産業用AIがもたらす脱炭素化の未来とその影響について

2025年11月17日、英国ロンドンから発表されたIFSとPwC英国の共同レポートによると、産業用AIが資産集約型産業における脱炭素化を加速する重要な役割を果たすことが明らかになりました。この新しいホワイトペーパーでは、脱炭素が特に困難な重工業などの分野で、AIを活用することで持続可能性とオペレーションの効率を高める手段が提示されています。

世界の温室効果ガスの現状

脱炭素化が難しい8つの業種、つまり航空、海運、トラック輸送、鉄鋼、セメント、アルミニウム、基礎化学、石油・ガスは、世界の温室効果ガス排出量の約40%を占めています。この実態を踏まえて、現在の炉やタービンの設計が、今後数十年にわたり固定化された排出量を生むリスクも明らかです。

そこで重要なのは、既存の設備を知識的に最適化しつつ、新たな運用モデルに柔軟に移行できる体制を整えることです。IFSが2025年に調査した「The Invisible Revolution」では、シニアエグゼクティブの86%が、AIの導入が環境目標の達成に役立つと考えていることが示されています。

AI導入の具体的影響

産業用AIは、すでに実際の数値での成果を出しています。ホワイトペーパーには、以下のような具体的な効果が紹介されています。

- フィールドサービス最適化：移動距離を平均37%削減し、効率を向上させながら排出削減にも貢献。
- 電力グリッドのスケジューリング最適化：低炭素時間に生産を調整することで、スコープ2排出量を最大47.6%削減。
- 予知保全：設備の寿命を延ばし、エネルギー損失を防ぐ。

サステナビリティをサポートするアプローチ

このレポートでは、産業用AIがサステナビリティに寄与するための3つの視点が提案されています。

1. 資源効率の最大化：限られた資源の活用を最適化し、廃棄や無駄を削減。
2. データ活用によるインサイト創出：トレーサブルで監査可能な情報を提供。
3. 新たなビジネスモデルの確立：デジタルツインやAI分析プラットフォームによるアウトカムベースのサービスへの転換。

これにより、産業用AIが様々なオペレーションにおいてサステナビリティと価値向上を協調させています。

AIのエネルギー課題

一方で、AIが導入されることで、データ処理や計算に伴うエネルギー需要が増大する懸念もあります。しかし、適切に管理されれば、AIは脱炭素化に寄与するポテンシャルがあります。研究によれば、2035年までにAIの導入により、年間3.2から5.4ギガトンのCO₂排出削減が見込まれます。

再生可能エネルギーの調達やデータガバナンスを組み合わせることで、AIのエネルギー消費を最適化する方向性が示されています。