2050年までのカーボンニュートラル達成の鍵：デジタルテクノロジー
デジタル技術はネットゼロ移行における鍵となるでしょう。これらは、より多くのデータをより効果的に処理し、問題をより迅速に特定し、解決策を仮想的に試す能力により、脱炭素化を可能にします。
世界経済フォーラム（WEF）とアクセンチュアによると、デジタル技術は2030年までにエネルギー、素材、移動性の産業の排出量を4％から10％削減するのに役立つとされています。また、PwCは、AIだけでも同じ時間枠内に全世界の温室効果ガス排出量を4％削減できると算出しています。
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目次
気候変動と戦うために、データとデジタル技術を活用
デジタル技術は、テクノロジー分野を超えて重要な役割を果たしており、様々なアプリケーションにおける排出量削減を支援しています。
例えば、農業では、先進的な天気予報と地元および遠隔のセンサー（衛星を含む）からのデータが、モバイルインターフェースの能力を高めています。これらのツールは、世界中の農家に作物の選択、灌漑、肥料の施用、収穫時期に関する重要な情報を提供することで、精密農業を可能にします。
エネルギー分野では、現代のAI技術が、正確な天候パターンの予測を使用して、ピーク電力需要の予測や太陽光・風力エネルギー生成の最適なタイミングの予測に利用されています。
この実例として挙げられるのが柏の葉スマートシティで、ここではデジタル技術が自動電力ネットワーク制御に使用され、エネルギー消費の削減に繋がっています。このプロジェクトは、デジタルソリューションがコミュニティレベルでのエネルギー使用を効果的に管理・最適化できることを示しています。
デジタルツイン：世界の持続可能性におけるゲームチェンジャー
気候変動への対処は複雑であり、地球のシステム内の相互連結性や異なるSDG（持続可能な開発目標）のバランスを取る必要があるためです。データとデジタル技術は、より統合されたシステムを作り出し、個別に比べてより効果的な解決策につながる上で重要です。
このような統合の利点は、航空業界で見られます。ここでは何十年もの間、適応制御システムが使用されてきました。これらのシステムは、物理的なオブジェクトにスマートな機能を埋め込むことの利点を示している航空機にモデルを装備して、その振る舞いを調整します。
環境アプリケーションにおいて特に有望なデジタルアプローチは、「デジタルツイン」です。これは、通常はセンサーを通じて、プロセスのさまざまな面からデータを収集し、その活動のコンピューターシミュレーションを作成することを含みます。これらのシミュレーションは、特定の目標と制約内で最も効率的なアプローチを決定するために有用であり、得られた洞察は現実世界のプロセスを管理するために適用されます。
三菱電機の「デジタルユーティリティプラント」システムは、その例です。電力プラントのコンポーネントとシステムのデジタルツインを作成することで、同社は性能をシミュレートし、効率を向上させる方法を見つけることができます。このアプローチは、電力プラントの運用コストを削減するだけでなく、その環境への影響も軽減しています。
さらに、デジタルツインは、さまざまなセクターでの温室効果ガス排出量の監視、理解、最適化、削減に多目的なツールを提供します：
- 電力網では、複数の分散型再生可能エネルギー源からの電力を管理し、必要に応じてバックアップ電源を活動させます。
- 計画・開発においては、Googleのプロジェクト・サンルーフ20のように、機械学習と衛星画像を使用して、太陽光パネルなどの資産の最適な配置を行います。
- シンガポール、上海、北京、アマラバティ、ドバイなどの都市は、都市デザインや改善のためにデジタルツインを使用しており、複数の国がこの分野での能力を高めています。
- 交通分野では、仮想レプリカが公共機関やフリートオペレーターの交通網の流れを最適化します。
- 気候モニタリングにおいては、衛星と地上の観測を組み合わせて、エネルギー生成や消費の推定値を超えたより正確な温室効果ガス排出量のデータを提供します。
グローバルな規模では、地域、国家、セクターのデジタルツインを「惑星デジタルツイン」に統合することで、気候の課題に対応する経済活動の管理と変革のための包括的なシステムが作成される可能性があります。
ネット・ゼロ未来に向けて、堅牢なデータインフラを構築
排出量を削減するための惑星レベルのデジタルツインを開発するには、包括的なデータロードマップが必要です。このロードマップには、次のステップが含まれる可能性があります：
既存データの活用を強化
現在のデータセットの再利用とアクセス改善は、公共および独立機関が重要な役割を果たす中で重要です。特に、国家統計機関の関与は大きくなり得ます。さらに、気候変動への対応に不可欠な独自データへのアクセスを容易にする必要があります。
追加データニーズを特定
データのギャップが存在する箇所を特定し、それらを埋める方法を確立することが重要です。時には、集約されたデータや代理データで十分な場合もあります。新たなデータ収集の利点とコストは個別に評価されるべきです。信頼性のある合成データの作成も別の解決策となる可能性があります。
多様なデータソースを統合
異なるタイプのデータを効果的に統合するためには、共通の基準が必要です。たとえば、衛星データと地上の測定を組み合わせることで、発電所や都市部からの排出物の追跡が強化される可能性があります。
データインフラを強化
日本の宇宙天気予報センターに似た、高品質のデータリポジトリの確立は、全世界で不可欠です。
データの「準備」を優先
データは、人間と機械によって見つけられるものでなければならず、適切な認証と承認でアクセス可能であり、他のデータセットと統合するための相互運用性があり、さまざまな文脈で再利用可能であることが重要です。
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