最近の気候変動に関する報告書は、地球を守るために必要な気候目標の達成に向け、自然を保護し、回復させる必要性を強調しました。
自然保護と生物多様性に対する企業の関心は、自然保全への期待を高めていますが、現在の炭素会計プロセスはこうした取り組みを十分に支えられていません。
新たなアルゴリズムによるモニタリング技術と地球観測技術は効果的な炭素会計を可能にし、その未来には正確なデータが鍵となります。
科学的知見は明確です。将来の世代に住み続けられる地球を残す可能性を得るには、必要な規模で排出量を削減できる期間はあと7年しかありません。最新の気候変動に関する政府間パネル（IPCC）の報告書も、緊急の行動を求める最新の呼びかけとなりました。この報告書は、確認していますその目標の達成において、自然の保護と回復が果たす重要な役割を。
実際、IPCCは、健全な生態系、特に森林の破壊を止めることが、風力と太陽光エネルギーに次いで、現在私たちが手にできる気候対策の中で3番目に大きな効果をもたらすと確認しています。
課題は深刻ですが、希望はあります。今日ほど企業の関心が自然の保護と回復に集まったことはありません。企業は、事業をネットゼロかつ自然にとってプラスの状態へ移行させるという誓約の一環として、拡大する自主的炭素市場、サプライチェーン、投資ポートフォリオを通じ、かつてない取り組みを進めています。
一方、報告枠組み、規制当局、投資家は、自然の保護と回復に向けた行動が気候に与える影響について、より適切な情報開示を求めています。これは心強いことです。
しかし、問題があります。現在の炭素会計システムは目的に適していません。検証、説明責任、測定可能性がなければ、企業のサステナビリティデータは損なわれるおそれがあります。その結果、炭素市場やサプライチェーンを通じた企業の自然資本への投資の信頼性に疑問が生じかねません。
新たなアルゴリズムで炭素会計を改善
現在の会計システムでは、企業が自然の保護と回復に取り組むことで実現した排出削減と除去を、ネットゼロと自然にとってプラスの状態への移行に必要な完全性、信頼性、速度、拡張性をもって把握できません。
地球観測科学の近年の進歩により、新たなソリューションが生まれ、現在市場に導入されつつあります。アルゴリズムを活用するこれらのソリューションは、自然を活用した解決策が大気中から除去する炭素を直接推定することで、炭素会計と自然資本会計を変革する可能性を秘めています（直接推定の意味と重要性については後述します）。企業、基準策定機関、認証機関は、ネットゼロかつ自然にとってプラスの経済への移行を後押しする重要な手段として、こうした技術の進歩を受け入れる必要があります。
ここでは、これがなぜ重要なのか、また、アルゴリズムによる地球観測技術を活用する企業が、炭素会計の改善に向けてソリューションへの信頼を高めるためにどのような行動を取れるのかについて、3つの考察を紹介します。
1. 大気が捉えるものを把握する必要がある
土地利用転換によるCO₂排出量の推定には、衛星画像が長年使われてきました。たとえば、農地を確保するためにアマゾン熱帯雨林の一部が伐採される場合です。しかし、こうした手法で捉えられるのは、土地利用分類の変更を伴う樹木被覆の喪失による排出だけです。バイオマスの損失を直接推定することはできず、これには少なくとも2つの大きな限界があります。
第一に、この手法では森林劣化を測定できません（たとえば、厳格な森林減少の定義では土地利用分類の変更を引き起こさない、小規模な伐採など）。森林劣化は森林減少と同程度の炭素排出を引き起こす可能性があるため、こうした標準的な手法では問題の50%を見落とすおそれがあります。第二に、森林の成長や再生による炭素へのプラスの影響を捉えられません。そのため企業は、投資のプラス効果を確信をもって示すことができません。
信頼できるネットゼロへの移行には、こうした欠点を克服する測定ソリューションを炭素会計システムに導入する必要があります。投資の気候への影響を評価するには、大気が捉えるものを捉えるモニタリングソリューションが必要です。土地利用の変化や森林減少に該当するものの定義には、人為的または政治的な偏りがあるため、そうした定義に左右されないソリューションが求められます。
2. アルゴリズムによる地球観測の可能性
アルゴリズムによる地球観測技術の進歩により、土地被覆の分類に頼ることなく、あらゆる土地について樹木に蓄えられた炭素量とその経時変化を直接推定できるようになりました。
最先端の地球観測手法では、レーザー、レーダー、光学センサーなど、宇宙搭載センサーから得られるさまざまなデータを補助データとともに融合します。高度なアルゴリズム手法は、こうした生態系のプロセスをかつてない精度で定量化すると同時に、費用対効果とデータの一貫性を実現します。その結果、投資家は、自らの行動によって自然に蓄えられた炭素を適切に算定できるようになります。
これは、炭素会計技術の質を大きく高める、待望の一歩です。
3. アルゴリズムデータ提供者に求められる企業責任
アルゴリズムによる炭素測定ソリューションの可能性を引き出すには、アルゴリズムの学習と検証の体制について必然的に検討する必要があります。アルゴリズムによる推定の精度は、受け取る学習データの質に左右されます。
アルゴリズムの性能を高めるには、質が高く完全性の確保された学習データを与えることが不可欠です。しかし、それだけでは十分ではありません。重要なのは、同等の規模で同じ単位を推定する、完全に独立した高品質の機器と比べて、アルゴリズムがどの程度の性能を発揮するかです。樹木に蓄えられた炭素の場合、ゴールドスタンダードは高品質の航空機搭載レーザー機器による推定値です。
ネットゼロの鍵となるデータの完全性
Chloris Geospatialは、目的に適合し、最高水準の科学的完全性に基づいて構築された、信頼できるアルゴリズムを世界に普及させる必要があると強く確信しています。
そのため、機械学習に基づく森林の炭素蓄積量とその変化の予測を、NASAやその他の学術研究機関が実施した航空機搭載レーザーによる測定値と比較しました。また、検証結果を一般公開しました。
その結果、炭素蓄積量の変化を測定する精度は同等でありながら、航空機搭載LiDARの費用のごく一部で済み、時空間にわたって測定を繰り返し、一貫して実施できることが分かりました。
この知見は、アルゴリズムを用いたソリューションが、拡張性と費用対効果を備えた方法で必要なデータ品質を実現できることを示しています。その結果、現場で実際に行われる保全・回復活動に充てられる資金をより多く確保することにもつながります。
結論として、持続可能な未来を目指すには、透明性、データ品質、費用対効果をこの水準で優先し、すべての人にとって完全性の高い、ネットゼロかつ自然にとってプラスの経済への移行を実現しなければなりません。
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