PM2.5、甘味や酸味、消費者の嗜好......「データ」が紡ぐサステナブルな未来

「サステナビリティの追求」が世界共通のテーマとなっている今日、「データ」が環境問題を把握、監視、解決するための重要なツールとして浮上しています。二酸化炭素排出量の追跡、資源利用の最適化、サステナブルな農業の実践など、データ主導のアプローチは計り知れない可能性を秘めています。しかし、サステナビリティのためのデータ活用には依然として様々な課題も残っています。今回は事例研究を通して、サステナビリティのためのデータ活用における進捗状況、それに伴う展望や課題を探ります。

スペイン バルセロナ市、中国 北京市　
リアルタイムで大気汚染の監視・管理をするためにスマートテクノロジーを導入する都市が増えています。その一例として、スペインのバルセロナ市ではセンサーネットワークを構築し、大気汚染レベルに関するリアルタイムデータを収集しています。このデータを分析することにより汚染ホットスポットを特定し、大気の質を改善するための的を絞った介入策を打ち出すことができました。同様に、中国の北京市でも衛星データと地上センサーを活用して大気汚染レベルを追跡し、排出規制を強化するモニタリングシステムを導入しています。

進捗状況：リアルタイムモニタリングのおかげで、バルセロナ市や北京市では大気汚染の緩和に向けた迅速な行動が可能となり、公衆衛生や生活の質の目に見える改善に繋がりました。

課題：センサー技術の進歩にもかかわらず、データの正確性と信頼性の確保が依然として両都市の課題となっています。さらに、特にスペインや中国のような規制の厳しい国では、個人情報などの機微情報の収集に伴う倫理的問題もあり、データプライバシーとセキュリティが懸念されています。

展望：交通量や気象条件などのさまざまなデータも組み込むことで、都市の大気質の動態をより包括的に把握できるようになります。さらに、人工知能や機械学習アルゴリズムを活用すれば、バルセロナや北京のような都市の大気質監視システムの予測精度を高めることができます。

日本の事例としては、2017年韓国、中国とともに各国内のPM2.5濃度について、各国の主要都市における、日中韓の発生源からの寄与度合いを3か国それぞれのシミュレーションモデルを用いて推定したデータ活用事例があります。3か国の結果を平均すると、いずれの国においても、各国都市平均のPM2.5濃度はそれぞれ自国の国内発生源由来の寄与が最大となっていました（中国、韓国、日本それぞれについて、国内発生源由来の寄与率はそれぞれ91.0％、51.2％、55.4％）。

　・中国　中国由来91.0％、韓国由来1.9％、日本由来0.8％
　・韓国　中国由来32.1％、韓国由来51.2％、日本由来1.5％
　・日本　中国由来24.6％、韓国由来8.2％、日本由来55.4％
　注）日中韓以外の地域からの寄与もあるため、合計は100％にはならない。

3か国のそれぞれのPM2.5濃度の推定値は各々の国内発生源由来のものが最大、という結果から、各国内の発生源対策が北東アジア地域の大気環境改善に重要であることが示唆され、それぞれが国内への対策に注力していくことが重要であるとの仮説が考えられるようになりました。（※1）

データによる農業改革 - アメリカ合衆国 カリフォルニア州、インド パンジャーブ州
「精密農業」と呼ばれる手法では、データ分析の活用により農作物の生産効率を高めながらも、環境への負荷を減らすことができます。一例として、衛星画像とIoTセンサー（温度、照度、湿度、水分、CO2、クロロフィル、pH、土壌、糖度・熟度・酸度などのセンサー）の活用があります。アメリカ合衆国・カリフォルニア州では、農家が土壌の状態、水の使い方、作物の生育状況をモニタリング・分析・活用することで、資源を無駄なく活用しつつ収穫高の最大化を図っています。同様にインド・パンジャーブ州でも水不足や土壌劣化への対応策として精密農業手法が導入されており、農業生産性とサステナビリティの向上を目指しています。　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　日本では農業の担い手がデータを使って生産性向上や経営改善に挑戦できる環境を生み出すため、2019年4月よりデータの連携・共有・提供が可能なデータプラットフォーム（農業データ連携基盤：WAGRI）の運用がスタートしています。2024年3月末時点で104の民間事業者等が利用しWAGRIを活用した農業者向けサービスを開発、提供しています。（※2）

進捗状況：カリフォルニアやインドのパンジャーブでは精密農業により、農作物の収穫量増加、資源消費の削減、農業活動からの二酸化炭素排出量低減が達成されました。さらに、化学物質の使用量を最小限に抑えることが可能となり、土壌の健康や生物多様性を促進しています。

