2025年侵略的種分析：生物安全を変革するデータ革命を明らかにする

目次

• エグゼクティブサマリー：主要トレンドと市場予測（2025〜2030年）
• 新興技術：AI、衛星画像、予測モデリング
• 市場リーダーとイノベーター：企業プロフィールとソリューション
• データ統合と視覚化プラットフォーム：現在の能力とギャップ
• 規制の状況とグローバルな生物安全における政策の推進要因
• ケーススタディ：農業、林業、水路での影響力のある展開
• 採用に直面する課題：データの質、相互運用性、および資金調達
• 機会：リアルタイムリスクマッピング、早期発見、自動アラート
• 投資の展望：資金調達のトレンド、M&A、および戦略的パートナーシップ
• 今後の方向性：次世代分析、オープンデータの取り組み、産業協力
• 出典と参考文献

エグゼクティブサマリー：主要トレンドと市場予測（2025〜2030年）

侵害種のリスク視覚化分析の世界は、2025年以降に大きな進化を遂げる準備が整っています。これは、拡大するデータセット、規制の緊急性、地理空間および人工知能（AI）ツールの急速な成熟によって推進されています。侵害種が農業、林業、固有の生物多様性、インフラに対して引き続き脅威を及ぼす中、政府や業界の利害関係者は、積極的なリスク管理と政策介入のための高度な視覚化プラットフォームを優先しています。

• データ統合とリアルタイムマッピング：米国地質調査所（USGS）や欧州環境庁（EEA）などの機関は、侵害種の発生データセットの範囲と粒度を着実に向上させています。取り組みは、衛星画像、市民科学報告、センサーネットワークを統合して、ほぼリアルタイムのマッピングと予測を可能にし、利害関係者に動的なリスク層と早期警戒機能を提供することに集中しています。
• AI駆動による予測分析：今後数年間で、気候、生態、輸送データを統合して侵害種の拡散を予測する機械学習モデルの広範な採用が見込まれます。Global Biotic Interactions (GloBI)やGlobal Biodiversity Information Facility (GBIF)のようなプラットフォームは、分析ツールキットを拡充し、ユーザーが侵入シナリオを視覚化し、さまざまな気候と貿易条件下でのリスクを評価できるようにしています。
• 標準化と相互運用性：国家および地域のポータルが急増する中で、相互運用性の標準に対する圧力が高まっています。Centre for Agriculture and Bioscience International (CABI)やInternational Union for Conservation of Nature (IUCN)は、データスキーマの調和に関して協力しており、これによりシームレスな統合と国境を越えたリスク視覚化が促進されます。侵害種は地政学的境界を尊重しないため、これは重要です。
• 商業およびカスタム分析ソリューション：技術企業Esriは、侵害種リスク分析向けに自身のGISプラットフォーム内で業界特化のモジュールを提供するようになっています。これらのソリューションにより、ユーティリティ、輸送、農業ビジネスのクライアントは、独自の資産データと侵入リスクマップを重ね合わせて監視と緩和投資を最適化できます。
• 市場の展望（2025〜2030年）：侵害種リスク視覚化分析のグローバル市場は、EUの侵害外来種規制のような規制上の義務および持続可能性の枠組みが、透明性があり、実行可能な洞察への需要を促進するため、着実に拡大することが予測されています。このセクターは、部門横断的な協力、リアルタイム視覚化能力、および広範な環境リスク管理システムとの統合の増加を目撃するでしょう。

要約すると、2025年から2030年にかけて、オープンデータ、AI、およびGISの収束が侵害種リスク視覚化分析を変革し、地域、国家、グローバルなスケールでの早期介入とより効果的な政策対応を可能にします。

新興技術：AI、衛星画像、予測モデリング

人工知能（AI）、衛星画像、および予測モデリングの交差点が、2025年に向けて侵害種リスク視覚化分析を急速に変革しています。これらの新興技術は、早期発見、リスク評価、およびリアルタイム対応において前例のない能力を提供し、利害関係者に地域、全国、そしてグローバルなレベルでの実行可能な洞察を提供しています。

AI駆動の分析プラットフォームは、リモートセンシング、市民科学報告、および環境監視ネットワークからの膨大なデータセットを活用して、侵害種を特定、分類、予測しています。たとえば、Google Earth Engineは、ペタバイトの衛星画像へのアクセスを提供しており、研究者はこれを利用して植生の変化をマッピングし、侵略的な植物の侵入に特有の異常を検出しています。機械学習アルゴリズムは、侵害生物の存在または移動を示す可能性のある微妙なパターンを特定するために、これらの画像を処理します。

