IEEJ:2018 年 3 月掲載 禁無断転載

社会のスマート化とエネルギー・環境～ スマート社会とエネルギーを考える ～http://eneken.ieej.or.jp/journal/smartcomm
unity/smartcommunity.html

AI にエネルギー・インパクトはあるか

現在、人工知能（AI：Artificial Intelligence）を巡る話題が報道等で毎日のように取り上げられている。そうした中、国内外における AI の活用事例を調査したところ、以下に述
べる 12 事例で AI の活用が確認でき、今後更に、様々な分野や業界にも AI の活用が拡大していくものと考えられる。
本稿では、AI の活用事例から現在ブームにある AI の特徴を整理し、今後の AI の普及に伴うエネルギーおよび環境への影響について考察してみたい。

1.

AI の活用事例の最前線 (1)(2)(3)(4)(5)(6)(7)(8)

AI の活用に垣根はない
事例① 設備を有する業界では、主に「設備運用の最適化」、「設備の予兆保全」、そして「生産の柔軟化および効率化」において、AI が活用されている。一つ目の「設備運用の最適化」では、特に工場や火力発電所、旅客機等に AI の活用事例が見られ、各社で運用デー
タの解析に活用されている。また、AI による人流解析を基に、空調やエレベータ等、建物のユーティリティ設備の最適制御に活用されているものもある。二つ目の「設備の予兆保全」では、主に工場や橋梁、旅客機、送電線等で活用事例があり、設備不具合の早期発見に活用されている。三つ目の「生産の柔軟化および効率化」は、生産状況の監視・分析や、多品種・多工程製品の最適な生産計画の立案等に活用されており、いわゆる“スマート工場”に該当するものである (9)(10)(11)(12)(13)(14)(15)。

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事例② 自動車業界では、主に「自動走行運転」と「タクシーの配車予測」において、AIが活用されている。前者は、現在、車体の走行環境を瞬時に認識し判断するうえで、AI を活用する研究開発が進行中である。その他には、ドライバーの心理状態を推測し、自動運転モードに切り替えるものもある。後者は、過去実績、気象データ等から需要を予測し、乗車確率の高い地域にタクシーを誘導するうえで、AI が活用されている (9)(16)(17)(18)(19)(20)。
事例③ 販売業界では、主に「販売業務」と「調達業務」において、AI が活用されている。
一つ目の「販売業務」での活用は、「店舗型」と「ネットショップ型（EC（Electronic Commerce）
サイト）」に分類され、共に、顧客の嗜好やニーズに応じて「商品を選定し推奨」するものである。具体的には、前者は、ショップ店員が最適な商品を顧客に提案する際の補助ツールとして、後者は、顧客ニーズを踏まえ、最適な商品の組合せやプラン等を提案するために AI が活用されている。特に後者は、アパレル業界や旅行業界で多くの事例が見られ、口コミ情報も踏まえて提案するサイトもある。二つ目の「調達業務」は、「商品発注の効率化」を行うために AI が活用されている。具体的には、売れ筋商品や在庫状況等を分析し、最適な発注量を算定するものである。更には、人間を介さず商品の自動発注を行う事例などもある (10)(21)(22)(23)(24)(25)(26)。
事例④ 広告業界では、AI による「個人別広告配信」が代表的な活用事例である。具体的には、デジタルサイネージ（電子看板）の前に現れた人の嗜好等に応じて、タイムリーに広告配信するものや、インターネットの動画コンテンツにおける視聴者の感情や視聴状態に応じた最適な広告内容の配信等に AI が活用されている(27)(28)(29)(30)(31)(32)。

