2025-08-08 AI for Good Global Summit 2025: AIが築く未来のレジリエントインフラ

※本記事は、エリザベス・フェイバー氏によるAI for Good Global Summit 2025での講演「よりスマートに、より強く、より安全に：インフラのレジリエンスにおけるAIの優位性」の内容を基に作成されています。講演の詳細情報は https://www.youtube.com/watch?v=B0rvIa6eoO4 でご覧いただけます。本記事では、講演の内容を要約しております。なお、本記事の内容は講演者の見解を正確に反映するよう努めていますが、要約や解釈による誤りがある可能性もありますので、正確な情報や文脈については、オリジナルの講演動画をご視聴いただくことをお勧めいたします。

講演者紹介

エリザベス・フェイバー氏

デロイト・グローバル最高人事・目的責任者

エリザベス・フェイバー氏は、世界150カ国で46万人の従業員を擁する専門サービス組織であるデロイト・グローバルにおいて、最高人事・目的責任者を務めています。この役職において、デロイト全体の人材、インクルージョン、目的戦略を監督し、「重要な影響を与える」というデロイトの企業目的の実現を推進しています。同氏は、サービスを提供するクライアント、成長・発展させる人材、そして生活し働くコミュニティを通じて、日々この目的を実現することに取り組んでいます。本講演では、デロイトの持続可能な進歩センターが発表した「インフラのレジリエンスのためのAI」レポートの知見を基に、AI技術がインフラレジリエンス向上にもたらす革命的な可能性について論じています。

AI for Good について

AI for Goodは、革新的なAIアプリケーションの特定、スキルと標準の構築、そしてパートナーシップの推進を通して、地球規模の課題解決に取り組んでいます。AI for Goodは、ITUが50以上の国連パートナーと提携し、スイス政府と共催で開催しています。AI for Good グローバルサミット2026の詳細情報は https://aiforgood.itu.int/summit26/ でご確認いただけます。

1. イントロダクション：デロイトの使命とAIインフラの重要性

エリザベス・フェイバー： 皆さん、こんにちは。ソリューションステージへようこそ。本日はご参加いただきありがとうございます。私の名前はエリザベス・フェイバーです。デロイト・グローバルの最高人材・目的責任者を務めており、デロイト全体の人材、インクルージョン、目的戦略を監督しています。

デロイトについて少しお話しします。私たちは世界150カ国で事業を展開する46万人の従業員を擁する専門サービス組織です。そして私たちの目的は「重要な影響を与えること」です。私たちは、サービスを提供するクライアント、成長・発展させる人材、そして私たちが生活し働くコミュニティを通じて、毎日この目的を実現しようと努めています。

今日のトピックであるレジリエントインフラ、AIによってより賢く、より安全で、より強いレジリエントインフラというテーマは、「重要な影響を与える」という私たちの目的と「AI for Good」という命題の絶妙な交点に位置しています。そこで本日は、デロイト・グローバルがちょうど発表したばかりのAIとインフラレジリエンスに関する新しいレポートの文脈で、レジリエントインフラのためのAIに関する考察を皆さんと共有できることを大変嬉しく思います。

私たちはその調査結果のいくつかを詳しく見ていくとともに、デロイトの年次Z世代・ミレニアル世代調査も取り上げ、次世代のリーダー、消費者、コミュニティメンバーからレジリエントインフラの重要性に対する彼らの考えを聞いていきます。なぜなら、もちろんこれらは私たちが下さなければならない長期的な決定であり、彼らがどのように生活し働くかに影響を与えるからです。

そこで最初に、今日の会話から皆さんに得ていただきたい要点をお伝えします。第一に、レジリエントインフラは単に経済的重要性を持つだけでなく、実際に人間の命題でもあるという理解であり、その命題についてもう少し詳しい背景を提供したいと思います。第二に、AIがどのようにインフラを変革し、それをより強く、より賢く、より安全にしているかを示すことです。そして最後に、AIがどのように応用されているかを3つの実世界のケーススタディで具体的に説明していきます。

