シュラヴァンティ・カレム氏は気候工学分野のテクノロジーリーダーで、S&P Globalの様々な気候関連製品を統括している。
都市化は加速しており、2050年までに約70%の人々が都市部に住むことになり、都市は文化、イノベーション、活動の中心地となるだろう。
今日のテクノロジーリーダーたちは、気候に配慮したエンジニアリングの先駆者となっている。活気に満ちた私たちの都市は、残念ながら炭素排出量とエネルギー消費の大部分を生み出している。これが、私がS&P GlobalのSustainable1に参画した理由の一つであり、そこでは環境影響の分析とコミュニティ強化を支援するESGソリューションとインサイトを提供するミッションをサポートしている。
現存する課題に対処するために、私たちは環境フットプリントを削減するだけでなく、生態系の回復を助け、コミュニティをより強く、最初から回復力のあるものにする方法でイノベーションを起こす必要がある。以下に、私が考えるその実現方法を紹介する。
ヘルスケアテクノロジー：センサーとAIの相乗効果
健康は持続可能な都市の中心であり、テクノロジーリーダーはデータとインテリジェントプラットフォームを活用して都市のヘルスケアを変革する独自の機会を持っている。修士課程の間、私は「設定可能なヘルスケアモニタリングシステム」に関する論文を共著し、データ駆動型ソリューションがいかに個人やコミュニティの健康管理を支援できるかを実証した。これは、テクノロジーの真の影響が、ケアシステムにおける信頼性、アクセシビリティ、回復力の構築にあることを裏付けている。
人工知能（AI）も重要な役割を果たすことができる。AIを活用したプラットフォームは、人口の健康データを包括的に分析し、効率性を向上させ、介入をパーソナライズし、医療専門家が人々の固有のニーズに対応するのを支援する。病院、クリニック、救急サービス間でデジタル健康記録を統合することで、ケアの継続性がさらに強化され、危機時の迅速な対応が確保される—これが回復力のある都市のヘルスケアエコシステムの基盤となる。
しかし、これらのイノベーションの可能性を最大限に実現するためには、いくつかの課題に対処する必要がある。より多くのデバイスやシステムがオンラインになるにつれ、侵害や悪用のリスクが高まり、機密性の高い健康データを保護するための堅牢なサイバーセキュリティ対策が不可欠となる。
健康予測の高い精度を達成することも課題であり、様々なヘルスケアシステムやレガシープラットフォーム間の相互運用性の確保も同様である。シームレスな統合がなければ、データ駆動型ケアの利点は減少し、非効率性が持続する可能性がある。また、これらの取り組みへの継続的な支援と投資を得るためには、公衆衛生の測定可能な改善を実証することも重要である。
これらの課題を克服するには、テクノロジーリーダー、学術機関、官民パートナーシップ間の協力が必要である。研究を支援し、新興イノベーションを試験的に導入し、AIとIoTソリューションの公平な採用を促進することで、技術の進歩がコミュニティの福祉における具体的な改善につながることを確実にできる。
グリーンインフラ：都市の自然のためのプラットフォームとデータ
屋上緑化、垂直庭園、都市林などの都市の緑地は、熱を軽減し、空気の質を改善し、生物多様性を支援する上で重要な役割を果たしている。これらの環境全体にセンサーを配置することで、都市はリアルタイムで土壌の健康状態、水の使用量、空気の質をモニタリングできる。AIプラットフォームはこのデータを分析して、新しい緑の回廊がどこで住民と野生生物に最大の利益をもたらすかを特定できる。グリーンインフラのデジタルツイン（仮想モデル）により、計画者は建設前にプロジェクトをシミュレーションでき、コストを削減しリスクを軽減できる。
エネルギーシステムも同様のイノベーションの恩恵を受けることができる。センサーとAIを搭載したスマートグリッドは、エネルギー需要のバランスを取り、機器の故障を予測し、再生可能エネルギー源の統合を加速できる。これらの機能は、炭素集約型インフラへの依存を減らしながら、回復力を強化する。
それでも、新技術と老朽化したインフラの統合や、測定可能な社会的影響の実証など、課題は残っている。協力とオープンデータ標準に焦点を当てることで、都市は人と地球の両方に役立つ、よりグリーンで適応性の高いシステムを作り出すことができる。
水に配慮した設計：データ駆動型の回復力
回復力のある都市の水管理も、センサーとAIの戦略的使用に依存している—この場合、水質のモニタリング、使用パターンの検出、漏れの特定に活用される。AIによる分析は、気候の影響をシミュレーションし、変化する条件に計画を適応させることで、雨水の収穫、グレーウォーターのリサイクル、洪水防止の最適化に役立つ。
グリーンインフラで見られるのと同様に、データプロトコルの標準化と既存インフラの改修は課題であり、統一された基準とステークホルダーの支援が必要である。リスクを明確に伝え、受容性を構築することで、センサーとAIの使用は都市部が適応性と回復力のある水システムを構築するのに役立つ。
成功の測定と成果の推進
テクノロジーリーダーは短期的なコストと長期的な利益を比較検討し、技術革新とコミュニティエンゲージメントを融合させる戦略に焦点を当てる必要がある。高ニーズ地域への介入を的確に行い、オープンデータを活用して協力を促進し、拡張可能なパイロットプログラムを設計すべきだ。
AIやIoTなどの新技術により、リアルタイムのモニタリングとフィードバックが可能になる。成功は明確な指標の設定、結果の共有、コミュニティからのフィードバックに基づく適応にかかっている。最終的に、持続可能な都市は、意味のある包括的な変化を推進するためにテクノロジーを活用することにかかっている。