2025年には、Planet Labs PBCやMaxar Technologiesが運用する衛星コンステレーションが高頻度、高解像度の画像を提供し、脆弱な生息地のほぼリアルタイムの監視を支援します。これらのデータストリームはリスク視覚化プラットフォームに統合され、バイオセキュリティとエコシステム管理を任務とする機関に動的な地図やダッシュボードを提供します。

予測モデリングも重要な要素です。米国地質調査所（USGS）のような組織は、さまざまな気候、土地利用、介入シナリオの下で侵害種がどのように広がるかをシミュレーションする生態的ニッチモデルを洗練しています。これらのモデルは、視覚化ツールと組み合わせて利用され、ユーザーがリスク予測を探索し、監視や緩和の取り組みを優先することを可能にします。

• 2025年には、AI駆動の分析を使用して水中侵害種—例えばゼブラマスとアジア鯉—と戦うために、中央集権的な視覚化システムに水質センサー、ボートの動きデータ、生息地マップを統合するいくつかのパイロットプロジェクトが進行中です。
• スポットランターフライのような害虫の気候に駆動された範囲の拡大は、インタラクティブGISプラットフォームに埋め込まれた予測モデリングを使用して追跡されており、これは米国農務省（USDA）動植物検査サービスが積極的に開発中です。

今後数年間は、専門家と一般の両方がアクセスできるクラウドベースのAI対応リスク視覚化ツールの採用が増加する見込みです。衛星データプロバイダー、国の監視機関、および保全組織間の相互運用性の向上は、侵害種に対する迅速な対応と資源配分の改善を促進する早期警告システムの開発と展開を加速する可能性があります。

市場リーダーとイノベーター：企業プロフィールとソリューション

侵害種リスク視覚化分析の世界は、政府、環境団体、民間企業が進んだデータ駆動のソリューションの緊急な必要性を認識する中で急速に進化しています。2025年およびその後の数年間において、いくつかの市場リーダーやイノベーターが、最先端のプラットフォーム、新しいデータ統合技術、および協力的なリスク評価ツールを通じてこの分野を形成しています。

• Esri：地理情報システム（GIS）におけるグローバルリーダーとして、Esriは、多くの侵害種モニタリングイニシアチブの基盤となる強力な空間分析ツールを開発しています。EsriのArcGISプラットフォームは、侵害種の分布、生息地適合性、および拡散予測に関する空間データを視覚化および分析するためのユーザーを可能にします。最近、Esriはリアルタイムデータフィードとカスタマイズ可能なダッシュボードを強化し、利害関係者が脅威を監視し、より効果的に介入を優先することを可能にしています。
• NatureServe：NatureServeは、種の発生データ、生息地モデル、およびリスク分析を統合した包括的なプラットフォームNatureServe Explorerを提供しています。彼らの侵害種データ管理システムは、米国の連邦および州機関による侵害脅威の追跡と視覚化にますます採用されています。NatureServeのオープンデータと相互運用性に対する強調は、リスク視覚化における複数の管轄区域間の協力の道を開いています。
• Microsoft：AI for Earthイニシアチブを通じて、Microsoftは、侵害種リスク評価のための機械学習およびリモートセンシングソリューションを開発するために保全団体と提携しています。同社のクラウドベースの分析と衛星画像リソースは、大陸規模での侵害種の拡散のほぼリアルタイムの視覚化を可能にしており、北米とオーストラリアで進行中のパイロットプロジェクトがあります。
• 米国地質調査所（USGS）：米国地質調査所は、非自生の水生種（NAS）データベースを管理しており、これは水中侵害者のためのインタラクティブな地図とリスク視覚化ツールを提供しています。USGSは、データパートナーシップと分析能力を拡大し、資源管理者による迅速な対応計画を支援するためのAPIやWebベースのダッシュボードを提供し続けています。
• オーストラリア政府 – 農業・水産・林業省：農業・水産・林業省は、発生記録を高度な視覚化ツールと統合したAtlas of Living Australiaプラットフォームを採用しています。これらのリソースは、国家の生物セキュリティ戦略を支援し、侵害種の侵入に対する早期警戒システムを強化します。

将来的には、市場は人工知能、リモートセンシング、そして市民科学データの視覚化分析への統合を加速させると予想されています。企業および公的機関は、相互運用性、リアルタイムアラートシステム、および予測モデリングに焦点を当てており、今後数年間にわたり侵害種リスクへのより俊敏で積極的な応答を設定しています。

