最大の都市の気候変動への耐性はどの程度か？

世界の主要都市の気候変動への耐性はどの程度か？

気候リスクとグローバル都市の適応

1. エグゼクティブサマリー

本レポートは、AlphaGeoの気候リスク＆レジリエンス指数（CRRI）を用いて、世界の主要72都市を分析しています。ここでは、生の物理的エクスポージャー（リスク）を、レジリエンス調整済みリスク（RAJ）――リスクプロファイルと適応能力との間に危険なギャップが存在する都市と、真に保護されている都市を明らかにするための「適応デルタ」と呼んでいます――から分離します。

主なポイント

1. 地理は運命ではない。 ほぼ同一の物理的リスクスコアを持つ都市でも、実施されている適応策によって最大33のRAJポイントもの差が生じます。これは、リスクは固定されたものではなく、レジリエンスは地理だけでなく、政策と投資の関数であることを示しています。
2. 南アジアのメガシティは複合的な危機に直面。 アーメダバード（RAJ 41）、ハイデラバード・パキスタン（41）、ムルタン（38）、ダッカ（36）、コルカタ（35）、ラホール（35）は、極端な物理的エクスポージャーと中程度の適応パフォーマンスを組み合わせています。
3. 欧州、アフリカ、ラテンアメリカの首都が優位。 シカゴ、アディスアベバ、メルボルン、バルセロナ、ブエノスアイレス、パリ、ナイロビは、すべてRAJスケールで14を下回り、世界で最もレジリエントな主要都市の一部となっています。
4. 中国のメガシティがギャップを縮小。 北京（50%）、天津（49%）、深セン（49%）、上海（46%）は、適応効率で世界をリードしており、高い物理的エクスポージャーを実質的に低い残存リスクへと一貫して転換しています。
5. リスクの誤評価は南アジアに集中。 南アジアは、残存RAJスコアが高く、物理的エクスポージャーの規模と比較して適応率が比較的低い都市の大多数を占めています。

重要な注意点：本レポートのスコアは都市レベルの平均値を反映しています。リスクは都市内、地域や通りのレベルまで変動する可能性があります。いずれかの都市をより詳細に調査するには、当社のプラットフォームの無料トライアル（app.alphageo.ai/trial_setup）を通じてアドレスレベルのスコアにアクセスできます。

2. 方法論

2.1 データソース

本レポートのすべての気候リスクスコアは、グローバルな独自データセットであるAlphaGeoの気候リスク＆レジリエンス指数（CRRI）から派生しています。

本レポートでは、内陸および沿岸の洪水、熱ストレス、干ばつ、山火事、ハリケーン風などの6つの物理的気候リスクハザードレイヤーと、場所ごとの適応能力に関する独自のデータセットを使用して、各都市をスコアリングし、以下の2つを生成します。

a. 物理的リスクスコア（すなわち、緩和されていないリスク）
b. レジリエンス調整済みリスクスコア（RAJ、すなわち、緩和されたリスク）

AlphaGeoのレジリエンス調整済みリスク方法論の詳細については、こちらをご覧ください：詳細はこちら。

2.2 スコア定義

重要な注意点：本レポートのスコアは都市レベルの平均値を反映しています。リスクは都市内、地域や通りのレベルまで変動する可能性があります。いずれかの都市をより詳細に調査するには、当社のプラットフォームの無料トライアル（app.alphageo.ai/trial_setup）を通じてアドレスレベルのスコアにアクセスできます。

2.3 スコアカテゴリ

以下の図は、CRRIスコアが各ハザードタイプのリスクティアにどのようにマッピングされるかを示しています。スコアは、AlphaGeoのグローバルデータセット全体に対するグローバルパーセンタイル（0～100）で表されます。

当社のスコアカードの詳細については、こちらをご覧ください。

［画像: CRRIスコアのカテゴリ分けを示す図］

3. グローバル概要：世界の主要都市のリスクとレジリエンス

以下の散布図は、各都市の物理的リスクスコアとレジリエンス調整済みリスク（RAJ）をプロットしています。対角線の下にある都市は、適応策を通じてリスクを効果的に低減しています。線から遠いほど、適応は効果的です。線に近い都市は、物理的リスクと比較してベースラインエクスポージャーの測定可能な低減が限定的です。

［画像: 主要都市の物理的リスクとRAJスコアの散布図］

図4. 分析対象の主要都市の物理的リスク対RAJスコア。バブルサイズは都市人口を反映。対角線の下の点は適応の進捗を示す。リスクとRAJの間のギャップは適応デルタ。（出典：AlphaGeo CRRI、2025）

