目次
- 概要：2025年の絶滅リスク分析の状況
- 分類フレームワーク：種とシステムリスクのマッピング
- 主要技術革新：AI、ビッグデータとリモートセンシング
- 市場規模、セグメンテーションおよび2030年までの成長予測
- 主要企業と業界の協力（例：iucn.org, gbif.org）
- 規制環境と世界的な政策イニシアティブ
- ケーススタディ：成功した絶滅リスク介入
- 課題：データギャップ、バイアスとバリデーション基準
- 投資動向と商業化の機会
- 将来の展望：進化する分析、市場の動乱と長期的影響
- 出典と参考文献
概要：2025年の絶滅リスク分析の状況
2025年、絶滅リスク税onom 色分析は、データ統合、AI駆動のモデリング、国際的な政策の整合性によって推進され、重要な岐路に達しています。生物多様性の損失の緊急性は、進行中の評価によって強調されており、リスク分類フレームワークの洗練と、政府および非政府セクターによる分析能力の拡大に繋がっています。
国際自然保護連合（IUCN）は引き続き主要な権威であり、その赤リスト分類は絶滅リスクの分類における世界的な基準として機能しています。2025年現在、IUCNの赤リストは、160,000種以上の評価を含み、そのうち42,000種以上が脅威にさらされています。最近の更新では、人口動向や新たな脅威の検出を改善するために、高度な空間分析と機械学習が組み込まれています。
国家および地域の機関は、IUCNのフレームワークとリスク評価方法論の調和をますます推進しています。生物多様性に関する条約（CBD）は、公式な生物多様性報告において標準化された分類法の使用を義務付けており、これは2025年のグローバル生物多様性フレームワークの実施にも反映されています。この動きは、米国魚類野生生物局の絶滅危惧種プログラムや欧州環境庁の生物多様性データセンターなどの国のデータベース間の相互運用性を促進しています。
技術の進展はリスク分析を加速しています。グローバル生物多様性情報施設（GBIF）やIUCNなどの組織は、リアルタイムのリスク監視のために衛星画像、市民科学データおよびゲノム情報を活用しています。AI駆動プラットフォームは、より細分化された分類学的および地理的スケールで絶滅確率を予測するために試験運用されており、積極的な保護介入を支援しています。
今後、絶滅リスク分類分析の展望は、オープンアクセスの生物多様性データの普及、セクター間のパートナーシップの増加、そして絶滅モデルへの気候リスク変数の統合など、いくつかのトレンドに影響されます。しかし、調査が不十分な地域や分類群におけるデータギャップ、継続的な資金と政策のサポートが必要など、重要な課題が残ります。国際機関や技術提供者による努力は、2026年以降も絶滅リスク評価プロセスの標準化と自動化をさらに進め、生物多様性の損失を優先し、軽減するためのグローバルな能力を強化することが期待されています。
分類フレームワーク：種とシステムリスクのマッピング
絶滅リスク税onom 色分析の分野は急速に進化しており、2025年には種の脆弱性を分類するために使用されるフレームワークと、生態系全体のシステムリスクをマッピングするために使用されるデータ分析の両方において重要な進展が見られています。この進化の中心には、リスク分類の標準化されたカテゴリーと分析方法論の継続的な洗練があり、これにより危険にさらされている種や生態ネットワークのより正確な特定と優先順位付けが可能になっています。
中心的な柱は、絶滅リスク評価における世界的に認識された分類法である国際自然保護連合（IUCN）の赤リストのカテゴリーと基準です。2025年には、IUCNはカバレッジを拡大し続けており、2025年までに160,000種以上のマッピングを目指して進行中の評価を行っており、気候変動や土地の利用変化といった急速に出現する脅威を考慮するために基準の洗練を行っています。赤リストのデータ駆動のフレームワークは、リモートセンシング、遺伝的多様性指数、リアルタイムの環境データを統合する分析によってますます強化され、動的な脅威評価を提供しています。
同時に、グローバル生物多様性情報施設（GBIF）のような組織は、オープンアクセスの生物多様性データの集約を促進し、研究者および政策立案者が広範な空間および時間的スケールでシステム的な絶滅リスクをモデル化できる高度な分析ツールをサポートしています。これにより、種特有の脆弱性だけでなく、生態ネットワーク内の相互依存やカスケードリスクを考慮に入れた、より繊細な分類の開発が可能になっています。これは、特性ベースのリスク評価やネットワーク分析フレームワークの利用が増えているトレンドで顕著です。
