生成 AI Gemini 使用例の紹介

2026年2月22日日曜日

Duolingo（デュオリンゴ）で学習されているのですね！納得していただけて嬉しいです。

Duolingoの中国語コース（英語版）では、単位の「斤（jīn）」をそのまま "jin" と表記して進むことが多いので、英語として「これは何だろう？」と不思議に思うポイントですよね。

Duolingoで "Two jin of apples" と出てきたときに、頭の中で以下のイメージを持っておくとスッキリ整理できるはずです。

英語で「〜の（単位）」と言うときは、必ず [数] + [単位] + "of" + [物] の形になります。

Duolingoのレッスンでは、他にも「里（lǐ）」などの単位が出てくることがありますが、それも同じように「中国独自の距離の単位（約500メートル）」としてそのまま英語で出てくることがあります。

中国語と英語を同時に学んでいると、こうした文化の橋渡しが見えてきて面白いですよね！

他にもDuolingoのフレーズで「これってどういう意味？」と思うものがあれば、いつでも聞いてくださいね。📋

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生成AI（LLM：大規模言語翻訳モデルなど）の利用には、目に見えないところで膨大な**「電力」と「水」**が消費されています。これは、AIを動かす心臓部である「データセンター」の運用に直結する問題です。

具体的にどのような仕組みで消費されているのか、その背景を整理して解説します。

AIの電力消費は、大きく分けて「学習（Training）」と「推論（Inference）」の2段階で発生します。

AIに膨大なデータを読み込ませる段階です。

GPUのフル稼働: 数千〜数万個の高性能GPU（グラフィックス処理装置）を数ヶ月間、24時間休みなく稼働させます。
具体例: $GPT-3$ の学習には約 $1,287$ $MWh$ （メガワット時）の電力が使われたと推定されています。これは、一般的な日本の家庭約300世帯が1年間に使う電力に匹敵します。

私たちがAIに質問（プロンプト）を送り、回答を得る段階です。

「なぜAIに水が必要なのか？」という疑問の答えは、**「冷却」**にあります。

データセンター内のサーバー（GPU）は、稼働中に猛烈な熱を発します。温度が上がりすぎると故障するため、強力な冷却システムが必要です。

蒸発冷却: 多くのデータセンターでは、水を蒸発させてその気化熱で空気を冷やす「冷却塔」を使用します。
具体例: Microsoftの調査を元にした研究では、ChatGPTと20〜50回のやり取りをするごとに、500mlのペットボトル1本分の水が消費される計算になると報告されています。

この「環境負荷」という弱点を克服するため、テック企業は以下のような対策を急いでいます。

対策名	内容
再エネ100%	太陽光や風力発電による電力のみで運営する。
液冷システム	水を蒸発させず、密閉された管の中で循環させて効率よく冷やす。
寒冷地への建設	北極圏など、外気だけで冷却できる場所にデータセンターを作る。
SLM（小型モデル）	少ない電力で賢く動く、効率的なAIモデルの開発。

生成AIは私たちの生活を劇的に便利にしますが、その裏側では**「デジタルな知性」を「物理的な資源」に変換している**という側面があります。今後、AIの性能を競うだけでなく、「いかに省エネで動かせるか」という効率性の競争がより重要になっていくでしょう。

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この問題について、例えば「どの企業のデータセンターが一番効率的なのか」や「私たちが個人でできる節約術」など、さらに詳しく知りたい部分はありますか？