プレゼンテーション：グリーンITを始める時に知っておきたかったこと

InfoQ ホームページ プレゼンテーション Green IT を始めた時に知っておきたかったこと プレゼンテーションを見る 再生速度: ダウンロード 43:13 要約 Ludi Akue は、技術セクターの排出量増加が世界の気候目標に与える影響について議論します。CTO としての経験に基づき、Green IT を実装するための7つの重要な教訓を解説します。ライフサイクルアセスメント（LCA）の評価、マイクロサービスのパラドックス、そして FinOps が常にグリーンを意味するわけではない理由についての洞察を共有します。 Bio Ludi Akue氏はBpifrance DigitalのCTOであり、従来の銀行インフラを現代的なフィンテックプラットフォームへと変革するアーキテクチャを担当しています。彼女は20以上のデジタル製品にわたる技術戦略とイノベーションを主導し、30ものエンジニアリングチームを統括して、コアバンキングシステムと新興金融技術を橋渡ししています。 About the conference ソフトウェアは世界を変えています。QCon Londonは、開発者コミュニティにおける知識とイノベーションの普及を促進することで、ソフトウェア開発を力づけるイベントです。実践者主導のこのカンファレンスは、チーム内でイノベーションに影響を与える技術チームリーダー、アーキテクト、エンジニアリングディレクター、プロジェクトマネージャーを対象に設計されています。 INFOQ EVENTS May 12th, 2026, 1:30 PM EDT Designing Data Layers for Agentic AI: Patterns for State, Memory, and Coordination at Scale（エージェント型AIのためのデータレイヤー設計：スケールにおける状態、メモリ、協調のパターン） Presented by: Karthik Ranganathan - Co-CEO & Co-Founder at YugabyteDB, and Aditi Gupta - Snr. GenAI/ML Specialist Solutions Architect | GTM Data and AI at AWS May 21st, 2026, 12 PM EDT Portable by Design: Data Mobility & Recovery Patterns for Multi-Cloud Systems（設計によるポータビリティ：マルチクラウドシステムのためのデータ移動性と回復のパターン） Presented by: Liore Shai - Solutions Architect at Eon 2026 年 5 月 28 日、午後 1 時 EDT より速く配送し、より多く破壊する：AI の時代における配送システムの再考 登壇者：エリック・ミニック氏（Harness デベロッパーソリューションズ上級ディレクター）、アロン・ニューカム氏（Harness シニアプロダクトマーケティングマネージャー） 転写録 ルディ・アクエ：世界の災害の 3 分の 2 は自然災害です。地震、地すべり、暴風雨、洪水、猛暑などです。2022 年、英国では猛暑により、主要な NHS（National Health Service）病院 2 つで IT 障害が発生しました。これは患者ケアに影響を及ぼしました。自然災害は悪化し、頻度が増し、強度も増しており、デジタルシステムを含むすべてのものに影響を与えています。パリ協定によれば、地球温暖化を摂氏 1.5 度に抑えなければ、この状況はさらに悪化します。そのためには、2030 年までに排出量を 45% 削減する必要があります。そして 2050 年までに世界のネットゼロ（正味ゼロ）排出量を実現しなければなりません。私たちは問題を抱えています。なぜ問題があるのかご存知ですか？技術セクターの排出量が依然として増加しているからです。技術セクターは、世界全体の排出量の 6% を占めています。 排気ガスについて話す際、私は温室効果ガスの排出量について話しています。これは航空業界全体を上回る規模です。AI の影響により、2030 年までに排出量は 3 倍になると推計されています。何か手を打たなければ、パリ協定の目標は達成できません。自然災害は制御不能なものになります。Green IT に携わり始めた 4 年前に、これらすべてを知っていればよかったと願っています。当時私はフランスのハードウェア・スケールアップ企業である Lunii の最高技術責任者（CTO）であり、子供向けおもちゃのフランス市場リーダーでした。 フランスでは Green IT 変革を主導しました。4 年前にこれを学んでいればよかったと心から思います。現在、Bpifrance Digital の最高技術責任者（CTO）として私の任務の一環として、これらの課題に取り組んでいます。