生成AIの消費電力・CO2排出量計算 AI Power & CO2 Calculator
生成AIの消費電力・CO2排出量計算は、ChatGPTへの質問回数と画像生成の枚数から、消費電力量・CO2排出量・電気代を1日/1か月/1年で計算できる無料ツールです。スギの木の本数やガソリンの量に換算でき、OpenAI・Google・学術論文の公表値を切り替えて比較できます。
(チャットへの質問)
消費電力の前提
消費電力
消費電力
あなたが1年間に使う分
期間ごとの内訳
| 期間 | 消費電力 | CO2排出量 | 電気代 |
|---|---|---|---|
| 1日 | - | - | - |
| 1か月(30日) | - | - | - |
| 1年(365日) | - | - | - |
1年分は、どのくらい?
同じ使い方の人が 1,000,000 人いたら(1年分)
- この計算に使っている数値の出典
- テキスト1回 0.34Wh … OpenAI・Sam Altman「The Gentle Singularity」(2025年6月10日)
- テキスト1回 0.24Wh … Google「Measuring the environmental impact of delivering AI at Google Scale」(2025年8月22日)Gemini Apps のテキスト入力の中央値
- テキスト1回 0.047Wh / 画像1枚 2.907Wh … Luccioni, Jernite, Strubell「Power Hungry Processing: Watts Driving the Cost of AI Deployment?」ACM FAccT 2024(1,000回あたりの平均値から換算)
- 電気のCO2排出係数 0.423kg-CO2/kWh … 環境省・経済産業省「電気事業者別排出係数」令和5年度 全国平均係数
- ガソリン 2.32kg-CO2/L … 環境省「二酸化炭素排出量の算定に用いる排出係数」
- スギ1本 8.8kg-CO2/年 … 林野庁「森林はどのぐらいの量の二酸化炭素を吸収しているの?」(36〜40年生のスギ人工林・1haあたり1,000本と仮定)
- 1世帯の電気由来CO2 1.67t-CO2/年 … 環境省「家庭部門のCO2排出実態統計調査」令和5年度
- 電気料金 31円/kWh … 全国家庭電気製品公正取引協議会の目安単価(令和4年7月22日改定・税込)
使い方
- 1日あたりの利用回数を入れます。チャットへの質問の回数と、画像生成の枚数です。入力するとその場で計算されます。
- 「1回あたりの消費電力の前提」を選びます。OpenAI・Google・学術論文の3つの公表値を切り替えられます。手元の数値で試したいときは「自分で入力する」を選んでください。
- 排出係数と電気料金の単価は必要に応じて変えられます。初期値は日本の全国平均です。契約している電力会社が公表している係数があれば、それに置き換えると自分の環境に近い値になります。
- 「同じ使い方をする人」の人数を変えると、社会全体で見たときの規模がわかります。1人分では小さく見える量が、人数を掛けるとどうなるかを確かめられます。
- 「結果をコピー」で、計算結果を文章の形で取り出せます。
生成AIは1回でどれくらい電気を使うのか
生成AIに1回質問したときの消費電力は、公表している主体によって10倍近い開きがあります。どれかが間違っているというより、どこまでを「1回分」に数えるかが違うためです。このツールが使っている3つの値は次のとおりです。
| 出典 | テキスト1回 | 数え方 |
|---|---|---|
| OpenAI(Sam Altman氏のブログ・2025年6月) | 0.34 Wh | 平均的な質問1回分。算出方法は公表されていない |
| Google(技術論文・2025年8月) | 0.24 Wh | Gemini Apps のテキスト入力の中央値。AIチップだけでなく、ホスト機・待機中の機器・データセンター全体の電力まで含めた値 |
| Luccioni ほか(ACM FAccT 2024) | 0.047 Wh | 公開モデルを研究者が実測。推論を行うチップの消費電力が中心 |