2. 複合的危機の時代：インフラ脆弱性の深刻化

エリザベス・フェイバー： それでは質問から始めたいと思います。これは少しフィアファクター的な質問です。皆さんの世界で今日のインフラのうち、もしそれが故障したり破綻したりしたら非常に破壊的な影響をもたらすのはどの部分でしょうか？交通でしょうか、水道、衛生設備、医療システムでしょうか？私にとって、偶然にも日曜日にこの会話の準備をしていたときに、私の住む州がハリケーン熱帯低気圧シャンテルの影響を受けていました。皮肉なことに、この発表の準備をしている最中に、私の近所では洪水警報が出され、停電が起きていました。そして私は思いました。なんて皮肉なんだろう？私はこの質問をしようとしているのに、一方で洪水と停電に対処している。

それでは、皆さんの中から、日常的に動作していることが非常に重要なインフラの部分について、いくつか例を聞かせていただけますか？

「電気です。」「電気ですね。」はい。エアコンとWi-Fiのためですね？はい。「その他、廃棄物処理、水道、交通。」私は20年間アジアに住んでいて、当時の私にとって機能しなければならないインフラは交通、飛行機、電車、バスでした。

そう、インフラは私たちの日常生活にとって不可欠なのです。そして私は今、私たちの研究結果について話したいと思います。

今日、私たちは複合的ショックの世界に直面しています。極端な気象現象と自然災害が激化し、都市人口が増加しています。経済的に見ると、ここのスライドで見ることができるように、これは厳しい現実です。デロイト・グローバル調査では、自然災害だけで2050年までに世界的にインフラに対して年間最大4,600億米ドルの損失を引き起こす可能性があると予測しています。これは過去15年間の平均損失と比較して2倍以上です。

あらゆるコミュニティの中心にはそのインフラがあり、必要不可欠なサービスを提供し、経済的レジリエンスと人間の福祉を支えています。そのためインフラが故障すると、人々はまず家庭、学校、医療システム、職場でその影響を感じるのです。

つまり、レジリエントインフラは単に財政的慎重さの問題だけではなく、人々の生命を守り、安全を形作ることを支援する人間の命題でもあるのです。そしてこの頃の問題は、混乱が起こるかどうかではなく、それが起こったときにどれだけ準備ができているかということです。私はZ世代とミレニアル世代について話しました。昨年私たちが調査したZ世代とミレニアル世代の70%以上が最近極端な気象現象を経験しており、多くが環境について不安を報告しています。これらの懸念は、人々がどのように生活し、働き、支出するかを形作っているのです。

3. 次世代の視点と環境不安の現実

エリザベス・フェイバー： AIは業務の最適化、持続可能性の推進、産業システムの強化などの分野ですでに多数の使用例を実証していますが、インフラレジリエンスのための使用例はそれほどよく知られていません。

しかし、高いレベルで見ると、デロイト・グローバル調査では、ハザード軽減と脆弱性削減にAIソリューションを統合することだけで、2050年までに直接的災害コストを年間700億米ドル節約できる可能性があることが明らかになっています。これは予測平均損失の15%に相当します。そして、AIのより広範囲な採用と継続的なAI改善により、これらの節約は年間1,100億米ドルを超える可能性があり、災害関連損失のほぼ3分の1を防止できる可能性があります。

重要なことは、これらは初期の発見であるということです。これは、私たちのインフラ投資にAIを組み込むことの利益の初期の保守的なステップであり、まだ探求されていない重要な上昇余地があります。

4. AIによるインフラレジリエンスの3段階戦略

エリザベス・フェイバー： それでは、レジリエントインフラのビジネスケースと自然災害の経済的影響を確立したところで、AIがこの分野でどのようにイノベーションを推進しているかを探ってみましょう。インフラレジリエンスの3段階アプローチ、つまり計画、対応、復旧という観点で考えてみたいと思います。

