気候変動適応のための資金は依然として気候変動緩和策に比べて遅れているが、その効果を測定することはますます容易になってきている。
リスクモデリングや資産のデジタルツイン化などを含む、現在の「回避損失」の計算方法は、ますます高度化・精密化している。
適応策のための資金調達において拡張可能な制度的枠組みを構築するには、緩和策によってこれまで達成されてきた3つの重要な進歩が必要となる。
気候変動対策における長年の課題の一つは、適応策と緩和策の間の資金ギャップである。気候変動を防止または最小限に抑えるための緩和策は、世界の気候変動対策資金の90%以上を占め、2022年には1兆3000億ドルに達した一方、気候変動の影響に対応するための適応策は、年間平均わずか680億ドルにとどまっている。
緩和策への資金提供が拡大したのは、世界経済が代替可能で貨幣化可能な単位、すなわち標準化された炭素排出削減量（トン）または発電量（キロワット時）を中心とした統一的な市場構造を構築したからである。一方、適応策はこれまで地域的かつ断片的すぎた。さらに、適応投資によって強化されるレジリエンス（回復力）は、測定や金銭的な定量化が方法論的に困難であった。
しかし、レジリエンス測定における技術的な障壁は急速に解消されつつあります。新世代の気候分析ツールと手法を用いることで、大規模なレジリエンス測定が可能になりました。これは、適応資金のための新たなグローバルな仕組みと市場構造を構築し、必要な規模の資金供給を実現する機会となります。
測定に関する神話
適応策への投資価値を定量化できないという前提は、数十年にわたる土木工学の先例を無視している。米国陸軍工兵隊などの機関は、何世代にもわたり、大規模な洪水防御および水路変更プロジェクトについて厳密な費用対効果分析を実施してきた。その例として、リオグランデ川中流域の堤防やファーゴ・ムーアヘッド洪水路変更システムなどが挙げられる。
そのプロセスは次のとおりです。まず、基準となる物理的ハザード（例えば、深刻な洪水の深さや再現期間）の確率モデルを作成し、資産またはコミュニティの脆弱性とそれらのハザードへの曝露度を評価して潜在的な経済的損害を推定します。次に、脆弱性を軽減する構造的なレジリエンス対策を組み込んだモデルを再実行し、予想損失の変化を計算します。この「回避された損失」がレジリエンス対策の便益であり、建設コストと比較することで投資価値を推定できます。
このプロセスはこれまで費用がかさみ、精度もやや低く、財務リスクを伴ってきた。そのため、十分な財務体質と強固な事業継続性構築の責務を持つ大規模組織のみが、こうした業務を遂行できた。しかし、技術の急速な進歩により、こうした損失回避額の計算能力が普及しつつあり、推定精度も大幅に向上し、財務リスクが軽減されている。
回復力をリアルタイムで定量化する
気候リスク分析の分野は、衛星画像、公開情報、デジタルツールを用いて資産に「リスクスコア」を割り当てることから始まった。これらのスコアはかなり大まかなものであったが、不動産ポートフォリオの管理や、特定の敷地内の資産を保護するための対策の優先順位付けなど、いくつかの重要な用途には適していた。
これらのユースケースは、気候リスク分析業界の年間30%を超える成長を牽引し、業界の成長に伴い、ツールも改良されてきました。現在では、その可能性は飛躍的に広がっています。資産とその周辺環境のデジタルツインを構築し、気象災害のコンピュータシミュレーションを行い、さまざまな適応シナリオの下での物理的および経済的影響をモデル化することが可能です。しかも、この機能はサービスとして提供できるほど低コストになっています。
したがって、適応策による損失回避額や投資収益率を定量化することは、もはや数年にわたる工学的調査ではなくなりました。あらゆる企業が利用できる、分かりやすく動的な計算によって提供できるようになったのです。
例えば、気候リスク分析会社であるAlphaGeoは、レジリエンス調整済みリスクスコアの提供にとどまらず、資産レベルの財務結果を予測する財務影響分析（FIA）ツールへとサービスを拡大することに成功しました。同社が提供できる洞察には、保険料設定に不可欠な資産レベルの「年間平均損失」の推定値や、さまざまな適応策による節約額の推定値などが含まれます。こうしたサービスを提供する企業は他にも多数存在します。
分析と行動の間のギャップを埋める
