拓海さん、最近うちの若手が「AIは環境負荷が大きい」と言うんですが、カーボンの話ばかりで水の話は聞いたことがありません。本当にそんなに重要なんですか？
素晴らしい着眼点ですね！結論から言うと、AIは電力だけでなく大量の「水（ウォーター）」を使っている可能性があり、これが地域の水資源や企業の持続可能性に影響するんですよ。
要するに、電気代じゃなくて水道代みたいなものがすごく増えるということですか？それともどこかの工場が水を使う話ですか？
良い整理ですね！要点は三つです。第一に、AIモデルの学習や推論（inferencing）ではデータセンターの冷却で大量の水が使われること。第二に、機器やインフラの製造に伴う間接的な水（エンボディードウォーター）も無視できないこと。第三に、透明性が低く実態が見えにくいことです。大丈夫、一緒に見ていけば分かりますよ。
それを聞いて安心しました。うちがクラウドを使ったら、停電より水不足で止まるかもしれないということですか？投資対効果の評価にどう組み込めばいいか悩んでいます。
鋭い視点ですね。投資対効果（ROI）に水リスクを組み込むには、まずサプライチェーンとデータセンターの立地を分けて見ることが肝心です。現実的な対策は三つ、透明性の要求、運用効率の改善、そして水効率指標の導入です。これだけで経営判断の材料になりますよ。
具体的には、データセンターのどの部分が一番水を使うんですか？冷却っていうけど、うちの工場のクーラーとどう違うんでしょう。
いい質問ですね。データセンターの冷却は工場の冷房よりも大規模で、サーバーを冷やすために生の水を蒸発させる方式が広く使われています。これは短期的には安価だが地域の水資源には負担になるのです。企業は飲料水と同じ供給源から間接的に水を使っているという認識が必要ですよ。
これって要するに、うちがクラウドを使うたびに誰かのコップの水が減るようなイメージでしょうか？
まさにその通りですよ。比喩的に言えば、AIのサービス一つ一つが地域の水を消費していると考えられます。ただし、改善の余地は多く、冷却方式の見直しやデータセンターの立地を水ストレスの少ない地域にするなどの施策で負荷は下げられます。
なるほど。最後に、うちの会議で使える短いフレーズでまとめてもらえますか。技術的すぎると部長たちが引きますから。
素晴らしい着眼点ですね！短く三つに整理します。1) AIは電力だけでなく水も消費する。2) 透明性と指標が必要。3) 立地と冷却方式で改善できる。これで経営判断に使えるはずです。大丈夫、一緒に実行できますよ。
わかりました。自分の言葉で言うと、「AIを使うと電気だけでなく地域の水資源にも負荷がかかる。だから導入前に水リスクと透明性を確認して、冷却や立地で負荷を下げる対策を検討する」ということですね。
