気候ガバナンスの年、希望はAIにある

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気候変動は今日世界が直面している最大の課題となっています。国連は、2021年が地球温暖化の課題に取り組むために真の変化を起こさなければならない最後の年になると明言した。このため、国連は現在、この100年来の問題に対する実行可能な解決策を議論することを期待して、COP26気候サミットに向けて積極的に準備を進めています。日立、BCG、その他の参加者がパートナーとしてこの作業に参加しました。

さらに、気候 AI リーダーシップ プログラムも計画されており、イノベーターたちは人類が生き残り、繁栄し続けるための正しい道を模索し続けます。気候変動は現実の危機となっており、緊急の課題は迅速かつ現実的な解決策を見つけることです。おそらく現時点で最も有望な答えは人工知能 (AI) にあります。

フランス電力公社によれば、気候変動による損失は10億ドルに達しており、一連の重要な公共事業や開発計画を推進するために使われるべきだった巨額の資金である。良いニュースは、デジタル時代の新しいソリューションの高度な機能が AI を媒介として活用し、より良い地球を築き、明るい未来を迎えるための新たな希望をもたらしていることです。現在、世界中のイノベーターが、山火事の防止、ホットスポットによる環境リスクの緩和、ドローンによる監視・予測技術など、独自の AI ユースケースを通じて気候変動に対処し、地球をより住みやすく、生態系をより回復力のあるものにするために協力しています。

直ちに対策を講じなければ、今後20年間に気候変動によって引き起こされる経済的損失は、10年ごとに発生する大規模なCOVIDの流行と同等になる可能性があることを強調することが重要です。

AI は気候変動対応技術の中心的な推進力となり、この課題に対処する上ですでに複数の利点を実証しています。まず、AIは、大量のデータ、学習アルゴリズム、センサーデバイスを駆使しながら、人間の活動による環境へのダメージ（二酸化炭素排出を含む）を軽減するなど、悪影響を排除することができます。 AI技術を使用して全国送電網の電力供給と需要を予測することで、再生可能エネルギーのディスパッチ能力を向上させ、予測メンテナンスを通じて化石燃料のライフサイクル全体にわたる廃棄物の排出を削減し、最終的にはエネルギー部門が純廃棄物の排出に別れを告げるのに役立ちます。さらに、運輸業界では、AI ソリューションにより、より正確な交通予測結果が提供され、商業輸送の最適化、需要モデリング、より豊富な共有旅行オプションが可能になります。

AI には、経済生産と環境資源の消費 (材料、水、土地など) を切り離す可能性もあります。食品分野における AI の応用を例にとると、この技術は、農作物の収穫量をより適切に監視し、精密農業手法を通じて化学物質や水資源の過剰な需要を削減し、需要予測と腐敗した農産物の特定の連携によって食品廃棄を最小限に抑えるのに役立ちます。 AI システムは、町や建物内でも使用でき、暖房や冷房の供給を自動的に制御し、エネルギー消費を正確にモデル化します。

さらに、大手テクノロジー企業も地球温暖化対策に取り組んでいます。マイクロソフトは、2030年までにカーボンネガティブとなり、1975年の創業以来同社が排出してきた炭素排出量をすべて相殺することを約束した。アップルは生産工程で低炭素アルミニウムの使用に注力しており、アマゾンは2040年までに炭素排出量ゼロを達成することを約束しており、グーグルも環境保護や社会福祉に関連するプロジェクトに資金を提供するため、持続可能な債券に57億5000万ドルを投資している。

このような時代において、気候AIリーダーシッププログラムにおける実際のAIユースケースを注意深く分析し、この分野のすべての関係者による最新の進歩を見るのは当然のことです。

