AIで仕事の無駄を減らせれば、環境への負荷も下がるのでしょうか。MITが公表した調査の紹介には、効率化への期待と、導入後の負荷を測る必要性の両方が示されています。今日は海外の調査発表を1件取り上げます。
MITの調査紹介 AIの効率化と排出量全体を分けて考える
マサチューセッツ工科大学（MIT）は10月15日、2026年版のサプライチェーン持続可能性報告書を紹介しました。サプライチェーンは、材料の調達から製造・保管・配送までのつながりです。大学の発表によると、調査は91カ国の担当者1,810人を対象としています。
発表では、AIの活用によって材料の無駄やエネルギー使用を減らしたとの回答が紹介されています。一方、原文で「成熟したエージェント型AIの利用者」とされた層では、温室効果ガスの総排出量が減ったとの回答は53％、増えたとの回答は29％でした。エージェント型AIとは、与えられた目標に向けて複数の作業を進めるAIです。
これは、導入したAIの動作効率と、事業全体の環境負荷を分けて考える材料になります。発表は、AIを使う高度に自動化された倉庫でも、導入後にエネルギー使用や廃棄物が増えたとの回答があると紹介しています。
ただし、これらは担当者が報告した調査結果です。AIだけを原因として排出量が増減したと実証する比較実験ではありません。53％と29％は特定の利用者層の数字で、全回答者や日本企業全体の割合ではありません。日本の個別集計、層ごとの人数、AIの成熟度の詳しい定義は今回確認できていません。
買い物や配送を支える企業が「AIで環境負荷を下げる」と説明するとき、何を、どの範囲で測った結果かを見ることが大切だと考えられます。本稿は調査主体による紹介記事の要約で、報告書全文や元データの独立した再検証は行っていません。調査はC.H. Robinson Foundation、Breakthrough、CO2 AI、Dassault Systèmesの支援を受けたと明記されています。
出典：MIT News「State of Supply Chain Sustainability Report finds corporate commitment at record high, but governance lags behind」（著者：Mackenzie Berry／MIT Center for Transportation and Logistics、発表日：2026年10月15日）。AIトピまとが英語の原文を基に日本語で要約・編集しています。
情報の確認日時：2026年10月16日20時03分（日本時間）
公開承認：運営者
本記事はCodexが公式資料を参照して草稿を作成し、運営者の公開承認を受けて掲載しています。