持続可能性の向上
AIは企業が持続可能性に関する目標を推進するうえで、重要な役割を果たす技術に
AIは、イノベーションや財務面でのメリットをもたらすだけでなく、企業が持続可能性の目標を追求する際にも貢献できます。今回の調査結果でも、ほぼすべての回答者（99%）が持続可能性の目標を推進するためにAIと自動化を何らかの方法で利用していると回答しています。
しかし、このようにAI導入が広がっているにもかかわらず、AIが持続可能性目標を効果的に支援する方法についてはほとんど共通認識が見られません。たとえばエネルギー消費量の最適化は、AIの活用分野として一般的な持続可能性関連への応用例です。企業が、AIデータセンターの電力消費への社会的懸念に対応する方法を模索しているなかで、このエネルギー最適化の適用事例は有望な選択肢といえるでしょう。一方で、実際にこのような用途にAIを利用していると答えた回答者は4分の1未満にとどまっています。
TEの見解
TEで持続可能性を推進するうえで最も効果的な取り組みの一つが、デジタル環境モニタリングシステム（DEMS）の導入です。高頻度の計測データと機械学習モデルを組み合わせることで、DEMSは拠点ごとの実際の稼働ベースラインを学習し、建物や設備のエネルギーや水消費における異常を検知し、潜在的な削減の機会を明らかにします。その好例がタンジェ拠点です。現在、DEMSはオンサイト太陽光、購入電力、水使用量、主要生産設備のデータを統合しています。正確な日次エネルギーベースラインを確立したことで、非稼働時間帯に隠れた負荷を可視化しました。この知見に基づき、低稼働時の計画的な「シャットダウン戦略」を設計できるようになりました。タンジェ拠点では一回のシャットダウン実施だけで、約 331 MWh のエネルギー消費を回避でき、4万ドル以上の光熱費を削減しています。これはDEMSの導入費用のほぼ半分に相当します。また、世界中のTEの拠点では、重点的な投資とデジタルモニタリングの拡大を通じて、電力使用量を前年比 3% 減少する傾向を維持しています。DEMSの展開が進むことで、拠点間でのベンチマーク比較が可能になり、効果の高い取り組みを迅速に横展開できるようになります。さらに、エネルギーや水資源の管理において、データに基づく一貫した運用モデルを全社で構築できるようになります。
Holly Webdale
ESG バイスプレジデント