AI需要が生むエネルギー危機 ― Gartner予測が示すデータセンター電力爆増と社会的副作用

近年、生成AIモデルやクラウドコンピューティングの利用が急速に拡大しており、それに伴いデータセンターの建設と運用が世界各地で進んでいます。生成AIの開発や運用には膨大な計算資源が必要であり、その計算を支える電力需要はこれまでの一般的なITシステムとは比較にならない規模に達しつつあります。特に大規模言語モデル(LLM)や高性能GPUクラスタを用いる推論環境では、電力消費量と冷却需要が線形ではなく指数的に増加する傾向が観測されています。

この状況を踏まえ、調査会社Gartnerは2025年以降のデータセンター電力需要に関する予測を公表しました。その報告によると、データセンターが消費する世界の電力量は今後急速に増加し、2030年までに現在の約2倍に達する可能性があると指摘されています。この予測は、AIが社会基盤として定着しつつある現状を反映するだけでなく、電力インフラ、環境政策、都市計画、そして経済構造にまで波及する可能性を示唆しています。

データセンターは、従来は企業・研究機関・行政のIT基盤として存在していました。しかし現在では、社会生活や産業活動の根幹を支えるインフラとして位置づけられつつあります。クラウドサービス、決済システム、物流ネットワーク、検索エンジン、生成AIサービス、映像配信など、多くのサービスがデータセンターを基盤に運用されています。今後、社会がより多くのAI活用を進めるほど、データセンターへの依存度はさらに高まると考えられます。

しかし、この成長は新たな課題も生み出しています。電力不足リスク、脱炭素戦略との整合性、電力価格上昇、地域住民への影響、災害リスク、そして社会的負担の不均衡といった問題が議論され始めています。データセンターとAIによる高度化がもたらすメリットは非常に大きい一方で、それを支えるエネルギー・社会基盤が持続可能であるかという問いが改めて浮かび上がっています。

本記事では、Gartnerが示した電力需要予測を起点として、そこから派生する社会的・環境的課題について整理します。技術の進展と社会的持続性の両立という観点から、今後求められる視点を明確にしていきます。

Gartnerが示した予測

Gartnerが公表した最新の分析によると、今後数年間においてデータセンターが消費する電力量は急速に増加する見込みです。同社は2025年時点で世界のデータセンター電力需要が前年比で16%上昇し、2030年には現在の約2倍に達する可能性があると予測しています。この予測は、生成AI、クラウドサービス、高性能計算基盤(HPC)の利用拡大が継続的に進むという前提に基づいたものです。

特に生成AIや大規模言語モデルを支えるGPUベースのコンピューティング環境は、従来のCPUベースのシステムと比較して電力消費量が大きく、また冷却設備を含む周辺システムにも追加の電力負荷を発生させます。Gartnerは、2030年にはデータセンターが消費する電力のうち、AI最適化サーバーが全体の約40%以上を占めるようになると見積もっています。この傾向は特定の企業やサービスの一時的な現象ではなく、世界的な技術需要の構造変化として理解されています。

また、Gartnerはこの需要増が地域ごとに異なる影響をもたらす点も指摘しています。特に米国と中国は世界全体の電力需要増加を主導する形となり、続いて欧州、中東、東南アジアでもデータセンターの建設が進むと予測されています。これにより、電力供給計画、送電インフラ、再生可能エネルギー政策、土地利用計画など、多様な領域に影響が及ぶことが想定されています。

この予測は単に電力消費量が増加するという数値変動を示すものではなく、AIを起点とした社会インフラの変化や、それに伴う政策・環境・経済への課題を示す指標であるといえます。

データセンター電力需要の急増

Gartnerの予測によると、世界のデータセンターが消費する電力量は今後数年間で大幅に増加する見込みです。特に2025年時点では前年比16%の増加が見込まれており、これは過去の成長率と比較しても異例の伸びとされています。従来のITインフラ需要が比較的緩やかな成長傾向にあったのに対し、現在の需要増は生成AIや高度なクラウドサービスの普及を背景に、急激な加速を伴って進行している点が特徴です。

この電力増加の主な要因として、高性能GPUやAI推論システムの導入が挙げられます。最新のAIモデルを運用するためには、大規模な演算処理と継続的な推論基盤が必要であり、その負荷はCPU中心の従来環境と比較して大幅に高くなります。また、運用負荷は単にサーバーの稼働電力だけでなく、冷却システムや電源安定化装置など周辺設備の電力消費にも反映されます。そのため、AI関連システムの導入規模が拡大するほど、データセンター全体の電力消費は複合的に増加していく傾向が確認されています。

さらに、生成AIサービスは特性上、学習フェーズのみならず運用フェーズでも継続的に処理能力を必要とします。そのため、AI普及が一時的な需要ではなく、電力需要増加を長期的に固定化する要因になると分析されています。Gartnerは2030年時点で、データセンターの電力消費量が現在の約2倍に到達する可能性があるとしています。この規模の増加は、世界の電力供給計画や再生可能エネルギー戦略に直接影響を与える可能性が高く、すでに電力事業者や政府機関が対応方針を検討し始めています。

