A.2.1 気候変動適応情報プラットフォーム（A-PLAT）
A-PLAT(https://adaptation-platform.nies.go.jp/index.html)には、気候変動適応に取り組む地方自治体や企業、個人の方に向けた様々な情報やデータが掲載されており、企業において気候変動適応に取組む際に活用することができます。とりわけ、「事業者の適応」メニューからは、企業が自社の気候関連リスクを評価する際に活用可能な資料や先進事例など取組を進める上で有用な情報を得ることができます。
民間企業の気候変動適応ガイド

民間企業の気候変動適応ガイド－気候リスクに備え、勝ち残るために－（令和4年3月改定版）を掲載

事業者の適応に関する参考資料

気候変動適応について、分かりやすく解説されており、緩和策と適応策の役割など、気候変動適応に関する基礎的な知識が得られる。

民間企業の気候変動適応やTCFDに関する報告書や啓発書など、参考となる国内外の公開資料を紹介（掲載例１）

影響評価情報

気候変動の観測・予測結果や評価ツールなど、シナリオ分析、適応策検討に活用できる情報を提供（掲載例２）

インフォグラフィック（事業者編）

気候変動適応に関する国全体の取組と、関係省庁、研究機関の取組が紹介されており、法律等の制度の動きを把握することができる。

主な適応策を業種別、業種間で共通する項目別に整理し、視覚的に表現した図（インフォグラ
フィック）を掲載（掲載例３）

適応ファイナンス

気候変動適応促進のための「適応ファイナンス」の意義と手法及びBCM格付けと保険を組み合わせた商品など具体例を紹介

地域気候変動適応計画に関係する情報など、企業が活動する地域の特性に応じた適応に取組むための有益な情報を得ることができる。

気候リスク管理の事例

国内企業が実施している、気候変動影響評価や気候リスク管理など、気候変動リスク対策の実例を紹介

適応ビジネスの事例

国内企業が自社の製品やサービスを適応ビジネスに活用している事例を紹介

TCFDに関する取組事例

事業者が自らの事業内容に即した気候変動適応に取組む際に活用できる情報を得ることができる。

TCFD（気候関連財務情報開示タスクフォース）に関する事業者の取組事例を紹介

気候変動リスク産官学連携ネットワーク
気候変動影響予測やTCFD提言の対応支援を行う企業と政府、研究機関のネットワークの活動を紹介。

イベント情報従業員の家族の健康と安全を守るために、個人レベルの適応策を啓発する際などに活用できる。

国立環境研究所主催の事業者向けの適応イベント情報を紹介。また、過去のイベントの資料等を提供

A-32

掲載例１ 事業者の適応に関する参考資料
官公庁、研究機関など様々な機関が公開した情報が掲載されています。記載内容の概要や関係資料のリンク先も紹介されています。

掲載例２ 影響評価情報（１）
気象観測データ（気象庁提供）
全国及び都道府県毎に過去から現在までの気象庁による観測データ 4 点 ①平均気温 ②降水量 ③真夏日 ④猛暑日のグラフを出力することができます。これらの情報から、工場・事業所の立地ごとに長期的な気候変化の動向を把握することができます。

A-33

掲載例２ 影響評価情報（２）
将来予測、影響評価結果の地理情報（Web GIS）
気候予測や気候変動の影響予測結果の空間分布を、地理情報システム（GIS）を用いて視覚的に表すことができます。
情報の種類によって異なりますが、複数の気候シナリオ（RCP2.6、RCP8.5 等）での現在から2100 年までの 10 年ごとの年別・月別の予測結果を空間解像度 1 ㎞で入手することができます。
今後、順次予測結果の追加が予定されています。
Web GIS で入手可能な情報

2022 年 3 月時点

気温関係予測情報

日平均、年平均、日最高、日最低、猛暑日数、真夏日数、夏日数、熱帯夜数、冬日数、真冬日数

降水量関係予測情報

月平均、年平均、最大日量、無降水日数、日降水量 50mm・100mm・150mm・200mm 以上の日数、１時間降水量30・50mm 以上の発生回数、年降雪量、年最深積雪