事例⑤ 医療業界では、主に「治療診断アドバイス」と「健康アドバイス」に分類され、共に、データベースから患者の症状と「類似の事象を抽出」し、医師の診療行為をサポートするために、AI が活用されている。一つ目の「治療診断アドバイス」は、患者の症状や病状に対する類似文献や臨床情報等を調査・検索したりするもの、癌の治療方針を検討す
るもの、そして、患者や家族に対し治療方針等を説明するインフォームド・コンセントを検討したりするもの等がある。二つ目の「健康アドバイス」では、特に、肥満や健康に関
心の高い国々に散見されるケースであり、患者の常態から食生活や運動等を指導する際のツールとして、AI が活用されている (33)(34)(35)。
事例⑥ 監査業界では、⑤医療業界と同様、「類似の事象の抽出」に AI が活用されていた。
具体的には、会計監査業務における基準や判例等、類似文献の調査・検索するもの、また、会計士の知識やノウハウ等をコンピュータに取込み、監査企業の帳簿データに不正会計がないか監視するために AI が活用されている (36) (37) (38)。
事例⑦ スポーツ業界では、「体操競技の判定」が代表事例である。具体的には、予めデータベースに登録した見本のフォームと選手のフォームとを比較し採点するものである。
この事例では、AI による「画像認識」が活用されているが、AI の使い方としては、①設備業界の「設備の予兆保全」、⑤医療業界、⑥監査業界等と同様、「同種あるいは相違事象のAll Rights reserved IEEJ2

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抽出・選別」するものである (39)(40) 。
事例⑧ 金融業界では、主に「株式取引」や「融資業務」、そして「犯罪対策」に AI が活用されている。一つ目の「株式取引」は、コンピュータによる株の自動取引である。自動取引そのものは、1990 年代より証券業界を中心に既に広がっているが、今後は、AI を活用することであらゆる条件を分析し、1/1000 秒単位で取引する「超高速取引（HFT：High
frequency trading）」（別名、「アルゴリズム取引」）が普及する見通しである。二つ目の「融資業務」は、中小企業や個人融資の信用力審査に AI が活用されている事例である。具体的には、契約時に得られる個人情報から融資対象者の信用力を分析し、その信用力に応じて、融資額や金利等を個別設定している。三つ目の「犯罪対策」には、「クレジットカードの不
正使用の検出」と「振り込め詐欺を防止」の 2 事例がある。具体的には、前者は、個人情報や取引実績、情報端末の位置情報等を解析し、本人以外の使用有無を判定するものであり、後者は、AI による音声認識や声紋認識により、詐欺犯を事前にフィルタリングするものである。なお、犯罪対策に AI を活用する一方で、今後、AI が悪用される懸念があることも指摘されている (41)(42)(43)(44)(45)(46)。
間接業務にも AI が広がる
事例⑨ 受付業務では、主に「接客代行」や「オペレータ代行」、「セキュリティ認証」にAI が活用されている。一つ目の「接客代行」では、金融・保険業界の窓口業務やホテルのフロント業務、商業施設等の店頭案内業務等に AI の「音声認識」を活用するものである。
例えば、人型ロボット「Pepper」が良く知られた事例である。二つ目の「オペレータ代行」
では、金融業界や宅配業界などのコールセンター、インターネットを通じた問合せ対応等に AI の「自然言語処理」を活用するものである。例えば、Twitter や Facebook、Line 等の SNS（Social Networking Service）で人間と対話する「Bots／チャボット」がこれに該当する。三つ目の「セキュリティ認証」は、AI の「画像認識」を活用した事例である。具体的には、空港の防犯監視や入国管理システム、コンサート会場の入場確認の他、ユニバ
ーサル・スタジオ・ジャパン（USJ）の顔パスチケット等がこれに該当する(10)(47)(48)(49)(50)(51)(52)。

