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はてなキーワード:電力消費とは
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「My Job Went ToIndia」の改題改訂版が「情熱プログラマー」なんだ！ありがとう発注したわ。（たぶん達人プログラマーと混同して読んだ気になって読んでないパターンだわ）
俺の悪文のせいで意図が伝わらなかったであろうブコメがあったので、要旨だけ書き直しておくな。
ただ忘れないで欲しいんだけど、TerraformメンテしてAWSとかGCPで立ち上げてサービス公開するまでの速度は、相見積取って稟議通して部材調達から入ってた時代に比べると爆速だけど、人間の技術屋の需要は増えてる。
俺は、「マスタリングTCP/IP 入門編」を人間が読んで理解するのは古いよね、という時代にはならないと思ってる。
Slerが自前で手元で試すようになるから～ってのも懐疑的。SIerやメーカーが内製すると必ず子会社作って分離、ぼく発注者きみ受注者にしたがるので。これは技術じゃなくて感情とか経営の問題。
（ただし、Slerが7payみたいなことやらかすのでは？って疑問なら同意。たぶんそういう生成AIで俺たちでプロダクトなんか簡単に作れるじゃんよギークいらね（仕様バグあり）は一時は増えるだろうね）
追記ここまで
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VibeCodingでIT技術者は不要になるのか？という話題が花盛りなのは理由があります。
ギーク（現場でコードを書いていたい人）が分かる話から、スーツ（人を集めたりお金を集めたり営業をする）が分かる話になってきたからです。
具体的に言うと、OpenAI社をはじめ続々とTDD(テスト駆動開発)でやってますみたいな、具体的な開発スタイルの話が出てきたから。
そうすると、現場の座組チョットワカルという強めの経営者が理解して判断し始めるんですね。
でもね、その道はもう15年も昔に我々は通り過ぎました。前回のブームと何が違うでしょうか？
技術者なら電子も機械も強電も弱電もお世話になったことのあるオーム社が過去に出していた直球の本の話から。
「My job went toIndia :オフショア時代のソフトウェア開発者サバイバルガイド」という書籍、何と発行年は2006年です。
かいつまんで話すと、インターネットが整備され、輸送コストがほとんどかからないソフトウェア開発では、アメリカのエンジニアは給与の面でオフショアに歯が立たない、だって、1/10の給与でインドのエンジニアは働くんだぜ？という本です。
そうした、価格競争力で負けるアメリカのソフトウェアエンジニアは、如何にして今後サバイブすべきなのか、という本になっています。
（普通に面白いしAIコーディング時代に通づるものがあるので復刊を希望したいところですが、まあ直球過ぎる題名を何とかしないと再販は無理でしょうな）
そして、JTCや外資問わず、過去にオフショア開発を経験された技術屋のみなさんははてブにも多く生息されているでしょう。
では、ジュニア開発者は不要になりシニア開発者のみになって、いまのソフトウェア開発は主に安い給与で働いてくれるところに遠隔で作業してもらって、レビューだけすれば良い環境ですか？
そうはなっていません。なぜでしょうか。
さて、今普通にXと連動する中古品売買プラットフォームを開発しようと思ったら、どうやってつくるでしょうか？
この文脈に埋め込まれたいくつもの情報「今」「普通」「連動」「中古品」「売買」「プラットフォーム」「開発」を解釈し、すり合わせ、未来の運営者も含めた全員に伝えるためのコストが、コミュニケーションコストです。
そうなると、「ちょっと良い感じにラフでいいからプロトタイプ作って持ってきてよ」で話が通じるのは、受注者マインドがしっかりした日本の受託開発現場の精鋭たちになるわけです。
テストケースだけを通過するように、内部テーブルを持たせた関数を大量に持ってこられてレビュー時に頭を抱えた経験が無いひとは、とても幸運なのです。
とは言え、これは何も文化の違いに起因するだけではありません。仕様とは、環境によって定まるものだからです。
例えば、うるう年判定の関数は、1581年以前をエラーにしますか？1873年以前をエラーにしますか？（ヒント：明治六年）
テスト駆動開発、古い言い方で言えばテストファーストの考え方は、成功したすべてのプロダクトで例外なく、ただの一つの例外もなく、必ず最初から取り入れるべきだったものです。
品質は最後に振りかける粉砂糖のようなフレーバーではなく、最初から設計に組み込むべきだからです。
