経済学入門──生産と運用コストの計算

今日やったことを、ちょっと思い出してみます。

朝、スマホでチャッピー（ChatGPT）に何か聞いた。コーヒーを一杯飲んだ。そのスマホを充電した。

どれも日常の、何でもない行為です。

この記事では、その「何でもない行為」にかかっている本当のコストを計算します。お金の話じゃありません。電気を作るために燃やされた石油の量。その結果として大気中に放出されたCO2を回収するために、樹木が何分間「働く」必要があるか。コーヒー豆を摘むために、何秒間、子どもの手が動いたか。スマホのバッテリーに使われるコバルトを掘るために、コンゴの鉱夫が何分間、地面を掘ったか。

全部、公開されているデータから計算できます。計算のすべてを順を追って示すので、電卓があれば誰でも検算できます。

ひとつだけ先に言っておくと──この記事の計算はすべて控えめに見積もっています。実際にはもっと多くのコストがかかっている可能性が高いけれど、「少なく見積もっても、最低限でもこれだけはかかる」という下限値を出すのが目的です。

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🤖 チャッピー（ChatGPT）に1回質問を投げたときの、樹木の作業工数

データの確認

まず、チャッピーに1回質問を投げたとき、どれくらいの電気が使われるのか。

これには幅があります。OpenAIのCEO、Sam Altmanは自身のブログで「1クエリあたり約0.3 Wh（ワットアワー）」と公表しています [1:epoch.ai]。AI研究機関Epoch AIも、GPT-4oモデルを前提に独自に計算し、同じく約0.3 Whという数字を出しました [1:epoch.ai]。

一方で、2023年の初期推定では約2.9 Whとされていました。Alex de Vriesの論文に基づく数字で、当時の旧型GPUと長い出力トークン数を前提にしたものです [2:spectrum.ieee.org]。Epoch AIは、この2.9 Whは過大評価だとしています [1:epoch.ai]。

ただ、IEEEスペクトラムの報道では、高度な推論を行うモデルだと20 Whを超える場合もあるとする研究者の声もあります [2:spectrum.ieee.org]。0.3 Whはあくまで「平均的な質問」の場合です。

次に、その電気がどうやって作られているか。

米国エネルギー情報局（EIA）によると、2023年の米国の発電量のうち約60%が化石燃料──天然ガス、石炭、石油です [3:eia.gov]。OpenAIのデータセンターは米国内にあるので、この比率を使います。

ちょっと脇道にそれますが──「うちは再エネ100%です」という企業の主張、よく見かけますよね。でもあれは多くの場合、再生可能エネルギー証書（REC）を買っているだけで、実際にデータセンターに届く電気の中身が変わるわけではありません。ここではグリッドの実態を使います。

CO2の排出係数。EIAによると、2023年の米国の発電によるCO2排出量は1kWhあたり約0.81 lbs（約367 g）です [4:eia.gov]。EPAのeGRIDデータベース（2022年データ）では823.1 lbs CO2/MWh、換算すると約373 g/kWhと報告されています [5:epa.gov]。年度とデータソースの違いで6 g程度の差がありますが、ここではEIAの367 g/kWhを使います。

最後に、樹木のCO2吸収量。

欧州環境庁（EEA）やUSDA Forest Serviceのファクトシートで広く引用されている数字は、成木1本あたり年間約22 kg（48 lbs）のCO2を吸収するというもの [6:growbilliontrees.com]。1日あたりに換算すると：

22,000 g ÷ 365日 ≒ 60 g/本/日

ただし、この「48 lbs」という数字──じつは原典がかなり曖昧です。One Tree Plantedの森林専門家が追跡調査をしたところ、査読済み論文での裏付けが見つからなかったと報告しています [7:onetreeplanted.org]。実際の成木のCO2吸収量は樹種・樹齢・気候によって1日あたり27〜68 gの幅があります [6:growbilliontrees.com]。ここでは60 gを使いますが、幅があることは覚えておいてください。

計算してみる

では順番にいきます。電卓の準備はいいですか。

ステップ1：チャッピー1回分の消費電力

0.3 Wh（Epoch AI / Sam Altman公表値）

ステップ2：Wh を kWh に変換する

0.3 Wh ÷ 1,000 = 0.0003 kWh

1,000で割るだけです。1 kWh = 1,000 Wh なので。

ステップ3：この電力で排出されるCO2を求める

0.0003 kWh × 367 g/kWh = 0.110 g-CO2

0.110 g。小指の爪に乗るくらいの量です。

ステップ4：このCO2を吸収するのに、樹木が何日かかるか

0.110 g ÷ 60 g/本/日 = 0.00183 日

ステップ5：日数を分に変える

0.00183 日 × 24時間 × 60分 = 約2.6分

チャッピーに1回質問を投げるたびに、どこかの成木1本が約2.6分間、光合成で「働いて」CO2を回収する計算になります。

これはOpenAI側の主張値（0.3 Wh）を使った場合。2.9 Whの上限推定だとどうなるか、同じ手順でやってみます。

0.0029 kWh × 367 g/kWh = 1.06 g-CO2
1.06 g ÷ 60 g/本/日 = 0.0177 日
0.0177 × 24 × 60 = 約25分