なぜなら、テクノロジーの立場として何かを行うことが私たちの中心的な役割だからです。もし何もしなければ、1.5 度の気温上昇制限には到達できません。私が苦い経験から学んだ 7 つの教訓を皆さんと共有したいと思います。まずは Green IT が持つ強みと、よくある罠を避ける方法についてお話ししましょう。さあ始めましょう。 まず確かなことにしておきたいのは、私たちが今、不安定化された世界という新たな運用コンテキストの中でテクノロジーを構築していることを全員が認識することです。これが私たちの新しい設計制約となります。排出量は設計制約です。地球の限界（Planet Boundaries）も設計制約です。規制もまた設計制约束です。 教訓 1：評価の課題 まず最初の教訓、どこから始めるかについて話しましょう。アセスメントは非常に困難です。Lunii で活動を始めた当初、どこから手をつけていいか分かりませんでした。私たちはハードウェア企業であり、子供向けの接続型おもちゃを作っています。またオーディオブックも出版しています。ヨーロッパで事業を展開しており、北米での展開も始めました。どこから始めていいか分からなかったため、サステナビリティの専門家を招きました。学ぶべき概念は多くありますが、圧倒されるほどではありません。大丈夫です。最初の概念は LCA（ライフサイクルアセスメント）です。これはグリーン IT だけでなく、サステナビリティに取り組むための標準的な手法です。原材料、製造、使用、そしてその先までを含むサプライチェーン全体を見直し、排出量を評価します。これがスタート地点です。また、スコープについても学ぶ必要があります。ここでスコープに慣れている方はいますか？スコープは排出量を分類するための枠組みです。スコープ 1 は、自社の活動から発生する排出量です。 例えば、会社の配送用バンはスコープ1に該当します。スコープ1はあなたが管理する範囲です。スコープ2は、活動のために使用するエネルギーからの排出量です。例えば、オフィスの電気使用量がこれに当たります。スコープ3は残りのすべてで、物流パートナーからクラウドプロバイダーに至るまで、あなたが運営するサプライチェーン全体を指します。また、目標を設定する必要があります。なぜなら、目標がなければ何も改善できないからです。実際、私たちはカーボンフットプリント（炭素排出量）の測定を行うことを選びました。ここで陥りやすい罠は、カーボンフットプリントを測定する際に生じうるあらゆる不一致に圧倒されてしまうことです。なぜなら、得られるすべての数値は不正確だからです。それでも構いません。それは問題ありません。なぜなら、カーボンフットプリントの測定は相対的な活動だからです。宣言的に測定できるものもあれば、測定できないものもあります。それも問題ありません。その点については気にせず進んでください。明確な数値を求めず、進むべき方向感を持つだけで十分です。 避けるべき罠の一つは、炭素排出量だけに着目することです。なぜならテクノロジーは材料にストレスを与え、水使用量のような資源にも負荷をかけ、電力グリッドにも負担をかけるからです。どこから始めるかを決める必要があります。まずは炭素から始めましょう。炭素は扱いやすく、シンプルで、動き出しの勢いを作るのに役立ちます。私もチームと一緒に炭素排出量の削減から始めました。会社全体のライフサイクルアセスメント（LCA）を実施した結果、テクノロジーが当社のグローバルな排出量に寄与する要因として第三位であることがわかりました。私たちは管理可能なスコープ 1 とスコープ 2 に焦点を当てて見ることにしました。テクノロジーに関連する貢献度には、デバイス、画面、ノートパソコン、サーバー、そしてインフラストラクチャが含まれます。まず取り組むべきことは、インフラストラクチャに深く入り込むことです。 教訓 2：インフラストラクチャの現実 クラウドを利用している方はどれくらいいますか？オンプレミスですか？それとも両方のミックスですか？私は主要なプラットフォーム・アズ・ア・サービス（PaaS）を利用していました。当初は PaaS を利用しているのですべてが問題ないと考えていました。しかし、私が発見したのは、PaaS は抽象化レイヤーが追加されるため、最も柔軟性がなく、最も透明性の低いクラウドインフラストラクチャだということです。すべてのことが不透明です。スケーリングも不透明です。独自のデータベースを微調整することもできません。裏側で何が動作しているかを確認することもできません。すべてを測定することが困難だったため、制御を得るために一部クラウドに移行することを決断しました。ここで得られる教訓はシンプルです。制御を獲得し、より高い透明性を求める必要があります。私たちはクラウドに移行し、多くのことを学びました。 理解しておくべきことのひとつに、電力ミックスと呼ばれる概念があります。