事例⑩ 人事管理業務では、主に「採用関係」と「職場環境調査」に AI が活用されている。一つ目の「採用関係」では、インターネットの就職・転職サイトに代表される、雇用者と被雇用者による条件マッチングを行うものとして、また、雇用者側の採用審査のツールとして AI が活用されている。二つ目の「職場環境調査」では、従業員一人ひとりに取り付けたセンサタグの情報から、職場のコミュニケーション状況を分析し、職場の活性化を促すものや、従業員のストレス状態やモチベーション等を分析し、離職者の早期発見・防止を目的として AI が活用されている。なお後者は、離職者の多い海外企業以外にも、日本の医療事務等で活用例が見られる (27)(53)(54)(55)(56)(57)(58)(59)。
製品などにも AI が浸透する
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事例⑪ 近年開発・販売される製品には、その機能の一部として AI が組込まれ、「状況分
析」や「予測・推論」、「音声認識」、「自然言語処理」といった機能が組み込まれている。
一つ目の「状況分析」は、製品自ら周囲の状況や環境等を把握して最適制御を行う。例えば、お掃除ロボットや AI エアコンの他、内蔵カメラで周囲状況を読み取り動作する小型玩
具ロボット等がこれに該当する。二つ目の「予測・推論」は、インターネット検索や手数の多い推論型ゲームに活用されている。例えば、前者は、RankBrain（Google）に代表される検索時の推測表示や検索ランキング、類似画像検索等がこれに該当し、後者は、チェスや将棋等の対戦ゲームが代表事例である。三つ目の「音声認識」は、製品が人間の音声を認識し、自動作動するものである。例えば Amazon Echo や Google Home、Clova WAVE
（LINE）等に代表される AI スピーカーの他、AI 照明およびライト、スマートフォンの音声アシスト検索等がこれに該当する。四つ目の「自然言語処理」は、人間の文字情報を製品が認識して自動応答するものである。これは⑨受付業務「オペレータ代行」にも活用さ
れており、
例えば、
AI りんな（LINE）
等のチャボット（Bots）がこれに該当する (50)(60)(61)(62)(63)。
事例⑫ その他の活用分野では、2016 年の米国大統領選予測や宇宙観測における太陽フレ
ア予報（太陽の表面で発生する爆発現象の予測）等、「将来予測の分析」ツールとして AIを活用する事例もある (10)(64)(65)(66)(67)。

2.

AI の活用事例の共通点

今回の調査で確認された 12 の活用事例から、現在の AI の傾向や共通点等を考察するに当たり、先ずは、現在ブームにある AI の特徴について、下記に示す (68)。
現在ブームとなっている AI の特徴(1) AI のコンピュータ処理では、「機械学習（Machine Learning）」より派生したアルゴリ
ズムである「深層学習（Deep Learning）」が、特に注目されている。
ここで、「機械学習」とは、人間の学習能力と同等機能をコンピュータで実現するプロ
グラミング手法のことであり、「深層学習」とは、「機械学習」の一手法であり、人間の脳構造（Neural Network）を模倣し、多段階分析により最も確率の高い特徴を抽出するプログラミング手法のことである。
(2) 現時点では、「深層学習」を活用せず、「機械学習」を活用する AI もある。
(3) 現在の AI は、様々な事象に対応する万能タイプのものはなく、個別用途や個別作業に特化したタイプである。
(4) AI は、膨大なデータから相関性や規則性等の特徴を「探索・推論」することができる。
また、「画像認識」、「音声認識」、「自然言語処理」等人間が予め加工を施していない情報も処理できるようになってきた。
(6) AI による処理結果は、全て人間が想定して導き出した結果になるとは限らず、人間の思考や思惑と異なる想定外の結果が導き出されることもある。すなわち、コンピュータに
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保存されたデータベースとルールに基づき、常に決まった動作や処理をする自動処理シ
ステムのことではない。
(7) 現時点では、予め多くの専門的知識をコンピュータのデータベースに蓄積し、その範囲
内で「探索・推論」する、旧来型の AI も存在する。
(8) 現在ブームにある AI は、判断基準となる基本の学習データを保有しているだけでなく、AI の処理結果を自動的にデータベースに更新（学習）し、常にコンピュータに知識量を増加させている。一方、旧来型の AI では、コンピュータの知識量を増加させるには、
現在ブームにある AI 以上に、人間による定期的なデータメンテナンスが必要である。
以上の特徴を踏まえ、現在の AI の傾向や共通点等を考察すると、以下の通りとなる。
「抽出・選別」する AI
第一に、予め保有するデータベースから、目的に類似／相違する事象を「抽出・選別」
する際に、AI を活用している点である。具体的には、主に、[Ⅰ] 保有するデータベースから「同種事象を抽出」するもの[Ⅱ] 保有するデータベースを参考に「正常値と異常値を選別」するもの[Ⅲ] 保有するデータベースからニーズ等に応じて「最適な組み合わせを抽出」するもの
等で AI が活用されている。言い換えれば、データ量の多さから人間では短時間で容易に処理できない作業をコンピュータが代わって処理するタイプの AI と言え、活用方法としては旧来型の AI に近い。また、現在の活用事例の多くはこの特徴を有しており、比較的簡易なAI に属するのではないかと考える。しかし、この種の AI は、人間の能力や活動等を補助するツールとして有効であるため、今後、社会に広く普及していくだろう。
「認識・理解」する AI
第二に、予め保有するデータベースを参考に、新しく取り込んだ情報を「認識・理解」
するために、AI を活用している点である。具体的には、画像、動画、音声、自然言語等、人間が予め加工していない生データの状態でコンピュータに「認識・理解」させ、その結果に応じて機械的に制御するものである。12 の活用事例では、特に、⑧受付業務や⑩製品
機能等がこれに該当する。
この特徴を有する AI は、データベースから同種あるいは相違事象を「抽出・選別」する
AI よりも、高度な「認知技術（cognitive technology）」が要求される。そのため、あらゆる分野の「認識・理解」を可能にするには、もう暫く時間を要すると考えられ、この種のAI 活用は、当面の間、かなり限定された作業や分野、製品等に留まる可能性が高いのではないだろうか。
当面の AI と人間との関係性
現在、様々な AI の開発動向等に関する情報の拡がりにより、AI が人間の仕事を奪う時
代が直ぐにでも訪れる様な雰囲気が社会に漂っている。一方、現在の AI の利用用途や AI
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を支える技術動向、例えば、[ⅰ] あらゆる事象に対応し得るアルゴリズムは開発途上にあること[ⅱ] あらゆる事象を高速処理するうえでコンピュータの処理速度にも課題があること[ⅲ] あらゆる事象をコンピュータに学習させるだけのビッグデータが現時点では取得できていないこと等を踏まえると、今直ぐに AI が人間に代わる存在になるとは考えにくい。特にビックデー
タの取得は、IoT（Internet of Things：モノのインターネット）の普及やオープンデータ化の進展状況にも深く関係するため、その動向次第では、AI の知能レベルの進展にも影響すると考える。そのため当面の間、あるいは「技術特異点（Technological Singularity）」
を迎える 2045 年頃までは (69)(70)(71)、AI は「人間の補助的立場」として活用されるのではないだろうか。

