持続可能なAI – 「ダブルマテリアリティ」の課題解決

その結果、「ダブルマテリアリティ」となり、企業は財務実績と経済リスクを超えて、報告と戦略的思考を根本的に変える必要があります。企業は現在、組織が直面し、自らの行動によって引き起こす社会的および環境的リスクという、2つ目のマテリアリティの解決策を特定し、優先順位を付ける必要があります。これは、企業が収集する必要がある運用データ、その分析方法、および運用上の意思決定をサステナビリティ目標にどのように整合させるかを根本的に変えます。

ダブルマテリアリティの影響はますます大きくなりますが、主な経路が財務報告の強化によるものか、追加の非財務報告要件によるものかはまだ明らかではありません。図に示すように、ダブルマテリアリティは右側の追加目標になっただけでなく、気候変動や炭素税などの政府規制が事業運営にますます影響を与えていること、そして環境パフォーマンスの改善が企業の長期的な評価に大きなプラスの影響を与える可能性があることから、左側の財務報告の一部にもなっています。

右側の進化する社会基準と、将来世代の環境への人間の負の影響を制限する必要性から、企業は自社のフットプリントを改善し、財務会計を超えた長期的な価値を提供する必要があります。富士通の「テクノロジーとサービスのビジョン」で説明されているように、ネットゼロエミッション目標を設定したり、さらには「ネットポジティブ」になることは、最初は主に精神的なものに見えるかもしれませんが、企業がより効率的で未来に備えた組織として台頭するとき、真の利益をもたらします。

関連するマテリアリティ目標を特定した後、多くの企業はそれらを2次元ダブルマテリアリティ・マトリックスに分類しています。初期導入企業の1つは、2021年のTelefonicaです。彼らのダブルマテリアリティ・マトリックスは、2つの次元で戦略目標を明確に区別しています。図では、株主価値に影響を与える従来の財務報告リスクはx軸に近くなっています。たとえば、重大なインシデントのリスクや気候変動の物理的影響の管理は、財務報告の一部です。社会に大きな影響を与える企業の課題は、y軸に近くなっています。たとえば、廃棄物（水）管理は社会に大きな影響を与えますが、（適切に行われれば）企業の評価への直接的な影響はほとんどありません。一方、顧客のプライバシーとサイバーセキュリティは、企業リスクと社会リスクの両方にとってほぼ同じくらい重要です。

これに基づいて、同社は「Telefonicaの責任ある事業計画」で公開されている新しい目標と行動を策定し、ますます広範囲の事業に影響を与えています。ダブルマテリアリティ計画をどのように詳細に実装できるかについては、富士通のマテリアリティ評価へのアプローチで説明しています。

当社のホワイトペーパーで説明しているように、効果的なAIソリューションを採用することは、企業が直面しているサステナビリティの課題に対する重要な解決策になりつつあります。

すでに70％以上のビジネスリーダーが、AIは環境問題と社会問題の解決、製品、セキュリティ、エコシステムの改善に役立つと信じています（富士通SX調査レポート2024「AIが加速するサステナビリティ・トランスフォーメーション」）。経営幹部の63％がAIはサステナビリティ変革の成功に貢献できると考えており、65％はデジタル変革に貢献すると考えています。Gartnerの2024 CEOおよび上級ビジネスエグゼクティブ調査でも同様の結果が得られており、経営幹部の69％が環境サステナビリティをビジネス成長戦略の機会と見なしており、ほとんどの経営幹部はAIと生成AIが成長戦略の鍵であると考えています。

持続可能なAIは、従来のAI技術と新しいAI技術を統合して、持続可能なダブルマテリアリティソリューションを発見、計画、監視、管理できるという利点があります。目標と多様なデータの定量化を柔軟に行うことができ、結果をダッシュボードで自動的に視覚化し、関係者や当局に報告することができます。企業にとって、それは規制と社会的要求が増え続ける複雑なビジネス環境を管理するための不可欠なテクノロジーになる可能性があります。それは、ビジネス機能全体にわたるイノベーションを可能にし、新たな持続可能なエコシステムとビジネスモデルのための将来にわたる運用を可能にします。

ほとんどの組織にとって、AIが目標達成に向けて準備することで、事業の最適化と改善、および持続可能な開発目標の追求は両立できます。

代表的な例は、すでに財務報告と環境報告で義務付けられている温室効果ガス排出量の報告です。特に、ほとんどの組織で排出量の70％以上を占める可能性のあるサプライチェーン（スコープ3）排出量は、準備ができていない企業にとって大きな課題となっています。PwCの報告によると、企業の50％以上が排出量を正確に測定できておらず、その理由の一部は効果的なESG報告システムの欠如です。

当社のホワイトペーパーが示すように、持続可能なAIによるサプライチェーン管理の改善は、Amazon、IKEA、Targetなどの企業にとってゲームチェンジャーとなっています。Virtual Watch Tower（VWT）やOpen Platform for Joint Transportation and Deliveryなど、持続可能なサプライチェーンにおけるAI開発のためのオープンなアライアンスは、現在、他のそれほど進んでいない企業が配送ルートを最適化し、倉庫の環境への影響を削減し、組織全体の自動化を調整するのに役立っています。このような効率性重視のシナリオでは、ダブルマテリアリティの課題の解決はほぼ追加のメリットになります。

AI技術をサステナビリティ目標と連携させることは、多くのレベルで力を与え、有益です。生成AIプラットフォームコアに基づく実装により、既存の情報サイロ、非構造化の企業ドキュメント、および人間によるコミュニケーションへのシームレスなアクセスと統合が可能になります。より多くのデータと情報フローが利用可能になるにつれて、生成AIプラットフォームは、持続可能なソリューションの予測、最適化、計画のための既存の管理システムの統合に役立ちます。

生成AIはまた、経営陣が迅速に実行可能なソリューションを開発するために必要な言語と詳細レベルでこの情報を経営陣に提供するのにも役立ちます。このようなプラットフォーム統合がなければ、経営陣はほとんどのサステナビリティの機会の可能性に気づかないままです。たとえば、富士通は、5つの主要技術が連携して、より持続可能な未来のために複雑な「マテリアリティ」の課題をどのように解決するかを示しています。