電力ミックスとは、オンプレミス環境であれば自国における、あるいはクラウドを利用している場合は利用するクラウドリージョンにおける、電気の構成比率を指します。例えばフランスの電力は原子力発電の影響によりグリーンです。バージニア州の電力と比較すると、炭素集約度が低くなっています。私たちは PaaS 環境にいた際、バージニア州に位置していました。私たちのリージョンもバージニア州でした。まず理解すべきことは、電力ミックスと炭素集約度です。また、炭素集約度を理解する際に重要なのは、ワークロードを調整できる点です。 クラウドを利用している場合、もちろんグリーンな地域へワークロードを移動させることができます。例えば、炭素集約度の低い時間帯に運用バッチジョブを実行することを考えてみましょう。これは、自社の需要が電力網の炭素集約度にどのような負荷をかけているかを理解し、それを基にスキルを構築する新しい能力です。これに役立つ点として、主要なクラウドプロバイダーは素晴らしい取り組みを行っており、すべてサステナビリティガイドラインを提供しています。これらのガイドラインに従ってください。非常に良く作られています。オンプレミス環境の場合も、これらのサステナビリティガイドラインを確認し、同様に適用することができます。ハードウェアを改善する機会があれば、常に効率的なハードウェアを探してください。例えば ARM アーキテクチャは非常に効率的であり、地球にとってコストが低い選択肢です。 教訓 3: ソフトウェアアーキテクチャのパラドックス これが私に三つ目の教訓をもたらします。三つ目の教訓はアーキテクチャに関するものです。想像してみてください。当社ではマイクロサービス構成を採用していました。もし、私たちの取り組みに関する要件をいくつか共有できるなら、それは非常にシンプルです。私たちはハードウェアを構築し、物流を追跡しています。また、13 の異なる国でオーディオブックを発行しており、多言語対応のオーディオブックです。さらに、オーディオブックやハードウェアを販売するための電子ショップ、つまり e コマースサイトを構築しています。これらが私たちのアーキテクチャにおける主要な要件です。 当時、私たちはすべてのものを社内開発していました。Green IT の観点とドメイン駆動設計（DDD）を踏まえて、私は三つの動きを行いました。一つ目は「簡素化」です。私たちは社内ですべてのものを過剰に構築してしまっていました。北米への展開やスケールアップを進めており、技術的負債が蓄積され始めています。そこで選択を行い、焦点を絞る必要があります。私たちのコアドメインは何でしょうか？そして、ビジネスの中核価値を活用すべきです。 その当時、それはオーディオ出版でした。では、私たちの支援ドメインとは何でしょうか？e コマースのような支援ドメインです。この部分は Shopify などの e コマースプラットフォームに委譲しても問題ありません。私は摩擦を追及しています。なぜなら、技術的負債（technical debt）を眺めているとき、そこには機会、すなわち Green IT の機会が示されているからです。 第一に、コアドメインを単純化することです。チームの成功を支援するために、私はマイクロサービスからモジュラーモノリスへと回帰するという選択をしました。技術的負債のためにマイクロサービスは分散モノリシック（distributed monolith）になりつつあるため、これをシンプルにするためです。これが最初のポイントです。 第二に、すべての e コマースサイトを Shopify へ移行しました。 第三に、社会技術的な観点からチーム全体を再焦点化し、コアドメインと単純さに注力させました。これは Green IT と相関しています。 教訓 4: フロントエンドの移行 それでは、4 つ目のレッスンへ行きましょう。4 つ目のレッスンは非常に面白いものです。なぜなら、フロントエンドはグリーン IT において最も見過ごされがちな分野だからです。興味深い事実として、ウェブページ自体がエネルギー消費と排出源となっています。HTTP Archive のこの調査結果はそのことを如実に示しています。過去 10 年間で、私たちのウェブページの重量は 4 倍に増加しました。これは非常に大きな変化です。私たちが目に見えていないのは、重くなったウェブページがユーザーのデバイスに負荷をかけるということです。これにより、ユーザーはより頻繁に充電し、再充電せざるを得なくなります。また、ウェブページの複雑さに対抗するために、ユーザーは各デバイスを買い替えなければならなくなることもあります。これも心に留めておくべき点です。 もちろん、フロントエンドに取り組み始めた当初は、「ページ速度を最適化する必要がある」と考えていました。なぜなら、ページ速度はコンバージョン率と相関関係があるからです。私たちはページ速度に注力し、アクセシビリティにも取り組んでいました。