AIBR プレミアム
拓海先生、最近社内で「AIを入れると生産性が上がる」と部下に言われているのですが、エネルギーや環境の話を聞くと不安になります。本当に導入して大丈夫なのでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、焦る必要はありませんよ。今日はAI導入が経済活動とエネルギー消費にどう影響するか、要点を3つで整理してお伝えしますよ。
お願いします。投資対効果（ROI）が気になります。AIで効率化しても、電気代やサーバー代で儲けが無くなるのではと心配です。
素晴らしい着眼点ですね！まず結論です。1) AIは業務効率で経済活動を拡大する可能性がある。2) その拡大は間接的にエネルギー消費を増やすことがある。3) ただし省エネ効果を狙う設計次第で増加を抑えられる、です。順を追って説明しますよ。
なるほど。で、もう少し具体的に聞きたいです。AIって訓練（training）や推論（inference）で電気を食うと聞きますが、どれくらいかかるのですか。
素晴らしい着眼点ですね！身近な例で言うと、AIの”training（訓練）”は新車を一度作るような作業で、巨大な計算を何度も行うためエネルギーが高くなりがちです。”inference（推論）”はその車で日常の移動を繰り返すようなもので、数が増えると小さな消費が積み重なります。会社の用途次第でどちらが重くなるかが変わりますよ。
これって要するに、AIをどの程度使ってビジネスが伸びるか次第で電力負荷が増えたり抑えられたりするということですか。
素晴らしい着眼点ですね！まさにその通りですよ。要するに、AI自体の直接的な消費と、AIによって拡大する経済活動が生み出すエネルギー需要の両方を見る必要があるのです。導入効果の試算を業種別に行うことが大切ですよ。
なるほど。業種別の試算と言いますと、うちの製造現場ではどんな点を確認すればよいでしょうか。現場の反発もありますし、コストの心配が大きいです。
素晴らしい着眼点ですね！実務では、まず現状のエネルギー入力（電力や燃料）を可視化し、AI導入でどの工程が何％変わるかを見積もることです。次に短期的なトレーニング費用と長期的な推論運用費を分けて考え、最後に省エネや運転最適化で回収できるかを計算しますよ。
分かりました。要は短期投資と中長期の運用コストを分けて見て、現場の改善で回収できそうかを見れば良い、と。
その通りです。加えて、クラウドで動かす場合はデータ転送や外部サービスの消費も評価し、オンプレミスなら冷却や空調の追加負荷も見逃さないことが重要ですよ。大丈夫、一緒に算出表を作れば必ず見通しが立ちますよ。
分かりました。では最後に、私の言葉でまとめます。AI導入は短期的に訓練や運用で電力を使うが、業務効率化で経済活動が広がれば間接的にエネルギー需要が増える。だから、導入前に直接コストと拡大効果の両方を見積もる、ということで合っていますか。
素晴らしい着眼点ですね！その通りです。正確です。導入は戦略的投資であり、評価の視点を増やすほど失敗が減りますよ。ご自身でまとめられて素晴らしいです。
