世界の建物の多くは築数十年を経ており、中には さらに古いものもあります。これらは膨大な炭素排出源です。
人工知能（AI）は、不動産分野の炭素排出を大幅に削減する可能性を秘めています。不動産分野は、主要都市における世界の排出量の約60%を占めています。
不動産分野でネットゼロカーボンを達成するには、まだ長い道のりがあります。しかし、新たなツールが次々と登場しているため、その道を歩み始めるための解決策が今では手元にあります。
気候変動課題の解決に向けて技術を活用することは、今や当然のことです。商業用不動産のリーダーの大多数（85%）は、今後3年間で不動産テクノロジーへの予算を増やすと見込んでいます。JLLの最近の調査によると。人工知能（AI）や持続可能性に関わるソリューションへの投資は、最も大きな影響をもたらすと見込まれています。
AIが世界経済を変革する可能性は世界の関心を集めていますが、あまり語られていないのは、AIの導入が不動産分野の炭素排出への取り組みにどう役立つかという点です。不動産分野は、主要都市における世界の排出量の約60%を占めています。新たな技術により、公共・民間の組織は単一の建物や建物ポートフォリオ全体に対する効果的な持続可能性戦略を策定できるようになります。
これが顕在化する主要分野であり、過小評価されがちな分野の一つが、建物の改修への取り組みです。これは決して容易な課題ではありません。世界では、今世紀半ばまでに10億平方メートルを超えるオフィス空間の改修が必要です。そのため、目標達成には、改修率を現在の年間約1%の在庫から、少なくとも年間3%の在庫へと大幅に引き上げる必要があります。
これを実現するには、新たな暖房や空調の制御システムを設置したり、屋根に太陽光パネルを設置したりするだけでは不十分です。必要なソリューションははるかに複雑です。建物の現状、その構造、材料、エネルギー・ユーティリティ設備、運用状況を体系的に調査することが求められます。要するに、大量のデータを大規模かつ迅速に取り込み、分析することが重要であり、この作業にはAIが最適です。
AIの活用
建物を効果的に改修するには、大量の情報を精査する必要があります。また、同じ建物は二つとないため、物件ごとに個別のアプローチが求められます。
ここでAIの迅速性や大規模言語モデル（LLM）が役立ちます。例えば、施工図書や保守記録を読み込むことで、新たな設備や材料の必要性を抑えられ、廃棄物の削減につながります。エンジニアリングシステムを検討すれば、より大規模な改修ではなく、簡易なセンサーの追加で問題が解決できるかどうかなど、容易な解決策を見極めることができます。
この作業は手作業で行うと、複雑で時間がかかります。しかしAIは、文書を読み込み、必要な情報を抽出し、すぐに利用できる標準形式に素早く整理することで、より迅速かつ効率的に行うことができます。
例えば、ブリュッセルの世界貿易センターの改修計画を見てみましょう。完成すれば、欧州連合の首都で最もエネルギー効率の高い建物になる見込みです。 建設期間中、既存の資材や設備のほぼ95%が回収、再利用またはリサイクルされ、既存建物の65%が維持される予定です。選択的解体から生じる約3万トンのコンクリートは現場で再利用されます。さらに、羽目板、カーペット、断熱材などを含む1,000トンの製品・資材は、現場または他の場所で再利用されます。
このような規模のプロジェクトでは、AIを活用して作業を効率化すれば、貴重な人的資源を他の業務に振り向けることができ、大きな恩恵を受けられるでしょう。
リアルタイムでのモニタリング
プロジェクトの計画や建設現場のリアルタイムモニタリングも、AIが大きな価値をもたらす分野です。AIは写真から現場の3Dモデルを生成し、それを建設計画に重ね合わせることができます。これにより、プロジェクトの進捗を追跡し、工程を最適化することで、開発者はより迅速かつ低リスクで建設を進めることができます。既存の現場データや画像を生成AIの機能と組み合わせることは、新しい構造物が既存の周辺環境にどのように適合するかを可視化する際にも、特に有用です。
次に、サプライチェーンの追跡があります。不動産分野は、サプライチェーンにおける炭素排出を考慮する必要がありますが、これは追跡が極めて困難なことで知られています。ここでAIは、さまざまな改修オプションの長所と短所を評価し、サプライチェーン全体の影響と関連する総炭素量を迅速に分析するとともに、報告および文書化を標準化する役立ちます。
確かに、依然として大きな課題が残っています。改修プロセスは複雑であり、AIで一夜にして解決できるものではありません。多くの場合、築年数の古い建物が対象となり、AIモデルに投入できる利用可能なデータが少ないため、AIが実際に役立つ前に、人による調査と多大な労力が必要となります。
AIがプロセス全体を必ずしも簡素化するわけではありませんが、各作業をより効率的に完了させ、その過程でより良い成果をもたらすことは間違いなく可能です。不動産分野でネットゼロカーボンを達成するには、まだ長い道のりがありますが、新たなツールの登場により、その取り組みを始めるための解決策が今では手元にあります。