3つのクラスターがすぐに現れます。第一に、低い物理的リスクと低いRAJスコアの両方を持つ欧州、アフリカ、ラテンアメリカの都市のグループ。これらの都市は、有利な地理とCRRIにおける強力な適応パフォーマンスの両方から恩恵を受けています。第二に、中程度から高い物理的リスクを持つが、適応パフォーマンスの度合いが異なるアジアおよび中東の都市の密集した中間クラスター。第三に、極端な物理的エクスポージャーと32～41の範囲のRAJスコアを組み合わせた南アジアの都市、特にアーメダバード、ハイデラバード・パキスタン、コルカタ、ラホール、ダッカのクラスターです。

4. 最もレジリエントな主要都市

世界の主要都市におけるレジリエンスは、2つの独立した要因によって駆動されます。低いベースライン物理的エクスポージャー（主に地理と気候帯の関数）と高い適応投資（ガバナンス、富、政策の関数）です。このランキングの上位にある都市は、両方から恩恵を受けています。

［画像: RAJスコアによる最もレジリエントな主要都市トップ20］

図1. RAJスコアによる最もレジリエントな主要都市トップ20（低いほどレジリエント）。ティール色のバーはレジリエンス調整済みリスク、ピンク色のバーは物理的リスクを示す。（出典：AlphaGeo CRRI、2025）

4.1 北米および欧州のリーダー

シカゴ（RAJ: 8）は、沿岸および熱帯ハザードエクスポージャーの低さと堅牢な都市インフラの組み合わせにより、本分析で最もレジリエントな主要都市です。バルセロナ（11）、パリ（12）、ロンドン（15）は、温帯気候の地理と、洪水防御、熱対策計画、都市レジリエンスフレームワークへの長年の投資が、一貫して低い残存リスクを生み出している欧州の都市を代表しています。マドリードは、より高い物理的リスクスコアを持つにもかかわらず、分析の中で最も高い適応率の1つを示しており、スペインの国家適応計画を反映しています。

4.2 アフリカの注目都市

アディスアベバ（RAJ: 10）、ナイロビ（13）、ヨハネスブルグ（16）は、世界で最もレジリエントな主要都市の中にランクインしています。これらの都市は、主に有利な標高と気候地理――CRRIの主要な次元における低いベースラインハザードエクスポージャー――と中程度の適応パフォーマンスの組み合わせから恩恵を受けています。RAJスコアでは、これら3都市すべてが、バンコク、ジャカルタ、そして本分析のすべての南アジア都市を上回っています。

4.3 ラテンアメリカおよびアジア太平洋地域のパフォーマンス

ブエノスアイレス（RAJ: 12）、ボゴタ（13）、リオデジャネイロ（14）、サンパウロ（15）は、最もレジリエントな主要都市の中にランクインしており、これはCRRIの主要な次元における比較的低いベースラインハザードエクスポージャーと一致する結果です。アジア太平洋地域では、メルボルン（11）とシドニー（16）が際立っており、ジャカルタ（14）と重慶（14）も同様で、両都市とも物理的リスクスコア22を記録し、RAJスコア14を達成しています。

5. 最もレジリエントでない主要都市

スペクトルの反対側では、南アジアの都市のクラスターが極端な残存リスクに直面しており、これは高いエクスポージャーと限定的な適応影響を示しています。

［画像: RAJスコアによる最もレジリエントでない主要都市トップ20］

図2. RAJスコアによる最もレジリエントでない主要都市トップ20（高いほどレジリエントでない）。物理的リスク（薄い赤）対RAJスコア（濃い赤）。バー間のギャップは適応デルタ。（出典：AlphaGeo CRRI、2025）

5.1 南アジア：極度の圧力下にある地域

世界で最もリスクの高い上位6都市はすべて南アジアにあり、アーメダバード（41）、ハイデラバード・パキスタン（41）、ムルタン（38）、ダッカ（36）、コルカタ（35）、ラホール（35）は、主に熱ストレスエクスポージャーによって推進されています。これらの都市は、物理的リスクの規模を考慮すると、比較的低い適応率を維持しています。

ダッカは、本分析で最も物理的エクスポージャーが高い都市です。物理的リスクスコア60で、このデータセット内のどの主要都市よりも高い生のエクスポージャーを抱えています。そして、24ポイントの有意な適応デルタにもかかわらず、残存RAJは36と、どの大都市の中でも依然として最も高い部類に入ります。実物資産投資家にとって、このレベルのRAJスコアは、不動産価値の低下、インフラの寿命、および運用継続性へのエクスポージャーを綿密に精査することを保証します。

5.2 日本のメガシティ：高リスク、強力な適応

東京（RAJ: 20）、名古屋（20）、大阪（22）、福岡（23）は、熱ストレスエクスポージャーによって推進される、より高い物理的リスクスコアを持っています。

6. 適応効率リーダー

適応率は、既存の適応策によって効果的に相殺された物理的リスクの割合を測定します。この指標は、どの都市が投資単位あたりで最も多くのレジリエンスを生み出しているかを示し、達成可能なものの実用的なベンチマークを提供します。