どちらを信じるかはお任せしますが、OpenAIの自己申告を額面通り受け取ったとしても、1回の質問で樹木が約3分。上限なら25分。

この計算に含まれていないもの

この計算には、GPUそのものの製造時に排出されたCO2──いわゆるエンボディドカーボンは含まれていません。データセンターの冷却水、送電ロス、保守スタッフの移動、サーバーの廃棄。全部入っていません。入れれば数字は増えます。

☕ コーヒー1杯の豆の生産に使われる、児童労働の工数

データの確認

コーヒー1杯に使う豆の量から始めます。

ハンドドリップで1杯分、焙煎済みのコーヒー豆はおよそ10 g。焙煎すると水分が飛んで重量が16〜20%減る [8:ico.org] ので、焙煎前の生豆に換算すると約12〜13 g。ここでは13 gを使います。

次に、この13 gの生豆を得るために必要なコーヒーチェリーの量。コーヒーの実（チェリー）から生豆を取り出すと、重量は約5分の1になります [9:howstuffworks.com]。

13 g × 5 = 65 gのコーヒーチェリー

この65 gのチェリーを摘むのに、どれくらいの労働時間がかかるか。

コーヒーチェリーの手摘みでは、1人の収穫者が1日に45〜90 kgを摘めます [9:howstuffworks.com] [10:ebenica.com]。控えめに見積もるために上限の90 kg（= 90,000 g）を使います。収穫者が速く摘めるほど1杯あたりの労働時間は短くなるので、90 kgを使うのが最も「甘い」見積もりです。

じゃあ児童労働の割合は？

米国労働省（DOL）は、コーヒーを児童労働または強制労働で生産されている商品としてリストに掲載しています。対象国は17か国以上 [11:dol.gov]。

具体的な比率として、人権調査機関Veritéが引用するOxfamの推定（2001年）では、ケニアのコーヒー収穫者の約3分の1（33%）が15歳未満の子どもでした [12:verite.org]。これはコーヒーセクターに特化した唯一の比率データで、2025年時点でも主要機関が参照し続けています。

一方、2023年のDOL報告書によると、ケニア全体の5〜14歳の児童労働率は 5.9% まで下がっています [24:dol.gov]。2019年の家計調査では11.6%だったので [25:dol.gov]、20年前と比べて状況はだいぶ改善されています。

ただし、この5.9%は茶、サトウキビ、畜産などを含むケニア全セクター・全国の数字であって、コーヒー収穫に限定した比率ではありません。参考までに、もうひとつの主要コーヒー産地エチオピアでは、農村部の子どもの49%が児童労働に従事しており、そのうち91%が農業セクターで働いています [13:cocoainitiative.org]。いずれにしても、コーヒーセクター単体の最新データは存在しません。

なので、計算は両方の数字で出します。

計算してみる

ステップ1：コーヒー1杯分のチェリーの量

焙煎豆10 g → 生豆13 g → チェリー換算 65 g

ステップ2：1杯分の収穫にかかる労働時間を求める

収穫者の1日の収穫量：90,000 g
1杯分 = 65 g ÷ 90,000 g = 0.00072 人日

ステップ3：秒に換算する

0.00072 × 24 × 60 × 60 = 約62秒（約1分）

コーヒー1杯分のチェリーを摘むのに、収穫者の労働は約1分間。

ステップ4：そのうち児童労働の割合を出す

Oxfam 2001の33%（コーヒー収穫者特化）で計算すると：

0.00072 × 0.33 = 0.00024 人日
0.00024 × 24 × 60 × 60 = 約21秒

DOL 2023のケニア全体5.9%で計算すると：

0.00072 × 0.059 = 0.0000425 人日
0.0000425 × 24 × 60 × 60 = 約4秒

コーヒー1杯あたり、約4秒〜21秒。20年前の数字を信じるか、最新だけどコーヒーに限定されていない数字を信じるか。どちらを使うかは読者に委ねます。

この計算に含まれていないもの

ここで計算したのは「収穫」だけです。コーヒーの生産には育苗、除草、施肥、病害管理、水洗処理、乾燥、脱穀、選別──たくさんの工程があって、それぞれに労働が発生します。児童労働はこれらの工程にも存在しています [12:verite.org]。

