生成AIの活用例／政策の判断に利用する
トランプ大統領などは 『AI 開発に莫大な電力を必要とするので原子力発電や化石燃料使用を増加させる方針だ』
という記事を見て疑問に感じたので生成AI に聞いて解析してみました。

結果、電力は必要とするがそれ程はないとの回答を得ました。推測するに、化石燃料業界や原子力発電業界を守るための政策のように感じました。
原発事故の危険性、化石燃料による温暖化促進からみれば、原子力発電や化石燃料の規模を縮小すべきと思いました。
この点では、トランプ政策は真逆で、悪しき資本主義から脱し得ていない考え方だと思いました。

ーーー　生成 AI を用いた結果　ーーー
設問：
トランプ大統領などはAI開発に莫大な電力を必要とするので、原子力発電や化石燃料使用を増加させる方針のようですが、そもそもAI開発には莫大な電力を必要とするものですか？

回答：
結論からいうと、
「最先端の巨大AI（GPT-4級）」の開発・運用にはかなり大きな電力が必要なのは事実
でも、世界全体の電力から見れば、まだ“莫大”とまでは言い過ぎで、技術次第で増加をかなり抑えられる
原発や化石燃料を増やさないと絶対に無理、という段階ではありません（政策の選び方の問題）
という感じです。

1. AIはどれくらい電力を使っているのか？
(1) 超大規模モデルの「学習（トレーニング）」
研究者の推計では、GPT-4級の巨大モデルを一度学習させるのに
5,000万〜6,000万kWh（＝50〜60GWh）程度の電力を使った可能性がある、とされています。(Medium)

これはざっくり、
倭国の一般家庭（年間使用量 4,000kWh と仮定）の
1万〜1万5千世帯分の年間電力くらいに相当します。

かなり大きいですが、「国全体の電力」から見ればまだ一桁小さい規模です。しかも学習は**一度きり（＋時々の再学習）**です。

(2) 普段あなたが使っている「質問への応答（推論・インファレンス）」
こちらは一回あたりは小さいけれど、回数が膨大なので無視できません。

よく引用される目安：
ChatGPTへの1回の質問＝Google検索1回の約10倍の電力という試算があります。(Kanoppi)
Google検索：1回あたり約0.0003 kWh
ChatGPT：1回あたり約0.003 kWh（0.002〜0.003kWh程度という推計が多い）

1回は小さくても、世界中で何億〜何十億回と使われると、大きな電力になります。

2. データセンター全体から見たAIの位置づけ
AIは「データセンターで動くサービス」の一つです。
2024年時点で、世界の電力使用量の約1.5％がデータセンターによるものと推計されています。(IEA)
IEAの予測では、データセンターの電力需要は2030年までにほぼ倍増し、約945TWhに達する可能性があるとされています。AIがその増加の大きな要因の一つです。(IEA)
つまり、
「電力系統へのインパクト」は確実に大きくなりつつある。
ただし世界全体の電力の中でまだ数％レベルで、
すぐに「AIのせいで電力危機」というほどではない
というのが現状です。

3. 「AIのために原発・化石燃料を増やすべきか？」について
トランプ政権は、AIデータセンターを含むインフラを優先的に整備し、
電力供給を増やしてでもAI投資を呼び込む方針を打ち出しています。
（データセンター建設の規制緩和や送電網整備、電源との併設など）(Reuters)

ただし、
「AI＝原発や化石燃料を増やさないと成り立たない」とは限らず、
実際には次のような 選択肢の組み合わせ で対応可能です：

電源側の選択肢
再生可能エネルギー＋蓄電池
風力・太陽光を増やし、バッテリーや揚水発電などで変動を吸収
原子力発電
CO₂は出さないが、事故リスクや廃棄物の問題

化石燃料（ガス火力など）
立ち上げが早く調整しやすいが、CO₂排出が大きい

需要地近くの小型原子炉やコジェネなどの議論も出ています。

どれをどの程度使うかは**「エネルギー政策の価値判断」**の問題であって、
「AIの技術的必然」ではありません。

4. 「AIだからこそ」できる節電・効率化もある
AIが電力を食う一方で、省エネに貢献する方向も進んでいます。(IEA)
チップの改良（GPU→専用AIチップ）、回路設計の最適化
モデルの軽量化（小型モデル、量子化、蒸留）

