GCRI · 人工知能と自律システム
計算資源とエネルギー
Training and running AI requires specialised chips, data centres, electricity, cooling water and network capacity. Demand is growing quickly and concentrating in particular places, with effects on power grids, water resources and emissions. This page sets out how AI compute uses energy and water, how those uses are measured, and what evidence serves the grid operators, planners and policymakers who must accommodate them.
作業の進め方。
モデル・レジストリ
Compute and energy · Model registry · Release gate
モデル
| M-904 triage assistant | 公共サービス | 高 | 19 of 24 suites | 阻害中 |
| M-890 flood nowcast | 科学 | 中 | 10 of 12 | 公開済み |
| M-955 document search | 内部 | 低 | 8 のうち 7 | 公開済み |
| M-242 agent planner | エージェント型 | 高 | 13 of 16 | 評価中 |
モデルカード
- 想定用途
- トリアージ支援、判断は人が行う
- 対象外
- 適格性の決定
- 既知の限界
- まれな事例での精度が低い
- オーナー
- モデルの所有者
インシデントログ
- D-28INC要約に実在しない引用が含まれる
- D-6MIT検索拡張による根拠づけを追加
- D-4INCアップロードされたファイルによるプロンプトインジェクション
- D-1MITツール権限を縮小
Evaluation scores
vs release threshold
図Model registry: example names and illustrative values, not a record or a live system.
Compute and energy: how the risk develops.
Compute concentration, efficiency and demand. The dossier below sets out how the risk develops, what is measured, where the data come from, how it is modelled and who decides.
Training and inference both use energy
Training a large model uses a large amount of electricity once; inference uses less per query but runs continuously at scale, and can dominate over a model’s life.
Data centres strain local grids
Large data centres need connections comparable to industrial plants. Clusters in one region can outpace grid and generation build-out.
Cooling uses water
Evaporative cooling and electricity generation consume water. Where water is scarce, data centre siting competes with other uses.
Efficiency and demand move together
Hardware and software efficiency improve quickly, but lower costs can raise total use. Net energy demand depends on both.
Energy now in East Asia.
Night lights, population density and land cover over East Asia, from NASA GIBS. Each layer carries its own date.
インタラクティブマップにはJavaScriptが必要です。レイヤー一覧と出典は以下にあります。
レイヤー 3
このページの現在のエネルギー
このレイヤーについて
- エビデンス
- 観測
- 出典
- VIIRS Black Marble(VNP46A2)(NASA LAADS DAAC)
- 提供者
- NASA LAADS DAAC
- ライセンス
- NASA オープンデータ
- 年次
- 日次、衛星放射輝度、月光と大気の補正済み
- ビルド時点で最新
- 2026-10-12
- 解決
- 約 500 m メッシュ
- 不確実性
- 表示日の夜間放射輝度の衛星観測値で、灯りは電力使用と停電の代理指標であり、供給やアクセスの測定値ではありません。
- 到達経路
- gibs.earthdata.nasa.gov(ライブ地図を許可した後にのみ)
このレイヤーについて
- エビデンス
- 推定
- 出典
- 世界人口グリッド v4.11(NASA SEDAC(CIESIN、コロンビア大学))
- 提供者
- NASA SEDAC(CIESIN、コロンビア大学)
- ライセンス
- CC BY 4.0
- 年次
- null。国勢調査に基づく推計値、静的(2020 年)
