ロルフ・シュミッツ、CollectiveCrunchの共同創設者兼共同CEO – インタビュー・シリーズ

ロルフ・シュミッツは、CollectiveCrunchの共同創設者兼共同CEOです。CollectiveCrunchは、世界中の森林に関する最も正確でスケーラブルな分析を提供し、持続可能な森林管理と炭素取引市場の透明性を実現するプラットフォームです。

ロルフは、エンジニアとして教育を受け、マンチェスター・ビジネス・スクールでMBAを取得しています。彼は、アジア、米国、ヨーロッパでチームを構築したことで、グローバル・ビジネス・デベロップメントとセールスの深い経験を持っています。

CollectiveCrunchの創設ストーリーを共有してください。

私たちは、大量のデータを処理し、そこから洞察を得ることに精通しています。CollectiveCrunchを開始した当初のアイデアは、気候データとビジネス・プロセスを組み合わせることでした。気候変動の見落とされた側面であると感じたからです。

当初、私たちは物流とエネルギーに注目しました。風力発電所からのエネルギー生成を予測する製品を開発しました。これは、エネルギー・グリッドの安定性を維持する上で重要です。この製品は、フィンランドの国家グリッドであるFingridで活用されています。しかし、物流とエネルギーは、少数の会社がリーダーシップを築くことが難しい市場であると判断しました。

共同創設者の1人、ヤルッコの友人を通じて、森林インベントリーの作成と維持の課題について知りました。技術的な洗練度が驚くほど低いと感じました。結果として、インベントリーは高価で不正確であり、5〜10年ごとにしか行われていませんでした。森林が気候変動緩和、生態系サービス、自然に基づく解決策に果たす役割の重要性は、当時すでに明らかでした。那はどう CollectiveCrunchが「森林AI会社」となったのでしょう。私たちはみんな、田舎で育ったので、森林に対する自然な親和性を持っていました。那はどう私たちが森林のためのAIモデルを構築するようになったのでしょう。

森林を監視するために使用されるツールやカメラは何ですか?

私たちのアプローチは、特定の感覚方法に特化するのではなく、利用可能なすべての関連データ・ソースを組み合わせることです。各感覚方法には長所と短所がありますが、データ・ソースを組み合わせることで短所を補うことができます。たとえば、光学画像は非常に有用ですが、衛星から得られる画像は雲がかかっている場合には利用できません。私たちのビジネスでは、衛星由来のデータが重要ですが、利用可能な範囲でLIDARスキャンも重要です。ビジネス・モデルとして、データの取得、例えばドローンの飛行や飛行機のレンタルなどには従事しません。

衛星由来の感覚データの範囲を超えて、LIDARは非常に重要なツールまたは方法です。空中撮影による高解像度光学画像は、LIDARほど普及していませんが、使用されています。驚くほど広く使用されている19世紀の方法は、手動でサンプルを取ります。多くの統計が含まれているため、それをツールと呼ぶでしょう。

システムは、病原体の感染、異常、混乱、その他の樹木の病気を特定するために、さまざまなローカライズされた生態系で訓練できますか?

地域の生態系の違い、変化の検出に対応しています。樹木の種類、成長パターン、森林管理の慣行は、地域によって大きく異なります。データの取得方法や慣行も同様です。つまり、樹木だけではなく、訓練データも異なります。

この情報から得られるアクション可能な洞察は何ですか?

• 「変化の検出」という用語に分類されるものとして、嵐による被害の検出、病気の発生の特定、その他の悪影響の検出が含まれます。これらは、地上での介入を可能にし、被害の影響を限定するために必要です。
• 炭素インベントリーは、炭素プロジェクトに透明性をもたらし、プロジェクトの評価と購入に関する決定を容易にします。
• 造林プロジェクトでは、新しく植えられた樹木の生存率は、土壌の適切な水分量に依存しています。過度の乾燥や湿気の検出は、若い樹木が失敗するのを防ぐための介入を引き起こすことができます。
• 商業林業における森林インベントリーは、間引きや収穫の最適化などの決定を通知します。樹木種の検出は、サプライ・チェーンを効率化し、利益率を向上させます。これにより、業界は森林資源をより効率的に利用できるようになります。これは、多くの商業林業が農村コミュニティの維持と循環型製品や包装の採用を促進する上で重要です。
• 生物多様性の追跡は、ある地域が劣化している場合に介入を引き起こすことができます。生物多様性は、森林が気候変動に対してより耐久性を持つために不可欠です。

分析は、持続可能な森林所有権にどのようなメリットをもたらしますか?

