生成AIはSDGs救世主か、それとも新たな課題か？未来を拓く可能性と私たちが向き合うべきリスク

2025年5月23日

脱炭素とSDGsの知恵袋の編集長、日野広大です。私たちの活動は、幸いにも政府SDGs推進本部からもジャパンSDGsアワード「外務大臣賞」を受賞するなど、その専門性を評価いただいております。今回は、今まさに世界を席巻している「生成AI」という革新的な技術が、私たちの地球と社会の未来を左右する「持続可能な開発目標（SDGs）」にどのような影響を与えるのか、その光と影、そして私たちが進むべき道について、深く掘り下げて解説いたします。まるで魔法のようなこの新技術は、SDGs達成を阻む複雑な課題を解決する救世主となるのでしょうか？それとも、新たなリスクを生み出すパンドラの箱なのでしょうか？一緒にその可能性と向き合い方を探っていきましょう。

本記事で探求する問い：

生成AIとは何か？SDGsに貢献する「3つの魔法の力」
具体的な魔法の呪文：4大分野でのSDGs推進ユースケースと企業事例
魔法の代償？生成AIがもたらす企業と社会へのリスクとは
賢明な魔法使いになるために：リスクを管理し、生成AIをSDGsの力とするための羅針盤
企業が今すぐ始めるべきこと、私たち一人ひとりができること

生成AIという新たな魔法：SDGsを加速する3つの基本機能

まず、「生成AI」とは一体何なのでしょうか？簡単に言えば、文章、画像、音声、さらにはプログラムコードまで、まるで人間が創り出したかのように新しいコンテンツを「生成」することができるAIのことです。この魔法のような力は、主に以下の3つの基本機能によって支えられています。

データマイニング（隠された宝を見つけ出す力）：
膨大な量の文章、画像、動画といった、形や構造が定まっていないデータ（非構造化データ）の山から、価値ある洞察やパターンを掘り起こします。これは、従来の分析ツールでは見過ごされがちだった「人々の声」や「現場の状況」といった定性的な情報と、数値データなどの定量的な情報を結びつけることを可能にし、市場の隠れたニーズやサステナビリティ課題の根本原因を特定するのに役立ちます。
インサイトの導出（未来を読み解き、道を示す力）：
複雑に絡み合ったデータを分析し、そこから意味のある結論を引き出し、企業の意思決定に役立つ提言や未来予測、あるいは分かりやすい説明を生成します。例えば、インフラの老朽化予測や、サプライチェーンにおける環境リスクの高い箇所の特定など、先を見通した行動を支援します。
知識の増幅（個人の能力を飛躍的に高める力）：
高性能でカスタマイズ可能な検索エンジンや、コミュニケーション能力を鍛えるコーチ、あるいは24時間働く仮想アシスタントとして、従業員一人ひとりの能力を最大限に引き出します。新しいサステナビリティ規制に関する研修資料の作成から、個々の従業員に最適化された学習プランの立案まで、組織全体の知識レベルと実行力を向上させます。

これらの力を組み合わせることで、企業はSDGs推進に向けた取り組みを、より効率的に、より効果的に、そしてより革新的に進めることができるようになるのです。

魔法の実践：4つの主要分野でSDGsを加速する生成AIのユースケース

では、具体的に生成AIはどのようにSDGs達成に貢献できるのでしょうか？国連グローバル・コンパクトなどが示す主要なユースケースを4つの分野に分けて見ていきましょう。そこには、すでに魔法を使いこなし始めた企業たちの姿も見えてきます。