- 解決
- 約 1 km メッシュ
- 不確実性
- 2020 年の 1 平方キロメートル当たりの人口の国勢調査に基づく推定値で、エクスポージャーの文脈として示します。いずれかのハザードの影響を受けた人数ではありません。
- 到達経路
- gibs.earthdata.nasa.gov(ライブ地図を許可した後にのみ)
このレイヤーについて
- エビデンス
- モデル化(GIBS が公開する最新の月)
- 出典
- MERRA-2(NASA GMAO / GES DISC)
- 提供者
- NASA GMAO / GES DISC
- ライセンス
- NASA オープンデータ
- 年次
- 月次、再解析モデル、GIBS が公開する最新の月
- ビルド時点で最新
- 2026-07-01
- 解決
- 約 2 km メッシュ
- 不確実性
- 再解析モデルによる、陸域に入射する月平均日射量の推定値で、太陽光資源の指標です。個別地点の発電量評価ではありません。
- 到達経路
- gibs.earthdata.nasa.gov(ライブ地図を許可した後にのみ)
このレイヤーについて
- エビデンス
- 観測
- 出典
- VIIRS NOAA-20 補正反射率(NASA LANCE)
- 提供者
- NASA LANCE
- ライセンス
- NASA オープンデータ
- 年次
- 日次、衛星画像
- ビルド時点で最新
- 2026-10-14
- 解決
- 約 250 m メッシュ
- 不確実性
- 衛星画像です。衛星またはモデルのラスターを、提供者が公開したままの形で示します。雲、観測幅の隙間、取得誤差により欠測やノイズが生じるため、値は指標であり、ある場所での測定値ではありません。
- 到達経路
- gibs.earthdata.nasa.gov(ライブ地図を許可した後にのみ)
このレイヤーについて
- エビデンス
- モデル化(GIBS が公開する最新年)
- 出典
- MODIS Terra and Aqua 土地被覆(MCD12Q1)(NASA LP DAAC)
- 提供者
- NASA LP DAAC
- ライセンス
- NASA オープンデータ
- 年次
- 年次、衛星分類、GIBS が公開する最新年
- ビルド時点で最新
- 2024-01-01
- 解決
- 約 500 m メッシュ
- 不確実性
- 表示年の衛星土地被覆区分で、耕作地を含みます。既知の誤差を伴う分類であり、農地台帳ではありません。
- 到達経路
- gibs.earthdata.nasa.gov(ライブ地図を許可した後にのみ)
このレイヤーについて
- エビデンス
- 観測(雲により欠測あり)
- 出典
- VIIRS NOAA-20(NASA LANCE)
- 提供者
- NASA LANCE
- ライセンス
- NASA オープンデータ
- 年次
- 日次、衛星による取得、雲により欠測あり
- ビルド時点で最新
- 2026-10-14
- 解決
- 約 1 km メッシュ
- 不確実性
- 表示日の地表面温度の衛星観測値で、冷房需要の指標です。気温でも熱波警報でもありません。
- 到達経路
- gibs.earthdata.nasa.gov(ライブ地図を許可した後にのみ)
キーボード(地図にフォーカスがある場合)
Ctrlまたは⌘を押しながらスクロールしてズーム
最新の利用可能データ
NASA GIBS / EOSDIS · ASTER GDEM(METI、NASA)· Blue Marble(NASA)· © OpenStreetMap 貢献者(ODbL)· Natural Earth
最新のNASA画像を読み込んでいます。
ドラッグで移動。Ctrlまたは⌘を押しながらスクロール、ピンチ、またはボタンでズーム。ポインター下の値はホバーで表示。リセットで地域表示に戻ります。
Energy now, framed on East Asia.NASA が公開するままの衛星およびモデルのプロダクトで、それぞれに固有の日付があります。指標であり、特定の場所の評価ではありません。
データ:NASA GIBS・ASTER GDEM・Blue Marble・ © OpenStreetMap 寄稿者 ・Natural Earth・NASA EONET・NASA/NOAA VIIRS・NASA JPL OPERA DIST-ALERT情報源とライセンス
- We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS). Colours redrawn from the published colour map; values averaged into hexagonal cells where shown (modified). NASA オープンデータ
- We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS). Colours redrawn from the published colour map; values averaged into hexagonal cells where shown (modified). NASA オープンデータ
- VIIRS Black Marble 夜間光、NASA ゴダード宇宙飛行センター。NASA レベル1・大気アーカイブ配布システム(LAADS DAAC)が配布、画像は NASA GIBS 経由。色は公開カラーマップから再描画し、表示箇所では値を六角形セルに平均化しています(改変)。 NASA オープンデータ
- Center for International Earth Science Information Network (CIESIN), Columbia University. 2018. Gridded Population of the World, Version 4 (GPWv4): Population Density, Revision 11. NASA Socioeconomic Data and Applications Center (SEDAC). CC BY 4.0 でライセンス。色は公開カラーマップから再描画し、表示箇所では値を六角形セルに平均化しています(改変)。 doi:10.7927/H49C6VHW. CC BY 4.0
