コモディティ取引をより持続可能なものにすることが急務であり、データはその助けとなる。
既存のデータを活用して森林破壊を食い止める、新たな創造的な方法を探ることができる。
変化を起こすには最も詳細なデータが必要だと決めつけてはならない。
2019年、世界は熱帯地域の広範囲で燃え広がる山火事に見舞われた。なかでも特に憂慮されたのは、ブラジルのアマゾン、南米チャコの乾燥林、東南アジアの熱帯雨林での火災だった。
こうした火災の大半は、大豆、牛肉、パーム油などのコモディティ生産のために森林を切り開こうとする意図的な行為が背景にあった。
火災とその破壊の映像が瞬く間に拡散する一方で、重要な情報の一部はほとんど注目されなかった。新たに切り開かれた土地でのコモディティ生産から利益を得る世界の関係者だ。彼らがそれを知っているかどうかにかかわらず（知らない人も多いかもしれない）、こうしたサプライチェーンに関わる企業、投資家、政府などの行動は、将来の森林破壊を食い止めるうえで重要である。
適切なデータがあれば、現場での法執行の強化、調達慣行や取引関係の変更、投資判断の指針づくりなど、行動の優先事項を特定できる。
では、適切なデータとは何か。私たちはすでにどれほどのデータを持っているのか。そして、その可能性をどう活用すればよいのか。
データ革命は、これまで以上に詳細なデータセット、つまり以前は測定できなかったものを定量的に測るデータへの期待をかき立てる。森林破壊の抑制であれ、差し迫った別の持続可能性課題への対処であれ、新しいデータが必要な場合もある。しかし、費用のかかる新たなデータソリューションに必ずしも投資する必要はない。むしろ、すでにあるデータをもっと創造的に使うことが大切な場合が多い。
サプライチェーンの森林破壊を食い止めるためにデータを活用する4つの方法を紹介する。
1. 変化を起こすには最も詳細なデータが必要だと決めつけない。
サプライチェーンの持続可能性に向けて効果的な行動を取るには、最高解像度の衛星データや、農場から食卓までの最も詳細なトレーサビリティが必要だと考えられがちだ。
そうではない。データの次なる飛躍を絶えず待っていると、対応が遅れるばかりか、何もしない言い訳にもなりかねない。
多くの場合、すでに十分に詳細なデータがあり、それ以上の詳細さが必ずしも役立つわけではない。たとえば、解像度1メートル未満で、1日に複数回撮影した衛星画像は、地球上のほぼあらゆる場所についてすでに利用できる。こうした画像には驚くべき用途もあるが、森林破壊や森林火災がどこで起きているかを特定するうえでは、まったく不要な場合も多い。
農場から食卓までのトレーサビリティは理想的に聞こえるが、大豆やパーム油などのコモディティはサプライチェーンの各段階で何度も混合・加工されるため、物理的な追跡は実務上困難なことが多く、結局、意味をなさない場合もある。
データを使う際には、粗すぎて何も分からない水準と、細かすぎて実現不可能な水準の間にある最適なところを探る必要がある。
サプライチェーンの透明性を高める取り組みであるTrase（www.trase.earth）は、この考えに基づいている。複数のデータソースを組み合わせ、ブラジル産大豆の輸出のようなコモディティ全体のサプライチェーンを、国内の生産地域から貿易会社を経て輸入国までマッピングする。
どの農場がどの大豆を生産したかを正確に知らなくても、主要市場や企業を、具体的で地域に根差した森林破壊リスクと結び付けるには十分な詳細さがある。たとえば2017年、中国はブラジル各地から5,000万トンを超える大豆を輸入したが、森林破壊リスクの80％は1つの地域、ブラジルのセラード北部にあるマトピバに集中していた。同地域が供給に占める割合はわずか8％だった。この情報があれば、買い手は調達の持続可能性を高めるために、どこで最も関与し、投資すべきかを把握できる。新たなインフラや大豆施設の取得を通じた投資も含まれる。
2. 既存のデータを新たな創造的方法で使う。
多くのデータの力は、当初想定されていなかった目的に活用することで発揮される。