データセンターの電力需要増加は単なる産業成長ではなく、エネルギー政策や社会システム全体の変化と密接に結びついた現象として捉える必要があります。

地域別の影響規模

Gartnerの分析では、データセンターの電力需要増加は地域によって異なる影響を示すとされています。特に米国と中国は世界全体の需要増を主導する地域と位置づけられており、両国だけで世界のデータセンター関連電力消費の大部分を占めると予測されています。これらの地域では、既存のハイパースケールデータセンター群に加え、大規模なAI処理基盤が急速に導入されており、クラウド事業者やAI企業による追加設備投資が継続しています。

米国では、バージニア州、テキサス州、オレゴン州などがデータセンター集積地として知られており、電力需要の増加により地域電力会社の供給計画や送電網整備に直接影響が出始めています。一部地域では、新規データセンターの建設許可に電力供給計画の提出が必須とされるなど、政策面でも調整が進んでいます。一方で、AI分野における競争優位性を維持するため、電力需要が増加しても建設傾向が止まっていない点が特徴です。

中国でも同様の傾向が観測されており、北京、広東省、内モンゴル自治区などがデータセンター立地として重点的に開発されています。内モンゴルでは比較的安価な電力供給が可能であることから、電力集約型のAI計算処理環境が構築されつつあります。ただし、中国政府は電力消費管理と炭素排出削減を同時に推進しているため、都市部での新設より郊外型・寒冷地域型の設計が増加しています。

欧州では、アイルランド、オランダ、デンマークなどが主要なデータセンター拠点となっていますが、すでに電力圧迫や水資源負荷への懸念が高まり、建設制限・認可条件の厳格化が進行しています。特にアイルランドでは、データセンターが国の電力消費の約20%を占める水準に達しており、今後の建設審査が慎重化されています。

さらに、中東や東南アジアでは、国際クラウド事業者が再生可能エネルギーとの組み合わせを条件に進出するケースが増えています。この傾向は、エネルギー価格競争力、政策柔軟性、土地確保のしやすさといった要因が背景にあります。

データセンター電力需要の増加は世界全体に影響を及ぼす一方で、その規模や対応策は地域によって大きく異なっています。エネルギー供給体制や気候政策、土地利用計画などの条件に応じて、今後のデータセンター戦略が変化していく可能性があります。

需要増が引き起こす懸念

データセンターの電力需要が今後急速に拡大するというGartnerの予測は、単なるインフラ需要の増加を示すだけではなく、その背後に潜在する社会的・環境的影響を示唆するものでもあります。電力供給能力、土地利用、環境負荷、経済格差といった複数の領域が複雑に結びつきながら影響を受ける可能性があり、これらの課題はすでに一部地域で現実問題として表面化し始めています。

特に生成AIやクラウドサービスの普及に伴うデータセンター依存は、従来のIT基盤とは異なり、電力や水資源といった生活インフラと強く結びついた構造的需要を持ちます。そのため、需要拡大に比例して周辺地域の電力供給体制や生活維持に影響を及ぼす可能性が高く、場合によっては環境政策や都市計画に対して調整や再設計が求められる状況が発生し得ます。

また、電力需要の増大は気候変動対策との整合性という観点でも重要な課題となります。脱炭素政策を掲げる国や地域においても、短期的に電力供給を確保するために火力発電所の再稼働や延命措置が検討されるケースが報告されており、目標と現実の間に矛盾が生じ始めています。

この章では、データセンター需要の増加によって生じる具体的な懸念として、気候への影響、電力価格の上昇、地域住民への負荷、災害リスクおよびインフラ脆弱性の問題について整理します。これらの課題は単独ではなく相互に関連し合う性質を持ち、技術的進展と社会的持続可能性の均衡が求められる状況が到来していることを示しています。

気候変動への影響

データセンターの電力需要増加は、気候変動への影響という観点で特に大きな懸念点とされています。現在、世界の発電源は地域差があるものの、依然として化石燃料による発電が一定割合を占めています。そのため、短期間で大規模な電力需要が増加した場合、再生可能エネルギーだけで対応できない地域では、石炭火力や天然ガス火力発電の再稼働や延命が選択肢として浮上する傾向があります。実際、北米および欧州の一部地域では、電力不足リスクを理由に、停止予定だった火力発電所の運用延長が検討・実施された例が報告されています。

生成AIや大規模GPU基盤は高い電力密度を持ち、電力消費に加えて膨大な冷却エネルギーが必要になります。このため、単に計算処理による消費電力量が増加するだけでなく、冷却施設や空調システムの運用によって追加の排出負荷が発生します。環境分析機関や研究機関の報告では、一部のデータセンターでは冷却に必要なエネルギーが総消費量の30~50%に達するという事例も示されています。特に夏季の気温上昇時には、冷却効率低下により排出量がさらに増加する傾向があります。

また、気候変動とデータセンター運用は相互に悪影響を与える可能性があります。気温上昇に伴う熱波は冷却負荷を増大させるとともに、森林火災や干ばつが電力供給網に影響を与えるケースが既に見られています。その結果、供給側の負荷が増加し、消費側であるデータセンターの運用コストや運用安定性に影響が及ぶ可能性があります。

さらに、気候政策との整合性という点でも課題が指摘されています。多くの国や企業は脱炭素目標や再生可能エネルギー比率の向上を掲げていますが、需要の増加速度が再生可能エネルギー供給の拡張速度を上回る場合、政策達成が困難になる可能性があります。特に、電力の安定供給を重視せざるを得ない状況では、短期的には化石燃料依存が継続するリスクが存在します。

