産業セクターは、成長を維持し増大するエネルギー需要に応えながら、脱炭素化を進める圧力に直面しています。
多世代にわたるAI活用型のアプローチにより、プロジェクトの再現性、拡張性、費用対効果を高めることができます。
アクセンチュアの『Powered for Change 2025』報告書は、早期に取り組む企業が、規模を拡大した低炭素インフラを通じて数十億規模の価値を引き出せることを明らかにしています。
産業セクターは厳しい課題に直面しています。増大するエネルギー需要に対応しながら、収益を伴う成長を維持し、事業運営の脱炭素化を進めなければなりません。アクセンチュアの最新の Powered for Change 2025 報告書では、2050年までに実質ゼロ排出を達成するため、石油・ガス、電力、重工業全体での大幅な削減の必要性が強調されています。
これは、資本プロジェクトの構築を通じて脱炭素化を加速させる解決策です。個別案件型から再現可能なシステムへの移行を図る多世代的アプローチであり、コストを削減しつつ、ネットゼロインフラの導入と拡大を加速させることができます。
AIを組み込むための多世代的アプローチ
従来、インフラプロジェクトは単発の取り組みとして扱われ、個別に計画、資金調達、実行されてきました。このアプローチにより、コストは高く、期間は長期化し、プロジェクト間での学習はほとんど生まれませんでした。また、このままでは産業の脱炭素化は十分な速さで進みません。多世代的かつポートフォリオ主導のアプローチは、学習内容を体系化し、構成要素を標準化・モジュール化し、イノベーションを促進することで、より効果的な戦略を提供します。このアプローチにAIを組み込むと、効率化が複利的に進む可能性があります。プロジェクトの加速にとどまらず、AIは組織の知見を保存し、すべての取り組みが過去の知見を基に進められるようにすることで、持続的なコスト削減を実現します。
しかしアクセンチュアの調査によると、現在、プロジェクトの90%は個別対応の取り組みとして実施されており、再現可能なチームやサプライチェーンの恩恵を受けているのは10%にすぎません。さらに、重工業およびエネルギー事業者が実施する脱炭素化プロジェクト計画の75%は、短期的なプロジェクトに焦点を当てています。
脱炭素化を加速させるには変革が必要であるとともに、そうすることには財務上の利点や見返りもあることは明らかです。低炭素イノベーションの拡大に取り組む準備が整った早期の取り組み企業を、数十億規模の価値、大幅なコスト削減、AIによる成果が待っています：
アクセンチュアは、グリーン水素の製造を用いてこの手法をモデル化し、多世代的アプローチを適用すると、コストが平均より30%速く低下することを明らかにしました。実際、2035年までにコスト削減率は35%に達する可能性があり、2037年にはグレー水素と価格が同等になると見込まれます。これは、プロジェクトごとのアプローチより6年早い時期です。
グリーン水素に関する構造化された多世代的戦略は、世界のグリーン水素需要のわずか5%を獲得するだけで、2050年までに正味現在価値（NPV）で600億ドル以上を生み出す可能性があります。重工業全体でクリーンエネルギーを拡大することによる財務上の見返りは、過小評価すべきではありません。
世界経済フォーラムは、人工知能のためのガードレールをどのように構築しているのでしょうか？
AI卓越センター は、各セクターのリーダーをつなぎ、人工知能の急速な進化と、経済や社会に及ぼす影響を理解する取り組みを支援しています。AIの導入に関連する機会、リスク、トレードオフについて、十分な情報に基づいた対話を促進します。
信頼できる場とコラボレーションによる取り組みを通じて、センターはパートナーが共通理解を構築し、AIのイノベーションと活用に対する責任あるアプローチに向けて協力できるよう支援しています。
多世代的アプローチを進める4つの施策
1. 効率的で強靭なサプライチェーンの拡大：強靭なサプライチェーンの構築は、産業の脱炭素化の基盤です。しかしアクセンチュアの調査では、重工業の経営幹部の74%が、サプライチェーンの変動が大規模な資本プロジェクトに悪影響を及ぼすと予想しています。変動への対応には、長期的なパートナーシップの育成、標準化とモジュール化の推進、地域サプライチェーンの強化が含まれます。これにより、企業は規模の経済と継続的改善を通じて、連続するプロジェクトにおいて単位コストを30～50%削減できる可能性があります。
2. 地域社会の支持と顧客需要の醸成：調査によると、重工業の経営幹部の52%が、ステークホルダーの関与不足が2028年までに資本プロジェクトに悪影響を及ぼすと予想しています。デジタルストーリーテリングやインタラクティブなツールなど、AIを活用した超ローカルなコミュニケーション戦略を用いることで、企業はメッセージを個別化し、プロジェクトの利点をより効果的に説明できます。重要なのは、需要側の勢いを築くことです。
3. 人材、スキル、ワークフローの再構築：報告書に含まれる企業のうち、ワークフォースの再構築に関連する変革を管理する能力に自信を示したのは30%のみでした。低炭素インフラと事業運営への移行には、ワークフォースのあらゆる層で新たなスキルと意思決定の仕組みが必要です。ワークフォースのスキルを適応させるには、リアルタイムのフィードバックを伴う部門横断的でシミュレーションベースの学習が求められます。さらに、一元化されたナレッジハブ、デジタルプレイブック、AIを活用した分析により、チームはすべてのプロジェクトから学びを体系化し、知見を共有できるようになります。最後に、より機敏な協働とは、トップダウンの意思決定から、リアルタイムで文脈に応じた権限を現場のチームに委ねることへの移行を意味します。
4. AIによる学習を支える強固なデジタル基盤の確立：AIは、ポートフォリオ全体にわたる継続的な学習を組み込むことで、産業の脱炭素化において変革的な役割を果たす態勢にあります。しかし、多くの企業は強固なデジタル基盤を確立するまでに1～3年かかると述べています。資本プロジェクトの文脈では、AIと強固なデジタル基盤の統合により、組織の知見が維持され、そのプロジェクトデータから洞察を抽出して、学習曲線を前倒しすることができます。また、業務を統合し、パターン検出などの自動化された意思決定や予測的な洞察を可能にすることもできます。
産業の脱炭素化への道のりは複雑ですが、多世代的アプローチは実行可能な道筋を提供します。ネットゼロインフラの取り組みに多世代的戦略を組み込む企業は、複利的なコスト効率化を実現し、競争優位性を確保し、産業の変革を推進するでしょう。今後25年間の決定的な課題は実行にあります。すなわち、断片的な取り組みから得た学習を、ポートフォリオ主導で自律的かつ経済的に持続可能な変革へと拡大していくことです。
この変化はすでに起きています。先進的な企業はAI主導のサプライチェーンを活用し、学習内容を標準化し、市場需要を創出しており、産業の脱炭素化が持続可能性への取り組みにとどまらず、成長の原動力でもあることを証明しています。早期に動く企業が、次の産業時代の財務的可能性を獲得するでしょう。