データ統合と視覚化プラットフォーム：現在の能力とギャップ

侵害種の急速な拡大に伴い、リスク評価と管理を支援するための高度な分析および視覚化プラットフォームの統合が進められています。2025年現在、公共および民間機関は、侵害種の分布、経路、影響に関するリアルタイムおよび歴史的データを収集、分析、視覚化するための高度なデータ統合ツールを活用しています。

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このようなプラットフォーム（Global Biodiversity Information FacilityやCABI Invasive Species Compendiumなど）は、出現記録、環境変数、および種の特性データを集約しており、ユーザーに侵入ホットスポットを視覚化する機能を提供し、機械学習モデルを使用した潜在的な拡散を予測し、気候シナリオの変化の下でリスクを評価できるようにします。同様に、EDDMapS（早期検出および分布マッピングシステム）は、ノースアメリカにおける侵害種のほぼリアルタイムマッピングを提供し、市民科学報告を州および連邦データセットと統合しています。

リモートセンシングデータとの統合もますます一般的になっています。米国地質調査所（USGS）などのプラットフォームは、衛星由来の植生および土地被覆データを統合するようになり、大規模にわたって侵害植物の発生を検出および視覚化する能力を強化しています。一方、国連食糧農業機関（FAO）は、移動データを合成するクラウドベースのダッシュボードのパイロット版をテストしており、Fall Armywormのような害虫の国境を越えた動きを促進し、世界的なリスク視覚化と早期警告を支援しています。

これらの進展にもかかわらず、顕著なギャップが残っています。データの断片化は持続しており、種の分布データは機関や地域にまたがって分割されており、標準化されたフォーマットや相互運用性が不足していることが多いです。APIやオープンデータプロトコルの採用も進んでいますが（たとえば、GBIFによって）、多くの国および地方データセットは、依然としてアクセス不能であったり、グローバルプラットフォームと互換性がなかったりします。視覚化ツールの熟練度もさまざまで、静的マップを提供するものもあれば、動的シナリオモデリングやユーザー主導の分析が可能なものもあります。さらに、経済および貿易データとの統合は限られており、輸送や園芸商取引などの経路に対する全体的なリスク評価を制約しています。

今後の取り組みは、これらのギャップに対処することを目指しています。CABIや協力者による侵害種データの標準化への取り組みや、USGSによる地理空間分析の計画されたアップグレードは、相互運用性と予測モデリングの改善が期待されています。しかし、これらのプラットフォームの有効性は、データインフラストラクチャへの継続的な投資、部門間の協力、AI駆動の異常検出やリアルタイム環境監視などの新興技術の取り込みに依存します。

規制の状況とグローバルな生物安全における政策の推進要因

侵害種リスク視覚化分析のための規制の状況は、政府や国際機関が侵害生物によってもたらされる脅威の増大に対処するために生物安全枠組みを強化する中で急速に進化しています。2025年に、厳格な国境管理から生物多様性保護のmandatesまで、政策の推進要因の収束が、近い将来で侵害種リスクを視覚化し予測する能力を持つ高度な分析プラットフォームの採用を加速させた。

グローバルに見ると、生物多様性に関する条約（CBD）は、署名国に侵害種の導入と拡散の防止と緩和を義務付ける政策枠組みを調整し続けています。これらの目的を支援するために、CBDのグローバル生物多様性枠組み（GBF）は、2030年までに侵害種を監視し管理するための測定可能な目標を設定しています。この影響は、国家の規制当局や地域機関が、リスクの検出と報告を強化するデジタルツールへの投資を促進しています。

米国では、動植物検査サービス（APHIS）は、植物保護法およびレイシー法に基づく侵害種の早期発見および迅速対応（EDRR）において、地理空間分析およびリスク視覚化システムの使用を強化しています。APHISの植物害虫リスク評価ツール（PRAT）は、輸入、検疫、および迅速な根絶プロトコルに関する規制上の決定を支援するためのリアルタイムデータ視覚化を統合する良い例です。

欧州連合では、規則（EU）1143/2014に基づき、加盟国はリスク評価とマッピング技術を利用して連合の懸念の侵害外来種を特定し優先順位を付けることが求められています。ヨーロッパ外来種情報ネットワーク（EASIN）は、視覚化と分析のための中央集約されたプラットフォームを提供し、政策立案者が国境を越えた対応策を調整し、報告要件を満たすことを可能にします。