4秒〜21秒というのは、最も限定的な工程だけを、最も速い収穫速度で計算した数字です。

📱 スマホ1台のバッテリーに使われる、途上国の労働者の工数

データの確認

スマホのバッテリーは「リチウムイオンバッテリー」と呼ばれます。毎日充電して、毎日その名前を見るのに、中身がどこから来ているかはあまり知られていません。

典型的なスマホのバッテリーには、コバルトが5〜10 g、リチウムが0.3〜0.6 g含まれています [14:washingtonpost.com] [15:phonearena.com] [16:heatedbattery.com]。ここではコバルト8 g、リチウム0.5 gを代表値として使います。

コバルトはどこから来るか。

世界のコバルトの70%以上はコンゴ民主共和国（DRC）で生産されています [17:wilsoncenter.org]。そのうちの一定割合は、ASM──手掘り採掘（artisanal and small-scale mining）──と呼ばれる方法で掘り出されています。

ASMで働く人たちの実態。ピッケル、シャベル、素手で地面を掘ります [18:npr.org]。多くの鉱夫の日収は2〜5ドルで、40%がDRCの法定最低賃金（4.2ドル/日）を下回ります [19:delvedatabase.org]。推定200,000人以上の手掘り鉱夫がコバルト採掘に従事していますが、この数字の正確な原典は実は不明確です [20:iied.org]。

ここから先の計算は少し込み入ります。公開データに不確実性が多いからです。

なので方針を先に決めます。すべてのパラメータを「労働工数が最も小さくなる方向」に振ります。品位は高めに、労働者数は多めに、生産量は上限値を使う。つまり、どれだけ少なく見積もっても最低限これだけはかかるという下限値を出します。

使う数字とその出典：

• ASMのコバルト生産量：11,000トン/年 ── Gulley (2023) がPNAS誌に発表した推定の上限値。これは精鉱や鉱石の重量ではなく、コバルト金属の含有量ベース（contained cobalt）の数字です。グラフの軸に “'000 metric tons, cobalt content” と明記されています [21:doi.org]

• 精鉱のコバルト品位：20% と仮定 ── ASMが主に採掘するヘテロゲナイトの表層堆積物のコバルト濃度は4〜54% [22:worldbank.org]。20%は高品位側の楽観的な仮定。品位が高いほど少ない鉱石で済むので、労働工数は小さくなります

• ASM労働者数：350,000人 ── DOL/ILAB (2024) の上限値 [23:dol.gov]。この数字にはLSM（大規模採掘）も含まれる可能性がありますが、労働者が多いほど1人あたりの負荷は軽くなるので、最大値を使います

• 年間稼働日数：250日 ── DOL/ILAB (2024) で報告された週5日 [23:dol.gov] に基づく計算

計算してみる

ステップ1：ASMが年間に掘り出す精鉱の物理量を求める

含有量ベースの数字を、鉱石の実際の重さに戻します。

コバルト含有量ベースの生産量：11,000トン
精鉱のコバルト品位：20%（= 0.20）
精鉱の物理量 = 11,000 ÷ 0.20 = 55,000トン/年

ステップ2：全ASM労働者が1年間に投入する総労働量を求める

労働者数：350,000人
年間稼働日数：250日
350,000 × 250 = 87,500,000 人日/年

ステップ3：1人日あたりの精鉱産出量を求める

55,000トン = 55,000,000,000 g
55,000,000,000 g ÷ 87,500,000 人日 = 約629 g/人日

1人の手掘り鉱夫が1日に掘り出す精鉱──この仮定では約629 g。

ステップ4：スマホ1台のコバルトに必要な精鉱の量を求める

スマホ1台のコバルト：8 g
品位20%の精鉱に換算：8 ÷ 0.20 = 40 g

ステップ5：スマホ1台分の労働工数を求める

40 g ÷ 629 g/人日 = 0.064 人日

ステップ6：実労働時間に換算する

DOL/ILAB (2024) によると、コバルト鉱山労働者の1日の平均労働時間は9.5時間です [23:dol.gov]。

0.064 人日 × 9.5時間 × 60分 = 約36分

構造推定：「人日」を24時間換算ではなく実労働時間ベースで算出

最も楽観的に見積もっても、スマホ1台のバッテリーの、コバルトだけで、コンゴの鉱夫が約36分間手で掘っている計算になります。

もう一度確認しておくと、この計算は品位20%（高品位側）、労働者数35万人（最大値）、生産量11,000トン（上限値）という、すべて労働工数が小さくなる方向に振った数字です。

仮に品位を5%にすれば必要な精鉱は160 gになり、工数は4倍──約2.4時間。労働者数を100,000人にすれば、さらに3.5倍。

この計算に含まれていないもの

コバルトだけです。同じバッテリーにはリチウムも入っています。リチウムはチリやアルゼンチンの塩湖から採掘されますが、こちらは比較的機械化されていて、手掘りコバルトとは搾取の構造が違います。

