One Concern、物理的な気候変動リスクに対するレジリエンスを測定するための機械学習対応の新フレームワークを発表
2022年3月8日、カリフォルニア州メンロパーク – 企業などが保有する資産の安定化のために、気候関連リスクに対する不動産、インフラ、事業運営への影響評価を支援する気象・気候レジリエンス分析への需要が急増しています。そのため、気候変動レジリエンスのIT企業であるOne Concern, Inc. （本社：米国カリフォルニア州、以下「One Concern」）は本日、気候変動によって生じるエクスポージャーと脆弱性を評価するための、機械学習（ML）を活用した新しい分析を解説するホワイトペーパーを発表しました。
ホワイトペーパー「Modeling the One Concern Downtime Statistic (ダウンタイム・スタティスティクス) (1CDS™)」は、洪水、強風、地震による事業用不動産の物理的リスクのレベルを測定し、気候レジリエンスを評価する新しい指標について説明しています。One Concernのレジリエンス・スタティスティクスは、一般的な脆弱性に加え、ハザードが電力、交通網、人などの機能的なライフラインに直接・間接的に与える影響による建物被害と業務停止期間の比率を反映したものです。
One Concernの最高戦略責任者であるジェフリー・ボーン博士（Jeffrey Bohn）は次のように述べています。「急速な気候変動は、私達がリスク対策を計画するよりも早く新たなリスクを生み出しているという状況に気が付くのに長い時間がかかりました。パンデミック、グローバルなサプライチェーンの問題、深刻な自然災害により、電力、輸送、地域社会などの障害に対する脆弱性が増大していることへの認識が高まっています。しかし、これらの脆弱性を測定する能力がなければ、企業や政府は気候リスクを効果的に評価、軽減、報告することができません。これは、物理的リスクの開示に関する規制要件が差し迫る中、特に重要なことです。」
One Concernの新しいレジリエンス・スタティスティクスは、頻繁かつ深刻になる気候変動に起因する大きな災害に対するレジリエンスを測定します。これらのレジリエンス・スタティスティクスを使うことにより、分析やモニタリングのためのベンチマークを作成することができます。例えば銀行では事業用不動産に対する担保モデルを改善することができます。また、これらのスタティスティクスは、事業中断（BI）、偶発的事業中断（CBI）、物的損害を伴わない事業中断（NDBI）といったさまざまな再保険対象に対する引受業務やリスク管理を向上させることができます。この手法の強みは既存の評価モデルやリスクモデルを修正するための、不動産と不動産が依存するネットワークについて十分に詳細なデータを提供できることにあります。
ボーン博士は次のように述べています。「今後、保険・金融業界では、過去の気候や自然災害のデータに依存するだけでは十分でありません。気候変動とそれが不動産、地域社会、インフラに及ぼす影響を考慮する新しい方法が必要とされています。One Concern Downtime Statistic™ (ダウンタイム・スタティスティクス)により、気候変動が不動産やインフラのリスクとレジリエンスにどのような影響を与えるかを理解し、気候変動を考慮したより正確な評価査定を可能にするための重要な一歩を踏み出しました」
One Concernの手法は、最新の物理学と統計学に基づくモデルを活用して被害予測を行い、機械学習を適用して不足するデータを補完し、企業が依存しているビジネスインフラネットワーク（水道や電力など）のレジリエンスを評価します。One Concernのアプローチは、物理的挙動に基づく（例：脆弱性ファンクション）モデルと機械学習のモデルを併用して、建物単位でレジリエンス分析を行い、建物間、地域間、そして時間経過による比較ができるようにすることを目指しています。
「Modeling the One Concern Downtime Statistic (ダウンタイム・スタティスティクス) (1CDS™)」のダウンロードはこちらから：https://oneconcern.com/wp-content/uploads/2022/03/1CDS-JP.pdf
One Concernについて
