Last Updated on 2023年1月25日 by keke
「環境問題に個人でできることから取り組みたい」
「環境問題にどうすれば取り組めるのか知りたい」
「Influx社の星野敦社長の経歴を知りたい」
持続可能な社会を実現するうえで避けては通れないテーマがあります。
それは環境問題の解決であり、これを成し遂げられない限り、遅かれ早かれ人々の生活は困窮していくことになるでしょう。
食糧問題と切り離して考えられがちですが、両者には密接な関係があります。
温室効果ガスの増加に歯止めがかからなければ、これまで以上に植物の生育に支障が出るのは間違いありません。
もちろんバイオ技術の発展により、昔よりは自給自足が簡単になりました。
しかし、それにもやはり限界があり、昆虫を主な食物にするといった将来像も見えています。
このような状況を回避したいなら、最終的には環境問題と向き合うことが求められます。
⇒Influx.incの星野敦氏にインタビュー！星野氏の人物像・洋上風力発電構築への意気込みとは？
早期に着手しておくことが大事だと星野敦社長は言う
ただし、向き合ったかといってすぐに対処できるものではありません。
自然を破壊するのは一瞬ですが、復元には途方もない時間がかかってしまいます。
そこでポイントになるのは早期に着手しておくことです。
取り掛かる時期が早いほど、さまざまな戦略を練って効果的に進めやすくなります。
温室効果ガスと同じように、日本人に直接的な影響を与えている海洋問題についても同様です。
スーパーやコンビニで使われるレジ袋は、すでに政府の施策によって有料化されました。
これによって海に放出されるゴミが減るという試算がなされています。
レジ袋を食べたことが原因で命を落とす海洋生物は珍しくありません。
そのリスクを減らすためには有効な手段であったと評価できます。
ところが一方で人々の生活は不便になったことも確かです。
マイバッグを持参せねばならず、レジの担当者もそこに詰めることを手伝うケースがよくあります。
手伝わない場合でも、レジでお客がマイバッグに入れるまで待つ必要があるでしょう。
つまり、問題の解消が新たな困りごとを生み出しているというわけです。
環境を破壊することにより人間性は富や利便性を得てきた
これは決して特別な話ではなく、今後も類似の事柄が起こる可能性は十分にあります。
なぜなら環境を破壊することにより、人間性は富や利便性を得てきたからです。
火を獲得するために木を切るなど、自然は人間の文化や文明の代償になってきました。
それを回復させるうえで、次は富や利便性にマイナスの効果が現れます。
いわゆるトレードオフという関係であり、マイナスの要素なしで実現するのは不可能です。
そう言われると、この問題と真正面から向き合うのは得策ではないという人もいるでしょう。
自分の暮らしている時代さえ乗り切れるなら、将来のことはどうでも良いと思うかもしれません。
ですから、そういったマイナスの要素を排除することが何よりも大切です。
そして、そのために使われるのが人間が培ってきた文化や文明です。
特に科学技術は大いに貢献することを期待できます。
環境問題の改善に直結する取り組みとして節電が挙げられます。
電力をつくるプロセスにおいて、自然に悪影響が出ていることは誰でも知っているでしょう。
省エネを実現すると悪影響を減らすことにつながり、それが環境を守ることにも結びつきます。
省エネの種類
一口に省エネといってもさまざまな種類があり、それぞれが可能な取り組みを進めなければなりません。
使っていないパソコンをスリープの状態にすることもその一つです。
ミスプリントを計算用紙として再利用するという手もあります。
こういった些細な工夫も、多くの人が実施すると馬鹿にできない結果を生み出します。
さらに科学技術の恩恵を積極的に取り入れていることも有効です。
同じ効果を少ない電力で生み出すテクニックはたくさん存在します。
たとえば、エアコンを一定の空間にいつか設置することで、総合的な電力消費を抑えるというシステムもあるのです。
いくつも使うことに対して勿体ないと感じる人もいます。
しかし、個々のエアコンが対象の場所を分担することで、単独で稼働するよりも省エネになることも多いです。
それを自動で実施するアルゴリズムも見受けられます。
AIの発達も環境問題に対する効果的なアプローチです。
すでにさまざまな方面に導入されており、目覚ましい成果をあげているケースも少なくありません。
工場における温室効果ガスの発生プロセスを分析し、その減少につながる運用の仕方を提案してくれます。
食品ロスにつながらないように、最適な生産量を割り出してくれるAIも便利です。
まとめ
いずれにせよ人間が勘を頼りに行うより、高い確率で効率的な指針を示してくれます。
もちろん自分たちの思考を放棄し、AIを信じすぎることも良くありません。
学習データが揃っていない間は、環境問題に微々たる変化も起こせない可能性が高いです。
したがって、まずは多くの学習データを提供することからスタートしなければなりません。
そこで役に立つのがIoTであり、データの自動収集プログラムを利用することが重要です。
人間が手動で自然のデータを集めようとしても、地球上のわずか1%も手に入らない可能性が高いでしょう。
本格的に環境問題と向き合うにはビッグデータの取得を視野に入れる必要があります。
