🌍 AIと気候変動：地球を救うか、悪化させるか？

猿でもわかるAIの倫理・リスクシリーズ

1. はじめに：AIで地球を救えるのか？

近年、気候変動はあらゆる産業にとって最重要課題の一つとなり、政府・企業・研究機関がこぞって対応を急いでいます。
そんな中、**「AIは気候変動対策に有効か？」**という議論が活発化しています。

温室効果ガス排出量のモニタリング
エネルギー最適化
自然災害の予測
など、AIは確かに多くの可能性を秘めています。

しかし一方で、

大規模AIモデルの電力消費
意図しない偏った最適化
グリーンウォッシングへの悪用

といったリスクも無視できません。
このブログでは、**「AI × 気候変動」**の技術的実態と、その倫理的含意を掘り下げていきます。

2. 技術概要：AIはどのように気候変動と戦っているか？

主なユースケースとAI技術

分野	具体例	使用技術
排出量推定	衛星画像からCO₂排出量を予測	CNN, 衛星画像処理
エネルギー効率化	スマートグリッドの需給予測	時系列分析, RNN
災害予測	洪水や山火事の発生確率予測	XGBoost, LSTM
脱炭素経路のシミュレーション	シナリオ予測と政策立案	強化学習, マルチエージェント

🖼️（※図：ユースケースとAI技術のマッピング図）

3. ハンズオン：衛星画像を使った森林消失予測モデルの構築

ここでは、Google Earth Engineと機械学習（Random Forest）を使って、森林の減少傾向を予測する実装例を紹介します。

前提

GEEアカウント取得済み
earthengine-api, scikit-learn, geemap ライブラリを使用

サンプルコード（簡易版）

import ee
import geemap
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

# GEEの初期化
ee.Initialize()

# 衛星画像の取得
image = ee.ImageCollection('LANDSAT/LC08/C01/T1_SR') \
    .filterDate('2020-01-01', '2020-12-31') \
    .filterBounds(ee.Geometry.Point([105.854, 21.0285])) \
    .median()

# 特徴抽出
bands = ['B4', 'B3', 'B2']
features = image.select(bands)

# ラベル付きデータ（手動アノテーションを想定）
training_data = ...  # EE FeatureCollection (例: 森林 vs 非森林)

# 学習と予測
classifier = ee.Classifier.smileRandomForest(10).train(training_data, 'landcover', bands)
classified = features.classify(classifier)

# 表示
Map = geemap.Map()
Map.centerObject(training_data, 10)
Map.addLayer(classified, {}, 'Classified')
Map

🖼️（※図：分類結果のGEE表示例）

4. 現場での知見：ありがちな落とし穴と対策

❌ よくある失敗パターン

問題	内容
モデルバイアス	データに偏りがあると、気候政策判断を誤る可能性あり
サステナブルでない学習	巨大モデル（例：GPT系）のトレーニングが大量のCO₂排出を生む
過信	「AIがそう言っているから正しい」という無批判な利用

✅ 実務での工夫

小型モデルやエッジAIで消費電力を抑える
Explainable AIで根拠のある判断を可視化
AIは意思決定の補助であるという立場を明確にする

5. 応用と今後の展望：AIはサステナブルになれるか？

拡張的ユースケース

グローバル排出マップの自動生成（NASA × AI研究機関）
炭素クレジットの不正検出（AIによる監査）
AIによる気候政策のシミュレーション（エージェントベースモデル）

🖼️（※図：マルチエージェントでの政策評価の概念図）

カーボンニュートラルAIへの取り組み

対応策	内容
グリーンデータセンター	再生可能エネルギーを使ったトレーニング
モデル軽量化	蒸留・量子化による効率化
省リソース学習	スパース学習やFederated Learningの活用

6. まとめ：AI × 気候変動の功罪を理解して使う

項目	メリット	リスク
AIによる貢献	排出監視、予測精度の向上	CO₂排出、過剰最適化
技術的課題	データ整備、説明性の確保	環境負荷と倫理フレーム不足
今後の視点	国際連携・オープンデータ活用	市民社会の合意形成が不可欠

🧠 最後に

「AI = 善」ではありません。AIはあくまで道具です。
私たちエンジニアが環境と倫理を意識しながら使わなければ、その便利さは簡単に裏目に出てしまいます。

だからこそ今、**「AIをどう使うか」ではなく「なぜ、何のために使うか」**が問われているのです。

📘 用語解説

スマートグリッド：AIやICTを使って電力を最適に制御する電力網
カーボンニュートラル：排出CO₂と吸収CO₂を相殺して実質ゼロにすること
Explainable AI（XAI）：AIの判断根拠を説明可能にする技術
Federated Learning：データを集中せずに分散学習する技術