運輸業界は脱炭素化のために AI をどのように活用できるか

世界の運輸部門は極めて重要な岐路に立っています。の責任者 世界の温室効果ガスの 16 ～ 25% (GHG) 排出量は、経済成長と気候への影響の両方において重要な役割を果たします。道路、海、空、鉄道で商品を運ぶ貨物物流だけでも、部門の排出量のほぼ半分を占め、 世界的には 7 ～ 8%。

人工知能 (AI) は、脱炭素化の強力な触媒として台頭しており、数年後ではなく、今日から運用効率を向上させ、排出量を削減することができます。しかし、堅牢で公平なガバナンスがなければ、その潜在的なリスクは断片化、非効率、不公平によって薄れてしまいます。

イノベーションは明確なルールの中で繁栄します。ルールが単純なボールを魅力的なスポーツに変えるのと同じように、思慮深いガバナンスは AI を有望なテクノロジーからすべての人に利益をもたらす強力なツールに変えます。実体経済における AI 主導のビジネス モデルを、支援的で気候に配慮した規制と調整することは、持続可能で包括的な成長にとって不可欠です。

3 つの重要なレバーが際立っています。

AI アルゴリズムは、交通パターン、気象条件、配送スケジュールなどのリアルタイム データを分析し、道路、航空、海上貨物の最も燃料効率の高いルートを特定します。

これにより、不必要な走行距離とアイドル時間が削減され、排出量の削減に直接つながります。たとえば、UPS の ORION システムは、AI で配送ルートを最適化することで、年間 1,000 万ガロンの燃料を節約します。

AI により、船舶、電車、トラックのスマートな積載計画が可能になり、車両が満員に近い状態で走行できるようになり、空車での走行が最小限に抑えられます。たとえば、大手航空会社の貨物部門は、 耐荷重8%アップ 12 週間のパイロット プログラム中の AI ベースの需要と容量管理を通じて。

AI を活用した物流計画により、貨物を高排出モード (トラック輸送など) から低排出オプション (鉄道や海上など) に移行できます。予測分析は、需要の変動や混乱を予測するのにも役立ち、スムーズな運用のための事前の調整を可能にし、それによってコストを節約し、リソースの無駄を最小限に抑えることができます。

たとえば、既存の鉄道ルートを使用してスペインとドイツの間のトラック輸送業務を最適化する DHL のマルチモーダル ソリューションは、1 旅行あたりのトンキロあたりコストを 13% 削減し、排出量を 58% 削減しました。

物流業界では、価値を創造し、気候変動目標を支援する AI の可能性をますます認識していますが、AI の活用は依然として十分に活用されていません。ユーロスタットによると、 EU企業の3.72% 2024年には物流にAI技術を活用。

ただし、スケーラブルで責任ある展開を可能にするためには、導入の増加と堅牢なガバナンスを両立させる必要があります。国際交通フォーラム（ITF）の69加盟国政府は最近の勧告の中で、 重要性を強調した AI データのセキュリティ、正確性、プライバシーを確保するガバナンス フレームワークを導入することです。

これらの原則をホワイトペーパーの運用上の洞察に適用することが不可欠です。明確なデータ共有協定と倫理ガイドラインがなければ、信頼とコラボレーションが揺らぎ、AI を活用したソリューションのスケールアップが妨げられる可能性があります。

輸送分野でネットゼロエミッションを達成するには、統合されたアプローチが必要です。よりクリーンな燃料、電動化、新しい車両技術と、健全なガバナンスに支えられた AI による効率性を組み合わせることで、気候変動に配慮した野心的な成長目標を達成する最良のチャンスが得られます。

実際的な次のステップは次のとおりです。

テクノロジー、政策、実体経済のビジネスモデルを織り交ぜることにより、私たちは責任を持ち、包括的で国民の信頼を獲得し、地球のニーズに応える、よりスマートな交通システムを構築することができます。