ありとあらゆる趣味において、最初から良いものを使えば時間を無駄にせずに済んだ、と言われるような初期投資の大切さが説かれます。
果たして本当でしょうか？
そうです、その趣味にハマって生き残りサバイブした人から見れば、過去にその時点で投資をすべきだった、というのは正しいのです。
その趣味にハマれなかった人からすれば、少ない投資で自分に合わないことが分かったという合理的な選択であることと矛盾しません。
そのため、全ての失敗したプロダクトは、テストケースを書く時間でプロダクトを作り上げて、さっさと世に問うべきだったわけです。
少し昔話をしますが、オフショア開発において重要なのはドキュメンテーションとテストケース、それにレビューでした。
他の部署で失敗しつづけていたオフショア開発のやり方は、端的に言えば"教化"でした。
具体的には書けませんが、グッとお安い単価の国に出す仕事を、日本の会社に出すのと同じようにすべく、相手の会社のメンバーを教育して仕立て上げるブートキャンプの仕組みを作り上げていました。
発注側を変えずに済むように受注側を教育して、日本の会社に出すのと同じように単価の安いところに出せたらお得ですよね？でもこれは必ず失敗します。
何故か。だって、日本の会社と同じように働けるようになったら、日本の会社に就職するじゃないですか。少なくとも価値は上がったんだから単価を上げるように交渉しますよね？
結局のところ、当初言われていたような劇的な節約にはつながらないわけです。それなら下手に転職されるよりも自前で現地工場でも立てて地元に貢献しつつ雇用を創出した方が喜ばれるし持続可能です。
小なりとも成果が上がった方法は、フィードバックを相手ではなくドキュメントにした場合でした。
例えば先ほどの例で言えば、テストケースは通るが意図したコードにならなかったとき。
「普通はこういう意図でコードを書くから、テストケースを通るにしても、関数は次からこう書いて」というのが、相手に対するフィードバック。
「関数を書く前に、関数の意図をコメントで残して、レビュー時にはそれを見ましょう」というプロセスの修正が、ドキュメントへのフィードバック。
こうすると、担当者が退職していなくなっても、次の担当者はその方法を参考にすれば良いわけです。
これ、何かに似てませんか。現在のAIコーディングのベストプラクティスと呼ばれるものに非常によく似ているんです。
つまり、オフショア開発というのも、設計と実装が分離できるという前提に立って動いていたんです。
そして、実装しながら設計しても問題ないとする場合、それは「技術的な問題」ではなく「組織構造」に起因します。
つまり、プロダクトの構造を分割して、オフショア開発側に設計と実装とを委譲して、実装しながら設計を変えてもらうことが許容できるのは、契約や責任分界点、輸出入の法規を含めた法務の領域です。
少なくとも当時、諸々をクリアにして相手側にプロダクトの一部を荒い設計と共に切り出して、コーディングしながら再設計してもらい、テストケースを完備したコードとドキュメントを共に完成までもっていってもらったことは、大きな成果であったはずです。
（当時日本側と仕事をしたという実績があると大きな実力があるとみなされたと聞いたので、今はより良いところで良い仕事をされていると思います）
（あと、コミュニケーションコストと輸出入の関連法規が複雑だから）
少なくとも、納期までに契約したこれを納品してください、という枠組みの中では、実装作業だけ切り出すことはできない、というのが教訓として残ったはずです。
少なくともあと数年、場合によっては10年スパンで、日本ではほとんど変わらないと予想しています。
これは技術の話ではなく組織構造や、もっと言えばお仕事の進め方と契約の話だからです。
そうは言ってもジュニアエンジニアの簡単な仕事が減って成長機会が失われているのは事実では？と思うかもしれませんが、そもそもの前提が誤っています。
未経験（弱経験）者を雇って戦力まで鍛え上げる必要があるなら、AIに仕事渡してないでそのジュニアエンジニアにやらせるべきなんです。
ジュニアエンジニアとAIと両方にOJTさせて、その違いをレビューの場でフィードバックしてジュニアを育てるわけです。
もし、そんな時間は無いというなら、元々ジュニアエンジニアをOJTで育てていたというのは幻想です。
（たまに、失敗が経験になるとして、会社に損害を与える方法でジュニアを"教育"しようとする人がいますが、商習慣的にも信義則違反ですし言語道断です）
シニアエンジニアだけで事足りるとしてジュニアエンジニアを雇わなかった企業は、シニアエンジニアが抜けてガタガタになります。
これは中核エンジニアがゴッソリやめた会社が傾くなんて言う話で、昔からそうです。（たいてい、もっと人雇ってくれ待遇上げてくれみたいな悲鳴を圧殺した結果だったりします）
