気候変動の緩和と管理に役立つ人工知能の力

毎日、組織内の私たち全員が、持続可能性を高めるか低下させるかのような意思決定を、場合によっては数百件も下しています。どのサプライヤーを選択すればよいでしょうか?当社の製品は緑色のガラスでできていますか?それとも透明なガラスでできていますか?会議をロンドンで開催するべきですか、それともニューヨークで開催するべきですか?

AI は、組織が財務パフォーマンスの最適化、プロセスの改善、顧客のニーズへの対応などを行うための意思決定を改善するのと同様に、気候変動目標の達成を支援する上でも重要になります。実際、AI は排出量と気候への影響に関する大規模で複雑なデータセットを収集、完成、解釈できるため、気候関連のあらゆる問題の管理を支援するために不可欠です。

BCG (ボストン コンサルティング グループ) が AI と気候変動に関する世界のリーダー 1,000 人を対象に行った最近の調査では、AI の可能性とそれを妨げる障害について詳しく知ることができます。この調査では、回答者の 87% が、高度な分析と人工知能 (略して「AI」) が今日の気候変動との戦いにおいて有用なツールであると信じているが、自身の気候変動への取り組みに何らかの意見を持っていると回答したのは 43% のみであることがわかりました。人工知能を活用すること。

BCG 調査の回答者の約 87% が、AI が気候変動と戦う上で有用なツールであると回答しました。

彼らは、人工知能の最大の商業的価値は排出量の削減と測定にあると信じています。実際、世界のリーダーは、目標を達成するためにさまざまな方法で人工知能を使用できます:

緩和。 AI は、マクロレベルとミクロレベルで排出量を測定し、その影響を軽減し、大気から既存の排出量を除去するのに役立ちます。私たちの研究では、AI が温室効果ガス排出量を組織の二酸化炭素排出量の 5% ～ 10% に相当し、世界的に規模を拡大した場合は 2.6 ～ 5.3 ギガトンの CO2 に相当する削減に貢献できることがわかりました。

すでにこのような取り組みを行っているテクノロジーの興味深い例がいくつかあります。アル・ゴア氏が支援するコンソーシアムである Climate TRACE (リアルタイム大気炭素排出量追跡) は、衛星画像と人工知能を使用して排出量を測定しています。 Blue Sky Analytics は Climate TRACE のメンバーであり、火災による排出量の推定を専門としています。パチャマは衛星画像と人工知能を使用して、森林に長期にわたって蓄積される炭素を測定および監視し、高品質の炭素クレジットを特定します。

BCG の CO2 AI プラットフォームは、組織が大規模に排出量を測定、シミュレーション、追跡、最適化するのに役立ちます。このすぐに導入できるソフトウェアは、石油とガス、バイオ医薬品、自動車、消費財など、あらゆる業界で使用できます。企業自身の活動によって直接生成される排出量（スコープ1および2）を正確に測定するだけでなく、企業のバリューチェーン全体によって生成される、測定が困難な間接排出量（スコープ3）も定量化します。

適応性と回復力。 AI は、海面上昇などの局地的な現象の長期予測を改善したり、ハリケーンや干ばつなどの極端な現象に対する早期警報システムをアップグレードしたりすることによって、気候関連の災害を予測するのにも適しています。人工知能と高度な分析が地域社会の気候変動への適応にどのように役立つかを示す一例は、東南アジアのプロジェクトです。衛星データと高度な洪水モデリングを組み合わせることで、チームは洪水に対して最も脆弱な病院や湿地などの重要なインフラを特定し、戦略的に配置された人工障壁が最も大きな影響を与える可能性がある場所を理解することができました。

AI は、脆弱性と暴露の管理、現在の危機の監視、インフラの強化 (スマート灌漑など)、大規模な移住パターンの予測による個体群の保護、生物多様性の種の特定とカウントによる保護にも役立ちます。

研究、財務、教育。 AI は、変化の規模を理解し、政策決定に情報を提供するための気候研究とモデリングをサポートするツールにもなり得ます。炭素価格を予測することで、気候変動ファイナンスにおいて重要な役割を果たすことができます。 AI は、二酸化炭素排出量を推定したり、気候に優しい購入を推奨したりするパーソナライズされたツールを通じて、国民の教育に役立ち、行動に影響を与えることができます。こうした AI 主導の基盤への投資が、緩和、適応、回復力の取り組みを成功させる鍵となります。

人工知能への障壁を克服する

この戦いで AI が変化をもたらす強力な機会はたくさんありますが、組織が AI をさらに活用することを妨げているのは何でしょうか? AI ソリューションはすでに十分に確立されており、一部の分野では広く使用できる準備が整っていますが、既存のソリューションのほとんどは断片化されており、アクセスできない可能性があり、拡張するためのリソースが不足しています。調査回答者のうち、78% が障壁の原因は AI の専門知識が不十分であるためであると回答し、77% が利用可能性が限られていると報告し、67% が AI 関連のデータと分析に対する自信の欠如を報告しました。

BCG 調査の回答者の約 78% は、適切な AI の専門知識とリソースにアクセスできないと回答しました。出典: The Boston Consulting Group

人工知能は万能薬ではなく、この世界的な課題に対処するために使用すべき多くのツールの 1 つです。しかし、無駄な時間がなくなるので、よりスマートで、よりデータ主導型の、より高速な道を歩むのに役立ちます。

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