1. 業務効率の最大化：限りある資源を賢く使い、持続可能な成長へ

SDGs達成には、地球の資源を枯渇させることなく、経済的な安定性を維持することが不可欠です（SDGs目標8、目標12など）。

リソースの最適化： 事業活動に必要なエネルギー、水、原材料などの資源消費を最小限に抑えるための最適な運用方法を、生成AIが提案します。配送ルートの効率化による燃料削減や、データセンターの電力使用量の最適化など、コスト削減と環境負荷低減を同時に実現します。
労働効率の向上： 従業員一人ひとりのスキルや役割に合わせた研修プログラムを生成AIが作成し、サステナビリティに関する知識や実践能力を高めます。単純作業の自動化や、複雑な意思決定のサポートを通じて、従業員が付加価値の高い業務に集中できる環境を整えます。
コードの効率化： ソフトウェア開発において、コードの自動生成、最適化、エラー修正を支援します。これにより、開発時間とコストを削減し、エネルギー効率の高いプログラムの作成を促進することで、ITシステム全体の環境負荷を低減します。
- 事例： インドのSuperHumanRace社は、生成AIと機械学習を組み合わせたアプリで、妊産婦の健康状態に合わせたアドバイスを医師に提供し、予防可能な死亡を減らす取り組みを行っています（SDGs目標3）。また、Siemens社はMicrosoft社と共同開発した生成AIソリューションを製造ラインに導入し、生産効率の向上を実証しています。

2. 持続可能なバリューチェーンの構築：透明性と責任ある調達の実現

製品やサービスが顧客に届くまでの全過程（バリューチェーン）において、環境・社会への配慮を徹底することが求められています（SDGs目標12、目標8、目標16など）。

ライフサイクル評価（LCA）の効率化： 製品の企画・設計段階から廃棄・リサイクルに至るまでの環境影響を、生成AIが迅速かつ継続的に評価。企業がサステナビリティ目標を達成するための重要な羅針盤となります。
責任ある調達の推進： サプライヤーの報告書や第三者機関のデータベースを生成AIが分析し、人権侵害や環境破壊のリスクが低い、信頼できるサプライヤーの特定を支援。調達基準の遵守状況を追跡し、潜在的なリスクを事前に警告します。
サプライヤー・エンゲージメントの深化： 複雑なサプライチェーンにおける課題（例：遠隔地の小規模農家における児童労働リスク）を特定し、その解決策や、現地の言語・文化に合わせた啓発・研修コンテンツを生成AIが作成。サプライヤーとの協力を促し、サプライチェーン全体での持続可能性向上を目指します。
- 事例： アクセンチュア社の「N次サプライチェーン・ナビゲーター」は、生成AIを活用してサプライチェーンのデータを分析し、炭素排出量の多いホットスポットや人権リスクを特定します。Unilever社はGoogle Earth Engineに生成AIを組み込み、特定の原材料（パーム油など）調達における森林伐採リスクをより正確に把握。SAP社の「サステナビリティ・フットプリント・マネジメント」は、生成AIを使って製品ごとの排出係数を効率的にマッピングし、カーボンフットプリント算定時間を大幅に短縮しています。

3. イノベーションの加速：地球規模の課題に立ち向かう新たな解決策を

気候変動、貧困、食糧危機といった複雑な地球規模の課題解決には、従来の発想を超えるイノベーションが不可欠です（SDGs目標9、目標2、目標13など）。

持続可能な製品・サービスの設計： 環境負荷の低い新素材の探索、製品の耐久性向上やリサイクルを前提とした循環型設計（サーキュラーデザイン）のアイデア創出など、サステナビリティを核とした製品開発プロセスを生成AIが支援します。
先端研究のブレークスルー： 膨大な学術論文や実験データを生成AIが解析し、これまで見過ごされてきた傾向や相関関係を発見。難病の治療法開発や、再生可能エネルギーの高効率化といった、持続可能な開発における難問解決の糸口を見つけ出す可能性を秘めています。また、実験が困難な現象のシミュレーションや、新たな研究テーマの提案も行います。
- 事例： ヤマハ発動機とFinal Aim社は、生成AIを設計プロセスに導入し、山間地の農作業などを支援する一人乗り電動モビリティ「コンセプト451」を迅速に開発しました。国際的なエネルギー企業を支援するCrayon社は、LLM搭載チャットボットで市場調査を効率化し、グリーンエネルギーへの移行戦略策定に貢献しています。