AIを活用して廃棄物ゼロを実現

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AIの真の威力は、無駄の削減において最大限発揮されると期待されます。 Greyparrot を例に挙げましょう。この AI スタートアップは、「AI ベースのコンピューター ビジョン ソフトウェアを使用して、廃棄物のリサイクルの透明性と自動化を高めています」。最近、同社はシード資金として 182 万 5 千ポンドを調達し、廃棄物識別ソフトウェアを通じてリサイクルと利用のプロセス全体に革命を起こしたいと考えています。

消費者および小売市場において、Wasteless は「スーパーマーケットやオンライン ストアが AI ベースの動的価格設定を通じて生鮮食品の価値を最大限に引き出し、食品廃棄物を削減できるよう支援する」ことに尽力しています。さらに、スタートアップ企業の WINT も独自の廃棄物対策に取り組んでいます。同社は AI を使用して水漏れを検出し、防止しています。漏れが発生した場合、自動的に警告音が鳴り、バルブが閉じます。インテリジェントなリアルタイム監視機能により、漏れや廃棄物の発生源を特定し、貴重な水資源を節約し、機器の損傷を防ぎます。これらの新興企業は、高度な予測分析と動的監視システムを使用して無駄を削減し、気候変動を改善するための刺激的な現実世界のユースケースを生み出していることがわかります。

AIを活用した環境インテリジェンス：気候予測の改善

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AI技術により、研究者は熱帯低気圧、前線、大気河川を89～99％の精度で特定できるようになり、これまでは検知が困難だった気象の変化がもはや謎ではなくなった。今日では、環境情報は自然界における極端な気候の傾向やパターンを予測するための重要な前提条件となっています。 AI とディープラーニングは、動的システムを迅速に分析し、環境 (大気圧や化学反応など) をシミュレートして正確なモデルを生成することができ、科学者や研究者はそれを使用して、より堅牢な意思決定の品質を確立することができます。

たとえば、Google は機械学習を使用して降水活動を高解像度で「ライブキャスト」し、ほぼリアルタイムで気象状況を予測しています。The Verge によると、従来のモデルとは異なり、「Google の新しいアプローチでは、数分以内に結果を出すことができます」。主な違いは、Google は複雑な気象システムをモデル化しようとせず、代わりに単純なレーダー データを直接使用して降雨活動を予測することです。 ”

Google 以外にも、独自の AI ソリューションを構築し、「世界規模の都市ネットワークと協力して、海洋と気候の危機に対処するために海洋データを公開する比較スマート海洋都市行動計画を策定」している Ocean Data Alliance などの組織があります。この計画の最終目標は、「スマート海洋都市を構築し、廃水処理能力を向上させ、藻類の大量発生を防ぎ、沿岸の乾燥地域への酸素供給を回復する」ことです。この分野では、アルゴンヌ国立研究所が常に時代の最前線に立ち、気候変動、エネルギー、食料、健康などの分野で水資源の課題に対処するために懸命に取り組んでいます。

気候予測におけるさらなる活用事例

• アメリカ海洋大気庁は、AI テクノロジーを活用して、ハリケーンなどの異常気象を予測する能力を向上させ、さまざまなデータ ソースから新たな洞察を得ています。

• ニューヨーク大学の科学者たちは、シュミット・フューチャーズからの1,000万ドルの助成金を受けて、AI技術を利用して気候シミュレーション機能を改善し、気候変動の予測を強化する取り組みを行っています。

• IBM 研究プログラム Green Horizo​​ns は、AI と IoT テクノロジーを使用して気候変動データを分析します。このシステムは機械学習技術を使用して気象衛星や交通カメラなどのソースからデータを取得し、予測モデルを継続的に学習して改良します。数キロメートルの精度で 72 時間先の汚染事象を予測し、汚染物質の発生源と潜在的な行き先を示すことができます。

