ワールドワイドな真の水リスクの評価をはじめよう！
Translation Reviewed by Akihiro.Kuwano
保険、金融、公共安全など、さまざまな分野で真の水リスク評価を実現
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水と気候変動は密接に関連しており、行動を起こさないことのコストが行動のコストを上回ることは明らかです。 過去40年間、米国は大規模な気候災害の劇的な増加により、 2兆ドルを超える復興費用 の増え続ける財政負担に直面してきました。 2023 年だけでも、米国は少なくとも929 億ドルの価格を計上しました。 世界気象機関(WMO)は 、過去20年間で洪水の数が134%も増加し、干ばつの発生率は29%増加したと報告しています。 世界中のコミュニティと資産は、水の過剰と不足の両方による大きなリスクに直面してい ます。
効果的な水リスク管理には、リアルタイムの水リスクデータを継続的にリスクモデルに取り込むことが必要です。 突然の水リスクデータは、（河川、湖、貯水池、地下水、または降水量から）収集され報告される一連の経験的測定値であり、これにより「突然」に「対応」することができます。 正確で最新の水リスクデータにより、積極的な意思決定が可能になり、リソースの割り当てが改善され、水関連事象の悪影響を軽減するのに役立ちます。最終的には、緊急対応、重要なインフラストラクチャ、投資家、保険などの経済的回復力と持続可能性に貢献します。
水リスクデータを継続的に更新しないと、モデルに入力された古いデータや仮説的なデータに依存し、誤解され、誤って伝えられたリスク、予防可能な破壊、さらには死亡者の世界を作り出しています。 しかし、リアルタイムの水リスクデータの不足は、ほぼすべての業界に影響を及ぼしています。 水リスクデータの不足は、保険分野では洪水リスク評価の精度に影響を及ぼし、金融分野では不十分な水リスクデータによって投資や開発の決定が影響を受け、公共の安全と災害管理分野では継続的なリアルタイムの水リスクデータにアクセスできないために災害への備えや対応が遅れるなど、さまざまな影響を及ぼします。
上の写真は、1981年から2021年の40年に渡るフーバーダムの水位の変化を示しています。 この例は、水位、つまり水リスクがどれほど大きく急速に変化しているかを示しています。 この急速な変化は、水リスクの 変化と傾向を捉える最新のデータセットの使用が促進される理由になっている。
水リスクデータの不足を詳しく見ているのは、洪水リスク管理の分野です。 不動産を購入したり、洪水リスクを引き受けたりする人は 、多くの場合、連邦緊急事態管理庁 (FEMA)の100年間の氾濫原マップに頼っています。 FEMAの地図は、対応計画の情報提供、氾濫原の管理、保険料の設定など重要なツールですが、過去の出来事に依存しています(地図の4分の3は5年以上前のものです)。 これらの地図は、海面上昇、降雨量、局所的な傾向、河川の洪水の最近の変化を考慮していないため、モデル、洪水保険料、脆弱な資産が不正確になります。
真の水リスク評価に対するDivirodの斬新なアプローチ
データ推定、古いマップ、不正確なモデルに頼る時代は終わりました。 コロラド州を拠点とするクライメートテックのスタートアップ企業であるDivirodは、水データ不足に立ち向かい、世界中の水リスク評価に革命をもたらしています。Databricksの独自のツール エコシステムを活用することで、Divirod はSparkストリーミングを使用して多様なソースから毎日 3,000 万件の水の測定値を処理し、20,000 か所以上の場所にわたる数十億件の統合された貯水データ シリーズを含む世界最大の水リスク データレイクを構築します。 Divirod の堅牢なデータレイクには、 Delta Lakeテクノロジーを通じて最大 100 年分のデータのアーカイブが含まれており、 data scientists効率的にデータを分析し、 Delta SharingおよびUnity Catalogを介してアナリティクス ツールに統合し、 Databricks Serverless SQL Warehouseで 1 秒未満のクエリを実行できるようになります。
あらゆる業界において、世界の水リスク評価のアプローチに革命を起こすというビジョンを掲げながら、ポテンシャルを価値に迅速に変換するにはどうすればよいのでしょうか。 Divirod のアプローチは、データレイク内の各場所の水位の正常範囲を継続的に確立することにより、水リスク評価を再定義します。 「正常」範囲を定義するこのプロセスにより、水位の突然の急上昇や急降下、異常な流量、予期しない気象パターンなどの異常を特定できます。
Divirod のソリューション アクセラレータは、水リスクへの取り組みに関する 3 つの問題を解決します。
- データレイク内のすべての場所のベースラインの設定と維持（季節的な傾向を含む）
- 水位が「通常よりはるかに低いまたは高い」場合を理解するための事前構築済みロジックを提供する
- このような逸脱については小銭で継続的にモニタリングし、リアルタイムで通知を提供します
実行可能ではありますが、これらの問題を自力で解決するには、多大な手作業、時間、リソースが必要になります。 このアクセラレーターにより、ユーザーは独自の場所にレイヤー化を開始して、これらの異常が懸念事項に独自の影響を与える方法を判断できます。 保険におけるリスク評価と保険金請求のサポート、災害対策 への取り組み、コミュニティでの公共の安全に関する決定から、金融における投資決定の通知、コミュニティでの公共の安全に関する決定から金融における投資決定の通知まで - Divirod のソリューション アクセラレータにより、ユーザーは水位がいつになったかを簡単に識別できるようになります。 - Divirod のソリューション アクセラレータを使用すると、ユーザーは水位がいつ「正常」であるかを簡単に識別できるようになり、水関連の課題に直面した際の回復力、信頼性、完全性を強化します。
Divirod の水データ ソリューション アクセラレータで異常値検出を始める
次のようなものがあれば、どのような価値が引き出せるか想像してみてください...
- 1日あたり3,000万件のペースで増加している20億件以上の測定値を持つ、品質管理されたすぐに照会可能なDivirod Data Lakeへのアクセス
- 詳細な履歴データの取得、季節性、年次傾向、世界的な長期変化へのアクセス
- 継続的なリアルタイム測定により、増え続ける独自の場所のリストにアクセス
- 事前構築済みの異常値検出モデルへのアクセス
このソリューション アクセラレータを Databricks ワークスペースに直接インポートして、今すぐ始めましょう。 インポートが完了すると、3 つのパイプラインを備えたノートブックが完成し、本番運用に移行できるようになります。
- 品質チェックの実施(独自手法の簡易版)
- 「正常値」検出 [https://wli.divirod.com/methodology.pdf]データブリックのWLI方式の実装
- 異常値分類の実装
3 つのパイプラインを使用すると、最小限の労力で水データセット内の異常値を理解し、分析することができます。 このソリューション アクセラレータは、水や関心事に関連するデータを使用してモデルを構築、カスタマイズ、改善するための基盤も提供します。
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