神保町・New Gallery @newgallerytokyo にて、2025 年 12 月 19 日（金）〜2026 年 1 月 25 日（日）まで、細野晴臣のレコードが集まる『Hosono Record House』を開催します。

本企画では、長年のさまざまな作品を取りそろえつつ、とりわけ 2007 年作『FLYING SAUCER 1947』から 2021 年作『Music for Films 2020‒2021』までの近年 8 作品に焦点を当て、 “現在進行形の細野晴臣”の姿を立体的に伝えます。

本企画では、これら 8 タイトルを振り返るロングインタビューを収録した冊子を会場にて販売予定。各作品を構成するキーワードや当時のエピソードなど、音源だけでは触れきれない細野晴臣の思考と視点を補完する一冊としてお楽しみいただけます。

また、本企画展のデジタルミュージアム「HOSONO MANDALA」（https://t.co/UEguPWmKLp）
がプレオープン！会場でのアナログ体験に加え、ウェブ上でも細野晴臣の広大な作品世界の一端に触れていただける機会となります。

・『FLYING SAUCER 1947』（2007 年 9 月発売）
・『HoSoNoVa』（2011 年 4 月発売）
・『Heavenly Music』（2013 年 5 月発売）
・『Vu Jà Dé』（2017 年 11 月発売）
・『万引き家族（オリジナル・サウンドトラック）』（2018 年 6 月発売）
・『HOCHONO HOUSE』（2019 年 3 月発売）
・『あめりか / Hosono Haruomi Live in US 2019』（2021 年 2 月発売）
・『Music for Films 2020‒2021』（2021 年 12 月発売）

近年作以外にも、細野作品タイトルのアナログ／CD 作品もラインナップ。一枚のレコードから広がる物語や、長年にわたり更新され続ける細野晴臣の世界観を、音とモノの両面から体感できる"レコードハウス”としてお楽しみください。

〈開催概要〉
展覧会名：Hosono Record House
会期：2025 年 12 月 19 日（金）～2026 年 1 月 25 日（日）
休廊：12 月 29 日～1 月 5 日、月曜（1 月 12 日を除く）
開館時間：12:00–19:00
入場料：無料
会場：New Gallery（📍東京都千代田区神田神保町 1-28-1 mirio 神保町 1 階）
アクセス：東京メトロ半蔵門線／都営新宿線・三田線「神保町駅」A5 出口より徒歩 3 分
2025.12.01 (月) 19 時 00 分解禁
主催：New Gallery / Medium, inc
協力：KAKUBARHYTHM @kakubarhythm
URL：https://t.co/Bxkdha9Tcj December 12, 2025

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

楽しみすぎる🥳🥳🥳
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