アジア太平洋地域では、オーストラリアの農業・水産・林業省が、生物安全法2015を遵守し、アジア太平洋経済協力（APEC）の生物安全ガイドラインにおける地域の義務を果たすために、予測分析と空間視覚化ツールのパイロットを実施しています。

今後、政策の推進要因は、リスク視覚化分析に人工知能および機械学習を統合することをさらに促進すると予想されます。近い将来でのリアルタイム監視ネットワークの出現とオープンデータ義務は、ベンダーや政府機関が相互運用可能なプラットフォームを開発し、データ共有を標準化し、データのセキュリティとプライバシーを維持しつつ公衆へのアクセスを向上させることを促進する可能性があります。

規制の期待が厳しくなる中で、官民パートナーシップと政府間の協力がリスク視覚化手法を調和させ、分析プラットフォームが動的な生物安全の脅威に応じられるようにする上で重要となります。

ケーススタディ：農業、林業、水路での影響力のある展開

侵害種リスク視覚化分析の展開は、農業、林業、水路において急速に進行しており、2025年時点での最近のケーススタディは重要な影響を示しています。これらの分析プラットフォームは、リアルタイムデータ収集、リモートセンシング、および予測モデリングを活用して、利害関係者に実行可能な洞察と早期警告を提供します。

• 農業：農業分野では、米国農務省（USDA）が統合害虫管理（IPM）ダッシュボードの使用を拡大し、リスク視覚化分析を統合して、スポットランターフライやアジア・ロングホーンカブトムシの侵害昆虫の発生を監視および予測しています。衛星データと市民報告を重ねることで、USDAのプラットフォームは農家がターゲット介入に関する情報に基づいて意思決定を行うことを可能にし、作物の損失を減少させ、農薬の効果的な使用を実現しています。
• 林業：米国森林局は、エメラルドアッシュボーラーや急性オーク枯死病などの侵害樹木害虫の拡散を追跡するために高度な空間分析を採用しています。彼らの森林健康保護プログラムには、航空調査データと地上観察を統合したインタラクティブな視覚化ツールが含まれ、森林管理者が隔離または治療するべき地域を優先するのを助けています。2024年には、このアプローチがカリフォルニア州とオレゴン州の主要な地域で急性オーク枯死病の拡散を制限するのに寄与しました。
• 水路：米国地質調査所（USGS）は、非自生の水生種（NAS）データベースを維持しており、これにはリスク視覚化分析が統合されており、ゼブラマスやハイドリラのような侵害水生種のリアルタイムの発生をマッピングし、その拡散を予測しています。2025年には、NASダッシュボードの予測モデリングツールがグレートレイクス地域でのボート検査プロトコルと迅速な対応措置を通知するのに重要でした。

今後数年間の見通しには、リスク予測と視覚化の精度を向上させるための人工知能および機械学習のより広範な統合が含まれています。USDAやUSGSのような機関は、ドローンや衛星画像からの検出を自動化するために技術パートナーと協力しており、公共および私的な利害関係者がアクセスできるほぼリアルタイムのリスクマップを提供します。これらの分析プラットフォームの進化は、侵害種管理と生物安全を重要な分野でさらに強化することが期待されています。

採用に直面する課題：データの質、相互運用性、および資金調達

侵害種リスク視覚化分析の採用は、データの質、相互運用性、資金調達に関連するいくつかの持続的な課題に直面しており、これらは2025年以降の分野の動向に影響を与える可能性があります。

データの質と完全性は、依然として主要な障害です。リスク視覚化分析の有効性は、侵害種の分布、ベクトル、および影響に関するタイムリーで正確かつ標準化されたデータセットに依存しています。多くのデータソース、研究機関から市民科学の取り組みまでが貴重な情報を提供していますが、分類学的同定、空間的正確性、メタデータ基準の不一致が分析の信頼性を損なう可能性があります。たとえば、米国地質調査所（USGS）のようなプラットフォームは、広範な水中侵害種データベースを維持していますが、データのギャップや報告の遅れがリアルタイムのリスク評価を妨げていることを認めています。