まず計画段階では、AIはハザードデータを分析し、シミュレーションを実行して、よりスマートでよりレジリエントなインフラを設計することができます。洪水耐性都市管理・計画や、植生管理と資産点検による山火事予防などの例を考えてみてください。

次に対応段階では、AIは早期警告システムとリアルタイム監視を強化することができます。これは脅威をより速く検出し、緊急対応をより効果的に調整することを意味します。AI強化型の洪水、嵐、さらには地震の予測や、ドローンと衛星画像、IoTセンサーを使用した山火事検知などの例を考えてみてください。

最後に復旧段階では、AIは災害後復旧プロセスも支援し、損害の範囲を予測し、どの修復を最初に行う必要があるかを決定し、サービスを復旧し、リソース配分を最適化することができます。

5. 実世界ケーススタディ1：フロリダ州Smart Metroプラットフォーム

エリザベス・フェイバー： これを実際に体験していただくために、AIソリューションがどのように現場でインフラを支援しているかを実証する3つの実世界ケーススタディを共有します。まず最初に、フロリダ州に行って、マイアミエリアにあるブロワード・メトロポリタン計画組織が、海面変化と極端な気象現象に関連するリスクにより賢明な方法でどのように対処しているかを見てみましょう。

このエリアでは35以上の組織がインフラ投資を調整しており、これによって情報とデータがサイロ化され、分析能力が限定的になるという課題を引き起こしていました。そこで、Google Cloud PlatformとGoogle Earth Engine、そしてVert.Ex AIと協働する私たちのデロイト・コンサルティングチームが、データ可視化、分析、シミュレーション、モデリングツールを設計しました。このビデオで、それが実世界でどのように実現されるかをお見せします。

デモンストレーション参加者（Smart Metroプラットフォーム実演）： Smart Metroは、私たちが開発しているAIプラットフォームで、Googleなどの複数のソースからリアルタイムデータを取得して、あなたのような計画者が計画に関してより効率的になることを支援するために使用できます。では、エマ、これを起動してみましょう。

これがSmart Metroプラットフォームで、さまざまなデータを統合しています。土地利用、交通、労働者の輸送、公共交通、水供給など。これが初期モデルで、そのモデルが開発されるにつれて、これらすべての他のコンポーネントがこれに統合されるのが見えるようになります。

あなたはこの場所に300戸を提案していますね。はい、交通指向型開発のためです。これがエリアの交通循環にどのような影響を与えるかを理解できますか？まず、既存の交通状況を示すことができます。現在のヨーク交通調査からすべてのデータを統合すると、現在の交通量は問題ありません。そして追加で300戸を加えると、それが交通にとって何を意味するかをリアルタイムで示すことができます。しかし、ここマイアマーでやろうとしていることは、交通へのアクセス、追加の公共交通を持つことになります。

マイアマーでリアルタイムに何が起こるかの影響を示すことができます。正直に言って、Smart Metricが提供できる詳細レベルには感銘を受けています。すべての情報が一箇所にまとまっているようです。私の決定の効果を研究が完了するまで何年も待つのではなく、リアルタイムで見るための分析がずっと速くできます。

このプラットフォームがここマイアマーで成功すれば、マイアマーの境界を超えて拡張でき、ここブロワード郡の31都市に持ち込むことができます。なぜなら、私たちが抱えている懸念に対処するという点で、私たちは皆非常に似ているからです。Smart Metricが機能すれば、これは私たちの住民にとってより良く、私たちがより良い決定を下し、都市と郡をより持続可能で強靭にすることになるでしょう。ここに住む人々の20年後の生活を変える可能性があります。なかなかクールですよね？ありがとうございます。

6. 実世界ケーススタディ2：東インド廃棄物管理デジタルツイン

エリザベス・フェイバー： さて、次は東インドに向かいます。そこでデロイト・インドが自治体の廃棄物管理業務を完全に再考することを支援し、都市の廃棄物業務のデジタルツイン、つまり仮想レプリカを作成しました。AI駆動最適化を使用して、廃棄物収集要件を決定し、リアルタイムで予測された収集ルートを最適化しました。

