【コラム】ヒートアイランド現象による影響を軽減するため、今、世界はAIを活用すべきだ

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本記事は、TechCrunch様で掲載されている内容を参考にしておりますので、より詳しく内容を知りたい方は、ページ下の元記事リンクより参照ください。

人類がこのまま何もしなければ、地球の温暖化はあとわずか数十年の間に少なくとも過去3400万年間前例のないレベルにまで達し、氷河が溶け、洪水がかつてないほど発生し、都市の熱波が我々に悲惨な影響を与えることになる。

米海洋大気庁によると、2021年には米国だけでもすでに18件の気候関連の異常災害が発生しており、それぞれに10億ドル（約1149億円）を超える損害が発生しているという。

世界中で起きた自然災害を結果や頻度の観点から見ると、洪水や地震は人や経済により大きな影響を与えるのものの、熱波よりも発生頻度は低い。熱波は一般的に都市ヒートアイランド現象（UHI）の形で発生し、ヒートポケットとも呼ばれているが、これは都市中心部の気温が周辺部より高くなる現象である。

都市部が急速に温暖化する中、世界各地のさらに多くの人々がヒートアイランド現象による致命的な被害を受けており、都市公衆衛生における格差が浮き彫りになっている。世界保健機関によると、2000年から2016年の間に熱波に影響を受けた人の数は1億2500万人急増し、1998年から2017年の間に16万6000人以上の命が奪われているという。

米国の市当局は現在、住民の中でも特に弱い立場にいる人々の生活レベルや状況が猛暑によって低下することを懸念しているが、影響を軽減するために活用できるようなデータは用意されていない。

デザイン主導のデータサイエンス企業で働く私は、組織のための持続可能なソリューションの構築や、ビジネス、社会、社会経済の複雑な問題は、高度な分析、人工知能（AI）技術、インタラクティブなデータ可視化を用いて解決できることを知っている。

とはいうものの、こういった新テクノロジーは、公衆衛生の専門家、企業、地方自治体、コミュニティ、非営利団体、技術パートナーの協力なくしては展開することができない。この分野横断的な介入こそが、テクノロジーを民主化し、都市ヒートアイランド現象の惨状を改善する唯一の方法なのである。それでは前述のプレイヤーは、都市ヒートアイランド現象を軽減するためにどのようにして協力しているのだろうか。

世界中のあらゆる企業、政府、NGOが熱波による問題の解決に取り組んでいる。

しかし、カナダでは1948年から2012年の間に平均1.6℃の上昇と、世界平均の約2倍の温暖化が進んでいるため、AIを使った熱波予測にはどこよりも力を入れている。もともとカナダの都市はテクノロジー主導で技術に精通しているため、世界中の都市はカナダの綿密な分析と革新的なアイデアから学べることが多くあるだろう。例えば、MyHeatは各建物における太陽光発電の潜在性を追跡し、熱波を持続可能なエネルギーの創出に利用している。

ヘルシンキやアムステルダムなどの欧州の都市もこの課題に積極的に取り組んでいる。EUの資金提供を受けているAI4Citiesは、カーボンニュートラルを加速させるAIソリューションを追い求めている欧州の主要都市を集結させるためのプロジェクトである。資金総額は460万ユーロ（約6億円）で、選ばれたサプライヤーに分配される予定だ。

こういったプロジェクトがAIを活用して気候変動問題を解決しようとしているが、二酸化炭素排出量の削減などのニッチな分野に集中して注目されているのが現状だ。気候変動の影響ではなく、原因の軽減に焦点が当てられているのである。

そのため、熱波の影響は依然として未解決のまま手つかずの状態だ。これは、すぐに甚大な被害をもたらす洪水など他の自然災害の方が注目されやすいからでもあるだろう。熱による不快感、エネルギー使用量の増加、停電などの問題を忍ばせたサイレントキラーとも言える熱波。最大の課題は、熱波に立ち向かうためのテクノロジーが自治体やNPOにオープンにされていないということだろう。

