AIを用いた空間的に敏感な自然関連金融リスクの評価

Core Concepts

金融機関が自然関連リスクを評価し、管理し、開示するための方法を探る。特に、ブラジルの牛肉供給チェーンにおける自然関連リスクに焦点を当てる。

Abstract

本レポートは、金融機関が自然関連リスクを評価し、管理し、開示するための方法を探るものです。特に、ブラジルの牛肉供給チェーンにおける自然関連リスクに焦点を当てています。
まず、現在の生物多様性モニタリングの状況と金融との関係について説明しています。生物多様性リスクの評価方法には課題があり、より詳細で信頼性の高いデータと手法が必要とされています。
次に、ブラジルの牛肉産業を事例として取り上げ、この分野における金融機関のニーズ、既存のデータ活用状況、課題などを整理しています。特に、ブラジルの森林法、牛肉産業の概要、持続可能性リンク融資の活用などについて詳しく述べています。
そして、自然リスクプロファイル(NRP)の手法を応用し、CAR(環境農村登録)データを活用して、各農場の自然への影響を定量化する方法を提案しています。この方法では、影響の大きさと重要性の2つの要素を組み合わせて評価します。
最後に、この提案モデルについて、関係者へのフィードバックを得て改善を行っています。金融機関、ESGデータプロバイダ、TNFDなどとの議論を通じて、AIを活用した自然関連リスクの評価手法の可能性と課題を明らかにしています。

Stats

ブラジルの牛肉産業は、2020年に291,955ヘクタールのアマゾン地域の森林を牧草地に転換した。
JBS、Marfrig、Minervaの3大肉パッカー企業は、アマゾン地域での牛肉調達に関する監視システムを導入しているが、サプライチェーンの追跡性の欠如により、違法な森林伐採に関与し続けている。
JBSは、パラ州のアマゾンで144の牧場から直接調達しているが、そのうち法的合意に違反しているものが存在する。さらに、470の牧場についても監視できていない。

Quotes

"JBSは、パラ州のアマゾンで144の牧場から直接調達しているが、そのうち法的合意に違反しているものが存在する。さらに、470の牧場についても監視できていない。"
"ブラジルの牛肉産業は、2020年に291,955ヘクタールのアマゾン地域の森林を牧草地に転換した。"

Key Insights Distilled From

Assessing the Potential of AI for Spatially Sensitive Nature-Related Financial Risks

by Steven Reece... at arxiv.org 04-29-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.17369.pdf

Deeper Inquiries

ブラジルの牛肉産業における自然関連リスクを金融機関がどのように評価し、管理することができるか?

ブラジルの牛肉産業における自然関連リスクを金融機関が評価し、管理するためには、まずCAR（Cadastro Ambiental Rural）データを活用することが重要です。CARデータはブラジルの森林法に基づいて農地の登録が行われるシステムであり、金融機関はこれを利用して投資先の農場の自然関連リスクを把握することができます。また、NRP（Nature Risk Profile）方法論を活用して、ビジネス活動に関連する自然への影響を計算し、評価することが重要です。この方法論は、ビジネス活動の影響を定量化するための枠組みを提供し、金融機関や企業が場所特有の自然リスクを把握するのに役立ちます。さらに、STAR（Species Threat Abatement and Restoration Metric）などのデータソースを活用して、絶滅のリスクを軽減する活動の効果を評価することも重要です。これらのデータを統合し、金融機関が自然関連リスクをより具体的に把握し、適切に管理することができます。

ブラジルの森林法の実施状況と課題は何か、金融機関はどのように対応すべきか?

ブラジルの森林法は、自然生態系の保護と復元を促進するために設立された農地の義務的かつジオリファレンスされた登録システムであるCARを通じて実施されています。しかし、CARデータの正確性には疑問があり、金融機関は自己申告されたデータの検証が必要です。金融機関は、CARデータを活用して投資先の農場の自然関連リスクを評価し、管理する必要があります。また、森林法の実施における課題として、データの集約と解釈が挙げられます。金融機関は、既存のデータを中心に集約し、意思決定プロセスに活用する必要があります。さらに、保護地域データや重要生物多様性地域の地図などのローカルデータを活用して、森林法の実施状況を評価し、改善することが重要です。

AIを活用して自然関連リスクを評価する際の課題と解決策は何か?

自然関連リスクを評価する際の課題として、データの集約と解釈、データの決定的な形式への変換、データの不確実性の推定などが挙げられます。これらの課題に対処するためには、AIを活用して大量のデータを効率的に処理し、意思決定に役立つメトリクスを生成することが重要です。具体的な解決策としては、地理空間データを統合し、ビジネス活動の自然関連リスクを評価するための意思決定に役立つメトリクスを作成することが挙げられます。また、確認されたCARスコアを活用して、農場ごとに自然関連リスクを評価することも重要です。AIを活用することで、金融機関が自然関連リスクをより効果的に評価し、管理することが可能となります。