私たちは、情報があらゆる場所にあふれ、超透明性も実現し得る時代に入りました。宇宙空間のキューブサットからスマートフォンに搭載されたセンサーまで、新たなセンサーが絶え間なくデータを生み出しています。
こうした膨大な情報を従来型のシステムで分析するのは、人間には難しすぎることがあります。今や地球上のあらゆる場所が、宇宙から毎日、高解像度で撮影されています。そのすべての情報を従来の分析手法で効果的に処理するのは、きわめて困難です。同様に、何百万人もの人々による日々のソーシャルメディア上のやり取りを分析するのは、最大規模で最も有能なチームであっても現実的ではありません。
機械学習をはじめとする人工知能は、情報を驚くほど迅速に処理する能力を切り開きます。広範なデータ収集と組み合わせれば、個人の行動、企業の活動、政府の行動について、当事者が必ずしも情報を共有しようとしなくても、知見を得られるようになります。
あらゆる場所で何が起きているかをほぼリアルタイムで明らかにする能力は、容易にディストピア的な未来につながりかねません。世界の一部、特に権威主義国家では、こうした能力を使って市民の権利や特権をいつ、どのように変更するかを決める動きがすでに見られます。
しかし、機械学習とAIはもちろん、ガバナンスを改善する大きな機会であり、世界が直面する重大な社会・環境課題に取り組むうえで欠かせない手段でもあります。したがって、前向きな成果を得るため、これらの技術を責任ある形で活用しなければなりません。
サステナビリティと金融の分野では、こうした能力によって、企業と投資家の間、また金融機関と規制当局の間に存在する現在の情報の非対称性を覆すことができます。
情報は金融市場の命脈です。金融市場の情報を収集、整理、配信するシステムは、資本市場が円滑に機能するための重要な要素です。データ収集とデータ処理の進展は、こうした情報市場と関連システムに大きな影響を及ぼします。
たとえば、気候関連財務情報開示タスクフォース（TCFD）が推奨するように、企業により多くの質の高い情報開示を求める現在の取り組みは、気候変動関連のリスクと機会をめぐる情報の非対称性を是正しようとするものです。こうした努力は称賛されるべきです。
しかし、近いうちに世界全体で包括的かつ正確な情報開示を確保できるという考えは楽観的すぎます。必要とされる最も基本的な開示項目でさえ、世界規模で網羅するには何年もかかるでしょう。時間が極めて重要なこの分野では、パリ協定の要件を満たすため今世紀半ばまでに排出量実質ゼロを達成しなければならず、気候変動に関連する物理的リスクはすでに重大な影響を及ぼしています。その状況を踏まえると、これは到底満足できるものではありません。
実質的な変化をもたらすために必要なデータを確保する現実的な道筋は、情報開示ではなく、データ収集とデータサイエンスの進展です。正確でタイムリーな資産レベルのデータに基づき、気候関連のリスクと機会をボトムアップで分析する手法は、主要な排出セクターですでに実現可能です。この取り組みは容易に加速でき、より広く利用できるようになります。
そうなれば、金融システムの関係者は、世界各地のリスクにさらされている度合いの高いセクターや、上場・非上場企業が直面するリスクと機会を把握できるだけでなく、規制当局、政策立案者、市民社会も、何が起きているか、またそれぞれの責任にとって何を意味するのかを理解できるようになります。
TCFDをきっかけに始まった気候関連情報をめぐる議論の焦点を、情報開示から、新技術を通じて必要なデータをいかに迅速に得るかへと移さなければなりません。情報開示が機能するのを待つのは、適切な戦略ではありません。
データを重視するアプローチが必要です。それは他の目標の達成にも役立ちます。たとえば、世界の温室効果ガス排出量を対象とした包括的な測定・報告・検証（MRV）システムの構築を可能にするでしょう。
必要な超透明性、それを支える地球観測とデータサイエンスの能力、そしてそれらを広く普及させるための官民の貢献のバランスを、今こそ明らかにしなければなりません。今週サンフランシスコで開催されるグローバル気候行動サミットは、そのための絶好の機会です。必要な技術の多くが構想され、開発されてきたのが、まさにこの場所だからです。データ面で前進がなければ、TCFDをはじめとする多くの関連プロセスは成功しません。
この記事は、世界経済フォーラムの「地球のための第4次産業革命」シリーズの一編です。同シリーズでは、革新的な技術が、天然資源の管理方法を変え、工業化に起因する気候変動やその他の環境課題に取り組む方法をどのように変え始めているかを探ります。
