--- title: "サステナビリティとAI｜AI-Ready.jp" url: https://www.ai-ready.jp/column/ai-and-sustainability/ description: "AIは、エネルギーの使い方の見直しやロスの削減など、サステナビリティの取り組みを助けます。一方で、AIの利用にも電力がかかります。役立つ面と負担の面の両方を見て、自社の取り組みの中にAIを位置づけることが大切です。" updated: 2026-11-12 publisher: "フロレンティナ株式会社" --- [柱：戦略](https://www.ai-ready.jp/about-ai-ready/strategy/) # サステナビリティとAI 執筆：[嵐保憲](https://www.ai-ready.jp/about/authors/#arashi)更新 2026-11-12最終確認 2026-11-12出典 4件[図解 1点](https://www.ai-ready.jp/zukai/) この記事の結論 AIは、エネルギーの使い方の見直しやロスの削減など、サステナビリティの取り組みを助けます。一方で、AIの利用にも電力がかかります。役立つ面と負担の面の両方を見て、自社のサステナビリティの取り組みの中にAIを位置づけることが大切です。 自社の「戦略」の準備度は？[10問・約3分で確かめる（無料・登録不要）](https://www.ai-ready.jp/diagnosis/quick/) 脱炭素や資源の有効活用など、サステナビリティへの取り組みを求められる場面が増えています。大企業だけでなく、その取引先である中小企業にも、排出量の把握や削減の取り組みについて問い合わせが届くことがあります。AIはこうした取り組みを助ける道具になる一方で、AI自体もデータセンターで電力を使っています。この記事では、サステナビリティとAIの関係を、二つの面から整理します。 この記事でわかること - AIがサステナビリティの取り組みを助ける場面 - AIの利用に伴う環境への負担の考え方 - 自社の取り組みにAIをどう位置づけるか ## AIは、サステナビリティの取り組みをどう助けますか？ AIが役立つのは、主に「ムダを見つけて減らす」場面です。 ### 作りすぎ・仕入れすぎを減らす 過去の販売の実績や季節、天候などのデータから需要を予測し、生産や仕入れの量を調整します。売れ残りや廃棄が減れば、原材料やエネルギーのムダも減ります。 ### エネルギーの使い方を見える化する 設備や建物のエネルギーの使用量をセンサーで集め、AIで分析すると、ムダの多い時間帯や設備が分かります。分析の結果をもとに、運転の時間や設定を見直せます。 ### 移動と輸送を効率化する 配送の経路や積み合わせを見直すと、走行の距離が減り、燃料の使用量も抑えられます。 ### 報告の作業を助ける 取引先からの問い合わせへの回答や、社内の取り組みの報告書のたたき台づくりなど、文章の作業にも生成AIが使えます。ただし、排出量などの数字は、元のデータと照らし合わせて人が確かめます。 ## AIの利用には、どんな環境への負担がありますか？ AIの学習や利用は、データセンターのサーバーで行われ、電力を使います。資源エネルギー庁は2026年5月の解説記事で、DXとGXの進展により今後の電力需要の増加が見込まれるとし、データセンターの省エネの重要性を説明しています。 自社の排出量の考え方では、サプライチェーン全体の排出量を、Scope1・Scope2・Scope3に分けて捉えるのが一般的です。環境省のグリーン・バリューチェーンプラットフォームでは、Scope1を燃料の使用などによる直接の排出、Scope2を購入した電気や熱の使用に伴う排出、Scope3をそれ以外のサプライチェーンの事業活動に関する間接的な排出として説明しています。 外部のクラウドやAIのサービスを使う場合、そのサーバーの電力は自社のScope2ではなく、購入した製品・サービス（Scope3のカテゴリ1）に関わります。環境省の同じページでは、カテゴリ1の対象に購入・取得したソフトウェアなどのサービスを挙げ、例として外部のレンタルサーバーの利用などを示しています。一方、自社でサーバーを置いてAIを動かす場合は、その電力は自社のScope2に関わります。 AIを動かす場所によって、関わる排出の区分が変わります - **外部のクラウドやAIのサービス**：購入した製品・サービス（**Scope3のカテゴリ1**）に関わる - **自社でサーバーを置いて動かす**：自社が購入した電気の使用（**Scope2**）に関わる 環境省のグリーン・バリューチェーンプラットフォームでは、カテゴリ1の例として外部のレンタルサーバーの利用などを示しています。