電力不足も人材不足もやるこた同じ

 「ChatGPTはGoogle検索の１０倍の電力量を消費する」（引用：EURO News）

つまり、

・ChatGPTにクエリ―投げてレスポンスをもらうこと

・Google検索にクエリ―投げてレスポンスをもらうこと

このふたつの電力消費量には１０：１という大きな差（ChatGPTが約３W、Google検索は約０.３W）があるってこと。

ひぇ～っビックリ。そんなにか！

なんでそんなに差が生じるんデスカ？？

それは・・ChatGPTのような生成AIは膨大なデータを基に推論を行うので、Google検索のような情報取得と比較して、はるかに複雑な計算が必要だから。※まあ生成AIに限らず、自動運転やブロックチェーンなんかもここ十数年で急速に発展した、消費電力コントロールにおける脅威となっている技術なわけだけど、その点はさておき生成AIにフォーカス。

そして、同Newsは以下についても触れている。

・LLMの学習と運用は、データセンターに強力に依存している ・急増する生成AIの利用ニーズに対応するためには、データセンターの拡張は必須（実際、日本においてもGoogle、AWS、MicrosoftさらにOracleなんかも日本国内に設置するデータセンターや周辺設備に対して巨額の投資を実行・計画している） ・データセンターの拡張、これすなわちエネルギー需要の増加であり、世界の温室効果ガス排出量の増加を助長している ・マイクロソフトは、「主にChatGPT、Azure AIの利用増加に対応するためのデータセンターの拡張により、2020年以降のCO2排出量が約30%増加した」と発表 ・Googleも、「Gemini・Google Cloud AIを運用するデータセンターに関連するエネルギー需要の急増に起因し、2023年の世界の温室効果ガス排出量が2019年と比較して約50%増加した」とコメント

検索エンジン（Google AI Mode、PerplexityのCometなど）やアプリ（MSやAdobeなど）はもちろん、生成AIはあらゆるものに溶け込み始めていて、すぐそこの未来ではそれが生成AIであることなんか意識せずに、ほとんど全ての人が様々なシーンで使いまくっているビジョンが容易に想像できる。

つまり、電力消費量の大きい生成AIの利用機会は今後あらゆる形で加速度的に増加することは明明白白、それに必要な電力量の確保は人類がイマ直面しているメチャメチャ重要な課題なわけで、それをスムーズに解決できなければ、「AI利用が多い日は突然停電となることがあります」「AI予報：今週火曜日は多くのAI利用が予測されるため午前中は計画停電となります」のような未来も起こり得るわけですよ。

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生成AIの利用増大に伴う消費電力量の激増、この課題をどう解決しようとしてんだろ？？と調べてみると、大きく分けて2つの解決アプローチが進められているみたい。

解決アプローチ１「供給拡大（増やす）」：より多くの電力を確保し、供給を強化すること そのための代表的な取り組みとしては、 ・電力確保：再生可能エネルギー（太陽光、風力など）の調達比率拡大 ・供給強化：データセンターの増設 とかね。 解決アプローチ２「需要抑制（減らす）」：生成AI利用による消費電力をそのものを最小化すること 取り組んでいるのは、 ・データセンター運用の最適化と効率化 ・計算効率に優れた推論アルゴリズムとソフトウェアフレームワークの開発 ・AIに特化したより省電力な半導体の開発 などね。

ん？「供給拡大」と「需要抑制」、この２つの解決アプローチは、生成AI利用の爆発的増加に特化したユニークな取り組みか？

いや、そんなことはない。

「何かの需要が急激に拡大し、それに対処するために供給量の拡大を図る。同時に、その需要そのものの抑制に取り組む。」

この「何か」に「生成AI」が代入された例が上述したものであって、このアプローチはどんな「何か」においても適用できる不変的で普遍的なものなんだろう。

例えば、

「何か」＝都市部における住宅（の需要が急激に拡大し、それに対処するため～） ・供給拡大: 高層マンションの建設、未利用地の再開発、都市外縁部での新たな住宅地開発など ・需要抑制: テレワークの推進による都心居住ニーズの緩和、郊外移住支援、多拠点生活の促進など 「何か」＝観光地における宿泊施設（の需要が急激に拡大し、それに対処するため～） ・供給拡大: 宿泊施設の増設、交通インフラの整備、観光スポットの多様化（新規開発や分散）など ・需要抑制: 入場制限や予約制の導入、オフシーズンへの誘導（割引など）、オーバーツーリズム対策としてのツーリストのみを対象とした料金引き上げなど 「何か」＝感染症流行時の医療物資（マスク、ワクチンなど）（の需要が急激に拡大し、それに対処するため～） ・供給拡大: 生産ラインの増強、他国からの輸入、代替品の開発・生産など ・需要抑制: 不要不急の利用自粛、医療機関以外への供給制限、使用回数の見直し（マスクの再利用など）など

のように、考えを整理することを助けてくれる公式のようなものに思える。

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では、

「何か」＝人材

であった場合についてのアプローチについて考えてみたい。

ある企業において、「連続する事業拡大に伴い人材の需要が急激に拡大している」というような状況を仮置きしてみよう。

その企業が属する業界や規模の設定を無視するなら、以下のようなアプローチになるんだろうな。

「何か」＝人材 ・供給拡大：外国人材の積極雇用・受け入れ環境整備、高齢者の再雇用・継続雇用制度整備、障がい者雇用の促進、その他異業種からの積極的な中途採用、インターンシップや新卒採用枠の拡大など ・需要抑制：AI活用による自動化や省力化、既存社員のスキルアップによる多能工化、BPRの推進による効率化（ムダな仕事の排除）、成果主義・ジョブ型雇用化（それによって時間ではなく成果による評価の標準化を進めることで効率的な働き方を促し無駄な作業を排除するインセンティブを与える）、アウトソーシングの活用など

人が足りない！という状況下に置かれた場合、端的に「じゃあ採用しようよ」という一本道な結論（＝供給拡大）に帰着しがちだが、同時に、いやそれより先に需要抑制の取り組みを疎かにしないように意識したい。

特に、不要な業務（Bullshit Job）の削減は供給拡大の状況に遭遇することとは無関係に、日常的に息をするようにナチュラルに取り組めるようになりたい。もしかしたら、それができていることによって、需要は拡大しない或いは拡大規模を抑えることができるかもしれないからね。

生成AIによる消費電力量急増がもたらしかねないおかしな未来と同様に、人材不足もまた、

「営業予報：来月以降は人材が不足するので仕事の獲得数をｘｘ件までに抑えてください。」

「来月１週目は人材不足が予測されています。その前週は、受注過多を回避するためECサイトはクローズします。」

といった非現実的とも思える自体を引き起こす可能性を秘めてるわけですよ、冗談抜きで。

このような未来に身を置くことにならないためにも、人材獲得は短期的なニーズに合わせた非連続な活動ではなく、常に意識し、連続的に実行していくべきものなんでしょーよ、と自分を戒める灼熱の日の夜。