拓海さん、最近社内で「ジェネレーティブAI（Generative AI、GenAI）を研究や試作で使うと電気代や環境負荷が気になる」という話が出ているんですが、実際どれくらい問題なんでしょうか。投資対効果の観点で判断したいのですが、目安になるものはありますか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、ありますよ。今回はHCI（Human-Computer Interaction、人間とコンピュータの相互作用）向けに作られたGenAIのCO2を推定するツール、HCI GenAI CO2ST Calculatorについて、現場で使える形で説明しますね。
このツールを使えば、現場の試作や評価で使った分だけの「CO2換算の目安」が分かるのでしょうか。もしそうなら、社内の評価や開発方針に反映させたいと考えています。
はい、まさにその通りです。要点は三つに整理できます。第一に、どのモデル（例：大規模な汎用モデルか小さな専門モデルか）をどれだけ使ったかを入力して推定できること。第二に、クラウドで隠れがちな消費電力を実測と文献レビューで補正していること。第三に、使う前に見積もって設計を変えられる点です。一緒に見ていきましょう。
クラウドの消費電力が見えないのが困るんです。要するに、これって要するに「AIを試すたびにどれだけ環境負荷が増えるかを見える化する道具」ということで間違いないですか。
まさにその通りですよ。隠れた電力量を推定してCO2換算することで、試作段階から環境負荷を考慮できるんです。とはいえ完全に正確な数値を出すのではなく、設計や評価の段階で比較・改善するための実用的な指標になる、という点が重要です。
導入コストや運用負担はどうですか。うちの現場はIT担当が少ないので、簡単に使えるものか知りたいです。また、経営判断の材料としてどのように提示すれば良いですか。
安心してください。一緒に使い方を決めれば、基本はフォームに入力するだけで見積もれます。現場運用で伝えるべきポイントは三つです。使うモデルの種類、使用時間やAPIコール数、そして結果をどう改善に結びつけるか、の三つを定期的に報告するだけで効果的に運用できます。
それなら試験導入はやれそうです。最後に確認したいのですが、社内のレポートや審査に使うときはどう説明すれば説得力が出ますか。
ポイントは透明性と比較可能性です。推定方法と前提（どのモデル、どの地域の電力係数を使ったか）を明記し、改善前後でのCO2換算の差を示すと、投資対効果が直感的に伝わります。大丈夫、一緒にテンプレートを作りましょう。
分かりました。では試しに私の言葉でまとめます。HCI向けのGenAI利用について、このツールで使い方を入力すればCO2換算の目安が出て、設計や評価の段階で改善案を示せる、と理解してよろしいですね。
その通りですよ。素晴らしい着眼点ですね！それを基に、次は実務で使えるレポート形式を一緒に作りましょう。