4. 効果的な情報発信と透明性の高い報告：信頼と共感を呼ぶコミュニケーション

企業のサステナビリティへの取り組みを社内外に正確かつ効果的に伝え、ステークホルダーとの対話を促進することは、信頼関係構築とSDGs達成への協力を得る上で極めて重要です（SDGs目標17など）。

サステナビリティ報告の効率化： 複数の部署やシステムに散在するESG（環境・社会・ガバナンス）関連データを生成AIが収集・分析し、主要な成果指標を抽出。国際的な報告基準に準拠した報告書の草案を自動作成し、報告業務の負担を大幅に軽減します。
サステナビリティ・マーケティングの質の向上： 製品の環境性能や企業の社会貢献活動について、ターゲット層に響く広告コピーや製品ラベル、SNS投稿などを生成AIが提案。事実に基づいた誠実な情報発信を支援し、実態以上に環境配慮を謳う「グリーンウォッシング」のリスクを低減します。
社内外の協力促進： 企業のサステナビリティ戦略や取り組みに関する情報を、生成AIが全従業員やサプライヤー、地域社会といった関係者に対して分かりやすく解説。部門間の連携をスムーズにし、全社一丸となったSDGs推進を後押しします。

このように、生成AIは国連グローバル・コンパクトが提唱する企業のSDGs推進マネジメントモデル（コミットメント→評価→策定→実行→測定→情報発信）の各ステップにおいても、強力な支援ツールとなり得るのです。

魔法には代償がつきもの？生成AI導入に伴う無視できないリスク

しかし、これほどまでに強力な生成AIの魔法も、使い方を誤れば深刻な問題を引き起こす可能性があります。企業が生成AIを導入・活用する際には、以下のようなリスクに十分注意し、対策を講じる必要があります。

利用者（企業）が直面するリスク

不透明なプロセス（ブラックボックス化）： 生成AIがどのようにして結論に至ったのか、その思考プロセスが外部からは見えにくい場合があります。特に外部のAIモデルを利用する場合、データの偏りや著作権侵害、あるいは開発者自身も説明できない判断ロジックが潜んでいる可能性があり、説明責任を果たせないリスクが生じます。
不確実で問題のある結果（バイアス、作話、悪意ある誘導）：
- バイアス： AIモデルは、学習データに含まれるジェンダー、人種、年齢などに関する偏見を学習・増幅してしまうことがあります。これにより、不公平な採用判断や、特定の顧客層への不利益なサービス提供といった問題が生じかねません。
- 作話（ハルシネーション）： 生成AIは、誤った情報や存在しない事実を、あたかも真実であるかのように堂々と提示することがあります。これを鵜呑みにしてしまうと、誤った経営判断や社会的な誤解を招く恐れがあります。
- 悪意ある誘導： 巧妙な質問や指示によって、AIに不適切または有害なコンテンツ（差別的表現、フェイクニュースなど）を生成させることも可能です。
データプライバシー侵害： 生成AIが学習データに含まれる個人情報や企業の機密情報を、意図せず出力してしまうリスクがあります。これにより、個人のプライバシー侵害や、企業の競争力低下、さらには国際的なデータ保護規則への違反といった事態を招く可能性があります。
悪用の恐れ： ディープフェイク技術を用いた偽情報の拡散、サイバー攻撃ツールの作成支援、詐欺行為の巧妙化など、悪意を持った者によって生成AIがSDGsに反する目的に利用される危険性があります。

社会全体への影響（外部リスク）

甚大なリソース消費： 高度な生成AIモデルの開発や運用には、大量の電力と計算資源が必要です。これが地球環境への新たな負荷となり、企業のサステナビリティ目標と矛盾する可能性も指摘されています（特にエネルギーや水の消費）。
仕事の再定義と雇用の喪失： 生成AIによる業務自動化は、多くの知識労働者にとって、仕事内容の変更や、最悪の場合、雇用の喪失に繋がる可能性があります。特に定型的な業務は影響を受けやすく、社会構造の大きな変化に対応するための準備が必要です。
既存格差の拡大： AI技術へのアクセスや活用スキルは、国や地域、個人の状況によって大きな差があります。この「デジタル格差」や「AI格差」が、既存の経済的・社会的な格差をさらに助長し、情報を持てる者と持たざる者の分断を深める恐れがあります。また、AIによって監視が強化されたり、特定の脆弱な立場の人々の人権が脅かされたりするリスクも懸念されます。

