄物から選別していますが、精度はまちまちです。AIは、このプロセスをほぼ完璧な精度で管理し、プラスチックの破片をナノレベルの規模で特定できることが期待されています。世界的に普及すれば、この技術は、年間何百万トンもの再利用可能な資材が誤って埋立地に送られるのを防ぐことができるかもしれません。

気候変動との闘いにおけるAIの重要性が明らかになったところで、今後の解決策について考えてみましょう。これほど大量のエネルギーを消費するAIなどの技術が、環境問題を悪化させることなく、どうやって持続可能な環境を形づくることができるのでしょうか？

規制の強化がよりクリーンなAIを促進する？

世界の企業の約90%が、今後数年でAIに大幅な投資を行う予定であるとしています。このうち75%の企業は、これがサステナビリティポリシーに反していることを認識しながらも、実際に二酸化炭素の排出増加を補うための対策を講じている企業は半数にも満たない状況です[17]。

国家レベルのサポートがあれば、企業は環境への悪影響を抑えながら、AIの潜在的なメリットを活用できるようになります。実際に、AIが多くの経済開発計画における基盤となるなか、政府もより環境に配慮したデータセンターに向けた法整備をはじめています。

アジアでは、2020年の韓国版ニューディールが、デジタルと環境保護の両立を目指して、優先事項のバランスを巧みに取っています。注目すべきは、全国にわたる大規模な環境に優しいデータセンター網の構築が提唱され、その資金が官民連携によって賄われるという点です。例えば、SK Broadband（SKブロードバンド）と群山の地方自治体が交わした契約では、2029年までに再生可能エネルギーで稼働する新規データセンター16ヶ所の建設が許可されています。これはセマングムデータセンター工業団地として知られています[18]。

一方で、新たなドイツのエネルギー効率法は、データセンターの廃熱の再利用を義務付けることを目的としています。ドイツにおけるデータセンターは、来年までに最低10%、2028年までに20%の熱再利用率を達成しなければなりません。ここでこの義務を果たすことができれば、これは他国の模範ともなりうる野心的な目標です。

欧州連合は、データセンターにより高い環境信頼性（グリーン・クレディビリティ）を与えるために、EU全体でデータセンターの持続可能性を評価する制度を導入するという、試験的な一歩を踏み出しました。エネルギー効率化指令の条項において、データセンターの運用者は毎年5月中旬までに、気候関連の重要業績評価指標を欧州のデータベースに報告する義務があります。この指令では、EUのエネルギー消費を、2030年までに2020年時点の予測と比較して11.7%削減することを目標としています。

同様に、中国の炭素削減特別行動プランは、国内のデータセンターにおける再生可能エネルギーの利用率を今年の年末までに10％増加させ、さらにその後も毎年10％ずつ増やしていくことを目指しています[19]。今後、電力への依存、二酸化炭素の排出、そして廃熱の再利用は、2030年までにさらに効率的に運用されることが見込まれています。

米国では、環境保護庁（EPA）が、データセンターのカーボンフットプリントの削減を進めるために、データセンターの運用に関するベストプラクティスを発行しています。エネルギースター・プログラムは、エアフロー管理、運用温度の最適化、ケーブル品質およびサーバーの効率性などを包括するプログラムです[20]。連邦レベルでは、政府はデータセンター所有者に運用情報と環境パフォーマンス指標の報告を義務付けることを検討しています。今後2年以内に法案が可決され、米国で活況を呈する暗号通貨市場のグリーン化が進むことが期待されています。

