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今日のデータ主導の世界では、AIは単なる地図上の存在ではなく、最速レーンとなっています。重要な洞察の採掘や規制シフトの追跡から、リスクの予測、従業員の安全衛生指標の監視、報告書の合理化まで、AIはEHS、持続可能性、コンプライアンスの未来に舵を切っています。しかし、専門家がハンドルを握るようになった今、この先にはどのような障害と青信号が待ち受けているのでしょうか。この連載では、EHSにおけるAIの未来をナビゲートします。

人工知能(AI)は、膨大な量のデータを収集、分析、運用することで、私たちの情報処理方法に革命をもたらすと期待されている。責任を持って倫理的に扱えば、世界で最も困難な問題のいくつかに解決策を提供できるだろう。

サステナビリティの専門家にとって、これは魅力的な約束だ。サステナビリティはデータ、予測、モデリング、分析に依存しており、これらの要素が複雑になればなるほど、負担を管理するための優れたテクノロジー・ツールの必要性が高まる。AIは、人間の専門知識を高度なパターン認識能力で補強し、通常の数分の一の時間で、報告や規制分析のようなESGやサステナビリティの実務を大幅に改善することができる。

AIが理論的に達成できることとは裏腹に、現実は破壊的な時代であり、AIによって未来を予測することはこれまで以上に容易ではない。3Eは、現在の状況と今後の展望を探るため、コペンハーゲンにあるSustainXのシニアアドバイザーで、EU法、サステナビリティ戦略、ESG報告の専門家であるMalte Øster氏と対談した。

AIがサステナビリティに与えるこれまでの影響

Østerは、AIが私たちに与えた分析力と、私たちが生きる時代の不確実性との矛盾を強調した。

「AIがもたらすインパクトを過小評価しているのか、過大評価しているのか、物事の成長の速さや遅さを把握するのは難しい。「あるポッドキャストで、私たちはAIの短期的な影響を過大評価しているが、長期的な影響は過小評価しているのではないかという意見を聞いたことがある。

ここ数年、AIの未来学者たちは、エネルギー使用の最適化、廃棄物の削減、業務の微調整など、サステナビリティにおけるAIの革命的な利点を宣伝してきた。しかし、これまでのところ、こうした約束の多くは、サステナビリティの実務家の日常業務にはまだ現れていない。

「ここ数年、AIが話題になっていますが、まだ大きくは変わっていません。”もちろん、私は日々の仕事を効率化するためにAIを毎日使っているが、レポーティングやモデリング、シナリオ分析など、AIのユースケースが大きいと思われる業務に根本的な変化はまだ見られない。”

Østerにとって、AIの強力な分析能力を取り入れたサステナビリティ・ソリューションには、人間の専門知識が不可欠な要素であることに変わりはない。

「もしクライアントが私に専門外のことを尋ねてきた場合、私はクライアント以上にその法律を理解するための前提条件を持っている。「私の調査ツールのひとつはAIになるのですが、AIは非常に文字通りに法律を解釈します。

人間の専門知識とAIのデータ処理能力の補完関係は、時間の経過とともに深まっていくだろう。Østerは、すべてのプロバイダーが人権に関する法律を遵守していることを確認するためのサプライチェーンに沿った要求の例を示した。人間主導の環境では、この要求は単に情報を記入するために人から人へと渡されるかもしれないが、AIエージェントはおそらくサプライヤー間の関係をマッピングすることを含む調査を開始することによってアプローチするだろう。同時に、AIは文書化され利用可能な情報にしかアクセスできないが、人間のエージェントはAIが利用可能なシステムには文書化されていない暗黙の専門情報を持っているかもしれない。

ガベージ・イン、ガベージ・アウトに注意

AIは情報を抽出するための強力なツールだが、そのためには高品質のデータが必要だ。実際、データの質の低さやデータの沼地は、最も野心的なAIプロジェクトでさえも台無しにしかねない。オスターによれば、これは持続可能性の問題でもあるという。

「多くのAIソフトウェア企業は、顧客がすでに完璧なデータを持っていることを前提とした自動化ソリューションを約束している。”彼らはワンクリック会計を約束しており、あなたがすべてのデータをアップロードすると、モデルがそれを分類し、関連する請求書を見つけ出し、適切なデータを抽出し、適切な係数を適用し、あなたは気候会計の完全な部分を持つことになります。

Østerは、この仮定がAIの有望性が崩れ始める原因だと言う。

「しかし、気候変動会計に携わる者として、私の仕事の80%はこのようなものだ。余分なゼロやカンマの打ち間違いによってエラーが忍び込む可能性がある。

Østerはまた、これらのプロセスのいくつかをさらに自動化し、必要な人的介入を減らす可能性もあると考えている。例えば、会社からの活動データと排出係数のマッチングを行うことで、会計プロセスをさらに効率化できる可能性がある。

短期的な生産性向上と長期的な革命?