持続可能性の課題から遠い多くの機関や関係者が、役立つ可能性のあるデータセットを収集している。実際、Traseのサプライチェーン・マッピングは、税務記録や税関申告など、別の目的で収集されたデータを全面的に活用している。たとえばTraseは最近、衛生管理のために収集された家畜の移動記録を使い、間接的な牛の供給業者とブラジルの食肉処理場を結び付けた。家畜が一生の間に、数百キロ離れた施設間を頻繁に移動するこの国では、不可欠な情報である。現在、ブラジル産牛肉の輸出サプライチェーンに関するTraseのデータは、牛が最後に滞在した一時的な肥育場だけでなく、当初の生産地域での森林破壊も反映している。新たなデータを必要としない大きな前進だった。
3. データをつなぐだけでなく、データセット同士を結び付ける。
ビジネス、金融、医療、教育、科学、持続可能性など、世界にはデータセットがあふれている。同じデータセット内の個々のデータを比較すれば、当初そのデータが測定することを意図していた対象の傾向やパターンを多く把握できるが、異なるデータセットを結び付ければ、さらに多くの知見を引き出せる。
Traseはまず、森林破壊データを国内の生産統計、生産会社や貿易会社の税務登録情報、税関および船舶輸送のデータセットと組み合わせ、特定の買い手や市場に森林破壊リスクを帰属させた。前述の食肉処理場のデータなど、他のデータセットを統合することで、マッピングの信頼性を絶えず高め、新たなサプライチェーンのマッピングも進めている。
一組のデータセットを結び付けると、別のつながりも見えてくる。たとえば、投資家が所有・投資する企業を介して、森林破壊リスクへの間接的なエクスポージャーを結び付けたり、家畜の移動データを利用したりできる。Traseの研究者は貿易データを個々の船舶の移動データ、温室効果ガスおよび大気汚染物質の排出データと組み合わせ、算出しているコモディティを各消費市場へ輸送することに伴う排出量を。
4. 次の目玉に気を取られない。
期待に目を奪われないようにしよう。 情報技術における最新のデータセットやイノベーションへの期待だ。現実には、イノベーションの大半は期待外れに終わるか失敗し、私たちの注意、労力、資源を浪費させ、すでに持っているものでは不十分だと思い込ませる。
ブロックチェーンはその顕著な例である。期待が高まったにもかかわらず、ブロックチェーンにも、あらゆるデータシステムと同じ欠点がある。入力が不適切なら、出力も不適切になる。ブロックチェーンを使っても、データの正確性や入力する人の信頼性が自動的に保証されるわけではない。実際に運用できるのか、既存のデータから得られる以上のことが分かるのかさえ明らかでないのに、ブロックチェーンをサプライチェーンに導入するため、どれほどの労力が無駄になっただろうか。
行動を起こす時
世界のコモディティ取引をより持続可能な基盤へと移行させ、森林破壊の拡大を抑え、脆弱でかけがえのない熱帯の原生地域で、破壊的な火災の季節が再び訪れるのを防ぐため、断固たる行動が急務である。
適切なデータがあれば、効果的な行動を確実に取る助けになる。しかし、データの不足を何もしない言い訳にしてはならない。これは、持続可能性の問題に対する実践的な解決策に取り組む研究者にも、解決策の実施に使える情報を求める企業や政府にも当てはまる。データへの投資自体が最終目標になってしまうことは避けなければならない。
データを増やす必要があると決めつける前に、必ずこう問いかけよう。すでに利用できるデータから何を学べるのか。前向きな変化を起こすには、どれほど知る必要があるのか。最初の問いへの答えは、私たちが考えるより多く、2つ目の問いへの答えは、想定より少ないことが多い。
より多く、より良いデータの必要性がなくなることはない。しかし、どこでどのように行動すべきかという問いへの答えの多くは、すでにあるデータの中にある。今こそ、それらをもっと創造的に活用しなければならない。
より多く、より良いデータの必要性がなくなることはない。しかし、行動を起こすために必要な答えの多くは、すでに利用できるデータの中にある。今こそ、その答えをもっと創造的に見つけなければならない。
