拓海さん、最近AIの電力や炭素の話はよく聞くのですが、水の話は聞いたことがありません。うちの現場でも水は限りある資源でして、これって本当に考えるべき問題なのでしょうか？
素晴らしい着眼点ですね！AIは電力だけでなく、データセンターの冷却や電力の発電過程で大量の「淡水」を消費するんです。だから大丈夫、順を追って分かりやすく説明できますよ。
要するに、AIを動かすと水道から水がどんどん減るということですか？それはうちの投資判断にも影響しますから、どれくらいの規模か教えてください。
素晴らしい質問です！結論を先に言うと、巨大モデルの学習で数百万リットル単位の淡水が直接・間接に消費され得ます。ポイントは三つ、冷却で使う水、発電で使う水、そしてハードウェア製造に伴う埋め込み水です。一緒に見ていけば対策も打てるんですよ。
冷却と発電、埋め込み水……。これって要するにデータセンターがどこにあって、いつ使うかで水の消費が全然違うということですか？
その通りですよ。さらに言うと、Water Usage Effectiveness (WUE)（水使用効率）は場所や季節で大きく変わりますから、「いつ」「どこで」学習や推論を行うかで水影響を数割単位で減らせるんです。一緒に実務で使える感覚を掴めますよ。
なるほど。では、うちがAIプロジェクトをやるときに優先して見るべき指標は何でしょうか。投資対効果に直結する指標で教えてください。
良い問いですね。要点は三つです。第一に学習や推論の水影響を定量化すること、第二に地理と時間を合わせて最適化すること、第三に透明性を担保してステークホルダーと合意を作ることです。これを満たせば投資効率も説明しやすくなりますよ。
具体的な数値で示せると理事会の説得が楽になる。ところで、Scope-1とかScope-2という言い方を聞きますが、それはどう関係しますか？
いい観点です。ここでScope-1（スコープ1）とScope-2（スコープ2）は、直接使用されるオンサイトの水（スコープ1）と外部電力由来の間接的な水（スコープ2）を区別する概念です。どちらを削るべきかは現場のインフラ次第で変わりますよ。
分かりました。現場の稼働時間や季節で水の効率が変わるなら、うちでも運用スケジュールを工夫できそうです。最後に、私が理事会で言えるように、今回の論文の要点を自分の言葉でまとめますと…
素晴らしいまとめを期待していますよ。お忙しいと思いますが、ポイントを押さえれば理事会も納得して投資判断がしやすくなります。一緒にチェックしましょうね。
では私の言葉で。AIの大きなモデルは学習や運用で膨大な水を使う可能性があり、場所と時間を工夫すればその水量をかなり減らせる。だから導入時には水影響の見積もりと運用最適化を要求する、これで良いですか？
その通りです！完璧な要約ですよ。では本文で、経営判断に直結する形で論文の要点と実務で使える判断基準を整理していきますね。
1.概要と位置づけ
結論ファーストで言うと、この研究はAIの環境負荷評価において「水の足跡（water footprint）」を定量化し、場所と時間を最適化することで大幅な削減が可能だと示した点で従来を変えた。これまではAIの温室効果ガス（GHG）や電力量が注目されてきたが、水の消費は冷却と発電に密接に結びつき、地域の淡水資源に直接的な影響を及ぼす。経営判断の視点で重要なのは、AI導入が電力コストだけでなく地域的な水リスクを高め得る点である。したがって、AIプロジェクトの企画段階で水使用の見積もりと運用スケジュール最適化を織り込むことが、持続可能性と事業継続性の双方を守る要件となる。短期的には導入コストの説明が必要だが、中長期的には水リスク低減が事業の安定性を高める。
2.先行研究との差別化ポイント
従来研究は主にエネルギー消費と二酸化炭素排出量に焦点を当ててきた。今回の研究はそれに加えて、直接冷却で消費される水と、電力生成に伴う間接的な水需要を含めた総合的な評価手法を提示した点が差別化ポイントである。さらに、単一のモデルやデータセンターのケーススタディだけで終わらず、地理的・時間的変動を組み込んだ分析を行い、同じモデルでも「どこで・いつ」実行するかで水影響が大きく変わることを示した。これは経営判断に直結する知見であり、設備投資や発注先選定の基準に組み込める。加えて、透明性の必要性と報告指標の整備を提唱し、企業のサステナビリティ報告と整合する形で実務に落とし込める点も特徴である。
