適応型管理

適応型管理は、適応型資源管理または適応型環境評価および管理とも呼ばれ、不確実性に直面した際に堅牢な意思決定を行う構造化された反復プロセスであり、システム監視によって時間の経過とともに不確実性を減らすことを目的としています。このようにして、意思決定は1つ以上の資源管理目標を同時に満たし、受動的または能動的に将来の管理を改善するために必要な情報を集めます。適応型管理は、システムを変更するだけでなく、システムについて学習するためにも使用する必要があるツールです。^[1]適応型管理は学習プロセスに基づいているため、長期的な管理結果が向上します。適応型管理アプローチを使用する際の課題は、将来の管理を改善するための知識を得ることと、現在の知識に基づいて最良の短期的結果を達成することの間で適切なバランスを見つけることにあります。^{[2]このアプローチは、最近では}国際開発プログラムの実施に採用されています。

適応管理の重要な要素となる科学的および社会的プロセスは数多くあり、その中には次のようなものがあります。

• 管理は適切な時間的および空間的スケールにリンクされている
• 経営陣は統計的検出力と統制に重点を置いている
• コンピュータモデルを使用して統合と具体化された生態学的合意を構築する
• 戦略的選択肢を評価するための体現された生態学的コンセンサスの活用
• 選択交渉のための政治舞台への代替案の伝達

これらの目標を達成するには、過去、現在、そして将来の利害関係者を巻き込むオープンな管理プロセスが必要です。適応型管理では、少なくとも政治的なオープン性を維持する必要がありますが、通常はそれを生み出すことを目指します。したがって、適応型管理は科学的かつ社会的なプロセスでなければなりません。科学的仮説と実験的枠組みとのバランスを取りながら、新しい制度と制度戦略の開発に焦点を当てる必要があります(resilience.org)。

適応管理は、学習がどのように行われるかによって、受動的または能動的適応管理として進行します。受動的適応管理では、特定の効用関数によって測定される意思決定の結果を改善する場合（つまり受動的に）のみ学習を評価します。対照的に、能動的適応管理では、学習を目的関数の一部として明示的に組み込むため、学習を改善する意思決定は、そうでない意思決定よりも評価されます。^{[1] [3]}どちらの場合も、新しい知識が得られると、モデルが更新され、それに応じて最適な管理戦略が導き出されます。したがって、どちらの場合も学習は発生しますが、その扱いは異なります。多くの場合、能動的適応ポリシーを導き出すことは技術的に非常に困難であり、それがより一般的に適用されることを妨げています。^[4]

パッシブ適応管理とアクティブ適応管理の主な特徴は次のとおりです。

• 反復的な意思決定（学習した内容に基づいて結果を評価し、行動を調整する）
• 監視と意思決定の間のフィードバック（学習）
• マルチモデル推論によるシステム不確実性の明示的な特徴づけ
• ベイズ推論
• リスクと不確実性を受け入れて理解を深める

しかし、情報フィードバックに関連するいくつかのプロセスの失敗により、効果的な適応型管理の意思決定が妨げられる可能性がある。^[5]

• データ収集は完全には実施されない
• データは収集されるが分析されない
• データは分析されているが、結果は決定的ではない
• データは分析され興味深いが、意思決定者に提示されていない
• データは分析され提示されるが、内部または外部の要因により意思決定には使用されない

適応管理技術の使用は、古代文明の人々にまで遡ることができます。たとえば、ミクロネシアのヤップ族は、資源不足に直面しながらも高い人口密度を維持するために、数千年にわたって適応管理技術を使用してきました (Falanruw 1984)。これらの技術を使用することで、ヤップ族は環境を変え、たとえば、漁業やシロアリに強い木材を支えるために沿岸のマングローブの窪地や海草の草原を作り出しました(Stankey と Shinder 1997)。

適応型管理の概念の起源は、1900 年代初頭にフレデリック テイラーが開拓した科学的管理の考え方に遡ります(Haber 1964)。「適応型管理」という用語は、天然資源管理ワークショップで、意思決定者、管理者、科学者が主要な仮定と不確実性を明らかにするためのシミュレーション モデルの構築に重点を置く中で発展しました (Bormann他1999)。

