ESGレポーティングとデータ主導の意思決定にAIを活用 #AWSreInvent #SUS204

ESGレポーティングとデータ主導の意思決定にAIを活用 #AWSreInvent #SUS204

re:Invent2023のセッション「Using AI for ESG reporting and data-driven decision-making」についてのレポートです。
Clock Icon2023.12.08

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AWS認定トレーニング講師の平野@おんせん県おおいたです。

今日は「Using AI for ESG reporting and data-driven decision-making」というタイトルのセッションについてレポートします。

公式セッション紹介(日本語訳)

組織は持続可能性に取り組んでいますが、その目標を達成するために必要なデータを測定・分析するという課題に直面しています。組織が直面する重要な課題の1つは、さまざまなソースからデータセットを抽出する能力です。このセッションでは、AWSのジェネレーティブAIサービスがFlexZeroプラットフォームをどのようにパワーアップし、既存の業界標準の炭素排出係数と計算を使用して炭素データを取り込み、処理する方法を提供するかを学びます。サプライチェーン・ソリューションのリーダーであるRehrig Pacific社は、AWSとFlexZeroの協力のもと、どのようにカーボンフットプリントを正確に測定し、報告しているかについての洞察を共有します。

オンデマンド動画

概要/オススメポイント

ESGは環境的・社会的ガバナンスのことです。そして、金融機関によるリスクやパフォーマンス評価、EUなどの規制により、企業はこのESGのレポートを作成する必要性が高まっています。

ただこのレポート作成は、非常に複雑で手間がかかり、多くの企業を悩ませてます。

このような差別化につながらない重労働(Undifferenciated heavy lifting)をシステム化/自動化するためにAL/MLのAWSサービスを活用し、ESGレポート作成を負担なく行うことをテーマとしているのがこのセッションです。

こちらの図はレポート作成の各プロセスにでどのようなAI/MLサービスを活用するかをまとめた物です。従来からあるサービスから最新の生成AIのサービスまで適材適所で活用されています。

具体的な事例として、このセッションでは3つのデモが紹介されています。

① 持続可能性に関する文書の照会と要約にAIを活用し、迅速な洞察を実現する

② MLを活用した排出係数の推奨により、サプライチェーンの排出量を迅速に計算

③ 公共料金の請求書からデータを自動的に抽出し、ESG報告を迅速化

ESGレポートの作成だけでなく、従来なかなかシステム化が難しかった、煩雑な手動業務の自動化のヒントになるようなセッションです。

サスティナビリティ担当者だけでなく、業務改革のご担当者にもオススメです。

まとめ

セッションの概要を紹介しました。ご興味があれば上記のリンクよりセッション動画をご覧ください。

また、英語が苦手な方は、YouTubeの概要欄の「文字起こし表示」を活用してみて下さい。例えば文字起こしのテキストを翻訳ツールに簡単にコピペできます。

皆様のスキルアップのお手伝いになれば幸いです。

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