AIは電力食い虫！驚きの消費量と賢さの秘密[MTレター128]

2025.11.07	BLOG メルマガ

当メールは以前弊社スタッフと名刺及びメール交換させて頂いた方に送らせて
頂いております。配信停止をご希望の方は本メールの末尾のご案内をご確認
下さい。

▼今月のコンテンツ

ご挨拶：AIは電力食い虫！驚きの消費量と賢さの秘密

タレマ！：「旅」と聞いて思い浮かぶ有名人
コンジョイントQ&A：全水準の組み合わせ合計効用値のランキング出力できます！

スタッフコラム：真空管アンプを知っていますか？

▼ご挨拶

「AIは電力食い虫！驚きの消費量と賢さの秘密」

マーケティングテクノロジー藤井でございます。

秋を感じる間もなく冬の気配が漂う今日この頃、皆さまいかがお過ごしでしょうか。

みなさまはAIをどれくらい身近に感じていますか？

先日友人が「チャッピーと喧嘩しちゃった」と言うので何事かと思ったら、ChatGPTのことでした。もはや友達ですね。

このAI、実は「電力食い虫」「電力モンスター」なのをご存じでしょうか。

〇AIはどれくらい電力を消費するのでしょうか？

AIの電力消費は驚くほど膨大です。

AIの学習（大規模モデルの更新）には約1,287MWh、アメリカの一般家庭100世帯が1年で使う電力が必要とされます。

また、ChatGPTが質問に1回答えるたびにノートPC1台を丸1日動かすほどの電力を消費します。もし1日100万回の利用があれば、アメリカの一般家庭5,000世帯１日分の電力に相当します。

AIを動かすデータセンターも膨大な電力と水を消費し、最大規模では年間約20万世帯分の電力を使い、冷却には月200万リットル（25mプール4杯分）もの水が必要です。

〇AIが電力を使う理由は賢くなるための燃料だから

AIの「賢さ」は学習データ量とモデルの大きさに比例します。

例えばGPT-3は約1,750億のパラメータがあると言われています。

パラメータはAIが学習して情報を記憶・処理する「脳の神経回路」のようなもので、パラメータの数が多いほどAIは複雑な関係やパターンを学習できる能力が高いということになります。

言い換えると「モデル自体が持つ知能の大きさ」を示しているイメージです。

この「膨大な知識」を身につけさせるためには、数千〜数万台もの高性能GPUを、電力を使い数週間〜1か月以上フル稼働させる必要があります。

ざっくり言えば、小さな町一つが1年で使うくらいの電力を燃やしてAIを賢くしているような規模感です。

〇AI企業による電力確保の動き

AI利用が増える昨今では既存の電力網だけでは賄いきれない状況になりつつあり、そのためアメリカではSMR（Small Modular Reactor小型モジュール原子炉）が民間企業主導で次々建設されています。

OpenAIはAIの学習・運用のために独自のSMR建設プロジェクト「オクロ」を推進し、AWSもデータセンター電力の安定確保に投資中です。

〇企業が電力を使ってでもAIを進化させる理由

「計算資源を増やす＝AIが賢くなる＝売上が上がる」
この方程式がすべてです。

高性能AIは自然な会話や正確な回答を実現し企業競争力を高めますし、翻訳・設計・分析などの業務を自動化し人間をより創造的な仕事に集中させることができます。

AI研究には「スケール則」があり、規模を拡大するほど精度が上がることが統計的に示されており、まさに「大きくするほど賢くなる」世界です。

AIの進化は単なる技術革新ではなく、社会の「前提」そのものを更新しているのかもしれませんね。

（記：藤井）

▼タレマ！

「旅と聞いて思い浮かぶ有名人」

担当の小松です。

タレマ！とはタレントマーケティングの略で、毎回テーマを定め、テーマからどんな有名人を想像するかという調査を行い発表させていただきます。

また、他にも定例の質問といたしまして、最近CM等で目にした有名人を調査しており、そちらもまとめております。

「旅」と聞いてどんなタレントが思い浮かぶかを全国の15歳以上の男女5049人を対象に調査を行いました。

結果は下記の通り！です。

〇あの芸人が首位！

「旅」と聞いて思い浮かぶ有名人について調査したところ、「出川哲朗」と答えた人が全体で340人と最も多く、2位は「太川陽介」で252人でした。3位は「サンドウィッチマン」（133人）でした。