3.

AI によるエネルギー・インパクトの可能性

AI は、私たちの暮らしや経済活動等に影響を生じさせる可能性があることから、AI の利用面からその動向を注視する人は多い。しかし、今後、AI が大規模に普及すれば、エネル
ギー消費や環境負荷等に影響を及ぼす可能性もあり得る。そのため、AI をエネルギー・イ
ンパクトの面から注視していくことも必要である。
AI によるエネルギー・インパクトを考察するに当たっては、現在ブームにある AI とは何か正しく理解したうえで、産業別に、AI の活用用途や状況を整理・分析していくことが必要である。ここでは、12 種類の活用事例から明らかにした、“「抽出・選別」する AI”と“「認識・理解」する AI”に着目し、AI によるエネルギー・インパクトの可能性について考えてみたい。
AI の導入は増エネ？それとも省エネ？
「抽出・選別」する AI の普及は、「抽出・選別」により、大幅に簡素化・短縮化できる分野でない限り、基本的には、情報端末など設備増強に繋がることが多いため、エネルギ
ー需要を増加させる（増エネ）サイドに働く要素となる。12 種類の活用事例では、①設備業界の「生産の柔軟化および効率化」、③販売業務の「調達業務」以外は、増エネ要因になる可能性が高い。一方、「認識・理解」する AI の普及は、「認識・理解」によりエネルギー
需要を最適制御する分野でない限り、基本的には、認知に必要な追加的設備投資により増エネ要因として働く要素と考える。
「認識・理解」する AI は、前述のとおり、当面、かな
り限定された業務や分野に限定さえる可能性があり、12 種類の活用事例では、①設備業界の「設備運用の最適化」と「生産の柔軟化および効率化」、②自動車業界の「自動走行運転」、⑪製品機能の「状況分析」以外では、増エネ要因となる可能性がある。このように、活用事例の全体を見渡すと、AI の導入は、増エネサイドに働く要素の方が比較的多いと考えられる。

