11月9日、Mary NicholsとJeremy Tamaniniが「The climate case for AI has not been made」と題した記事を公開した。AIが気候変動対策に貢献するという業界の楽観論に対し、3つの主要セクターの実態データを照合した結果、その根拠はほとんど成立していないという批判的考察だ。そして最大の逆説がある——AI自体がすでに排出量を押し上げているという事実である。
「AIが気候を救う」という主張
OpenAIのCEO Sam Altmanは2024年に「AIは気候の修復を含む驚異的な成果をもたらす」と宣言した。Googleのサステナビリティ責任者は2023年のop-edで、「AIは2030年までに世界の温室効果ガス排出量を5〜10%削減できる」と主張した。
ロンドン・スクール・オブ・エコノミクスのGrantham Research Instituteとコンサルティング会社Systemiqが共著した査読済み研究（2025年発表）では、AIは2035年までに年間32〜54億トンのCO2相当の排出削減を実現できると試算している。この上限値は米国の年間エネルギー関連排出量とほぼ同規模だ。削減効果が最も期待される分野は「電力」「食肉・乳製品」「輸送」の3セクターとされた。
しかし、これらの試算は現実の取り組みと照合されてきたか。本記事の著者2名——Mary Nichols（気候政策・テクノロジー分野のライター）とJeremy Tamanini（サステナビリティ評価の専門家でありGlobal Sustainability Competitiveness Indexの開発者）——がAnthropicのClaude Codeを用いて各セクターの主要企業・機関の公開情報をレビューした結果は、楽観的な数字とはほど遠い内容だった。
最大の逆説：AI自体が排出量を増やしている
楽観論を検証する前に、まず直視すべき構造的問題がある。AIモデルの急速な普及とデータセンターの建設ラッシュが、エネルギー消費と排出量を大幅に押し上げているという事実だ。MicrosoftやGoogleをはじめとする大手テック企業は、自社の気候目標から大きく外れた状態にある。
国際エネルギー機関（IEA）のベースラインシナリオでは、2035年のデータセンター関連の排出量は年間3億トンを超える可能性があるとしている。
さらに、石油・ガス会社もAIを化石燃料の増産に活用しようとしていることも指摘されている。AIツールを提供するテック企業が、クリーンエネルギーだけでなく旧来の化石燃料産業をも支援しうる構造的な問題だ。気候貢献を主張するAIが、同時に問題を悪化させている——この逆説を念頭に置いた上で、3セクターの実態を見ていく。
電力セクター：唯一の具体的成果はUK1件のみ
前述の研究では、AIによる電力需給予測の精度向上が既設の太陽光・風力発電の送電量を最大20%増やし、年間18億トンの排出削減につながると試算されている。
だが実態はどうか。中国・米国・欧州の主要グリッドオペレーターをレビューした結果、実質的に機能するAIプログラムを導入していたのは1社のみだった。英国のNational Grid ESOとOpen Climate Fixのパートナーシップがそれで、太陽光発電の予測誤差を半減させ、年間数十万トンのCO2削減を達成している。EU・米国・中国の他のグリッドオペレーターは、公開記録上ではほとんど進展を示していない。
試算が想定する「グローバルなグリッド最適化」と、実際に動いている取り組みの間には、現時点で大きな乖離がある。
食肉・乳製品セクター：資金難と消費者離れの二重苦
このセクターでは、AIが植物性・代替タンパク食品の味・コスト面のギャップを埋めることが削減シナリオの前提となっている。
具体的な取り組みとして目立つのは、AI・フードテック企業NotCoがKraft Heinzとのジョイントベンチャーで活用するプラットフォームGiuseppeだ。植物の分子データを解析し、動物性食品の味・食感・香りを再現する組み合わせを特定する。しかし同様に深くAIを製品開発に統合している代替タンパク企業は少数にとどまる。
より根本的な問題として、培養肉へのベンチャーキャピタル投資は2021年の9億8,900万ドルをピークに、昨年は約8,300万ドルまで急減している。消費者の主流層への普及も依然として遅い。資金と需要の両面で逆風が続いており、AIによる技術的進歩があったとしても、市場環境がそれを活かせる状況にないというのが現実だ。
輸送セクター：一部に前向きな事例
このセクターでは研究が示す方向性に近い事例がいくつか存在する。
- CATL（EV電池の世界シェア約40%）：10万件超の電池設計事例と600テラバイトのテストデータで訓練したAIシステムを導入。候補素材のスクリーニング時間を100倍短縮したとしている。
- Didi Chuxing：AIによる最適ルーティングを活用し、1トリップあたりの排出量を平均16%削減したことが独立研究者によって確認されている。
3セクターの中では輸送が最も具体的な成果に近いが、それでも2035年の試算スケールに達するには、現状からの大幅な加速が必要だ。
「2035年の数字」はまだ絵に描いた餅
著者らは次のように結論づけている。AIを導入することは最初の一歩に過ぎず、それが実際に排出削減につながるかどうかは別問題だ。認証・許認可・建設・マーケティングといった標準的なプロセスをAIが短縮するわけでもない。
現時点では3セクターいずれにおいても、2035年の試算に沿った本格的なAI統合を進めている企業は少数にとどまる。楽観的な将来予測が現実になるには、「AI導入」ではなく「排出削減を目的としたAI統合」という意図的かつ持続的な取り組みが不可欠だと指摘されている。
詳細はThe climate case for AI has not been madeを参照していただきたい。