回復力のある都市を構築し、気候リスクを軽減することを目的とした非営利団体Evergreenとの協働を通じて、私たちはカナダの都市ネットワークを紹介された。調査と研究を重ねた結果、洪水や地震に対しては多くのデジタルインフラやデータ駆動の政策が存在しているが、熱波に対してはまったくと言っていいほどソリューションがないことが判明した。

依然として未解決の問題が多い熱波だが、拡張性の高いツールであるAIが都市に情報を提供し、それにより根拠に基づいた意思決定を行うことができたらどれだけ効果的だろうか。

Evergreenは地理空間解析、AI、ビッグデータを、MicrosoftのAI for Earthによる助成金で作成したデータ可視化ツールとともに使用して、あらゆる都市における都市ヒートアイランド現象を調査したさまざまなデータセットを統合・解析している。これにより自治体は、不浸透性の表面を持つエリアや植生の少ない問題地域をピンポイントで特定し、日よけの屋根や水飲み場、緑の屋根を設置することでヒートアイランドの影響を緩和することができるのである。

Microsoft Azure Stack上に構築された、AIを活用した解析・可視化ツールはさまざまな機能を備えている。マップ（地形図）を活用すれば地上30メートルブロックごとの地表温度を取得することができ、建物の数や高さ、アルベド値など、都市スプロールのパラメータを変更して将来の都市スプロールのシナリオを生成できるシナリオモデリングビューもある。

温室効果ガスをトラッキングできるこの多目的ツールは、すでにカナダ国内の気候変動に対する自治体の取り組みに良い影響を及ぼしている。今後は世界中の温室効果ガスや二酸化炭素の排出をめぐる政策転換にもプラスの影響を与えていくことだろう。

Sustainable Environment and Ecological Development Society（SEEDS）はMicrosoft Indiaと共同で、インドにおける熱波リスクを予測して費用対効果の高い介入策を提供するAIモデルの第2弾を発表した。熱波が発生した場合に、政府が市内のどの地域に対して特に支援や注意が必要かを知ることができるというものだ。SEEDSはグラウンドトゥルースデータを使用し、AIモデルは熱センサーなどのデバイスを使用して地上で検証した結果を生成する。

AIはスケーラブルな上、世界各地のどんな地域にでもすばやく採用できるため、各自治体は熱波対策への経済的な方法として積極的に活用すべきある。また、AIはデータソースを抽出するツールにパッケージ化できるため、部門や主要なステークホルダー間で知識を簡単に共有することができ、意思決定者にとっても状況が把握しやすい。

現実的なソリューションを提供し、ストーリーテリングモードで生き生きと伝えることができる一般向けアプリを作ることにより、AIがもたらすインパクトを地域社会に伝えたいというのがEvergreenのアイデアである。例えば、緑の屋根によって気温が下がるということをアプリで紹介すれば、ユーザーはデータ情報を分かりやすいストーリーとして見ることができ、彼らが取り組んでいる問題を取り巻く複雑な仕組みを理解することができるようになる。

AIや機械学習（ML）プロジェクトで複数のデータソースを扱うには、分野横断的なソリューションが欠かせない。テクノロジー関係者、企業、他の非営利団体、政府、コミュニティ、都市計画者、不動産開発業者、市長室などをつなぐパイプ役として、非営利団体やコミュニティビルダーが関与することが極めて重要である。

テクノロジーパートナーが突然AIソリューションを持って都市にやってきて、市の職員がそれにすんなり賛同してくれるというシナリオはまずない。さまざまな分野が関わり合い、ビジネスケースを作成し、すべての関係者が会話に参加しなければならないのである。

同様に、革新的なテクノロジー使うことになるステークホルダーも「ここにはヒートポケットがあるので緑の屋根を設置してください」と言われただけでは、自動的にそのツールを採用することはないだろう。