相互運用性も別の重要な課題です。リスク視覚化ツールは、多数の地理空間、生態、社会経済データリポジトリからの情報を引き出していますが、これらはしばしば独自の形式やサイロ形式で維持されています。プラットフォーム間のシームレスな統合を実現することは複雑です。Global Biodiversity Information Facility (GBIF)は生物多様性のオープンデータ標準に向けて努力していますが、一貫したAPIとデータスキーマの採用は未だに不均一であり、クロスプラットフォームの分析や視覚化能力を制限しています。CABIのような組織によるデータセットの調和を目指す取り組みは進んでいますが、普遍的な基準の不足が広範な採用や正確なモデリングを妨げています。

資金調達の制約もイノベーションや展開の持続的な障壁を引き起こしています。高度な分析ツールの開発、維持、およびスケーリングには持続的な投資が必要です。国際機関や米国のような公共機関は、プロジェクトベースの短期的な資金に頼ることが多く、これが長期的なツール開発やデータキュレーション、ユーザーサポートを妨げることがあります。さらに、この分野での民間セクターの関与は限られており、投資収益率が精密農業や林業管理などの分野と比較して直接的でないためです。

2025年以降を見据え、これらの課題に対処するには、データ標準化、相互運用可能なインフラへの投資、新しい資金モデル—官民パートナーシップを含むことができる—が調整された国際的な取り組みが必要です。リスク視覚化分析が侵害種管理や政策決定支援の可能性を実現できるようにするためです。

機会：リアルタイムリスクマッピング、早期発見、自動アラート

侵害種の急増は、世界中の生態系、農業、インフラに対する増大する課題をもたらしています。2025年や今後数年間にわたり、リスク視覚化分析の進展がこれらの脅威をより積極的に軽減する新たな機会を開いています。リアルタイムリスクマッピング、早期発見、自動アラートの3つの主要分野が利害関係者にとって変革的であると際立っています。

• リアルタイムリスクマッピング：地理空間データ、衛星画像、およびAI駆動の分析の統合により、侵害種の拡散のほぼ瞬時の視覚化が実現しています。Esriのような組織は、機関や土地管理者がリスク地域を強調し、潜在侵入経路を予測するダイナミックでインタラクティブな地図を生成することを可能にしています。これらのツールは、資源配分のターゲット化、迅速な対応計画、そして協力的な相互管轄管理を可能にします。
• 早期発見：センサーネットワーク、ドローン、およびリモートセンシングプラットフォームの展開が早期警戒能力を向上させています。たとえば、Trimbleは、高解像度の航空データと機械学習を活用して、侵害発生を示す植生パターンの異常を見つけ出しています。早期発見は、封じ込めや根絶の可能性を大幅に高め、長期的な生態的および経済的影響を軽減します。
• 自動アラート：クラウドベースの分析プラットフォームとモバイルアプリケーションの統合により、利害関係者間のコミュニケーションがスムーズになっています。The Nature Conservancyのようなシステムは、AI駆動の監視ツールを利用して現場データを自動的に分析し、新しいリスクが検出された際にフィールドチームや土地所有者、規制機関にアラートをトリガーします。この自動化は応答の遅延を減少させ、大規模で協調的な緩和行動を支援します。

今後数年間、これらの機能はデータの相互運用性基準の成熟が進むとともに、より広く導入されると予想されています。また、市民科学データのアプリやIoTデバイスを通じた統合の可能性もあり、リアルタイムデータ分析がさらに豊かになるでしょう。気候変動やグローバル貿易により侵害種の圧力が高まる中、リスク視覚化分析の迅速な進化が、各セクターにおける適応管理とレジリエンスBuilderにとってCriticalとなるでしょう。

投資の展望：資金調達のトレンド、M&A、および戦略的パートナーシップ

侵害種リスク視覚化分析の投資環境は、2025年およびその後の数年間に重要な変化が期待され、これは生物安全の脅威に対する世界的な認識の高まり、規制圧力の増加、人工知能（AI）および地理空間分析の技術的進展によって推進されています。資金は、早期発見、リスク評価、そして侵害種の拡散の予測モデリングを可能にするプラットフォームにますます向けられており、公共および民間部門は、遅れた介入の経済的および生態的な結果を認識しています。

政府および国際機関は重要な投資家としての役割を果たしています。近年、米国地質調査所（USGS）や国連食糧農業機関（FAO）のような機関は、リモートセンシング、フィールド観察、およびAI駆動のリスクモデルを統合したプロジェクトを支援するために、デジタルインフラとデータ共有プラットフォームへの資金提供を拡大しています。Centre for Agriculture and Bioscience International (CABI) は、侵害種管理のためのデジタルツールを強化するために複数年の助成金を確保しており、オープンアクセスのクラウドベースの分析の傾向が高まっています。

