拓海先生、最近社内で「LLMでコード書かせると環境負荷がどれくらいか」という話が出まして、正直よく分かりません。要点を教えていただけますか。
素晴らしい着眼点ですね！結論を先に申し上げると、LLMをサービスとして使ってコード生成する行為は、直接的なエネルギー消費と、そのために動くサーバー機器の“埋め込みカーボン（embodied carbon）”の両面で評価する必要があるんですよ。
埋め込みカーボンですか。要するに機械を作ったり運用するために既に使った分の炭素も含める、という理解で合っていますか。
その通りです。具体的には、LLMを使う際の推論処理で消費する電力（運用カーボン）と、その推論を支えるサーバーの製造や設置に伴う排出（埋め込みカーボン）を分けて考えます。そしてビジネス上は、1回のコード生成でどれだけのCO2相当（CO2e）が発生するかを見積もるのがポイントです。
ということは、その見積もり次第で導入判断が変わるわけですね。現場に負担をかけずに投資対効果を示すにはどう説明すればいいですか。
大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。要点を3つだけに絞ると、1) 一回当たりの推論コストを定量化する、2) 埋め込みカーボンを利用頻度で按分する、3) 既存の自動化や効率化効果と比較する、の3点で導入判断できますよ。
なるほど。しかし正直、社内のIT担当は数式でごまかしがちで、役員に伝える材料が足りません。これって要するに、”1件あたり何グラムのCO2eか”を示して比較すればいい、ということでしょうか。
その理解でほぼ合っていますよ。さらに付け加えると、正確性（correctness）も評価軸に入れるべきです。同じCO2eで誤ったコードを生成して手戻りが発生すれば、実質的な環境負荷は増えますから。
つまり単純に省エネだけ見てもダメで、品質とコストを合わせて判断するということですね。よし、分かりました。自分で説明できるようまとめます。
いいですね、その調子ですよ。会議で使える短い説明も後ほど差し上げます。まずは現状を数値化して、1回当たりCO2eと人件費削減効果を並べて示しましょう。
分かりました。自分の言葉で言うと、LLMでコードを出すときの環境負荷は”その都度の電気代”と”機械の作る時の負荷を使う量で割ったもの”の合計で、そこにミス率も考慮すれば評価できるということですね。
1.概要と位置づけ
結論を先に述べる。本論文は、サービスとして提供される大規模言語モデルを用いて自動生成されるソースコードの環境負荷を、運用時の消費電力量とその背後にある機器の埋め込みカーボンに分けて定量化した点で研究分野に新しい判断軸を導入した。これにより、単なる性能やコスト評価に留まらず、ソフトウェア開発プロセスの環境インパクトを事業判断の一要素として組み込めるようになった。
本研究の重要性は二点に集約される。一つはデータセンターやAI推論の利用拡大がもたらす温室効果ガス排出の増加を直視する点である。もう一つは、ソフトウェア自体のカーボンフットプリントという観点を経営レベルで扱える形に整理した点である。経営判断においては、開発速度や保守性と同列に環境負荷も数値化して比較できることが重要である。
本研究は、ソフトウェアのカーボンフットプリントを測るための基礎的な枠組みを提示する。具体的には、推論に要するエネルギーとサーバー製造等に伴う埋め込み排出を分離し、それぞれを運用頻度や実行時間で按分する手法を示した。これにより、業務ごとの「1回当たりのCO2e」を算出できる。
経営層が関心を持つ点は、これが単に学術的な指標ではなく、実務に沿った意思決定を支える点である。例えば、外部LLMを使うことで工数削減が見込める一方で、その環境コストを評価して回収期間や投資対効果（ROI）を算定できるようになる。したがって、持続可能性と事業性を同時に評価するための基盤を提供した。
本節のまとめとして、論文はLLMを使ったコード生成活動の環境インパクトを定量化する実務的手法を示し、経営判断の新たな比較軸を作り出した。これにより、機械学習導入の是非を議論する際に、CO2eの観点が自然に含まれるようになる。
2.先行研究との差別化ポイント
先行研究は主にデータセンター全体や機械学習モデルの学習段階における電力消費と排出量の評価に焦点を当ててきた。これに対して本研究は「推論（inference）段階」に着目し、日常的に繰り返されるコード生成という実務活動の単位で環境負荷を測る点が異なる。つまり、一回当たりの実行コストに着目した点が差別化要素である。
さらに、本研究は埋め込みカーボン（embodied carbon、機材の製造や輸送に由来する排出）を推論時の運用コストと重ねて評価する点で先行研究と異なる。多くの先行研究は機材のライフサイクル全体を総括的に扱う一方で、本研究は利用頻度に基づく按分を行い、実際の業務単位に落とし込んでいる点が特徴である。
また、正確性（correctness）を評価指標の一つとして扱う点も独自性がある。単に消費電力が少ないだけでなく、生成物の品質が低ければ結果的に手戻りや追加計算が発生し、総合的な排出量は増えるという視点を組み込んでいる。これにより、ビジネスでの実用性評価と環境負荷評価を一体化している。
加えて、現実的な推定手法としてIntel等のサーバーワークロード指標を参照して概算する手法を採用しており、ブラックボックス化を避けた実務的な推定が可能である点も差別化される。これは企業が自社環境での推定を行いやすくする実装面の配慮である。
要するに、先行研究が全体像を示す俯瞰的評価であったのに対し、本研究は業務単位での意思決定に直接使える指標設計と評価手法を提示した点で、実務への適用性を大きく進めた。
3.中核となる技術的要素