MicrosoftのAI for Earthの取り組みと連携して開発された、地理空間的ソリューションの良い例がある。ある都市の全人口をマッピングし、40メートルグリッドで100平方メートルのブロック内にリリースポイントを設け、病気を媒介する危険な蚊を退治するために遺伝子を組み換えた蚊を放つというソリューションが発案された。

これは、デング熱や黄熱病に苦しむ地域社会に解決策をもたらすことができるという、AIを活用したスケーラブルなソリューションなのだが、もし誰かが突然自分の家に来て、遺伝子組み換えの蚊を氾濫させると言ったら、ほとんどの人はノーと答えるのではないだろうか。地域が蚊で溢れかえるという発想に対しても抵抗がある上、進化するAIに対する世界的な抵抗感も反対理由の1つである。AIが進化することで個人情報の利用が拡大し、プライバシーの侵害が懸念されるからである。

成功するプロジェクトのほとんどが、コミュニティを教育した上で実行されるというのはこれが理由である。エネルギーを節約して環境にやさしいAI技術を採用することで気温を下げるというポジティブなメッセージを広めるには、地域社会とのパートナーシップが重要な鍵を握っている。

例えばカナダでは各都市が独自の気候チームと気象モデルを備えており、都市部の要所要所にセンサーを設置している。大規模なデータ会社やテクノロジー会社がこういった気象データを入手するのは難しく、都市が進んで共有する必要がある。高解像度・高品質の衛星画像で雲量を調べるのも同様だ。人口データや社会経済的な考慮事項については、データプロバイダーから情報を得る必要がある。

そのためプロジェクトには「信頼のスピード」感が不可欠だ。信頼性が確立されていれば、都市は現実的でスケーラブルなソリューションを提供できるテクノロジー企業にデータポイントを共有する傾向が強くなる。信頼関係がなければ、企業はNASAやCopernicusから入手可能な、一般的なオープンソースデータに頼らざるを得なくなる。

では、企業のプレイヤーやCEOにとってこのことは何を意味するのだろうか。都市向けのAIソリューションは自治体の気候チームやコミュニティを対象としているが、石油やガス会社はどうだろう。この業界の企業は都市の排出量の多くに貢献しているため、二酸化炭素排出量を報告するという大きな圧力がかかっている。

この分野へのAIソリューションでは、製油所や貨物が排出する二酸化炭素量をリアルタイムで追跡できるコマンドセンターが必要だ。製品ごと、従業員ごとの二酸化炭素排出量を減らすようCEOらは義務づけられているが、AIソリューションを導入することで環境への影響に対する説明責任を果たすと同時に、熱波の問題の一端を担っていると認識していることを示すことができるだろう。

熱波に注目が集まるようになったのは、新型コロナウイルス（COVID-19）の影響によりオフィスで働くことよりも自宅で生活することの方が多くなったためというのもある。一般設備や快適なオフィスから離れた場所で、より顕著に不快感を感じるようになったからだ。

社会変革コミュニティのリーダーたちは企業、NGO、政府、テクノロジーパートナー、コミュニティリーダー間のコラボレーションを促進することにより、気候変動や熱波によるこうした悲惨な影響を逆転させることができるのである。もしかすると、事態が手遅れになる前に、AIとMLから生まれる潜在的なソリューションを実際に展開させることができるかもしれないのだ。

画像クレジット：instamatics / Getty Images

【原文】

If human societies do nothing, in just a few decades, the planet could warm to levels it hasn’t reached in at least 34 million years, leading to more melting glaciers and floods than ever before — as well as the dire effect of urban heat waves.

In 2021, in the U.S. alone, there were already 18 extreme climate-related disasters with losses exceeding $1 billion each, according to the National Oceanic and Atmospheric Administration.

