環境団体もAI活用を拡大、データセンターの電力・水消費に警鐘、環境保護と技術利用の両立模索

環境団体にとってAIは、保全活動の精度と速度を高める有力な手段である一方、その普及が新たな環境負荷を生み出している。

世界各地の環境保護団体が、気候変動の分析や森林火災の監視、絶滅危惧種の個体数調査などに人工知能（AI）を活用している。一方、AIを稼働させる「データセンター」の急増は、電力消費や水使用量、温室効果ガス排出を押し上げるとして、同じ団体が懸念を強めている。環境保護を使命とする組織が、環境負荷を伴う技術に依存するという矛盾に直面している。

ロイター通信が環境保護、自然保全、開発分野の主要15団体に取材したところ、すべての団体が何らかの形でAIを利用し、同時にデータセンターの環境負荷を懸念していた。COP31（国連気候変動枠組み条約第31回締約国会議）でも、AIの持続可能な開発と利用が議論される見通しだ。

米国の非営利団体コンサベーション・インターナショナルは、カンボジアの森林火災監視にAIを導入した。衛星画像から火災の危険がある地点を分析し、森林パトロールにリアルタイムで警報を送る仕組みだ。同団体のAI責任者アリ・スワンソン（Ali Swanson）氏は、気候と生物多様性の危機が深刻化する中、AIによって情報を迅速に分析し、保全活動の効果を高められると説明する。

ケニアの自然保護団体セーブ・ジ・エレファンツは、野生動物の個体数調査に機械学習を活用している。昨年、ケニア最大級の保護区で撮影された約20万枚の航空写真を人間が確認するには、9人で9カ月を要した。しかし、AIを使えば同様の分析を数時間で完了できる。調査責任者のフランク・ポープ（Frank Pope）氏によると、従来の人間による調査ではゾウの約3分の1、シマウマとキリンの約半数、オリックスの約4分の3を見落としていたことも判明した。

また、ジェーン・グドール研究所では、タンザニアのゴンベ国立公園で長年にわたり手書きで記録されたチンパンジーの行動調査資料をAIでデジタル化している。当初は完了まで13～15年かかると見込まれていたが、アマゾン・ウェブ・サービス（AWS）と開発した技術により、作業期間は約2年に短縮された。

一方、データセンターの環境負荷は拡大している。国際エネルギー機関（IEA）は世界のデータセンターの年間電力消費量が2030年までに約945テラワット時に達すると予測する。現在の約2倍で、日本の年間電力消費量に匹敵する規模だ。関連する二酸化炭素排出量は3億トンを超える可能性がある。水の消費量も2023年の約5600億リットルから、2030年には約1兆2000億リットルに増加すると見込まれている。

こうした負荷を抑える取り組みも始まっている。世界資源研究所（WRI）は、動画や画像の生成など計算資源を大量に使う用途を制限し、同じ質問への処理を繰り返さないよう検索結果を保存している。米自然保護協会（TNC）は、商業漁船の映像をAIで分析する際、膨大な映像を遠隔地のデータセンターに送らず、船上のカメラで処理する方式を採用した。通信量と電力消費の削減が狙いだ。

グリーンピースも業務ソフトに組み込まれたAI機能などを利用しているが、大規模なデータセンター建設には強く反対する。同団体の活動家カトリン・シュエイン・ウー（Katrin Xueying Wu）氏は、AIを責任ある形で使う方法だけでなく、そもそも巨大なデータセンターをこれほど建設する必要があるのかを問うべきだと指摘する。

対照的に、国際的な野鳥保護団体バードライフ・インターナショナルのスチュアート・ブッチャート（Dr. Stuart Butchart）氏は、限られた資源で自然保護を効率化できるなら、AIの活用に本格的に取り組む必要があると強調する。

環境団体にとってAIは、保全活動の精度と速度を高める有力な手段である一方、その普及が新たな環境負荷を生み出している。今後は技術の利便性だけでなく、電力の低炭素化、水資源の管理、処理効率の向上などを通じ、AIの恩恵と環境コストをどう両立させるかが問われる。