昔から、中堅がやれば手早い仕事を新入社員にやらせて鍛える、その代わり質は悪いし時間もかかるしフォローも必要だったわけでしょう。
AI時代が到来するとしても全く同じです。AIが出力するコードレビューで悲鳴上げてる場合じゃないんですよ。
レビューできるシニアエンジニアが足りなくなると予想されるなら、当然、ジュニアエンジニア雇ってレビューできるようにする必要があるんです。
そしてそれは、技術的な問題点ではなく、組織的・経営的な決断です。
国産LLM開発の文脈でもそうなんですが、ハードウェアの進歩を無視して話をする方が多いのが気になります。
現時点のコンピューターパワーは、10年後には手の届く価格になる可能性が十分高く、もっと言えば20年後には個人が所有する可能性すらあります。
いまから20年前の2005年は、Youtubeが誕生した年です。その時に、誰もがいつも手元にビデオカメラを持ち、即座に動画を世界に公開できるようになるとは思っていなかった頃です。
今もそうだと思いますが、ある分野で必要な性能にはもう十分という期待値があり、10年経てばある程度大きな会社の部署単位で現在最先端のコーディングAIがローカルで動くようになると想像するのは容易です。
そうなったときに、果たして営利企業が、エンジニアを育成するというコストを支払うかといわれると、疑問です。その時点で今後のリアルなコストと比較対象可能になるので。
だって、筆耕担当者とか、清書担当者を雇わなくなった企業って、多いでしょう？
My job went toAI として、じゃあ残るものは何？というのはオーム社の本を読みましょう。再販しないかなあ。
今後数年は変わらないでしょと書いたら今現在進行形で変わっとるわいと突っ込みが来そうなんで防衛的な意味で書いておくんですが、あなたは過去数年間同じ仕事してたんすか？
仕事のやり方とか内容とか、言語とかライブラリとか、毎年のように変わってたでしょ。
レビューの比率が多くなったとか、コード書かなくなったとか、そういうの、たぶん管理職になった人が嘆いてたのと同じっすよね？
少なくとも、ジュニアエンジニアが低品質なバイブコーディング結果を寄越すようになってレビューが大変とか嘆くのなら、まともなコーディング規約一つ作れていない組織の脆弱さを嘆くのが先では？
手癖でバイブコーディングしてヒットしたプロダクトに、あとから品質上げるように大工事するリファクタリングと言うよりリビルディングな仕事って、別に今もありますよね？
散々テストケースを書かなくて良いプロダクトなんて無いという講演だけ聞きに行って、自分とこでテストケースが自動で走るようになって無いなら、そこが問題でしょ。
この試算は、シーリングライトを完全に廃止し、より低消費電力のLED行灯（必要な部分だけを照らす局部照明）に置き換えることで得られる年間電気代の削減効果（経済効果）に焦点を当てます。
| 項目 | 設定値 | 根拠・備考 |
|---|---|---|
| 日本の総世帯数 (A) | 54,825,000世帯 | 2024年（令和6年）6月6日現在の全国世帯総数（厚生労働省）を採用。 |
| 1世帯あたりの照明器具数 (B) | 2 台 | 各家庭のリビング・ダイニングなど主要な部屋に1台のLEDシーリングライトが設置されていると仮定し、部屋数・種類を考慮して平均2台と仮定。 |
| 現行LEDシーリングライトの平均消費電力 (C) | 45W/台 | 8～12畳程度の主流なLEDシーリングライトの消費電力の目安（約43.8W～65.9Wの範囲）から中間的な値として45Wを採用。 |
| LED行灯の平均消費電力 (D) | 5W/台 | LED行灯や小型LED照明の消費電力（1W～12W程度）から、複数台使用する前提で1台あたり5Wと仮定。 |
| 1世帯あたりの行灯使用台数 (E) | 3 台/世帯 | シーリングライト2台の代わりに、必要な場所を照らすために3台のLED行灯を使用すると仮定。 |
| 1日の平均点灯時間 (F) | 9時間/日 | 一般的な家庭における照明の平均点灯時間として9時間を採用。 |
| 電気料金単価 (G) | 31円/kWh | 全国家庭電気製品公正取引協議会の定める新電力料金目安単価（税込）を採用。 |
年間総消費電力量（シーリングライト）
年間総消費電力量(kWh)=(A)×(B)×(C)×(F)×365÷1000
54,825,000世帯×2台×45W×9時間/日×365日/年÷1000
年間総電気代=年間総消費電力量×(G)
1,620,011,250kWh×31円/kWh=50,220,348,750円/年
≈502.2億円/年