When looking at the world’s natural calamities on a consequence and frequency scale, floods and earthquakes have a more devastating effect on people and property, but they occur less frequently than heat waves, which generally take the form of urban heat islands (UHIs). These are also known as heat pockets, which are found across cities’ downtown areas, where temperatures are higher than the peripheries.

With urbanized areas warming up fast, many more populations globally are bound to face the deadly consequences of the heat-island effect, highlighting urban public health disparities. Between 2000 and 2016, according to the World Health Organization, the number of people exposed to heat waves jumped by 125 million, claiming more than 166,000 lives between 1998 and 2017.

City officials in the U.S. now worry that intense heat could lower comfort levels and conditions for residents, especially the most vulnerable populations — but cities are not equipped with the right data to mitigate effects.

Working at a design-led data science company, I know that building sustainable solutions for organizations or solving complex business, societal and socioeconomic problems can be solved using advanced analytics, artificial intelligence (AI) techniques and interactive data visualizations.

Despite this, these emerging technologies can only be rolled out through collaborations among public health professionals, enterprises, local governments, communities, nonprofits and technology partners. This cross-sector intervention is the only way to democratize technology and rectify the urban heat-island devastation. So, how are these players working together to reduce urban heat islands?

Understanding which countries make significant contributions

A handful of companies, governments and NGOs across the world are working to solve the problem with heat waves.

However, since Canada warmed by an average of 1.6°C between 1948 and 2012, roughly double the global average rate of warming, it’s way ahead of the game when using AI to predict heat waves. By nature, Canadian cities are technology-driven and tech-savvy, so cities across the world can look to the country for in-depth analysis and innovative ideas. For example, MyHeat tracks the solar potential of buildings, taking the heat wave and using it to create sustainable energy.

European cities, including Helsinki and Amsterdam, are also trying to tackle this challenge. AI4Cities is an EU-funded project bringing together leading European cities looking for AI solutions to accelerate carbon neutrality. The total funding amount of 4.6 million euros will be divided among selected suppliers.

Despite these projects leveraging AI to solve climate change issues, they are still concentrating on other niches, such as reducing carbon footprint. They focus on the mitigation of the cause of climate change instead of the effect.

Therefore, the impact of heat waves remains a largely unsolved problem. This is also because other natural disasters, such as floods that cause huge immediate effects, get more attention. Heat waves are silent killers with their undercurrents of thermal discomfort, more energy usage and power outages. And perhaps the biggest challenge is that the kind of technology to face heat waves is not openly available to municipalities or nonprofits.

Leveraging AI-powered solutions

Through working with Evergreen, a nonprofit building resilient cities and mitigating climate risks, we were introduced to a network of cities in Canada. And after research and surveys, we realized that there’s a lot of digital infrastructure and data-driven decision-making for floods and earthquakes, but none or very few solutions for heat waves.

Heat waves remain largely an unsolved problem, and there’s a huge opportunity for AI, as a scalable tool, to inform cities to make evidence-based decisions.

Evergreen uses geospatial analytics, AI and big data, alongside a data visualization tool created through the Microsoft AI for Earth grant, to integrate and analyze different datasets that examine urban heat islands across cities. This helps municipalities pinpoint problem areas with low vegetation or impermeable surfaces and mitigate the effects of heat islands by installing cool roofs, water fountains and green roofs.

The AI-powered analysis and visualization tool, built on the Microsoft Azure Stack, offers several capabilities. A map, or a topographic view, allows climate teams in municipalities to get the land surface temperature of every 30-meter block on the ground. Additionally, there’s a Scenario Modeling View that enables them to generate scenarios of the future urban sprawl of cities by modifying features like building counts and height, albedo levels and other urban sprawl parameters.

This multipurpose tool is already impacting climate resilience in municipalities across Canada by tracking greenhouse gases. It could also positively impact policy shifts around greenhouse and carbon dioxide emissions worldwide in years to come.

