AI は気候適応への備えにどのように役立つでしょうか?

• 推定によると、気候変動は今後数十年間でビジネスに大きな混乱をもたらすと予想されています、気候変動が米国経済に与える潜在的な経済的影響だけでも数兆ドルに達するでしょう。
• この新たな現実に適応するには、関係者が気候適応に対してよりデータ主導のアプローチを取れるように、より詳細な気候に関する洞察を生成する必要があります。
• これらのデータの規模と気候現象の複雑さのため、よりアクセスしやすく反応時間を最適化する早期警報システムと予測モデルをサポートするには、人工知能を活用する必要があります。

地球温暖化を1.5℃未満に抑えるための気候緩和努力にもかかわらず、多くの専門家は、次世紀の変わり目までに地球温暖化が3.5℃になると予測しています。この温暖化する世界は洪水、山火事、そして膨大な人命の損失をもたらしており、今後数十年間でさらなる被害が予想されています。

したがって、大規模な気候適応と緩和に焦点を当てることが重要です。私たちは、実用的な気候に関する洞察を意思決定に活用して、現在および予想される気候変動に適応する能力を強化する必要があります。気候モデリング機能に人工知能 (AI) を使用することはその基本ですが、排出量の測定と削減に AI を使用するなど、気候緩和に焦点を当てた AI イノベーションが増えています。このイノベーションのギャップに対処する必要があり、実用的な気候に関する洞察を得るために、責任ある人工知能の開発を加速する必要があります。

これは、政府と企業が気候適応へのアプローチを根本的に再考する必要があることを意味します。鍵となるのは人工知能であり、1,000 人以上の官民企業幹部を対象とした BCG の最近の調査では、87% が AI が気候変動と戦うための重要なツールであると考えていることがわかりました。

人工知能がどのように気候適応の鍵となり得るかは次のとおりです:

人工知能を使用して気候回復力を構築する

世界中で約 33 億人から 36 億人が、気候変動の影響を受ける地域に住んでいます。気候変動が深刻である 自然災害の大幅な増加が見られている、または今後見られるリスクの高い地域。気候危機が激化するにつれて、この傾向はさらに高まる可能性があります。干ばつ、ハリケーン、山火事、洪水などの今年の異常気象は、社会を気候変動の危険に適応させることが極めて大きな課題であることを私たちに示しました。

異常気象現象をモデル化する場合、多数の変数を含める必要がありますが、AI は大規模なデータセットを収集、完成、分析できるため、この複雑さをモデル化するのに有利な立場にあります。これは、早期警報システムや地域の気候現象の長期予測モデリングに使用でき、関係者が気候適応に対してよりデータ主導のアプローチを取れるようになります。

たとえば、欧州宇宙機関が主導する Destination Earth は、干ばつなどの気候現象と人間の活動の間の相互作用を監視および予測するために、人工知能ベースの地球モデルを作成することを目指しています。一度導入されると、世界の政策立案者は適応への取り組みを知らせるために気候に関する洞察にさらにアクセスできるようになります。

山火事の予測と予防に人工知能を使用することも、優れた例です。これにより、高リスク地域のインタラクティブなマッピングが可能になり、火災延焼アルゴリズムを通じてほぼリアルタイムで火災の発生を追跡し、持続可能な森林管理のための最適な資源配分と長期戦略を通知できます。山火事による世界の平均年間コストは約 500 億ドルであるため、AI によって山火事の消火がより効率的かつ費用対効果の高いものになる可能性があるため、これは歓迎されるべきです。これを支援するために、世界経済フォーラムは FireAid を立ち上げ、実際の AI モデルを構築し、トルコなどの国々で試験運用することに取り組んでいます。

気候適応のための人工知能の使用に関するこれらの最新の開発により、すべての関係者が気候に関する洞察をより利用しやすくなる可能性があります。世界中で必要とされているもの、特にテクノロジーへのアクセスが少ないグローバル・サウスでは、リスクが最も高い場所でもあります。したがって、人工知能は、適応ニーズと技術獲得の間のミスマッチを軽減する可能性を秘めています。これを支援するには、気候変動適応のための AI 開発への公平なアクセスと参加を強化するために、さらに多くのことを行う必要があります。

AI により、気候リスクに直面してもビジネス継続が可能になります

気候変動は、米国経済だけでも数兆ドルに及ぶ潜在的な経済的影響が試算されており、ビジネスに大きな破壊的影響を与えると予想されています。企業は今後数十年間、サプライチェーンと生産の大きな混乱に直面するでしょう。それにもかかわらず、ビジネス戦略に気候リスクを組み込んでいるビジネスリーダーはわずか 33% です。

人工知能は、気候変動によって引き起こされる運用上の脆弱性を詳細に示し、これらのビジネス中断が発生する可能性が高い場所を予測する上で重要な役割を果たすことができます。視覚的なリスク グラフで複雑なデータ ソースを抽出することにより、ビジネス リーダーは、気候変動の複雑なダイナミクスがどのようにビジネス資産に悪影響を及ぼし得るかを理解し、ショックへの耐性を向上させることができます。

たとえば、地理情報システム (GIS) ソフトウェアのリーダーである Esri は、デジタル ツインを使用して気候リスクをモデル化しています。デジタル ツインは、業務または物理資産のデジタル コピーです。データと人工知能を活用することで、洪水の脆弱性などの重要なビジネス資産の脆弱性をほぼリアルタイムで評価できます。これにより、事前に弱点に対処して強化し、予防メンテナンスを実行することができます。 しかし、政府の気候変動適応のための AI と同様、企業によるそのような AI ツールへのアクセスは厳密に評価される必要があります。気候変動に適応するために人工知能を最大限に活用している組織はほとんどありません。これらのアプリケーションの開発を維持し、この技術へのアクセスを維持し、関連するすべての利害関係者が実用的な気候適応に関する洞察を得ることができるようにするには、さらなる国際協力が必要です。

今後の道

これらは、人工知能を気候適応にどのように使用できるかについての 2 つの新たな中心テーマです。 AI を使用して金融商品の気候リスクに対処したり、AI を先制的な人道的活動に使用したりするなど、他にも多くの有望なアプリケーションが出現しており、加速する必要があります。

気候変動適応のための人工知能は初期段階にあり、多くの取り組みで高度なデータ分析が使用されています。合成データや予測モデリングの使用など、AI の真の可能性を気候適応に責任を持って活用するには、主要な障壁に集合的に対処する必要があります。

現在、気候適応における AI の広範な使用は、データの互換性、既存および新規の AI および機械学習 (ML) モデルへのアクセス、これらの複雑なモデルを実行するためのコンピューティング リソースへのアクセス、および実用的なデータへのアクセスによって制限されています。洞察とドメインの技術的専門知識は、適切なポリシー決定を行うためのそのような障壁と管理専門知識を妨げます。

幸いなことに、この取り組みに協力してイノベーションのギャップを埋め、大規模な気候適応のための責任ある AI の使用を加速し、不適応のリスクを軽減しようという国際的な意志が存在します。

この目的を達成するために、世界経済フォーラムの人工知能および機械学習プラットフォームは、気候変動と戦うための人工知能の使用を加速する上で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ます。これは、コンセンサスベースのガバナンスフレームワーク、ツールキット、ベストプラクティスのユースケースによってサポートされています。これは、官民の機関が気候変動の社会的、経済的、環境への影響に対処するためのデータ駆動型 AI ロードマップと気候モデリング アプローチを実証します。

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