［画像: 適応率（%）による上位20都市］

図3. 適応率（%）による上位20都市。濃いティール色は最もパフォーマンスが高いことを示す。（出典：AlphaGeo CRRI、2025）

6.1 中国の適応ストーリー

この適応分析における一つの発見は、中国のメガシティが一貫して効率ランキングの上位にいることです。北京（50%）、天津（49%）、深セン（49%）、上海（46%）、南京（46%）、武漢（46%）はすべて46%以上の適応率を達成しており、これは世界的に際立ったパフォーマンスのクラスターです。CRRIは物理的リスクとレジリエンス調整済みリスクの間の測定可能なギャップを反映していることに注意してください。投資家はこれを保護の保証ではなく、相対的な位置づけのシグナルとして読むべきです。

［画像: 中国のメガシティ：物理的リスク対RAJスコア］

図5. 中国のメガシティ：物理的リスク対RAJスコア。一貫して広いギャップは、中国のシステムレベルの適応投資を示している。（出典：AlphaGeo CRRI、2025）

6.2 その他の注目すべきパフォーマー

マドリード（49%）とカサブランカ（47%）は、気候レジリエンスの議論でしばしば見過ごされる2つの都市です。カサブランカは、物理的リスクスコア49を記録しながらも、23ポイントの適応デルタを達成した北アフリカの都市です。中間所得国の主要都市の中で、これはカサブランカを物理的リスクベースラインと比較して著しく強力な位置に置いています。ロサンゼルス（54%）とニューヨーク（53%）、ソウル（46%）、フィラデルフィア（50%）、ワシントンD.C.（44%）が、適応パフォーマンスの上位を占めています。

7. 示唆と結論

資産所有者および管理者

RAJスコアは残存リスクのフロアを設定します――現在の適応では吸収できないエクスポージャーです。高RAJの都市は、構造的なエクスポージャーを考慮した引受が必要です。適応率が高く、RAJの軌道が改善している都市――特に東アジアおよび一部のMENA都市――は、適応投資がリスクを圧縮している相対的なレジリエンス価値を表しています。

主権および地方債投資家

最大の都市が高いRAJスコアを持ち、適応率が改善していない国は、災害対応、インフラ修復、人口移動からの偶発債務の増加に直面しています。バングラデシュとパキスタンは、高い都市RAJスコアと、物理的リスクプロファイルが要求するペースで適応ギャップを埋める能力の限界の組み合わせを考慮すると、特に注意が必要です。

適応コンサルタントおよび政策立案者

適応率は、インフラ投資が測定可能な結果を生み出している場所と、ギャップが最も広い場所を示します。政策立案者にとって、適応率は、適応支出が時間の経過とともに残存リスクの低減にどれだけ転換しているかを測定するための標準化された追跡可能なベースラインを提供します。

規制開示

TCFD、ISSB IFRS S2、およびEU CSRDは、ポートフォリオレベルでの物理的リスク開示を要求しています。AlphaGeoの3つのメトリックフレームワークは、リスクスコア（ハザード特定）、RAJスコア（リスク評価）、適応デルタ（レジリエンス評価）に直接マッピングされ、資産レベルでの防御可能で定量的な開示をサポートします。

適応金融および開発機関

カサブランカ（47%）、グアダラハラ（42%）、マニラ（43%）は、ターゲットを絞った投資により、新興経済国でも意味のある適応が可能であることを示しています。これらの都市の適応率と、同様の所得層の競合都市とのギャップは、適応金融の機会を定量化します。物理的リスクが高く適応率が低い都市――特に南アジア――に譲許的資本を向けることは、世界で最もインパクトのある適応金融の展開を表します。

AlphaGeoについて

AlphaGeoは、世界中の機関投資家、企業、政策立案者に資産レベルの物理的気候リスクおよび適応データを提供する、場所および気候インテリジェンス企業です。

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付録：全都市リスト

以下の表は、RAJスコアで最もレジリエントな都市から最もレジリエントでない都市まで、分析された72都市すべてをランク付けしています。物理的リスク、RAJスコア、適応デルタ、および適応率が各都市について示されています。緑色のRAJスコアは低い残存リスク（≤ 15）を示し、アンバーは中程度（15～26）、赤は高い（> 26）ことを示します。

［画像: 全72都市のリストとスコア］

法的免責事項

本レポートは情報提供のみを目的としており、再配布、転売、サブライセンスの対象外です。AlphaGeoのアナリティクスは、社内意思決定支援を目的としており、クライアントと共有されることはありますが、AlphaGeoの事前の書面による同意なしに商業化されることはありません。本レポートに含まれるスコアおよび分析は、AlphaGeoの独自の気候リスク＆レジリエンス指数（CRRI）から派生したものであり、2025年時点のデータを反映しています。（出典：AlphaGeo、2025）