「私たちは長年にわたり、信頼できる格付けの提供に注力し、現地データチームへの投資を重ねてきました。これにより当社の格付けの正確性は確保されていますが、購入者が検討している数千のプロジェクトにわたるスケールを実現することはできません。」
カーボンクレジット調達の最新動向について詳しくは、当社の記事「Key Takeaways for 2025」をご覧ください。調達戦略を改善するための、データに基づく5つのヒントをご紹介しています。
加えて：Connect to Supplyをご利用のお客様は、Sylveraのその他のツールもご利用いただけます。プロジェクトの格付け確認や強みの評価、高品質なカーボンクレジットの調達に加え、プロジェクトの進捗状況のモニタリング（特に発行前段階で投資している場合）も可能です。
Sylveraの無料デモを予約して、調達機能やレポーティング機能を体験しましょう。
Sylvera’s Multi Scale Lidar (MSL) team has had an action-packed year. Not only did we invest in new LiDAR drones, but we also hired Senior Field Scientist - Beisit Puma - who has a wealth of knowledge on tropical forests and, in particular, on tropical forest inventory data collection and analysis.
By continuing to invest in talent and technology, our data collection process is more efficient. The data that we collect using aerial and terrestrial data collection methods are used as calibration data. What does this mean in practice? Sylvera's Machine Learning (ML) team uses this data to train and calibrate Earth Observation-based machine learning models to improve their accuracy. These models are leveraged by the Ratings team when they are assessing carbon projects. Our methods are 13x more accurate, because we combine conventional methods with our state-of-the-art technology and additional layers of research.
従来の方法では、そのプロセスには通常
- 樹種、高さ、胸高直径（1.30mを標準とする）の記録
- 樹木の体積とバイオマスの推定にアロメトリック方程式を使用
Traditional methods contain high uncertainties, whereas by incorporating Sylvera’s additional research methods, we can ensure higher accuracy. Our methods allow us to:
- 3D点群から算出した樹木の体積から炭素量を推定
- 何千ヘクタールものデータを収集し、地域全体の地上部バイオマスマップを構築します。
新しいLiDARドローンで20倍のデータを収集
この新しいドローン技術を活用することで、データ収集プロセスが驚くほど効率化され、航続距離と耐久性の面で能力が向上しました。ドローンはスキャナーをより長く、より遠くまで運んでくれるため、従来のデータ収集方法であるインベントリーと、すでに地上レベルで行っているテレスト・レーザー・スキャン（TLS）に加えて、2つの空中データ収集の構成を開拓することができました。
このような技術の進歩により、1回のフィールドキャンペーンで約1,000ヘクタールから15,000～25,000ヘクタールまで航空データ収集を増やすことができます。MSLのフィールドチームは、1年間で10万ヘクタール以上の航空LiDARデータを収集することができます。これはベルリンやバンコクの面積に相当します。
社内および現地サポートによるフィールドチームの拡大
フィールドチームの倍増は、地上データ収集（TLSとインベントリー）の能力も倍増することを意味します。
データ収集能力の向上は、フィールド・チームの拡大にかかっていました。フィールド・チームの新入社員ベノワ、クロエ、ハリーのおかげで、2つのフィールド・チームが世界中の異なる場所で独立して活動するという目標を達成することができました。
私たちのチームの専門知識は多様化し、それは私たちの活動にとってかけがえのないものです。例えば、ブノワは森林・自然管理の修士号を持っており、持続可能な木材加工業界の監査役としての経験があります。クロエは生物科学のバックグラウンドを持っており、昨年はマラウイでコウモリ保護団体のリサーチ・アシスタントとして働きました。ハリーはロボット工学の修士号を持ち、以前は海洋ロボット工学の分野で働いていました。
また、学生、林業スタッフ、フィールド・アシスタントからなる地元のフィールド・チームにも頼っています。私たちは10人前後のチームを雇い、森林に関する地元の知識を活用してキャンペーンを完成させます。ベリーズでは、林業局、特に何十年もの現場経験を持ち、ベリーズの農業・漁業・環境省の元最高経営責任者（CEO）であるパーシバル・チョー博士と緊密に協力しました。
地平線上
チームとしては、1年足らずの間にイギリス、ガボン、ペルー、ベリーズ、モザンビークでデータを収集しました。
これらの国々で私たちは300万本以上の木をスキャンし、その数は今も増え続けています。MSLフィールドチームの今後のキャンペーンはさまざまな要因に左右されますが、世界中の熱帯林からデータを収集し、森林に蓄積された炭素に関する世界最大かつ最も正確なデータセットを作成する予定です。
私たちの自然生態系は世界最大の炭素吸収源です。しかし、これまで誰もその機能的利益を定量化することができなかったため、適切に評価されたり保護されたりしてきませんでした。私たちはこの状況を変えたいと考えています。結局のところ、森林なくしてネット・ゼロはありえないのです。
