気候リスクは事業損失につながる可能性がありますが、組織はより質の高いデータとデータに基づく意思決定によって、こうした問題を緩和することができます。
リモートセンシング技術、AIを活用したモデル、モノのインターネット（IoT）機器など、新たな気候テクノロジーは、より良いデータの取得に役立ちます。
気候関連データは、業界固有のデータとともに意思決定戦略に組み込むことで、短期または長期的な対策の判断材料とすることができます。
最も暑い期間を記録した夏を経て、12万年、気候変動への警鐘が鳴らされています。
しかし企業は、気象パターンの変化から海面上昇、自然資本、インフラ、事業運営、サプライチェーンを脅かす環境影響に至るまで、温暖化する地球がもたらす重大なリスクを、いまだ十分に織り込めていません。実際、気候リスクは今後5年以内にサプライヤーの収益損失を1.26兆ドルもたらす恐れがあり、CDPグローバル・サプライチェーン報告書で明らかになっています。
こうした要因に加え、地政学、戦争、インフレは企業の売上高と利益に大きな影響を与えています。しかし、平和が訪れ、インフレが落ち着いても、気候変動は続き、サプライチェーン内でリスクを緩和し、レジリエンスを構築する緊急の必要性が生じ続けます。
企業のリーダーは気候リスクを緩和したいと考えていますが、事態は複雑です。気候変動に関して、企業には2つの大きな課題があります。データの問題と、それに続くデータに基づく意思決定の問題です。
先進的な企業のリーダーは、新興テクノロジーの活用から新たな協働の取り組みの構築まで、これらの課題のいくつかに取り組むための措置を積極的に講じています。
気候データと意思決定の課題
企業の意思決定者には、リスクを把握し、レジリエンスを高めるために、利用しやすく、信頼性が高く、文脈に即した気候情報が必要です。しかし、気候データは、見つけること、理解すること、そして意思決定に組み込むことが難しい場合があります。
企業は、業務上および戦略上の意思決定の判断材料として、逸話的なデータや過去のデータに頼ることが多すぎます。しかし気候変動はすでに到来し、深刻な新たな不安定性を生み出しています。さらに、過去はもはや将来を予測する信頼できる指標ではありません。そのため企業は、戦略を策定し実行に移す際に、大きな知識のギャップを抱えています。気候変動が加速し、さらに極端な事象をもたらす中で、産業界のリーダーはこの複雑な課題に取り組まなければなりません。
概して、企業とそのサプライチェーンに最大のリスクをもたらす、気候変動に起因する極端な気象現象に関するデータが不足しています。こうした事象は本質的に稀です。信頼できる衛星技術の歴史はおよそ50年にすぎないため、過去の観測データは遠くまでさかのぼれません。そのため、記録された事例は少なく見えますが、気候変動が深刻化するにつれ、過去20年でより頻繁に起きるようになっています。
企業のための気候データの改善
より多くのデータにアクセスするため、企業は、より正確かつ包括的な測定を行うために、近年大きく進歩した新たな気候テクノロジーを活用できます。これには、センサーやカメラを搭載した衛星、航空機、ドローンを使用して地球表面に関するデータを監視・取得するリモートセンシング技術が含まれます。
また、気象観測所や環境センサーなどのモノのインターネット（IoT）機器も含まれ、これらは地域レベルでリアルタイムの気候データを収集するために、ますます利用されています。さらに、機械学習や人工知能（AI）のアルゴリズムを活用した高度な気候モデルは、膨大な量の気候データを処理し、従来の分析では明らかにならないかもしれないパターン、傾向、相関関係を特定できます。これらのテクノロジーは、気候データの処理を強化し、予測モデリングの取り組みを分かりやすい形で支援することができます。
ChatGPTのような話題の新世代生成AIモデルと同様に、AIを活用した気象・気候予測モデルは、シミュレーションによる気候データ（過去のデータを用いない）で学習し、その学習内容を観測データに転用します。これらのモデルは、この種の事象をより正確に学習するために、何世紀分もの極端な気象現象をシミュレーションします。そして、その学習内容を将来を見据えた予測に活用します。例えば、高度な予測ツールは、米国のハリケーン・シーズンの変化するパターンを明らかにし、事業拠点、サプライヤー、主要港湾に対する長期的リスクについて、企業にとって重要な知見を提供できます。
実用的な気候データを活用することで、企業は気候変動がもたらす地球の気温、降水量、その他のパターンの大きな変化に、より備えることができます。
ヒマンシュ・グプタ、最高経営責任者、ClimateAi
気候データの意思決定への統合
企業は気候データを改善したら、それを意思決定戦略に組み込む必要があります。高度な気候ツールは、業界固有のデータを考慮することで、このデータを企業にとって最も重要な影響へと変換できます。
例えば農業に適用する場合、気象や気候の状況だけでなく、作物の生育段階や地域固有の特性もモデル化するAIは、農業関連企業が気候変動に対応した意思決定を行うのに役立ちます。それは、雨を避けるために作付け時期を移動させることなどの短期的な対策や、将来の干ばつに対処するための特定の種子形質の開発などの長期的な取り組みを意味する場合があります。
実用的な気候データを活用することで、企業は気候変動がもたらす地球の気温、降水量、その他のパターンの大きな変化に、より備えることができます。事業に特有の気候変動の影響を理解することは、調達、契約、需要計画、物流を含む、より良い業務上の意思決定や、長期的な投資と戦略に関する意思決定を可能にするうえで重要です。
実践における気候データと意思決定
気候データとテクノロジーは、事業継続性の確保や新たな機会の獲得にも役立ちます。例えば、企業はハリケーン・シーズン中にAIを活用した気候予測テクノロジーを利用し、販売や調達地域への影響を分析し、リスクの高い商品を特定するとともに、サプライチェーンの安全を確保するためにどのような措置を講じられるかを検討しています。
次に示すのは、2022年の一つの事例で、ある建材企業がこれらのツールを使用し、今後のハリケーン・シーズンが建材需要に与える影響を分析して、より適切な供給計画に役立てました。同社は、9月にフロリダでハリケーンの影響が大幅に高まるリスクがあり、屋根材の損害とそれに伴う需要が生じる可能性があるという予測を受け取りました。同社は戦術的な決定を調整し、フロリダ周辺またはその付近にハリケーンが上陸する可能性の高まりに備えることができました。
同社は、ハリケーンが接近すると、近隣の工場に資源を集め、フロリダ向けの屋根用シングルの生産を増強しました。ハリケーン・イアンがフロリダに向かって進み始めると、多くの他社が対応に後れを取る中、同社は迅速な措置を講じて増加する需要に応えることができました。企業にとって有意義な気候インサイトを得たことで、同社は大きな市場シェアを獲得するとともに、被災地域の復興を早めることにも貢献しました。
極端な気象状況において、テクノロジーは企業にとって重要なツールになり得ます。テクノロジーがなければ、企業は前例のない新たな環境およびビジネス環境に直面することになるでしょう。
