三井住友銀行、温暖化リスク算定で新手法 情報開示の基盤に
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日本でハザードマップができているのは災害が多い特徴を如実に表している気がします。日本の歴史において大きな出来事を見てみると災害が関連してることが少なくないような気がしますね。
衛生データを使いAIで判定をする、という文面だけでは少し不安が残ります。おそらくはアクティブ型のセンサを用いて地形データを得るのでしょうか。物体の高さに応じてその裏側の地形が得られないという難点を持つ方法でもありますが、大規模な解析を行うには十分な精度が確保できると思います。
すでに災害予想の一環でドローン利用の研究が始まっています。ドローンによる地形データ採取は穴ができない特性があり、局地的な災害予想を精度よく可能にする特性を待っています。
あらゆる技術が実際に役立てられようとしているのをみると、自分のやっていることは無駄じゃないんだと思えてきます。
注目のコメント
気候変動関連の情報開示で難しい点は情報収集と開示の基準ですが今回の取り組みは情報収集に寄与しそうです。この分野では多くのコンサルが動き出していてビジネスになってきています。
衛星データは近年無料もしくは安価に手に入る様になり、街の人の流れを把握し出店計画に利用されたり、漁業などでも活かされている他、アフリカなどでは貧困地域の特定などにに役立っています。
https://www.smbc.co.jp/news/pdf/j20201109_01.pdf
西アフリカのトーゴではコロナ禍で貧困者の携帯への給付金支給で衛生写真が使われています。
https://wired.jp/2021/02/02/clever-strategy-distribute-covid-aid-satellite-data/
衛星写真とドローンを駆使すれば本当に色々とできそうですね。TCFDは計測手法を示してため、不透明さがいまいちESG投資に繋がりにくいところがありましたが、欧米だけではなく、日本でも気候変動リスクの開示が義務化の検討が始まっているので、分析の高度化だけではなく、透明性・可視化・簡易化に関する企業側のニーズが高まるのは必然ですね。
気候変動リスクの２つ、①移行リスクはシナリオ分析、②物理的リスクはValue at Riskの資産損失確率といったところで、リスク算定手法としてAIを使っているようですが、リスクに対する考え方の新規性は無さそうです。
これによってダウンサイドのリスク回避効果は出てくるかもしれませんが、個別の銀行が行うことの意義は収集するデータとそのアナリティクスが密接に結び付いているためでしょう。つまり気候変動リスクの根拠らしきデータを集めるにあたって、棄却域や信頼区間がどのように変化するか等も検証するため、AIのような分析ツールを使うということでは。
AIなるものが詳しく明記されていませんが、ノンパラメトリックでやると後々収集データが変わると混乱しそうなので、何らかの分布を仮定した方が良いと思います。
