より効率的で持続可能なAIの推進
機械学習、生成AI、エージェント型AIに及ぶ人工知能（AI）は、生産性を向上させ、世界的な課題への進捗を加速させる強力な機会を提供しています。同時に、その成長は、エネルギー使用、温室効果ガス排出、水消費、および高度なコンピューティング・システムの原材料集約度への関心を高めています。IBMは、AIテクノロジーのあらゆるレイヤーに効率性とサステナビリティーを組み込むフルスタックのアプローチを通じて、これらの懸念事項に取り組んでいます。
AIの環境負荷は、モデルのアーキテクチャー、トレーニング方法、ワークロードのオーケストレーション、ハードウェアのパフォーマンス、チップ製造に使用される原材料など、相互に関連する要因によって形成されています。これらの要素は相互に依存しているため、単一の対策だけでは十分ではありません。そのため、IBMはAIシステムを包括的に設計しており、不要な計算を最小限に抑え、インフラストラクチャーを最も効果的に活用するために、さまざまな効率化技術とIBM独自のイノベーションを適用しています。IBMのオープンで高性能、かつ信頼できるGraniteモデルは、ハイブリッドアーキテクチャーとMixture-of-Experts（MoE）技術を使用しており、メモリー要件を大幅に低減しながら高い精度を提供しています。適正化されたモデルにより、組織は各タスクのパフォーマンス要件を満たすことができる最小のモデルを選択できるようになります。
オープンでスケーラブルなAIプラットフォームに適正規模のモデルをデプロイすることで、オンプレミスかクラウドかを問わず、最も適切なインフラストラクチャーでワークロードを実行できるようになります。オープンソース・エコシステムへの貢献と、Red Hat OpenShift AIやRed Hat AI Inferenceなどのエンタープライズ向けAIプラットフォームの提供を通じて、大規模環境におけるより効率的なトレーニングと推論の進展を支援しています。インフラストラクチャー・レイヤーでは、Telum IIプロセッサーと革新的な冷却・ルーティング技術を搭載したIBM Power11、LinuxONE 5、IBM z17などのシステムが、より低い電力で高いAIスループットを提供しています。Spyreアクセラレーターと組み合わせることで、これらのシステムは、要求の厳しいAIワークロードのエネルギー効率を向上させながら、パフォーマンスの向上をさらに拡大します。
モデル、プラットフォーム、ハードウェアを一緒に最適化することにより、インテリジェンスが提供される効率を向上させ、システムおよびエネルギー単位当たりのスループットを高めています。このフルスタックの効率性により、環境管理と長期的なオペレーショナル・レジリエンスをサポートしながら、AIシステムを拡張できるようになります。
IBMの業務における省エネルギーと排出量削減の推進
IBMの温室効果ガス削減目標は、国連の気候変動に関する政府間パネル（IPCC）によって設定された科学的ベンチマークに基づいています。2023年に、業務に伴う温室効果ガス（GHG）排出量を2025年までに65％削減するという目標（2010年比、買収および売却を調整済み）を達成しました。
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現在は、2030年までに業務に伴うGHG排出量をネットゼロにするという目標の達成に向けて取り組んでいます。IBMのネットゼロへの目標は、省エネルギーと再生可能電力の調達拡大への取り組みによって支えられています。
エネルギー消費量
2025年にIBMは、業務効率の向上と省エネルギーへの継続的な取り組みを原動力として、総エネルギー消費量を2024年比で8.0％削減しました。
省エネルギー
IBMは、継続的な効率化プログラムを通じてエネルギー消費を削減することに重点を置いた、グローバルな省エネルギー・プログラムを維持しています。2025年にIBMは634の省エネルギー・プロジェクトを実施し、推定123,000MWhのエネルギー消費と35,000mtCO 2eの削減を達成しました。エネルギー削減の主な原動力は、IBMのデータセンター全体におけるIT機器のアップグレードでした。
データセンターのエネルギー効率
IBMのデータセンターにおける環境負荷（フットプリント）を削減するため、IBMはスペースの最適化と、エネルギー効率の高いインフラストラクチャーの継続的なモダナイゼーションを通じてエネルギー性能を向上させることに重点を置き、消費エネルギー単位当たりの計算量を増やしています。