規制当局がより高い効率性を求めるなか、データセンター業界はどのようにしたらカーボンフットプリントを削減し、よりグリーンな未来を生み出すことができるのでしょうか？

データセンターをよりサステナブルなものにするためのアイデアとイノベーション

新たに制定されつつある法律が示すように、データセンターおよびそのコンセプトとしてのAIを、より環境に優しいものにしていくためのさまざまな機会が存在します。

  • データセンターのサーバーは、冷却装置を使用して過熱を防止していることが多く、それら冷却装置内のコンプレッサーは水蒸気により冷却されます。データセンターはこのように大量の水を使用するため、水不足で飲用水や農業用水の必要性がより高い地域ではなく、水が豊富で安定して供給できる場所での設置を検討する必要があります。
  • データセンターの設計者は、水の代替手段となる「ダイレクトチップ」冷却などの検討が可能です。この方法では、冷媒が熱源装置に取り付けられた「コールドプレート」を通じて循環します。あるいは、サーバーを特殊な誘電（絶縁性）の液体に浸して熱を吸収させる技術もあります。これは液浸冷却という方法です。これらの方法は、いずれも現在の水冷却よりコストがかかりますが、技術が発展し普及するにつれて価格は低下していくはずです。
  • データセンターでは熱が発生します。大量の熱です。それを無駄にする理由はありません。データセンターは通常、30〜35°Cの廃熱を放出しますが、環境に配慮したヒートポンプを使えば、その温度をさらに70〜80°Cにまで高めることができ、その熱エネルギーを近隣の配管網に送れば住宅の暖房や温水供給に利用できます。効果的な熱の再利用例にはさまざまなものがあります。例えば、ノルウェーのマス養殖場や英国全域の娯楽施設のプールでは、すでに周辺のデータセンターと繋いだパイプネットワークを利用して加熱が行われています[21]。現在、英国でそういった熱供給ネットワークから供給されている熱は全体の2%に過ぎませんが、英国の気候変動委員会は、可能性を最大限に活かせばこの割合は今世紀半ばまでに18%まで増加する可能性があると見込んでいます[22]。
  • 電力網が停電している間、データセンターは冷却装置を維持し運用を継続するために、発電機に依存します。これらの予備システムは、ガソリンやディーゼル、プロパンやガスなどの化石燃料で運転されることが多くあります。しかし、このような方法である必要性はなく、徐々にグリーン水素やエタノール、水素化植物油といった代替燃料が利用できるようになってきています。
  • 多くのデータセンターは、カーボンフットプリントの大きい旧式の装置で今も動いています。最新技術を設置することで、複雑な計算を解くという本来の目的のために、データセンターの持つポテンシャルをより多く活用できるようになります。これは電力効率性（PUE）ファクターとされるものです。
  • 最後に、データセンターが大量の電力を消費することを考えると、私たちはグローバルなエネルギー市場において太陽光、風力、水力といった再生可能エネルギーのシェアを増やしていかなければなりません。

最後に述べた点は、より詳細に検討する価値があります。なぜなら、これはより環境に配慮したAIへの取り組みだけでなく、公共セクターが関与できる新たな可能性も示しているからです。

民間セクターはいかにグリーンエネルギーの供給を高められるか

データセンターはエネルギーに飢えています。現在、最も正確な推定値で年間約55GWのエネルギーが消費されており、その内訳はクラウドコンピューティング、電子メールの保管、そしてAIです[23]。ただし、今後の予測では需要は急速に拡大し、主にAI分野の急増により、2027年の時点で84GWに達するとされています。データセンターは、住居やオフィスと同様、電力網からエネルギーが供給されています。ですから、世界のエネルギー供給を評価することも、データセンターの「グリーン度」を測る方法のひとつになります。

良い面もあり、悪い面もあります。2024年、世界のエネルギーの32.1%程度が再生可能エネルギー源から生成されました。主に風力、太陽光、水力発電によるものです[24]。これは今世紀はじめからの飛躍的な伸び（2000年時点では世界のエネルギーの18.4%が再生可能資源）を示していますが、いまだに世界各地のエネルギーの3分の2以上が化石燃料で生み出されていることも意味しています。再生可能セクターが2030年までに45.6%の市場シェアに到達することはほぼ確実ですが、AIが地球温暖化の原因として非難されなくなるためには、再生可能エネルギーの供給能力をさらに大幅に拡大させる必要があります。