同じGoogleの論文でも、AIチップの消費電力だけを数えれば 0.10 Wh、待機中の機器やデータセンターの空調まで含めれば 0.24 Wh と、2倍以上の差が出ることが示されています。「1回あたり何Wh」という数字を見かけたら、まず何を含んだ値なのかを確かめるのが大切です。
画像生成はテキストよりずっと重い
画像を1枚作る消費電力は2.907 Whで、これは同じ研究でのテキスト生成の約60倍にあたります。画像は1枚を作るまでに何十回もの計算の繰り返しが必要なためです。チャットを1日100回使うより、画像を数枚作るほうが電気を使うということになります。
ここには学習にかかった電力は入っていません
このツールが計算しているのは、できあがったAIに質問して答えを受け取るとき(推論)の電力だけです。モデルを作るための学習には、これとは桁の違う電力がかかっています。ただし学習は1度きりで、その後の膨大な回数の利用で分け合われるため、1回あたりに割り戻すと小さくなります。
CO2への換算と、この計算でわからないこと
消費電力からCO2排出量を出すには、1kWhの電気を作るのに何kgのCO2が出るか(排出係数)を掛けます。このツールの初期値 0.423 kg-CO2/kWh は、環境省と経済産業省が公表している日本の全国平均係数(令和5年度実績)です。
本当は「日本の係数」を使うのが正しいとは限らない
ChatGPTやGeminiのデータセンターの多くは日本国内にはありません。本来は、その計算が実際に行われた場所の電力の排出係数を使うべきです。参考までに、公表値から逆算するとこうなります。
- Googleは、テキスト1回あたり 0.24 Wh で 0.03 g-CO2e と公表しています。これは1kWhあたり約0.125kgにあたり、日本の平均の3割ほどです。同社が再生可能エネルギーを購入していることが反映された値です。
- Luccioni ほかの研究は、実験を行ったAWSオレゴンリージョンの 0.2976 kg-CO2/kWh を使っています。
つまり、同じ回数使っても、どこで計算されたかでCO2は数倍変わります。このツールの初期値は「日本で同じだけ電気を使ったら」という置き換えであり、実際のAI事業者の排出量そのものではありません。排出係数の欄は書き換えられるようにしてあります。
換算に使っている数値
- スギの木… 36〜40年生のスギ人工林は1haで年間8.8トンのCO2を吸収します。林野庁の資料では1haに1,000本と仮定しており、1本あたり年間約8.8kgになります。よく見かける「1本14kg」とは前提が違うので注意してください。
- ガソリン… 1Lあたり2.32kg-CO2(環境省の排出係数)。走行距離ではなく、燃やした燃料の量です。
- スマートフォンの充電… 4,500mAh・3.85Vのバッテリーを空から満充電にする17.3Whで計算しています。充電の効率は考慮していません。
- 一般家庭… 1世帯が1年間に電気を使って出すCO2は1.67トンです(環境省・家庭部門のCO2排出実態統計調査/令和5年度)。
この計算に含まれないもの
- モデルの学習にかかった電力
- データセンターや端末を作るときの排出
- 手元のパソコンやスマホが動いている分の電力
- 発電所から届くまでの送電のロス
公表値そのものが年単位で大きく変わっている点にも注意が必要です。Googleは、テキスト1回あたりの電力が1年で33分の1になったと報告しています。ここでの計算は「その時点の公表値で置き換えるとどうなるか」を見るためのもので、将来にわたって同じとは限りません。
関連ツール
注意事項
生成AIの消費電力・CO2排出量計算は、公表されている数値を入力値に掛け合わせた概算です。実際の消費電力は、使うモデル・質問の長さ・データセンターの場所によって大きく変わります。あくまでも目安としてご利用ください。計算はブラウザの中だけで行われ、入力した内容がサーバーへ送信されることはありません。無料でご利用いただけます。
※このプログラムはPHP8.2.22にて作成、動作確認を行っております。
※ご利用下さっている皆様のご意見・ご要望(改善要望)をお寄せください。