社会のあり方を変える生成AI、その利便性を支えるもの
AI（人工知能）の話題を耳にしない日はありません。世界の至るところで人々が毎日、何度となく生成AIを使い、スピーディーに業務を処理するようになりました。
生成AIはあまりに便利なので、一度でも生成AIを使った人は手放せなくなり、病みつきになるでしょう。二度と以前の仕事のスタイルには戻れなくなってしまいます。社会も企業の在り方も、根本的な部分で大きく変わろうとしています。
そこで問題となるのが、電力が不足するという事態です。生成AIはどんな問いかけに対しても、正確な答えを返すために大規模な学習が必要です。そのためには膨大なデータのやりとりが行われます。そこに大量の電力が使われているのです。
生成AIを成り立たせている大規模言語モデルは、あらゆる問いかけに対して巨大な行列計算を膨大な回数行って答えを返しています。パラメータ数は数百億から数兆に達するとされ、入力のあるたびにそれが繰り返されます。
学習時には同じことを何兆回も繰り返しているとされ、人間とやりとりされる1回の応答の裏側では、天文学的な乗算・加算が走っているのです。従来のITシステムにかかる負荷とはケタ違いの差があり、それが生成AIを巡る膨大な電力消費量につながっています。
なぜAIはこれほどまでに大量の電力を必要とするのか
生成AIを成り立たせているのは「学習」と「推論」です。学習（トレーニング）は数週間から数ヶ月にわたりマシンを連続稼働させ、すべてのデータを何度も反復させて学習します。1回の学習には数十から数百ギガワット時の電力が必要とされ、これは中くらいの規模の都市が消費する電力に匹敵するそうです。
一方、推論は1回あたりの負荷は学習より小さいのですが、ユーザーの数が増えると「ユーザー数×回数」に比例して急激に負荷が増します。小さな問いかけでも無数に推論を繰り返すため、ユーザー数の増加に伴って使用する電力も急増します。
これらの動作を行うチップは、CPUではなく専用のGPUです。並列的に計算が実行されるためGPUの電力消費量も大きくなります。AIはGPUを数千～数万個も同時に稼働させるため、ここでも膨大な電力が投じられます。GPU同士の間でもデータが頻繁にやりとりされ、その役割を担うHBM（高帯域メモリ）も大きな電力を消費します。
さらにGPUを稼働させた時に発生する高熱を冷却する必要があります。この冷却用にサーバー1ラックで数十から100キロワット時の電力が必要になり、従来のサーバーの数倍の電力が用いられています。計算に必要な電力を「50」とすると、冷却にもほぼ同等の「30～50」の電力が用いられるという構造です。
このように生成AIに関しては、学習、推論、GPUの駆動、メモリとのデータ転送、冷却、これらのすべてにおいて大量の電力が消費され、AIの使用が指数関数的に増えていることと相まって膨大な電力消費量となるのです。
2030年に向けて深刻化する、世界的な電力需要の増加
すでにAIは企業活動はもちろん、政治、経済、金融、防衛、医療、研究開発など、社会のあらゆる分野に深く組み込まれています。最重要のインフラに成長しており、一瞬たりとも稼働を止めることはできません。24時間、365日、リアルタイムでの稼働が求められ、それが前提でデータセンターが建造されています。
「AIに必要な電力を社会がまかなえない」という事態は大規模な災害に匹敵する状況と言えるでしょう。しかもAIによる計算量はこれから将来に向けて、さらに指数関数的に急増してゆく見通しです。
それに伴い、AIを動かす電力も不足しつつあります。IEA（国際エネルギー機関）は、世界の電力需要が2024年の500テラワット時（1テラは1兆）から、2030年には945テラワット時までほぼ倍増すると予想しています。しかも2035年には1,700テラワット時へと、現在の3倍まで増えるとみています。現在の日本の年間電力消費量（1,000テラワット時）に匹敵する需要が新たに生まれることになります。
激増する電力需要に対し、電力の供給は直線的にしか増えないという構造的なギャップがあります。それこそが「電力不足」の問題の根源にあります。世界全体で電力体系が突然ダウンする、というのではなく、ある地域に局所的な電力不足が絶え間なく発生するという状況が予想されています。
データセンターが大量に建設される米国、およびAIの普及が加速している先進国で2026年から2030年にかけて電力が断続的に不足し始めるというのが最新の認識です。
日本は欧米よりは電力のひっ迫度合いは軽めですが、電力需給のミスマッチは大きな問題となってくるでしょう。これは将来の問題ではなく、すでに始まっている社会の構造問題なのです。
電力不足への対処としては、電力を新たに生み出す（発電設備、送配電、変圧器）こと、現在の電力をより効率的に使う（パワー半導体）ことが考えられます。それぞれに関連する銘柄をご紹介します。
発電や省エネ技術で社会インフラを支える注目銘柄
日立製作所（6501）
総合電機で国内トップ。この10年間は「コングロマリット・ディスカウント」とされた「総合電機」の体質を根本から見直し、事業の構造改革を断行。半導体、液晶パネル、携帯電話、HDDから撤退。2020年にはABBから送配電事業を買収して今や史上最高益を更新。改革成功を内外に強く印象づけた。原子力発電、送配電の直流送電、鉄道など社会インフラで稼ぐ体制を強固にする。2027年度まで年平均成長率9％の売上拡大を目指す。
富士電機（6504）
重電業界第4位のエレクトロニクス大手。変電所向け機器、変圧器、蓄電システム、インバーターなど、電力業界向けが事業の中核。パワー半導体も三菱電機（6503）と並んで日本トップクラス。同社が開発した蓄電取引運用システムは、蓄電池の最適化と電力価格の予測の両方の機能を備えている。データセンターの建設が急増しており系統電力の需給調整は喫緊の課題。同社のシステムが担う役割はきわめて大きい。
明電舎（6508）
重電業界の第5位。住友グループ。発電所・変電所向けの変圧器、制御装置に強い。同社の変圧器は配電用変電所から超高圧変電所まで、世の中で広く活躍している。EVやHV車向けのモーター、インバーターも手がけている。上下水道用の変電設備や監視システム、浄水場システムも得意。EV向けモーター、インバーターに重点を置いていたがいったん縮小。それがここに来て徐々にEV向けも拡大しつつある。
ローム（6963）
カスタムLSIの大手。FA、EVで多用される炭化ケイ素（SiC）系のパワー半導体では東芝、三菱電機と並んで日本トップメーカーでもある。協業先のデンソー（6902）から買収提案を受けたがそれは拒絶。今後はローム（6963）・東芝・三菱電機との3社で連携を一段と強める。2026年3月期は減損処理により2期連続で最終赤字を計上。AIサーバー、データセンター、電力インフラ向けに急速に需要が高まるパワー半導体を浮上のきっかけにと期待が集まる。