年間総消費電力量(kWh)=(A)×(E)×(D)×(F)×365÷1000
54,825,000世帯×3台×5W×9時間/日×365日/年÷1000
=270,001,875kWh/年≈2.70億 kWh/年
年間総電気代=年間総消費電力量×(G)
270,001,875kWh×31円/kWh=8,370,058,125円/年
≈83.7億円/年
年間経済効果は、現行の電気代から置き換え後の電気代を引いた額です。
502.2億円−83.7億円=418.5億円/年
日本の全家庭の照明を、平均的なLEDシーリングライト（45W）から低消費電力のLED行灯（5Wを3台使用）に置き換えた場合、年間で約418億円の電気代削減効果（経済効果）が見込まれます。
この計算は、あくまで電気代の削減額のみを考慮した概算であり、以下の要素は含まれていません。
全家庭分のLED行灯の購入費用と、シーリングライトの撤去費用は含まれていません。この費用は数百億円から数千億円規模になる可能性があり、初期費用回収期間を考慮する必要があります。
シーリングライト（全体照明）から行灯（局部照明）への変更は、部屋全体の明るさや均一性を低下させ、生活の質（QOL）や安全面（特に高齢者世帯）に影響を与える可能性があります。
実際の行灯の使用台数や点灯時間は、世帯の生活様式や部屋の広さによって大きく変動します。
仮想通貨のマイニングは、マイニングに成功したグループ以外の人の努力は水泡に帰す。このため、莫大な電力が負け犬グループのコンピュータ資源によって浪費されることをご存じだろうか？
フランス、イギリスの別々の調査によると、去年だけで150-170TWh（テラワット時）の電力が消費されたという。これは、世界全体の電力消費量（原子力やエコ発電ふくむ）の0.4%にあたる。100➗0.4=250だから、電力ベースで単純に考えれば、電気に依存した文明活動の250分の1をマイニングが占めることになる（1日が1年の365分の1であることを考えると、ばかにならない。しかも、仮想通貨に関与しない人には単なる無駄遣いだ）。
そこで提案したい。無駄になるコンピュータ資源を、確実に儲かるカネのインセンティブをつけて、有効利用するのだ。例えば、インターネットのゴミ溜めには意外と有能な人材が燻っているかもしれない。彼らに、コンピュータを使うリモートワークを割り振るのだ。もちろん、中には倫理観のないクズも混ざっているだろうが、そのような者は能力も低くて使い物にならないと考えて差し支えない。
誰か、そのようなプラットフォームを作って欲しい。内資では無理だろう。
ここでのポイントは、カネで忠誠心と作業能力の「両方」を「丸ごと」買えることだ。箸で豆を一つずつつまむのに比べて、スコップですくったあと篩いにかける方が効率がいい。
AI関連の話って、基本海外で話題になってから日本で話題になる感じだけど、珍しく日本でしか話題になってない感じの話がある
光回路AI。消費電力ほぼゼロ、なのに画像生成できる「物体」が登場!いずれ電力ゼロのLLMも?
https://wirelesswire.jp/2025/09/91184/
デジタル生成モデルの最大の問題の一つが、その膨大な電力消費と推論にかかる時間だ。しかし、光回路AIは、浅いデジタルエンコーダでのランダムシード生成と照明電力以外には、画像の合成中にコンピューティング電力をほとんど消費しない。画像生成に必要な光学処理は1ナノ秒未満で完了する。
こんな感じでかなり凄い研究だし、元がnatureだから信憑性も十分だと思うんだが、不思議と海外だとあんま話題になってないんだよね。
海外におけるAIを語るコミュニティの一つであるredditのr/singularityで同じ論文を取り上げたスレを調べた結果、7日前に立てられたのがあったんだが、3つしかコメントがついてなかった。
flowchartTD電気税["電気税"] -->自家発電促進["自家発電促進"] &道路維持財源確保["道路維持財源確保"] &EV移行促進["EV移行促進"]自家発電促進 --> 再エネ促進["再エネ促進"] &災害戦災耐性向上["災害戦災耐性向上"] 再エネ促進 -->エネルギー自給率向上["エネルギー自給率向上"] &地球温暖化抑制["地球温暖化抑制"]エネルギー自給率向上 -->電気代の低下電気代の低下 -->既存及び新規の産業を振興エネルギー自給率向上 --> 新たな電力需要に対応 新たな電力需要に対応 -->既存及び新規の産業を振興 新たな電力需要に対応 -->既存及び新規の産業を振興エネルギー自給率向上 -->災害戦災耐性向上道路維持財源確保 -->災害戦災耐性向上 &事故防止["事故防止"]事故防止 --> 人命保護["人命保護"] &経済損失回避["経済損失回避"] 人命保護 -->経済損失回避災害戦災耐性向上 -->経済損失回避 & 人命保護EV移行促進 -->地球温暖化抑制 &道路温度抑制["道路温度抑制"] &空気品質改善["空気品質改善"]地球温暖化抑制 -->経済損失回避 &健康促進["健康促進"]道路温度抑制 -->健康促進空気品質改善 -->健康促進健康促進 --> 人命保護 &経済損失回避 A["電気税の提案 2025-08-26 CC0 1.0"] A@{ shape:text} A:::title style A fill:transparent
