組織は、環境、社会、ガバナンス (ESG) の実践に加えて、持続可能性の目標に対するますます高まる要件に直面しています。あ Gartner, Inc.の調査 ビジネス リーダーの 87% が、今後数年間で組織の持続可能性への投資を増やすと予想していることが明らかになりました。この投稿は、次の交差点をナビゲートしようとしている経営幹部にとっての出発点として役立ちます。 生成型人工知能 (生成 AI) および 持続可能性。生成 AI の可能性を活用して持続可能性と ESG の取り組みを加速するためのユースケースとベスト プラクティスの例、および持続可能性のための生成 AI の主な運用上の課題についての洞察を提供します。このガイドは、組織の目標との整合性を確保しながら、持続可能性戦略に生成 AI を効果的に統合するためのロードマップとして使用できます。
持続可能性を実現する生成 AI へのロードマップ
以下のセクションでは、生成 AI を持続可能性への取り組みに統合するためのロードマップを示します。
1. 持続可能性に対する生成 AI の可能性を理解する
生成 AI は変革する力を持っています ビジネスのあらゆる部分 幅広い機能を備えています。これらには、大量のデータの分析、パターンの特定、文書の要約、翻訳の実行、エラーの修正、質問への回答などの機能が含まれます。これらの機能を使用すると、組織のバリュー チェーン全体に価値を追加できます。図 1 は、バリュー チェーン全体の持続可能性を実現するための生成 AI のユースケースの選択された例を示しています。
図 1: バリューチェーン全体にわたる持続可能性のユースケースのための生成 AI の例
による KPMGの2024年ESG組織調査、組織はESGの影響、リスク、機会に関する情報開示を求める規制上の圧力の増大に直面しているため、ESG機能への投資も経営者にとっての最優先事項となっています。このコンテキスト内で、生成 AI を使用して、 組織の ESG 目標を前進させる.
一般的な ESG ワークフローは複数のフェーズで構成されており、それぞれに固有の問題点が存在します。 Generative AI は、プロセス全体を通じてこれらの問題点に対処し、持続可能性への取り組みに貢献できるソリューションを提供します。図 2 は、生成 AI が組織内の ESG ワークフローの各フェーズをどのようにサポートできるかを示す例を示しています。これらの例には、市場動向分析の迅速化、正確なリスク管理とコンプライアンスの確保、データ収集やレポート作成の促進などが含まれます。 ESG ワークフローは、業種、組織の成熟度、法的枠組みによって異なる場合があることに注意してください。業界固有の規制、企業規模、地域のポリシーなどの要因が、ESG ワークフローのステップに影響を与える可能性があります。したがって、最適な効果を得るには、特定のニーズと状況に応じてユースケースに優先順位を付け、成功を測定するための明確な計画を定義することが不可欠です。
図 2: ESG ワークフロー全体での生成的な AI のメリットのマッピング
2. 持続可能性を実現するための生成 AI の運用上の課題を認識する
生成型 AI の実装の課題を理解し、適切に対処することは、その可能性を利用して組織の持続可能性目標と ESG への取り組みに取り組むことを目指す組織にとって非常に重要です。これらの課題には、高品質のデータの収集と管理、生成型 AI の既存の IT システムへの統合、倫理的懸念への対処、スキルのギャップの埋め方、最高情報セキュリティ責任者 (CISO) や最高情報セキュリティ責任者などの主要な関係者を巻き込むことによる組織の成功に向けた準備が含まれます。早期に財務責任者 (CFO) に任命され、責任を持って構築できるようになります。法的異議申し立ては、概念実証 (POC) から本番環境への移行の大きな妨げとなります。したがって、コンプライアンスを念頭に置いて構築するには、プロセスの早い段階で法務チームを関与させることが不可欠です。図 3 は、持続可能性を実現するための生成 AI の運用上の主な課題の概要を示しています。
図 3: 持続可能性を実現するための生成 AI の運用上の課題
3. 適切なデータ基盤を設定する
