実装ステップ

AI利用が急増するなか、企業のScope 2・3排出量の中に「AIモデルの使用電力」が無視できない規模で含まれるようになっている。Sustainable AI Groupが開発した「CLEER（Closed-model Latent Energy Estimation Range）」は、企業が利用する商用AIモデルのトークン使用量をエネルギー消費量・GHG排出量に換算する無償オープンツールである。

ステップ1: AI利用実態の把握

まず社内でのAIモデル利用状況を棚卸しする：

  • 利用しているAIモデル一覧（OpenAI GPT系、Google Gemini、Microsoft Copilot等）
  • 月次・年次のトークン使用量（API利用ログ、費用明細から推定）
  • 主要な利用部門・ユースケースの特定

ステップ2: CLEERツールの適用

Sustainable AI Groupの方法論は「オープンソースモデルのエネルギー消費データ→クローズドモデルのプロキシ推定値」として構築されており：

  1. 利用モデルごとのトークン数を入力
  2. CLEERがエネルギー消費量（kWh）を推計
  3. グリッドの排出係数またはプロバイダー提供のエネルギーミックスに基づきCO2換算

ステップ3: カーボンアカウンティングシステムへの統合

EtsyはCLEERを既存のカーボン会計システムに統合し、定常的なAI排出量の計測を実現した。同様の統合パスとして：

  • Watershedへの統合（同社は約800社が利用するカーボン管理ソフト。CLEER連携を開発中）
  • 自社カーボン会計ダッシュボードへのAPIデータ連携

ステップ4: モデル選択の最適化

CLEERのデータは「モデルの選択でエネルギー消費量が30%以上変わる」ことを示している。これを活用し：

  • 同等の出力品質で低エネルギーのモデルへの切り替え検討
  • AI調達基準にエネルギー効率指標を追加

使うツール・標準

  • CLEER（Sustainable AI Group、無償）
  • Watershed（カーボン管理SaaS、CLEER統合対応予定）
  • 参照枠組: GHGプロトコル Scope 2・Scope 3 Category 1（購入サービス）
  • ISO 14064-1（組織レベルのGHG算定・報告）

成功のポイント

  • トークン使用量ログの定期収集が基盤 — 月次でAPIプロバイダーの利用レポートを取得し、データを蓄積する
  • モデル選択もGHG削減施策になる — 省エネモデルへの切り替えはコスト削減とGHG削減の両立
  • ISSB開示でのAI排出量の扱いに先手を打つ — S2（気候関連開示）のScope 2/3の新カテゴリとして認識する動きが始まっている

日本企業への適用

日本企業のAI活用は急速に拡大しており、GXとDXの交差点に「AI排出量の開示義務」という新課題が浮上している。ISSBJに基づく開示でScope 2・3を報告する企業は、AIサービス利用に伴う電力消費をバリューチェーン排出量として扱うかどうかを判断する必要がある。CLEERのような無償ツールでまずデータを把握し、AI調達ポリシーに省エネ基準を盛り込むことで、先行する欧米企業との差別化が可能になる。