← 論文一覧に戻る

AIエージェントの炭素会計：エージェント型ワークフローにおけるエネルギー・排出量のタスク別台帳

Carbon Accounting for AI Agents: A Per-Task Ledger for Energy and Emissions in Agentic Workflows (原題)

Karmendra Pandey

Zenodo (CERN European Organization for Nuclear Research)プレプリント2026-10-10#AI×ESG経営インパクト: コスト削減対象セクター: cross_sector
DOI: 10.5281/zenodo.23282698
原典: https://doi.org/10.5281/zenodo.23282698

🤖 gxceed AI 要約

日本語

本ホワイトペーパーは、単一モデル呼び出しの枠を超え、プランナー・検索・ツール呼び出し・リトライ・検証を含むAIエージェントのワークフロー全体に対し、タスク単位の炭素台帳を定義する。各ステップのエネルギー×PUE×系統炭素強度に償却済み内包炭素を加え、測定・モデル・開示・例示のラベルを付す。炭素予算をコスト予算のように配分するカーボンアウェア・オーケストレーションを提示し、地域別ルーティングだけで排出量が7倍変動する例を示す。EU AI Actの測定方法論をタスク単位で構築すべきと論じる。

English

This white paper defines a per-agent-task carbon ledger that extends beyond single model calls to full agentic workflows—planner, retrieval, tool calls, retries, and verifier passes—computing per-step energy × PUE × grid carbon intensity plus amortized embodied carbon, with each figure labeled measured, modeled, disclosed, or illustrative. It proposes carbon-aware orchestration that spends a per-task carbon budget like cost governance, and shows a 7× emissions swing from region-aware routing alone. It argues the EU AI Act's missing measurement methodology should be built at the task level.

Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.

📝 gxceed 編集解説 — Why this matters

日本のGX文脈において

SSBJ・有報でのScope 3開示が進む中、企業がAI利用を拡大するほどエージェント由来の排出を把握する必要が生じる。本稿のタスク単位台帳は、AI利用のScope 3算定やTCFD/SSBJ対応の実務に直接資する枠組みを提供する。

In the global GX context

As ISSB/CSRD and the EU AI Act converge on AI-related disclosure, this paper fills a real gap: existing carbon instruments stop at the single model call, while production agents are multi-step workflows. Its task-level ledger and carbon-budget orchestration offer a concrete methodology that global disclosure scholarship and AI governance can build on.

👥 読者別の含意

🔬研究者:Provides a formal per-task accounting framework and labeling taxonomy for measuring energy and emissions of agentic AI workflows, opening empirical research directions.

🏢実務担当者:Gives sustainability and IT teams a blueprint for tracking AI-agent emissions and routing workloads to lower-carbon regions within a carbon budget.

🏛政策担当者:Argues the EU AI Act needs a task-level measurement methodology and offers a candidate structure for regulators drafting AI energy disclosure rules.

📄 Abstract（原文）

Production AI agents are workflows, not queries: a planner call on a frontier model, retrieval and tool calls, retries, and verifier passes, each potentially on different models, providers, regions, and grids. Existing carbon instruments stop at the boundary of a single model call. This white paper defines a per-agent-task carbon ledger — per-step energy × PUE × grid carbon intensity, plus amortized embodied carbon, with every figure labeled measured, modeled, disclosed, or illustrative — and shows how carbon-aware orchestration can spend a carbon budget per task the way cost governance spends a dollar budget. An illustrative worked example shows a 7× emissions swing from region-aware routing alone. The paper adopts the Green Software Foundation's "per workflow execution" vocabulary and argues the EU AI Act's missing measurement methodology should be built at the task level.

🔗 Provenance — このレコードを発見したソース

🔔 こうした論文の新着を逃したくない方は キーワードアラート に登録（無料・3キーワードまで）。

gxceed は公開メタデータに基づく研究支援データセットです。要約・翻訳・解説は AI 支援で生成されています。 最終的な解釈・検証は利用者が原典資料に基づいて行うことを前提とします。