データセンターの電力需要増加は単なるインフラ課題にとどまらず、温室効果ガス排出量の増加、脱炭素計画の遅延、再生可能エネルギー導入とのギャップなど、気候変動対策の進展そのものに影響を与える可能性があります。

電力価格上昇とエネルギー格差

データセンターの電力需要の増加は、電力価格の上昇やエネルギー格差の拡大につながる可能性があると指摘されています。電力は有限の供給資源であり、大規模な需要が発生した場合、供給能力が追いつかない地域では価格変動が起こりやすくなります。すでに一部の国や地域では、データセンター向けの電力需要増加が電力価格に影響を与え始めている事例が報告されています。

例えば、アイルランドではデータセンターが国全体の電力消費の約20%を占める水準に達しており、その結果として一般家庭や企業向けの電力価格が上昇傾向にあると指摘されています。また、同国では電力供給能力に対する逼迫が問題視され、政府が新規データセンター建設を制限する措置を検討した例もあります。一方で、多国籍クラウド事業者は長期契約による電力価格固定や優先供給枠を取得する傾向があり、地域の一般消費者や中小企業との間で電力コスト構造に差が生じています。

また、米国バージニア州やテキサス州などでも、データセンターの集中により送電網の逼迫が問題視されており、地域の電力会社がインフラ拡張費用を電力料金に上乗せする形で回収するケースが見られています。この結果、電力を大量に必要としない家庭や非IT企業にも、費用負担が波及する可能性があります。

電力価格上昇は、地域間・所得階層間におけるエネルギー格差を拡大させる要因にもなります。購買力の高いテクノロジー企業やクラウド事業者は、電力供給契約の交渉力を持つため価格上昇の影響を相対的に受けにくい一方、一般住民や地方産業、公共サービス機関はコスト増加の影響を直接受ける可能性があります。

さらに、再生可能エネルギーを組み合わせた電力調達が進む地域では、電力価格が市場動向に左右されやすいというリスクも存在します。需要が供給を上回る局面や天候不順が生じた場合、価格変動幅が大きくなる傾向が報告されています。

データセンター需要の拡大は単なる電力供給問題ではなく、社会的・経済的な分配構造に影響を与える可能性があり、今後の政策検討や電力市場設計における重要な論点となることが予想されます。

生活圏へのデータセンター進出

データセンター需要の増加により、これまで工業地域や都市外縁部を中心に建設されてきた施設が、徐々に生活圏や住宅地域の近接地へ進出する動きが見られています。これは土地確保の難易度上昇、電力・通信インフラへのアクセス性、建設コスト、行政政策などの要因が複合的に影響している結果と考えられています。

欧州では、この傾向が特に顕著です。アイルランド、オランダ、デンマークなどでは、住宅地から数百メートル圏内にデータセンターが建設される事例が増加しており、住民団体による反対運動や行政への抗議が発生しています。その背景には、データセンターが24時間稼働する施設であることから、冷却設備や変圧設備による騒音、冷却塔から発生する湿気・微粒子、さらには設備更新時の大型車両の往来など、日常生活への影響が懸念されている実態があります。

また、データセンターは大量の排熱を生じる構造上、周辺地域の気温上昇を招く可能性も指摘されています。一部の自治体では、データセンター周辺の平均気温が長期的に上昇傾向を示している調査結果が報告され、都市ヒートアイランド現象を強化する要因となる可能性が議論されています。排熱を暖房や地域インフラに再利用するモデルが検討されている地域もありますが、現時点では普及が限定的です。

さらに、水資源への影響も重要な論点です。多くのデータセンターでは液体冷却方式が採用されており、大規模施設では年間数千万リットル単位の水を使用する例も確認されています。干ばつが続く地域や水資源が限定的な地域では、住民利用や農業用途との競合が発生し、水利権に関する調整が必要となっています。米国西部、スペイン、東南アジアなどでは、この課題が既に行政判断や建設許可プロセスに影響を与えています。

データセンターの生活圏進出は単なる土地利用問題にとどまらず、騒音、排熱、水使用、交通、環境負荷といった複合的な課題を含む社会問題として認識され始めています。今後、建設地選定や住民との合意形成、運用効率化技術の導入などが、重要な検討項目となることが予測されます。

立地依存リスクと災害脆弱性

データセンターの建設需要が高まる中、立地条件が制約要因となり、安全性や災害リスクを十分に考慮しないまま建設が進む可能性が指摘されています。これまでデータセンターは、地盤が安定し、冷却効率が高く、電力供給が確保できる地域が選択されることが一般的でした。しかし、近年では電力供給能力や土地調達の困難化により、地震帯、洪水リスク地域、極端気象が頻発する地域など、本来は慎重な検討が求められる場所に建設が進む例が報告されています。

災害リスクは現実に影響を及ぼし始めています。例えば、2022年の欧州の熱波では、英国ロンドン近郊のGoogleおよびOracleのデータセンターで設備の冷却が追いつかず、クラウドサービスが一時停止する事例が発生しました。また、米国では洪水や大規模停電によりデータセンターが停止し、金融機関や行政サービスに影響が及んだ例も確認されています。このような事例は、データセンターが単なる企業インフラではなく、社会インフラとしての役割を果たしていることを浮き彫りにしています。