頼もしいことに、IEAは、再生可能エネルギー源は経済的な競争優位性を持ち容量拡大の準備期間が短くて済むことから、世界のエネルギー不足を補うための重要な存在になると期待しています。IEAの分析によると、グリーンエネルギーセクターは急成長するデータセンターの需要に対応するため、2035年までに450TWh以上の成長が見込まれています。IEAは、小型モジュール式原子炉の最初の導入の波が、2030年までに主に日本、米国、中国に訪れ、これにより再生可能エネルギー市場への原子力発電の貢献はさらに高まるだろうと指摘しています[25]。

需要の高まりが予想されるなか、グローバルなビジネスコンサルティング企業のMcKinsey（マッキンゼー）は、新たな再生可能プロジェクトに対する商業的な関心は今後も高く続くだろうとしています[26]。地熱エネルギーやバイオ燃料などのまだ注目度が低い代替エネルギー源の重要性も高まることが予想され、再生可能エネルギー発電に基づく電力販売契約（PPA）の数も急速に増加すると見込まれます。

Abdul Latif Jameel（アブドゥル・ラティフ・ジャミール）は、AIの潜在能力を活用する道を模索しながら、同時に持続可能な方法でその実現を目指す民間セクターの主要なプレーヤーです。

その主力のグリーンエネルギー事業であるFotowatio Renewable Ventures（フォトワティオ・リニューワブル・ベンチャーズ／FRV）は、世界各地で太陽光と水力発電所のポートフォリオを運営し、4大陸にわたり5GWを超えるエネルギーを生み出しています。これらの取り組みや同様の計画は、大切な環境を壊すことなくAIの潜在能力を最大限に引き出すために、欠くことのできない存在であることは明らかです。FRVのイノベーション部門であるFRV-Xが牽引する実用規模のバッテリーエネルギー貯蔵スキーム（BESS）プロジェクトも、そのうちのひとつです。英国の主な運用拠点は、ドーセット州のホールズベイ、ウエストサセックス州のコンテゴ、エセックス州のクレイタイです。ミッドランズでは、現在さらに2つの施設が建設中です。オーストラリアでは、FRVがビクトリア州テラングでBESS工場を、またクイーンズランド州ダルビーでハイブリッド工場をそれぞれ運営しています。

同様に、Almar Water Solutions（アルマー・ウォーター・ソリューションズ）は、Jameel Environmental Solutions（ジャミール環境ソリューション）の一角として、水、エネルギー、およびモビリティセクターのデジタル変革に焦点を当てながら、テック企業のDatakorum（データコラム）に投資してきました。現在Datakorumは、気候ストレスを抱えた社会で重要な構成要素となる、水およびエネルギーの管理システム向けにアブダビで5Gゲートウェイを供給しています。

AIが気候問題を解決してくれるという考えには、つい期待したくなります。それは、自分たちに課せられた責任から逃げ、私たちがAIというまだ確立していない技術に解決策を委ねてしまうことだからかもしれません。データセンターのエネルギー問題に対応するには、2本柱の戦略が必要です。1つ目は、世界のエネルギーにおける再生可能エネルギー源のシェアを増やして、化石燃料の消費増を抑えることです。2つ目は、水の使用量を抑えた方法でデータセンターを冷却する方法を探し、かつデータセンターが放出する廃熱をコミュニティで活用できるようにすることです。こうした対立や課題が解決されてはじめて、AIはよりサステナブルで豊かな世界へと私たちを導くという約束を果たすことができるのです」

5つのクイックファクト：AIへの電力供給

質問：標準的なデータセンターが消費する電力量は？

回答：標準的なデータセンター1ヶ所が使用する電力量は10万世帯分と同等で、現在建設中の最大規模のデータセンターの電力消費量はその20倍となる200万世帯分に匹敵します。

