投稿者 global-ai-media 
OpenAIのサム・アルトマンCEOが、AIによる水消費への懸念を「完全に間違い（Totally Fake）」と一蹴したことが話題となっています。この発言は単なるポジショントークなのでしょうか、それとも技術的根拠に基づいた事実なのでしょうか。本稿では、この発言を起点に、AIの環境負荷に関するグローバルな議論を整理し、エネルギーコストが高く環境規制が厳しい日本において、企業がAIインフラとどう向き合うべきかを解説します。
「AIは水を飲みすぎる」という批判の背景
生成AI、特に大規模言語モデル（LLM）の運用には、膨大な計算リソースが必要です。GPUなどの計算機が発する熱を冷却するために、データセンターでは大量の水を使用する冷却システムが採用されることが一般的です。これに対し、環境保護団体や一部の研究者から「AIのプロンプト（指示）処理ごとに大量の水が消費されている」という懸念が示されてきました。
今回、OpenAIのサム・アルトマン氏はこの懸念を「Totally Fake（完全に間違い）」、「Totally Insane（正気の沙汰ではない）」と強い言葉で否定しました。彼の主張の根底には、最新のデータセンター技術における冷却効率の向上や、水冷以外の冷却方式への移行、あるいは「AIがもたらす効率化が、社会全体の環境負荷を相殺する」という考え方があると考えられます。
しかし、実務家としてはこの発言を鵜呑みにするのではなく、「学習（Training）」と「推論（Inference）」のフェーズを分けて考える必要があります。学習フェーズでは一過性ながら巨大なリソースを消費しますが、ユーザーが利用する推論フェーズでのリソース消費は最適化が進んでいます。アルトマン氏の発言は、主に推論時のコストに対する過剰な懸念への反論と捉えるのが自然です。
エネルギー問題こそが本質的な課題
水の問題以上に深刻なのが、電力消費の問題です。アルトマン氏自身もエネルギー需要については認めており、核融合発電などの次世代エネルギーへの投資を加速させています。日本企業にとって、これは対岸の火事ではありません。
日本は世界的に見ても産業用電気料金が高く、データセンターの運営コストに直結します。また、上場企業を中心にTCFD（気候関連財務情報開示タスクフォース）への対応や、サプライチェーン全体での脱炭素（Scope 3）が求められています。無邪気に「高性能なAIを使えばいい」という段階は終わり、AIの利用が自社の環境目標と整合するかどうかが問われるフェーズに入っています。
特に、すべての業務に最大規模のLLM（GPT-4クラスなど）を使用することは、コスト面でも環境面でも非効率です。グローバルなトレンドは、パラメータ数を抑えた「SLM（小規模言語モデル）」や、特定のタスクに特化したモデルの活用へとシフトしつつあります。
日本企業のAI活用への示唆
アルトマン氏の発言や現在の技術トレンドを踏まえ、日本の意思決定者やエンジニアは以下の3点を意識してAI戦略を構築すべきです。
1. 「適材適所」のモデル選定によるコストと環境負荷の最適化
すべてのタスクに巨大なLLMを使う必要はありません。要約や単純な分類タスクであれば、軽量なモデルやオープンソースのSLMで十分な精度が出せます。これにより、推論にかかる電力コスト（およびAPI利用料）を大幅に削減できます。エンジニアは、精度だけでなく「推論コスト（レイテンシ・電力）」を評価指標に組み込むべきです。
2. エッジAIとオンプレミスの再評価
機密情報の保持や通信遅延の回避、そして消費電力の観点から、クラウド上の巨大データセンターに依存せず、自社デバイスやオンプレミス環境で動作するエッジAIの重要性が増しています。日本が得意とする製造業やIoT分野では、通信を介さないエッジAIの方が、環境負荷とリアルタイム性のバランスが良いケースが多々あります。
3. ガバナンスとしての「AI環境指針」の策定
欧州のAI規制同様、日本でもAI開発・利用に関する透明性が求められつつあります。企業として「どの程度の環境負荷を許容し、どのような目的でAIを使うのか」という指針を持つことは、投資家向けの説明責任（アカウンタビリティ）を果たす上でも重要です。AIによる業務効率化が、結果として組織全体のエネルギー生産性を高めるというロジックを構築し、ステークホルダーに説明できる準備をしておくことが推奨されます。