ここのスライドで見ることができるように、このモデルは廃棄物蓄積パターンを予測し、廃棄物の急増を予測してそれに応じて収集ルートを調整することを支援します。これにより廃棄物収集の速度と信頼性が改善され、特に中断時には重要で、衛生リスクと健康への懸念を防ぐのに役立ちます。

結果として、20%以上の燃料コスト削減と年間36トンのCO2排出削減を実現しました。これはただ廃棄物収集ルートの最適化によるものです。しかし重要なことは、健康の大幅な改善と疾病の削減という面での社会的利益もあることです。

7. 実世界ケーススタディ3：災害後検査ツール「Opto AI」による復旧フェーズ革命

エリザベス・フェイバー： 最後に、AIが復旧段階でどのように加速しているかの例をお伝えします。計画と対応について話しましたが、今度は復旧です。自然災害後にお金と命の両方を節約するものです。もちろん、時間が極めて重要であり、デロイト・コンサルティングは災害後の損害検査の変革を支援する先進的ソリューションであるOpto AIというツールを開発しました。

Opto AIは2Dから3Dフォトグラメトリ技術を使用して損傷エリアのデジタルツインを作成し、実データと合成データの両方で訓練されたAIモデルを使用しています。ここで見ることができる航空画像は、地球観測データとドローン映像の組み合わせから生成された建物の屋根損傷を示しており、私たちが作成したデジタルツインを更新するために中央に送信されます。

インターフェースはインタラクティブマップベースのインターフェースで、即座の注意が必要な高優先度ゾーンを正確に特定し、リソースのより迅速で効果的な配置を可能にします。その結果、屋根修理の完了時間が7日から3日に変わり、資材過剰使用が15から30%削減されました。しかし同様に重要なことは、これらの重要な瞬間、深刻な事象の際に、コミュニティでより多くの生命を保護できるようになったことです。

8. エコシステム協働とステークホルダーの役割

エリザベス・フェイバー： これら3つの例は、AI対応レジリエントインフラが単なる未来的な概念ではないことを示しています。それは実際に今日コミュニティが繁栄することを支援しているのです。

結論として、エコシステム全体について話し、AIをインフラレジリエンスに統合することは単なる機会ではなく、ゲームチェンジャーであることを認識しましょう。AIを活用することで、災害のリスクを削減し、増大するハザードに対してインフラを強化し、これらの重大事象の経済的・人的コストを災害対応の3つの段階すべてにわたって削減することができます。しかし、この変革は孤立して起こるものではありません。インフラのエコシステム全体にわたる協働努力が不可欠です。

ここに主要ステークホルダーの例がいくつかありますが、私たちのレポートが概説している他にも多くがありますが、この3つを取り上げます。テクノロジーリーダーは研究への投資を続け、経済的・環境的利益を実証し、AIが私たちの共有する持続可能性目標の整合と推進を支援することを確実にします。政策立案者は、標準設定と協働インセンティブ、レガシーインフラの現代化を通じて、より広範囲なAI採用のための環境を可能にする上で基盤的役割を果たします。そして最後に、金融機関は長期プロジェクトを支援できる革新的金融ツールの創造において重要です。

デロイトは、インフラエコシステム全体にわたってこれらのステークホルダーと協働することを誇りとし、共に私たちは今日だけでなく将来の世代のために、より強く、よりスマートで、より安全に立ち続けるAI対応レジリエントインフラを創造する力を持っています。それでは、AIインフラレジリエンスのための私たちのレポート、レジリエントインフラをより詳しくご覧になることをお勧めします。QRコードからアクセスできます。この講演の後、数分間こちらにいますので、ご質問やコメントをお寄せいただければ非常に嬉しく思います。本日はご清聴いただきありがとうございました。