いくつかのメリットがあります。まず、商業林業は、持続可能な対策を採用するために、より深い分析が必要です。たとえば、切り開きは、森林の一部を100%切り開くことを意味します。地元の生態系に大きな影響を与えます。これは、効率のために行われます。多くの持続可能な製品、例えば繊維ベースの包装は、森林業界が効率を低下させた場合には、非持続可能な代替品と競合できないでしょう。業界は、各地域で最大の樹木のみを切り開く代替案を探索しています。これはより持続可能ですが、物流とコストの面では非常に重大な課題です。しかも、これは最先端の分析なしには実行できません。

生物多様性は、森林の耐久性に不可欠です。生物多様性の追跡と、必要に応じて介入を可能にすることは、森林の短期的および長期的な実行可能性に不可欠です。

炭素吸収プロジェクトでは、システムはどのようにしてプロジェクトが宣伝されているように温室効果ガスの排出を削減していることを検証しますか?

システムは、特定の森林インベントリーに対して一定の精度を達成し、検証可能です。ほとんどのグリーンウォッシングは、分析レベルではなく、プロジェクトの構造化方法で発生します。森林炭素プロジェクトは、主に2つの問題に苦しんでいます。

• 基準線：これは、介入なしでの発生することが予想される事象のセットです。介入は、基準線からの「追加性」として計算されます。基準線は、データ駆動型の分析からではなく、粗い平均値から導かれます。また、基準線は、利益相反のあるプロジェクト・マネージャー自身によって計算されます。基準線が低いほど、クレジットが多く作成されます。
• スピルオーバー：プロジェクトの定義されたエリア内で起こる良いこと（例えば、減少した伐採）が、エリア外で起こることによって相殺される現象です。そうしたエリアは、追跡されないことが多く、プロジェクトはクレジットを取得しますが、周囲の森林へのプラスの影響は失われます。

根本的な問題は、独立したデータ駆動型分析を欠いていることです。これは現在可能ですが、この分野では最先端の技術の採用が非常に遅れています。簡単に言えば、問題は分析ではなく、クレジットの計算に基づくものです。

システムを使用するクライアントの事例を共有できますか?

• スペイン最大の森林所有者であるENCEは、私たちのシステムを使用しています。
• 私たちの最初の顧客であり最大の顧客は、フィンランド国有森林であるMetsähallitusです。
• 私たちのパートナーであるForlianceは、世界的に有名で尊敬される炭素プロジェクト・マネージャーであり、コロンビアで行われている最大の炭素プロジェクトの1つで私たちと協力しています。
• ヨーロッパ北部のトップ10の森林国の中で7カ国は私たちの顧客です。私たちの最新の顧客は、フィンランドの「ビッグ3」の1つであり、近く発表される予定です。

森林保全の将来のビジョンは何ですか?

私たちのビジョンは、事実に基づいた分析を自然に基づく解決策に導入することです。気候変動を緩和するために迅速に進む必要があることは明らかです。現在、世界中の多くの森林は5〜10年ごとにのみインベントリー化されています。これを月次の追跡に減らす必要があります。さらに、生物多様性を追跡する必要があります。生物多様性がなければ、森林の耐久性を失います。

CollectiveCrunchについてさらに共有したいことはありますか?

はい。私たちはこれを大規模に行うことができます。現在、2000万ヘクタール、約5000万エーカーの森林をカバーしています。私たちは、これを従来の方法よりも優れた精度で実行しています。これは実際であり、炭素取引市場の透明性を実現します。

素晴らしいインタビュー、ありがとうございました。詳細を知りたい読者は、CollectiveCrunchを訪問してください。