「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。
現在、世界は自然ベースの解決策に2025年までに必要な資金の半分以下しか費やしていません。急速に変化する自主的な炭素市場の状況において、REDDプロジェクトは、世界中の人間活動による森林減少や森林劣化から広大な地域を守るための資金調達に重要な役割を果たしています。
To help organizations ensure they're making the most effective investments, Sylvera builds software that automates the evaluation of carbon projects that capture, remove, or avoid emissions, such as REDD. We leverage the latest technology and climate science to provide our customers with the most robust data and ratings about carbon projects.
To deliver best-in-class accuracy and depth, we recently updated our REDD rating methodology to incorporate new technology and data into our ratings assessments. With these enhancements, Sylvera’s customers drive funding to the most effective projects on the voluntary carbon market and make real climate impact.
より正確なプロジェクトのベースライン評価
ベースライン測定に対する私たちのアプローチは、常に厳密な分析に根ざしています。ここ数年、REDDプロジェクトの有効性をめぐって広範な議論が交わされ、プロジェクトがベースラインの炭素損失を誇張し、その結果、主張する排出削減量を水増ししているという深刻な問題が浮き彫りになっています。このような問題に対処するため、REDD最新版（ ）ではベースライン分析をさらに強化しました。過大評価のリスクをより正確に評価できるよう、最先端のデータと手法を取り入れました。
The relative contribution of each comparative area to Sylvera’s over-crediting risk score is dependent on the appropriateness of the project’s reference area as a proxy. With this update, Sylvera measures deforestation rates both within the project-selected reference area selected and in Sylvera-selected comparative area(s). In selecting comparative areas, we leverage the most relevant local political and economic context for the project’s location, such as transport and market accessibility, forest structure, agricultural pressures and extractive mineral prevalence, as well as geospatial data.
乾燥地における森林減少検知の精緻化
私たちは、密生した熱帯林、乾燥地、マングローブ林など、さまざまな地域や森林タイプに特化した森林減少検出モデルを開発し、これらのモデルをREDD格付けフレームワークに組み込みました。REDDプロジェクトのためには、森林破壊の圧力のレベルを正しく推定することが重要であるだけでなく、世界のダイナミックな森林生態系全体で森林破壊そのものを検出するために適切なデータを使用する必要があります。
For dry woodlands located primarily in Sub-saharan Africa, we improved the consistency of our Synthetic Aperture Radar (SAR)-based model and incorporated this new data into our latest framework. The model was trained on 4000 points interpreted from high-resolution satellite imagery of Tanzania and was validated against aerial LiDAR data from Miombo woodland in Mozambique collected by Sylvera. Studies show that lower biomass areas generally have higher deforestation rates than high biomass areas (McNicol et al, 2018), so to assess the baselines of Miombo forest projects, Sylvera also ensures that Sylvera-selected reference areas also match the project area biomass at the project start date.
圧倒的なカーボンストック精度
炭素ストック計算と過剰クレジット・リスク評価を可能な限り正確で信頼性の高いものにするため、私たちは最先端のマルチスケールライダー技術と最先端の炭素測定法を導入しました。
Sylvera field scientists have visited forests around the world, scanning them from the ground and air using our proprietary multi-scale lidar (MSL) methods. For each REDD project, we have introduced MSL-driven biomass maps used to estimate biomass density, carbon stocks, and their confidence intervals. We then compare our carbon stock data with project-reported carbon stock data and assess the likelihood of over-crediting associated with these values.
アロメトリーに依存する他の方法では15%から30%の誤差が生じる傾向があるのに対し、この高度な技術では森林バイオマスを3%という低い誤差で正確に測定することができます（Burt et al, 2021）。
’The reference data being collected by Sylvera follows the gold standard for biomass, as determined by the international biomass remote sensing community, including representatives from NASA, ESA, and other space agencies. Very few datasets are publicly available with this level of accuracy, largely because they are very expensive and time consuming to collect. These are absolutely critical for mapping forest carbon stocks and fluxes, because we can never directly measure forest carbon stocks from space, and all wide area carbon maps ultimately rely on the quality of field and airborne reference data.' Dr Laura Duncanson, GEDI Science Team, University of Maryland
私たちのMSLデータは、乾燥地から熱帯雨林まで、さまざまなバイオームにわたる最良の参照バイオマスデータを使用してモデルを訓練することができます。合成開口レーダー(SAR)データを使用することで、雲を「見通す」ことができるため、バイオマス推定を広範囲に拡大することができます。
データとこのレベルの精度を使用することで、オーバークレジットのリスク評価を可能な限り正確で信頼性の高いものに保つことができます。
“Accurate site-based estimates of carbon stocks are crucial in any discussion of the benefits or otherwise of carbon projects, but getting those estimates is really difficult. The only direct measurement of carbon stocks involves destructive harvesting - cutting down and weighing trees. But that's counter-productive for obvious reasons! The next best way to do it is via remote sensing of forest structure, particularly using lidar and radar, which provide accurate estimates of timber volume and mass. Sylvera's multiscale lidar approach can provide very high-quality benchmark data to provide unique insight into the accuracy of other estimates of forest carbon.”
Prof. Mat Disney, University College London, NERC National Centre for Earth Observation (NCEO)
変化し続けるREDDの現状を簡単にナビゲート
In an ever-evolving market, Sylvera strives to give its customers an understanding of upcoming risks and uncertainties for all VCM projects. To ensure our customers receive analysis tailored to all the latest REDD developments, we now have forward-looking insights in our new Credit Outlook section.
リーフ連合（LEAF Coalition）やART TREES、世界銀行の森林炭素パートナーシップ・ファシリティ（FCPF）のような管轄区域プログラム、管轄区域のベースラインにネストされたプロジェクトや政府主導のREDD+ネストプロジェクトに軸足を置く個別REDDのためのVerraの新しい統合手法など、REDDに関連する新しいプログラムが目白押しです。これらの進化するプログラムはすべて、炭素市場参加者が効率的に追跡するにはあまりに多くの展開を生み出しますが、私たちの最新のREDDフレームワークを使えば簡単です。
Credit Outlooksは、管轄区域の動向だけでなく、地域の複雑なパターン、トレンド、開発者の関与も追跡し、ニュアンスに富んだ視点を提供するとともに、今後予想される発行量の変化を明らかにします。これらを組み合わせることで、顧客は常に最新情報を入手し、刻々と変化する状況下で十分な情報に基づいた意思決定を行うことができます。
強化されたテストの実施
最後に、プロジェクトの質の進化をより詳細なレベルで理解するために、豊富な一次データのインプットを組み込んだ包括的なテストの数々も導入しました。これらのテストは、プロジェクトの物理的・政治的コンテクストの経年変化を網羅しています：
- プロジェクト活動の追加性、リスク（漏出を含む）の過大評価、生物多様性を評価するための、より統一された科学的裏付けのあるアプローチ。
- 政策や国レベルの分析、土地所有権紛争、風評リスクに関する独自のデータベースを統合し、各プロジェクトの規制状況やコミュニティとの関わりについて総合的な見解を提供します。
With our REDD framework updates, we’re providing the most comprehensive, data-driven ratings to increase certainty and confidence in REDD investments and the impact they’re driving. To see all these enhanced updates, head to the Sylvera app now.