持続可能性の目標を達成するために生成 AI の使用を目指す CEO として、次のことを覚えておいてください。 データは差別化要因です。高品質のデータにすぐにアクセスできない企業は、独自のデータを使用して生成 AI モデルをカスタマイズすることができないため、生成 AI の潜在的な拡張性を最大限に発揮し、競争上の優位性を生み出すことができなくなります。買収に投資する 多様で高品質な ESG イニシアチブを強化し、加速するためのデータセット。次のようなリソースを使用できます。 Amazon サステナビリティ データ イニシアチブ または AWSデータ交換 包括的なデータセットの取得と分析を簡素化および迅速化します。外部データの取得と並行して、内部データ管理を優先して生成 AI の可能性を最大限に高め、その機能を組織データの分析と新しい洞察の発見に活用します。
運用上の観点から、次のことを採用できます。 基礎モデル運用 (FMOps) および 大規模言語モデル操作 (LLMOps) 持続可能性への取り組みがデータ主導型で拡張可能であることを確認します。これには、データ系統の文書化、データのバージョン管理、データ処理の自動化、およびデータ管理コストの監視が含まれます。
4. 大きな影響を与える機会を特定する
あなたが使用することができます Amazon の逆向きの原則 サステナビリティ戦略内で生成 AI が大きな影響を与える可能性のある機会を特定します。組織内の主要な領域で即時の強化が約束されるプロジェクトを優先します。 ESG は依然として持続可能性の重要な側面ですが、次のような分野にわたる業界固有の専門知識を活用しています。 エネルギー, サプライチェーン, 製造、輸送、または農業 ビジネスのアプリケーションに合わせた持続可能性のユースケースを実現するための多様な生成 AI を明らかにできます。さらに、研究開発を改善するための生成 AI の使用、顧客のセルフサービスの実現、建物や建物内のエネルギー使用の最適化など、代替手段を模索しています。 森林破壊を遅らせる、持続可能なイノベーションのための影響力のある機会も提供できます。
5.適切なツールを使用する
適切なツールを使用しないと、複雑さが増し、セキュリティが損なわれ、持続可能性を目的とした生成 AI の使用効率が低下する可能性があります。適切なツールは選択肢と柔軟性を提供し、特定のニーズや要件に合わせてソリューションをカスタマイズできるようにする必要があります。
図 4 は、 AWS 生成 AI スタック 2023 年現在、すべてのレイヤーにわたる選択肢、幅広さ、深さを網羅する一連の機能を提供します。さらに、データファーストのアプローチに基づいて構築されており、その製品のあらゆる側面がセキュリティとプライバシーを念頭に置いて設計されています。
サステナビリティへの取り組みを推進するために使用できるツールの例は次のとおりです。
アマゾンの岩盤 – 単一の API を通じて大手 AI 企業の高性能 FM へのアクセスを提供するフルマネージド サービスで、持続可能性のユースケースに適切なモデルを選択できるようにします。
AWS Trainium2 – FM および LLM の高性能トレーニング専用に設計された Trainium2 は、第 2 世代の Trainium チップと比較して最大 XNUMX 倍優れたエネルギー効率 (パフォーマンス/ワット) を提供します。
Inferentia2 ベース Amazon EC2 Inf2インスタンス – これらのインスタンスは、同等のインスタンスよりもワットあたりのパフォーマンスが最大 50% 優れています。 Amazon Elastic Compute Cloud(Amazon EC2) インスタンス。 Inf2 インスタンスは、深層学習モデルを大規模に処理するために設計されており、エネルギー効率の向上により持続可能性の目標を達成しながら、超大規模モデルをデプロイするために不可欠です。
図 4: AWS 生成 AI スタック
6. 正しいアプローチを使用する
生成 AI は、万能のソリューションではありません。適切なモダリティと最適化戦略を選択してアプローチを調整することは、持続可能性への取り組みへの影響を最大化するために重要です。図 5 は、生成 AI モダリティと最適化戦略の概要を示しています。 迅速なエンジニアリング, 検索拡張生成, 微調整または事前トレーニングの継続.
