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デジタル技術で深刻化する環境問題に対処する | サステナブル企業の幕開け

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当記事はホワイトペーパー『サステナブル企業の幕開け』を一部抜粋し、再編集したものです。全編はダウンロードしてご覧いただけます。


“これからの「環境問題」は、もはや企業が片手間に取り組めば済むような、周辺的な課題ではない。”


 

■ 要点

・ デジタル化による加速

環境問題の解決が容易に進まないのは、システムの硬直性や、環境ポリシー、環境配慮の欠如などに問題があるのであって、テクノロジーの不備に問題があるわけではない。それどころか、これらの諸問題の解決にとって、デジタル・トランスフォーメーションこそが重要になる。

・ 変化こそ商機

高業績企業ほど、デジタル技術を駆使することで、環境課題を商機に変えている。

・ 洞察を行動の改善につなげる

データを詳察すれば、企業も社会も変化を遂げ、ひいてはサステナブルな企業が誕生する契機となる。

・ コラボレーションが実現する環境ガバナンス

民間と政府がデジタル技術を介して協業すれば、新しい形の環境ガバナンスを実現できる。

 

■ 効率性を進化させ、機会を最大化するインテリジェント・ワークフローで環境目標を達成

企業がビジネス面、さらには環境成果の面で新たな機会を獲得するためには、構造的な変革が必要だ。優良企業はすでにそれを実施し、環境課題への新たな認識を深めている。

そのとき大切になるのは、(1) サステナブルなビジネス・プラットフォーム、(2) 環境に配慮したインテリジェント・ワークフロー、(3) 環境課題と人間性にコミットした企業エクスペリエンスという3つのアプローチである。

 

■ サステナブルなビジネス・プラットフォーム

今日のビジネス・プラットフォームは、デジタル化により、これまで不可能だった方法で、連携と共創を可能にしている。ビジネス・プラットフォームは、環境のサステナビリティーでイノベーションを推進し、環境目標を組織内の問題として顕在化させた。

今まで組織間における取引コストの削減に利用されてきたテクノロジーを、環境問題が内包するコストや、環境問題が生み出す利益を浮き上がらせることに活用し、新たな価値を創造するようになったのだ。

 

この新しいタイプのビジネス・プラットフォームは、データと新たな洞察を取り込むことで、経済活動が生む環境負荷を和らげる。またAIなどの新テクノロジーにより、複数の利害関係者の能力を集合的に活用し、サステナブルな雇用環境を可能にする。

このビジネス・プラットフォームには、種々の組織が参加するだけでなく、さまざまなソースから取得されるデータが組み込まれることで、新たな洞察の発見やイノベーションの向上に役立っている。

具体例として、ノルウェーのYara社が挙げられる。同社はAI、機械学習、収穫データ、気象データをプラットフォームに取り入れ、農家がサステナブルな方法で収穫量を増加させる支援をスタートさせた。このプラットフォームは、フード・チェーン全体と農家を結び付け、農家から食卓までの全行程を一体化させた。

 

英蘭系石油大手のShell社の例も参考になるだろう。同社はIBMと共同で「Oren」を立ち上げた。これは資源産業に特化したB2Bのマーケットプレイスで、新たな収益源や機会を生み出すことを目的として設立された。

このプラットフォームにより、参加メンバーは信頼できるエコシステムから、検証済みの製品やサービスを見つけることが可能になった。検証済みのソフトウェアやサービス、デジタル・ソリューションだけでなく、パイロット段階の先端技術も同時に探すことも可能だ。

このプラットフォームにはまた、汚染物質や温室効果ガスの排出量、消費エネルギー量、環境影響評価(IEA)、旧鉱山の再利用情報、鉱山のライフサイクル評価などの詳細なデータと分析結果が、さらには環境管理やコンプライアンスに関するソフトウェア・プログラムが保存されている。

このマーケットプレイスが有する情報の3分の1が、サステナビリティーに関連するものだ。

 

■ 環境に配慮したインテリジェント・ワークフロー

企業は常にコスト削減を模索しており、その手段として効率化や自動化を進める。そのためにはエクスポネンシャル・テクノロジーを活用したインテリジェント・ワークフローが有用だ。

例えば従来は顧客エクスペリエンスや従業員エクスペリエンスがサイロ化した組織内にとどまり、非効率的な利用しかできなかったが、AIを包括的に導入することで、こうした知見の有効活用が可能となる。

インテリジェント・ワークフローは効率化を飛躍的に向上させるが、また環境目標の推進とも相性がいい。すでに優良企業は全社的に導入することで、経営モデルを全面的に変革し、サイロ化の解消に取り組んでいる。社内だけでなく社外の能力、データ、洞察もすべて取り入れることで、より大きな価値の創出を達成し、環境面でも成果を上げつつある。

 

その好例として、AIを使って灌漑の性能を高め、節水に取り組むカリフォルニアのE&J Gallo Winery社が挙げられる。

同社は以前から、ブドウの栽培をセンサーで監視し、アナリティクス・モデルで分析することで精密灌漑を実行してきたが、さらなる改善を模索していた。そこで取り入れたのが機械学習の機能で、これにより長期にわたるデータを経験値化できるようになった。

それまでは干ばつや洪水が起きるたびに、人が状況を見て、対処をその都度判断しなくてはならなかった。ところが機械学習を導入したことにより、衛星画像から送られる情報と過去のデータを統合的に使いこなすインテリジェント灌漑システムが可能になった。

これにより、非常に細かな範囲で適切な水やりを自動的に行えるようになった。その結果、3年間で水の使用量を25%削減し、さらにはワインの品質の向上にも成功した。

 

■ 環境課題と人間性にコミットした企業エクスペリエンス

企業の顧客、従業員、投資家、パートナーは、今まで以上に魅力的な経験を企業に対し期待するようになった。

ところが一旦、その期待が裏切られると、ソーシャル・メディアを武器に、不満の声をまき散らす。彼らは企業の環境活動についても、期待の目で見つめている。これは企業にとってはリスクであるが、同時に機会でもあるのだ。

 

企業が人間味あふれるサービスを(エクスポネンシャル・テクノロジーの拡張的な能力で)提供し、環境のサステナビリティーに配慮した経営を行えば、それは他社との差別化を生み、アドバンテージをもたらす。

 

例えばファッション業界では、多くの企業が、AIを利用して顧客エクスペリエンスを向上させ、環境フットプリントを削減することで、ブランド力の向上に努めている。

オンラインで商品を購入する顧客が増えると、試着できないので、どうしても返品率は上がる傾向にある。オンライン・ショッピング全体で、返品される商品の割合は40%にもなるといわれている。返品はコストを増加させるだけでなく、輸送量が増えるために二酸化炭素の排出量まで増加させる。

しかし顧客が予めAIを利用して、バーチャルな試着を済ませれば、体形と好みに合った服を選べるようになり、返品率を大きく下げることができる。小売業者のMoosejaw社は、このアプローチを採用して、返品率を4分の1近く削減することに成功した。


“これからのデジタル技術は、機能に透明性、効率、統合性を付与することで、価格決定メカニズムに大きな影響を与えるだろう。”


 

 

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