Sustainable Environment and Ecological Development Society (SEEDS), with Microsoft India, also announced its second phase of an AI model for predicting heat wave risks in India and offering cost-effective interventions. If a heat wave occurs, governments can work out which areas of the city need help and attention. SEEDS uses ground-truth data, and the AI model generates results that are validated on the ground with thermal sensors, among other devices.

City officials should welcome AI as an economical way to face heat wave problems as it is scalable and quickly applicable worldwide — it is agnostic to locality or ground presence. AI can also be packaged into a tool to extract data sources, which makes the knowledge easily shareable across departments and key stakeholders, and digestible for decision-makers.

With Evergreen, the idea is to create a public-facing app, which informs communities about the kind of impact AI has, offering real-life solutions and bringing them alive in a storytelling mode. For example, the app could show how temperatures decreased due to a green roof installation. It would allow users to see data insights as easily consumable stories and help them understand the different complexities that shape the issue they are tackling.

Democratizing and scaling AI at the speed of trust

Working with multiple data sources for AI or machine learning (ML) projects calls for cross-sector solutions. The involvement of nonprofits and community builders is crucial — they act as conduits between technology players, enterprises, other nonprofits, governments, communities, city planners, real estate developers and mayors’ offices.

Technology partners cannot just arrive in a city with an AI solution and expect officials to subscribe to it. You have to make a business case and enable all players to be part of the conversation; it is a multisectoral endeavor.

Equally, the stakeholders who would use this innovative technology won’t just automatically adopt this tool if they are told: “You have a heat pocket. I can install a green roof to help you.”

Let’s take a geospatial example, developed in partnership with Microsoft AI for Earth’s initiative. The entire population of a city was mapped — with release points within blocks of 100 square meters in a 40-meter grid — to release genetically modified mosquitoes to kill dangerous, disease-carrying mosquitoes.

This scalable solution with AI can bring resolutions to communities suffering from dengue and yellow fever. But if someone came to your house and said that you would be inundated with genetically modified mosquitoes, you would most likely say no, mainly due to the idea of being overrun with mosquitoes, but also because of the global resistance against AI as it evolves. There are worries around it magnifying the ability to use personal information that intrudes on privacy interests.

This is why the projects that succeed are often executed by educating communities. Community partnerships are key to spreading positive messaging about bringing down temperatures, using less energy and adopting climate-friendly AI technology.

In Canada, for example, every city has its own climate team, weather model and sensors in crucial places across urban zones. It is challenging for large data or technology companies to get hold of this weather data; cities must be willing to share. It is the same with high-resolution, high-quality satellite imagery working out cloud coverage; you need data providers to inform you about population data and socioeconomic considerations.

Therefore, projects have to be done at the speed of trust. Cities will be more inclined to share data points with technology companies that can offer real, scalable solutions when they have established credibility. Without this, these companies will have to rely on publicly available and open source data from NASA and Copernicus.

So, what does this all mean for enterprise players and their CEOs? AI solutions for cities are targeted toward climate teams and communities in municipalities. But what about oil and gas companies? They are under huge pressure to report their carbon footprints as they contribute to many of the emissions in cities.

An AI solution for them would involve a tracking command center to follow on a real-time basis how much carbon emissions their refineries or freight is leaving in their wake. CEOs have a mandate to decrease their per-product, per-employee carbon footprint. Adopting an AI solution would hold them accountable for environmental effects while showing that they are also aware of being part of the problem with heat waves.

COVID-19 brought attention to heat waves as more people were living at home than working in offices. This means populations experienced higher temperatures and discomfort in more pronounced ways, removed from the general facilities and comforts of offices.

Leaders across the social change community can reverse these dire effects of climate change and heat waves through facilitating collaborations among enterprises, NGOs, governments, technology partners and community leaders. This will mean the potential solutions that have arisen from AI and ML can be rolled out sooner rather than simply too late.

（文：Shravan Kumar Alavilli、翻訳：Dragonfly）