株式会社renue
renueについて
renueは、AIで業務を実装する会社です
AIコンサルティングから図面AI・広告運用エージェント・コールセンターAIまで、実際に動いているサービスをご覧いただけます。renueが何をしている会社か、まずはサービス一覧からご確認ください。
グリーンソフトウェアエンジニアリングは、ソフトウェアが必要とする電力やハードウェア、実行する時間・場所を見直し、排出削減を図る取り組みです。処理時間やクラウド料金が減ったことと、温室効果ガス排出量が減ったことは分けて確認します。本記事は2026年10月26日に確認した公開資料をもとに、SCIの読み方、カーボンアウェア開発、導入時の測定と運用を解説します。
グリーンソフトウェアは、機能と品質を保ちながら負荷を見直す
Green Software Foundation（GSF）の公開SCI仕様は、同じ機能に必要な電力を減らすエネルギー効率、物理資源を効率的に使うハードウェア効率、電力の炭素強度に応じて計算を調整するカーボンアウェアネスを扱っています。単にサーバー台数を減らすことや、特定の構成へ移行することを共通の正解にせず、利用者へ提供する仕事と必要な品質を決めて評価します。
たとえば画像の生成処理で、失敗して再試行する回数が多いなら、正常完了までの全処理を見ます。1回のAPI応答だけが軽くなっても、再試行や後段の確認が増えれば、利用者の仕事全体では負担が増えるかもしれません。保存や通信、待機中の資源も含め、どこで何を消費しているかを確認します。機能を削って対象範囲を小さくした結果と、同じ仕事を効率よく行えた結果も区別します。
強度の改善と、総排出量の削減を分ける
SCIは機能単位当たりの排出を捉える指標です。GSFの測定教材の中国語版も、総排出量の把握を置き換えるものではないと説明しています。同教材には、コミュニティによる翻訳で英語最新版と一致しない場合があるとの注記があります。具体的な算定条件は採用する仕様を確認し、翻訳教材の説明だけで現在の認証や法令の要件まで満たしたとは判断しません。
本記事の架空例として、同じ機能1件当たりの排出が2gCO2eqから1.5gCO2eqへ下がれば、強度は25%改善します。一方、件数が1,000件から2,000件へ増えると、同じ範囲での総排出量は2,000gから3,000gになり、50%増えます。この例は製品の実績ではありません。利用量と強度を両方記録しないと、「1件当たり改善した」と「全体で削減した」を混同します。
最初に、処理対象、正常完了の条件、品質、応答や完了の期限をそろえます。コスト、速度、排出のどれを比較するのかも明示します。料金が安い地域が常に低排出とは限らず、請求が減らない期間でも使用量の改善が起きている場合があります。反対に、割引で請求だけが減った状態を、そのまま排出削減とはしません。数値を用途に沿って使う考え方は、DevEx・DORA・DX Core 4による開発の測定と改善も参照してください。体験やデリバリーの指標と、炭素強度の指標は別々に定義します。
SCIは、機能単位・対象範囲・算定条件と一緒に読む
SCI（Software Carbon Intensity）は、ソフトウェアの機能単位当たりの炭素排出強度を表します。公開仕様で示される関係は、SCI =（O + M）per R、O = E × Iです。CO2eqは温室効果ガスを二酸化炭素相当量で表す単位です。「小さい数値だから優秀」と判断する前に、何を1単位と数え、どの機器・処理を含めたかを確認します。
| 記号 | 意味 | 確認したい条件 |
|---|---|---|
| E | 消費電力量（kWh） | 計測範囲、計測期間、待機・予約された資源の扱い |
| I | 電力の炭素強度（gCO2eq/kWh） | 地域、期間、係数の種類・出典 |
| M | ソフトウェアへ配分するハードウェアの内包排出量（gCO2eq） | 機器のライフサイクル排出、寿命と使用時間・資源の配分 |
| R | 機能単位 | API要求、処理完了など、提供する仕事をどう数えるか |
全期間の排出量を算出したなら、同じ期間の機能単位数で割って1単位当たりにします。すでに1単位当たりに換算した値を、もう一度件数で割らないようにします。本記事の架空の計算例では、100件の正常完了にE=1kWh、I=400gCO2eq/kWh、配分済みM=100gCO2eqを要したとすると、総量は500gCO2eq、1件当たりは5gCO2eqです。これらは説明用の仮定で、一般的なサーバーやAPIの排出係数ではありません。
実測・モデルによる推計・未取得を区別する
公開仕様は、実世界の測定とモデルによる算定を扱っています。実務では、直接得た電力量、使用量から推計した電力量、供給者の排出係数などを入力ごとに区別して残します。CPU使用率だけを電力量の実測値とはしません。取れない情報をゼロで埋めず、用いた仮定と、結果の判断が変わり得る条件を説明します。比較する2版は機能単位と対象範囲、計算条件をそろえ、変更した箇所を明示します。