賢明な魔法使いとなるために：責任あるAIガバナンスと社会全体の協力

これらのリスクは決して小さなものではありません。しかし、生成AIが持つSDGs達成への計り知れない可能性を享受するためには、これらのリスクに真正面から取り組み、乗り越えていく価値があります。重要なのは、「責任あるAI（Responsible AI）」の原則に基づいた開発と利用を徹底することです。

企業が取り組むべき主要な対策は以下の通りです。

明確なガバナンス体制の構築：
- 経営陣は、生成AIの倫理的な利用に関する明確な方針とガイドラインを策定し、全社に周知徹底します。
- AIの利用目的、許容範囲、禁止事項、問題発生時の対応プロセスなどを具体的に定めます。
- AI倫理委員会のような専門組織を設置し、定期的なリスク評価と監査を実施します。
全従業員への教育とリテラシー向上：
- 生成AIの基本的な仕組み、可能性、そして潜在的なリスク（特にバイアスや作話、情報漏洩）について、全従業員が正しく理解するための研修機会を提供します。
- AIの出力を鵜呑みにせず、批判的に吟味する能力（クリティカルシンキング）を養います。
- AIを倫理的に、かつ効果的に活用するためのスキルアップを支援します。
部門横断的な協力体制の確立：
- サステナビリティ担当部門、IT・データ部門、法務・コンプライアンス部門、人事部門、調達部門などが緊密に連携し、それぞれの専門知識を持ち寄って、AIのリスク管理と機会創出に取り組みます。
- 例えば、サステナビリティ部門はAI活用の倫理的側面を、IT部門は技術的・セキュリティ的側面を、法務部門は法的遵守を、といった形で役割分担し、協力します。
透明性と説明責任の確保：
- 可能な限り、AIの意思決定プロセスや学習データの特性をユーザーやステークホルダーに開示します。
- AIによる判断が個人に重大な影響を与える場合は、その理由や異議申し立ての機会を提供します。
エコシステム全体での協力とルール作りへの参画：
- 業界団体や学術機関、市民社会、政府などと連携し、責任あるAI開発・利用のためのベストプラクティスや共通ルール作りに積極的に貢献します。
- 特に、国際的な議論や規制策定の動向を注視し、自社の意見を発信していくことが重要です。

まとめ：生成AIという名の魔法の杖を、希望の未来を拓く力に

生成AIは、SDGs達成という壮大な目標に向けた取り組みを、かつてないほど加速させる可能性を秘めた、まさに「魔法の杖」のようなテクノロジーです。業務効率の劇的な向上、持続可能なバリューチェーンの実現、地球規模の課題解決を導くイノベーションの創出、そして透明性の高い情報発信による信頼醸成。その恩恵は計り知れません。

しかし、その強力な魔法には、使い方を誤れば深刻な結果を招きかねないリスクも伴います。不確実な情報、プライバシーの侵害、雇用の変容、そして格差の拡大。これらの課題から目を背けることなく、賢明かつ倫理的にこの新しい力を使いこなす知恵が、今の私たちには求められています。

企業は、トップの強いリーダーシップのもと、全社一丸となって「責任あるAI」の原則を事業活動に組み込み、社会との対話を深めながら、その恩恵を最大化し、リスクを最小化していく必要があります。それは、一企業だけの努力で成し遂げられるものではなく、政府、学術界、市民社会が一体となった、まさにSDGs目標17「パートナーシップで目標を達成しよう」の精神に基づいた協調行動が不可欠です。

生成AIという魔法の杖は、私たちに希望の未来を指し示しています。その杖を、一部の者だけの利益のためではなく、地球とそこに住むすべての人々、そして未来世代のために振るうことができるかどうか。その責任は、今を生きる私たち一人ひとりにかかっているのです。

執筆：脱炭素とSDGsの知恵袋編集長日野広大
参考資料：