また、地震リスクも重要な検討項目です。日本やトルコなど地震多発地域では、耐震設備や二重化設計が進んでいるものの、すべての地域が同等の水準に達しているわけではありません。特にAI処理設備は構造重量が増加しやすく、ラック密度も高いため、災害時の設備損壊リスクや復旧負荷が増加する傾向があります。

さらに、気候変動による異常気象の増加は、データセンターの長期運用可能性に不確実性をもたらしています。干ばつ地域では冷却用水の確保が困難となる可能性があり、逆に豪雨や洪水が増加した地域では、水没リスクが運用上の脅威となります。これらの要因が重なることで、データセンターの立地戦略や設計思想そのものに再検討が求められる局面に入りつつあります。

データセンターの立地は単なる土地選定ではなく、社会的安全基盤に直結する判断項目です。需要拡大による建設地の選択肢縮小が進む中で、災害対応力や長期運用への耐性をどのように確保するかが重要な課題となっています。

すでに見られる兆候

データセンター需要の拡大に伴う影響は将来的な仮定にとどまらず、すでに複数の地域や分野で現実的な形として表れ始めています。これらの事例は、Gartnerの予測が単なる理論上の分析ではなく、現場の環境変化と一致していることを示しています。

まず、欧州では電力供給体制への圧力が顕在化しており、アイルランドやオランダでは新規データセンター建設に対する行政規制が導入されています。アイルランドでは、データセンターが国の電力消費量の約20%に達していることを背景に、電力供給網への影響評価が建設許可の条件として課されています。オランダでも同様に、新設計画が電力インフラに与える負荷や地域計画との整合性が審査対象となる制度が運用されています。

次に、運用環境に関連する問題も報告されています。2022年の欧州熱波では、英国のGoogleおよびOracleのデータセンターが冷却能力不足により停止し、クラウドサービスが一時的に利用できなくなる事象が発生しました。このケースでは外気温の記録的上昇が直接的な要因となり、極端気象がデータセンター運用に即時影響を与えることが確認されました。

また、水資源の利用に関しても懸念が現れています。米国西部やスペインの一部地域では、水冷方式のデータセンター運用に対する住民の反対運動が報告されており、行政が建設計画の再検討を求めた例もあります。特に干ばつが長期化する地域では、農業や生活用水との競合が社会問題化しています。

さらに、電力価格への間接的影響も既に観測されています。米国の一部州では、データセンター向けの供給計画や送電設備増設が電力料金に反映され、一般家庭や中小企業への負担が増加しつつあるとされています。

これらの事例に共通する点は、データセンターがインターネット基盤を支える不可欠な存在である一方、その運用が地域社会の生活や環境負荷に直接的な影響を与える段階に入っているということです。今後、データセンターのさらなる増設が進むにつれて、こうした課題はより顕著になる可能性があります。

構造的課題:利益と負担の非対称性

データセンターおよびAIインフラの拡大は、社会や産業に多くの利点をもたらしています。高度なデジタルサービスの提供、産業効率化、医療・金融・行政サービスの高度化、さらには生成AIによる新しいイノベーション創出など、その価値は多方面に及びます。しかし、その一方で、これらの利益が社会全体に均等に分配されているわけではなく、電力需要、環境負荷、生活影響といったコストが、別の層や地域に集中的に現れる構造が形成されつつあります。

すでに複数の国や地域で、データセンターの建設・運用による利益を享受する主体と、その結果として生じる負担を受ける主体が一致していないケースが確認されています。例えば、大規模クラウド事業者や技術プラットフォーム企業は、経済効果や技術的優位性の面で恩恵を得ていますが、その運用を支える電力インフラや水資源、生活圏への影響は、地域住民、地方自治体、あるいは自然環境が担う形となっています。

また、エネルギーコストや土地利用政策の観点から、データセンターが規制の緩い国や発展途上地域へ移転する動きも生まれており、これがさらなる国際的不平等を拡大させるリスクも指摘されています。このような状況は、デジタル化が進むほどに、誰が利益を受け、誰が負担を引き受けるのかという問いを顕在化させています。

本章では、利益と負担の不均衡がどのような形で生じているのか、その構造的特徴と背景要因について整理し、AIインフラ社会の持続可能性を考える際に避けて通れない視点を明確にします。

技術恩恵と環境負担の分離

データセンターやAI基盤の拡大は、社会に多くの利点を提供しています。生成AIサービス、クラウドコンピューティング、オンライン医療、電子行政、遠隔教育、金融決済など、多くの分野で利便性と効率性が向上しています。特に企業や政府・研究機関にとって、デジタル基盤は競争力の源泉となっており、経済効果や技術革新の促進要因として重要な役割を果たしています。

しかし、こうした技術恩恵が集中する主体と、それを支えるエネルギー・資源負荷を受ける主体が一致していない点は重要な課題です。現実には、AI処理の負荷が生み出す環境影響やインフラ負担は、必ずしもサービス利用者や運営企業が直接負担しているわけではありません。多くのケースでは、運用に必要な電力・水資源・土地などが、地域社会や行政、あるいは自然環境に負荷として蓄積されています。