- MERRA-2 再解析、NASA 全球モデリング・同化オフィス。NASA GES DISC が配布、画像は NASA GIBS 経由。色は公開カラーマップから再描画し、表示箇所では値を六角形セルに平均化しています(改変)。 NASA オープンデータ
- VIIRS 準リアルタイム・プロダクト(洪水、地表面温度、積雪被覆、補正反射率)、NASA LANCE。画像は NASA GIBS 経由。色は公開カラーマップから再描画し、表示箇所では値を六角形セルに平均化しています(改変)。 NASA オープンデータ
- MODIS 陸域プロダクト(植生指数、総一次生産、土地被覆)、NASA LP DAAC と LANCE。画像は NASA GIBS 経由。色は公開カラーマップから再描画し、表示箇所では値を六角形セルに平均化しています(改変)。 NASA オープンデータ
- ASTER GDEM は METI と NASA のプロダクトです(ASTER Global Digital Elevation Model V003、NASA LP DAAC)。画像は NASA GIBS 経由。色は公開カラーマップから再描画し、表示箇所では値を六角形セルに平均化しています(改変)。引用:NASA/METI/AIST/Japan Spacesystems and U.S./Japan ASTER Science Team (2019). ASTER Global Digital Elevation Model V003. doi:10.5067/ASTER/ASTGTM.003. NASA オープンデータ
- Natural Earthを使用して作成。無料のベクターおよびラスター地図データ @ naturalearthdata.com。 パブリックドメイン
- © OpenStreetMap 貢献者(ODbL)、NASA GIBS 経由(海岸線、境界、道路、地名)。色は公開カラーマップから再描画し、表示箇所では値を六角形セルに平均化しています(改変)。 ODbL
- Blue Marble、NASA Earth Observatory。画像は NASA GIBS 経由。色は公開カラーマップから再描画し、表示箇所では値を六角形セルに平均化しています(改変)。 NASA オープンデータ
- 地球儀と平面地図の背景情報:NASA GIBS参照レイヤーによる海岸線、境界、道路、地名(OpenStreetMapデータ、ODbL、© OpenStreetMap contributors)。オプションのベースとしてBlue Marble画像。ASTER GDEM標高カラー指数による3D地形と標高の読み取り(5 mから200 mの階級、判読しやすいよう誇張)。境界は公表されたとおりに描画しており、いかなる領域に関する立場を示すものでもありません。
- ライブイベント:NASA Earth Observatory Natural Event Tracker(EONET)。イベントは参考情報であり、元の出典へのリンクを保持しています。
- Observed (EO): NASA/NOAA VIIRS (Suomi NPP). We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS).
- Observed (EO): NASA JPL OPERA DIST-ALERT (contains modified Copernicus Sentinel data 2026). We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS).
- NASA GIBS: We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS).
- 過去1年の日別気温(ERA5、Open-Meteo 経由):改変した Copernicus 気候変動サービスの 2026 年の情報を含みます。
- 過去1年の日別気温と日照(NASA POWER):これらのデータは、NASA 地球科学・応用科学プログラムの資金による NASA ラングレー研究センター(LaRC)の POWER プロジェクトから取得しました。
- Open-Meteo.com の気象データ (https://open-meteo.com/), ライセンスは CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).
- オプションのレイヤー(レイヤー一覧の10の出典:ライブ、予報、観測、背景情報)は、表示時に提供者のクレジットを地図上とここに示します。予報はモデルの出力であり、派生指数は推計値です。
レイヤーと日付
- 夜間光(日次):VIIRS Black Marble(VNP46A2)、NASA LAADS DAAC · 2026 年 10 月 12 日
- 人口密度、2020年:人口:CIESIN, Columbia University, Gridded Population of the World v4.11 (2018), NASA SEDAC, CC BY 4.0 · 静的
- 陸域の地表入射日射量、月平均:MERRA-2、NASA GMAO / GES DISC · 2026年7月
- トゥルーカラー:VIIRS NOAA-20 補正反射率、NASA LANCE・ 2026年10月13日
- 土地被覆タイプ(IGBP)、年次:MODIS Terra and Aqua 土地被覆(MCD12Q1)、NASA LP DAAC・ 2024
- 日中の地表面温度:VIIRS NOAA-20、NASA LANCE · 2026年10月13日
AI compute couples to energy and water.