ブリティッシュコロンビア大学の2人の生態学者、CSホリング^[1]とCJウォルターズ^[3]は、受動的な適応管理慣行と能動的な適応管理慣行を区別して、適応管理アプローチをさらに発展させました。プリンストン大学の著名な物理学者カイ・リーは、カリフォルニア大学バークレー校で博士号を取得している間、1970年代後半から1980年代前半にかけてこのアプローチを拡張しました。このアプローチは、CSホリングが所長を務めていたオーストリア・ウィーンの国際応用システム分析研究所（IIASA）でさらに発展しました。1992年にヒルボーンは、連邦政府の土地管理者向けに、適応管理アプローチを開発できる3つの学習モデルを説明しました。これらは、反応的、受動的、能動的です。

適応的管理は、おそらくヤップ、オーストラリア、北米で最も頻繁に適用されており、最初は漁業管理に適用されていましたが、1990年代と2000年代にはより広範囲に適用されました。適応的管理の最も成功した適用の1つは、北米の水鳥の捕獲管理の分野であり、最も有名なのはマガモです。^[6]

保全プロジェクトおよびプログラムの文脈における順応的管理の起源は、1989年の生物多様性支援プログラム（BSP） ^{[7]の設立とともに、少なくとも1990年代初頭まで遡ることができます。BSPは、WWF [8]}、The Nature Conservancy（TNC）^[9] 、および世界資源研究所（WRI）^[10]からなる米国国際開発庁（USAID）の資金提供を受けたコンソーシアムでした。その分析および順応的管理プログラムは、特定の保全戦略が最も効果的となる条件を理解し、保全プロジェクト全体で得られた教訓を特定することを目指していました。BSPが2001年に終了した後も、TNCとFoundations of Success ^[11]（FOS、BSPから派生した非営利団体）は、保全プロジェクトおよびプログラムのための順応的管理の促進に積極的に取り組み続けました。使用されたアプローチには、Conservation by Design ^[12]（TNC）とMeasures of Success ^[13]（FOS）が含まれていました。

2004年に、数名の元BSPメンバーを含む保全対策パートナーシップ（CMP）^[14]は、保全プロジェクトやプログラムに適応管理を適用するための共通の基準とガイドライン^[15]を開発しました。

適応型管理を保全または生態系管理プロジェクトに適用するには、プロジェクト/プログラムの設計、管理、監視を統合して、適応と学習のために仮定を体系的にテストする必要があります。環境実践における適応型管理の 3 つの要素は次のとおりです。

• 仮説のテストとは、望ましい結果を得るためにさまざまなアクションを体系的に試すことです。ただし、ランダムに試行錯誤するプロセスではありません。むしろ、特定のサイトに関する知識を使用して、最もよく知られている戦略を選択し、その戦略がどのように機能するかについての仮説を提示し、その仮説が正しいかどうかを判断するために監視データを収集します。
• 適応には、監視とプロジェクトの経験を通じて得られた新しい情報や異なる情報に対応するために、仮定と介入を変更することが含まれます。
• 学習とは、チームの計画と実施のプロセスとその成功と失敗を、内部学習と保全コミュニティ全体の学習のために明示的に文書化することです。この学習により、保全の実践者はプロジェクトをより適切に設計および管理し、他の人が遭遇した危険のいくつかを回避することができます。^[16]管理されたシステムについての学習は、管理上の決定が繰り返される場合にのみ役立ちます。^[17]

保全活動のためのオープンスタンダード^[18]は、順応的管理プロジェクトサイクルの5つの主要なステップを示しています（図1を参照）。オープンスタンダードは、保全コミュニティ内の複数の分野と複数の組織にわたるベストプラクティスとガイドラインをまとめ、適応させたものです。最初のオープンスタンダード（2007年と2013年に更新）のリリース以来、保全組織（TNC、Rare、WWFなど）、地元の保全グループ、寄付者などの何千ものプロジェクトチームが、これらのオープンスタンダードを業務に適用し始めています。さらに、CMPメンバーの何人かは、スタンダードの適用を支援するためのトレーニング資料とコースを開発しました。