詳しい算定の方法は、環境省の資料や専門家にご確認ください。 読みながら、自社の現在地を確かめませんか クイック診断は10問・約3分・登録不要です。7つの柱ごとの目安と、「戦略」を含めて次に取り組むことがわかります。 [無料で診断する](https://www.ai-ready.jp/diagnosis/quick/)[結果の解説（30分・無料）](https://www.ai-ready.jp/consult/review/) ## 開示の動きは、中小企業にも関係しますか？ 上場企業では、サステナビリティに関する情報の開示を充実させる動きがあります。サステナビリティ基準委員会（SSBJ）は2025年3月にサステナビリティ開示基準を公表しました。金融庁は2026年2月20日に改正した内閣府令で、有価証券報告書でのSSBJ基準の適用の対象を、東京証券取引所プライム市場に上場する会社のうち平均時価総額が1兆円以上の会社としました。原則として2028年3月31日以後に終了する事業年度から、平均時価総額が3兆円以上の会社は2027年3月31日以後に終了する事業年度から適用されます。 中小企業が自らこの基準で開示を求められるわけではありませんが、取引先の上場企業がサプライチェーン全体の排出量を把握するために、取引先に情報を求める場面は考えられます。ふだんから、自社のエネルギーの使用量や、使っている主なサービスを把握しておくと、問い合わせに答えやすくなります。 ## 自社の取り組みに、AIをどう位置づければよいですか？ AIを「サステナビリティのための特別な取り組み」として扱うより、ふだんの業務改善の中で、効率化と環境への配慮を同時に進める道具として位置づけると、無理なく続けられます。次の順番で考えると整理しやすくなります。 1. **ロスが見えている業務を選ぶ**：廃棄、在庫、エネルギーの使いすぎなど、数字で確かめられるロスがある業務から始めます 2. **効果をお金と環境の両方で測る**：削減できた費用と、減った廃棄の量やエネルギーの使用量をあわせて記録します 3. **AIの利用の仕方も見直す**：必要以上に大きなモデルを使っていないか、同じ処理をくり返していないかを見直すと、費用も電力も抑えられます 4. **取引先に説明できるようにする**：どの業務でAIを使い、どんな効果があったかをまとめておくと、問い合わせへの回答や自社の取り組みの説明に使えます サステナビリティとAIは、どちらか一方を優先するものではありません。ムダを減らすという点で、二つの取り組みは同じ方向を向いています。 ## 関連するひな形・ガイド・用語 ひな形 - [効果測定シート](https://www.ai-ready.jp/templates/impact-measurement-sheet/) ガイド - [需要予測にAIを使う進め方](https://www.ai-ready.jp/guide/ai-demand-forecasting/) - [在庫管理へのAIの使い方：需要の予測を発注と在庫の判断につなげる](https://www.ai-ready.jp/guide/ai-inventory-optimization/) - [AIと企業価値：M&A・上場でAIとITはどう見られるか](https://www.ai-ready.jp/guide/ai-and-corporate-value/) - [AI活用の方針と1〜3年の計画のつくり方：経営の目標から逆算する](https://www.ai-ready.jp/guide/ai-strategy-roadmap/) - [現場のセンサー・IoTデータの活かし方](https://www.ai-ready.jp/guide/iot-data-use/) コラム - [AIの電力消費と企業の考え方](https://www.ai-ready.jp/column/ai-energy-use/) - [生成AIの利用料の見方](https://www.ai-ready.jp/column/understanding-ai-costs/) 用語 - [需要予測](https://www.ai-ready.jp/glossary/demand-forecasting/) ## よくあるご質問 Q中小企業でも、AIの環境への負担を気にする必要はありますか？ A取引先からサプライチェーン全体の排出量について問い合わせを受ける場面もあるため、自社がどのようなサービスを使っているかを把握しておくと安心です。まずはAIやクラウドの利用を一覧にし、問い合わせがあったときに答えられるようにしておくことから始められます。 QサステナビリティのためにAIを使うなら、どこから始めればよいですか？ Aすでにデータがあり、ロスが目に見えている業務から始めると取り組みやすくなります。