質問：2030年までに、世界のエネルギー量においてAIが消費すると見込まれる割合は？

回答：AIは、2030年までに世界のエネルギー出力合計の最大8%を消費する可能性があり、IEAはAIのエネルギー消費量は945TWhに達すると予測しています。これは中規模の工業国のエネルギー消費量に匹敵します。

質問：2024年、データセンターへの投資額は世界全体でどのくらいに達しましたか？

回答：2024年、データセンターへの投資額は世界全体で5,000億米ドルに達し、わずか2年で倍増しました。

質問：AIが再生可能エネルギーの管理で果たせる役割は？

回答：AIは、分散的な電力ネットワークのバランスを取り、太陽光、風力、水力発電を効率よく電力網に供給するために欠かせません。既存のインフラでも、AIを活用した管理システムを導入するだけで、175GWの送電容量を新たに確保できると考えられています。

質問：重工業分野における二酸化炭素の排出削減に関し、AIが果たせる役割は？

回答：データとリアルタイムの衛星画像を組み合わせて分析することにより、AI駆動の排出監視技術は、温室効果ガス排出のほぼ3分の1を占める重工業分野が排出量を20〜30%削減するのに役立つ可能性があります。

 

[1] https://www.iea.org/reports/energy-and-ai/executive-summary

[2] https://www.iea.org/reports/energy-and-ai/executive-summary

[3] https://www.weforum.org/stories/2024/02/harnessing-waste-energy-data-centres//

[4] https://www.weforum.org/stories/2025/01/6-ways-data-centres-can-cut-emissions/

[5] https://www.weforum.org/videos/this-start-up-catches-waste-methane-to-power-data-centres/

[6] https://www.iea.org/news/ai-is-set-to-drive-surging-electricity-demand-from-data-centres-while-offering-the-potential-to-transform-how-the-energy-sector-works

[7] https://www.iea.org/reports/energy-and-ai/understanding-the-energy-ai-nexus

[8] https://www.iea.org/news/ai-is-set-to-drive-surging-electricity-demand-from-data-centres-while-offering-the-potential-to-transform-how-the-energy-sector-works

[9] https://www.weforum.org/stories/2024/02/ai-combat-climate-change/

[10] https://www.iea.org/reports/renewables-2024/global-overview

[11] https://www.iea.org/reports/energy-and-ai/executive-summary

[12] https://www.theguardian.com/technology/2025/mar/20/ai-aardvark-weather-prediction-forecasting-artificial-intelligence

[13] https://www.weforum.org/stories/2024/02/ai-combat-climate-change/

[14] https://www.climate.gov/news-features/understanding-climate/climate-change-global-sea-level

[15] https://fsc.org/en/blog/how-deforestation-affects-climate-change

[16] https://www.weforum.org/stories/2024/02/ai-combat-climate-change/

[17] https://www.weforum.org/stories/2025/01/6-ways-data-centres-can-cut-emissions/

[18] https://thedocs.worldbank.org/en/doc/08165a76ca0f1ef688d2782dfaab3406-0400072022/related/Greening-Digital-in-Korea-Korea-Case-Study-for-Greening-the-ICT-Sector.pdf

[19] https://english.www.gov.cn/news/202407/24/content_WS66a0b167c6d0868f4e8e96ba.html

[20] https://www.epa.gov/newsreleases/us-epas-energy-star-program-develops-energy-saving-guidance-co-location-data-centers

[21] https://www.weforum.org/stories/2024/02/harnessing-waste-energy-data-centres/

[22] https://datacentrereview.com/2024/06/making-the-most-of-data-centre-waste-heat/

[23] https://www.goldmansachs.com/insights/articles/ai-to-drive-165-increase-in-data-center-power-demand-by-2030

[24] https://www.iea.org/energy-system/renewables

[25] https://www.iea.org/reports/energy-and-ai/executive-summary

[26] https://www.mckinsey.com/industries/electric-power-and-natural-gas/our-insights/how-data-centers-and-the-energy-sector-can-sate-ais-hunger-for-power