今後数十年で、気候変動は企業活動を大きく混乱させる要因となる見込みであり、その潜在的な経済的影響は、米国経済だけでも数兆ドルに上ると推定されている。
この新たな現実に適応するには、関係者がよりデータに基づく気候変動適応策を講じられるよう、より詳細な気候情報を生み出す必要がある。
データの規模に加え、気候現象の複雑さを踏まえると、より利用しやすく、対応時間を最適化する早期警戒システムや予測モデリングを可能にするため、AIを活用しなければならない。
地球温暖化を1.5°C未満に抑えるための気候変動緩和策が進められているにもかかわらず、多くの専門家は、世界の気温が3.5°C上昇すると予想している。次の世紀の変わり目までに。温暖化が進む世界では、洪水や山火事が発生し、人命も失われている。今後数十年で、さらなる混乱が予想される。
そのため、気候変動緩和とともに、大規模な気候変動適応に注力することが不可欠だ。実行につながる気候情報を意思決定に活用し、現在および将来予想される気候関連事象に適応する能力を強化しなければならない。気候モデリング能力を持つ人工知能（AI）の活用は、そのための基盤となる。しかし、AIイノベーションは、気候変動の緩和に重点を置くものが著しく多く、排出量の測定や削減にAIを活用する例などがある。このイノベーションの格差に対処し、実行につながる気候情報を得るため、責任あるAIの開発を加速させる必要がある。
つまり、政府や企業は気候変動適応への取り組み方を根本的に見直さなければならない。その鍵を握るのがAIだ。BCGが官民両セクターの幹部1,000人超を対象に実施した最近の調査では、87%が気候変動対策の重要なツールとしてAIを挙げた。AIが気候変動適応の鍵となる方法を紹介する。
AIを活用した気候レジリエンスの構築
気候変動のリスクが高い地域には、33億人から36億人が暮らしている。こうした地域では、すでに自然災害が大幅に増加しているか、今後増加すると見込まれ、気候危機の深刻化に伴ってその傾向は強まる可能性が高い。今年の干ばつ、ハリケーン、山火事、洪水などの異常気象は、気候変動の脅威に社会を適応させることが容易ではないと示している。
異常気象をモデル化する際には、多数の変数を含める必要がある。AIは大規模なデータセットを収集、補完、分析できるため、こうした複雑さのモデル化に適している。早期警戒システムや地域の気候事象の長期予測モデリングに活用すれば、関係者はよりデータに基づく気候変動適応策を講じられる。デスティネーション・アースは、欧州宇宙機関が主導するプロジェクトの一例で、干ばつなどの気候現象と人間活動の相互作用を監視・予測するため、AIを活用した地球モデルの構築を目指している。実現すれば、世界各地の意思決定者が気候情報をより多く利用でき、適応策に役立てられる。
山火事の予測と予防にAIを活用することも好例だ。高リスク地域のインタラクティブな地図を作成し、火災の延焼アルゴリズムを通じて火災の進行をほぼリアルタイムで追跡できる。これにより、資源の最適な配分や、持続可能な森林管理の長期戦略に役立つ情報が得られる。山火事による世界の年間平均損失額は約500億ドルに上るため、山火事への対応をより効率的かつ費用対効果の高いものにできるAIの活用は歓迎すべきだ。これを支援するため、世界経済フォーラムはFireAIdを立ち上げ、実用的なAIモデルの構築と、トルコなどの国々での試験導入を進めている。
気候変動適応にAIを活用するこうした最近の進展は、あらゆる関係者が気候情報をより利用しやすくする可能性を秘めている。これは世界的に必要だが、とりわけ技術へのアクセスが限られ、偶然にも気候リスクが最も高い地域が集中するグローバルサウスで必要とされている。したがってAIは、適応ニーズと技術へのアクセスの不均衡を縮小する可能性がある。そのためにも、気候変動適応向けAIの開発への公平なアクセスと参加を強化する取り組みをさらに進めなければならない。
世界経済フォーラムは、人工知能の倫理的な開発をどのように確保しているのか？
気候リスクに直面する企業の事業継続に向けたAI活用
気候変動は企業活動を大きく混乱させる要因となる見込みであり、その潜在的な経済的影響は、米国経済だけでも数兆ドルに上ると推定されている。今後数十年、企業はサプライチェーンや生産に大きな混乱を経験するだろう。それでも、気候リスクを事業戦略に織り込んでいる企業リーダーはわずか33%にとどまる。
AIは、気候変動によって企業に混乱が生じる可能性のある場所を予測し、事業運営上の脆弱性を明らかにするうえで重要な役割を果たせる。複雑なデータソースを視覚的なリスクマップに取り込むことで、企業リーダーは、気候変動の複雑な動態が事業資産に及ぼす悪影響を把握し、ショックへの耐性を高めることができる。例えば、Esriは、地理情報システム（GIS）ソフトウェアの大手企業であり、デジタルツインを活用して気候リスクをモデル化している。デジタルツインとは、業務や物理的資産のデジタル上の複製だ。データとAIを活用することで、洪水に対する脆弱性など、重要な事業資産の弱点をほぼリアルタイムで評価できる。これにより、弱点への対処と事前の強化、予防保全が可能になる。
ただし、政府の気候変動適応向けAIと同様に、企業がこうしたAIツールを利用できるかどうかは、慎重に評価する必要がある。気候変動適応向けAIの可能性を十分に活用している組織はごくわずかだ。こうした応用の継続的な開発に向けた国際協力を強化するとともに、この技術を利用しやすくし、実行につながる気候変動適応の知見をすべての関係者が活用できるようにする必要がある。
今後の展望
ここで紹介したのは、気候変動適応にAIを活用できるようになりつつある二つの主要な分野だ。金融商品に気候リスクを織り込むためのAI活用や、人道支援を先回りして行うためのAI活用など、ほかにも有望な応用例が現れており、加速させる必要がある。
気候変動適応にAIを活用する取り組みはまだ始まったばかりで、高度なデータ分析を用いるものが多い。合成データや予測モデリングなどを含め、気候変動適応向けAIの真の可能性を責任ある形で引き出すには、重要な障壁に協力して対処しなければならない。現在、気候変動適応でAIを広く活用するうえでは、データの互換性、既存および新たなAI・機械学習（ML）モデルへのアクセス、こうした複雑なモデルを実行する計算資源へのアクセス、実行につながる知見を導き出す技術的専門知識、適切な政策決定に必要な分野知識と管理の専門性が障壁となっている。
幸い、この取り組みに国際的に協力し、イノベーションの格差を埋めて、気候変動適応向けAIの責任ある大規模な活用を加速させ、不適応のリスクを減らそうという機運がある。この目的に向け、世界経済フォーラムのAI・MLプラットフォームは、気候変動対策におけるAI活用の加速に世界経済フォーラムがどのような役割を果たせるかを検討している。この取り組みは、合意に基づくガバナンスの枠組み、ツールキット、ベストプラクティスの活用事例によって支えられている。データに基づくAIロードマップや気候モデリングの手法を、官民の機関に示し、気候変動が社会、経済、環境に及ぼす影響への対応を支援する。
