--- title: "AIの電力消費と企業の考え方｜AI-Ready.jp" url: https://www.ai-ready.jp/column/ai-energy-use/ description: "AIの普及でデータセンターの電力需要は増えると見込まれています。利用する企業は、大きすぎるモデルを避ける、処理をまとめる、効率の情報を開示する事業者を選ぶなど、使い方と選び方で電力と費用の両方を抑えられます。" updated: 2026-11-12 publisher: "フロレンティナ株式会社" --- [柱：基盤とセキュリティ](https://www.ai-ready.jp/about-ai-ready/infrastructure-security/) # AIの電力消費と企業の考え方 執筆：[石田誠](https://www.ai-ready.jp/about/authors/#ishida)更新 2026-11-12最終確認 2026-11-12出典 2件[図解 1点](https://www.ai-ready.jp/zukai/) この記事の結論 AIの普及により、データセンターの電力需要は増えると見込まれています。AIを利用する企業は、大きすぎるモデルを避ける、処理をまとめる、効率の情報を開示している事業者を選ぶなど、使い方と選び方の工夫で、電力と費用の両方を抑えられます。 自社の「基盤とセキュリティ」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/) 生成AIの話題とあわせて、「AIは大量の電力を使う」という話を耳にすることが増えました。AIを使う企業にとって、電力の問題は遠い話に見えるかもしれません。しかし、電力は利用料にも関わり、取引先や社会から環境への配慮を問われる場面にもつながります。この記事では、AIの電力消費について企業が知っておきたいことと、利用する側でできる工夫を整理します。 この記事でわかること - AIとデータセンターの電力需要の動き - 国内のデータセンターの省エネの制度 - 利用する企業ができる工夫 ## AIの普及で、電力の需要はどう変わると見込まれていますか？ 資源エネルギー庁が2024年6月に示した資料「電力需要について」では、AIの社会実装に伴うデータセンターの拡大などにより、電力需要が増える可能性が指摘されていることを紹介しています。同じ資料は、国際エネルギー機関（IEA）の2024年1月時点の見通しとして、データセンターやAIなどによる世界の電力需要が、2022年の460TWhから、2026年には基本の想定で800TWhに増える見通しであることを示しています。 国内については、同じ資料で、国内のデータセンターのサーバーの面積の8割強が東京圏・大阪圏に集中していることが示されています。 資源エネルギー庁は2026年5月の解説記事でも、DXとGXの進展により、約20年にわたって減ってきた電力需要が今後は増えると見込まれるとし、データセンターの省エネを進める重要性を説明しています。 なお、AIの電力需要の見通しは、前提の置き方によって幅があります。数字を引用するときは、いつ、誰が、どのような前提で示したものかをあわせて確かめることが大切です。 ## データセンターの省エネには、どんな制度がありますか？ データセンターのエネルギーの効率を示す指標として、PUE（Power Usage Effectiveness）がよく使われます。資源エネルギー庁の解説記事では、PUEを、データセンター全体のエネルギーの使用量をIT機器のエネルギーの使用量で割ったものとし、値が小さいほど効率がよいとしています。 同じ記事によると、省エネ・非化石転換法（いわゆる省エネ法）にもとづくデータセンター業のベンチマークでは、対象となる事業者について、2030年度までにPUEを1.4以下にすることを目標としています。また、2029年度以降に新しく建てるデータセンターは、運用を始めて2年がたった翌年度から、PUE1.3以下を満たすことが求められるとしています。2026年度の提出分からは、テナント型のデータセンターもPUEの計算と報告の対象になるとされています。 データセンター業のベンチマーク（省エネ・非化石転換法） **2026年度の提出分から**：テナント型のデータセンターもPUEの計算と報告の対象に **2029年度以降に新しく建てる場合**：運用開始から2年がたった翌年度から、PUE1.3以下 **2030年度まで**：対象となる事業者は**PUE1.4以下**を目標に PUEは、データセンター全体のエネルギーの使用量をIT機器のエネルギーの使用量で割ったもので、値が小さいほど効率がよいとされています（資源エネルギー庁の解説記事による）。 こうした制度は、データセンターを運営する事業者に向けたものです。AIを利用する企業が直接の対象になるわけではありませんが、事業者を選ぶときに、効率についての情報を公開しているかを確かめる手がかりになります。 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、「基盤とセキュリティ」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/) ## 利用する企業には、どんな工夫ができますか？ ### ① 目的に合った大きさのモデルを選ぶ 一般に、大きなモデルほど処理に多くの計算が必要になります。文章の分類や定型の要約など、単純な処理には小さなモデルで十分な場合があります。用途ごとにモデルを使い分けると、費用と電力の両方を抑えやすくなります。 ### ② 処理をまとめ、くり返しを減らす 同じ資料を何度も読み込ませる、同じ質問を何度も実行するといったくり返しは、費用と計算の両方を増やします。よく使う指示や資料をまとめて扱う、急がない処理はまとめて実行するなどの工夫が考えられます。 ### ③ 動かす場所を考える すべてをクラウドで処理するのではなく、端末の中で動く小さなAI（エッジAI）を使うと、通信やクラウドの処理を減らせる場合があります。どちらがよいかは、処理の内容や求める精度によって変わります。 ### ④ 事業者の情報を確かめる クラウドやAIのサービスを選ぶときに、データセンターのエネルギーの効率や、再生可能エネルギーの利用の方針を公開しているかを確かめます。公開の仕方や指標は事業者によって異なるため、同じ基準で比べられるかに気をつけます。 ### ⑤ 効果のない使い方をやめる 試しに始めたものの使われていないAIの仕組みや、効果が確かめられない自動の処理は、費用と電力を使い続けます。定期的に利用の状況を見直し、効果のないものは止めることも大切です。 ## 電力の問題は、AIを使わない理由になりますか？ AIの電力消費は無視できない課題ですが、それだけでAIを使わない判断をするのは早いと考えます。AIで業務のムダが減れば、移動や紙、作り直しなどに使っていたエネルギーが減る場合もあります。 大切なのは、効果のある使い方に絞り、必要以上の計算を使わないことです。これは費用の管理とも同じ方向を向いています。電力の視点を持つことは、AIの使い方を見直すよいきっかけになります。 ## 関連するひな形・ガイド・用語 ひな形 - [AI関連の予算表](https://www.ai-ready.jp/templates/ai-budget-sheet/) ガイド - [生成AIの利用料の見積もりと管理：定額と従量の考え方、上限と見直しの手順](https://www.ai-ready.jp/guide/ai-cost-management/) - [生成AIの使い方の選び方：SaaS・API・自社環境の違いと判断の目安](https://www.ai-ready.jp/guide/ai-platform-selection/) コラム - [サステナビリティとAI](https://www.ai-ready.jp/column/ai-and-sustainability/) - [生成AIの利用料の見方](https://www.ai-ready.jp/column/understanding-ai-costs/) - [小さな言語モデル（SLM）の使いどころ：大きなモデルとどう使い分けるか](https://www.ai-ready.jp/column/small-language-models-use/) - [エッジAIとは：手元の機器で動くAI](https://www.ai-ready.jp/column/edge-ai-overview/) 用語 - [SLM（小規模言語モデル）](https://www.ai-ready.jp/glossary/slm/) - [GPU](https://www.ai-ready.jp/glossary/gpu/) ## よくあるご質問 QAIを使う量を減らさないと、環境に悪いのでしょうか？ A使う量を減らすことだけが答えではありません。AIで業務のムダが減れば、移動や紙、作り直しなどに使っていたエネルギーが減る場合もあります。効果のある使い方に絞り、必要以上に大きなモデルや重い処理を使わないことが現実的な考え方です。 Qクラウドの事業者を選ぶとき、電力について何を確かめればよいですか？ Aデータセンターのエネルギーの効率（PUEなど）や、再生可能エネルギーの利用の方針を公開しているかを確かめる方法があります。公開の内容や指標は事業者によって異なるため、比べるときは同じ指標かどうかに気をつけます。 ## この記事に出てくる用語 - [モデル](https://www.ai-ready.jp/glossary/model/) - [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/) - [ベンチマーク](https://www.ai-ready.jp/glossary/benchmark/) - [分類（機械学習）](https://www.ai-ready.jp/glossary/classification/) - [要約](https://www.ai-ready.jp/glossary/summarization/) - [クラウド](https://www.ai-ready.jp/glossary/cloud/) - [エッジAI](https://www.ai-ready.jp/glossary/edge-ai/) - [SLM（小規模言語モデル）](https://www.ai-ready.jp/glossary/slm/) - [GPU](https://www.ai-ready.jp/glossary/gpu/) ## 「基盤とセキュリティ」のほかの記事 [この柱の解説 →](https://www.ai-ready.jp/about-ai-ready/infrastructure-security/) [基盤とセキュリティAIのベンダーロックインはどう避けるか？依存を減らすより「出口」を用意する考え方石田誠2026-11-12](https://www.ai-ready.jp/column/avoiding-vendor-lock-in/)[基盤とセキュリティAIツールの安全性をどう見るか石田誠2026-11-12](https://www.ai-ready.jp/column/evaluating-ai-tool-safety/)[基盤とセキュリティAPI連携で広がるAI活用石田誠2026-11-12](https://www.ai-ready.jp/column/api-and-ai/) ## 出典 1. [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) 2. [資源エネルギー庁「電力需要について」（令和6年6月6日）](https://www.enecho.meti.go.jp/committee/council/basic_policy_subcommittee/2024/056/056_005.pdf) 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の普及で、電力の需要はどう変わると見込まれていますか？ 2. データセンターの省エネには、どんな制度がありますか？ 3. 利用する企業には、どんな工夫ができますか？ 4. 電力の問題は、AIを使わない理由になりますか？ 5. よくあるご質問 この記事が扱う柱 主に「基盤とセキュリティ」 [基盤とセキュリティの解説](https://www.ai-ready.jp/about-ai-ready/infrastructure-security/) 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「AIの電力消費と企業の考え方｜AI-Ready.jp」 https://www.ai-ready.jp/column/ai-energy-use/