気候ハザード・モデリングは、長期にわたる気候関連のハザードが資産にもたらす潜在的なリスクを評価し、理解するために採用される洗練されたアプローチです。この方法は、短期的かつ特定の状況に焦点を当てた従来の気象関連リスク・モデリングとは大きく異なります。気象関連のリスク・モデリングでは通常、気象データ、衛星画像、計算モデルを使用した気象変数のリアルタイム観測が行われます。気象リスクは、短期的な気象現象とその直接的な影響を扱います。将来を見据えた気候ハザード・モデリングでは、包括的かつ長期的な視点が考慮されます。これは、過去の気候データ、気候変動予測、ハザード固有のモデル、地域固有の地理的・文脈的情報を組み合わせ、ハリケーンや洪水、熱波などの気候関連事象の可能性と深刻度を数十年先に至るまで予測します。

こうした危険関連データは、ユースケース固有の影響および損失関数を使用することで、意味のあるデータに変換されます。気象パターンの変化、海面上昇、気温上昇などの要因を考慮するこのモデリング・アプローチを使用することで、企業や政府、および保険会社などの利害関係者は、変動し続ける気候情勢に合わせてリスクの軽減、長期計画の策定、レジリエンスを強化する対策について、十分な情報に基づいた意思決定を行うことができます。結果として、変動的な気候とその重要な資産やインフラストラクチャーへの潜在的な影響から生じる複雑な課題に積極的に対処できるようになります。

気候変動は組織にさまざまな重大な影響を与える可能性があります。

こうした点を列挙するのは簡単に思えるかもしれませんが、それらを実行するにはかなりの課題が伴います。その理由は、これらのリスクを完全に把握するためには、気候変動や地球規模の気象ハザードモデル、地球観測衛星からの膨大な地理空間データなど、広範なデータセットを収集し、統合し、精査する必要があるためです。さらに、組織の資産、施設、インフラストラクチャー、サプライチェーンに関するデータも考慮する必要があります。

さらに、すべての業界や企業は、標準的なデータ・プロバイダーでは満足できない独自の複雑な影響要因や損失要因に基づき事業を運営しています。これに対処するには、最新の科学研究に基づいた新しいデータ・サイエンス機能を導入する必要があります。その結果、膨大なデータ量に直面しており、私たちは、簡素化、管理、統合、分析を必要としています。このようなデータの複雑さにより、データを迅速に活用して理解することが困難になり、データに基づく意思決定プロセスの有効性が妨げられています。

データに基づいた意思決定を行う能力を備えた組織は、業務に悪影響を与える可能性のある異常気象に、より効果的かつ未然に適応できます。AIと天気、気候、業界固有の地理空間データを組み合わせたツールは、ほぼリアルタイムのデータとインサイトを入手するのに特に役立ちます。気候リスクへの適応戦略と計画を策定する際には、組織に役立つソリューションを探してください。

• 将来のさまざまな炭素移行シナリオに基づいて、気候変動の短期、中期、長期のリスクについてインサイトを得ることができます。モデルの背後にある方法論と、貴社と業界が気候変動に関連したリスクにさらされている箇所をより深く理解しましょう。
  
  
• ユースケース固有のバリュー・アット・リスクの推定値と、即時、二次、三次の影響関数の損失メトリクスを取得します。気候関連のリスクが会社や業界の特有の業務をどのように危険にさらす可能性があるかについて、新しいデータ・サイエンス・モデルを構築できます。
  
  
• ステークホルダーの関与を強化するように設計されたダッシュボードと分析機能を使用して、これらのリスクに注意を向けます。戦略目標に対するポートフォリオ・レベルの影響を理解し、資産レベルの分析を深く掘り下げます。高リスク資産を軽減する取り組みを優先して業務コストと保険コストを削減することで、事業の継続性を確保します。
  
  
• リアルタイムの意思決定を改善してコストを削減し、効率を向上させ、サステナビリティーにおける目標に貢献します。プラットフォームやソフトウェア全体でデータを統合し、情報を実用的なものにします。
  
  
• ESG報告に必要なすべての情報を提示する報告機能を提供することで、投資家や利害関係者の懸念を和らげることができます。

今日の組織は、気候変動がもたらすリスクを理解するだけではなく、テクノロジーを活用して、自社の資産や事業運営に対する気候変動の具体的なリスクを予測し、状況を把握する必要があります。予測分析と地理空間モデリングを活用することで、堅牢な気候リスク適応計画を策定し、組織の混乱と業務の中断を最小限に抑えることができます。