ラテンアメリカ・カリブ地域は、世界で最も都市化が進んだ地域です。
インフォーマルな都市コミュニティは、深刻な社会的脆弱性と、高まる気候リスクが交錯する複合危機の中心にあります。
包摂的で先見的かつ公正なAIを活用することで、ラテンアメリカ・カリブ地域は都市の気候レジリエンスにおけるグローバルリーダーとして台頭できます。
ラテンアメリカ・カリブ地域全体では、地域人口の21%にあたる1億2,000万人以上がインフォーマル居住地に暮らしており、これらの都市部は、基本的なサービス、正確なデータ、気候変動に強いインフラから体系的に排除されています。これらのコミュニティは、深刻な社会的脆弱性と高まる気候リスクが交錯する複合危機の中心にあります。しかし、この不安定な状況の中にも変革の可能性があります。ジオスペーシャル技術と人工知能（AI）の融合によって、都市が都市の気候脆弱性をどのように理解し、予測し、対処するかが再構築されつつあります。
ラテンアメリカ・カリブ地域は、世界で最も都市化が進んだ地域です。同地域の6億人の住民のうち80%以上が都市部に暮らしており、2050年までにこの割合は89%に上昇すると予測されています。この急速な空間的拡大は、正式な計画の速度を上回り、私が「不安な都市」と呼ぶものを生み出しました。これは、重なり合う危機に対して、持続的な不確実性、脆弱性、適応的なストレス反応が特徴となる都市環境を指します。この概念は、インフォーマル性を失敗としてではなく、制度的・環境的な破綻に直面した際の動的な対処メカニズムとして捉えることで、従来の計画の前提に疑問を投げかけるものです。
1990年から2015年の間に、インフォーマルな住宅は6%から26%へと増加しました。都市部の住居全体に占める割合です。これらは、氾濫原、急斜面、沿岸地域に出現することが多く、リサイクル資材で建てられ、排水インフラもないことから、世界で最も気候脆弱性の高い居住地の一つとなっています。さらに政治的な周縁化が課題を深刻化させており、コミュニティは早期警報システム、災害対応の仕組み、居住権の保障へのアクセスを欠いていることが少なくありません。
人口の半数以上が高リスクの気候帯に暮らしており、熱波、洪水、地すべり、海面上昇を含む極端な気象の激化に直面しています。世界の排出量への寄与はわずかであるにもかかわらず、インフォーマルな都市コミュニティは気候変動の影響を不均衡に受けており、深刻な気候の不公正を象徴しています。この著しい不均衡は、気候イノベーションの枠組みに公平性を組み込む緊急性を浮き彫りにしています。
技術革命：見えないものから知的なものへ
現代のジオスペーシャル・マッピング技術は、これらの見えない地理を明らかにする変革的な視点を提供します。高解像度の衛星画像、ドローン調査、地理情報システムは、前例のない精度で都市の変化を監視する能力を高めてきました。ブラジルのMapBiomasは、この可能性を示す好例です。Landsatの画像をピクセル単位で分類し、機械学習アルゴリズムを用いて、1985年以降のブラジル全土における土地利用の変化を監視しています。
AIのジオスペーシャル分析への統合は、パラダイムシフトを示しています。米州開発銀行のMAIIAプロジェクトは、AIアルゴリズムが、不規則な屋根や狭い通路といった特徴的なパターンを衛星画像から分析することで、インフォーマル居住地を高い精度で検出できることを示しています。これにより、大都市圏全体を迅速にマッピングすることが可能となり、数か月かかっていた手作業による調査を、数日で完了する自動化プロセスへと置き換えています。
さらに、AIの可能性は静的なマッピングにとどまりません。高度なアルゴリズムは、将来のリスクを予測し、適応のパターンを特定し、これまで想像もできなかった方法で意思決定を支援します。これは、都市計画が事後対応型から先見型へと根本的に転換することを意味します。
革新的なソリューション：従来の手法を超えて
気候レジリエンスの複雑な課題に対処するためには、漸進的な調整を超えて、明日が求める手段を設計する必要があります。気候リスクがどこで顕在化または深刻化するかを予測するために、AIを活用する仕組みが必要です。このビジョンを、私は「予測型気候レジリエンス指数」として提案します。都市の高密度化、位置情報付きのインフォーマル雇用、国内の気候移動パターン、土壌の透水性に関するデータを、気象予測や気候予測と統合することで、そのようなツールは今日の高リスク地域と明日の脆弱性のホットスポットを特定する助けとなります。この知見により、政府や国際パートナーは、危機が発生する前に介入の優先順位を決めることができます。
同時に、インフォーマル居住地のためのデジタルツインの開発も検討すべきです。これは、将来の気候ストレスのシナリオをシミュレートする動的な仮想モデルです。微気候、水の流れ、建築資材、コミュニティのインフラなど、ハイパーローカルなデータを組み込むことができ、計画者や住民が介入の潜在的な影響を事前に確認できるようになります。排水システムが設置される前や移転計画が実施される前に、その結果をデジタル上で検証でき、有効性とコミュニティの信頼および正当性の向上につながります。デジタルツインは、機関間の調整を支援し、リスク低減と社会的便益の効果が最大となるインフラ投資の優先順位付けにも役立ちます。