Compute and energy analyses are designed for the フォーサイト展望シリーズ. The IEA’s Energy and AI report (2025) gives scenario ranges for data-centre electricity demand.
- Measured energy and water use of computing facilities.
- Grid connection studies.
相互依存するネットワークを通る連鎖。
A ハザードの影響範囲 takes out co-located assets in every layer; fragmentation, dependency between layers and overload of the survivors then spread the failure. The 3D view separates the layers by depth. Teaching model with stated illustrative values, not a prediction. The map on this page shows East Asia; the model itself is not tied to a place.
管理策
- レイヤーごとの資産
- 18
- ハザードの影響範囲
- 面積の 8%
- 別のレイヤーに依存する資産
- 60%
- 予備容量(許容度)
- 30%
読み取り値
- ハザードを受けた資産
- 6%
- 稼働を続ける資産
- 20%
- 初期被害の増幅
- 14.3 times
- 決着までのステップ数
- 4
数値、手法、出典
| ステップ | 稼働中のデータセンター(%) | 稼働中のネットワーク(%) | 稼働中の電力(%) |
|---|---|---|---|
| 0 | 89 | 94 | 100 |
| 1 | 44 | 44 | 100 |
| 2 | 6 | 22 | 78 |
| 3 | 6 | 22 | 39 |
| 4 | 6 | 22 | 33 |
手法
- 相互依存ネットワーク Buldyrev ほか(2010)、Catastrophic cascade of failures in interdependent networks、Nature 464
- 過負荷カスケード Motter and Lai (2002), Physical Review E 66
- 媒介負荷 Brandes (2001), Journal of Mathematical Sociology 25
- 多層ネットワーク Kivela and others (2014), Journal of Complex Networks 2
- インフラの相互依存 Rinaldi, Peerenboom and Kelly (2001), IEEE Control Systems 21(6)
- 不確実性ファン(パラメータ・モンテカルロ) Spiegelhalter, Pearson and Short (2011)、Visualising uncertainty about the future、Science 333
- 一因子ずつの感度分析(トルネード図) Saltelli and others (2008), Global Sensitivity Analysis: The Primer, Wiley
データ
The model runs on the teaching values set by the controls. To calibrate it for a place, read it against these admitted layers and series, which this page’s map can draw:
- 主要道路 Natural Earth
- 鉄道 Natural Earth
- 港湾 Natural Earth
- 空港 Natural Earth
- 都市域 Natural Earth
- 今夜の夜間光と停電(VIIRS 昼夜バンド) NASA/NOAA VIIRS(Suomi NPP)· 登録 nasa.gibs.context-live-layers
- 自然現象(NASA EONET) NASA EONET · 登録 nasa.eonet.events
6 本の柱を通じて、Nexus Consortium が主導
何を、どの程度うまく測定しているか。
各指標には、その単位、更新頻度、背後にある出典の種類、値が持つことになるエビデンスのラベルが付いています。値は表示しません:プログラムが自らの権限のもとで値を提供します。
| 指標 | 単位 | 周期 | 出典の種類 | ラベル |
|---|---|---|---|---|
| Data centre electricity consumption | terawatt hours per year | 年次 | Energy agency estimates | 推定 |
| 電力使用効率 | ratio of facility to IT energy | 年次 | Operator disclosures | 申告済み |
| Water usage effectiveness | litres per kilowatt hour | 年次 | Operator disclosures | 申告済み |
| Grid connection requests from data centres | megawatts requested | 四半期ごと | Grid operator queues | 公表統計 |
| Training compute of notable models | floating point operations | per model | Compiled model databases | 推定 |
| Energy per inference | watt hours per query | per measurement | Measurement studies | 推定 |
Model compute and energy as a system. Run the cascade.