3.中核となる技術的要素
本研究の中心は総合的な水使用量を推定するための方法論である。具体的には、学習フェーズのオンサイト水消費、電力由来の間接的水消費、ハードウェア製造に伴う埋め込み水（embodied water）を含めた全体像を組み合わせる手法だ。ここでの重要用語として、Water Usage Effectiveness (WUE)（水使用効率）と、オンサイトと間接を区別するScope-1（スコープ1） / Scope-2（スコープ2）という概念を用いる。WUEは設備や環境条件が変われば大きく変動するため、地理的な最適化や季節的な運用変更で大きな削減余地が生まれる。技術的には、モデルの学習回数やバッチ設定、データセンターの冷却方式の違いを定量化して、それが水使用にどう連動するかをマッピングしている。
4.有効性の検証方法と成果
検証では代表的な大規模言語モデルを例に取り、学習時の水使用量を見積もった。具体例として提示された数値は学習で数百万リットル規模、オンサイトで数十万から数百万リットルにのぼるケースを示しており、これは単一企業のデータセンター運用にも匹敵する規模である。重要なのは、実験的に「いつ」「どこで」実行するかを変えたときにWUEの差異が明確に現れ、数割の水削減が現実的であることを示した点だ。また、この研究は透明性の改善を求め、企業が自社データセンターやクラウド事業者に対して水使用に関する報告を求める合理的根拠を与えている。成果は定量的で説明可能だからこそ、経営判断の裏付けとして使える。
5.研究を巡る議論と課題
議論の中心はデータの不完全性と報告の透明性にある。多くの事業者は水消費データを開示しておらず、推定値に頼らざるを得ない点が課題である。さらに、地域ごとの水資源の脆弱性や社会的影響をどう評価するかは定量化が難しい。技術的にはWUEの定義や境界設定（Scopeの扱い）について業界標準が確立されていないため、比較可能性に欠ける点も問題だ。ただし、これらは制度設計や報告基準の整備、事業者間のベンチマーク構築で対応可能であり、現場の運用最適化と組み合わせれば実効的な改善が期待できる。
6.今後の調査・学習の方向性
次のステップは実務で使えるツールと報告フォーマットの整備である。まずはプロジェクト評価時に使う水影響の簡易見積もりツールを導入し、投資判断に組み込むことが現実的だ。次にクラウド事業者やコロケーション業者との契約で場所と時間の最適化オプションを交渉することが重要である。研究面では地域の水リスクとAIワークロードのマッピング、WUEの標準化、そして企業のサプライチェーンを含めた埋め込み水の精緻化が望まれる。検索に使えるキーワードとしては “AI water footprint”, “Water Usage Effectiveness WUE”, “data center water consumption”, “embodied water in computing” を活用するとよい。
会議で使えるフレーズ集
「このAIプロジェクトの学習時に想定される水使用量の見積もりを提出してください。」
「WUE（Water Usage Effectiveness）を基準に運用スケジュールを最適化し、淡水リスクを低減できるか評価しましょう。」
「導入先のデータセンターでのScope‑1とScope‑2の水使用を明示した報告を契約条件に含めてください。」
参照・詳細は次のプレプリントを確認してください：Li, P. et al., “Making AI Less “Thirsty”: Uncovering and Addressing the Secret Water Footprint of AI Models,” arXiv preprint arXiv:2304.03271v5, 2023.