保全における適応管理に関する最近の記事には、野生生物保護 (SWAP、2008)、森林生態系保護 (CMER、2010)、沿岸保護と修復 (LACPR、2009)、天然資源管理 (水、土地、土壌)、特に種の保全、乱獲からの魚類保全(FOS、2007)、気候変動(DFG、2010) などがあります。さらに、他の例もいくつかあります。

• 2006年から2007年にかけて、FOSは全米魚類野生生物基金（NFWF）と協力し、NFWFがさまざまなサンゴ礁の生息地や種の保全プロジェクト全体にわたる影響を測定できるようにする評価システムを開発しました。
• 2007 年、FOS はOcean Conservancy (OC) と協力し、国内漁業における乱獲の撲滅に役立つこのスコアカードの有効性を評価しました。
• 1999 年から 2004 年にかけて、FOS は WWF のアジアサイ・ゾウ行動戦略 (AREAS) プログラムに携わり、アジアゾウとサイが歴史的生息域内の安全な生息地で人々と調和しながら繁栄できるよう努めました。
• 魚類野生生物局 (DFG) は、ある程度の気候変動が発生し、それが米国の生態系に重大な影響を及ぼすことを理解した上で、魚類や野生生物の保護、回復、管理を支援する適応戦略を策定し、実施しています。
• 適応管理プログラムは、森林管理委員会を支援するために科学に基づいた推奨事項と技術情報を提供するために CMR によって作成されました。2010 年 4 月、森林管理適応管理年次科学会議がワシントンで開催されました。
• 2009 年、米国陸軍工兵隊(USACE) は適応管理プロセスに従って、ルイジアナ州沿岸保護および修復 (LACPR) 技術レポートを作成しました。
• ^{ケニア野生生物局は2009年以来、積極的管理のための科学（SAM） [19]}プログラムを通じて継続的な学習プロセスで適応型管理を用いて海洋保護区を管理してきました。

適応型管理の概念は天然資源や生態系管理に限定されず、同様の概念が国際開発計画にも適用されている。^{[20] [21]}これは、多くの開発課題の「厄介な」性質と伝統的な計画プロセスの限界を認識することが多かった。^{[22] [23] [24]}国際開発組織が直面している主な変化の1つは、より柔軟で適応性があり、学習に重点を置く必要があることである。^[25]これは、開発の異なる方法、政治的情報に基づくプログラミング、問題主導の反復適応などの国際開発アプローチに反映されている。^{[26] [27] [28]}

国際開発援助国による順応的管理の最近の利用例としては、国際開発省と米国国際開発庁（ USAID ）における順応的管理を支援するために計画されている、順応的管理のための世界学習（GLAM）プログラムが挙げられる。このプログラムでは、順応的管理の活用とアクセス性を支援するため、順応的管理の学習センターを設立している。^{[29] [30]}さらに、援助国は、プログラム内での学習の重要性を反映するために、自らのプログラムガイダンスの修正に力を入れている。例えば、米国国際開発庁（USAID）は最近、ADSガイダンスで、協力、学習、適応の重要性に焦点を当てている。^{[31] [32]}これは、国際開発省のスマートルールにも反映されており、このルールでは、意思決定の根拠として証拠を使用することなど、プログラムの運用フレームワークが規定されている。^[33]学習アジェンダや意思決定サイクルなど、プログラムで順応的管理を運用するために使用されるツールは多種多様である。^[34]

協力、学習、適応（CLA）は、国際開発における適応型管理の運用化に関連する概念であり、プログラムの設計、実施、適応、評価の特定の方法を説明します。^{[35] : 85  [36] : 46} CLAには3つの概念が含まれます。

1. 関係者と意図的に協力して知識を共有し、作業の重複を減らす。
2. さまざまな情報源からの証拠を活用し、時間をかけて実践を振り返ることで体系的に学習し、
3. 応用学習に基づいて戦略的に適応する。CLAの実践には目に見える利点がある。例えば、最近の研究では、データ駆動型で適応型リーダーシップの実践をより多く適用している企業は、それらの実践にあまり重点を置いていない企業と比較して、業績が良いことがわかった。^[37]

