なぜサステナビリティーのための AI なのか

IT がデジタル変革の柱となっているように、技術者も同様に、サステナブルの変革における重要なリーダーとなるでしょう。

組織は、IT 担当者と 人工知能 (AI) ソリューションが、2 つの重要な成果を達成することを期待しています。

• テクノロジー・ゼロ を達成する、つまり既存のプロセスにおける無駄や非効率性を低減するために業務を最適化して、組織の IT 機能のカーボン・フットプリントを削減すること。
• テクノロジーをポジティブに活用する、つまり、組織全体がネットゼロ目標を達成し、テクノロジーを活用して、新たな価値と差別化を促進し、総合的にポジティブな影響をもたらすこと。

サステナビリティーに向けた組織の進捗状況を測定

環境、社会、ガバナンス (ESG) データは、企業が責任を持って事業を行い、よりサステナブルな未来に貢献するのに役立ちます。IT チームが関連データの収集を支援することで、投資家、ステークホルダー、ESG 格付け機関は、責任あるサステナビリティーの実践と長期的な価値創造に関して、組織のパフォーマンスを評価できるようになります。

以下は、企業のサステナビリティーへの影響の測定に役立つ要素です。

• 環境: 炭素排出量、エネルギー消費量、水使用量、廃棄物管理、環境フットプリントの削減への取り組み。
• 社会: 多様性、労働慣行、従業員の離職率、地域社会への影響への取り組み。
• ガバナンス: 取締役会の多様性と役員報酬、リスク・プロファイル、長期的な存続可能性、ESG ビジネス慣行に対する説明責任、規制の準拠。

ESG に精通した組織にとって魅力的な利点の 1 つは、企業の ESG スコアが向上するにつれて資本コストが削減され、その結果、企業の評価が向上することです。

信頼できる AI

ほとんどの新興テクノロジーと同様に、AI の実装と使用には課題があります。意思決定者は、データ・セキュリティーとプライバシーのリスク、計算資源と費用、倫理的および社会的影響に注意を払う必要があります。サステナビリティーのための AI のすべての用途の基盤として、透明性、説明責任、包括性、ガバナンスを確保するために、責任ある AI の使用を約束し、社会的な信頼を支え、AI の進歩と使用が引き続き、地域社会を向上させていくようにしてください。

サステナビリティーのための AI のメリット

AI は、環境、コミュニティー、労働力、そして企業に収益をもたらすために活用することができます。AI ソリューションは、以下についてサポートします。

• 複雑なシステムを測定、予測、最適化: AI は、利用可能なリソース、使用パターン、プロセスを分析し、運用およびリソースの効率を向上させるために最適化と改善のための推奨事項を提供することで、企業全体で効率性を高めるという新たな可能性を引き出すことができます。さらに、AI は、ESG の目標と進捗に関する透明性を支援し、開示要件への対応、データ主導の意思決定の強化、バリューチェーン全体で炭素排出量計算の改善を支援します。これにより、改善と適応性の機会を特定するのに役立ちます。
• サステナビリティー・ソリューションの開発を加速: 企業が AI を活用してイノベーションを推進し、環境に配慮した新しい製品やサービスを開発できるよう支援します。顧客の行動に関するデータを収集・分析し、将来の傾向を予測することで、組織は AI を活用して製品開発プロセスの効率を高めることができます。新しい、環境にやさしい素材で研究開発を加速することで、企業はよりサステナブルな製品の開発を促進できます。
• 気候の影響への対応と調整: AI は、サステナビリティーの向上に向けてイノベーションを加速し、気候変動の影響を軽減する、これまでにない機会を提供します。例えば、サステナビリティーのための AI は、次のような場合に役立ちます。

• • 異常気象事象に対する早期警報システムにより、気候のレジリエンスを向上。
  • 再生可能エネルギーの供給の不安定さに対処し、化石燃料への依存を減らすために、地域の状況に基づいてエネルギー・プロファイルを調整します。
  • 複雑な気候データとパターンを分析することで、気候変動によるリスクを特定・軽減し、気候科学を事業活動に取り入れる第一歩を踏み出します。

サステナビリティーのための AI のユースケース

企業が AI の導入と成熟のどの段階にいるかに関わらず、チャンスは豊富にあります。サステナビリティーのための AI プロジェクトは、意思決定を加速するために、既存のワークフローに次の論理ステップでのデジタル化を適用し始めるなど、比較的小規模なプロジェクトになる可能性があります。あるいは、選択したユースケースにおける実行に革命を起こす画期的で野心的なプロジェクトになる可能性もあります。AI により、組織はプロセスを最適化し、エネルギー消費の削減を目指すことで、よりサステナブルな業務を達成するという目標を実現できます。

