AIはどれだけ電力を使うのか　データセンター拡大の裏側

今回のニュースのポイントサプライチェーン全体の自然影響を可視化：ソフトバンクとみずほフィナンシャルグループは、データセンター（DC）の直接操業だけでなく、原材料調達から廃棄までを含む自然資本への影響をモデル化しました。生成AI普及による地方分散化の進展：DC需要の増加を背景に、従来の大都市集中型から、再エネや水などの自然資本が豊かな地域へと立地を分散させる動きが進んでいます。厳しい環境規制の導入：日本では2029年以降に新設される一定規模以上のDCに対し、PUE1.3以下の達成やエネルギー消費原単位の改善目標設定が義務付けられる見通しです。物理的な環境負荷の顕在化：デジタルインフラが電力・水・土地・鉱物資源といった多方面で重い負荷を与えている実態が、サプライチェーン全体を通じて浮き彫りとなりました。 AIの普及が急速に進むなか、その膨大な計算処理を支える基盤であるデータセンター（DC）の拡大が、新たな環境課題を生んでいます。デジタルサービスは一見すると無形ですが、その裏側には大規模な物理インフラが存在し、電力・水・土地・鉱物資源といった多面的な資源消費によって成り立っています。 ソフトバンクとみずほフィナンシャルグループ（以下、みずほ）が2026年4月14日に公表した共同研究報告書は、DCが自然資本に与える影響をサプライチェーン全体でモデル化するという取り組みです。本プロジェクトでは、DCの直接操業（建設・運用）に留まらず、上流にあたる原材料や設備の調達、さらには下流の電子廃棄物までをフルスコープで分析しました。本プロジェクトは、DCの自然への影響をサプライチェーン全体で分析した点が特徴です。 データセンターとは、サーバーやストレージ、ネットワーク機器を集約した施設であり、生成AIなどのクラウドサービスを動かす物理的な心臓部といえます。生成AIの登場により処理量が膨張するなか、数万平方メートル単位の延べ床面積を持つハイパースケール級のDC建設が加速しており、これを電力系統や通信インフラと一体で整備することが喫緊の政策課題となっています。 特に注目されるのが電力と水の消費です。DCはサーバーの稼働と冷却に膨大な電力を使用します。そのため規制が進んでおり、日本では2025年改正の省エネ法に基づき、2029年以降に新設される一定規模以上のDCにPUE1.3以下を求めるとともに、既存DCについても平均PUEやエネルギー消費原単位の改善目標設定が義務付けられる見通しです。また、サーバー内の半導体製造や超純水の製造工程では大量の水が使われます。一部の国際調査では、今後、半導体工場の相当部分が高い水ストレスに直面する地域に立地するとの見通しも示されており、取水制限などがサプライチェーン全体のリスク要因になり得ると指摘されています。 環境影響はこれに留まりません。報告書は、生成AIの普及に伴うDC需要の増加を背景に、従来の大都市集中型から、再エネや水などの自然資本が豊かな地域へと立地を分散させる動きが進んでいると指摘しています。こうした地方分散型DCでは、都市型に比べて自然が豊かなエリアに立地するケースが多く、土地利用転換に伴う陸域生態系への影響が懸念されます。また、サーバーや配線に使われる銅やアルミなどの鉱物資源の採掘段階では森林減少や水質汚染が生じるリスクがあり、下流工程における電子廃棄物の不適切な処理による環境汚染も無視できないリスクとして整理されました。 今回の共同研究の本質は、AI時代のインフラが、脱炭素だけでなく自然資本・生物多様性にも配慮しなければならない段階に入ったことを示した点にあります。デジタル投資が環境要件付きになる流れは強まっており、事業者だけでなく金融機関もDCの自然影響を評価し、ファイナンスや投資判断に組み込む必要性が高まっています。 一見クリーンに見えるデジタル・AIサービスも、その裏側では大量の電力や水、土地・鉱物資源に依存していることを直視しなければなりません。AIの利便性の裏側にある環境負荷を着実に把握・低減していくことが、持続可能なデジタル社会の前提条件になりつつあります。（編集担当：エコノミックニュース編集部／Editorial Desk: Economic News Japan）