自然共生型対策（NBS）におけるデジタル技術の活用：効果モニタリングと将来予測のための最先端アプローチ
はじめに
気候変動への適応と緩和、生物多様性保全といった地球規模の課題に対し、生態系の機能とサービスを活用する自然共生型対策（Nature-based Solutions; NBS）への期待が高まっています。NBSは、社会課題の解決に貢献しつつ、生態系と生物多様性を守り、持続可能な社会の実現を目指すアプローチであり、その導入事例は世界各地で増加傾向にあります。
しかしながら、NBSの長期的な効果評価や、複数の便益（多重便益）の定量化は、依然として研究上の重要な課題です。特に、広大な地域や都市域における複雑な生態系プロセスと社会経済的要素が絡み合う中で、その効果を精密にモニタリングし、将来のシナリオを予測することは容易ではありません。このような課題に対し、近年、リモートセンシング、地理情報システム（GIS）、人工知能（AI）、IoTなどのデジタル技術が、NBSの効果評価と将来予測において革新的な可能性を提示しています。
本記事では、NBS研究に携わる研究員の皆様が、デジタル技術を自身の研究活動にどのように活用できるか、その具体的なアプローチ、最新の研究動向、そして将来的な展望について、学術的かつ実践的な視点から詳細に解説いたします。
自然共生型対策（NBS）におけるデジタル技術活用の意義
デジタル技術は、NBSのライフサイクル全体、すなわち計画、設計、実装、モニタリング、評価、そして適応的管理の各段階において、多岐にわたる価値を提供します。
- モニタリングの効率化と精度向上: 従来の現地調査に比べ、広範囲かつ高頻度でのデータ収集を可能にし、NBSによる環境変化（例：植生回復、水質改善、微気象変動）を客観的かつ定量的に捉えることができます。
- 広域・長期的なデータ収集能力: 衛星データやセンサーネットワークは、アクセスが困難な地域や長期にわたる生態系の変化を継続的に追跡する上で不可欠です。
- 意思決定支援への貢献: 収集された膨大なデータは、予測モデルやシミュレーションを通じて、NBSの最適な立地選定、設計パラメータの最適化、潜在的なリスク評価、政策立案支援に役立ちます。
- 多重便益の評価と可視化: 気候変動適応・緩和、生物多様性保全、水資源管理、都市のヒートアイランド現象緩和、レクリエーション価値向上など、NBSがもたらす多様な便益を統合的に評価し、その効果を視覚的に提示することで、ステークホルダー間の合意形成を促進します。
主要なデジタル技術とNBSへの応用
NBSの研究と実践において活用される主要なデジタル技術と、その応用事例について解説します。
リモートセンシング技術
リモートセンシングは、遠隔から地球表面の情報を収集する技術であり、NBSの広域かつ長期的なモニタリングに不可欠です。
- 衛星画像: Landsat、Sentinel、Planetなどの衛星画像は、植生指数（NDVI, EVI）、地表面温度、土地被覆分類、水域の範囲といった広域の情報を経時的に提供します。例えば、都市緑化プロジェクトにおける植生の成長速度の評価や、湿地再生における水域面積の変化の追跡に利用されます。
- ドローン（UAV）: 高解像度カメラやマルチスペクトルセンサー、LiDARを搭載したドローンは、特定のNBSサイトの詳細な地形情報、植生構造、個々の樹木の健全性などをセンチメートル単位の精度で取得できます。これにより、都市公園の樹冠構造の変化が微気象に与える影響や、河川再生プロジェクトにおける水辺植生の定着状況を詳細に分析することが可能となります。
- LiDAR（Light Detection and Ranging）: レーザー光を用いて対象物までの距離を計測し、3次元点群データを生成する技術です。これにより、森林の樹高、バイオマス量、地形の微細な起伏などを高精度で把握でき、都市森林の炭素貯留量評価や、洪水緩和を目的とした流域の植生構造解析に応用されます。
地理情報システム（GIS）
GISは、地理空間データを収集、保存、分析、管理、表示するためのシステムであり、NBSの計画と評価において中心的な役割を担います。
- 空間分析: NBSの最適な立地選定において、生態学的要件（例：土壌タイプ、水文条件）、社会経済的要因（例：人口密度、土地利用）、気候リスク（例：洪水ハザードマップ）など、多様な空間データを重ね合わせて分析します。
- 生態系サービス評価の可視化: 例えば、InVEST（Integrated Valuation of Ecosystem Services and Tradeoffs）のようなモデルとGISを組み合わせることで、NBSが供給する水質浄化、土壌保全、レクリエーションなどの生態系サービスの空間的な分布と量をマップとして可視化し、利害関係者間の議論を促進できます。
人工知能（AI）と機械学習
AIと機械学習は、NBSの複雑なデータ解析、パターン認識、将来予測において強力なツールとなります。
- 画像認識・分類: リモートセンシングデータから得られる大量の画像データに対し、深層学習を用いた画像認識技術を適用することで、植生タイプ、外来種の侵入、災害後の生態系回復状況などを自動的かつ高精度に分類・検出することが可能です。
- 時系列データ分析と予測: 気候変動予測モデルと統合し、NBSが将来の気象条件（例：豪雨、熱波）下でどの程度の効果を発揮するかを予測します。例えば、AIベースの洪水モデルは、都市部のグリーンインフラが特定の降雨イベントに対してどれだけの貯水機能を持つかをシミュレートし、その緩和効果を定量化する研究が進められています。