データセンターの冷却効率改善、サーバーの稼働最適化
AIで電力需要予測や再エネ出力予測を行い、電力系統全体を効率化　など

IEAのシナリオでは、こうした効率化と再エネ拡大を組み合わせれば、
データセンター（AI含む）の電力シェアを2030年代でも2％前後に抑えられる
可能性が示されています。(IEA)

5. 質問へのまとめ
そもそもAI開発には莫大な電力を必要とするものですか？
巨大モデルの学習や、世界中での大量利用には「かなり大きな電力」が要る。
しかし、
世界全体から見れば、まだ数％レベルの電力
技術の効率化と再エネ等の組み合わせで、増加を抑えることは十分可能
「原発・化石燃料を必ず増やさないとAIができない」とまでは言えない
というのが、今時点での冷静な見方です。

もしよければ次に、
「1回のAI利用でどれくらいCO₂が出るのか？」
「個人としてAI利用で環境負荷を減らすコツ（プロンプトの工夫など）」
みたいな、もう少し生活に近いレベルの話も説明できますよ。 December 12, 2025

セブンの水素焙煎コーヒー飲みましたちゃま☕️
水素のお兄さんとびちゃん＠tobichan_0507 に教えていただきました☺️

一杯あたり少し値段は上がりますが
環境負荷の少ないクリーンエネルギーを使った焙煎ですちゃま
ぜひ皆さんも飲んでみてくださいね。
おいしいよちゃま✨ https://t.co/AhjthV6W6N December 12, 2025

軽自動車って環境負荷低いし、倭国の狭い道路に合ってる。何よりフォルムのデザインがやり切ってる感じあって好ましいけどなー。車乗らんけど。 https://t.co/yqQpQh1JZF December 12, 2025

再エネ推進「明文化」７４％　過去最高の割合、１３０１市区町村回答　朝日新聞社・一橋大調査

メガソーラーの環境負荷を正しく報道すべき。 https://t.co/qr6LYiEYkA December 12, 2025

セロハンテープって何で出来てるか知ってます？
実は木材パルプなんです。
紙と同じ原料なんですね。
生分解性もあるので環境負荷も低いんです。
見た目はフィルムなのに、何だか不思議ですよね。
粘着剤は天然ゴムと松油を主体に構成されているゴム系粘着剤です。どこまでも自然派製品ですよね。 December 12, 2025

【トピックス】九州大学 善藤 威史 准教授らの研究グループが、2025年度「STI for SDGs」アワード奨励賞を受賞しました！オーラルピース ORALPEACE

2025年度「STI for SDGs」アワードの受賞取り組みが2025年10月16日に発表され、善藤 威史 准教授が参加する研究グループ（株式会社トライフ、株式会社優しい研究所、九州大学）の取り組み「乳酸菌バクテリオシン、ナイシンを利用した安全な口腔ケア剤の開発と事業化」が奨励賞を受賞しました。

科学技術・イノベーション（Science, Technology and Innovation：STI）を用いて社会課題を解決する倭国発の優れた取り組みを表彰することで、当該取り組みのさらなる発展や同様の社会課題を抱える国内外の地域への水平展開を促し、持続可能な開発目標（Sustainable Development Goals：SDGs）の達成に貢献することを目的として、2019年度に創設されたものです。

受賞内容
本取り組みでは、産学連携によって、乳酸菌由来の抗菌ペプチドであるナイシンAを活用した、飲み込んでも安全で環境負荷も低い口腔ケア製品「オーラルピース」を開発しました。
本製品は、高齢化社会において健康寿命の延伸と介護現場の負荷軽減のみならず、製造・販売においては障害者の仕事創出にも貢献しています。高齢化が進む社会の中で、介護にかかる現場の負荷やコストの軽減、健康寿命の延伸、障害者支援など多角的な課題解決を目指す取り組みとして、SDGs目標3のほか、目標6、8、9、12達成への貢献につながるとともに、他の目標達成を著しく損なうことのない活動として、奨励賞にふさわしいと判断されました。

受賞者からひとこと
乳酸菌由来のバクテリオシンは、強力な作用を持ちながらも容易に分解され、安全で環境負荷の低い抗菌物質です。その特性を活かし、飲み込んでも安全な口腔ケア製品を開発することができました。本製品に利用されているナイシンA以外にも優れた特性をもつ多種多様なバクテリオシンが発見されており、様々な用途に適材適所に活用したいと考えています。

https://t.co/8ZuPCon7S5

#オーラルピース December 12, 2025