技術革新は、これらの進展において重要な役割を果たしています。2025年には、技術提供者や保全団体とのコラボレーションにより、エコシステムの崩壊の早期警告信号を検出するためのAI駆動の分析が展開されています。例えば、世界自然保護基金（WWF）は、衛星画像と機械学習を活用して、リアルタイムで生息地の喪失や断片化を監視し、この情報を更新されたリスク分類に組み込んでいます。
今後数年にわたり、絶滅リスク分類と大規模な環境モニタリングシステムとのさらなる統合が期待されます。GBIFやIUCNなどのグループが主導するデータの相互運用性の標準化に向けた取り組みが進行中で、これによりグローバルな、セクター間の分析が可能になり、より早期でターゲットを絞った保全介入が実現されます。強化されたデータ基盤、リアルタイムの分析、洗練された分類フレームワークの融合は、十年の終わりまでにシステム的な絶滅リスクをマッピングし、軽減する能力を変革する可能性を秘めています。
主要技術革新：AI、ビッグデータとリモートセンシング
2025年の絶滅リスク分類分析の風景は、人工知能（AI）、ビッグデータの統合、洗練されたリモートセンシング技術の進展によって急速に変化しています。これらの革新は、保全活動者、研究者、規制機関が、グローバルおよびローカルなスケールで生物多様性の脅威を評価し、対応する方法を再形成しています。
AI駆動のモデルは、絶滅リスク評価にますます組み込まれており、大規模データセットから種や生息地の自動識別を促進しています。機械学習アルゴリズムは、衛星画像、音声記録、カメラトラップの写真を処理して、近リアルタイムで人口減少、生息地の断片化、新たな脅威を検出します。例えば、Microsoftは、種のモニタリングや生息地マッピングのために、保全団体にクラウドベースのツールを提供する「AI for Earth」イニシアティブを拡大しています。同様に、Google Earth Engineは、研究者がペタバイトの衛星データを分析し、生態系の変化や種の分布に関する具体的な洞察を提供できるようにしています。
ビッグデータプラットフォームは、フィールド調査、市民科学アプリ、遺伝子データベース、リモートセンシングデータなど、さまざまなソースからの情報を統合し、調和させています。グローバル生物多様性情報施設（GBIF）は、世界最大のオープンアクセスの生物多様性データネットワークのひとつを提供し、研究および政策コミュニティ全体でのデータ共有を標準化されています。2025年には、GBIFや同様のプラットフォームは、データのクリーニング、異常検出、リスク分類プロセスを自動化するために、AI開発者との協力を強化しています。
リモートセンシング技術は進化を続けており、次世代の衛星や無人航空機（UAV）が比類のない空間および時間的解像度を提供しています。欧州宇宙機関のコペルニクス・センチネルや、プラネット・ラボのデイリー地球イメージングサービスは、絶滅リスクモデルで重要な指標となる森林伐採、水ストレス、土地利用の変化を追跡するために活用されています。これらのデータストリームは、国際自然保護連合（IUCN）などの組織が赤リストを更新し、保全の優先順位を通知するために使用されるAI駆動の早期警告システムに直結しています。
今後、AI、ビッグデータ、リモートセンシングの融合が、絶滅リスク分類のためのより細分化された、予測的な分析を提供することが期待されます。センサー技術、クラウドコンピューティング、およびクロスプラットフォームのデータ相互運用性における改善が予想される中で、利害関係者は、さらに迅速な応答能力と動的な証拠に基づく評価を期待できます。しかし、データの質の確保、デジタルデバイドの橋渡し、分析を効果的な現場の保全行動に変換することには依然として課題があります。
市場規模、セグメンテーションおよび2030年までの成長予測
絶滅リスク分類分析（ERTA）の市場は、保全技術、環境データサイエンス、規制遵守の重要な交差点に位置しています。2025年現在、生物多様性の損失に対する世界的な関心の高まりや、政府間機関および国家政府からの厳しい指令が市場の拡大を促進しています。ERTAセクターは、ソフトウェアプラットフォーム、データ統合サービス、AI駆動のリスクモデリング、NGO、政府機関、研究機関、そして生物多様性に暴露された民間セクター向けに特化したコンサルティングソリューションを含みます。
- 2025年の市場規模：正確な数字は異なりますが、業界の主要な機関は、ERTAが拡大している生物多様性モニタリング技術市場が2025年までに数十億ドルを超えると見積もっています。採用は、自然関連財務開示タスクフォース（TNFD）フレームワークと、昆明・モントリオールのグローバル生物多様性フレームワーク（生物多様性条約）へのコミットメントによって部分的に推進されています。