- NBS効果の因果推論: 介入研究が困難なNBSの効果評価において、衛星画像データや社会経済データから、NBS導入による特定の便益（例：熱ストレス軽減、住民の健康改善）への因果関係を統計的・機械学習的に推定する手法が開発されています。
IoT（Internet of Things）とセンサーネットワーク
IoTセンサーは、現地におけるリアルタイムの環境データ収集を可能にし、NBSの動的なモニタリングに貢献します。
- リアルタイム環境モニタリング: 都市緑地や湿地などに設置されたセンサーは、気温、湿度、土壌水分量、水質（pH, 溶存酸素）、騒音レベルなどを継続的に測定します。これにより、都市公園における微気象緩和効果の変動や、湿地における水質浄化プロセスの挙動をリアルタイムで把握し、適応的な管理を支援します。
- データ収集の自動化: 手動でのデータ収集に比べて、時間とコストを大幅に削減し、広範なNBSサイトからのデータ統合を容易にします。
ビッグデータ解析
上記で述べた各デジタル技術から得られる膨大な異種データを統合し、高度な統計的手法や機械学習アルゴリズムを用いて解析することで、NBSの複雑な効果メカニズムを解明し、より深い洞察を得ることが可能です。
- 多因子影響評価: 気候データ、生態系データ、社会経済データ、都市計画データなどを統合し、NBSが複数の側面（例：生物多様性、水質、住民の健康、経済的価値）に与える複合的な影響を評価します。
- 都市域における効果の最適化: 都市のNBSの効果は、周囲の都市構造、人口分布、気候条件によって大きく異なります。ビッグデータ解析は、これらの相互作用をモデル化し、特定の都市コンテクストにおいてNBSの便益を最大化するための設計ガイドラインを提供する研究に活用されています。
効果モニタリングと評価への具体的アプローチ
デジタル技術をNBSの効果評価に組み込むための具体的な研究アプローチを以下に示します。
- 統合的データプラットフォームの構築: リモートセンシングデータ、GIS空間データ、IoTセンサーデータ、社会経済データなど、多岐にわたるデータソースを一元的に管理し、分析できるプラットフォームを構築することは、NBSの包括的な評価に不可欠です。
- ベースライン設定と継続的モニタリング: NBS導入前のベースラインデータを高精度で取得し、導入後もデジタル技術を用いて継続的にモニタリングすることで、NBSによる明確な変化を特定し、その効果を時系列で評価します。
- マルチスケール分析: ドローンによる局所的な高解像度データと、衛星による広域データ、そして現地センサーによるリアルタイムデータを統合することで、NBSの効果を様々な空間スケールで評価し、その全体像を把握します。
- 因果推論と機械学習モデルの適用: NBSの介入効果を他の影響要因から分離し、その純粋な効果を特定するために、差分の差分法（Difference-in-Differences; DiD）、傾向スコアマッチング（Propensity Score Matching; PSM）、回帰不連続デザイン（Regression Discontinuity Design; RDD）といった因果推論手法や、機械学習を用いた予測モデルが有効です。
最新の研究動向と将来展望
NBSとデジタル技術の融合は、急速な進展を見せています。
- デジタルツインとNBS: 物理空間のNBSをデジタル空間上に再現するデジタルツイン技術は、NBSの設計段階での効果シミュレーション、リアルタイムモニタリング、様々なシナリオ下での応答予測を可能にし、NBSの最適化と適応的管理に革命をもたらす可能性があります。
- 市民科学とデジタルプラットフォームの連携: 市民がスマートフォンアプリなどを通じてNBSサイトのデータ（例：植生の種類、生物の目撃情報、水質観測）を収集し、これをデジタルプラットフォーム上で専門的なデータと統合することで、広範な地域のNBSの効果評価とデータ検証を促進します。
- オープンデータとデータ共有プラットフォームの発展: NBS関連の空間データ、環境データ、研究成果がオープンデータとして共有されることで、研究者間の連携が強化され、より大規模なデータ解析やクロスサイト研究が可能になります。
- NBSのガバナンスと政策決定へのデジタル技術の統合: デジタルツールを用いたNBSの効果の可視化と予測は、政策立案者や都市計画家が科学的根拠に基づいた意思決定を行う上で強力な支援となります。また、NBSの経済的価値評価にもデジタル技術が貢献し、研究資金獲得のための効果的な提案書作成に資するでしょう。
まとめ
自然共生型対策（NBS）の持続可能な実装と効果的な管理には、その多重便益を科学的に評価し、将来を予測する能力が不可欠です。リモートセンシング、GIS、AI、IoTなどのデジタル技術は、NBSの計画から評価、そして適応的管理に至る全過程において、これまでにない精度と効率性でデータ駆動型のアプローチを提供します。
環境科学分野の研究員の皆様におかれましては、これらのデジタル技術を積極的に研究に取り入れることで、NBSの理論的基盤の強化、実践的な効果評価手法の確立、そして分野横断的な知見の統合に大きく貢献できると期待されます。今後も、技術革新の動向を注視し、生態学、水文学、都市計画、社会科学といった関連分野との連携を深めることで、NBSがもたらす持続可能な未来の実現に向けた研究を推進していくことが重要であると考えられます。