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各事例を詳細に見れば、増エネとなる可能性が低いケースもある。例えば、管理サーバ
や制御システム等が既に導入されている分野では、AI の導入は単なるソフトウェア（ファームウェア）の変更に過ぎないため、大幅な増エネ要因になるとは考えにくい。しかし、AI による「画像認識」にはカメラ設備が必要であるように、AI の導入では、ソフトウェアの変更に留まらず、設備増強が伴うケースも多い。また、AI の活用は、これまでよりも処理するデータ量が膨大となるため、サーバの稼働率や負荷率等は上昇する。その結果、追加的にサーバ台数やストレージ等を増強しない場合でも、エネルギー消費が増加することは避けられない。
こうした特性を有する AI の活用において、エネルギー消費を効率化／削減する（省エネ）要因があるとすれば、例えば、制御サーバのクラウド化が考えられるのではないだろうか。
クラウド化は、これまで分散していた制御サーバを一つに集約・統合するため、データセ
ンター単体で見れば、増エネ要因となる。一方、クラウド化は、各社が自前で保有するサーバ台数の削減も伴うため、全体で見れば、UPS（無停電電源装置）や空調設備等の省電力化に繋がる。また、統合先のクラウド・サーバでは、コンピュータの仮想化技術が導入されることが多く、CPU（中央処理装置）やストレージ（記憶装置）等に関しても省電力化が促進されるため、全体としては、省エネ要因となる。
このように、AI のエネルギー・インパクトを考える際には、AI の利用用途による影響だ
けではなく、周辺設備等の動向も踏まえ、検証していくことが必要である。
エネルギー・インパクトを考えるポイント
AI によるエネルギー・インパクトを考える際には、対象となる業務や分野がこれまで「情報通信技術（ICT）」の活用がなかったかどうかも、重要な確認ポイントになる。ICT を新たに活用する場合には、必然的に新たなエネルギー消費が生じるため、特に留意が必要である。
12 種類の活用事例では、例えば⑧受付業務の「接客代行」が検討すべき事例に該当する。
接客代行の観点からすれば、博物館や図書館等の公共施設、テーマパークやボウリング場
等の遊戯施設等、数多くの導入場所が想定される。しかし、接客ロボットの利用状況等も踏まえると、普及拡大するインセンティブは、社会的には未だない。そのため、当面、この種の AI が、増エネのエネルギー・インパクトが顕在化するとは考えにくい。
このように、AI によるエネルギー・インパクトを考える際には、AI の普及規模だけに着目した影響だけではなく、人手不足の分野であるのか、機械的サポートが必要な分野であるのか等、社会的なニーズを踏まえ、検討していくことも必要である。
また、IoT の普及の観点から、AI によるエネルギー・インパクトを考えることも重要な
確認ポイントである。前述のとおり、AI の知能レベルの向上には、ビックデータの存在が欠かせない。IoT の普及やオープンデータ化が進展していない現状を踏まえると、知能レベルの高い AI は、当面、豊富な情報やノウハウ等を保有する大企業や会員数の多い業界に限定される可能性が高い。例えば、総務省「経済センサス基礎調査」(72) によれば、日本におAll Rights reserved IEEJ7

IEEJ:2018 年 3 月掲載 禁無断転載
ける大企業は全企業数の 1%未満であるのに対し、最終エネルギー消費量は、全体の 4 割程度を占めると試算する。確かに、大企業だけが AI を活用するだけでも、エネルギー消費に影響を与える可能性はあり得る。しかし、最終エネルギー消費の 6 割程度を占める中小企
業にも AI の活用を促進していくことも必要ではないだろうか。そのためには、コスト面の制約を解消しながら、各社が保有する情報やノウハウ等を社会全体で共有していくことも必要であり、今後の IoT の普及やオープンデータ化が鍵を握る可能性もある。
このように AI によるエネルギー・インパクトを考える際には、IoT が普及する業務や分野であるのか等も踏まえて考察していくことも必要と言える。
2020～30 年頃には、AI の世界市場規模が数兆～数十兆円規模にまで成長すると分析する
専門家は多い (73)(74)(75)(76)(77)(78) 。一方、AI の活用が、直接、エネルギー消費に影響を与えないケースや、影響を与えても限定的となるケースなども多く存在すると考える。そのため、これからは、エネルギー消費や環境負荷等の観点からも AI の利用動向を注視し、産業分類別にエネルギー・インパクトを分析していくことも、必要ではないだろうか。
（著：スマートコミュニティーグループ 山本 尚司）
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