《演算汚染》──情報国家noteにおける不可視エネルギーの実相
（副題：会員1,000万突破プラットフォームの電力推定報告書）
（攻殻機動隊風ナレーション）
電脳が言語を紡ぎ、ネットが感情を拡張する。
だが、その背後で稼働し続ける『演算』は、やがて毒を孕んだ。
人々は信じていた。
『デジタルはクリーン』だと。
──それは、煙も、排気も、熱も見えないから。
だが現実は違った。
不可視のエネルギーは、静かに都市構造を侵蝕している。
note──日本最大級の創作プラットフォーム。
2025年、登録会員数は1,000万人を突破し、月間ユニークユーザー（非会員含む訪問者推定）は7,359万人に達した。
日々投稿される数百万のテキスト。それを支えるのは、推薦アルゴリズム、コンテンツ審査AI、構成支援エージェント。
そのすべてが、膨大な『演算負荷』を生み、気づかれぬまま『汚染』として積み重なっている。
これは、情報国家の中枢に組み込まれた創作装置が、どれほどの電力を喰い、どれほどのCO₂を吐き出しているかを記録した、架空の攻殻機動隊っぽい内部報告書である。
もはや我々は『書く』という行為さえ、物理的負荷と無縁にはできない。
公安9課 内部調査報告書【SAC-NOTE/OPS-0625】
件名：創作プラットフォーム『note』における電力消費およびAI化による『演算汚染』拡大リスクについて
提出先：内務省公安局第九課／技術監察班
報告者：武智倫太郎（外部調査協力員／特別分析官）
提出日：西暦2025年6月26日
01｜調査背景
コンテンツ発信プラットフォーム『note』（運営：note株式会社）は、2025年6月時点で登録会員数1,000万人、月間ユニークユーザー（非会員含む訪問者推定）7,359万人を記録している。
当該プラットフォームは一見テキスト主体の静的サービスに見えるが、実際には非会員による外部アクセス、AIによるコンテンツ推薦やフィルタリング、分類処理が水面下で常時稼働している。
本報告書では、これらが引き起こす目に見えないリソース負荷、すなわち『演算汚染』を、電力およびCO₂排出量に換算して分析・報告する。
02｜システム構成と処理負荷分解
[A] クラウド・サーバー負荷
年間消費電力量：約165 MWh
（AWS等クラウド基盤・PUE係数1.2〜1.4に基づく。主にテキスト・画像・音声・動画の静的配信に起因）
[B] オフィスおよび関連施設
年間消費電力量：約185 MWh
（社員163名。イベントスペース『note place』による増加を含む）
[C] その他機材・開発サーバ・イベント機器等
年間消費電力量：約30 MWh
合計年間電力消費量（AI導入前）：約380 MWh
03｜CO₂排出量の推定
排出係数：0.5 kg-CO₂／kWh（日本国内平均）
年間CO₂排出量（AI導入前）：約190トン-CO₂
04｜AI導入後のシステム演算負荷試算
想定されるAI機能群：
《一般ユーザーに可視なUIレベルの機能》
ユーザーが最初に触れるAIは、主に以下のようなインターフェース上の支援機能として提供されている：
・記事ネタの自動提案
・誤字脱字・文法表現の自動修正
・書き出し・まとめの自動生成
・タイトル・サムネイル・タグの自動提案
・記事構成ドラフトの提示
・コメントや感想文の自動補助
これらはあくまで『ユーザーが目にするインターフェース』の一部に過ぎず、見た目のシンプルさに反して、LLMを用いた自然言語処理が逐次行われている。短文であっても、1件ごとの推論負荷は無視できず、頻繁な試行が繰り返されることで、演算資源の消費が積み重なっていく。
《ユーザーに不可視なバックエンド処理》
・著作権類似性チェック
・コンテンツのジャンル分類・トピック推定
・NSFW・法令違反コンテンツのフィルタリング
・ユーザー行動のリアルタイム予測・クラスタリング
・AIによる通報対応の一次判定
これらのAIは、UIの背後で絶えず稼働し、ユーザーが意識しないままサーバー演算資源を消費している。マルチモーダル処理や、著作権・人格権への抵触を判断するモデル群は特に演算負荷が高く、noteの電力使用量およびCO₂排出量の中核をなしている。
《さらに重大な問題：外部AIによる『学習』負荷と情報漏洩リスク》
現在、GoogleのGeminiを含む複数の生成AIモデルが、noteに投稿された記事をクローリング対象または学習対象コーパスとして利用しているとみられる。これは以下の二重の問題を孕んでいる：
演算負荷の転嫁問題
