AIは、世界中で持続可能性への変革を支えるために必要とされる資金を引き出す可能性を秘めています。
MENA地域では、AIを活用したツールにより、2030年までに追加で2,000億ドルの持続可能な資本を動員できる可能性があります。
これにより、MENAの6,750億ドルの持続可能性資金ギャップのうち、最大30%を埋められる可能性があります。
人工知能（AI）は急速な勢いで成長しており、その市場価値は 2033年までに4.8兆ドルに達し、10年間で25倍の増加となる見込みです。企業の事業運営の在り方を大きく変えつつあります。
初期の活用事例は、特に自動化と効率化の面で目覚ましい成果を上げてきました。しかしAIは、複数の利害関係者による持続可能性への取り組みを加速させることで、さらに意義のある成果をもたらすことができます。
中東・北アフリカ（MENA）地域にとっては、これはさらに重要です。AIの応用は、特に金融、エネルギー、資源管理、脱炭素化の分野で、進行中の持続可能性への取り組みを増幅させる役割を果たします。
世界経済フォーラムは人工知能に関する指針をどのように策定しているのか？
AI卓越性センターは、各分野のリーダーをつなぎ、人工知能の急速な進化と、それが経済や社会に与える影響を理解するための場を提供しています。AIの導入に伴う機会、リスク、トレードオフについて、事実に基づく対話を支援しています。
信頼できる場や協働的な取り組みを通じて、センターはパートナーが共通の理解を築き、AIの革新と利用に関する責任ある取り組みに向けて協力できるよう支援しています。
金融業界における戦略的ツールとしてのAI
金融業界は、業務の複雑さ、ガバナンスと規制上の課題、そして高まる顧客の期待が組み合わさっているという独自の特徴を持ち、こうした可能性を示す好例です。世界的に見ても、AIは業界のサービスと戦略のあり方を支える戦略的ツールへと変貌を遂げています。
AIは、ネットゼロ関連プロジェクトに結び付く年間6,000億ドルを超える追加的な資金調達を引き出すうえで重要な手段となり得ます。例えば、データセットの断片化、業務上の障害、不明確なリスクモデルといった障壁を乗り越えることで、それが可能になります。
MENA地域では、持続可能な金融の流れが遅れており、地域GDPのわずか〜1%を占めるにすぎず、EUなどの地域圏の〜4.6%と比べると低い水準にあるため、この点は極めて重要です。これに対処しなければ、2030年までに累積資金ギャップが6,750億ドルに達する可能性があり（Bainの独自の移行金融モデルに基づく。MENAでネットゼロを達成するために必要な総投資額と、銀行による資金提供の割合を基に算出）、地域の開発努力を阻害することになります。
AIアプリは金融サービスにおける持続可能性をどのように推進できるか
AIが業界全体で持つ可能性と、地域における持続可能性の前向きな進展を基に、ファースト・アブダビ銀行（FAB）、ベイン・アンド・カンパニー中東、世界経済フォーラムは、フォーラムの中東の持続可能なリーダーズ・コミュニティの一環として共同プロジェクトに取り組みました。その目標は、AIアプリが金融サービスにおける持続可能性をどのように推進できるかを探ることでした。インタラクティブで部門横断的なワークショップを重ねた結果、業界全体にわたるAIアプリの多様な便益を示す、影響力の大きい一連のユースケースが明らかになりました。その便益は、持続可能な金融の機会に関するより精緻な情報の提供から、より強固な持続可能性リスク評価、顧客支援の向上にまで及びます。
影響力の大きいユースケースの一つとして、独自のプロトタイプが開発されました。これはAIを活用して市場の動向や発表を走査し、FABの持続可能な金融基準に照らして評価し、将来的に持続可能な資金調達を必要とする可能性のある組織を見つけ出すものです。インテリジェントなプロンプト設計とAIの活用により、このプロトタイプはキーワードを推論し、洞察を結び付け、さらに調査に値する機会を特定することができます。
これにより、金融の専門家はデータを収集し、初期段階の案件を追求できるようになりました。従来は見極めが難しすぎた機会が見つかることも少なくありませんでした。予備評価では、生産性の向上、追加的な資本投入、収益率の改善を通じて、5年間で約50〜135倍のROIを生み出せると推定されました（BainによるFABの機密性の高い収益・コストデータを活用した分析）。
AIアプリはネットゼロ目標に間接的に貢献
さらに重要だったのは、焦点を絞り、持続可能性の観点から適切にマッチングされた取引が、脱炭素化の取り組みや、世界のネットゼロ目標に沿ったより広範な社会経済的優先事項にプラスの影響を与えうるという発見でした。同じ5年間で、このプロトタイプによって実現される取引により、380万トンのCO2（MtCO2e）を回避できると推定されます。これは、65万台を超える自動車を道路から撤去することに相当します（FABの排出量の追跡・報告方法論を用いた場合）。こうした取引が増加すれば、約5万の新たな持続可能な経済関連の雇用も生まれます。その際には、エネルギー効率化と再生可能エネルギーへの100万ドルの投資ごとに7.5の雇用が創出される。
この実際のユースケースは、持続可能な金融のバリューチェーン全体でAIがパフォーマンスを向上させられることを証明しており、特に次の3つの主要な接点に焦点を当てています。
ファネルの上流：見過ごされてきた見込み先を明らかにすることで、適格な案件の母数を広げます。
ファネルの中間：案件を前進させるために必要なスピードと精度を高めるとともに、持続可能性の評価、リスク分析、案件のストラクチャリングを強化します。
取引後：増額や再販の機会をスムーズに特定し、商業的な実行可能性をさらに広げます。
この実際のユースケースから得られた、予想を大きく上回る成果は、特に開発されたプロトタイプがFABを超えて拡張可能であることから、AIアプリがもたらしうる価値を示しています。これにより、持続可能な金融の流れを促進することで、地域の累積資金ギャップの最大30%を埋めることができます。規模を拡大した場合（MENAの持続可能な金融市場におけるAI導入率が90〜98%成長すると仮定）、地域は2030年までに追加で2,000億ドルの持続可能な金融を動員し、融資対象プロジェクトを通じて6,000万メートルトンを超えるCO2の排出を回避できる可能性があります。
どの技術にもいえることですが、初期の導入企業が道を切り開いています。この場合、リーダー企業は持続的な競争優位性を築くとともに、コンプライアンス、イノベーション、長期的な成長の形成に関与する立場にもあります。
AIがバリューチェーン全体に適用されれば、業界が価値を引き出し創出する方法は根本的に変わるでしょう。しかし、利害関係者はAIを焦点を絞って適用することに注力すると同時に、ベストプラクティスを共有して協働を促進する必要があります。