例えば、米国のいくつかの州では、クラウド事業者が電力会社と長期固定契約を締結することで安定供給を確保していますが、同時に地域全体の需要逼迫や電力価格変動が一般住民や中小企業に影響するケースが報告されています。また、水冷方式を採用する大規模データセンターでは、地域の農業や生活用途と水資源が競合する事例が見られ、これはスペイン、米国西部、シンガポールなどで確認されています。

さらに、排熱・騒音・土地利用といった外部性も住民側に発生することが多く、データセンターの経済価値が国家や企業に蓄積される一方、環境負荷や生活環境への影響は地域社会が背負う形になる傾向があります。こうした「利益と負担の分離」は、国際規模でも観測されています。規制が厳しい先進国で建設制限が強化される一方、規制が緩い新興国や安価な電力を提供する地域へ建設が移転し、負担が地理的に転移する傾向が報告されています。この現象は研究者の間で「デジタル外部化」あるいは「デジタル植民地主義」と呼ばれることもあります。

データセンターとAIによる恩恵は社会に広く浸透していますが、その運用のために必要な環境負荷やインフラ調整は特定地域や住民に偏りやすい構造を持っています。持続可能なデジタルインフラを検討する上では、技術発展の利益と環境コストをどのように調整するかが今後の重要課題となります。

進歩と持続可能性の矛盾

AI技術の発展とデータセンターの増設は、社会のデジタル化と経済成長を支える重要な基盤となっています。生成AIやクラウドサービス、高性能計算処理は、医療研究、金融取引、自動化、教育、行政効率化など、多岐にわたる分野で活用されており、産業構造そのものを変えつつあります。しかし、この急速な技術進展は、エネルギー消費量や環境負荷の増加を伴うものであり、持続可能性との間に明確な緊張関係が生じています。

実際、Gartnerが示したように、今後のデータセンター電力需要は2030年までに現在の約2倍に達すると予測されています。この増加速度は、再生可能エネルギーの導入ペースや送電網整備の進行速度を上回る可能性があると専門機関から指摘されています。そのため、一部地域ではすでに停止予定だった石炭火力や天然ガス火力発電所の延命措置が検討されており、脱炭素政策と現実的なエネルギー確保との間で政策的な葛藤が発生しています。

さらに、技術革新による需要増は短期的である一方、環境影響やインフラ整備は長期的視点を必要とします。この時間軸のズレが、問題の複雑性をさらに高めています。AI分野では半年単位で性能や利用規模が拡大しますが、発電所の建設、送電網の増強、地域住民との合意形成、環境影響評価などは数年から十年以上の期間を要します。これにより、技術需要が政策や社会基盤を上回り、環境配慮が追従できない状況が生じ始めています。

また、企業による環境対策も課題として残ります。多くのクラウド事業者は再生可能エネルギー証明書(REC)や炭素クレジットの購入を通じて「カーボンニュートラル」を表明していますが、これらは必ずしも実際の電力供給構造を変えるものではありません。実際の電力ミックスが化石燃料に依存している限り、排出削減効果は限定的であるという指摘もあります。

このように、AIによる社会進歩と持続可能なエネルギー利用の間には、依然として大きな隔たりが残っています。今後、社会が持続可能な形で技術を活用するためには、電力供給、政策設計、技術革新、地域社会への配慮が一体として機能する枠組みが求められます。技術の加速が止まらない現代において、この矛盾へどのように向き合うかが、次世代社会インフラの方向性を左右する重要な論点となります。

今後求められる方向性

データセンター需要の増加と、それに伴う社会的・環境的課題が顕在化している状況において、今後は技術の発展と持続可能性を両立させるための具体的な枠組みと政策設計が求められます。単に電力供給能力を増加させるだけではなく、エネルギー構造、地域社会との関係性、技術実装の方向性を総合的に見直す必要があります。

まず、再生可能エネルギーの導入拡大と送電網の強化が重要な課題として挙げられます。データセンターが消費する電力規模が加速的に増加する中で、再生可能エネルギー比率の向上だけでなく、安定供給を実現するための蓄電技術や分散型電源の活用が検討されています。また、小型モジュール炉(SMR)など、次世代原子力発電の導入可能性について議論する動きも広がっています。これらの技術は議論を伴うものの、長期的な電力確保と脱炭素を両立させる選択肢として評価が進んでいます。

次に、データセンター自体の効率化も重要な対応領域です。近年、液浸冷却方式やAIによる電力制御技術など、省エネルギー化を実現する技術が進展しています。また、生成AIモデルの効率性向上や、演算最適化アルゴリズムの導入など、計算資源を必要とする技術そのものの省エネルギー化も今後の重要な方向性とされています。ICT業界では、「性能向上」と「エネルギー効率向上」を並行目標として定義する動きが加速しています。

さらに、政策面では透明性の高いエネルギー管理指標と、建設・運用条件に関する規制整備が進む可能性があります。欧州や北米の一部地域ではすでに、データセンター建設許可に電力・水資源利用計画や環境影響評価を義務付ける制度が導入されており、今後は国際的な基準整備が進むことが予想されます。また、企業による自主報告やESG評価と連動した運用監視の重要性も高まっています。

最後に、地域社会との協調モデルの構築が求められます。データセンターが社会インフラとして定着する未来を前提とするのであれば、地域住民への負荷軽減策や利益還元の仕組み、排熱再利用、雇用創出など、共存可能な構造設計が必要です。これは単なる企業活動ではなく、長期的な都市計画や地域発展戦略と結びつく領域です。