そして、コア・バイタル（Core Vitals）の改善のために Lighthouse を活用し始めました。 その後、ページサイズや重さという新たな世界に気づきました。また、ネットワークを制限すると、低帯域環境でのウェブサイトの動作を確認できます。ウェブページの重さは単なる技術的な問題でも、単に悪い UX であるわけでもないことがわかります。これは公平性の問題なのです。パフォーマンス最適化のためのツールは数多く存在します。私がウェブページについて語る際、HTML、CSS、JS バンドル、動画、画像を指しています。画像の圧縮は必須です。遅延読み込み（lazy load）を行い、スクリプトのロードを延期する必要があります。リソースを削ぎ落とすことも重要です。これらを行うための無料のリソースがウェブ上には多数あります。ウェブページ最適化を忘れないでください。また、予算的に可能であれば、静的レンダリングとエッジキャッシングを採用し、ユーザーに近づけてデータ転送量を制限しましょう。データ転送は排出量という観点では非常にコストがかかります。効率的なプロトコルを使用してください。HTTP/2 はすでに利用可能です。今後は HTTP/3 も登場します。予算的に可能であれば、ぜひ採用を検討してください。実際のフロントエンドへの影響を継続して測定し続けることも重要です。 教訓 5: FinOps の相関関係の罠 これも面白い話ですが、運営チームや DevOps チームに話す際、CFO からも「FinOps は Green IT と相関関係がある」という意見が出ることがあります。しかし、それは完了するまでには成り立ちません。なぜでしょうか？クラウドは常に環境に優しいとは限らないと仮定してはいけません。その理由をお話ししましょう。FinOps の簡単な例を取り上げます。より安価なリージョンを選ぶことです。安価なリージョンは往々にして炭素集約型の地域であり、だからこそ安いのです。ワークロードをより安価なリージョンに移すと、Green IT への取り組みが悪化します。 例えば「Instance Spot」についてお話ししましょう。誰が Instance Spot を使っていますか？Instance Spot のことを知っている人はいますか？Instance Spot は、必要な時にリクエストできるサービスです。 Green IT や FinOps を実践している場合、必要な分だけを使うことが好ましく、そのために Instance Spot が存在します。必要な時にインスタンスを要求するだけで済みます。これは非常に環境に優しいように見えますが、中身を見てみると、Instance Spot はかつて古い仮想マシンでした。あなたは FinOps を実行していると思い込み、Green IT を実践していると思い込んでいます。しかし、実態は逆で、状況を悪化させているのです。重要なのは、意思決定を再考し、クラウドを利用している場合でも、裏側で何が起きているのかを好奇心を持って確認する必要があるということです。 FinOps を機能させるためには、FinOps に影響指標を含め、それらを測定する必要があります。電力の使用量を測定しなければなりません。クラウド計算機ツールを活用してください。これは全く新しい分野です。これが私たちが Lunii で行ったことです。調達プロセスに歩道（評価経路）を構築する必要があるのです。 教訓 6：変革の促進 この教訓は、QCon の参加者である私たち全員が、これは社会技術的な問題であると理解していることを示しています。ライフサイクルアセスメント（LCA）を実施するからといって、あるいはカーボンフットプリントを測定するという目標を設定したからといって、それが自動的に機能するわけではありません。変化を可能にする必要があります。私は「変化の管理」よりも「変化の促進」という用語を好みます。では、どのようにそれを実現できるのでしょうか？私たちが行ったこと、そして一部の企業が実践しているのは、外部からの責任体制を構築することです。例えば、体重を減らすかジムに通うと決めた場合、友人たちに「週に2回ジムに行くことにした」と伝えるようなものです。困難な局面で諦めないよう、外部の責任体制を整えるのです。これは効果的です。Bpifrance においても、同様に外部からの責任体制を構築しています。 Bpifrance の外部からの責任体制とは、私たちが気候銀行であり、これが私たちの中核的な使命の一つであるフランス経済のグリーン転換を加速することです。まず責任体制を構築することから始めます。Green IT について語る際、それは非常に新しい概念です。ある人はこれをニッチな分野だと言っていました。人々を訓練し、教育する必要があります。彼らはプラネット・バウンダリーズ（地球の限界）、システム思考を学ぶ必要があります。また、一部の行動様式を捨て去るための新たな反射的対応、パフォーマンス最適化への依存から脱却するための新しい習慣も必要です。