その他気象関係予測情報

日平均風速、日平均相対湿度、日平均日射量、年平均海面水温、年最大海面水温、最小海面水温

気候変動影響の予測情報（健康・環境）

洪水氾濫（最大浸水深、被害額）、熱中症搬送者数、熱ストレス超過死亡者数、ヒトスジシマカ生息域、斜面崩壊発生確率、砂浜消失率、砂浜消失（77 沿岸区分、886 海岸区分）、砂浜浸食（被害額、単位面積当たり被害額）、クロロフィ
ル a 濃度変化（年最高、年平均）気候変動影響の予測情報（農業・生態系）

コメ（収量、品質）、白未熟粒の割合、潜在生育域（アカガシ、シラビソ、ハイマツ、ブナ）、竹林の分布可能域、松枯れ危
険域、気候変動の速度

Web GIS で入手可能な情報の詳細を表 A.2.1 に示しました。

Web GISの出力例

CMIP5をベースにしたCDFDM
手法による日本域バイアス補正
気候シナリオデータ（国立環境研究所）による、RCP8.5シナ
リオにおける予測結果

A-34

掲載例３ インフォグラフィック（事業者編）
業種別（2022 年 3 月時点では、建設業、情報通信業、不動産業、金融業・保険業）、及び業種間共通項目（建物・設備、従業員・顧客）について、事業活動に与える影響の要因とリスク、適応策が示されています。今後、順次対象業種の追加が予定されています。

A-35

表 A.2.1 WebGIS（オンライン地理情報システム）で入手可能な情報（2022年3月時点）
将来予測項目ごとに、予測結果が得られる将来シナリオと、予測情報が提供されている期間、空間解像度を示しています。なお、将来予測データとは、将来予測データの元となるデータセットの略称です。
データセットの略称
実施機関
NIES2019 ver201909

国立環境研究所

データセットの名称

NARO2017 データ

農研機構

日本全国 1km 地域気候予測シナリオデータセット

FORP-JPN02 version2 データ

海洋研究開発機構「日本近海域 2km 将来予測データ」by SI-CAT

気象庁第 9 巻データ

気象庁

温暖化予測情報 第 9 巻

地域適応コンソーシアムデータ

環境省

地域適応コンソ―シアム事業（2017～2020）

SI-CAT データ

文部科学省

気候変動適応技術社会実装プログラム（2015～2019）

S8 データ環境省

環境研究総合推進費 S-8 温暖化影響評価・適応政策に関する総合的研究（2010～2014）

CMIP5 をベースにした CDFDM 手法による日本域バイアス補正気候シナリオデータ

例えば、日平均気温は、国立環境研究所が実施した、NIES2019 ver201909 “CMIP5をベースにしたCDFDM手法による日本域バイアス補正気候シナリ
オデータ”による、気候シナリオRCP2.6とRCP8.5の、2021-2030年から10年ごとに2091-2100年までの予測結果を、空間解像度1㎞で年平均及び月平均として求めることができます。 7また、表示される結果は、基準期間（1981-2000年）との差となります。

RCP

将来予測項⽬
将来予測データ

気温

⽇平均気温
NIES2019 ver201909
年平均気温
S-8
⽇最高気温
NIES2019 ver201909

予測情報が提供されている期間

2.6 4.6 6.0 8.5 現在〇〇〇〇

20112020

2030

2040

2050

2060

2070

2080

2090

2100

空間解像度

〇〇

〇

〇

〇

〇

〇

〇

1km

年及び⽉平均基準期間(1981-2000年）との差

21世紀末

1km基準期間(1981-2000年）との差

2021- 2031- 2041- 2051- 2061- 2071- 2081- 2091-

21世紀半ば

〇

〇

〇

⽇最低気温
NIES2019 ver201909

〇〇

猛暑⽇日数
NIES2019 ver201909

〇〇

真夏⽇⽇数
NIES2019 ver201909〇〇

2011202020112020
20112020
20112020〇〇〇〇〇〇〇〇

1km

年及び⽉平均基準期間(1981-2000年）との差〇〇〇〇〇〇〇〇

1km

年及び⽉平均基準期間(1981-2000年）との差〇〇〇〇〇〇〇〇

1km

年及び⽉平均基準期間(1981-2000年）との差〇〇〇〇〇〇〇〇

1km

年及び⽉平均基準期間(1981-2000年）との差

7

現在WebGISに搭載されていませんが、別途CMIP6をベースにしたCDFDM手法による日本域バイアス補正気候シナリオデータの配信も行っています（https://www.nies.go.jp/doi/10.17595/20210501.001.html）。