同様に重要なのは、AIの参加型の可能性を活用することです。機械学習を基盤としたプラットフォームは、スマートフォンを使って、正式なシステムではしばしば見落とされる、きめ細かな地上レベルのデータを収集する、コミュニティ主導のマッピングの取り組みを支援できます。これには、リスクに対する認識、排水経路に関する伝統的な知識、インフォーマルな統治の仕組み、相互扶助のネットワークが含まれます。これらのアプローチは根本的な真理を裏付けています。すなわち、気候リスクの影響を最も受けるコミュニティこそが、解決策を共に創り出す不可欠な存在なのです。
メデジンの変革は、「Proyecto Urbano Integral」を通じてこの可能性を示しています。コミュニティの知見と技術的専門性を組み合わせることで、同市は脆弱なインフォーマル居住地を都市統合のモデルへと転換し、対象地域の殺人発生率を80%以上削減するとともに、教育、医療、経済的機会へのアクセスを改善しました。
アルゴリズム設計を通じた気候の公正
AIが公共の利益に資するためには、気候の公正という原則に基づいている必要があります。空間的な気候の公正を実現するアルゴリズムは、ハザードへの曝露および、過去の居住期間、公共サービスへのアクセスの累積的な欠如、ジェンダーおよび年齢に基づく脆弱性の差異、気候への曝露に対するコミュニティの排出寄与といった構造的要因に基づいて、介入の優先順位を決めることができます。
これらのモデルは、AIが既存の不平等を固定化するのではなく、歴史的な不正義を積極的に是正することを保証します。そのためには、空間的な気候の公正をアルゴリズムの論理に組み込み、中立性から不均衡の意図的な是正へと移行する必要があります。インフォーマル居住地におけるAIの導入には、透明性、参加、プライバシー保護、説明責任、公平な便益配分を確保する、堅牢な倫理的ガバナンスの枠組みが求められます。
現実世界の課題は依然として残っています。コロンビアでは、武装集団が高リスク地域でのデータ収集を制限しており、メキシコでは、先住民の視点が排除されたため、トップダウン型のマッピングの取り組みが失敗しました。これらの事例は、脆弱な都市環境においてAIとデータの利用に関する、参加型で倫理的なガバナンスの枠組みの必要性を浮き彫りにしています。
AIを活用したレジリエンスの成功は、インフォーマルな生活の複雑さの全体を捉える変数を統合できるかどうかにかかっています。同様に、これらのツールの成功は信頼にかかっています。不透明または搾取的なシステムは、技術的な正確性にかかわらず、コミュニティから拒絶されるリスクがあります。所得の変動、インフォーマル性の比率、教育へのアクセスといった社会経済的指標は、リスク回避戦略、コミュニティの信頼度、地域の移動パターンなどの行動パターンと併せて考慮する必要があります。大気と水質の測定、生物多様性の評価、地域の熱環境を含む環境要因は、不可欠な文脈を提供します。
コミュニティが設置・維持する低コストの環境センサーは、リアルタイムかつハイパーローカルなデータを提供し、AIモデルの即応性と精度を高めることができます。これにより、技術とコミュニティの従来の関係は、搾取から協働へと転換されます。
公共政策は、インフォーマル居住地の住民が、あらかじめ決められた解決策を受け取るのではなく、レジリエンス戦略を共同で設計できるような、参加型のガバナンス構造を促進すべきです。主な要件には、デジタルインフラへの投資、データプライバシーとアルゴリズムの透明性を確保する規制の革新、コミュニティ主導の取り組みのための参加型予算編成、制度的な能力構築、地域間の協力ネットワークが含まれます。
気候の脅威の加速、計画性のない都市化、技術の進歩が交錯する現状は、前例のないリスクと変革の機会をもたらしています。データガバナンスと技術設計について、今日下される判断、そしてそれらの形成に誰が参加するかによって、AIがレジリエンスのツールとなるのか、それとも排除をさらに深めるのかが決まります。ラテンアメリカ・カリブ地域のインフォーマル居住地に暮らす1億2,000万人にとって、データガバナンス、倫理的なAIの導入、コミュニティの参加に関する今日の決定は、彼らの都市の未来と、グローバルなレジリエンス計画の方向性を形作るでしょう。
これらの不安な都市は、不確実性と脆弱性を特徴としていますが、イノベーションの実験場となり得ます。人工的で包摂的、先見的かつ公正な知能を活用することで、ラテンアメリカ・カリブ地域は都市の気候レジリエンスにおけるグローバルリーダーとして台頭できます。高度なジオスペーシャル・マッピング、予測型AI、参加型ガバナンス、気候の公正という原則を組み合わせたこの枠組みは、レジリエントな都市の未来への道筋を提供します。
ラテンアメリカ・カリブ地域は岐路に立っています。外部の解決策を待ちながら脆弱なままでいるか、この機会を捉えて、知的な気候レジリエンスにおけるグローバルリーダーとなるかの選択を迫られています。
