サプライチェーンにおける生物多様性リスク評価の高度化：データとデジタルツール活用の現状と展望
サプライチェーンにおける生物多様性リスク評価の高度化：データとデジタルツール活用の現状と展望
生物多様性の喪失は、企業の事業活動、特に複雑なサプライチェーンに対して無視できないリスクをもたらしています。原材料の調達、生産拠点の立地、物流に至るまで、サプライチェーンの各段階は自然環境と密接に関わっており、生態系の健全性の変化は物理的リスク、移行リスク、さらにはレピュテーションリスクや法規制リスクとして顕在化する可能性があります。
特に製造業においては、広範かつ多層的なサプライチェーンを有しているため、生物多様性リスクの全容を把握し、その事業影響を具体的に評価することは容易ではありません。どの地理的な場所、どの原材料が、どの程度のリスクに晒されているのかを特定し、これらの情報を経営層にビジネスインパクトとして説明することは、サステナビリティ推進担当者の方々が直面する大きな課題の一つです。
このような背景から、生物多様性リスク評価の高度化に向けた、データ活用とデジタルツールの重要性が高まっています。本稿では、サプライチェーンにおける生物多様性リスク評価において、データとデジタルツールがどのように役立つのか、現状の活用状況、そして今後の展望について解説します。
生物多様性リスク評価におけるデータ活用の現状
サプライチェーンにおける生物多様性リスクを評価するためには、まず関連性の高いデータを収集し、分析する必要があります。評価に必要なデータは多岐にわたります。
- 生態系データ: 特定地域の生態系タイプ、絶滅危惧種の分布、生態系サービスの状況など。公的機関や研究機関が提供するグローバルまたは地域の環境データベースが活用されます。
- 地理空間データ: 衛星画像、GIS（地理情報システム）データ、土地利用データなど。これにより、サプライチェーン上の拠点や調達地域がどの生態系に位置しているか、周囲の環境がどのように変化しているかを視覚的に把握できます。
- サプライチェーンデータ: 原材料の原産地、調達量、サプライヤー情報、生産拠点、物流ルートなど、自社の事業活動に関する詳細なデータ。これは企業が内部で管理している情報です。
- 事業依存度・影響度データ: 特定の原材料や工程が、どの生態系サービス（水資源、土壌、受粉など）に依存しているか、また、事業活動がどの生態系要素にどのような影響を与えているかに関するデータ。これは、企業内部の専門知識や外部データベースを組み合わせて評価されます。
これらのデータは、しばしば異なる形式で存在し、空間的な解像度や時間的な頻度も異なります。これらのデータを統合し、分析に適した形に加工することが、効果的なリスク評価の第一歩となります。多くの企業では、スプレッドシートや一般的なデータベースでサプライヤー情報を管理していますが、これに生態系や地理空間データを紐づけて分析するには、より高度なデータ管理・分析能力が求められます。
信頼できる情報源として、例えばIPBES（生物多様性および生態系サービスに関する政府間科学政策プラットフォーム）の評価報告書や、IUCN（国際自然保護連合）のレッドリストなどのデータが、生態系や種の状況を把握する上で参照されます。また、WCMC（世界保護モニタリングセンター）などが提供するデータベースも、特定の地域における生物多様性の状況を把握するために有用です。
デジタルツールによるリスク評価のアプローチ
収集・統合されたデータを分析し、サプライチェーンにおける生物多様性リスクを具体的に評価するために、様々なデジタルツールが活用され始めています。
- GIS（地理情報システム）: 地理空間データとサプライチェーンデータを組み合わせ、リスクホットスポットを特定する上で非常に強力なツールです。調達地域や生産拠点の周辺における森林破壊、水ストレス、生態系の劣化などを視覚的に重ね合わせ、リスクが高い地域を特定できます。
- リスク評価プラットフォーム: 複数のデータソース（環境データ、サプライチェーンデータなど）を統合し、依存度・影響度評価、シナリオ分析、リスクスコアリングなどを自動化・効率化する専門的なプラットフォームも登場しています。これらのツールは、TNFD（自然関連財務情報開示タスクフォース）などのフレームワークに沿った評価を支援する機能を提供している場合もあります。例えば、WWFの「Risk Filter Suite」のようなツールは、地域別の水リスクや森林リスクなどを評価するのに役立ちます。