A-36

RCP

将来予測項⽬
将来予測データ

夏⽇年間⽇数
気象庁第9巻データ
熱帯夜年間⽇数
気象庁第9巻データ
冬⽇年間⽇数
気象庁第9巻データ
真冬⽇年間⽇数
気象庁第9巻データ
降⽔量
NIES2019 ver201909
年降⽔量
S-8最⼤⽇降水量
NIES2019 ver201909

降⽔量

積雪量

その他

無降⽔⽇数
NIES2019 ver201909
⽇降⽔量50mm以上の⽇数
NIES2019ver201909
⽇降⽔量100mm以上の⽇数
NIES2019ver201909
⽇降⽔量150mm以上の⽇数
NIES2019ver201909
⽇降⽔量200mm以上の⽇数
NIES2019ver201909
時間降⽔量30mm以上の回数
気象庁第9巻データ
時間降⽔量50mm以上の回数
気象庁第9巻データ
年降雪量
気象庁第9巻データ
年最深積雪
気象庁第9巻データ
⽇平均風速
NIES2019 ver201909
⽇平均相対湿度
NIES2019 ver201909

予測情報が提供されている期間

2.6 4.6 6.0 8.5 現在

2021- 2031- 2041- 2051- 2061- 2071- 2081- 20912030

2040

2050

2060

2070

2080

2090

2100

空間解像度

〇〇2076-2095

現在気候（1980〜1999）との差〇〇

2076-2095

現在気候（1980〜1999）との差〇〇

2076-2095現在気候（1980〜1999）との差〇〇2076-2095

現在気候（1980〜1999）との差〇〇〇〇20112020〇〇〇〇〇〇〇21世紀半ば
2011-〇21世紀末〇〇〇〇〇〇1km〇〇〇〇〇〇〇〇1km〇〇〇〇〇〇〇〇1km〇〇〇〇〇〇〇〇1km〇〇〇〇〇〇〇〇1km〇〇〇〇〇〇〇〇1km〇〇〇〇〇〇〇〇〇〇〇〇2076-2095〇〇2076-2095〇〇2076-2095〇〇2076-2095〇〇〇〇2020
20112020
20112020
20112020
20112020

20112020
201120201km〇〇

2011-1km〇〇2020〇5km5km〇〇〇〇〇〇〇〇1km〇〇〇〇〇〇〇〇

1km

A-37

年及び⽉平均基準期間(1981-2000年）との比基準期間(1981-2000年）に対する相対値
年及び⽉平均基準期間(1981-2000年）との比年及び⽉平均基準期間(1981-2000年）との差年及び⽉平均基準期間(1981-2000年）との差年及び⽉平均基準期間(1981-2000年）との差年及び⽉平均基準期間(1981-2000年）との差年及び⽉平均基準期間(1981-2000年）との差年間発生回数
現在気候（1980〜1999）との差年間発生回数
現在気候（1980〜1999）との差現在気候（1980〜1999）との差現在気候（1980〜1999）との差
年及び⽉平均基準期間(1981-2000年）との比年及び⽉平均基準期間(1981-2000年）との比RCP

将来予測項⽬
将来予測データ

健康影響

洪⽔・⼟砂災害

砂浜侵⾷

⽔環境
農業、植⽣

⽇平均⽇射量NIES2019 ver201909
年平均海面⽔温
FORP-JPN02version2データ
年最大海⾯⽔温
FORP-JPN02version2データ
年最小海⾯⽔温
FORP-JPN02version2データ
熱中症搬送者数
S-8
熱ストレス超過死亡者数
S-8
ヒトスジシマカ⽣息域
S-8
洪⽔氾濫（最⼤浸⽔深）
SI-CATデータ
洪⽔氾濫（被害額）
SI-CATデータ
斜⾯崩壊発生確率
S-8
砂浜消失率
S-8
砂浜消失
SI-CATデータ
砂浜消失
SI-CATデータ
砂浜侵⾷による被害額
SI-CATデータ
砂浜侵⾷による被害額
SI-CATデータ
クロロフィルa濃度変化
S-8
クロロフィルa濃度変化
S-8
コメ収量
地域適応コンソーシアムデータ

