AI と持続可能性:AI ソリューションで進歩を促進する

AI を使用して環境への影響を軽減する

AI 搭載ソリューションを使用することで、リソースの枯渇や気温の変化など、持続可能性のさまざまな課題に対処する機会があります。AI のおかげで、モノのインターネット (IoT) やその他のインテリジェント テクノロジは、エネルギー効率、持続可能な農業、スマート シティなどの方法でプラスの影響を与える可能性を既に示しています。

^{AI と持続可能性:進歩を加速する 5 つの機会}

ここでは、AI ソリューションが持続可能性の取り組みを加速することで、より持続可能な世界の構築にどのように役立っているかについて、いくつかの例を示します:


1. 複雑な持続可能性データの測定、記録、報告: 現在、私たちはこれまで以上に多くのデータを収集する体制が整えられています。しかし、膨大な量の情報を正確に測定、記録、解釈することは非常に困難な場合があります。AI を使用すると、この複雑で多層的なデータを収集し、明確で実用的な分析情報に変換できます。これらの分析情報は、現在の影響を理解し、持続可能性の目標を設定し、意味のある変更を行うために使用できます。

AI は、さまざまな複雑なデータセットを集計して分析するために組織によって既に使用されています。そのようなデータセットには、二酸化炭素排出量、エネルギーと水の使用状況、IT 基盤、製品ライフサイクル、運用プロセス、サプライ チェーンの環境フットプリントに関するデータなどがあります。

2. エネルギー効率の向上: 再生可能エネルギーの支持者は、これらの代替エネルギー源が、より持続可能な未来を構築するための鍵であると言います。 再生可能エネルギーとは、継続的に補充または複製できる自然エネルギー源または生産プロセスを指します。これには、風力エネルギー、太陽エネルギー、水力発電、地熱エネルギーなどがあります。

エネルギー会社は、再生可能エネルギー源の需要と供給をインテリジェントに一致させるために AI ソリューションとデータを既に活用しています。さらに、AI やデジタル ツインなどの高度なテクノロジにより、企業は負荷分散を改善し、分散型エネルギー資源を統合し、デバイスを制御し、エネルギー使用を最適化するためにオペレーションを自動化できます。

3. 運用効率とコスト効率を高める: 自動化を利用するソリューションが、会社が環境への影響を記録、報告、および削減するのに役立つだけでなく、AI によって生成された分析情報も、効率を高めてコストを削減するのに役立ちます。現在、AI は高度な分析を実行し、詳細で実用的な分析情報を生成するために使用されています。この貴重なデータを活用することで、進歩を加速し、カーボン フットプリントを縮小し、AI を使用した持続可能な未来の基盤を構築できます。 

さらに、異常検出機能が使用可能になり始めました。これらの機能は統合された対話型の AI モデルを使用して、アクティビティ データと計算された排出量の傾向と相関関係を特定するのに役立ちます。

4. 建物、キャンパス、都市の最適化: より持続可能な建物とスマート プレイスの導入は、環境への影響を軽減するための効果的なソリューションです。店舗、スタジアム、オフィス複合施設などの建物の二酸化炭素、水、廃棄物を監視および管理するためのデータ主導テクノロジを活用することで、会社の効率性の向上、運用コストの削減、環境への影響の削減を促進できます。

リーダーや開発者はモノのインターネット (IoT) の使用に AI を組み合わせることで、建物、キャンパス、都市が資源を消費する方法を最適化して効率を向上させ、組織、消費者、地球に貢献できます。 

5. ESG の進歩を強化する: ESG は、組織がより持続可能な環境を目指す際に従う一連の標準です。また、投資者が会社に投資するかどうかを判断する際に評価される基準になりつつあります。現代の組織が ESG に取り組む際のアプローチはこれまで以上に重要になっています。これは、環境と社会的責任が、規制機関だけでなくコミュニティ、顧客、地方自治体、サプライヤーなどの幅広い関係者にとって主要な焦点となっているためです。

責任ある AI を活用することで、ESG の 3 つの問題すべてに対処できます。AI 搭載ソリューションは、環境への影響の測定と削減に使用されているだけでなく、インクルージョン、公平性、健康、福祉の促進にも使用されています。AI 対応の診断ツールは、採用候補者を客観的にスクリーニングし、より多様でインクルーシブな人員の確保に使用されています。ヘルスケア企業では AI を使用して、必要なコミュニティの医療へのアクセスを改善しています。さらに、AI ツールはタスクの自動化と膨大な量のデータの迅速な分析により、透明性、規制コンプライアンス、企業ガバナンスの向上に使用されています。