- セグメンテーション：ERTA市場は、エンドユーザー（政府および規制機関、NGO、金融機関、企業のESGチーム、アカデミア/研究）によって、また展開モデル（クラウドベースの分析、オンプレミスソリューション）によって、さらに分析アプローチ（AI/MLベースのモデリング、地理空間分析、リスクスコアダッシュボード）によってセグメント化されています。主要なソフトウェアプロバイダーや生物多様性データアグリゲーターである国際自然保護連合は、赤リストAPIやデータサービスを通じて基盤的な役割を果たしており、グローバル生物多様性情報施設のような企業は、リアルタイムの種の発生データとの統合を促進しています。
- 地理的トレンド：規制の勢いと生物多様性にプラスの影響を与える金融商品への投資によって、欧州と北米は早期の採用者となっています。しかし、アジア太平洋地域でも生物多様性ホットスポットや種モニタリングに対する政府のイニシアティブが増加しているため、急速な採用が予測されています（国連環境計画）。
- 2030年までの成長予測：ERTA市場は、今後数年間で二桁の年成長率を経験することが期待されており、加速因子には、(1) ERTAモジュールの企業ESGおよびリスク管理プラットフォームへの統合の増加、(2) オープン生物多様性データベースの普及、(3) 絶滅リスクの予測分析におけるAI駆動の進展が含まれます（国際自然保護連合）。
- ドライバーと制約：主要な成長ドライバーには、義務的開示要件、自然関連リスク評価への投資家の需要、およびデータ相互運用性の向上が含まれます。制約としては、データギャップ、標準化の課題、複数要因の絶滅リスクモデリングの複雑さが残ります。
2030年の展望では、ERTA市場が保全政策と企業の持続可能性戦略に不可欠なものとなり、確立された保全団体と新興技術企業の両方から引き続きイノベーションが期待されます。
主要企業と業界の協力（例：iucn.org, gbif.org）
絶滅リスク分類分析の分野では、急速な進展と主要企業間の統合が見られています。これは、生物多様性の損失を評価し軽減するための緊急の必要性によって推進されています。2025年には、いくつかの組織がデータ駆動のアプローチやセクター間の協力を活用して、種のリスク評価の洗練、データの透明性の向上、保全行動の動員を進めています。
- 国際自然保護連合（IUCN）：国際自然保護連合（IUCN）は、絶滅リスク分析における中心的な権威であり、IUCN赤リストの維持と更新を行っています。2025年には、IUCNはリスク分類を自動化するために機械学習ツールの使用を拡大し、フィールド観察やリモートセンシングからのリアルタイムデータ統合を試行しています。IUCNの種存続委員会は、未代表の分類群や地域に焦点を当て、地域の研究者や政府との共同ネットワークを強化しています。
- グローバル生物多様性情報施設（GBIF）：グローバル生物多様性情報施設（GBIF）は、絶滅リスクモデリングに広く使用されるオープンアクセスの生物多様性発生データを提供しています。2025年、GBIFは熱帯および海洋生態系における重要な空間的および分類学的ギャップを埋めるため、新たなデータパートナーシップを開始しました。また、研究者が市民科学および環境DNAデータセットを全球的な分析ワークフローに統合するための相互運用性基準をサポートしています。
- Species360：Species360は、動物人口データの重要なリポジトリである動物情報管理システム（ZIMS）を管理しています。2025年には、Species360はIUCNや地域の保全当局と協力して、インシチュとエクシチュのデータストリームをリンクさせ、捕獲される種と野生の種のリスク評価の精度を向上させています。
- バードライフ・インターナショナル：バードライフ・インターナショナルは、鳥類の絶滅リスク評価における重要なプレイヤーであり、鳥類向けの赤リスト権限を提供し、共同モニタリングネットワークをリードしています。2025年の取り組みには、AI支援の生息地変化検出やリスクの要因に関する国際的な政策提言が含まれます。
今後、業界間の協力が強化されるとともに、データ標準化、リアルタイム分析、オープンデータ共有に関する取り組みが進展しています。次の数年間の展望には、セクター間のパートナーシップが成長し、民間セクターの地理空間データが統合され、AIやリモートセンシングの採用がさらに進展すると期待されています。これらの共同努力により、絶滅リスク分析の詳細さや応答性が向上し、世界中でより積極的でターゲットを絞った保全措置を支援することになるでしょう。
