技術の世界はものすごいスピードで進み続けています。毎年のように新しいハードウェアが登場し、特にAI用途や高性能コンピューティング用途向けのGPU、CPU、メモリ、SSDなどが刷新されています。
では、「グリーンテクノロジー（環境に優しい技術）」という観点から、IT／AIハードウェアをどう捉えるべきでしょうか。
「本当に毎年アップグレードすべきなのか」「古い技術でも満足に使えるなら、そのまま使い続けてもいいのか」という問いを軸に、コスト面、性能面、環境面から考えてみましょう。
1. グリーンテクノロジー／グリーンIT・グリーンコンピューティングとは
グリーンITまたはグリーンコンピューティングとは、主に「コンピュータやIT機器・インフラを使う、設計する、廃棄する際に、環境への負荷を減らす」ことを目的とした考え方です。
具体的には次のような要素があります。
消費電力を減らす、稼働における効率を上げる
電子機器や部品の寿命を延ばす、修理・再利用・リファービッシュする
廃棄時に有害物質が環境に出ないようにする、あるいはリサイクルして資源を取り戻す
製造段階、輸送、冷却などライフサイクル全体での環境影響を最小化する
グリーンテクノロジーは単に最新・最速の機器を使うことではなく、どれだけ効率的に、長く、責任を持って使うかが鍵となります。
2. IT／AIハードウェア領域で環境への影響が大きい理由
IT／AIハードウェア、特に大量データ処理や学習、推論用途の機器は環境インパクトが非常に大きくなってきています。
AIモデルの学習や推論では膨大な演算リソース、電力、冷却、水などが必要です
製造段階で希少鉱物、金属、プラスチック、基板材料など多くの資源が使われ、その採掘・精製・輸送に相当な環境負荷があります
古くなった機器や部品が廃棄される電子廃棄物として大量に出ると、リサイクルや適正処理がされなければ土壌や水、空気への汚染源になります
ハードウェアのライフサイクルが短くなるほど、環境インパクトも増えるという研究もあります
つまり、AIや高性能ハードウェアを単に最新にするだけでは環境負荷を増大させる可能性があるのです。
3. 毎年アップグレードすべきか？古い技術でも使えるか？
性能進化の速いハードウェア領域で、「新しく買うべきか」「古くても使えるなら使い続けるべきか」という悩みは多いです。
新しく買うメリット
最新アーキテクチャや製造プロセスの恩恵（省電力性、冷却性、演算性能、メモリ帯域など）
AI用途やデータ処理用途で次世代機能が必要になったとき、古い機器では対応できない場合がある
メーカーのサポートやソフトウェア最適化が最新機種に優先されることが多い
新しく買うデメリット
コストが高い
製造、輸送、冷却などの環境負荷が新機種投入のたびに発生
古い機器を廃棄・リサイクルする場合、適切でない処理が環境に悪影響を与える可能性
古い技術を使い続けるメリット
投資を長く有効活用できるため、コスト効率が高い
機器が十分に性能を発揮しており、用途に対して十分であれば無理に最新に切り替える必要がない
再利用やリファービッシュ、中古部品活用は環境負荷低減につながる
古い機器を使い続けるリスク
性能がボトルネックになる可能性
消費電力効率や冷却効率が劣る機器では、運用コストや環境負荷がむしろ高くなる可能性
部品劣化やサポート終了のリスクがある
4. 実践的なアプローチ
用途に応じてアップグレードする
必要な性能や機能を明確にし、毎年のアップグレードを義務化しない
寿命を延ばす戦略を取る
保守やメンテナンスを丁寧に行い、リファービッシュ品や中古品を活用する
廃棄やリサイクルを前提にする
IT資産処理業者に依頼し、適切なデータ消去・部品回収・再利用を行う
環境負荷を見える化する
電力消費や冷却、水の利用、ライフサイクル全体の環境コストを把握する
中古市場やリユース環境を整える
古い機材を使える間は使い、専門企業が再整備して再販することで資源の有効活用や環境負荷低減に貢献する
5. 結びに
IT／AIハードウェア分野では、最新を追いかけることには意味があります。しかし、毎年新しいものを買わなければならないわけではありません。
性能要件、用途、環境、コストを総合的に判断して、今の機器で十分かどうか、買い替えるならその理由は何か、買い替えた古い機器はどうするかを考えることが、持続可能に技術を使う鍵です。
古い機材でも用途に忠実に使えていれば、それを活かすことは環境にもコストにも優しい選択です。
参考リンク
- Lancaster University, Green Computing: a contribution to save the environment. https://www.lancaster.ac.uk/data-science-of-the-natural-environment/blogs/green-computing-a-contribution-to-save-the-environment
- MIT News, Explained: Generative AI’s environmental impact. https://news.mit.edu/2025/explained-generative-ai-environmental-impact-0117
- Green City Times, A sustainable approach to e-waste management. https://www.greencitytimes.com/a-sustainable-approach-to-e-waste-management