Assembled from the Nexus Standards area profile AI・自律システムのリスクの標準: the hazards it names, the システム and sectors that carry the loss, the controls that dampen it and the data that observe it. Choose the components, pick an initiating hazard and step through the cascade. The Map view places the run on an example geography with open data. Every coupling weight is a stated assumption you can change. A teaching model, not a forecast, an assessment or a certification. To model a place of your own choosing, open the full System Builder.
ハザード
- ダム決壊
- Sea-ice loss
- Coastal erosion (下流で誘発)
- 河川洪水(下流で誘発)
- Flash flood (set off downstream)
- 大規模な避難(下流で誘発)
- Biodiversity loss (set off downstream)
- 広域停電(下流で誘発)
- 給水不足(下流で誘発)
- Arctic winter sea-ice collapse (set off downstream)
- Polar vortex disruption (set off downstream)
システムと連成
- AI・自律システムのリスクの標準
- サイバーおよびデジタルリスクの標準 共通の要因
- 情報の完全性と信頼 カスケード
- フロンティア技術のリスク標準 フィードバック
- 金融安定とプルーデンス・リスク 共通の要因
管理策
NS-0憲章と原則NS-10方針と条項(機械可読な義務:定義、拘束、評価、執行)NS-11検証とモニタリング(エビデンス、証明、ゼロトラストの適合性観測)NS-12ソフトウェア、モデル、AI/ML の成果物(サプライチェーン、モデルカード、データセットシート)NRS-H100ハザード・ファミリー:ロボティクス、自律性、自律型兵器(NHS-1 tech.autonomy-weapons)NRS-H53ハザード・ファミリー:サイバーフィジカルな途絶(NHS-1 cyber.cyber-physical)NRS-H61ハザード・ファミリー:連鎖的な機能不全(NHS-1 sys.cascade)NRS-H113ハザード・ファミリー:金融システムの脆弱性(NHS-1 soc.financial-system)NRS-A8AI 対応のリスクデータとモデルのパッケージングNRS-H54ハザード・ファミリー:信号とプラットフォームの途絶(NHS-1 cyber.platform)
観測
- OSV open source vulnerability database (listed for reference)
- Our World in Data datasets (listed for reference)
- Research and development expenditure as a proportion of GDP
例示の地理
- North America: 243 hexagonal cells
- 今夜の夜間光と停電(VIIRS Day/Night Band)、NASA GIBS
- 雲を透過した地表水、30 m(OPERA DSWx-S1 レーダー)、NASA GIBS
- 直近 30 分間の降雨強度(IMERG)、NASA GIBS
- Vegetation disturbance alerts, 30 m (OPERA DIST-ALERT), NASA GIBS
エビデンスの出所。
名前の明示された公開データセットと機関の記録。それぞれにライセンス区分があります。合意に基づく出典は、その条件のもとでのみ使用し、再公開することはありません。
| 出典 | 提供するもの | ライセンス区分 |
|---|---|---|
| IEA Energy and AI analysis and data centre electricity estimates | Global and regional data centre electricity demand | Licence per product (to check) |
| Epoch AI data on notable models and compute | Training compute and hardware trends | オープン、CC BY 4.0 |
| TOP500 and Green500 lists | Performance and energy efficiency of supercomputers | Public, TOP500 terms |
| Grid operator interconnection queues and planning reports | Requested connections and load forecasts | Public records, terms per operator |
| Operator sustainability reports | Energy, water and emissions disclosures | Public documents, terms per operator |
The sector signature of compute and energy.
The sectors compute and energy touches and how strongly they depend on each other: what a study has to observe and model together.
署名
エネルギーとそのパートナー
エネルギーは、インフラに交通と通信の電力(0.8)、水に揚水と浄水(0.5)、食料に肥料、機械、コールドチェーン(0.5)を供給します。
W · E · I · F · H · B
- セクター
- 4 全 6
- 関係
- 6 全 15
- 結合
- 0.46 全体に占める割合
作用している最も強い関係
- Energy → Infrastructure ・交通と通信のための電力0.8
- Water → Energy ・冷却水と水力発電0.6
- Water → Food ・灌漑0.8
- Infrastructure → Water ・パイプ、ダム、処理施設0.6
誰が決め、エビデンスが何に役立つか。
人工知能と自律 システム prepares evidence. The decisions below are taken by the authorities named, under their own rules, and never by the platform.
| 誰が決定するか | 質問 | このページが提供するエビデンス |
|---|---|---|
| Grid operators and energy regulators | How to plan generation and connections for data centre load | Load analyses; connection queues |
| Water authorities and planners | Where data centre water use is acceptable | Water footprint evidence |
| Organisations deploying AI | How to reduce the footprint of their AI use | Estimation methods; efficiency evidence |
このトピックが生み出す成果物
- Energy and water footprint estimation methods for AI workloads
- Regional data centre load analyses
- Efficiency trend summaries
- Evidence notes for grid and water planning
How compute and energy is modelled, measured and tested.