規制環境と世界的な政策イニシアティブ
絶滅リスク分類分析を取り巻く規制環境は、生物多様性の損失や生態系崩壊に対処するために、政府や国際機関が取り組みを強化する中で急速に進化しています。2025年には、標準化、透明性、財務および企業報告への統合に焦点を当てた重要な展開が複数行われています。
重要な原動力は、生物多様性に関する条約（CBD）の作業です。ミャンマー・モントリオールのグローバル生物多様性フレームワークが2022年12月に採択された後、CBDは、各国が「ターゲット15」を実施するための導きとなっており。このターゲットは、大企業や金融機関に生物多様性への影響と依存関係を評価し、開示することを求めており、信頼性のある絶滅リスク分析の需要を促進しています。2025年までに、加盟国は全国戦略を策定し、リスク分析の基礎データとしてIUCN赤リストや同様の分類法を頻繁に参照すると予想されています。
金融セクターでは、自然関連財務開示タスクフォース（TNFD）が開示フレームワークを整備しており、2025年には広く採用される予定です。TNFDのアプローチは、絶滅リスクを含む自然関連リスクを企業のリスク管理システムに分類して定量化するため、世界的な動きと整合しています。EUや英国などの管轄権における主要な株式取引所や規制機関は、次の数年間に上場企業に対してTNFDに沿った開示、つまり絶滅リスク分類分析が義務化されることを示唆しています。
欧州連合は、2024年に施行され、2026年に段階的に導入されるEU生物多様性戦略2030と、付随する企業持続可能性報告指令（CSRD）を駆使し、先頭に立っています。CSRDは、生物多様性および生態系リスクを明示的に参照し、企業が認知された分類法や科学分析を使用することを求めています。この規制の勢いは、絶滅リスク評価の主流化を加速させています。
世界的には、国際自然保護連合（IUCN）が政策立案者と協力して、絶滅リスク分類法を更新し調和させており、規制の遵守や投資のスクリーニングのために実行可能なものにしています。一方で、国連環境計画金融イニシアティブ（UNEP FI）は、主要な金融機関とともに、これらの世界的なフレームワークを現実の金融意思決定に活用するために生物多様性リスク評価ツールを試行しています。
2027年の展望に目を向けると、明確な道筋が見えてきます。ABSリスク分類分析は、規制枠組みやグローバルな政策イニシアティブにますます組み込まれることでしょう。企業や投資家は、遵守を支援するための義務的要件、調和されたデータ基準、デジタルツールが増加することが期待できます。これは、生物多様性リスク評価と持続可能な金融、企業の責任をさらに絡み合わせることに繋がります。
ケーススタディ：成功した絶滅リスク介入
絶滅リスク分類分析の適用は、種や生態系への脅威を特定、優先付け、軽減する上で重要な役割を果たしてきました。近年、データ駆動のアプローチや共同介入が絶滅の軌道を修正したり、安定させたりする顕著な成功が見られました。以下に、2025年の重要なケーススタディを紹介し、今後の展望を提供します。
- IUCN赤リストデジタルトランスフォーメーション： 国際自然保護連合（IUCN）は、機械学習やリモートセンシングデータを取り入れることで、脅威種の赤リストを向上させ、分類分析をリアルタイムで更新できるようにしました。2025年にこのシステムは、中米の両生類集団のリスク急上昇の早期検出を可能にし、いくつかの種の減少を成功裏に停止させるための生息地保護措置を促しました。
- バードライフ・インターナショナルによるデータ駆動の保全： バードライフ・インターナショナルは、空間リスクマッピングと自動人口モニタリングを活用してスプーンバンピチョウの重要な生息地を特定しました。国の機関と提携して、東アジアでターゲットを絞った生息地回復が行われ、2025年初頭の集計で10年以上ぶりに持続的な増加が見られました。
- 絶滅危惧種の国際取引に関する条約（CITES）分析： CITES事務局は、合法および違法な野生生物取引を追跡するブロックチェーンベースのシステムを実装しました。2025年には、アフリカのセンザンコウにおける異常な取引パターンが分析され、重要な違法出荷を押収し、密猟圧力を低減するための執行作業が行われました。
- UNEP世界保全モニタリングセンター（UNEP-WCMC）による海洋介入： UNEP-WCMCは、珊瑚礁生態系に対する絶滅リスク分類分析を適用し、遺伝的多様性指数と気候曝露モデルを統合しました。これにより、インド洋における気候避難所および回復優先事項が指定され、パイロット地域での珊瑚の被覆回復が測定可能となりました。