図 5: 生成 AI モダリティ
さらに、図 6 は、主な生成 AI 最適化戦略の概要を示しています。 迅速なエンジニアリング, 検索拡張生成, 微調整または事前トレーニングの継続.
図 6: 生成的 AI 最適化戦略
7. 生成 AI エージェントを使用してアプリケーションの開発を簡素化する
生成 AI エージェント 高度な機能を活用して持続可能性への取り組みを推進するユニークな機会を提供します。 幅広い日常的および反復的なタスクを自動化する、データ入力、カスタマーサポートへの問い合わせ、コンテンツ生成など。さらに、タスクをより小さく管理しやすいステップに分割し、さまざまなアクションを調整し、 組織内のプロセスを効率的に実行する. たとえば、次を使用できます Amazon Bedrock のエージェント 業務全体にわたるエネルギー使用パターンを監視および分析し、エネルギー節約の機会を特定するエージェントを構成します。あるいは、サステナビリティ規制への準拠をリアルタイムで監視する専門エージェントを作成することもできます。
8. 評価のための堅牢なフィードバックメカニズムを構築する
生成 AI モデルの調整や目標の再定義など、アジリティと持続可能性の課題への対応を確保するために、フィードバックの洞察を戦略的改善に活用します。次のガイドラインを考慮してください。
リアルタイム監視の実装 – 監視システムをセットアップして、効率と環境への影響に焦点を当て、持続可能性ベンチマークに対して生成 AI のパフォーマンスを追跡します。 メトリクスパイプラインを確立する 生成 AI イニシアチブの持続可能性への貢献についての洞察を提供します。
人間参加型の評価に関係者を参加させる – に頼る 人間参加型監査 また、社内チーム、顧客、パートナーからのフィードバックを定期的に収集して、組織の持続可能性ベンチマークに対する AI 主導の生成プロセスの影響を評価します。これにより透明性が高まり、持続可能性への取り組みに対する信頼が促進されます。
継続的な改善のために自動テストを使用する – などのツールを使用すると、 ラガス および ラング・スミス、LLM ベースの評価を使用して不正確さや幻覚を特定して修正し、持続可能性の目標に沿った生成 AI モデルの迅速な最適化を促進できます。
9. 持続可能性のための生成 AI による影響を測定し、ROI を最大化する
二酸化炭素排出量の削減などの環境への影響と、次のような経済的メリットを把握する明確な主要業績評価指標 (KPI) を確立します。 コスト削減またはビジネスの機敏性の向上。この二重の焦点により、お客様の投資は環境の持続可能性に重点を置いたプログラムに貢献するだけでなく、持続可能性のビジネスケースを強化すると同時に、持続可能な実践におけるイノベーションと競争上の優位性を促進することができます。成功事例を社内外で共有して他の人にインスピレーションを与え、持続可能性のリーダーシップに対する組織の取り組みを実証します。
10. 生成 AI ライフサイクル全体を通じてリソース使用量を最小限に抑える
場合によっては、生成 AI 自体に高いエネルギーコストがかかる可能性があります。最大限の効果を達成するには、持続可能性への取り組みに生成 AI を使用する利点とテクノロジー自体のエネルギー効率との間のトレードオフを考慮してください。反復生成 AI ライフサイクルを深く理解し、 環境の持続可能性のために各段階を最適化する。通常、生成 AI への取り組みは、特定のアプリケーション要件を特定することから始まります。そこから、モデルを最初からトレーニングするか、既存のモデルを使用するかを選択できます。ほとんどの場合、既存のモデルを選択してカスタマイズすることをお勧めします。導入前に、この手順に従ってシステムを徹底的に評価することが不可欠です。最後に、継続的なモニタリングにより、継続的な改良と調整が可能になります。このライフサイクル全体を通じて、 AWS の適切に設計されたフレームワーク ベストプラクティスをお勧めします。生成 AI ライフサイクルの概要については、図 7 を参照してください。