気候変動レジリエンスのIT企業であるOne Concern（ワン・コンサーン）は、リスクの選定、軽減、プライシング、リスク管理をサポートするために新たに開発したレジリエンス・アナリティクスを活用し、皆様のレジリエンス戦略をサポートします。One Concernは、機械学習と最先端のレジリエンス・モデルを応用し、災害の被害を軽減することを使命として、ユーザーが物理的な気候変動リスクをよりよく理解し、それに備えるための支援を行っています。One Concernは、世界経済フォーラムのグローバル・イノベーター・コミュニティにおいて2019年にテクノロジー・パイオニアに選ばれており、そのコミュニティーの一員です。
詳しくはウェブサイトをご覧ください：https://oneconcern.com/jp/
One Concernの最高戦略責任者であるジェフリー・ボーン博士（Jeffrey Bohn）は次のように述べています。「急速な気候変動は、私達がリスク対策を計画するよりも早く新たなリスクを生み出しているという状況に気が付くのに長い時間がかかりました。パンデミック、グローバルなサプライチェーンの問題、深刻な自然災害により、電力、輸送、地域社会などの障害に対する脆弱性が増大していることへの認識が高まっています。しかし、これらの脆弱性を測定する能力がなければ、企業や政府は気候リスクを効果的に評価、軽減、報告することができません。これは、物理的リスクの開示に関する規制要件が差し迫る中、特に重要なことです。」
One Concernの新しいレジリエンス・スタティスティクスは、頻繁かつ深刻になる気候変動に起因する大きな災害に対するレジリエンスを測定します。これらのレジリエンス・スタティスティクスを使うことにより、分析やモニタリングのためのベンチマークを作成することができます。例えば銀行では事業用不動産に対する担保モデルを改善することができます。また、これらのスタティスティクスは、事業中断（BI）、偶発的事業中断（CBI）、物的損害を伴わない事業中断（NDBI）といったさまざまな再保険対象に対する引受業務やリスク管理を向上させることができます。この手法の強みは既存の評価モデルやリスクモデルを修正するための、不動産と不動産が依存するネットワークについて十分に詳細なデータを提供できることにあります。
ボーン博士は次のように述べています。「今後、保険・金融業界では、過去の気候や自然災害のデータに依存するだけでは十分でありません。気候変動とそれが不動産、地域社会、インフラに及ぼす影響を考慮する新しい方法が必要とされています。One Concern Downtime Statistic™ (ダウンタイム・スタティスティクス)により、気候変動が不動産やインフラのリスクとレジリエンスにどのような影響を与えるかを理解し、気候変動を考慮したより正確な評価査定を可能にするための重要な一歩を踏み出しました」
One Concernの手法は、最新の物理学と統計学に基づくモデルを活用して被害予測を行い、機械学習を適用して不足するデータを補完し、企業が依存しているビジネスインフラネットワーク（水道や電力など）のレジリエンスを評価します。One Concernのアプローチは、物理的挙動に基づく（例：脆弱性ファンクション）モデルと機械学習のモデルを併用して、建物単位でレジリエンス分析を行い、建物間、地域間、そして時間経過による比較ができるようにすることを目指しています。
「Modeling the One Concern Downtime Statistic (ダウンタイム・スタティスティクス) (1CDS™)」のダウンロードはこちらから：https://oneconcern.com/wp-content/uploads/2022/03/1CDS-JP.pdf
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気候変動レジリエンスのIT企業であるOne Concern（ワン・コンサーン）は、リスクの選定、軽減、プライシング、リスク管理をサポートするために新たに開発したレジリエンス・アナリティクスを活用し、皆様のレジリエンス戦略をサポートします。One Concernは、機械学習と最先端のレジリエンス・モデルを応用し、災害の被害を軽減することを使命として、ユーザーが物理的な気候変動リスクをよりよく理解し、それに備えるための支援を行っています。One Concernは、世界経済フォーラムのグローバル・イノベーター・コミュニティにおいて2019年にテクノロジー・パイオニアに選ばれており、そのコミュニティーの一員です。
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