課題：パンジャーブ州のような地方農村部では、小規模農家が手頃な価格で機器を入手できなかったり、信頼性があり安定したインターネット回線を利用できず、精密農業の普及が難しくなることもあります。また、カリフォルニア州のような地域においては、膨大な量のデータを処理・解釈するために、堅牢なデータインフラと分析ツールが必要となります。

展望：政府、技術プロバイダー、農業団体の三者が協力することで精密農業の導入が円滑になります。さらに、衛星画像データと機械学習アルゴリズムを組み合わせることで、農作物収量や害虫発生をより正確に予測可能となり、農家と環境の双方にメリットをもたらす取り組みとなるでしょう。

世界各国では発電電力量に占める再生エネルギーの割合引き上げを目指しています（※3）が、太陽光発電や風力発電などの再生可能エネルギーは天候に左右されるため、発電量が不安定だという課題があります。しかし、データ分析の進歩により、再生可能エネルギー発電量をより高い精度で予測可能となり、電力網（グリッド）運用者は安定と信頼を維持できるようになりました。ドイツやオーストラリアのように再生可能エネルギーの導入率が高い国では、洗練された予測モデルを用いることでグリッド運用が最適化され、効率的なエネルギー管理を実現しています。

進捗状況：再生可能エネルギーの予測により、グリッド効率が向上し、よりサステナブルなエネルギーミックスへの移行が円滑に進みました。発電と消費のスケジュールを最適化することで、化石燃料への依存度を低減し、温室効果ガス排出量が削減されました。

課題：再生可能エネルギー特有のデメリットは発電量の不確実性です。そのため発電量予測精度の向上が課題となります。気候変動や環境の条件変化を考慮し、予測モデルを常に精錬していく必要があります。

展望：アンサンブルモデリングや確率予測などのデータ分析技術の継続的な革新により、再生可能エネルギーの予測の信頼性向上が期待されます。さらに、エネルギー貯蔵システムや需要側の節電対策を組み合わせることが、再生可能エネルギー特有の変動性がグリッド安定性へ与える影響を軽減し、よりサステナブルなエネルギー社会への移行をサポートします。

消費者の行動を把握することは、サステナブルな消費を促進し環境負荷を減らすために不可欠です。スウェーデン、ブラジル、韓国における取り組みからは、データ分析が消費者の選択をサステナビリティへと導く可能性がみられます。

スウェーデンでは、消費者の行動分析のために、ポイントカードプログラムやオンラインショッピングプラットフォームからのデータを活用した研究が行われました。購買パターンと製品の選好を調査することにより、研究者たちは環境に優しい代替品を提案し、消費者にサステナブルな選択を奨励する機会／ポイントを特定しました。このデータに基づくアプローチにより、スウェーデンの家庭では持続可能な製品に対する意識と採用が向上しました。

ブラジルでは、サステナビリティへの関心の高まりから、消費行動データの活用が推進されています。市場調査会社は政府機関と協力して、購買傾向と消費者の嗜好を分析。この分析から得られた知見は、エコラベリング制度や環境に優しい製品に対するインセンティブプログラムなど、サステナブルな消費を促進する政策の策定に役立てられています。その結果、ブラジルの消費者は、日々の買い物において、持続可能な代替品を選択することが増えています。

同様に、韓国でも、データに基づいた戦略を通じて、持続可能な消費を促進する取り組みが勢いを増しています。政府機関と研究機関は、eコマースプラットフォームや小売店舗から収集された消費者行動データを分析するための高度なアルゴリズムを開発しました。購買決定に影響を与える要因を理解することで、政策立案者は、持続可能な選択を奨励するためのターゲットを絞ることができます。これらの取り組みは、意識を高めるだけでなく、韓国の消費者の好みに合わせた環境に優しい製品の開発にもつながっています。

進捗状況：消費者行動分析により、サステナブルな消費を促進する際、ターゲットを絞った取り組みが可能となり、より環境に優しい製品とライフスタイルへの移行が進みました。

課題：多様な文化的背景において消費者行動データを分析する際には、データのプライバシーとセキュリティの確保が最優先事項となります。さらに、情報格差や資源格差へ対処していくことが、公平で包括的なサステナビリティを目指す第一歩として重要です。

展望：政府、企業、市民社会の協力により、革新が促進され、成功事例を拡大していくことができます。データ分析とデジタル技術の力を活用することで、経済成長と社会福祉を促進しながらも、環境に優しいサステナブルな選択をする力を消費者にもたらします。

データはサステナビリティに大きく貢献してきましたが、克服すべき課題はまだ残されています。データの品質、プライバシー、アクセシビリティに関する問題を克服し、データの力を最大限に引き出すことで、より回復力と公平性を備えた未来を創り出すことができるでしょう。

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