民間セクターでは、リスク視覚化の統合を目指した企業のベンチャーキャピタル活動が激化しています。Descartes LabsやPlanet Labs PBCのような企業は、政府、保全団体、農業ビジネスによる侵害種の監視を支援するために、地理空間分析の提供を拡大することを目指した資金調達ラウンドを受けています。地理空間データプロバイダーと環境団体との間の戦略的パートナーシップが一般的になりつつあり、Esriと公共機関との間のマッピングおよび視覚化ソリューションの展開がその例です。

合併と買収（M&A）活動は、より大きなプレーヤーがニッチな機能を統合しようとする中で加速する見込みです。たとえば、Trimble Inc.やHexagon ABなどの企業による環境分析分野での最近の買収は、リスク視覚化モジュールをより広範な資産管理および環境監視プラットフォームに統合しようとする関心を示しています。

今後、投資の見通しは成長期待の強いものであり、侵害種の発生によるコスト増加に対抗するための国境を越えたデータ共有やリアルタイムのリスク評価を求める義務が基盤となります。戦略的パートナーシップ—テクノロジーのベンダー、研究機関、規制機関を結びつける—は増加すると予想されており、2025年以降の侵害種リスク視覚化のための分析ソリューションのイノベーションと採用を促進します。

今後の方向性：次世代分析、オープンデータの取り組み、産業協力

侵害種リスク視覚化分析の分野は、2025年およびその後の数年間にわたり、次世代分析、オープンデータの取り組み、および拡大する産業協力によって大きな進展が期待されています。生物的侵入の管理の緊急性が増している中、組織は、検出、予測、視覚化能力を強化するためにAI、地理空間分析、リアルタイムデータ統合といった先進技術の活用に注力しています。

注目すべきトレンドは、リモートセンシング、市民科学、環境センサからの膨大なデータセットを処理できるAI駆動の分析プラットフォームの採用の増加です。たとえば、Esriは、環境リスク分析のために特に設計された機械学習および予測モデリングツールを統合したArcGISスイートを拡大し続けており、利害関係者が侵害種の拡散シナリオをより正確に迅速に視覚化できるようにしています。同様に、IBMは、衛星画像、IoTセンサーデータ、およびフィールド観察を統合することによって早期発見とリスク評価を可能にするAI駆動の生態監視ソリューションを開発しています。

オープンデータの取り組みも勢いを増しており、サイロを打破し、政府、NGO、研究機関間でのデータ共有を促進しています。Global Biodiversity Information Facility (GBIF)のような組織が、動的リスク視覚化アプリケーションにとって重要な種の出現記録をリアルタイムでアクセスするためのデータインフラを拡大しています。CABIによる侵害種データセットのオープンアクセスは、リスク評価や意思決定のための相互運用可能な視覚化ツールを開発する開発者や分析者をさらに活性化します。

産業協力は深まることが期待されており、官民のパートナーシップと部門間の連携がリスク分析のイノベーションを加速させます。国際自然保護連合（IUCN）の侵害種スペシャリストグループなどのイニシアチブは、テクノロジー提供者、土地管理者、政策立案者の間で協力を促進し、現実の管理課題に対処するための視覚化プラットフォームを共同開発しています。BASFのような企業も、農業の顧客のために統合害虫および侵害種管理を支援するためのデジタルツールに投資しており、商業部門における視覚化分析のより広範な採用の傾向を示しています。

今後、高度な分析、オープンデータ、および協力的な枠組みが統合されることで、より直感的でスケーラブルかつ実行可能なリスク視覚化ソリューションが生まれると期待されています。これにより、利害関係者は侵害種の脅威をより効果的に予測、優先、および緩和することができ、今後の生態的レジリエンスと経済的安定を支援します。

出典と参考文献

• 欧州環境庁（EEA）
• Global Biotic Interactions (GloBI)
• Global Biodiversity Information Facility (GBIF)
• Centre for Agriculture and Bioscience International (CABI)
• International Union for Conservation of Nature (IUCN)
• Esri
• Google Earth Engine
• Planet Labs PBC
• Maxar Technologies
• NatureServe
• Microsoft
• EDDMapS
• 国連食糧農業機関（FAO）
• ヨーロッパ外来種情報ネットワーク（EASIN）
• 米国森林局
• 国家侵害種情報センター（NISIC）
• Trimble
• The Nature Conservancy
• Descartes Labs
• Hexagon AB
• IBM
• BASF