モデル、その仮定、データ、不確実性を、科学者やエンジニアが確認する形で示します。構造は公表された手法に従っています。描かれた値は例示であり、知見ではありません。
システム・モデル
The couplings between the systems in compute and energy: signs of influence, a reinforcing and a balancing loop, and cross-links where stress jumps.
What researchers ask about compute.
- How concentrated are chip manufacturing, cloud capacity and frontier model training, and what follows from that?
- How much energy and water do training and inference use, and how is that changing?
- How much do efficiency gains offset growth in demand?
- Who has access to compute for research and public-interest uses?
Concentration, efficiency and demand.
Advanced chip fabrication is concentrated in very few facilities, and a small number of cloud providers supply much of the compute for AI. That concentration creates shared exposure to disruption, from natural hazards to export controls, and shapes who can build large models.
Hardware and algorithms become more efficient over time, but cheaper computation tends to increase total use, an effect known as the rebound or Jevons effect. Data centres draw large, steady electricity loads that can strain local grids and, where they use evaporative cooling, water supplies. Inference, the everyday use of models, can come to outweigh training in total energy use.
Measuring compute and its footprint.
- 01
Energy accounting
Estimating energy per training run and per query, using 高性能・クラウド・エッジ・コンピューティング. Providers disclose little, so estimates carry wide uncertainty.
- 02
Supply-chain mapping
Tracing chips, materials and facilities to identify concentration and single points of failure.
- 03
シナリオ分析
Projecting demand under different assumptions about efficiency and adoption, with 確率と統計. Projections are scenarios, not forecasts.
- 04
Access studies
Assessing which researchers and institutions can obtain compute, and on what terms.
Where this page’s references lead.
このページの読解の基準となる機関と文書。状態と版は変わります。各リンクは発行機関へ移動します。
質問と回答。
How much energy does AI use?
What is power usage effectiveness?
Why does AI use water?
Will efficiency gains reduce AI’s energy use?
Why does water matter for data centres?
Does the platform allocate compute?
Can energy figures be trusted?
このページからエビデンスを提供する。
報告書 is the Consortium’s quarterly publication. What you know about this subject can become evidence, a case or a correction in the next edition, credited to you and published under CC BY 4.0 where it is your own work.
- メールゲートウェイ GW-GCRIこのページから送信するエビデンス、訂正、事例、手法、レビュー、翻訳、プロファイルへの入力。このページのタグが付いて届くため、担当の編集者が受け取ります。
- Zenodoオープンな寄託寄託してコミュニティに提出するORCID iD を使って Zenodo に自分の記録を公開し、そこから Reports コミュニティに提出してください。キュレーターが審査し、DOI は引き続きあなたのものです。
- 報告書GCRI貢献のすべての方法を見る貢献の種類、それぞれの審査方法、受け取るクレジット、ライセンス、決して受け付けないもの。
個人データ、重要インフラの機微な詳細、共有する権利のないものは決して送らないでください。寄稿は利用前にレビューされます。送付によって著作者としての権利や編集上の権利が生じることはなく、スポンサーシップで調査結果を買うことは決してできません。
手法、データセット、または問いを持ち込んでください。
情報提供と問い合わせは本日から受け付けています。問い合わせには参照番号が付き、次の手順が示されます。申請、支払い、計算資源の割り当て、登録は、担当チーム、規約、審査体制が整ってから開始します。
法的文書。
このサイトの地図、データ、図表は、背景と一般的な情報として示すものです。助言、予報、警報ではありません。情報の限界は免責事項とデータに関する注意事項に記載しています。