世界の「デジタルツイン」を構築
自然環境から建物やインフラなどの人工環境、そしてそれらをつなぐ私たちの住む世界を構成するあらゆる対象物と対になる「双子」をデジタル上に構築。さらに、高度な人工知能（AI）と機械学習技術をデータとともに実装し、データをもとに学習、進化、拡張するインテリジェントな確率論モデルを構築。気候変動や異常気象が激甚化する中、One Concernの複数災害に対応した気候リスクプラットフォームは、世の中の変化とともに進化しています。
リスク分析
リスクモデリングによる高度な分析
建物や周辺インフラネットワークに潜むリスクを明らかにする直感的なプラットフォーム
リスクを効果的に軽減するには、ビジネスレジリエンスを妨げている状況の複雑性を理解することから始まります。機械学習とデータサイエンスを活用して、災害が建物だけでなく、建物が存在する地域や周辺インフラ全体に及ぼす直接的および波及的な影響をモデル化。電力網、高速道路、空港など、社会の複雑なインフラネットワークやエコシステムの様々なレベルにおける災害の波及効果を特定します。 建物単体からポートフォリオ全体など、様々なレベルでリスクをモデル化。物理モデルと機械学習モデルを組み合わせたアプローチで、建物間、地域間、時間の経過による比較が行えるレジリエンス・アナリティクスを提供。企業や自治体が、建物の内外を問わず真のリスクを把握し、エクスポージャーをより広い視野で捉えられるようにします。
アセットだけでなくビジネスのレジリエンスも
One Concernのプラットフォームは、高度なリスクモデリングとネットワーク分析を通じて、レジリエンスに対する包括的なアプローチを可能にします。ポートフォリオ内のアセットのレジリエンスの比較や、外部リスクのスケーラブルな評価と業界ベンチマークとの比較を実現することで、気候変動や災害に対処するレジリエンスに関する共通の基準を作ることに貢献します。
データサイエンス
レジリエンスはデータから始まります
ロバストなデータオーケストレーション
リスクをこれまでになく包括的に理解することを可能にするロバスト（堅牢）かつ精選されたデータセットが、One Concernプラットフォームの基盤となっています。建物レベルからネットワークレベルまでの何兆ものデータポイントを合成して、分析に活用しており、これまでに570億の復旧曲線、7兆のダウンタイムに関するデータポイント、14兆の被害回復に関するデータポイントが生成されています。 構造化および非構造化データをさまざまなソースから収集、精選、統合しており、これまでサイロ化されていたシステムで管理されていたデータポイントを1つの共通のデータスキーマに統合してモデルに取り込んでいます。これらのデータは、オープンソースや民間データプロバイダー、顧客、その他独自のソースから収集されています。新しい情報が入手できるとすぐにデータセットを更新し、モデルとデジタルツインを最新の状態に保ちます。データに欠落がある場合は、最先端の機械学習技術を用いて欠落データを補間し、ネットワークモデルのカバレッジを改善しています。
気候変動リスクを可視化する
何が起こり得るのか、そしてビジネスが実際にどのような影響を受けるのかを把握できていますか。災害や異常気象の影響が激甚化する中、気候変動による影響も明らかになってきています。そのような世界の変化にリスクモデリングが追いついていない状態にありました。 One Concernは、気候変動リスクにおける物理的リスクと気候変動リスクを評価し、個々の不動産やポートフォリオ全体で一貫性のある比較可能な分析を行えるよう、気候変動シナリオをロバストかつ客観的な方法で統合しています。 当社のプラットフォームを使用することで、クライアントは既存の評価およびリスクプロセスを変更して、通常は財務モデルに含まれていない気候変動および自然災害に対するレジリエンスを組み込むことができます。 それにより、気候変動が自社のアセットやネットワークにどのような影響を与えるかを明確に可視化し、ニューノーマル時代に組織をどのように適応させるかプランニングすることを可能にします。