効率性だけでなく、 Sufficiency（充足）についても学ぶべきです。このような学習と反復のための空間を作り出す際、フィードバックループを組み込む必要があります。これは「Green IT を構築する」と宣言してそこで終わるような 3 年間の目標ではありません。 マイルストーン、指標、祝賀の場、そしてチームが課題を振り返るためのスペースを設ける必要があります。サステナビリティはサイドクエスト（副任務）であってはなりません。私はその過ちを犯しました。私が学んだのは、サステナビリティをデリバリーバックログに組み込む必要があるということです。それはバックログ内の他のユーザーストーリーと同じように扱われるべきです。企業の OKR がサステナビリティを反映させる必要があります。これは技術チーム内にサステナビリティを置くよりも容易に実現できるでしょう。命令を中央集権化しないでください。分散型のリーダーシップチームを構築してください。すべてのチーム（技術チーム、プロダクトチーム、デザインチーム、マーケティングチーム）に、変化を推進するチャンピオンからなるエンパワーメントチームを任命してください。そのチャンピオンたちが共に変化を作り上げていくのです。私が Lunii にいた時に実践したのがこれです。私たちはチャンピオンを持っています。変化を築き、変化を可能にするのは非常に困難なため、リーダーシップを分散させることが重要です。 教訓 7：新興する AI パターン 最後の教訓は過去の物語ではなく、私の現在の仕事です。Bpifrance の Green IT ワーキンググループの一員として、持続可能性の観点から新興する AI パターンを検討しています。私が思うに、ガバナンスレベルでは誰も持続可能性について話していません。具体例を挙げましょう。欧州で AI 法が制定されていても、その法律は持続可能性の問題にほとんど触れていません。同時に、AI はあらゆる場所で加速しています。私たちはエージェンティック AI（自律型 AI）、つまり至る所に埋め込まれた AI について語っています。多くのモデルが誕生し、すぐに消滅する様子を目撃しており、そこには膨大なトレーニングコストが伴います。今日のことではありませんが、数ヶ月前から推論（inference）が新たなエネルギー課題となっています。すなわち、排出量という点では推論コストがトレーニングコストを上回っているのです。さらに、使用されるハードウェアについても言及する必要があります。ご存知ですか？GPU チップの寿命は約 2〜3 年しかありません。 幸運にも5年という期間があるかもしれません。しかし、誰もその点について話していません。誰もユーザーに、あるいは私たちに、今日 AI を至る所に導入することのコストがどれほどかを伝えていません。多くの国で新しいデータセンターの建設に対する禁止令が出されています。なぜなら、データセンターは地域の電力網にも負荷をかけているからです。これに対して何らかの対策を講じる必要があります。すべてが無料であるかのように思われていますが、実際にはそうではありません。価格設定がないということは抑制が効かないことを意味し、私たちの製品チームや技術チームは、ここで本当に AI を使う必要があるのか？AI の利用に環境テレメトリを組み込むにはどうすればよいのか？ユーザーに適切な選択を促すにはどうすればよいのか？といったことを一切考えずに AI ツールを開発しています。誰もそのような取り組みをしていません。私は今まさにそのための活動を行っています。 Bpifrance で私たちが行っていることのひとつは、AI リテラシーの普及です。私は PromptSage GPT というカスタム GPT の開発に関わっており、このツールを使ってプロンプトをより効果的に作成する方法や、持続可能なプロンプトと慣習を築く方法を学ぶことができます。ここで伝えたいのは、トークンの使用量（emission）は排出量に直結するため、利用の監視や制御を実現するための多くのツールが存在するということです。EcoLogits や LiteLLM、Langfuse といったツールを参照してください。これらのツールを使えば、AI の利用状況をモニタリングできます。 Key Takeaways この旅を始めたとき、私が知っていればよかったと願うことがたくさんありました。私たちが不安定化している惑星という新しいオペレーティングシステムの中で運営していることを知っていればよかったのです。技術が中心的な役割を果たしていることも認識していればよかったのです。ソフトウェアエンジニアや技術リーダーとして、私たちは地球温暖化を摂氏 1.5 度に抑えるために中心的な役割を果たしています。この講演から一つだけ覚えておいてほしいことは、もちろん多くのことを学ぶ必要がありますが、同時に多くのことを「学び直す」必要があり、新しい質問のセットを構築しなければならないということです。「なぜ」という問いが最も重要です。