生成AIの普及により、CO2排出量が増加している。企業は新たな評価軸「スコープ4」に注目し、将来の削減効果を考慮する必要がある。
米Googleは2024年の年次環境報告書で、2019年比で約50%のCO2排出増加を報告し、米Microsoftも同様に2020年から約30%の増加を明らかにしました。
この背景には、生成AIの需要拡大があり、AIを製品に組み込むことで、今後さらにCO2排出量の削減が難しくなる可能性が指摘されています。
生成AIは膨大なデータを学習し、大規模な言語モデルを推論するために大量の電力を消費し、その電力源が化石燃料であればCO2排出が増加します。
また、データセンターの建設が進む中で、資材の調達やハードウェアの製造・輸送もCO2排出増加に寄与しています。
このような状況で、AIを含むITサービスを活用して削減可能なCO2排出量に焦点を当てた「スコープ4」という新しい評価軸が注目されています。
現在の主流のアプローチは、企業活動によって発生したCO2排出量を測定し、削減を目指すものですが、これでは事業が拡大する際に排出量が増えてしまいます。
例えば、電気自動車（EV）の生産が増えた場合、製造過程で化石燃料が使用されるとCO2排出量が増加しますが、EVの普及によって将来的に社会全体のCO2排出量が減少する可能性もあります。
しかし、現行のGHGプロトコルでは、実際に排出されるGHGの量のみが報告対象で、将来的な削減効果は考慮されていません。
これにより、企業のサステナビリティレポートではCO2排出量が増加したと記載され、環境負荷の増大とみなされるリスクがあります。
生成AIに関しても同様の課題があり、メガクラウドベンダーは再生可能エネルギーの利用やハードウェアの冷却効率向上に努めていますが、AIを活用したアプリケーション自体がCO2削減の解決策となる可能性もあります。
現在の評価基準では、CO2排出量の測定と削減に関する取り組みだけでは不十分であることが明らかになっています。
参考リンクhttps://news.yahoo.co.jp/articles/93497c089aa87a9c7c944e28b0360ae73d34fc70