Østerのようなサステナビリティの専門家にとって、AIはテキストの作成や簡単なリサーチ、あるいは世界中のさまざまなサプライヤーからのEメールの翻訳など、日常業務をより簡単かつ効率的にすることで、1日のうちより多くの時間を価値の高い仕事に集中できるようにするという明らかなメリットをもたらす。短期的には、AIは生産性と効率を向上させる強力なアシスタントである。

しかし、長期的に見れば、AIはサステナビリティの分野で革命を起こすもっと大きな可能性を秘めている。

「シナリオや予測におけるAIの役割は、実際のビジネスケースで顕著になるところです。「保険会社や銀行は、保険料設定などのためにリスクを予測する必要があります。保険会社や銀行は、保険料設定などのためにリスクを予測する必要があります。彼らは予測をより正確にするために、リスク評価のAIモデリングを使い始めています。このような能力は、持続可能性のビジネスケースを根本的に変えるだろう。そして、企業が持続可能性に真剣に取り組むようになるだろう。

しかし、持続可能性のための明るい未来を実現することは、一筋縄ではいかない。世界の金融機関において、気候変動リスクを戦略計画の中心的な検討事項とするためには、規制措置と金融面でのインセンティブが重要な要素となる。

多くの野心的なテクノロジー・プロジェクトがそうであるように、サステナビリティにおけるAIもまた、真の変化をもたらすために強力なデジタル基盤を必要とする。

「モデル化するためにはより多くのデータが必要であり、予測するためにはより多くの計算能力が必要になる。「天気予報などで知られているように、正確な予測をするためには非常に大きなデータセットが必要であり、そのような多くのデータを処理するためには、最終的には量子コンピューティングパワーが必要になる。

AIシフトのコスト

もうよく知られているように、AIの進歩には環境コストがかかっている。データが増えれば増えるほど、より多くの計算能力が必要となり、より多くのエネルギーを消費する。水の消費から、巨大なデータセンターが生み出す温室効果ガスの排出に至るまで、AIが解決すべきとされる持続可能性の問題の多くの根本原因となっている。

パラドックスの明るい面として、オスターは持続可能な解決策への意識が高まる可能性を見ている。

「明白な答えは、自然エネルギーを増やすことだ」とオスターは言う。「世界が無限のエネルギーが必要だという事実に目覚めたことの良い点のひとつは、石油やガスのような有限の資源を地中から採取するのではなく、太陽や風のような無限のエネルギー源からエネルギーを得る必要があるということです。これは、世界中の多くの新しいデータセンター・プロジェクトにとって重要な検討事項です。

他の技術革命と同様、AIは私たちの働き方を変えようとしている。短期的には、それは効率性と生産性における明らかな利点を意味する。

「ドキュメントやプロセス・レポートなど、私が行っている面倒な作業をAIがすべて取り除いてくれることを願っています」とオスターは言う。「そうすれば、ただコンピューターに打ち込むだけでなく、利害関係者との対話のようなインパクトのあることに集中できる。

もちろん現実には、AIは業務だけでなく、その業務を遂行する多くの人々、特に若手にも取って代わる可能性が高い。

「私のポジションが10年後に今と同じように存在しているとは限りません。「より多くの情報がオンラインで自由に利用できるようになり、企業の好みに合わせて特別に作られたAIが多くの人を置き換えるかもしれない。

しかし、人間の専門家は、単に専門的な情報を提供するだけではない。Østerが指摘するように、彼らはまた、彼らが行う仕事に対して権限と責任を提供する。

「クライアントがやっていることが良いことなのか、法律に従っているのかを伝えるとき、私は法的責任も負います。クライアントは『AIがこうしろと言った』と簡単に言うことはできないので、私はリスクと法的責任の一部を引き受けることになる」。

最後にØsterは、情報を生み出すAIの力は呪いにも祝福にもなりうると強調した。

「情報をフィルタリングし、何を見るべきかを知ることが重要になるだろう。「テキスト生成の台頭により、バズワードやAIが生成したテキストにはあまり価値のないものが多い。そのようなノイズを断ち切り、本当に重要なもの、関連性のある情報に焦点を当てることができれば、長い道のりを歩むことができると思う。”

AIは、私たちが生きる情報パラダイムを根底から変える強力なツールであり、環境保護、地球温暖化防止、そして公平な社会正義を世界中に広めるための戦いにおいて、サステナビリティに真の変化をもたらすために必要な力を与えてくれることが大いに期待されている。人間については、私たちの役割と責任は変わるかもしれないが、私たちの専門知識、洞察力、優先順位は、地球と未来の世代を守るためにAIの力を応用する新しいパラダイムの重要な構成要素であり続けるだろう。

Reporter

Graham Freeman

Graham Freeman is based in Toronto, where he covers ESG and sustainability news. Graham has been a content and technical writer in the technology industry for more than a decade. He has also worked as a professor and lecturer at Queen’s University, the University of Toronto, and George Brown College.
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