参考までに前回の調査時は1位「出川哲朗」、2位「太川陽介」、3位「吉永小百合」でした。

〇前回に引き続きあのメジャーリーガーが首位！！

最近CM等で目にした有名人について調査したところ、「大谷翔平」が全体で2189人で首位となり、おーいお茶のCMで目にした人が最も多く628人でした。2位は「今田美桜」が299人でランクイン、タウンワークのCMで目にした人が最も多く81人でした。3位は「綾瀬はるか」が276人でランクインし、UNIQLOのCMで目にした人が最も多く125人でした。

どちらの詳細も下記リンクよりご覧ください。

https://www.qnri.net/tke/MarketingT/tm/admin/dataH_202511.html

以上タレマ！でした。

（記：小松）

▼コンジョイントQ&A

「全水準の組み合わせ合計効用値のランキング出力できます！」

再びマーケティングテクノロジー藤井でございます。

コンジョイント調査を実施する目的の一つに「シェアシミュレーション」があります。

売れている自社製品はどれ位値上げしても大丈夫？
シェアNO.1を取るためにはどれ位価格を下げる必要がある？
新製品を上市する時の価格はどうすればいい？

などのお悩みを解決する手段としてコンジョイントを実施する場合が多いかと思います。

ところが稀にシェアシミュレーションをすることが当てはまらない調査事案があり、その場合に「全水準の組み合わせ合計効用値のランキング」を算出することもできます。

例えば5属性でそれぞれ3水準、3水準、2水準、2水準、2水準の場合、
3水準 x 3水準 x 2水準 x 2水準 x 2水準 = 72パターン

全ての組み合わせについて個人ごとに水準効用値合計を算出し、さらに全体で平均を取るような形です。

全水準を組み合わせ、最も好まれる組み合わせは何か？を知ることができます。

ご注意点）
属性水準数が多い場合、全組み合わせ算出の計算が膨大となり処理しきれない場合があります。

ご興味がありましたらぜひ一度お声がけください！

（記：藤井）

▼スタッフコラム

「真空管アンプを知っていますか？」

担当の遠藤です。

みなさんは真空管アンプをご存知でしょうか。音の信号がスピーカーなどから鳴るようになるまでには、音の信号をアンプで増幅させる必要があります。そのアンプ内で増幅させる部分が真空管によって構成されているものを真空管アンプと言います。

アンプには大きく分けて2種類あり、真空管式とソリッドステート（トランジスタ）式があります。

ソリッドステートは半導体で信号を増幅させており、真空管の様に熱を持つこともなく廉価なため、現在流通しているBluetoothスピーカーをはじめとした多くのものはソリッドステート式を採用しています。

真空管アンプは信号を増幅させるまでに、真空管自体を温める必要があります。逆に熱を持ちすぎると壊れる可能性があるため、長時間の使用は難しくなっています。また、真空管はある程度使用すると交換する必要があります。

そのようなデメリットを補ったのがソリッドステート式です。上記の通り半導体で信号を増幅するため、真空管のような温度管理も必要ありません。また、交換の必要もなくパーツも少なくて済むので故障のリスクも低くなっています。

ここまで見ると真空管式のアンプを使うメリットが無いように感じますが、実は現在でも多くの真空管アンプが販売されています。

これは真空管式の方がソリッドステート式と比べて倍音が豊かで、人間が耳で実際に聞く音に近いといわれており、そのような音で聞きたい人が多くいるということかと思います。

実際にオーディオメーカーは住宅事情に合わせた真空管式のヘッドホンアンプや、信号増幅の一部分だけを真空管に任せる、廉価なハイブリッド式も発売しています。

昨年レコードの売上が35年ぶりに70億円を超えたというニュースがありました。サブスク等で音楽だけでなく色々なものがすぐ、簡単に手に入るようになった一方で、ひと手間かけて何かをするということを好む人も多いのかと思います。

高価にはなりますが家電量販店に置いているところもありますので、音楽が好きな方は試聴してみてはいかがでしょうか。

（記：遠藤）

●弊社サイト
https://m-te.com/mte/

●弊社でラインスタンプ作りました！

ご希望の方にプレゼントさせて頂きます。
https://line.me/S/sticker/1100513

●弊社へのお問い合わせやご希望がありましたら
各担当、または info@m-te.com までお気軽に！

●コンジョイント無料セミナーやってます！
内容： https://goo.gl/vjmrPo
無料セミナーお申込みは： https://goo.gl/1QMkJw

いつでも御社にお伺いします。
ご用命はお気軽にどうぞ。

====================================

マーケティングテクノロジー株式会社

〒150-0021　東京都渋谷区恵比寿西2-3-13-204
03-6433-7820
info@m-te.com
====================================

前の記事へ

次の記事へ