適応策の価値を測定するこの画期的な進歩にもかかわらず、投資水準は大幅には増加していません。カーボン・ディスクロージャー・プロジェクト（CDP）は、世界の企業が 現在、1兆4700億ドルを超える物理的な気候リスクが特定されている。しかし、評価対象企業のうち、気候変動適応策に資金を投入していると回答した企業はわずか9％に過ぎない。
レジリエンスを測定できるのであれば、なぜもっと投資しないのでしょうか？その答えは、新しい分析機能を大規模に活用するには明確な制度的枠組みが必要であり、それがまだ構築されていないからです。気候変動緩和の経験から、次の3つのことが必要であることが示唆されています。
標準化された測定： 初期の頃、二酸化炭素排出量の算出方法は一貫性がなく、断片的だった。温室効果ガス排出削減市場が本格的に発展したのは、GHGプロトコルやSBTiといった枠組みによって、共通の標準化された会計基準が確立されてからのことである。
共有データアーキテクチャと会計： これは、大企業から中小企業、あらゆる規模の政府機関、そして小規模事業者まで、報告書の作成と共有に容易に活用できます。緩和策として、気候関連財務情報開示タスクフォース（TCFD）という形でまとめられた自主的な報告基準が設けられました。
経済的インセンティブ： 市場設計者たちは、実際のコスト削減や収益への影響を反映する仕組みを作り出した。固定価格買取制度や電力購入契約は再生可能エネルギーの収益源を保証する一方、EU排出量取引制度（EU ETS）のようなコンプライアンス市場は、排出削減対策を講じない排出量に対してコストペナルティを課した。
適応という観点から見ると、これはどのようなものになるだろうか？
1. 標準化された測定の推進
適応策には統一された分類体系が不可欠です。金融機関、信用格付け機関、そして企業のリーダーは、レジリエンスのための設備投資を企業価値向上の原動力として正当化するために、共通の分析言語を用いる必要があります。規制当局や市場は、リスクスコアだけに頼るのではなく、気候変動リスクの変動幅や年間平均損失回避額といった指標について、標準化された手法を検討すべきです。これらの指標を既存の分類体系に統合することで、企業と金融機関は、従来の設備投資と並んで適応策への支出を評価するための共通の金融言語を得ることができます。
2. 共有データアーキテクチャと会計
規模に応じた適応を実現するには、大企業、あらゆる規模の政府機関、中小企業が容易に採用できる標準化されたデータレイヤーが必要であり、それによって報告書を作成し、パートナーや取引先と共有することができる。
この包括的でアクセスしやすいデータレイヤーは、複数の空間解像度（建物やインフラなどの幅広い実物資産を捉えるため）、リスクモデリングのための時間軸、ハザードの明確な区分、適応策の堅牢なチェックリスト、およびこれまで断片化されていたその他のパラメータに対応できるようにコーディングされるべきである。このようなオープンソースのレジリエンスデータレイヤーは、貢献する商用ベンダーの信頼性と認知度を高めることができる。
3. 市場インセンティブ
測定可能な損失回避額を大規模に投資価値に変換する データ分析だけでは不十分です。適応資金を大規模に投入するには、明確な経済的必然性と創造的な資金調達構造も必要です。リスク軽減を貯蓄や収益へのプラスの影響に転換できる市場メカニズムの例としては、以下のようなものがあります。
レジリエンス連動型債務と優先引受： 標準化されたレジリエンス指標を信用格付け、債券発行、保険契約に組み込むことで、銀行や引受会社は、レジリエンス投資を通じて資産のリスクを軽減する借り手に対して割引を提供することができる。
複合金融と優遇融資制度： 初期段階のクリーンエネルギーは、融資を受けるために、公的固定価格買取制度や開発銀行の支援に大きく依存していた。多国間開発銀行（MDB）や輸出信用機関は、地方自治体や地域のレジリエンスインフラのリスクを軽減するために、損失負担型株式や譲許的融資を提供することができる。
パラメトリック流動性トリガー： 重要なサプライチェーン、脆弱な農業活動、商業資産に関しては、適応資金は、事前に合意された環境トリガーが満たされた場合に支払いが行われる、パラメーターベースの契約を活用できる。
適応経済を拡大する上での最初の難関、すなわち物理的リスクの診断と適応策による経済的リターンの定量化は、ついに克服された。必要な分析ツールはほぼ揃っている。しかし、測定と行動の間のギャップを埋めるためには、まだまだ多くのことが必要だ。今や、企業経営陣、機関投資家、政策立案者には、レジリエンス構築に資金を投入するために必要な基準、データアーキテクチャ、市場メカニズムを確立する責任が課せられている。