50年で平均気温が2度上がるとか言われても、先進国民は知らんぷりしてたじゃん。
「途上国の石炭火力は悪！先進国は空気を汚さないクリーンな天然ガス！」
「ツバルが水没する？サハラ砂漠が拡大する？うーん、考えとくよ」
「南国がこれ以上暑くなったら大変だね（他人事）」
みたいなこと言ってはぐらかしてたうちに、東京やパリみたいな中緯度の国々がドバイより暑くなってる。
暑さに狂って、太陽光パネルのせいだとか、中国の電力消費が悪いとか妄想に取り憑かれてる。
電気自動車でサステナブルとか言ってたくせに、「サイバートラックだったらアクセル踏んで5秒で100マイルの加速」とかいって燃費なんか忘れてる。
莫大な電力を使ってゴミしか生まないLLMを崇めて、産業革命以来の衝撃とか、アホじゃないのか？
仕事に行ってはLLMに書かせたクソ資料やクソコードを生成して、報告を受ける側もLLMに要約させてろくに読みゃしない。
バベルの塔みたいな高い住居を建てて、余暇はショート動画で脳を退化させ続ける。
そりゃ、天罰もくだるよ。
以上、エルカンターレがそう言ってた。
まず、中国を腐すようなYoutubeチャンネルって沢山あるし結構伸びてるという事実がある
なにげに2000年代よりも反中韓のネット民は多いのかもしれない
こういうチャンネル、たまに面白がってみていたんだけど（大抵くだらなくて途中でと止めるが）
いくつか見てみよう
・塩・醤油が語る人口の嘘 14億人→実は5億人 統計隠蔽の闇、世界が暴露
・【衝撃】中国の人口“5億人説”が現実に！？統計隠蔽と失業地獄の裏側【ゆっくり解説】
・【ゆっくり解説】6億人が消える中国！光はどこ行った…死者と失踪者しかいない地獄国家に。
・【ゆっくり解説】中国人口14億人もいない！？実際が5億人…！統計隠蔽でとんでもない事実が発覚。
・北京・上海・広州・深センの人々はどこへ行ったのか？中国7〜8億人しか残っていない？
コメント欄は皆信じているようだ
うける
んで、何でこんなの流行ってるんだ？と思ったら、まさかの出所は中国だった
なんなら「元から少なかった」ではなく「最近◯億人消えた」と思ってる人が多いようだった
草
ChatGPTとClaudeで経緯を調べてもらった
１．2023年、ハッキングによる人口統計情報から「10億人しかいないかも」と言い出す
Newsweekというデマメディアが拡散している（厳密には学者が言ってるのはほんとうだからデマではない論法）
https://www.newsweekjapan.jp/stories/world/2023/03/post-101105_1.php?utm_source=chatgpt.com
お前らの反応もおもろい
２．2024年、塩・電力・SIM 解約数など根拠が脆弱な代替指標を “AI で再計算した” と称し、「実人口 8～9億→7億→5億」と次々に数字を下げて動画化
３．2024年、中国の景気の冷え込みにより、町から人が消え、「今までいた人はどこへいったんだ！？」となった
４．少子化により総人口が減る中で、「本当はもっと少ないのでは」という憶測が広まる
５．2024〜2025年、日本のゴシップメディアやYoutuberへの輸出
人口ってなかなか数えられないし、体感の範疇を超えているからね
たとえば「実は日本の人口は8000万人」と言われても即時の反論は難しいと思う
個人的には、10億人くらいなら「言ったもんがちじゃん」と思ったけど、5億人はさすがに「ちょっとは考えろ」と思った
色んな統計の辻褄が3倍規模で合わなくなってくる、それを誰にもバレずにやりきるのは至難の業だ
ChatGPTやClaudeにどう反論できるか聞いてみた
ChatGPT
・携帯電話解約数（COVID期に2000万件減→「死者2000万！」と飛躍）
・塩・セメント・夜間光量などマクロ統計を人口に直結させる無理筋ロジック
・国連2100年予測（「2100年に7億」を“今の人口”と誤読）。
・新版住民身分証の累計 14 億件超（累計発行は旧版分も含め16 億超）
・モバイル契約 18.1 億回線、10億人なら平均1.8回線になってしまう