なぜこれを作っているのか？何を作っているのか？どこで、どのように、そしてどこで実行しているのか？このツールを誰のために作っているのか？充足感（sufficiency）のための直観を育むことが非常に重要です。 3 つのアドバイスを残します。 一つ目は、資源はどこにでも豊富にあるということです。これはツールの問題ではなく、空間と内省の問題です。まず好奇心を持ちましょう。グリーン IT は一人の快適な領域から出ることを要求するため、その外へ踏み出すために好奇心を持つことが必要です。二つ目は、私たちの影響を正直に評価し、長年転嫁してきたネガティブな側面（パーソナリティ）を自分たちのものとして引き受けることです。三つ目は、クラウドプロバイダー、SaaS、AI に対してより透明性を求めるために、集団的にこの勇気を持つ必要があるということです。グリーン IT の旅が幸せなものになりますように。 質疑応答 参加者 1: データ転送が排出量の大きな構成要素となる理由について、もう少し詳しく説明していただけませんか？ ルディ・アクエ氏：最大ではありません、第三位です。ハードウェア企業としては典型的なことで、生産が最大の寄与要因となります。なぜなら、私たちは各国からチップを調達し、子供向けの玩具を生産しているからです。第二位は流通、つまり物流です。これは通常の状況であり、このような構成は非常に一般的です。技術部門は二番目または三番目の位置にあります。私たちがスコープ 1（電力、オフィス電力）とスコープ 2 を測定・評価した結果、IT 側が全体の寄与を押し上げる主要な要因であることがわかりました。IT 側は従業員一人あたりの指標であり、ノートパソコン、携帯電話、サーバー、ネットワークなどが含まれます。これが私たちの炭素排出におけるグリッド部分に相当します。 参加者 2 氏：スライドの一つで不完全なデータについて言及されていました。測定の実践経験、その測定のスケールアップ、不完全なデータの扱い方、そして人々にそれを信じさせる方法についてお聞きしたいです。 Ludi Akue: 偽のデータや相対的なデータを扱うことに慣れる必要があると思います。なぜなら、まずは動き出す必要があるからです。私たちは約3年前にCarboというツールを使って始めました。Carboはフランス製のツールです。Carboではすべてのことを測定することはできません。例えば、アプリケーションがクラウド上で実行されている場合、そのアプリケーションの排出量を計算するには、クラウド事業者が提供する計算機に頼らなければなりません。例えば、Google Cloudには「地域ベースの計算機」と呼ばれるものがあり、これはあなたが利用している地域の実際の排出量に基づいています。一方、AWSは市場ベースの計算を採用しており、結果が不明確な場合があります。最も正確な数値を得ることはできません。その点を受け入れる必要があります。また、ツールによって数値が異なることもあります。先ほどCarboについてお話ししましたが、それは一例に過ぎません。 より大きな企業を見てみましょう。Bpifrance では私たちが 5,000 人以上います。私は 20 のアプリケーションを持っていますが、一部の組織では 400 のアプリケーションがあるかもしれません。それを測定するのは非常に困難です。クラウドもあればオンプレミスもあります。どうすればよいのでしょうか？データセンタープロバイダーに計算結果を提供してもらう必要があります。ウェブページのようにどのように測定できるでしょうか？相対的な数値を使う必要がありますが、それは問題ありません。なぜなら、方向性を感じることが重要だからです。より重要なのは、それを行うための方法を持つことです。現在も Bpifrance では良い方法を模索しています。これは継続的な作業であり、それで構いません。Green IT は簡単ではありません。私たちは学ぶ必要があります。3 年後にはツールの動向に変化が見られるでしょう。多くのツールがあります。私の講演には利用可能なツールに関する文書を補足します。状況は改善していますが、数値そのものを探さないでください。それは真の数値ではないからです。動き出すために、数値が示す方向性を感じ取ってください。 参加者 3: ビジネス側からどれだけの説得力が必要でしょうか？世界を救うためだと言っても、彼らは金銭的な側面についてより納得したいと思うはずです。 Ludi Akue: おっしゃる通り、それは単に世界を救うことだけではありません。私はレジリエンス（回復力）のためのものだと考えています。最初のメッセージを忘れないでください。私たちが不安定な世界で働いていることを認識し、自然災害がサプライチェーンの混乱を引き起こし、人命を脅かしているという事実を認めることが非常に重要だと考えます。企業に伝える際は、それが容易ではないことを理解してもらう必要があります。