図 7: 生成 AI のライフサイクル
11. リスクを管理し、責任を持って実行する
生成 AI は、組織の持続可能性の目標に向けて取り組む上で大きな期待を抱いていますが、同時に次のような問題も引き起こします。 課題 中毒や幻覚など。リスクを軽減し、責任ある AI イノベーションを可能にするためには、イノベーションと生成 AI の責任ある使用との間で適切なバランスをとることが重要です。この残高は、 リスクの評価 品質、開示、報告などのいくつかの要素の観点から。これを達成するために、特定の ツールと機能 セキュリティ チームの専門家と協力して、 セキュリティのベストプラクティス 必要です。生成 AI を安全かつセキュアな方法で拡張するには、以下が必要です ガードレールを設置する ユースケースに合わせてカスタマイズされ、責任ある AI ポリシーに沿ったものになります。
12. チームの教育とトレーニングに投資する
チームのスキルを継続的に向上させ、イノベーションを起こし、組織の持続可能性目標の達成に積極的に貢献できる適切なスキルをチームに与えます。関連するリソースを特定する 持続可能性 および generative AI 両方の分野で必要な必須スキルをチームが常に最新の状態に保てるようにします。
まとめ
この投稿では、持続可能性と ESG の目標の両方に焦点を当て、経営幹部向けに生成 AI を持続可能性戦略に統合するためのガイドを提供しました。サステナビリティへの取り組みにおける生成 AI の導入は、単なる技術革新ではありません。それは、責任、革新、継続的改善の文化を育むことです。高品質のデータを優先し、影響力のある機会を特定し、関係者の関与を促進することで、企業は生成 AI の変革力を活用して、持続可能性の目標を達成するだけでなく、それを超えることができます。
AWS はどのように役立つでしょうか?
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AWS ジェネレーティブ AI イノベーション センター アイデア出しに関する専門家の指導によりプロセスを支援します, 戦略的なユースケースの特定、実行、実稼働へのスケーリング。
Amazon が AI を使用して当社のサービスにどのようにアクセスしているかについて詳しく知るには 気候の約束 2040 年までに炭素を実質ゼロにするという約束を達成し、 Amazon がより持続可能な未来とビジネスを構築するのに AI が役立つ 7 つの方法。
著者について
ワファエ・バッカリ博士 AWS のデータサイエンティストです。 Wafae は、生成 AI の専門家として、生成 AI 技術の活用を通じて顧客がビジネス課題を解決できるように支援し、最大限の効率と持続可能性を確保するという使命に突き動かされています。
メディ・ヌーリ博士 AWS ジェネレーティブ AI イノベーション センターの上級科学者です。サステナビリティ分野でのテクノロジーとイノベーションの橋渡しに情熱を持っている彼は、AWS の顧客が生成 AI の可能性を解き放ち、潜在的な課題を迅速な実験とイノベーションの機会に変えることを支援しています。高度な AI テクノロジーのスケーラブルで測定可能で影響力のある使用に焦点を当て、生産までの道のりを合理化することで、顧客の持続可能性目標の達成を支援します。
ラーフル・サリーン AWS のサステナビリティ ソリューションおよび GTM の GM です。ラーフルには、顧客の持続可能性目標(二酸化炭素排出量の追跡、持続可能なパッケージングと運用、循環経済から再生可能エネルギーまでのすべて)に向けて優れたビジネス成果を生み出すために、持続可能性ストラテジスト、GTM スペシャリスト、テクノロジーアーキテクトで構成される優秀な人材のチームがいます。 Rahul のチームは、持続可能性のユースケースを解決するための技術的専門知識 (ML、GenAI、IoT) を提供します。
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