業界固有の最適化

AI によるほぼリアルタイムのモニタリングは、以下を含む数え切れないほどの方法でカーボン・フットプリントの削減を支援できます。

• サプライチェーンの最適化: 自動予測と意思決定を適用して、需要予測を通じて効率を最適化し、在庫の無駄や不必要な輸送や保管を回避し、ラストマイル配送を含むコンテナ物流を最適化することで、燃料消費を最小限に抑えながら、配送される貨物を最大限に増やします。
• 製品開発と生産の最適化: AI 対応デジタルツインにより組織全体で継続的なプロセスの改善を加速するために、物理的および仮想的な自動化を活用し、エネルギー、材料、設計変数の評価、テスト、最適化を行い、材料と資源の無駄を最小限に抑えて製造の効率化を実現します。
• 輸送と物流の最適化: スマート交通管理により、ルート、タイミング、経路のロジスティクスを最適化することで、輸送関連のワークフローを改善。予測 AI を使用して燃料供給や電気自動車 (EV) の充電ニーズをサポートし、燃料効率を向上させ、環境への影響を軽減します。
• 農業の最適化: 環境予測に AI を活用して、精密農業、健康と安全のための資源の最も効果的な使用のための動物モニタリング、衛星画像、センサー、気象データからのデータを組み合わせたインテリジェントな作物モニタリングを実現し、農業における十分な情報に基づいた意思決定を支援します。
• エネルギーグリッドの最適化: エネルギー分野における AI は、電力グリッドをよりスマートで効率的、かつ安定的に向上させるために、システムの負荷と供給をほぼリアルタイムで一致させるのに役立ちます。停電の予測と修理員を派遣することで、グリッドのレジリエンスを向上させ、潜在的な環境危険と予測メンテナンスのニーズをモニタリングすることで、グリッドの耐障害性を改善します。
• スマートビルの最適化: AI を活用したシステムは、オフィスや倉庫におけるエネルギー使用量をモニタリングし、最適な電力効率のための調整を行うことができます。また、リサイクルの自動化、機器のライフサイクルの追跡、廃棄物の削減に必要なメンテナンスの必要性の予測、大気質やその他の環境要因のモニタリングと制限を超えるレベルでの警告、業務に影響を与える可能性のある規制の変更と要件の追跡、各チームや部門への通知、推奨される次のステップの提供が可能です。

データセンターの最適化

データセンターは、一般的な商業オフィスビルの 10 ～ 50 倍のエネルギーを床面積 1 平方メートルあたりで消費しています。これは、米国の電力使用量の合計の約 2% をデータセンターが占めることを意味します。¹

AI は、液体冷却、再生可能エネルギー源の使用、廃棄熱の再利用、ライフサイクル・メンテナンスのためのハードウェアのモニタリングなどのベスト・プラクティスの採用により、データセンターが電力効率を向上させ、廃棄物管理の改善を支援します。

データセンターの AI イニシアチブに費やされるリソースの影響を最大限に高め、コンピューティング・インフラストラクチャーのカーボン・フットプリントを削減するには、プロジェクト設計と IT 管理に対する積極的なアプローチが重要です。

AI の最適化

AI のトレーニングと推論が抑制されていない場合、大量の電力、水、化石燃料、その他の資源を必要とするため、非常に炭素負荷が高くなる可能性があります。AI モデルをよりサステナブルに開発・導入することは、企業が以下のような中核的な行動に集中することで、環境への影響を軽減できることを意味します。

• モデルの最適化: より効率的なアルゴリズムを使用して、モデルをより軽量かつ高速に最適化することで、必要な計算能力の削減、トレーニング時間の短縮、モデルの寿命の延長が実現するため、それらの実行に必要とされていたエネルギーと資源を一括して削減することができます。
• ソフトウェアの最適化: AI ソフトウェアは AI モデルとシステムのパフォーマンスの向上に活用でき、全体的なコンピューティング・パワーのニーズとエネルギー消費の削減に役立ちます。
• 炭素対応のソフトウェア: 作業負荷を二酸化炭素濃度の低い地域や時間帯に実行できるソフトウェアは、炭素排出量を大幅に削減できます。

これらの戦略は、AI ワークロードにおける炭素強度を低減することでエネルギー消費を削減する中核となるものです。これは、企業にとって大きな財政的節約につながり、サステナビリティーの目標への取り組みに貢献するものです。

ビジネスデバイスのサステナビリティー

調達からデバイスの耐用年数終了まで、PC のライフサイクルを通じて、サステナビリティーを向上させるために、さまざまな一般的 IT 戦略があります。

AI ワークロードをローカルで実行できる新しい AI PC は、設計からサステナビリティーを考慮しており、システムおよびアプリケーション層における電力効率の最適化が組み込まれています。これにより、IT と企業は、環境への影響を軽減しながらイノベーションを加速する別のツールを手に入れることができます。

サステナビリティーのための AI の未来

サステナブルな AI の導入の可能性は、指数関数的に高まっています。実際、PricewaterhouseCoopers は、AI の使用により、2030年までに世界の温室効果ガス (GHG) 排出を 4% 削減できると見積もっています。²

• AI はすでに、サステナブルな都市やコミュニティーの確立など、国連の持続可能な開発目標 (SDG) の 17 項目すべてに活用されています。³
• 最高技術責任者 (CTO) は、組織が増加するコンピューティング・パワーの需要に対応すると同時に、ネットゼロの目標のサポートを支援する上で、より大きな役割を果たしています。
• AI を活用した予測分析は、従来の分析では見逃されていたパターンやトレンドを浮き彫りにすることができます。つまり、ESG レポートは時間の経過とともに正確になる可能性があります。このデータは、環境への責任に関するコミットメントに沿った、企業による将来の IT 投資計画を促進し、新たなビジネス価値を生み出すのに役立ちます。

AI とサステナビリティーが交わる場所には、テクノロジーを活用して廃棄物の削減、リソースの最適化、効率の向上、ほぼリアルタイムのデータ分析による意思決定の改善を実行できるチャンスがあります。