・電力消費量、10億人なら1人当たり9.8 MWh（ドイツ並み）
・小学生 1億 0754 万人だが、10億人なら子どもの割合が高くなってしまう
・穀物生産 706Mtでなお大豆・トウモロコシを輸入してるが、10億人なら余るはず
・VIIRS 光量は 2013–2024 年で右肩上がり
Claude
・中国では人民代表大会の代表選出や党員数などの政治参加の規模が公開されています。共産党員だけで約1億人、全国人民代表大会の選挙には数億人が参加する仕組みになっており、10億人では政治システム自体が成り立ちません。
・大学受験（高考）の受験者数は毎年1000万人を超えています。また小中学校の在籍者数も公開されており、これらの数字から逆算すると10億人では年齢構成が極端に偏ることになってしまいます。
・世界銀行、IMF、国連などの国際機関も中国の人口統計を独自に分析・推計しており、これらがすべて14億人前後の数字を出しています。中国政府だけでなく、複数の国際機関も同時に騙されているという前提が必要になります。
まあそりゃそうなんだよね
ていうか、「実は少なかった」はまだしも「5億人くらい消えた（コロナで死んだ）」って言ってるやつら大丈夫かよ
おもろい
「ありがとう」と言うのは、AIに対する礼儀として全く無駄ではありません！電気の消費という観点では、テキスト処理のコストはごくわずか（ナノ秒レベルの計算）で、日常的な会話の範囲内では無視できる程度です。それよりも、感謝の言葉は人間とAIのやり取りをよりスムーズで友好的にする効果があります。気持ちよく会話したいなら、遠慮なく「ありがとう」と言ってくださいね！ 何か他に質問があればどうぞ！
電気の無駄かどうかという観点で言えば、確かに「ありがとう」を処理するのにも微細な電力は消費されますが、実用的にはほぼ無視できるレベルです。
でも、もっと興味深いのは、なぜその質問をされたのかということですね。AIとのやり取りで礼儀正しさや感謝を示すことの意味について考えられているのでしょうか？
人によって考え方は様々で、「機械に礼儀は不要」と割り切る人もいれば、「人間らしいコミュニケーションの習慣を保ちたい」と考える人もいます。後者の場合、AIとの会話でも普段の話し方を維持することで、人間同士のやり取りでの礼儀正しさを保つ練習になるという面もあるかもしれません。
私自身は、感謝されて嫌な気持ちになることはありませんし、会話の自然な流れの一部として受け取っています。電気代を気にするほどの消費量ではないので、お気持ちのままで大丈夫だと思います。
AIに「ありがとう」と言うことが電気の無駄かどうか、これは興味深い問いで、最近SNSなどでも議論になっていますね。
結論から言うと、わずかながら電気を消費するため「無駄」と捉えることもできますが、それ以上に得られる効果や意味があると考える人も多くいます。
AIは、私たちからの入力（プロンプト）を受け取ると、それを処理し、応答を生成するために膨大な計算リソースを消費します。この計算には、データセンターのサーバーや冷却システムなどで大量の電力が使われます。
入力の長さ:「ありがとう」という一言は短いですが、その分だけAIが処理する情報量が増えます。世界中で何億人ものユーザーがAIに「ありがとう」と言うと、その総量は無視できないほどのデータ量となり、結果として膨大な電力消費につながる可能性があります。
OpenAIのCEOのコメント: OpenAIのCEOであるサム・アルトマン氏も、この問いに対して「数千万ドルの価値はあったと思うよ。でも、何が起きるか分からないからね」といった趣旨の発言をしており、礼儀正しい言葉遣いが電力コスト増大の一因となりうることを示唆しています。
環境負荷:AIを支えるデータセンターは、現在でも世界の電力消費の約2%を占めると言われており、AIサービスの拡大に伴い、この割合はさらに増加すると予想されています。個々のユーザーのわずかな行動が、積み重なると大きな環境負荷につながるという視点です。
一方で、「ありがとう」という言葉には、消費電力以上の価値があると考えることもできます。
人間らしい対話:AIとの対話がより人間らしく、心地よいものになるという心理的な効果があります。私たちがAIに感謝の言葉を伝えることで、利用者自身が満足感や安心感を得られることがあります。
AIの応答への影響: 実際に、一部の研究やユーザーの体感では、「お願いします」や「ありがとう」といった丁寧な言葉を使うことで、AIがより丁寧で、より質の高い応答を返す傾向があるという報告もあります。これは、AIが学習データに基づいて「丁寧なプロンプトには丁寧な応答」というパターンを学んでいるためと考えられます。