CLA は、組織理論の文献にある 3 つの密接に関連した概念、すなわちコラボレーション、学習、適応を統合します。組織内外でコラボレーションを行うことの利点については証拠があります。^[38]知識の生産と伝達 (明示的知識と暗黙的知識の両方) の多くはコラボレーションを通じて行われます。^[39]イノベーション、知識の生産、普及には個人やグループ間のコラボレーションが重要であるという証拠があります。たとえば、スタッフが互いに交流し、知識を伝達することの利点などです。^{[40] [41] [42]}コラボレーションの重要性は、組織が集合的に互いから学ぶ能力と密接に関連しており、これは学習する組織に関する文献で指摘されている概念です。^{[43] [44] [45]}

適応型管理手法であるCLAは、米国連邦政府から資金提供を受けている実施パートナー^{[46] [47]}によって採用されているが、^{[48] [49] [50] 、主に}米国国際開発庁（USAID）とその世界中にあるミッション内でのコラボレーション、学習、適応を組み込むことを目的とした内部変革活動のフレームワークである。 ^[51] CLAは、学習組織になるというUSAIDの取り組みの一部に関連付けられている。^[52] CLAは、戦略的コラボレーション、継続的な学習、適応型管理を組み合わせたアプローチである。^[53] CLAアプローチを統合する一環として、ラーニングラボなどのツールとリソースをスタッフとパートナー組織に提供する。^[54] CLAアプローチは、最近改訂されたプログラムポリシーガイダンスでUSAIDスタッフ向けに詳しく説明されている。^[31]

適応型管理は、環境管理のポリシーと実践を改善するための体系的なプロセスとして伝統的に使用されていますが、適応型管理フレームワークは、ビジネスやコミュニティ開発など、持続可能性のソリューションを求める他の分野にも適用できます。戦略としての適応型管理は、環境に合わせて変化し、実践から学ぶ必要性を強調しています。生態系に適用される適応型管理は、常に変化する環境条件を考慮すると、明白な意味を持ちます。適応型管理アプローチの柔軟性と継続的な学習は、持続可能性の方法論を求める組織にとっても論理的な適用です。持続可能性戦略を追求している企業は、組織が予期せぬ事態に備え、変化に対応できるように、適応型管理フレームワークを採用します。適応型管理アプローチを適用することで、企業は、環境だけでなく、経済や社会の影響の多面的なネットワークから調整し、学習する統合システムとして機能し始めます (Dunphy、Griffths、Benn、2007)。適応型管理の原則に導かれる持続可能な組織の目標は、変化を持続可能性に向けるために能動的な学習に取り組むことです (Verine、2008)。この「学習を管理することによって管理することを学ぶ」(Bormann BT、1993) は、持続可能なビジネス戦略の中核となります。

持続可能なコミュニティ開発には、コミュニティ内の環境、経済、社会的手段の関係を認識することが必要です。持続可能なコミュニティのポリシーと実践を作成するための適応型管理アプローチでは、これらの要素のつながりと合流も重視されます。コミュニティの価値体系に貢献する文化的メカニズムを調べると、適応型管理の実践との類似点がしばしば強調されます。「フィードバック学習と、不確実性と予測不可能性への対処に重点が置かれています」(Berkes、Colding、Folke、2000)。これは、多くの場合、生態学的実践に深く根ざした社会の先住民の知識と歴史的決定の結果です (Berkes、Colding、Folke、2000)。適応型管理アプローチをコミュニティ開発に適用することで、結果として得られるシステムは、持続可能な実践を組み込むことができます。これは、環境諮問委員会 (2002) が説明しているとおりです。「能動的適応型管理では、政策を、回復力を構築または維持するプロセスを明らかにするために設計された一連の実験と見なします。適応型管理には、学習を可能にし、将来の開発オプションを閉ざすことなく適応能力を高める、柔軟でオープンな制度とマルチレベルのガバナンス システムを備えた社会的コンテキストが必要であり、また促進されます」(p. 1121)。適応型管理を持続可能性のツールとして実際に使用した例としては、参加型ソーシャル アクション フレームワークで artvoice、photovoice、エージェント ベース モデリングを使用した適応型管理の修正版の適用が挙げられます。このアプリケーションは、部族の土地でのフィールド調査で使用され、最初に環境問題と不法なゴミ投棄の影響を特定し、次に理論的な「地域協力クリーン エネルギー経済」でNetLogo を使用した反復的なエージェント ベース モデリングを通じて解決策を発見しました。この協同経済には、従来のゴミのリサイクルと、リサイクル不可能なゴミをエタノール燃料に炭素リサイクルする廃棄物燃料化プロセスの混合アプリケーションが組み込まれています。この産業廃棄物燃料化アプリケーションは、カナダに拠点を置く企業、Enerkemの先駆的な取り組みに触発されました。Bruss、2012 - PhD 論文「Human Environment Interactions and Collaborative Adaptive Capacity Building in a Resilience Framework」、コロラド州立大学 GDPE を参照してください。