- データ統合・分析ツール: 大量の異種データを効率的に処理・分析するための汎用的なデータ分析ツールやクラウドベースのプラットフォームも利用されます。これにより、サプライチェーン全体にわたる複雑な関係性を分析し、潜在的なリスク要因を洗い出すことが可能になります。
- AI/機械学習: 近年では、衛星画像データや広範な環境データを解析し、生態系の変化予測やリスクの高いサプライヤーを特定するためにAIや機械学習技術の活用も研究されています。これにより、人間では捉えきれない複雑なパターンや、将来のリスクを予測する可能性が広がります。
これらのツールを活用することで、これまで専門家による手作業や限られたデータに基づいていたリスク評価を、より網羅的かつ定量的に、そして効率的に実施できるようになります。リスクの高い地域やサプライヤーを特定し、集中的なデューデリジェンスやエンゲージメントを行うための根拠を得ることができます。
実践における課題と克服
データとデジタルツールの活用は生物多様性リスク評価を大きく前進させる可能性を秘めていますが、実践においてはいくつかの課題が存在します。
最大の課題の一つは、必要なデータの収集と質です。特にサプライチェーン上流における原材料の正確な原産地や、その地域における詳細な生態系データは、入手が困難な場合があります。また、データの粒度や標準化が進んでいないことも、異なるデータソースを統合する上での障壁となります。
ツールの選定と導入コストも考慮すべき点です。自社の事業特性や評価したいリスクの種類、保有するデータに合わせて最適なツールを選定する必要があります。専門的なプラットフォームは高機能である一方で、導入・運用にコストがかかる場合もあります。
さらに、組織内の専門知識と連携が不可欠です。データ分析やツール活用には一定の専門知識が必要であり、サステナビリティ部門だけでなく、調達、生産、IT部門など、関連部署との密な連携が求められます。リスク評価の結果を事業戦略やリスク管理プロセスに組み込むためには、経営層や関連部門への分かりやすい説明と、組織全体の理解促進が必要です。これは、ターゲット読者の方々が特に苦慮されている点でもあります。
これらの課題を克服するためには、まずデータ収集の体制強化が重要です。サプライヤーとの契約にデータ提供に関する条項を盛り込む、業界イニシアチブを通じてデータ共有の仕組みを構築するなどが考えられます。また、既存のデータやツールを最大限に活用し、スモールスタートで成功事例を積み重ねることも有効です。外部の専門機関やコンサルタントの知見を借りることも、効率的なツール導入やデータ分析を進める上で有効な選択肢となります。
今後の展望
生物多様性リスク評価におけるデータとデジタルツールの活用は、今後さらに進化していくと考えられます。
技術の進化により、より高精度な衛星データが入手可能になり、AIや機械学習によるデータ解析能力も向上することで、生態系の変化をよりリアルタイムかつ詳細に把握できるようになるでしょう。また、生物多様性に関するデータの標準化やプラットフォーム間の連携が進むことで、データ収集・統合の効率が向上する可能性があります。
TNFDなどの開示フレームワークが普及するにつれて、企業は生物多様性に関するリスク・機会評価をより体系的に実施する必要に迫られます。これにより、データやツールへの投資が加速し、関連市場が活性化することが予想されます。
将来的には、生物多様性リスク評価が、気候変動リスクと同様に、企業の統合的なリスク管理や財務計画の一部として、データとデジタルツールを活用して継続的に行われるようになることが展望されます。
結論
サプライチェーンにおける生物多様性リスクの評価は、その複雑性ゆえに大きな課題を伴いますが、データとデジタルツールの適切な活用は、この課題を克服し、評価の精度と効率を大幅に向上させる鍵となります。GISによる地理空間分析、リスク評価プラットフォームによる統合分析、そして将来的なAIの活用は、リスクホットスポットの特定、事業への依存度・影響度評価、そして経営層への説得力ある説明を行うための強力な武器となります。
データ収集の課題やツールの選定といったハードルは存在しますが、外部知見の活用や組織内連携の強化を通じて、これらの課題を乗り越えることは十分に可能です。
企業のサステナビリティ担当者の方々には、これらのデータとツールの可能性を理解し、自社のサプライチェーンにおける生物多様性リスク評価の高度化に向けて、段階的にでも取り組みを開始されることをお勧めいたします。これにより、潜在的なリスクを早期に特定し、レジリエントなサプライチェーンを構築することで、事業の持続可能性を高めることができるでしょう。