たとえば、需要の予測による作りすぎや仕入れすぎの抑制、設備のエネルギーの使い方の見える化などです。 ## この記事に出てくる用語 - [生成AI](https://www.ai-ready.jp/glossary/generative-ai/) - [DX（デジタルトランスフォーメーション）](https://www.ai-ready.jp/glossary/digital-transformation/) - [クラウド](https://www.ai-ready.jp/glossary/cloud/) - [モデル](https://www.ai-ready.jp/glossary/model/) - [需要予測](https://www.ai-ready.jp/glossary/demand-forecasting/) - [企業価値](https://www.ai-ready.jp/glossary/corporate-value/) - [IoT](https://www.ai-ready.jp/glossary/iot/) ## 「戦略」のほかの記事 [この柱の解説 →](https://www.ai-ready.jp/about-ai-ready/strategy/) [戦略5つの段階で見るAI活用の進み方嵐保憲2026-11-12](https://www.ai-ready.jp/column/ai-readiness-levels/)[戦略AI-Readyの7つの柱の考え方嵐保憲2026-11-12](https://www.ai-ready.jp/column/seven-pillars-explained/)[戦略AIの導入で成果を出す会社は何が違うのか？公開事例から見る進め方嵐保憲2026-10-25](https://www.ai-ready.jp/column/why-ai-projects-succeed/) ## 出典 1. [環境省グリーン・バリューチェーンプラットフォーム「Q&A（よくある質問）」](https://www.env.go.jp/earth/ondanka/supply_chain/gvc/qa.html) 2. [金融庁「SSBJ基準の概要」（2025年4月）](https://www.fsa.go.jp/singi/singi_kinyu/sustainability_disclose_wg/shiryou/20250421/01.pdf) 3. [金融庁「「企業内容等の開示に関する内閣府令及び特定有価証券の内容等の開示に関する内閣府令の一部を改正する内閣府令」等の公布及びパブリックコメントの結果について」（2026年2月20日）](https://www.fsa.go.jp/news/r7/shouken/20260220/20260220.html) 4. [資源エネルギー庁「増加が見込まれるデータセンターの電力需要をどうする？さらなる省エネを進める新たな制度に注目」（2026年5月20日）](https://www.enecho.meti.go.jp/about/special/johoteikyo/data_center2026.html) 最終確認日：2026-11-12 ## 次の一歩 [測るAI-Ready診断（無料）いまの準備状況を、7つの柱で確かめられます。](https://www.ai-ready.jp/diagnosis/) [相談する結果の解説（30分・無料）診断の結果をもとに、オンラインでご説明します。](https://www.ai-ready.jp/consult/review/) [窓口ご相談のお申し込み経営・M&A・事業承継・上場・バリューアップはフロレンティナ、AIの導入・開発・データ・セキュリティ・研修はアメリア・テクノロジーがお受けします。](https://www.ai-ready.jp/consult/apply/) 目次 1. AIは、サステナビリティの取り組みをどう助けますか？ 2. AIの利用には、どんな環境への負担がありますか？ 3. 開示の動きは、中小企業にも関係しますか？ 4. 自社の取り組みに、AIをどう位置づければよいですか？ 5. よくあるご質問 この記事が扱う柱 主に「戦略」 [戦略の解説](https://www.ai-ready.jp/about-ai-ready/strategy/) 自社の準備度を確かめる 10問・約3分・登録不要。7つの柱ごとの目安がわかります。 [無料で診断する](https://www.ai-ready.jp/diagnosis/quick/) --- 出典：フロレンティナ株式会社「サステナビリティとAI｜AI-Ready.jp」 https://www.ai-ready.jp/column/ai-and-sustainability/