GitHub、AIによる環境負荷に関する開発者の意識調査の結果と改善方法を発表

　GitHubは、イェール大学気候変動コミュニケーション・プログラム（YPCCC）と調査を実施し、「Software Developers on Climate Change, AI, and Sustainable Software」（気候変動、AI、持続可能なソフトウェアに関するソフトウェア開発者の見解）と題したレポートを公開した。

　本調査は、2026年6月30日～8月9日にかけて、米国のGitHubユーザー1039名を対象に行った。ソフトウェア開発者の気候変動に関する意識や、AIの環境への影響に関する見解について明らかにする目的で実施された。

　調査の結果、79％の回答者が地球温暖化を懸念しており、71％が、AIシステムのエネルギー・水の使用量、二酸化炭素の排出量といった、AIが与える環境への影響について懸念していると回答した。

　また、10人に8人がエネルギー効率の優れたコードを書くためのツールに関心があると回答したほか、ソフトウェアの環境負荷を軽減するためのベストプラクティスを求めていることが分かった。約75%が、ソフトウェアや開発プロセスの（環境への）影響を測定する方法が必要だと考えていた。

　GitHubは「マーケティング情報の受信に同意したGitHubユーザーから抽出されたものであり、すべての開発者やGitHubユーザーを代表するものではない」としながら「多くの開発者が、自身が構築・使用するシステムの環境への影響について考えていることを示している」と考察した。

　自由記述式のアンケート回答からは、不要なGitHub Actionsの実行箇所の特定や、エネルギー使用量や排出量を測定する信頼できる方法が求められていることがわかった。

　これに対してGitHubは、いくつかの方法を提案している。例えば、計算量が削減されれば、エネルギー消費量も削減できる。「コード（繰り返し計算、非効率なアルゴリズム、不要なメモリ割り当てなど）」「データ（過剰フェッチや無制限のクエリなど）」「ネットワークとI/O（重複したリクエストや過大なペイロードなど）」「フロントエンド（不要なレンダリングなど）」の4領域で測定できる無駄を探し、削減していくことを推奨した。

　4つの領域で改善点を探すにあたっては、「Daily Efficiency Improver workflow」を使うと、リポジトリ内のコード、データ、ネットワーク、I/O、フロントエンドのパフォーマンス全体にわたって改善可能なポイントをレビューできる。このワークフローはGitHub CLI を使用してリポジトリに追加できる。

　詳細はGitHubのブログから確認できるほか、調査レポートの全文はYPCCCのWebサイトから確認できる。