本研究はまず、サービスとしての大規模言語モデル（Large Language Model as a Service、LLMaaS、サービスとしての大規模言語モデル）の推論に伴うエネルギー消費を定量化した。ここでの測定は、モデル推論の実行時間、必要メモリ、演算量（FLOPs）、そして出力の正確性に基づき、出力1件当たりの消費電力を推計する手法である。
次に、埋め込みカーボンの扱い方が重要になる。埋め込みカーボン（embodied carbon、機器製造等に伴う温室効果ガス）はデータセンター機器のライフサイクル排出を示すが、本研究ではその総量を機器の稼働時間や処理回数で按分して、1回当たりの割当量を算出する実務的な方式を取る。
また、正確性の指標を用いる点は本研究の核である。生成されたコードの正確さが低ければ追加の実行や人手修正が必要になり、結果的に総消費エネルギーと排出量が増加する。したがって、単位出力あたりの環境負荷を評価する際には、エネルギー値に正確性係数を掛け合わせる考え方が導入される。
これらを統合するために、研究はGreen Capacity（GC）という概念を定義している。GCは実行時間、必要メモリ、エネルギー消費、総FLOPs、正確性の5つの指標で構成され、これを用いて生成物ごとの持続可能性を評価する枠組みを提示する。
技術的に言えば、これらの要素を用いて1件当たりのCO2eを計算し、従来の人手作業や他の自動化手段と比較することで、導入判断に使える実務指標を得るのが目的である。
4.有効性の検証方法と成果
検証は概算と比較により行われた。具体的には、Intelなどが示すサーバーワークロードに基づいた簡易的な計算式を用いて、推論に要する電力量を推定し、データセンターのカーボンインテンシティ（carbon intensity、発電当たりのCO2e）を乗じることでCO2eを算出した。これに埋め込みカーボンの按分値を加えることで、総合的な1回当たりの排出量を示した。
実験結果は見積もりの幅があるが、一般的な推論呼び出し1回あたりのCO2eは人為的作業が1分で完了する程度の省エネ効果と比較可能な水準である場合もあれば、出力の精度が低く手戻りが多ければ逆に不利になる場合もあることを示した。つまり効果はケースバイケースである。
また、Copilot等の商用ツールについては埋め込みカーボンの正確な把握が難しいため概算に留めている点を指摘している。そこで現場に適用可能な実務的推定法として、運用ログや呼び出し頻度を用いることで自社環境に合わせた算定が可能であることを示した。
検証の要点は、単に省電力であることを示すのではなく、正確性や作業効率といったビジネス価値を併せて評価することで、初めて導入が環境的にも合理的になるケースを見出せるという点である。これにより、導入判断のための定量的な材料を経営層に提供できる。
総じて、本研究は概念的な理論に留まらず、現場で使える推定式と運用データの使い方を提示した点で有効性が確認された。
5.研究を巡る議論と課題
議論の中心はデータの透明性と推定の不確実性にある。商用LLMやクラウドベンダーは内部のハードウェア構成やエネルギー効率を詳細には公開しない場合が多く、これが埋め込みカーボンの精度を低下させる。したがって、企業レベルで正確な算定を行うにはログ取得やサービス提供者との情報共有が必要である。
また、地域ごとの電力のカーボンインテンシティ差も重要な課題である。データセンターの所在地によって同じ処理でもCO2eが大きく変わるため、グローバルなサービスを比較評価する際には地域調整が必須である。この点は経営判断におけるリスク要因となる。
さらに、正確性の評価尺度をどう設計するかは実務上の悩みどころである。コードの正確性を単純な合否で判断するのか、手戻り工数で評価するのかで評価結果は変わる。企業は自社の品質基準に応じた評価指標を設計する必要がある。
最後に、環境評価を導入コストとどう結びつけるかという課題がある。定量化は可能でも、それを組織の意思決定プロセスに組み込むには経営トップの理解と内部プロセスの変更が必要である。ここが実用化の最大の障壁となる。
総括すると、データ透明性、地域差、正確性メトリクス、組織統合の4点が主要な課題であり、これらへの対処が本手法を現場に根付かせる鍵である。
6.今後の調査・学習の方向性
今後は三つの方向で調査を進めるべきである。まず、商用サービスの透明性を高めるための業界標準やベンチマーク整備が求められる。次に、企業ごとの実運用データを用いた事例研究を増やし、推定精度の向上と適用範囲の拡大を図る必要がある。最後に、正確性と環境負荷を同時に最適化する設計指針を開発することが有益である。
教育面では、経営層向けのダッシュボード設計や、1回当たりCO2eを会計的指標と結びつける手法の普及が重要である。これにより、環境負荷が経営判断の一部として日常的に使われるようになる。実際の導入に向けた手引きの作成も急務である。
技術的な研究課題としては、埋め込みカーボンのより正確な按分法、推論最適化によるエネルギー削減手法、及び出力の信頼性向上とエネルギー効率のトレードオフ解析が挙げられる。これらは産学連携で進める価値が高い。
経営視点では、短期的には運用ログによる概算評価を行い、長期的にはプロバイダとのSLAや報告ラインにCO2e指標を組み込むことが推奨される。段階的な導入計画が成功の鍵となる。
結論として、本研究はLLMを使ったコード生成の環境評価を実務に落とし込むための基盤を示した。今後はデータと基準の整備を進めることで、持続可能性を経営判断に組み込む実現性が高まるだろう。
会議で使えるフレーズ集
「本案件はLLMの1回当たりのCO2eを見積もり、既存工数削減と比較して導入可否を判断したい。」
「埋め込みカーボンは機材製造分を利用頻度で按分して見積もる必要があるため、まずログ収集から始めましょう。」
「出力の正確性が低いと手戻りで環境負荷が増えるので、品質係数を評価指標に入れてください。」