ドローンと環境モニタリング

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気候変動に対する AI のもう一つの顕著な貢献は、ドローンを使用して森林地帯を包括的に監視することです。テクノロジー起業家のユアン・カーク氏はニュース・プロトコルに対し、ドローンは遠隔地から重要なデータを収集し、生態系の健全性に関する情報を蓄積する最も簡単な方法の一つになったと語った。科学者や研究者は、気候変動がさまざまな重要な資源にどのような影響を与えるかを理解するために、大規模なデータセットを作成しています。 「例えば、デンドラ・システムズは、高度なデータサイエンス、AI、ドローン自動化を活用して、大規模な土地と生物多様性の回復に取り組んでいます。」

フィンランドを拠点とするスタートアップ企業であるエアロモンは、ドローンを使って産業排出物をリアルタイムで追跡する実験を行っている。モバイルデバイスと固定デバイスは、さまざまなガス状および粒子状の指標を検出、測定、視覚化できます。このソリューションは、360 度の視点で排出量報告を自動化し、顧客にリアルタイムのプロセス分析情報を提供します。

この観点から、ドローンは環境の健全性を監視し、さらには気候変動の問題を解決するための鍵となっています。 「ほとんどの企業は環境への悪影響を抑えることに尽力していますが、避けることが難しい課題が 2 つあります。1) CO2 排出の実際の発生源を正確に特定すること、2) 排出量を削減しながら経済にプラスの影響をもたらすスケーラブルなソリューションを見つけることです。これらはまさに、BCG の CO2.AI プロジェクトが目指すものです」と、BCG GAMMA のパートナーである Charlotte Degot 氏は述べています。

環境モニタリングのその他の使用例:

• フランスの企業 Everimpact は、衛星画像と地上探査技術を組み合わせて、都市の空気の質と炭素排出量を監視しています。

• テキサス州オースティンの Hypergiant 社は、藻類の成長を制御して炭素吸収特性を最適化し、大量の酸素を放出する Eos Bioreactor を開発しました。

• オランダの企業である Overstory は、衛星画像に基づく林業分析技術を使用して、従来の方法よりもはるかに低いコストで、より正確でタイムリーな森林リスク予測を生成します。

• ドイツの OroraTech は、山火事の早期検知とリアルタイムの赤外線衛星監視データの商用プロバイダーです。

• ドイツのカールスルーエ工科大学（KIT）とそのパートナーであるEDI GmbHは、森林資源を持続的に保護・管理するために林業従事者がAI技術を活用できるよう支援するEDE 4.0支援システムを開発しています。

食品サプライチェーンの最適化と農業生産の増加

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AIテクノロジーは、レストランの需要予測から食品廃棄物の削減、発展途上国の農家による作物の病気の診断と治療の支援まで、急速に人気を集めています。たとえば、インドの農家は機械学習を利用して作物を植える最適な時期をアドバイスし始めており、収穫量を最大 30% 増加させています。

さらに、ビヨンド・ミートは世界初、完全に植物由来の肉バーガーを開発しました。 BCG は独自の積極的な調査も行っており、気候変動データと強力な AI アルゴリズムを組み合わせて作物の収穫量を予測し、フランスのワインや酒精強化ワインの生産者向けにリスク評価レポートを提供しています。

これからの道のりは長く、探求すべきことはまだたくさんある

今後は、データベースソリューションの大規模な開発と商業化に向けて新たな試みを行う必要があります。 AI テクノロジーは、気候変動への対処と地球の生態系の健全性の回復に大きく貢献できることが判明しました。さらなる AI イノベーションが生まれると、気候変動に対処する将来のソリューションはより豊富になるでしょう。

最後に、私たちはより多くの企業や公共部門に AI テクノロジーの無限の可能性を知ってもらうことを楽しみにしています。 「企業が気候変動の影響を将来の開発計画に積極的に組み込むことが重要です」と、BCG GAMMAソーシャルインパクトリードパートナー兼ボストンコンサルティンググループのエグゼクティブディレクターのハミド・マーハー氏は語ります。「こうした変化を早期に特定することによってのみ、企業は確固たる実践を築き、気候変動への適応力を高め、将来の市場競争で優位に立つことができます。」