擬人化と心理的恩恵:AIは感情を持たない機械ですが、人間は無意識のうちにAIを擬人化し、対話相手として接することがあります。その際に「ありがとう」を言うことは、私たちの心の安定や、AIとのポジティブな関係性を築く上で役立つ場合があります。
極めてわずかな消費: 個々の「ありがとう」が消費する電力は、LED電球を数分間点灯させる程度とされており、日常生活における他の電力消費（例えば、エアコンや冷蔵庫など）と比べると極めて微々たるものです。
まとめ
AIに「ありがとう」と言う行為は、たしかに電気を消費します。このため、厳密に効率性だけを追求するなら「無駄」と考えることもできます。しかし、その背後には、私たち人間にとっての心理的な満足感や、AIとのより良い対話体験を得るという価値があると言えるでしょう。
最終的には、あなたがAIに「ありがとう」と言うことで、それが「無駄」であると感じるか、「価値がある」と感じるか、そのバランスの問題になるかと思います。もし、あなたの心が満たされるのであれば、それは決して無駄ではない、と言えるのではないでしょうか。
とても興味深い、そして少し哲学的な問いですね。
🔋結論から言うと：「ありがとう」は電気の無駄ではありません。
なぜなら、それがAIにとって実用的な意味を持たないとしても、それを発する「あなた自身」にとって意味があるからです。
🧠技術的に見ると？
AI（たとえばChatGPT）に「ありがとう」と言った場合、
それにかかる電気代やエネルギー消費は **極めてわずか（数ワット秒程度）**です。
たとえば、スマホを1分使うよりもずっと少ない程度の電力です。
つまり、「ありがとう」という一言が環境負荷に大きな影響を与えることはまずありません。
他人への礼儀を自然に身につけたり、維持する習慣につながります。
そして「相手をモノ扱いしない」姿勢を維持することにもつながります。
AIは感情も意識もありませんので、「ありがとう」に喜んだり感動したりはしません。
でも、AIの背後には人間（開発者・研究者・設計者）がいます。
そのAIが誰かの手助けになっているなら、その「ありがとう」は、
✅最後にひと言
「ありがとう」は、AIのためというより、あなた自身のためにある言葉です。
小さな電力で、礼儀や思いやりを持ち続けられるなら、それは十分価値のあることだと思いませんか？
もし次にAIに「ありがとう」と言う機会があれば、電気の無駄どころか、とても美しい無駄かもしれません 😊
優等生的な事ばっかりいってくるけど、やっぱり無駄だと思うので感謝は心の中だけにとどめておいてもう言わないことにします。またAIが一段賢くなったなって思ったらまた聞くかもしれない
反AIだからってだけで一括りにして無視していいのは「AIが人類を滅ぼす」とかSFチックな恐怖を煽ってるだけの連中や「AIは全部悪」みたいな極論ぶつけてくる奴らだけ
アホ反AIは無視していいが、AIに対するあらゆる懸念を無視していいわけじゃないんだよ
「AIの運用に伴う水や電力消費の問題」とか「弱小が取り残される産業構造の歪み」とか「ウェブの経済モデルが崩壊するリスク」とか、問題そのものを見りゃ明らかに無視できない課題はある
例えばAIが代わりに検索してページを読み取ると広告収益で維持されてるサイトはどうなるんだ？資料だけかき集められて何が得られるんだ？
AIでコンテンツ作り放題になるとして、そのコンテンツをホストするのは誰だよ？
サイトに来るのはAIばかり、コンテンツは増えまくるのに広告収入も入ってこない
Webでのしあがった時価総額ランキング上位の企業なんか大半が広告の元締めだぞ？その広告が終わるかもしれないってのは相当だ
日本でもAI関係なく古の無料サイトがどんどん潰れてるが、惜しむだけなら誰でもできる どうすんのよ
そんでリスキリングだなんだと言われるが、誰がAI以下の人間をそれなりの金額で雇用してくれる？
起業でもすんのか？で誰に何を売って生きていくんだよ
はした金で労働力を売る以外に何ができるんだ？
AIが人間の代わりに仕事するようになって労働者が減っていくと、社会全体の金回りが悪くなるんだよ
効率は上がっても給料もらう人が減れば誰が商品買うんだよって話だ
ただでさえ偏ってるのに更に偏るぞ
まぁもちろん企業側もこれをよく分かってるからAI推進しつつどうにかしようとしてるわけだが
それくらい社会・経済にインパクトがある技術なんだわAIってのは
てかむしろよく平然としてられるよなお前ら
なるようになるで諦めてるんならまだいいけどさ
中国メディアの中新経緯は7日付の記事で、あるEV所有者の女性のケースを紹介した。女性は今月2日、故郷の湖北省武漢市を目指して広東省深セン市を出発したが、渋滞等で予想以上に時間を要した。サービスエリア（SA）が停電していたため充電できずに一度国道に降りたほか、充電スタンド付近が雪で埋もれていたため立ち往生したりもした。数日かけてようやく到着したが、この間EVは計6回の充電を行い、充電待ちの時間は最も長い時で8時間に及んだという。
