AI（人工知能）は、人類史上最も速いスピードで進化している技術だ。そして2026年は、AIが真に成熟する年になるかもしれない。サステナビリティとグローバルなグリーン経済に対して、測定可能な貢献を始める年だ。しかし、AIをあらゆる問題の解決策だと宣言する前に、いくつかの誤解を解いておく価値がある。
その名称にもかかわらず、AIは本当の意味で「知的」ではない。間違った質問をすれば、間違った答えが返ってくる。また、AIは学習したデータの質にしか依存しないため、「ゴミを入れればゴミが出る」という原則は今も当てはまる。そして、情報を光速で処理できる一方で、人間社会の複雑さを理解するのは苦手だ。だからこそ、AIが人間の判断に取って代わると想定するのではなく、人々がAIを責任を持って創造的に使えるよう教育する必要がある。
AIが最も得意とするのは最適化だ。膨大なデータセットを処理し、複雑な問題に対する効率的な解決策を見つけ出す。より効果的なコミュニケーションを支援する大規模言語モデルから、輸送ネットワークやエネルギーグリッドを設計する高度なシステムまで、AIはすでに意思決定を再構築している。ユニバーシティ・カレッジ・ロンドンのマーク・マスリン教授は、最近ロンドンで開催されたAIサミットで次のように指摘した。「AIは、緩和、適応、自然再生という3つの主要分野で重要な役割を果たすことができる」
AIが気候変動緩和を推進する仕組み
さまざまな国際気候会議で、世界のリーダーたちは気温上昇を1.5度に抑えることを繰り返し誓約してきた。この目標は、2050年までにネットゼロ排出を達成することを必要とする。しかし、これらのリーダーたちは自国での排出削減に苦戦している。ここでAIが力を発揮する。炭素排出の削減と再生可能エネルギーの統合は、AIが解決するために設計された最適化の課題だ。
AIは、太陽光、風力、蓄電池を従来のシステムと組み合わせた、よりスマートで回復力のあるエネルギーグリッドを設計し、停電を防ぎ、無駄を削減できる。コロンビア大学のデビッド・サンダロウ教授が主導した最近の報告書によると、AIは次世代バッテリーから2040年までに核融合を可能にする技術まで、材料科学における画期的進歩も推進している。
これはすでに起きている。シーメンスが2025年に実施した国際調査では、調査対象となった1400人の経営幹部と政府代表者のうち59%が、事業の脱炭素化を支援するためにAIツールを使用していると回答した。
AIは、航空、農業、セメント製造など、回避が本当に困難な排出への取り組みにも不可欠だ。世界経済フォーラムが2024年に発表したところによると、セメントは世界の炭素排出量の7〜8%を占め、インドの排出量に相当する。例えば、Carbon Reは、ユニバーシティ・カレッジ・ロンドンとケンブリッジ大学のスピンアウト企業で、AIを使用してセメントなどの基礎材料の脱炭素化を可能にしている。同社は、エネルギー効率と成分の正確な混合により、無駄を削減している。
AIは組織が変化する地球に適応するのを支援できる
AIは、気候変動と戦うだけでなく、適応を支援することもできる。気候科学者はすでにAIを使用して異常気象の予測を改善し、早期警告によって人命を救っている。ダンディー大学のロジャー・ワン工学教授は、2018年の実験で、ソーシャルメディアの画像とMyCoastアプリのデータを組み合わせることで、これが機能することをすでに証明している。HSBC、JPモルガン、INGなどの主要金融機関は、膨大なESGデータを分析することで持続可能な投資を強化するためにAIを使用しており、政府は低炭素イノベーションに報いるインセンティブシステムの設計に活用できる。AIは、より公平な貿易と外交への道筋をモデル化したり、生態系を回復し開発と生物多様性のバランスを取る最も効果的な方法をマッピングしたりすることさえできる。
世界自然保護基金の推計によると、世界の野生生物個体数は1970年以降73%減少している。これを受けて、グーグルは昨年末にEarth AIプラットフォームを立ち上げた。これは、グーグルのGemini AIモデルと気象予報、人口マップ、衛星画像を組み合わせて、森林破壊とリスクのある種を追跡し、政府と保護活動家がより良い意思決定を行えるよう支援する。
AIはツールであり、救世主ではない
排出削減、効率向上、脆弱なコミュニティの保護におけるAIの可能性は計り知れない。しかし、それはあくまでツールに過ぎない。間違った手に渡れば、不平等を悪化させ、今すぐ生み出せるあらゆるドルのために貴重な地球を搾取しようとする者たちの思惑を助長するために使われる可能性がある。
AIがもたらす興奮と機会にもかかわらず、対処すべき重大な課題がまだいくつか残っている。第一に、AIは膨大な量の正確で高品質なリアルタイムデータに依存しているが、地球環境の多くの部分では、このデータがまだ存在していない。
第二に、大規模なAIモデルの訓練と実行には膨大なエネルギーが必要で、予測によると、データセンターからの電力需要は2030年までに2倍になる可能性がある。第三に、AIがより効率的で安全かつ優れた解決策を示しても、多くの業界は既存の慣行を変更するのに消極的か、変更が遅い。最後に、AIの急速な発展により、ツールとソリューションが月単位で進化するため、業界はもちろん、政府でさえ追いつくのが困難になっている。
これらの課題にもかかわらず、2026年は転換点となる可能性がある。AIが地球規模の環境危機への対処において、より意味のある役割を果たし始める年だ。
