総説「プラネタリーヘルスの観点からみた生成AIの環境負荷：ナラティブレビュー」が和文学術誌に掲載

長崎大学は、プラネタリーヘルスに関連する様々な研究、教育活動や取り組みを推進しています。
この度、生成AI（generative artificial intelligence）の環境負荷について、医歯薬学総合研究科の宮田潤・客員研究員（前離島・へき地医療学講座助教, 、令和8年8月まで在籍）が本学在籍時に筆頭著者として執筆した総説が、日本衛生学会の和文学術誌である日本衛生学雑誌に掲載されましたのでご紹介します（2026年10月Web公開）。


【背景】
現在、生成AIの利用者数は世界全体で数億人と報告され、その利用は増え続けると見込まれています。近年、人類の健康や文明と、地球環境との密接な関わりに着目した「プラネタリーヘルス（planetary health）」という概念が提唱され（引用1）、生成AIは農業、創薬等の分野でプラネタリーヘルス推進のためのツールとして広く使われ始めています。一方で、生成AIの急激な利用拡大により、地球環境に大きな悪影響を及ぼす可能性が指摘されていますが、日本ではこの問題が話題になることはほとんどありません。そこで、生成AIが及ぼす環境負荷に関する文献について、総説としてまとめました。


【生成AIに関連する電力消費と温室効果ガスの排出】
生成AIの運用により、（1）世界中の莫大なデータをもとに、生成AIを作成しトレーニングする過程、（2）完成した生成AIを利用して個々のクエリ（質問や指示）に応答する過程、の2つの過程で電力が消費されます。
また、温室効果ガスの大半を占める二酸化炭素総排出量の約4割は電気の生産によって起こるとされるため、電力消費量が拡大すれば、これらの排出量も増えることになります。地球温暖化によって気温が高くなりすぎることで、様々な病気や死亡のリスクが上がることから、その対策は重要です。

【生成AIに関連する水の消費】
生成AIは、トレーニングやクエリへの応答の過程で、電力だけでなく大量の水資源も消費します。その内訳は、（1）データセンターや内部のサーバー（ネットワークを通じてサービスを提供するコンピューター）を冷却するための水、（2）発電に用いられる水、そして（3）サーバーの部品である半導体などの製造のために使われる水、の3つになります。生成AIの高度化に伴って、既にデータセンターや、発電所、半導体工場が立地する地域の水不足が報告されており、これからさらに深刻化、かつ広域化する恐れがありますので、対策は急務といえます。

【鉱物資源採掘やハードウェア廃棄に伴う環境汚染】
半導体チップの製造には、シリコン、金、銅、アルミニウムなどの金属、さらにはタンタルやコバルトなどの希少金属（レアメタル）が必要ですが、これらの資源の採掘において、森林伐採や土壌汚染、水質汚濁などの環境負荷が生じます。
また、技術革新によって古いハードウェアはどんどん新しいものに置き換わるため、これらはやがて廃棄物となりますが、鉛、カドミウム、ニッケル、水銀、ベリリウム、亜鉛などの有害金属や難燃剤が含まれているため、適切に処理されないと土壌や大気の汚染、水質汚濁を招く恐れがあります。また、これらの廃棄物がリサイクルされる割合は、全体の6分の1に過ぎないとされています。

【生成AIの環境負荷に対する取り組みについて】
生成AIの環境負荷に関する信頼性の高い学術研究は数少ないとされており、環境負荷を論ずる上で障壁となっています。将来的な議論や数値目標の策定のためには、正確で透明性のある情報開示と信頼できるデータの蓄積が不可欠であり、科学的に妥当な方法による環境負荷の推計と予測が必要と考えられます。
国際連合教育科学文化機関（UNESCO）は2021年に環境負荷に関する項目を含めた「人工知能の倫理に関する勧告」を発表し（引用2）、2024年にはヨーロッパ連合（EU）やアメリカも、環境保全のための法律を策定しました。その一方で、日本においては、2025年に制定されたAI法には環境負荷にかかわる記載はなく（引用3）、2024年に公表された「AI事業者ガイドライン」でも、環境負荷にかかわる数行の文言が書かれているのみです（引用4）。日本でも、一般市民向けの積極的な情報公開や環境教育、事業者等に向けた具体的な数値目標の制定や行動指針の策定等が、必要と考えられます。
また、利用者一人一人ができる取り組みとして、できるだけエネルギー効率の高い「小規模言語モデル」や行わせたいタスクに最適化したAIを使用すること、プロンプト（生成AIへの指示内容）をよく練り、不必要なクエリ入力をしないこと、等が考えられます。全世界で、毎日多くの人々が生成AIを利用していることを踏まえますと、一人一人ができる取り組みを行うことも重要です。


【まとめ】
・生成AIの利用拡大により、地球環境に大きな悪影響を及ぼす可能性が指摘されていますが、日本においてこの問題が話題になることはほとんどありません。
・生成AIにかかわるデータセンターの運用や、使用されるハードウェアの製造には多大な電力、水資源を必要とし、二酸化炭素等の温室効果ガスを多く排出します。
・日本において実効性のある対策はされていないため、一般市民向けの積極的な情報公開や環境教育、事業者に向けた具体的な数値目標の制定や行動指針の策定等が求められます。


【引用】
長崎大学. 長崎大学プラネタリーヘルス
https://www.plh.nagasaki-u.ac.jp/（2026年11月1日アクセス）
文部科学省．人口知能の論理に関する勧告（仮訳）
https://www.mext.go.jp/unesco/009/1411026_00004.htm（2026年11月1日アクセス）
内閣府. 人工知能関連技術の研究開発及び活用の推進に関する法律（AI法）
https://www8.cao.go.jp/cstp/ai/ai_act/ai_act.html（2026年11月1日アクセス）
経済産業省. AI事業者ガイドライン検討会
https://www.meti.go.jp/shingikai/mono_info_service/ai_shakai_jisso/index.html（2026年11月1日アクセス）


【論文情報】

タイトル: プラネタリーヘルスの観点からみた生成AIの環境負荷：ナラティブレビュー
著者: 宮田潤、野口直美
掲載誌: 日本衛生学雑誌
巻・頁: vol. 81: pp. 26004
掲載日: 2026年10月28日
URL:https://www.jstage.jst.go.jp/article/jjh/81/0/81_26004/_article/-char/ja
DOI: 10.1265/jjh.26004

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