それに基づいてビジネスケースを構築し、グリーンウォッシュ（環境配慮の偽装）のためではなく、コミュニケーションのために外部への説明責任を探すためのビジネスケースも構築する必要があります。重いウェブページがビジネスやスケーリングをどのように遅らせているかを探り、事業の混乱を示すシグナルを見つけることが重要です。技術的負債は効率性の指標でもありますし、グリーン IT を実現するために技術的負債を活用することもできます。どこかに摩擦があるなら、その摩擦に注目してグリーン IT のケースを構築してください。あなたと共に推進役（チャンピオン）を持ちましょう。例えば、早期採用者たちに話を聞いてみてください。 参加者 4: 開発チームがグリーン IT の課題に取り組む時間を確保するために、どのようにお手伝いしていますか？スプリントバックログに専用の Jira チケットを作成したり、週次ミーティングで指標を探ったりするなどの取り組みはありますか？ Ludi Akue: それは異なります。実際、私はグリーン IT を試みました。チャンピオンたちはチームにユーザーストーリーを作成させ、グリーン IT に関するユーザーストーリーを策定しました。私は彼らに時間があるときにそのストーリーに取り組ませようとしたのですが、これは大きな誤りでした。そこで私は、彼らの作業時間の 20% をグリーン IT に充てるように決定しました。これは一つの選択肢ですが、もしこのオプションがない場合は、少なくとも各チームがスプリント（スクラムの期間）を持つ場合、そのスプリントの中で少なくとも一つはグリーン IT のユーザーストーリーに取り組むことを確実にしてください。ここで陥りやすい罠は、それをサイドクエスト（脇道）にしてしまうことです。私たちは新しい常態的な行動様式を築きたいのです。新しい常態とは、「グリーン IT 最適化に常に注意を払い、その意識をバックログに組み込むこと」です。チームの集まりを待つのではなく、グリーン IT の目標達成を祝うことも大切です。私が目指しているのは、数年後にはグリーン IT という側面について忘れ去られることです。それは単なる通常の業務の一部となるはずです。しかし、私たちはまだそこには到達していません。 参加者 5: あなたの質問（この旅路においてリーダーシップを惹きつけること）に基づいてお尋ねします。実際、私が知りたいのは、開発者をこの旅路に引き込み、惹きつけるためのアドバイスは何かということです。また、これらの上に規制を適用する方法はあるのでしょうか？ ルディ・アクエ：私が得ているチャンスは、若手開発者たちと接点を持つことです。若手開発者は世界を変えたいと考えています。他の開発者がそうではないと言っているわけではありませんが、若手開発者はその準備ができているし、変化への対応もできています。Lunii において非常に興味深いのは、グリーン IT についてお話ししましたが、グリーン IT は持続可能性運動全体の一部に過ぎないということです。グリーン IT は技術ですが、循環経済を考えると、これもまた持続可能性運動の一環です。若年層はそれに対応する準備ができています。彼らにはそのための方法やアプローチが必要であり、それに取り組む時間を確保する必要があります。まだその準備が整っていない人々、文化的に受け入れられていない人々にとっては、教育の問題となります。Lunii にはサステナビリティのリーダーがおり、彼女の目標は、すべての従業員に対して持続可能性について、パリ協定について、測定方法について研修を行うことでした。そして、「私たちは知らない」という事実を誰もが受け入れやすくすることです。私たちは推計しますが、真実は知りません。改善し続ける必要があり、真の答えはまだわからないのです。そのことを理解し、受け入れることが重要です。私は教育もその一部だと考えており、持続可能性活動に取り組む他のチームとの交流会や、BBI などの取り組みも含まれるでしょう。 規制は興味深いものです。なぜなら、リーダーシップの取り組みを基盤にできるからです。規制は既に存在しています。私が現在 fintech に携わっている中で最も制約となるのは、気候リスクの開示義務です。多くの報告が必要となりますが、これを Green IT への旅立ちのためのレバーとして活用できます。気候リスクには ESG が含まれ、これらの報告を行う必要があります。多くの場合、これらは包括的なものです。規制を活用しましょう。炭素排出量や持続可能性、グローバルな持続可能性、平等性などの報告を義務付けるような規制は、むしろ動きの感覚や変革の意識を育むために利用すべきです。私が現在、規制が役立っていないと感じるのは AI と持続可能性の分野においてであり、ここではそのようなガバナンスを構築する必要があります。 transcript を含む他のプレゼンテーションもご覧ください 録画日時: 2026 年 3 月 4 日

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