そしてバッテリーはスマホの一部品にすぎません。1台のスマホにはタンタル、錫、金、タングステン、レアアースなど数十種類の鉱物が使われています。それぞれに採掘があり、精錬があり、労働があります。

おわりに

3つの数字を並べます。

• チャッピーに1回質問する → 成木1本が約3分光合成する（上限推定なら25分）
• コーヒーを1杯飲む → どこかの子どもがチェリーを約4〜21秒摘む
• スマホを1台持つ → コンゴの鉱夫がコバルトを約36分手で掘る（バッテリーだけで）

すべて、もっとも甘い見積もりをした結果の数字です。

この計算には、含まれていないものがあります。

チャッピーの計算には、GPUの製造時CO2、データセンターの冷却水、送電ロス、サーバーの廃棄、光ファイバーの敷設、建屋の建設、保守スタッフの移動、訓練データの収集・クリーニングに費やされた人間の労働、モデルの学習に使われた電力が含まれていません。

コーヒーの計算には、育苗、除草、施肥、農薬散布、病害管理、水洗処理、乾燥、脱穀、選別、袋詰め、輸送、焙煎、包装の労働が含まれていません。農地を切り拓くために伐採された森林も、農薬による健康被害も、生産者が受け取る価格が生産コストを下回っている事実も含まれていません。

スマホの計算には、リチウム、タンタル、錫、金、タングステン、レアアース、銅、ニッケル、アルミニウム、シリコンの採掘が含まれていません。精錬、部品加工、基板実装、組立、検査、梱包、輸送の労働が含まれていません。工場の排水も、鉱滓ダムの崩壊リスクも、廃棄されたスマホから有害物質が土壌に溶け出す過程も含まれていません。

この記事で計算したのは、サプライチェーンのごく一部を、ごく単純に、ごく甘く切り取ったものです。

📚参考文献

• [1] 一次ソース How much energy does ChatGPT use? ── Epoch AI (2025)
• [2] 一次ソース AI Energy Use: The Hidden Cost of ChatGPT Queries ── IEEE Spectrum (2025)
• [3] 一次ソース What is U.S. electricity generation by energy source? ── U.S. Energy Information Administration
• [4] 一次ソース How much carbon dioxide is produced per kilowatthour of U.S. electricity generation? ── U.S. Energy Information Administration
• [5] 一次ソース Greenhouse Gas Equivalencies Calculator - Calculations and References ── U.S. EPA
• [6] 二次ソース How Much CO2 Can One Tree Absorb? ── Grow Billion Trees (2024)
• [7] 二次ソース How Much CO2 Does A Tree Absorb? ── One Tree Planted (2024)
• [8] 一次ソース Conversion Factors for Roasted, Decaffeinated, Liquid and Soluble Coffee ── International Coffee Organization
• [9] 二次ソース Red Cherry to Green Bean - How Coffee Works ── HowStuffWorks
• [10] 二次ソース Coffee harvesting: how does it work on the world’s plantations? ── Ebenica Coffee
• [11] 一次ソース List of Goods Produced by Child Labor or Forced Labor ── U.S. Department of Labor (2024)
• [12] 二次ソース Human Trafficking Risk Factors in Coffee Production in Africa ── Verité
• [13] 一次ソース Child labour legislation in Ethiopia ── ICI / GIZ (2023)
• [14] 一次ソース This is where your smartphone battery begins ── Washington Post (2016)
• [15] 二次ソース The Cobalt Rush: Here’s how Apple wants to safeguard its future iPhone batteries ── PhoneArena (2018)
• [16] 二次ソース How much lithium is in a smartphone? ── Heated Battery (2025)
• [17] 二次ソース The DRC Mining Industry: Child Labor and Formalization of Small-Scale Mining ── Wilson Center
• [18] 一次ソース ‘Cobalt Red’ describes the ‘horror show’ of mining the element in the DRC ── NPR (2023)
• [19] 一次ソース Delve: Democratic Republic of Congo ── Delve / BGR (2019)
• [20] 一次ソース Islands of responsibility: Governing the artisanal mining sector in the Democratic Republic of Congo ── IIED (2021)
• [21] 一次ソース China, the Democratic Republic of the Congo, and artisanal cobalt mining from 2000 through 2020 ── Gulley (2023), PNAS
• [22] 一次ソース DRC Cobalt Market Analysis ── World Bank
• [23] 一次ソース DRC Forced Labor in Cobalt Report ── U.S. DOL / ILAB (2024)
• [24] 一次ソース Kenya, 2023 Findings on the Worst Forms of Child Labor ── U.S. DOL / ILAB (2023)
• [25] 一次ソース Kenya, 2021 Findings on the Worst Forms of Child Labor ── U.S. DOL / ILAB (2021)

#経済学 #サプライチェーン #エシカル消費 #コバルト #児童労働 #AI