確認したGSFの公開サイトはVersion 1.1.0と表示されています。別に、ISOの公開書誌・概要ではISO/IEC 21031:2024の発行を確認できます。こうした仕様の公表と、自社システムの算定が検証・認証されたことは別です。SCIの改善だけを、企業全体の環境報告、全制度への適合、カーボンニュートラルの達成の証拠にはしません。
カーボンアウェア開発は、時間・地域と業務制約を合わせて設計する
GSFのCarbon Awareness教材は、電力の炭素強度が地域と時間によって変わること、実行の時間や地域を移すDemand shiftingと、供給状況に応じて処理内容を調整するDemand shapingを説明しています。必要な電力量を減らす工夫とは別に、いつ、どこで、どの程度実行するかを考える方法です。
本記事の実装例では、期限に余裕のある集計ジョブを候補にします。実行可能な時間帯、完了期限、対象地域、データの移動可否、依存する処理を先に決めます。その範囲内で予測される炭素強度を比較し、実行後に利用した係数と処理結果を記録します。予測が取得できない場合や、遅延すると期限を守れない場合は、通常の実行へ戻す条件を用意します。常に夜間が低排出、海外へ移せば必ず削減といった固定ルールにはしません。
| 確認する対象 | 判断に使う内容 |
|---|---|
| 完了条件 | 業務の締切、再試行できる時間、後続処理への影響 |
| データと接続 | 保存・処理地域、移動の可否、転送量、認証・権限、接続先 |
| 容量と信頼性 | 移動先の資源、起動待ち、障害時の戻し方、監視と連絡先 |
| 効果 | 移動前後の電力・排出の推計条件、追加の保存・通信・処理、費用 |
自動スケーリングも、実際に縮む範囲を確認する
KubernetesのNode Autoscaling資料は、ワークロードのレプリカ数を変える処理と、ノードを用意・統合する処理を分けています。Pod数を減らしただけで、基盤のVMまで不要になったとは限りません。最小構成、リソース要求、配置や可用性の制約を確認します。サーバーレスやコンテナという名称だけから、待機消費がなくなる、必ず炭素効率が良くなるとは判断しません。
キャッシュ、データ圧縮、集計のまとめ実行、不要な再計算の削減も改善の候補です。ただし、古い情報を返すリスク、圧縮・展開に必要な処理、待ち時間、保存量との兼ね合いを測ります。機器の更新や停止を含む変更では、復旧やデータの保護を確認します。改善前後で同じ処理品質と完了条件を保ち、削減した部分が別の処理や資源へ移っただけではないかを確かめます。
AIと開発運用へ組み込み、結果と前提を継続して記録する
SCI for AIを、2025年初めの検討会の段階だけで説明し続けないことも大切です。確認したGSFの現行プロジェクト案内はRatifiedと表示し、データ準備・学習から推論等を含むAIのライフサイクルを扱うと説明しています。GSFでの仕様の状態と、親仕様のISO規格、AI向け仕様のISOでの発行は分けて確認します。本記事ではAI向けのISO発行完了まで確認したとはしていません。
GSFの2026年5月28日の参考実装の紹介は、LLM推論への適用例を教育用と位置づけ、本番ですぐ使えるアプリではないと説明しています。例で採用したツール、計測できない場合の代替推計、対象のワークフローや機能単位を確認して使います。参考実装の数値を、自社のすべてのモデルやAPIでの実測値へ置き換えては使いません。
計測を始める際の記録項目
本記事では、まず一つの処理を選び、入力の種類・量、正常完了と品質、モデルやアプリの版、実行環境、期間を記録する進め方を提案します。AIでは1回の外部API呼び出しと、利用者の依頼が完了するまでの検索・生成・再試行全体を区別します。短い出力へ変えて品質や再生成回数が変わった場合は、その影響も確認します。推論の測定だけを行った結果に、学習等の未算定部分まで含む表示を付けません。
- 対象範囲と機能単位、利用する算定方式・版を決める。
- 入力データの出典・期間、実測と推計、未取得・除外と理由を残す。
- 同じ仕事で基準値を作り、一つの改善を試す。
- 強度と総排出量、完了品質、時間、費用を並べて比較する。
- 担当者と確認頻度を決め、環境や係数が変わったら条件を更新する。
CI/CDに組み込む場合も、毎回同じ範囲の実測が自動的に得られると決めつけません。比較できる負荷を用意し、測定のばらつきや取得失敗の扱いを決めます。製品の利用料に加え、データ取得、連携、評価、監視・保守の費用も見積もります。計算ができたことと、改善が運用に定着したことを分け、公開する結果には対象と条件を付けます。
renueのFDEによる要件整理・実装・運用支援では、現場の課題、既存ツールのAPI・権限・形式、KPIをもとに連携や運用の仕組みを相談できます。本記事では、計測データの収集・確認画面やジョブ実行条件などを要件から検討する用途として案内しています。専用の排出計算製品、第三者検証・認証、環境法規対応や一定の削減率を保証するサービスとしては案内していません。