人工知能と環境・気候変動への影響：環境フットプリント、緩和戦略、持続可能な経路の包括的レビュー

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🔬研究者:AIの環境影響と緩和策の全体像を把握し、今後の研究ギャップを特定するための基盤となる。

🏢実務担当者:データセンターやAI活用企業が環境負荷を評価し、持続可能なAI戦略を策定するための指針を得られる。

🏛政策担当者:AIの環境規制と気候目標の整合性を検討する際のエビデンスとして有用。

人工知能（AI）技術の急速な普及は、計算需要の前例のない急増を引き起こし、世界のエネルギー情勢を根本的に再形成し、深刻な環境課題と変革的な気候緩和の機会の両方を提示している。本包括的レビューは、エネルギー消費、水使用、炭素排出、電子廃棄物の発生、および希土類鉱物の採掘を網羅する、AIの環境フットプリントに関する現在のエビデンスを総合する。世界のデータセンター電力消費量は2024-2025年に約415〜470 TWhに達し、AI固有のワークロードがこの需要の20〜29%を占め、2030年までに46%に達すると予測されている。主要な知見：- 大規模言語モデル（GPT-4）の学習は約50 GWhの電力を消費- 推論操作はAIコンピューティング全体のエネルギーの80〜90%を占める- AI関連の世界的水需要は2027年までに42〜66億m³に達すると予測- AIは2030年までに世界のCO₂排出量を年間15〜40億トン削減できる可能性がある。対象範囲：- AI学習および推論におけるエネルギー消費- 水消費と熱管理- 炭素排出と系統炭素強度分析- 電子廃棄物とハードウェアのライフサイクル- 希土類鉱物の採掘- 気候緩和におけるAI（再生可能エネルギー、スマートグリッド、炭素回収）- ジェボンズのパラドックスとリバウンド効果- 規制枠組み（EU、米国、中国）- 持続可能なAI戦略とベストプラクティス。著者：Hadia Arshad。キーワード：人工知能、気候変動、データセンター、カーボンフットプリント、再生可能エネルギー、スマートグリッド、持続可能性、ジェボンズのパラドックス、再生可能エネルギー、環境政策

AI 翻訳（deepseek-v4-flash）。 正確を期す場合は下の原文を参照してください。

The rapid proliferation of artificial intelligence (AI) technologies has precipitated an unprecedented surge in computational demand, fundamentally reshaping the global energy landscape and presenting both formidable environmental challenges and transformative climate mitigation opportunities. This comprehensive review synthesizes current evidence on AI's environmental footprint, encompassing energy consumption, water usage, carbon emissions, electronic waste generation, and rare earth mineral extraction. Global data center electricity consumption reached approximately 415-470 TWh in 2024-2025, with AI-specific workloads accounting for 20-29% of this demand and projected to reach 46% by 2030. Key Findings: - Training of large language models (GPT-4) consumed ~50 GWh of electricity - Inference operations constitute 80-90% of total AI computing energy - Global AI-related water demand projected to reach 4.2-6.6 billion m³ by 2027 - AI could reduce global CO₂ emissions by 1.5-4.0 Gt annually by 2030 Coverage Includes: - Energy consumption in AI training and inference - Water consumption and thermal management - Carbon emissions and grid intensity analysis - Electronic waste and hardware lifecycle - Rare earth mineral extraction - AI in climate mitigation (renewable energy, smart grids, carbon capture) - Jevons Paradox and rebound effects - Regulatory frameworks (EU, US, China) - Sustainable AI strategies and best practices Author:Hadia Arshad Keywords: Artificial Intelligence, Climate Change, Data Centers, Carbon Footprint, Renewable Energy, Smart Grid, Sustainability, Jevons Paradox, Renewable Energy, Environmental Policy

• openalex https://doi.org/10.5281/zenodo.21298928first seen 2026-07-31 05:26:44 · last seen 2026-08-01 04:55:11