AIで社会をグリーンに――広がる「AI for Green」

前半では、AIそのものの環境負荷を抑える「Green AI」について紹介しました。
一方、AIと環境問題には、もう一つの重要な側面があります。それが、AIを活用してエネルギー消費やCO2排出量などを削減する「AI for Green」です。
AIは、大量のデータから人間だけでは見つけにくいパターンを発見したり、将来の需要を予測したりすることを得意とします。この能力を製造、電力、物流などに活用することで、社会全体のエネルギー利用をより効率化できる可能性があります。

Green AIとAI for Greenは、似ているようで目的が異なります。
Green AIが「AIそのものの環境負荷を小さくする」取り組みであるのに対し、AI for Greenは「AIを使って社会や企業活動の環境負荷を小さくする」取り組みです。
例えば、工場の設備データから最もエネルギー効率の高い運転方法を導き出す。天候データから太陽光や風力の発電量を予測する。物流データから配送ルートを最適化する。こうした用途でAIの活用が広がっています。
エネルギー問題解決を推進する国際的な組織であるIEA （国際エネルギー機関）も、AIがエネルギーシステムの効率化やコスト削減、再生可能エネルギーの活用拡大などに貢献する可能性を指摘しています。

製造業は、AI for Greenの大きな効果が期待される分野の一つです。
工場では、生産設備や空調、ボイラーなど大量のエネルギーが使われています。そこで設備の稼働状況や生産量、温度、電力消費などのデータをAIで分析し、生産性を維持しながらエネルギー消費を抑える運転方法を導き出すことが可能です。
また、AIによる予知保全を活用すれば、設備の異常や劣化を早期に検知し、故障や非効率な運転を防ぐこともできます。
資源エネルギー庁も2026年に「デジタル・AI技術による省エネ・生産性向上に向けた手引き」を公表するなど、AIによる省エネと生産性向上を企業に促しています。

太陽光や風力などの再生可能エネルギーには、天候によって発電量が変化するという課題があります。
そこでAIを使って気象データや過去の発電データを分析し、発電量や電力需要を予測します。蓄電池の制御などと組み合わせれば、再生可能エネルギーをより効率よく利用することも可能になります。
資源エネルギー庁も「エネルギー白書2025」で、「AIを活用した再エネ需給の最適化技術」など、AIによるDXがGXの効果を最大化する可能性を示しています。
新しい発電設備を増やすだけでなく、「今あるエネルギーを賢く使う」ことも、AI for Greenの重要な役割なのです。

物流では、配送先や交通状況、荷物量などをAIで分析・シミュレートし、配送ルートや積載を最適化。これにより走行距離や燃料消費の削減が期待できます。交通分野でも、渋滞予測や交通流の最適化、EVの効率的な運用などへのAI活用が進んでいます。
オフィスや商業施設では、人の利用状況や気象条件などをAIが分析し、空調や照明を自動制御することで、快適性を維持しながら消費電力を抑えることができます。
IEAは、既存のAI技術が広く普及すれば、建物分野だけでも世界で年間約300TWhの電力削減につながる可能性があると分析しています。

重要なのは、Green AIとAI for Greenを別々に考えないことです。
AIの利用拡大によってデータセンターなどの電力需要は増える一方、製造、電力、物流などへのAI活用によって、エネルギー消費を削減できる可能性もあります。ただし、AIの省電力化が進んでも、それ以上のスピードでAI利用が拡大すれば、社会全体の電力消費は増える可能性があります。
だからこそ、AIそのものの効率化と、AIを活用した社会全体の省エネを同時に進めることが重要になります。

AIと環境問題は、「AIは大量の電力を消費する」「AIが環境問題を解決する」という単純な二択では語れません。AIそのものを高効率化する「Green AI」と、AIによって社会のエネルギー利用を効率化する「AI for Green」、この二つを同時に進めることが重要です。当然ながら、エネルギーや計算資源の効率化は、環境対策だけでなくAIの運用コスト削減や生産性向上にもつながります。
企業にとっても、AIの性能やコストだけでなく、消費電力や利用するデータセンター、エネルギー調達まで含めてAIを選択する視点が重要になります。
これから問われるのは、AIの性能だけではなく、「どれだけ少ない資源で価値を生み出せるか」、そして「AIによって社会の環境負荷をどこまで減らせるか」です。Green AIとAI for Greenは、企業競争力と環境対策を両立する重要なキーワードになっていくでしょう。