予測情報が提供されている期間

2.6 4.6 6.0 8.5 現在
2011-

2030

2040

2050

2060

2070

2080

2090

2100

空間解像度

〇〇

〇〇〇

〇

〇

〇

1km

2021- 2031- 2041- 2051- 2061- 2071- 2081- 2091-〇〇〇〇

2086-2099〇〇2086-2099〇〇2086-2099〇〇〇〇〇〇〇〇〇〇〇〇〇

2020

19812000

21世紀半ば

21世紀末

21世紀半ば

21世紀末

21世紀半ば21世紀末

基準期間(1981-2000年）に対する相対値

将来気候における降⽔量を求め、それを⼊⼒値として将来の浸⽔深を求めた。
再現確率が30年、50年、100年、200年の2081-2100 0.25Km
各洪⽔被害額をもとに年期待被害額を算出
将来の⽇降⽔量（年最⼤⽇降⽔量）におけ
21世紀末
1km
る斜⾯崩壊発生確率
海⾯上昇量の将来予測結果に対する砂浜侵
21世紀末
⾷量を予測
77沿岸区分
2081-2100
基準年（1986-2005）に対する消失率
８８６海岸区分2081-2100
基準年（1986-2005）に対する消失率
2081-2100 0.25Km

1981-

21世紀半ば〇〇〇〇〇〇〇〇〇〇〇〇〇〇〇〇〇〇

2081-2100〇〇〇〇

2081-2100〇〇〇

21世紀半ば

21世紀末〇〇〇

21世紀半ば21世紀末〇

21世紀半ば

21世紀末

〇

1km

年及び⽉平均基準期間(1981-2000年）との比
年及び⽉平均基準期間（1991-2005）との差
年及び⽉平均基準期間（1991-2005）との差
年及び⽉平均基準期間（1991-2005）との差
基準期間1981-2000)における熱中症患者数を１と した場合の相対値
基準期間(1981-2000)における熱ストレスによる超過死亡者数を１とした場合の相対値

2000

21世紀半ば

A-38

砂浜侵⾷による都道府県別の被害費⽤
単位面積当たり
砂浜浸⾷による都道府県別の被害費⽤
年最高 基準期間(1981-2000)を１とした場合の相対値
年平均 基準期間(1981-2000)を１とした場合の相対値
1km

基準期間(1981-2000)を１とした場合の相対値

RCP

将来予測項⽬
将来予測データ

等への影響 コメ品質

地域適応コンソーシアムデータ
⽩未熟粒の割合
SI-CATデータ
潜在⽣育域（アカガシ）
地域適応コンソーシアムデータ
潜在⽣育域（シラビソ）
地域適応コンソーシアムデータ
潜在⽣育域（ハイマツ）
地域適応コンソーシアムデータ
潜在⽣育域（ブナ）地域適応コンソーシアムデータ
⽵林の分布可能域
地域適応コンソーシアムデータ
松枯れ危険域
地域適応コンソーシアムデータ
気候変動の速度
地域適応コンソーシアムデータ

予測情報が提供されている期間

2.6 4.6 6.0 8.5 現在

2021- 2031- 2041- 2051- 2061- 2071- 2081- 20912030

2040

2050

2060

2070

2080

2090

2100

空間
解像度
1km

出穂後20⽇間の⽇平均気温26℃以上の積算値

1km

白亜質米の割合への影響

21世紀末

1km

⽣息域

21世紀半ば

21世紀末

1km

⽣息域

〇

21世紀半ば

21世紀末

1km

⽣息域

〇

〇

21世紀半ば

21世紀末

1km

⽣息域

〇

〇

21世紀半ば

21世紀末

1km

分布確率

〇

〇

21世紀半ば

21世紀末

1km

危険度分布

〇

〇

21世紀半ば

21世紀末

1km

Velocity of Climate Change

21世紀半ば

〇〇

〇

〇

〇

〇

21世紀半ば

〇〇

〇

〇

〇

A-39

21世紀末〇