Big-O ソフトウェア炭素強度（SCI）の開示

① 機能単位（R）

診断判断 1 回＝意思決定エンジン（台湾実用新案 M683041）がラフ集合（Rough Set）による特徴縮約 1 回と多基準意思決定（MCDM）評価 1 回を完了すること。bigomorfi.tech のサイト診断レポートの順位付けと提案はここで生成されます。

② 算定境界

③ 算定式

SCI ＝ ((E × I) + M) ÷ R。台湾経済研究院（TIER）提供のワークシートでは次のように展開します：

E

ソフトウェア消費電力量（kWh）＝ 電力 W ÷ 1000 × 実行時間 TiR

I

電力の CO₂ 排出係数（kgCO₂e／kWh）

PUE

データセンターの電力使用効率。運用炭素に乗じる

M

内包炭素 ＝ TE ×（TiR ÷ EL）×（RR ÷ ToR）× Quantity

R

機能単位の数（測定した判断回数）

CPU%

本ソフトウェアが実際に使用した CPU 割合（アイドル分を控除）

④ パラメータと出典

⑤ 結果

同一の測定データを TIER ワークシートの 3 つの境界で併記します。当社サービスはクラウド仮想マシンで稼働するため、vCPU 境界を主結果とします。

主結果の内訳：運用炭素 0.003168 mg＋内包炭素 0.000464 mg

⑥ 測定期間と方法

2026-08-21、対象ホスト（AWS EC2 t3.xlarge、台北 ap-east-2）で TIER の GreenCalculatorJavaNoUI 1.0.4 により実測。ウォームアップ 200 回の後、各ラウンドで 60 秒のアイドル基準を測ってから 1,000 回の負荷を実行し、計 20 ラウンド。ワークシートは TIER の 2026-10-02 回答を受けて確定。

⑦ 不確実性と限界

• 20 ラウンド間の変動係数は約 10.2%（生測定ファイル）。個々の値はこの範囲で変動します。
• クラウド仮想マシンでは物理電力を直接測れないため、vCPU 電力は公開参照値を使用しています。
• PUE は AWS 全世界平均、排出係数は年平均であり、台北の施設実績値や時間変動は反映していません。
• 内包炭素 TE はツール／公開データセットの値で、事業者が本機について示した数値ではありません。
• 対象は意思決定エンジンのみです。サイト診断 1 回では外部 LLM を 1 回呼び出しますが、その排出は含みません。
• 3 つの境界の結果は約 19 倍異なります。他社と比較する際は境界とパラメータをご確認ください。

⑧ 実施済みの改善策

プラットフォームで稼働中、かつバージョン履歴で確認できる施策です。削減効果を保証するものではありません。

• 判断ステップは決定論的なラフ集合＋MCDM 計算（CPU レベル）で行い、順位付けに毎回 LLM 推論を使いません。
• 毎月の AI モデル・ライフサイクル点検（2026-10 開始）：OpenAI／Anthropic／Google の公式提供終了予定を照合し、終了予定モデルは 2026-10-02 に現行版へ切替。
• 画像生成は画質を段階化：高画質は利用者が明示的に選択した場合のみ（消費ポイント増）。旧モデル指定は低／中画質に対応。
• キャッシュで再計算を回避：同一 URL の診断結果は 14 日間再利用、AI 生成画像はプロンプトのハッシュでキャッシュ。
• バッチ AI 処理は実行ごとにコスト上限を設定し、上限到達で停止。
• 主要サービスは AWS 台北リージョン（ap-east-2）で稼働。

⑨ 開示の証跡（DSCS）

本ページの数値はすべて下記の開示 JSON に収録し、その SHA-256 ハッシュを表示しています。誰でも JSON をコピーして再計算し、事後に改変されていないことを確認できます。