IBMは、データセンターの電力使用効率（PUE）を測定することにより、データセンターの冷却効率目標に対する実績を追跡しています。2025年におけるIBMのデータセンターの推定加重平均PUEは1.39であり、これは28.0％の2019年の基準値と比較して冷却効率が向上したことを示しています。この実績は、2019年の基準値と比較して2025年までにデータセンターの冷却効率を20％向上させるというIBMの目標を上回るものです。
効率性の向上と並行して、IBMはデータセンターに電力を供給する再生可能エネルギーの割合を拡大し続けています。全体として、IBMのデータセンターで消費された電力の85％が再生可能エネルギーによるものでした。世界全体では、2025年に44のデータセンターに100％再生可能電力が供給されました。これは、よりクリーンなエネルギーの調達を通じて業務に伴う排出量を削減するという、IBMの継続的な取り組みを反映しています。
再生可能電力
2025年にIBMの総電力消費量の84.5％が再生可能エネルギーによるものとなり、2025年の再生可能電力調達目標を上回りました。IBMの再生可能電力の購入には、電力サプライヤーから直接契約した、またはビルオーナーを通じて取得した73.4％と、グリッドから受け取った電力構成にすでに含まれている11.1％が含まれています。1
GHG排出量インベントリー
IBMは、温室効果ガス・プロトコルの「事業者基準（Corporate Accounting and Reporting Standard）」に従って温室効果ガス（GHG）排出量を計算しています。2025年のIBMの排出量インベントリーに関する情報は、「データとポリシー」ページでご覧いただけます。
保証
IBMは、2025年12月31日時点および同日に終了した年度においてIBMのWebサイトで開示された特定の環境パフォーマンス指標について、外部の第三者に証明レビュー業務を依頼しました。外部の第三者によるレポートは、こちらの温室効果ガスに関する独立した限定保証声明書でご覧いただけます。
製品のエネルギー効率
エンタープライズ・サーバーおよびストレージ製品の新しい世代ごとに、提供されるワーク単位当たりの消費電力を削減するというIBMの目標に沿って、IBMは2025年にIBM z17およびIBM LinuxONE Emperor 5システムを導入しました。両システムは、エネルギー使用を最適化しながら、パフォーマンスとセキュリティーを提供するよう開発されました。
- 最大構成のIBM z17モデル（Max208）は、最悪のシナリオにおいて、最大構成のIBM z16 model（Max200）と比較して、キロワット当たりの最大システム容量を約22％向上させます。1
- Telum IIデータ処理ユニットは、大規模なIBM z17システムにおけるI/O管理に必要な電力を、同様の構成のIBM z16と比較して90％以上削減します。2
- クラウドネイティブなコンテナー化されたワークロードの場合、IBM LinuxONE Emperor 5は、同等のx86ソリューションと比較して消費電力を最大65％削減できます。3
また、IBMは、お客様の意思決定を支援するために、Hardware Management Console内のサステナビリティー関連のモニタリング機能を拡張し、構成固有の製品カーボン・フットプリント見積もりツールを強化しました。
IBM ZおよびIBM LinuxONEのサステナビリティー機能の詳細については、以下をご覧ください。
https://ibm.com/products/z/sustainability 、https://ibm.com/products/linuxone/sustainabilityおよび
https://ibm.com/support/z-content-solutions/sustainability-linuxone。
IBM Power11による持続可能なインフラストラクチャーの推進
2025年7月、IBMはPower11サーバーを発売し、データセンターのエネルギー効率を大幅に向上させました。パフォーマンスと消費電力を切り離すように設計されたPower11は、Power10と比較してワット当たりのパフォーマンス（Perf）を最大37％向上させます。4
この世代の主な特徴は、新しい「省エネモード（Energy Efficient Mode）」です。これにより、クライアントは必要に応じて電力使用量を削減でき、システムの最大パフォーマンスモードと比較してサーバー効率を最大28％向上させることができます。5これらのイノベーションにより、企業はエネルギー・フットプリントと運用コストを厳格に管理しながら、ミッションクリティカルなワークロードやAIワークロードを拡張できるようになります。