note社のインフラは、ユーザーと自社機能だけでなく、外部企業のAI学習要求に対してもサイレントに計算資源を提供していることになる。しかもその演算要求はnote側では制御不能であり、『他者のAI開発のための演算負荷』がnoteに課されているという構図が生まれている。
情報流出・著作権侵害リスク
ユーザーが創作した記事が、明示的な同意なく第三者AIモデルの学習に使用されている場合、著作権の侵害・人格権の軽視・生成物の無断二次利用といった倫理的問題が発生する。また、記事に含まれる個人情報や体験談が生成AIを通じて再構築・出力されるリスクも看過できない。
このように、AI導入による演算負荷は、UI上の可視機能やバックエンドだけにとどまらず、noteというプラットフォーム自体が外部AIの無償インフラとして消費される構造にまで拡張している。これは技術的問題であると同時に、制度的・倫理的・エネルギー政策的な問題である。
1クエリあたりの処理電力量（推定値）：
・ChatGPT級モデル：約0.34 Wh／件（OpenAI社CEOによる保守的推定）
・BLOOM級モデル：最大3.96 Wh／件（HuggingFace社の実測値）
これらの数値はあくまで単発の推論処理における値であるが、外部AIによる学習クローリングは1回限りではなく、継続的かつ自動的に行われるため、無意識下での演算負荷が長期にわたりnoteに蓄積されている可能性がある。
▼三段階シナリオによる推定
【最小モデル】（保守的シナリオ）
月間ユニークユーザー：7,359万人
1人あたり1件／月 → 年間処理数：8.8億件
年間電力（AI分）：約299 MWh
総消費：約299 MWh + 380 MWh = 約679 MWh
AI追加排出量：約149トン-CO₂
総排出量：約339トン-CO₂
【中央値モデル】（現実的シナリオ）
月間ユニークユーザー：9,000万人
1人あたり3件／月 → 年間処理数：32.4億件
年間電力（AI分）：約1,102 MWh
総消費：約1,102 MWh + 380 MWh = 約1,482 MWh
AI追加排出量：約551トン-CO₂
総排出量：約741トン-CO₂
【最大モデル】（高負荷シナリオ）
月間ユニークユーザー：1億人
1人あたり10件／月 → 年間処理数：120億件
1件あたり3.96 Wh → 年間電力（AI分）：約47,520 MWh
総消費：約47,520 MWh + 380 MWh = 約47,900 MWh
AI追加排出量：約23,760トン-CO₂
総排出量：約23,950トン-CO₂
05｜提言と結論
noteのような知的創作型プラットフォームにおいても、AI導入は桁違いの電力・排出負荷を伴う。
特に高負荷シナリオでは、電力消費が現行システムの約125倍に達する可能性があり、環境負荷の増大は無視できない。
現行制度では、これらの情報はクリエイター・読者・社会に共有されていない。
今後のESG開示制度（ISSB／SSBJ対応）に備え、『演算汚染の可視化』が急務である。
06｜演算汚染と呼ばれる新たな脅威
我々が観測したnoteの成長は、自由な表現空間としての拡張だった。だが、同時にそれは、非自覚的に生じる『演算汚染』の温床でもある。
テキストを投稿する。タグが生成される。読み手にレコメンドが飛ぶ。通報が入ればAIが判定し、LLMが自動応答する。この連鎖のすべてが、不可逆的な演算資源の消費を引き起こしている。
しかも、それは誰にも『見えない』。冷却ファンも、発熱も、排煙もない。だが確かに、都市のどこかで火力発電所は稼働し続け、CO₂を吐き出している。
07｜開示義務と対応勧告
2025年度以降、日本国内でもISSB/SSBJに準拠したサステナビリティ情報開示基準が段階導入される。
note株式会社のような非製造業SaaS型企業においても、GHG排出量・演算処理エネルギー負荷の明示が求められる可能性は極めて高い。
公安9課としては以下を勧告する：
・note社に対し、AI処理量・CO₂換算電力量の定量開示を推奨
・情報プラットフォーム各社による演算汚染影響の共同研究組成
・国際基準（IEA・EPRI等）との接続を想定した演算インフラ省エネ指標の策定
08｜結語
この国は、言葉を信じて生きている。
そして今、その言葉の運搬と判断は、AIという『不可視の他者』に委ねられつつある。
しかし、言葉はタダではない。
それを支える演算も、エネルギーも、必ず代償を伴う。
我々は問う。
この世界の情報流通は、いったいどれだけの『見えない熱』に支えられているのか──。
公安局第九課／技術監察班
調査報告完了
発令コード：SAC-NOTE-0625-END
提出責任者：武智倫太郎
武智倫太郎