{"schema":"bigo-sci-disclosure/v1","publisher":"Big-O Information Intelligence Corp. (大鷗摩飛智能有限公司)","method":"ISO/IEC 21031:2024 Software Carbon Intensity (SCI) — self-disclosure, not third-party verified","formula":"SCI = ((E x Quantity x I x PUE) + TE x (TiR/EL) x (RR/ToR) x Quantity) / R x CPU%","software":"EcoGEO Audit decision engine (Rough Set QuickReduct + MCDM, ROC patent M683041), core-algo service","functionalUnit":"1 diagnostic decision = 1 rough-set feature reduction + 1 MCDM evaluation","host":"AWS EC2 t3.xlarge (4 vCPU), ap-east-2 Taipei; CPU Intel Xeon Platinum 8259CL","measurement":{"date":"2026-08-21","tool":"GreenCalculatorJavaNoUI 1.0.4 (provided by Taiwan Institute of Economic Research)","rounds":20,"decisionsPerRound":1000,"totalDecisions":20000,"warmupDecisions":200,"idleBaselineSecondsPerRound":60,"uniqueResultHashes":20000,"loadSecondsTotal":498.7058,"roundToRoundCv":0.1021},"parameters":{"I_kgCO2e_per_kWh":0.466,"PUE":1.15,"EL_hours":35040,"TiR_hours":0.13852939,"softwareCpuShare":0.1016,"R":20000},"blocks":{"vCPU":{"W":2.1,"Quantity":4,"TE_kg":277,"RR":1,"ToR":48,"sci_mg":0.003631,"operational_mg":0.003168,"embodied_mg":0.000464},"cpu":{"W":136.67,"Quantity":1,"TE_kg":277,"RR":4,"ToR":48,"sci_mg":0.052007},"wholeMachine":{"W":182.23,"Quantity":1,"TE_kg":48,"RR":1,"ToR":1,"sci_mg":0.069688}},"primaryBlock":"vCPU","primaryResult_mgCO2e_per_decision":0.003631,"calculationVersion":"2026-10-02","excluded":["third-party LLM inference (runs in provider data centres)","front-end UI, database writes, email/notifications, PDF rendering","network transfer and end-user devices"]}

本バージョンはまだ OpenTimestamps に記録していません。確定後に記録し、DSCS 信用台帳で公開します。

改訂履歴

2026-09-29～09-30 版は筐体全体の境界・アイドル未控除で 0.078 mgCO₂e／回としていました。2026-10-02、TIER の回答（vCPU 数は 1 回のみ乗じる、CPU% はアイドル控除後のソフトウェア使用率 10.16%）に基づき本ページの値に修正しました。

このタブは、大鷗摩飛が自社プラットフォームのグリーンソフトウェアの取り組みについて行った自己評価と計画です。ISO 認証ではなく、第三者検証も受けておらず、炭素排出の測定値でもありません。当社が公開開示する SCI の数値は「SCI 開示（POC 検証範囲）」タブのものです。

① グリーンソフトウェア成熟度マトリクス（自己評価）

O’Reilly『Building Green Software』および Green Software Foundation の資料を参考に、4 つの観点 × 5 段階で自己評価しています。評価版：2026-05-24。各観点の実際の進捗は次回の自己評価で更新します。

② 具体的な取り組み

以下は取り組み内容の説明であり、炭素削減やコスト削減の効果を保証するものではありません。

• ✓ 実施済み主要サービスは主な利用者に近い AWS 台北リージョン（ap-east-2）で稼働。
• ✓ 実施済みページと静的リソースは Vercel のエッジキャッシュから配信し、キャッシュヒット時は EC2 ホストに戻らない。
• ✓ 実施済みNext.js のコード分割と tree shaking でフロントエンドのダウンロード量を縮小。
• ✓ 実施済みAI モデルをタスクで使い分け：簡単なタスクには小さなモデルを使い、常に大型モデルを使うことはしない。
• ✓ 実施済み動画はユーザーのリクエスト時にのみ生成し、事前生成はしない。
• ✓ 実施済みタイムスタンプ証跡は OpenTimestamps を採用し、Bitcoin ブロックへのアンカーを共有。独自チェーンは構築しない。
• ✓ 実施済みPM2 fork mode と自動 graceful restart でサーバーのメモリ使用量を管理。
• ✓ 実施済みPostgreSQL のインデックス最適化でクエリ時間を短縮。
• → 計画中大規模言語モデルの応答キャッシュを計画し、重複推論を減らす。
• → 計画中CDN エッジは東南アジア未対応のため、シンガポール拠点を検討予定。
• … 検討中カーボンアウェア・スケジューリングを検討：定期ジョブを電力の炭素強度が低い時間帯に移す。
• … 検討中クラウドおよび CDN 事業者の低炭素リージョンの選択肢を評価。

③ ロードマップ（計画）

以下は計画上の方向性であり、確約ではありません。時期と内容は状況により変更される場合があります。