国際エネルギースタープログラム
IBMは、米国環境保護庁（EPA）の国際エネルギースタープログラムとの基礎的なパートナーシップを維持しています。IBMは、システムの効率性に関する第三者検証を引き続き最優先事項としており、2025年のポートフォリオには、認証を受けた9つのエンタープライズ・サーバーと7つのストレージ製品が含まれており、同プログラムの厳格な環境仕様の継続的な遵守を証明しています。
脚注
IBMの再生可能電力のレポートでは、米国エネルギー情報局（EIA）の電力需給調整地域（または他の管轄区域における同等の地域）によって定義されている、IBMの消費が発生したのと同じグリッド地域からの発電のみをカウントしています。他のグリッド地域からのアンバンドルされた再生可能エネルギー証明書はカウントしていません。報告された再生可能電力には、風力、水力（大規模水力を含む）、バイオマス、太陽光、地熱が含まれており、ヴィンテージや「追加性」に関わらず、すべての契約購入を反映しています。発電と使用のタイミングの違いにより、再生可能電力の総調達量が主張する量と等しい場合であっても、任意の時点で供給される電力に非再生可能エネルギー源が含まれる場合があります。
注1：システム容量は、ibm.com/support/pages/ibm-z-large-systems-performance-referenceで入手可能なLSPRデータに基づいています。消費電力は、ibm.comで入手可能な、3931用の電力見積もりツールおよび9175用の電力見積もりツールを使用して計算されています。最大の使用率における絶対最大システム電力構成、およびシステム環境に起因する最大電力条件の、最悪の電力条件を使用しています。結果は異なる場合があります。
注2：実績のある大規模なIBMマシン・タイプ3931の構成に基づき、想定される大規模なIBMマシン・タイプ9175の構成において、FICONおよびOSAのI/Oをサポートするために必要な電力の差に関する、IBMラボでの測定値に基づく比較。IBMマシン・タイプ9175は、23TBのメモリー、56のアクティブ・プロセッサー、3つのIBMバーチャル・フラッシュ・メモリー、14のICA-SR 2.0、69のFICON Express32 - 4P LXを備えた7つのPCIe+ I/Oドロワー、12のOSA-Express7S 1.2 GbE SX、18のNetwork Express LR 10G、および4つのCrypto Express 8S（2つのHSM）を搭載したMax 208です。IBMマシン・タイプ3931は、同じハードウェア機能を備えるように構成されています。結果は異なる場合があります。
注3：コア集約に関するIBM社内のパフォーマンス・テスト。136の構成可能なプロセッサー・ユニットを備えたIBMマシン・タイプ9175 Max136と、第5世代Intel Xeon Platinum 8592+プロセッサーを2基、CPU当たり64コア搭載した市販のエンタープライズ・サーバーを使用したx86ソリューションを比較。ワークロードは、Red Hat OCP v4.17上で実行されるコンテナー化されたOLTP WebSphere Liberty v25アプリケーションと、同じOCPクラスター上のEDB Postgres for Kubernetes v1.25で構成されていました。どちらのソリューションも、Red Hat Enterprise Linux v9.5とKVMを使用していました。テスト結果は、本番IT環境と非本番IT環境が互いに分離された、典型的で完全な顧客ITソリューションに外挿されました。IBM Machine Type 9175ソリューションにはMax136が1台必要で、x86ソリューションには23台の比較サーバーが必要でした。結果は異なる場合があります。
注4：すべてのPower11システムにわたる、一般的な動作条件下における100％の使用率での最大構成に基づいています。
注5：ソケットとメモリーが以下のように完全構成されたPower11システム上で、計算、ディスク、メモリーベースのワークロードを実行し、最大パフォーマンスモードと省エネモードを比較したサーバーのワット当たりパフォーマンスのIBM測定値に基づいています。E1180（4×10c / 64×64GB DDIMM）、E1150（4×16c / 64×32GB DDIMM）、S1124（2×16c / 32×32GB DDIMM）、S1122（2×16c / 32×32GB DDIMM）。