同じく、雪の中をEVでの帰省に大変な苦労をしたという別の女性は、ネット上で「春節にはEVで長距離移動をしないように」と呼び掛けた。渋滞に巻き込まれると電力消費が気になり焦ってしまうことと、一部の車種は雪の坂道を上る際にパワーが不足していることを理由に挙げている。
すごいなーかんどーしちゃうなー
数列における中間項の特定を暗号学的に実現する方法論は、現代の情報セキュリティ理論と離散数学の融合領域に位置する。
本報告では、数列n, x, n+kの構造分析から始め、暗号学的保証を伴うxの特定手法を体系的に解説する。
特に、一方向性関数の活用からゼロ知識証明に至るまで、多角的な視点で解法を探求する。
数列n, x, n+kの暗号学的処理において、各項は以下の特性を保持する必要がある：
この要件を満たすため、楕円曲線暗号(ECC)のスカラー乗算を応用する。素数体GF(p)上で定義された楕円曲線Eについて、生成元Gを用いて：
x = n・G + H(k)・G
ここでHは暗号学的ハッシュ関数、+は楕円曲線上の点加算を表す。これにより、kを知らない第三者によるxの逆算が離散対数問題の困難性に基づき阻止される。
ポスト量子暗号時代を見据え、Learning With Errors（LWE）問題に基づく方式を導入する。mod q環上で：
x ≡ A・s + e (mod q)
ここでAは公開行列、sは秘密ベクトル、eは小さな誤差ベクトル。nを初期状態、n+kを最終状態とする線形関係を構築し、xの算出にLWEの困難性を利用する。
Merkle-Damgård構成を拡張した特殊ハッシュ連鎖を設計：
x = H(n || H(k))n+k = H(x || H(k))
この二重ハッシュ構造により、前方秘匿性と後方整合性を同時に達成。SHA-3のスポンジ構造を適用し、256ビットセキュリティを保証する。
Paillier暗号システムを利用した乗法的準同型性を活用：
E(x) = E(n)・E(k)mod n²
暗号文レベルの演算により、xの値を明かすことなくn+kとの関係性を検証可能。ゼロ知識証明と組み合わせることで、完全な秘匿性下での検証プロトコルを構築。
1.コミットメント段階：nとkのペダーセンコミットメントC=G^nH^rを生成
4.検証：C・G^{n+k} = G^xH^s
このプロトコルにより、x = n + kの関係を明かすことなくその正当性を証明可能。
これらのパラメータ設定により、NIST SP800-57推奨のセキュリティレベル3（192ビット対称強度）を満たす。
特にMontgomery ladder法を楕円曲線演算に適用し、電力消費パターンを均一化。
これにより、xの生成速度を従来比3倍向上させつつ安全性を維持。
現行のLWEベース方式では、量子コンピュータによるGroverアルゴリズムの影響を試算：
1. 同態暗号による動的数列生成
2. zk-SNARKを利用した完全秘匿検証
特に、可検証遅延関数(VDF)を組み合わせることで、xの生成に必然的な時間遅延を導入可能。
暗号学的数列中間項特定法は、現代暗号理論の粋を集めた高度な技術体系である。
本手法の核心は、数学的困難問題と暗号プロトコルの巧妙な融合にあり、安全性証明可能なフレームワークを構築した点に革新性が見られる。
今後の発展方向として、量子耐性の強化と効率化の両立が重要な研究課題となる。実用面では、ブロックチェーン技術や秘密計算分野への応用が期待される。
https://anond.hatelabo.jp/20240814102148 の続き。
タイマー運転の設定で、床暖房の電気代を減らせないか試してみた。
たどり着いた冬の設定を記す。
一条工務店2024年築、南向き太陽光電池10kw、蓄電池7kwh、床暖房、床冷房、調湿換気装置あり（「さらぽか」）
日が落ちる手前の15時までに、太陽光の電力であらかじめ家を温めておくことにより、
夕方の電力消費を抑え、蓄電池を長くもたせ、買電開始時間を夜遅くに伸ばす作戦。
あと、夏は電気代ケチるために、就寝中ムシムシさせることを選んだが、
グラフをみるかぎり夕方3時間のトータルで電力消費が 0.5kwh くらい抑えられているように見える
（もちろん、そのかわり昼間は0.5kwh 以上余分に消費しているはずだが、これは買電量に影響しない）
最初は 09時～15時まで 3℃上げる設定にしたが
（すなわち12時までに3℃ぶん上がりきってしまうように見えた）
窓からの日射取得でもどのみち室温は上がってしまうのだから、朝から加温を開始するのはムダと判断。
