生成AIの普及と日本が直面する電力需要の変化と対策

生成AIの影響とは

株式会社三菱総合研究所（MRI）は、最近の研究で、生成AIの技術革新が日本の電力消費にどのような影響を及ぼすかを分析しました。近年、生成AIは言語処理や画像生成だけでなく、さまざまなデータ処理能力が飛躍的に向上し、さまざまな産業で活用されつつあります。しかし、その一方で、生成AIの動作には大量の電力を消費するという側面もあるため、今後の電力需給にとって大きな課題となりそうです。

2024年に見直しが行われる「第7次エネルギー基本計画」でも、生成AI関連の電力消費の増大が懸念されており、そのための対策が求められています。MRIの調査によれば、2040年には日本の総計算量が2020年比で最大10万倍に達する可能性が指摘されています。これが実現すれば、世代を超える電力需要の急増が避けられず、データセンターやICTセクターへの影響は計り知れません。

省エネ型生成AIの提唱

このような電力需要の急増に対抗するため、MRIは二つの方法を提案しています。一つは「省エネ型生成AI」の導入です。これにより、ユースケースごとに適正な規模のAIモデルを使用することで、データセンターにおける計算量を2040年の最大シナリオから1/14に抑えることができるとされています。つまり、データ処理や学習を行う際には、単純に大規模なモデルを使うのではなく、必要に応じた適切な選択を行うことが重要です。

生成AIの利用シナリオとデータセンター計算量予測

引用元: 三菱総合研究所

半導体技術の重要性

さらに、電力効率を高めるためには、半導体技術の進化も欠かせません。具体的には、集積化や先端パッケージング、光電融合、AI特化チップといった技術を駆使することで、2040年には最大6万倍の電力効率の向上が期待されています。このような進歩により、生成AIの電力需要を大幅に抑制することが可能になるでしょう。これらの技術を組み合わせることで、電力需要を半分以下にすることも視野に入るとのことです。

半導体技術の進展が与える影響

引用元: 三菱総合研究所

将来的なビジョン

日本がカーボンニュートラルを達成しつつ生成AIを活用するためには、特に光電融合などの技術への投資が急務です。また、生成AIを効率的に利用するために、B2B向けに特化した小型AIの開発も促進すべきです。これにより、電力制約の緩和だけでなく、日本の国際競争力を強化し、デジタル経済のバランスを保つための重要な一歩となります。

これらの提言は、三菱総合研究所の詳細なレポートにまとめられており、さらに多角的な分析と政策提言が展開されています。今後、社会全体で生成AIやICT分野における電力のあり方が再評価され、持続可能な発展を実現するための取り組みが求められることでしょう。

詳細レポートはこちら

今後もMRIは、情報通信、半導体、エネルギーに関する知見を総動員し、生成AIの普及とその電力需要に関する問題解決に向けた活動を続けていきます。