今後求められる方向性は技術開発、政策設計、社会合意形成の三つの領域が連携し、持続可能なデジタル基盤を構築していく姿勢にあります。AIとクラウドの進展が避けられない未来であるならば、それを支えるエネルギーと社会構造もまた、同時に進化していく必要があります。

おわりに

Gartnerが示した予測が示唆するように、データセンターとAI基盤の電力需要は今後急速に拡大し、社会インフラの在り方そのものを変える局面に入っています。これまでIT基盤は主に技術的観点から語られてきましたが、現在は電力供給体制、環境政策、土地利用、社会受容性といった広範な領域と直結する存在となりつつあります。生成AIやクラウドサービスの利便性は大きく、これらの技術が社会や産業の高度化に寄与していることは疑いありません。しかし、その裏側では、電力不足、環境負荷、地域格差、災害脆弱性といった複合的な課題が顕在化しています。

この状況は、「技術の進展が社会基盤に先行する」という構造的問題を浮き彫りにしています。AI・クラウド技術は短期間で利用規模が拡大しますが、それを支えるエネルギー供給網や環境規制、地域合意形成は長い時間軸を必要とします。その結果として、技術的必要性と社会的持続可能性の間に緊張関係が生まれ、各国・各地域で対応方針が分かれ始めています。

今後求められるのは、利便性か持続可能性かという二項対立ではなく、「どのような条件で両立させるか」という視点です。そのためには、エネルギー効率の改善、再生可能エネルギーの拡大、政策と技術の連動、透明性の高い運用基準、地域社会との協調と配慮が不可欠となります。これらの取り組みが適切に進むことで、AIとデータセンターが社会の負担ではなく、持続的な価値創造基盤として機能する未来が期待できます。

データセンターは単なる情報処理施設ではなく、今や社会の生命線の一部です。技術が社会を支える以上、その影響範囲に対する責任と配慮を伴う設計思想が求められます。本記事が、AIを支えるインフラの未来を考える一助となれば幸いです。

参考文献

英国政府の節水呼びかけとAI推進政策──メール削除提案が投げかける疑問

2025年8月、イギリスでは記録的な干ばつが続き、複数地域が「国家的に重大」とされる水不足に直面しています。National Drought Group(NDG)と環境庁(Environment Agency)は、こうした事態を受けて緊急会合を開き、国民に向けた節水呼びかけを強化しました。その中には、庭のホース使用禁止や漏水修理といった従来型の対策に加え、やや異色ともいえる提案──「古いメールや写真を削除することでデータセンターの冷却用水を節約しよう」という呼びかけが含まれていました。

この提案は、発表直後から国内外で大きな反響を呼びました。なぜなら、データセンターの冷却に水が使われていること自体は事実であるものの、個人がメールや写真を削除する行為がどれほどの効果を持つのかについて、専門家や技術者から強い疑問が寄せられたからです。実際、一部の試算では、数万通のメール削除による水の節約量はシャワーを1秒短くするよりも少ないとされています。

さらに、政府は同時期にAI産業振興のための大規模なインフラ投資を発表しており、これらの施設は多くの電力と冷却用水を消費します。このため、市民に象徴的な節水行動を促しながら、裏では水と電力を大量に使うAIデータセンターを推進しているのではないかという批判が高まっています。

本記事では、この一連の出来事を複数の報道をもとに整理し、「メール削除による節水効果の実態」「データセンターにおけるAIの電力・水使用の実態」「AI推進政策と水不足対策の整合性」という3つの観点から議論を深めます。

NDGによる水不足対策と「デジタル片付け」の提案

英国では2025年夏、5つの地域が正式に「干ばつ(drought)」と宣言され、さらに6地域が長期的な乾燥状態にあると認定されました。National Drought Group(NDG)は2025年8月11日に会合を開き、これらの地域における水不足が「国家的に重大(nationally significant)」な問題であると発表しました。

NDG議長であり環境庁(Environment Agency)の水管理ディレクターであるHelen Wakeham氏は、節水のために市民が取れる行動の一例として次のように述べています。

“We can all do our bit to reduce demand and protect the health of our rivers and wildlife – from turning off taps to deleting old emails.”

「私たちは皆、水需要を減らし、川や野生生物の健康を守るためにできることがあります──蛇口を閉めることから、古いメールを削除することまで。」

さらに同氏は、こうした行動は個々では小さくとも「集合的な努力(collective effort)」によって大きな効果をもたらすと強調しました。

“Small changes to our daily routines, when taken together, can make a real difference.”

「日々の習慣に小さな変化を加えることが、積み重なれば本当に大きな違いを生み出します。」

この中で特に注目されたのが、「古いメールや写真を削除する」という“デジタル片付け”です。これは、データセンターの冷却に大量の水が使われているため、保存データを減らせば間接的に水消費を抑制できるという理屈に基づく提案です。

実際、英国政府の公式発表文でも次のように説明されています。

“Deleting old and unnecessary data from the cloud can help reduce the energy and water needed to store and cool servers.”

