Sustainable AI Group、クローズドモデル（GPT、Claudeなど）のエネルギー推計手法「CLEER」を公開
Springl からの転載です。元の記事
Sustainable AI Group（SAIG）は2026年9月29日、GPT、Claude、Geminiなどのクローズドモデルのエネルギー使用を推計する手法「CLEER（Closed-model Latent Energy Estimation Range）」を発表した。技術報告書、データセット、ダッシュボードとともに、CLEERによるモデル別のエネルギー係数を炭素排出量に換算する方法も公表した。開発と試験にはEtsy、Hg、Sovosなどの企業が加わり、Etsyは同日、最初の企業導入者になると発表した。
クローズドモデルは画面やAPIを通じてしか使えないため、利用者の側からはエネルギー使用を直接測れない。CLEERは、現実的な条件で試験したオープンモデルの結果を当てはめて、その値を推計する。試験したオープンモデルは20以上、試験は2,400回以上、計測したトークンは4億2,500万以上。Etsyの説明では、この手法はトークン（AIモデルが処理するテキストの単位）の利用量を、モデル別のエネルギー使用量と排出量の推計値に換算する。
SAIGによると、同じ作業でも、モデルの選択によってエネルギー使用は30倍超変わりうる。同じモデルで比べると、典型的なエージェント型のセッションは、典型的なチャットのセッションの27倍のエネルギーを使った。価格も環境影響の目安としては不完全で、モデル同士の比較の約5回に1回は、安いモデルのほうが推計エネルギーが高かった。
SAIGはEtsyと共同で、EtsyのAI関連の炭素会計にこの手法を適用した。CLEERに基づく環境データはEtsyの社内テレメトリーにも取り込み、技術者が使うツールで、環境への影響がコストなどの指標と並んで表示される。
SAIGはCLEERを、AIの環境影響を推計するための出発点と位置づけ、透明性の代わりにはならないと説明する。モデルの提供企業が信頼できるモデル別の計測値を公表した場合は、対応する推計値をそれに置き換えられる。SAIGは、企業向けサステナビリティプラットフォームのWatershedとのデザインパートナーシップも発表した。
【発表資料】Sustainable AI Group「Sustainable AI Group launches CLEER」
【参照サイト】Sustainable AI Group「CLEER Technical Report」
【参照サイト】Etsy「Etsy’s framework for addressing the environmental impact of AI」