今後数年の展望では、自動化されたAI駆動の分類分析プラットフォームが広がり、絶滅リスク評価の詳細さや迅速さが向上することが示唆されています。IUCNなどの機関は、気候や土地利用変化シナリオを組み込んだ予測モデルを試行しており、標準化されたオープンアクセスデータプロトコルが導入され、グローバルパートナー間のコラボレーションが強化されています（IUCN）。これらのアプローチの継続的規模の拡大は、介入の効果を加速させ、複数の分類群にわたる脅威にさらされた集団を安定させるのに役立つと期待されています。
課題：データギャップ、バイアスとバリデーション基準
絶滅リスク分類分析の分野は、データギャップ、バイアス、堅牢なバリデーション基準の確立に関するいくつかの重大な課題に直面しています。これらの問題は、政府、保全団体、国際機関が2025年とその直後の年に、種の絶滅リスクを評価し、軽減する取り組みを強化する中でますます重要になっています。
持続的な課題は、種の個体群や生息地データの断片や不完全性です。リモートセンシングや市民科学における技術的進展にもかかわらず、多くの分類群—特に無脊椎動物、真菌、微生物—は、グローバルデータベースにおいて未表示のままとなっています。例えば、国際自然保護連合（IUCN）は、世界で記載された種のごく一部しか赤リストで評価されていないことを認めており、熱帯および海洋生態系においても大きなギャップがあります。これらのデータの空白は、包括的なリスク評価を妨げ、保全の優先順位を歪める可能性があります。
バイアスもまた大きな障害です。現在の分析は、しばしばカリスマ的なメガファウナや、データが豊富な分類群を過剰に代表する傾向があり、十分に調査されていない生物に対しては絶滅リスクが系統的に過小評価される結果となります。このバイアスは、歴史的な研究の優先順位や資金の配分によるものの一部です。グローバル生物多様性情報施設（GBIF）は、北アメリカや欧州からのデータが大部分を占め、東南アジアやアフリカのような生物多様性に富む地域のデータがはるかに少ないという不均衡な地理的および分類学的データカバレッジを強調しています。
絶滅リスクモデルに対するバリデーション基準も進化しています。機械学習や自動化分析の普及は、モデルの透明性、再現性、ピアバリデーションのための厳格なプロトコルを必要としています。IUCN赤リストは、標準化された報告、感度分析、利害関係者の見直しの必要性を強調するデジタル評価方法に関する更新されたガイドラインを作成中です。しかし、異種データセットの統合や、モデルが政策立案者にとって解釈可能で実用的であることを保証することにおいては、依然として課題が残っています。
2025年以降に向け、国際的な協力やオープンデータイニシアティブが、これらの課題に対処する上で重要な役割を果たすことが予想されます。生命のカタログや同様のプラットフォームは、より包含的でバリデーションされた種の目録を目指して作業中であり、生物多様性に関する条約（CBD）は、加盟国に国レベルのモニタリングやデータ共有フレームワークへの投資を促しています。これらの取り組みにもかかわらず、データギャップを克服し、バイアスを修正し、堅牢なバリデーション基準を達成するには、持続的な投資、セクター間のパートナーシップ、そして継続的な方法論の革新が必要です。
投資動向と商業化の機会
絶滅リスク分類分析の分野は急速に進化しており、生物多様性の損失に対する認識が高まり、保全、持続可能な投資、政策開発を導くための堅牢なフレームワークが求められています。2025年現在、規制イニシアティブ、技術革新、制度的なコミットメントの融合が、この分野での投資動向や商業化の機会を形作っています。
主要な原動力は、生物多様性に関する条約（CBD）昆明・モントリオールのグローバル生物多様性フレームワークの採択です。このフレームワークは、種の絶滅率を減少させることを優先し、リスク評価とモニタリングのため的確な目標を組み込んでいます。この国際的な指令は、公的および民間の利害関係者が、分類および定量化できる絶滅リスク分析を可能とするプラットフォームに投資することを促進しています。
金融機関は、持続可能な金融およびESG（環境、社会、ガバナンス）戦略に従って、分類に基づくリスク分析を統合しています。たとえば、国連環境計画金融イニシアティブ（UNEP FI）は、重要な銀行と共同で、強固な絶滅リスク分類法に基づく自然関連リスク評価ツールの開発に取り組んでいます。これらのツールは投資決定に情報を提供し、生物多様性に関連した負債や機会にさらされたセクターや資産を特定する手助けをしています。