「クラウドから古く不要なデータを削除することで、サーバーの保存および冷却に必要なエネルギーと水を削減することができます。」

こうした呼びかけは、従来の節水策(ホース使用禁止、漏水修理、雨水利用の推奨など)と並列して示され、市民の「日常的な選択」の一環として組み込まれました。

しかし、この提案は同時に、英国国内外のメディアや専門家から即座に疑問視されることとなります。それは、削除行為による効果の実際の規模が、他の節水行動に比べて極めて小さい可能性が高いからです。この点については次節で詳しく触れます。

専門家からの厳しい批判

NDGと環境庁による「古いメールや写真を削除して節水」という提案は、発表直後から国内外の専門家やメディアによって強く批判されました。批判の焦点は大きく2つ──実際の効果が極めて小さいこと、そして誤ったメッセージが政策全体の信頼を損なう可能性です。

1. 効果の小ささ

データセンターの消費する水は、主にサーバーの冷却に必要な熱対策に使われます。保存データ量が直接的に冷却水の使用量を大きく左右するわけではありません。英国のITアナリスト、Gary Barnett氏は、The Timesの取材に次のように答えています。

“Storing 5GB of data uses around 79 millilitres of water – less than what would be saved by taking one second off a shower.”

「5GBのデータを保存するのに必要な水は約79ミリリットル──これはシャワーの時間を1秒短くするよりも少ない量です。」

さらにBarnett氏は、同じ節水目的であれば他に優先すべき行動があると指摘します。

“Fixing a leaky toilet can save 200 to 400 litres of water a day.”

「漏れているトイレを修理すれば、1日あたり200〜400リットルの水を節約できます。」

つまり、メール削除の節水効果は他の生活習慣改善に比べて桁違いに小さいというのです。

2. 誤ったメッセージのリスク

ブリストル大学の持続可能なITの専門家、Chris Preist教授は、科学的根拠が乏しい提案を政府機関が行うことの危険性を指摘しています。

“If the advice is not evidence-based, it risks undermining the credibility of the Environment Agency’s other messages.”

「助言が証拠に基づかないものであれば、環境庁の他のメッセージの信頼性を損なう危険があります。」

Preist教授は、国民が信頼できるのは「実際に意味のある行動」であり、効果の薄い提案は「象徴的なパフォーマンス」と見なされ、結果的に協力意欲を削ぐ可能性があると述べています。

3. 国外からの皮肉混じりの反応

海外メディアやテクノロジー系サイトも、この提案を取り上げて批判しました。Tom’s Hardwareは記事の中で、データセンターの消費電力や水使用の多くはAIやクラウド計算によるものであり、個人の古いデータ削除は実質的な影響がほぼないと指摘しています。

“The vast majority of data center energy and water consumption comes from running and cooling servers for computation, not from storing your old vacation photos.”

「データセンターのエネルギーと水の消費の大部分は、古い旅行写真を保存することではなく、計算用サーバーの運転と冷却に費やされています。」


こうした批判は、「市民に小さな努力を求める一方で、政府自身が水と電力を大量に消費するAIインフラを推進しているのではないか」という矛盾批判にもつながっていきます。

同時進行するAI推進政策

英国政府は、節水呼びかけとほぼ同じ時期に、AI産業の飛躍的発展を目指す大規模な国家戦略を進めています。これは2025年1月に発表された「AI Opportunities Action Plan」に端を発し、その後も継続的に具体施策が展開されています。

1. 政府の公式ビジョン

首相キア・スターマー氏は発表時、AIを経済成長の柱と位置付け、次のように述べています。

“We will harness the power of artificial intelligence to drive economic growth, improve public services, and ensure Britain leads the world in this new technological era.”

「我々は人工知能の力を活用して経済成長を促進し、公共サービスを改善し、英国がこの新しい技術時代において世界をリードすることを確実にします。」

政府はこれを実現するため、2030年までに公的コンピューティング能力を現在の20倍に拡大する計画を掲げています。

2. インフラ拡張と水・電力需要

発表文では、次のように明記されています。

“We will invest in new supercomputers, expand AI Growth Zones, and remove barriers for data center development.”

「新たなスーパーコンピューターへの投資を行い、AI成長ゾーンを拡大し、データセンター開発の障壁を取り除きます。」

スーパーコンピューターや大規模データセンターは、運用に大量の電力を必要とし、その冷却には膨大な水が使われます。特にAIの学習(トレーニング)は高負荷な計算を長時間行うため、電力消費と冷却需要の双方を押し上げます。また、推論(inference)も利用者数の増加に伴い常時稼働するため、消費は継続的です。

一部の推計では、先進的なAIモデルの学習は1プロジェクトで数百メガワット〜ギガワット級の電力を必要とし、2030年までに世界のAI関連電力需要は現在の数倍になると見込まれています。

3. 民間投資の誘致と規制緩和

計画には、民間投資を誘致し約140億ポンド規模の資金を動員、13,000件超の雇用創出を見込むという項目も含まれています。さらに、データセンター建設における規制緩和が行われることで、新設施設の立地や規模に関する制約が緩くなります。

政府はこれを「技術競争力強化」として推進していますが、同時にそれは地域の電力網や水資源への新たな負荷を意味します。

4. 持続可能性への言及

一応、計画内では持続可能性にも触れています。

“We will ensure that our AI infrastructure is sustainable, energy-efficient, and resilient.”

