環境サステナビリティ(持続可能性)は、ビジネスリーダーにとって重要な焦点となりつつある。AI(人工知能)は、この点で注目される重要な技術の一つだ。本稿では、より持続可能なAIを展開する5つの方法を紹介する。
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環境サステナビリティ(持続可能性)は、CEO、取締役会、ビジネスリーダーにとって、業務全般に関わる重要な焦点となりつつある。持続可能な成果を実現するために、経営幹部は持続可能な技術を必要としている。AI(人工知能)は、この点で注目される重要な技術の一つだ。
AIはビジネスの成果を向上させ、社会的価値を生み出すことができるが、持続可能性の進展を妨げる場合もある。このAIの機会とリスクは、2つの概念を組み合わせることで理解できる。それは「持続可能性のためのAI」と「AIの持続可能性」だ。
「持続可能性のためのAI」は、社会や環境、ビジネスの目標に向けて、ビジネス成果(増収やコスト最適化などの財務的成果を含む)を向上させたり、業務が社会や環境に与える影響を低減させたりするAIのケイパビリティとして定義される。
「AIの持続可能性」には、AIシステムのライフサイクルを通じて短/中期的な取り組みと長期的な取り組みのバランスを取り、責任を持ってAIを利用し、最終的に環境への影響を最小限に抑えるとともに、社会リスクやガバナンスリスクにも対処することが含まれる。
その焦点は、ガバナンスを改善し、AI技術をビジネスオペレーションに適用することによる環境負荷や社会的公正の阻害を削減することだ。持続可能なAIは、より広範な「責任あるAI」の枠組みから派生したものだ。この枠組みは、「AIを活用したソリューションは、人間中心および社会的に有益な方法で設計、実装されるべきである」という考え方と密接に結び付いている。
Gartnerによると、2025年までにCIO(最高情報責任者)の50%は、IT部門の持続可能性に関連したパフォーマンス評価指標を使用するようになる見通しだ。AIモデルや技術は、以下のようなさまざまな環境目標の推進に役立つ。
経営リーダーは、どうすれば責任を持って持続可能な形でAIを利用し、なおかつビジネス価値を生み出せるかを考えなければならない。以下では、より持続可能なAIを展開する5つの方法を紹介する。
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