商業の面では、専門の分析プロバイダーが新たに浮上し、機械学習、リモートセンシング、グローバルな種のデータベースを活用するSaaSソリューションを提供しています。国際自然保護連合（IUCN）などの企業は、赤リストデータサービスを拡充し、金融モデリングプラットフォームや規制報告システムとの統合を可能にしています。データ提供者と技術企業の間のパートナーシップは、リアルタイムで高解像度のリスクインテリジェンスに対する需要の増加に伴い、加速すると期待されています。
農業、鉱業、インフラなどのセクターの企業も、新しい開示基準を満たすために絶滅リスク分析に取り組んでいます。自然関連財務開示タスクフォース（TNFD）は、組織がサプライチェーン内の絶滅リスクを評価し報告することを促すガイダンスを試行しています。これにより分析ソリューションの市場がさらに拡大しています。
今後の商業化の展望は明るく、規制の明確化が進むにつれて市場の拡大が見込まれます。今後数年では、データ基盤への投資、セクター間のコラボレーション、さまざまなエンドユーザーに合わせた分析ツールの普及が期待されます。データ統合やAI駆動のモデリングにおける継続的な革新は、絶滅リスク分類分析の詳細さや予測精度をさらに向上させ、この分野を保全結果と持続可能な投資戦略の主要な推進力へと位置づけるでしょう。
将来の展望：進化する分析、市場の動乱と長期的影響
絶滅リスク分類分析の分野は、2025年までおよび今後数年にわたり、データサイエンス、リアルタイムのモニタリング、および世界的な政策イニシアティブの進展によって大きな変革が期待されます。人工知能とビッグデータ分析の統合により、世界中の数千種の絶滅リスクに関するより正確で動的な評価が可能になっています。主要組織は、ゲノム、空間、環境データセットを統合して堅牢で更新可能なリスク分類を作成するスケーラブルなプラットフォームへの投資を行っています。たとえば、国際自然保護連合（IUCN）は、新たな生態学的および個体数データのソースを使用して赤リストフレームワークを洗練し、ほぼリアルタイムのステータス更新や自動的な脅威検出を目指しています。
主要な市場の動乱要因は、オープンデータプラットフォームやクラウドベースの分析エンジンの出現です。グローバル生物多様性情報施設（GBIF）は、発生記録や特性データへのグローバルなアクセスを促進するために、インフラを拡張しています。これにより、前例のないスケールでのリスク評価が可能になります。一方、Google Earth Engineのような技術企業は、保全活動者と協力して衛星画像や機械学習ツールを提供し、生息地喪失や違法行為の迅速な検出を支援しています。
2025年には、規制の原動力—生物多様性条約のもとでのポスト2020グローバル生物多様性フレームワークの実施が、国や産業に絶滅リスク分析をサプライチェーン管理や環境報告に統合することを促進しています。これにより、標準化された監査可能な分類分析ソリューションの需要が加速することが予想されます。金融セクターでも、生物多様性リスクを投資決定に組み込む動きが始まっており、自然関連財務開示タスクフォース（TNFD）からの新しいフレームワークに後押しされています。
今後数年では、異なる気候および土地利用シナリオのもとで絶滅リスクの動向を予測できる予測分析が台頭することが期待されています。環境DNA（eDNA）や遠隔音響モニタリングの利用が種の検出の最前線を拡大し、リスクモデルにより豊かなデータセットを提供します。しかし、分類基準の調和や、管轄地区やプラットフォーム間でのデータ相互運用性の確保については依然として課題があります。
長期的には、技術、政策、金融の融合により、絶滅リスク分類分析が保全、都市計画、企業の持続可能性に関する主流の意思決定に組み込まれることが期待されます。分析がより詳細化し自動化されるにつれて、保全活動者や公的権限は介入の優先順位を付け、回復を監視し、生物多様性損失を大規模に避ける能力が向上します。
出典と参考文献
- IUCN
- 絶滅危惧種プログラム
- 生物多様性データセンター
- グローバル生物多様性情報施設（GBIF）
- 世界自然保護基金（WWF）
- Microsoft
- 欧州宇宙機関
- Planet Labs
- Species360
- バードライフ・インターナショナル
- EU生物多様性戦略2030
- 国連環境計画金融イニシアティブ（UNEP FI）
- UNEP-WCMC
- IUCN赤リスト
- 生命のカタログ
- Google Earth Engine