「我々はAIインフラを持続可能で、省エネかつ強靭なものにします。」

しかし、具体的に水使用の抑制や再生水利用、冷却方式改善などの数値目標は示されておらず、この点が批判の的となっています。


こうして見ると、英国政府は一方で市民に「小さな節水行動」を求めながら、他方では水と電力を大量に消費するAIインフラの拡張を後押ししており、これが「ダブルスタンダード」だと指摘される理由が浮かび上がります。このダブルスタンダード疑惑については、次節で詳しく取り上げます。

ダブルスタンダードの指摘

市民に対しては「古いメールや写真を削除して節水」という象徴的かつ実効性の薄い行動を求める一方で、政府自身はAI産業の大規模推進と、それに伴うデータセンター建設を加速させています。この二重構造が「ダブルスタンダード」だとする批判は、英国国内外で広がっています。

1. メディアによる矛盾指摘

The Vergeは記事の中で、節水呼びかけとAI推進政策の並行について次のように皮肉を交えて報じています。

“At the same time as telling citizens to delete emails to save water, the UK government is actively investing in expanding AI data centers — which consume massive amounts of water and electricity.”

「国民にメール削除で節水を呼びかける一方で、英国政府はAIデータセンター拡張への投資を積極的に進めています──これらは大量の水と電力を消費するのです。」

この一文は、象徴的な市民の節水行動と、政府の大規模インフラ推進が真逆の方向を向いているように見える状況を端的に表しています。

2. 専門家の批判

環境政策の専門家の中には、政策間の整合性を欠くことが持続可能性戦略の信頼性を損なうと警告する声があります。ブリストル大学のChris Preist教授は、前述の批判に加え、こう述べています。

“If governments want citizens to take sustainability seriously, they must lead by example — aligning infrastructure plans with conservation goals.”

「もし政府が国民に持続可能性を真剣に考えてほしいのなら、模範を示さなければなりません──インフラ計画と保全目標を一致させるのです。」

つまり、政府が先に矛盾した行動をとれば、国民の行動変容は望みにくくなります。

3. 政府側の説明不足

政府はAI Opportunities Action Planの中で「持続可能で省エネなAIインフラの整備」をうたっていますが、水使用削減に関する具体的数値目標や実装計画は示していません。そのため、節水施策とAIインフラ拡張の両立がどのように可能なのか、説明不足の状態が続いています。

Tom’s Hardwareも次のように指摘します。

“Without clear commitments to water conservation in AI infrastructure, the advice to delete emails risks appearing as mere greenwashing.”

「AIインフラでの節水に対する明確な約束がなければ、メール削除の呼びかけは単なるグリーンウォッシングに見える危険があります。」

4. 世論への影響

こうした矛盾は、節水や環境保全への市民協力を得る上で逆効果になる可能性があります。政府が「小さな努力」を求めるならば、同時に大規模な水消費源である産業インフラの効率化を先行して実現することが、説得力を高めるためには不可欠です。


このように、ダブルスタンダード批判の背景には「行動とメッセージの不一致」があります。環境政策と産業政策が真に持続可能性の理念で結びつくには、インフラ整備の段階から環境負荷削減策を組み込むことが必須といえるでしょう。

まとめ

今回の「メール削除で節水」という呼びかけとAI推進政策の同時進行は、確かにダブルスタンダードと受け取られかねない構図です。ただし、この矛盾が意図的なものなのか、それとも情報不足によるものなのかは現時点では判断できません。

例えば、政府がデータセンターでの消費電力や水使用の内訳をどこまで正確に把握していたのかは不明です。特にAI関連処理(学習や推論)が占める割合や、それに伴う冷却負荷の詳細が公開されていません。そのため、単純に「削除すれば節水になる」と打ち出したのか、それともAI産業への投資方針は揺るがせず、その負担を国民側に小さくても担ってもらおうとするメッセージなのかはわかりません。この点については、政府からの詳細な説明や技術的な根拠の公表を待つほかないでしょう。

一方で、この問題は水不足だけにとどまりません。CO₂排出量削減とのバランスという視点も重要です。AIの普及は確実に電力消費を増大させており、今後その規模は指数関数的に拡大する可能性があります。仮に全てを持続可能なエネルギーで賄うことが可能だったとしても、異常気象による水不足が冷却プロセスに深刻な影響を及ぼすリスクは残ります。つまり、電力の「質」(再エネ化)と「量」だけでなく、水資源との相乗的な制約条件をどうクリアするかが、AI時代の持続可能性の核心です。

短期的な電力供給策の一つとしては原子力発電が考えられます。原子力はCO₂排出量の点では有利ですが、メルトダウンなどの安全リスクや廃棄物処理の課題を抱えており、単純に「解決策」と呼べるものではありません。また、原子力発電所自体も冷却に大量の水を必要とするため、極端な干ばつ時には稼働制限を受ける事例が他国で報告されています。

結局のところ、AI産業の発展はエネルギー問題と切り離せません。さらに、そのエネルギー利用はCO₂排出量削減目標、水資源の持続可能な利用、そして地域社会や自然環境への影響といった多角的な課題と直結しています。単一の施策や一方的な呼びかけではなく、産業政策と環境政策を統合的に設計し、国民に対してもその背景と理由を透明に説明することが、今後の政策において不可欠だと考えます。

参考文献

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