絶えず変化する世界において、適応型管理は、持続可能なソリューションを求める多くの実践にとって魅力的であり、持続可能な未来を支援することを提案する意思決定の枠組みを提供します。この枠組みは、「種、人間の機会、学習機関、経済的選択肢の多様性を保護し、育む」(環境諮問委員会、2002 年、1121 ページ)。

適応的管理の有効性を他の管理方法と比較してテストすることは困難です。1つの課題は、ある方法でシステムを管理すると、まったく同じ状況で別の方法がどのように機能したかを判断するのが難しいことです。^[55]ある研究では、自然資源管理の学生にオンラインコンピューターゲームで仮想の魚の個体群を収穫する方法を決定させることで、正式な受動的適応管理の有効性を人間の直感と比較してテストしました。受動的適応管理を実装したコンピュータープログラムと比較して、学生の平均成績は悪かったです。^{[55] [56]}

協調的適応管理は、高いレベルの対立、不確実性、複雑性の下での自然資源管理に対処する効果的な方法としてしばしば称賛されている。^[57]これらの取り組みの有効性は、社会的障壁と技術的障壁の両方によって制約される可能性がある。米国のグレンキャニオンダム適応管理プログラムの事例が示すように、効果的な協調的適応管理の取り組みには、明確で測定可能な目標と目的、協力を促進するインセンティブとツール、監視と適応への長期的な取り組み、そしてわかりやすい共同事実調査プロトコルが必要である。^[58]米国コロラド州では、牧草地での協調的適応管理^[57]の有効性とプロセスを評価するために、 2012年に農業研究局（ARS）セントラルプレーンズ実験牧場で10年間の牧場規模（2590ヘクタール）の実験が開始された。協調的適応型牧草地管理（CARM）プロジェクトは、自然保護論者、牧場主、公務員、研究者のグループが実施した130ヘクタールの牧草地10か所での1歳雄牛の放牧管理の成果をモニタリングしている。このチームは、収益性と保全の成果を追跡する生態学的モニタリングデータを、「従来の」管理処理（適応的意思決定を行わず、同じ飼育率で管理された2番目の牧草地10か所）の結果と比較している。社会科学者によるプロジェクトの初期評価は、より効果的な適応管理のための洞察を提供している。^[59]まず、信頼は適応管理の学習にとって第一であり不可欠であり、副次的な利益ではない。第二に、実践者は、広範なモニタリングデータや大規模な取り組みが自動的に協調的適応管理の成功につながると想定することはできない。科学者と利害関係者の間で信頼を築くための積極的かつ長期的な取り組みも重要である。最後に、牧草地での複数の保全と生計の目標のために適応的に管理するには、地元の管理者が実践している場所に基づく生態学的知識を含む、複数のタイプの管理者の知識を理解し、共有し、尊重するための明確な取り組みが必要である。^[59]実践者は、適応的管理が、データの収集と解釈だけでなく、社会的、政治的、生態学的プロセスによって形成される複雑で非線形のプロセスであると予想できます。

適応管理プロセス全体に関する情報とガイダンスは、CMP メンバーの Web サイトやその他のオンライン ソースから入手できます。

• 保全対策パートナーシップの保全実践のためのオープン スタンダードは、保全における適切な適応管理のための一般的なガイダンスと原則を提供します。
• 保全プロジェクト向け Miradi 適応型管理ソフトウェアは、CMP と Benetech の合弁事業を通じて開発されたユーザーフレンドリーなソフトウェアです。このソフトウェアは、保全チームにオープン スタンダードの各ステップを案内します。
• Foundations of Success (FOS) のリソースとトレーニングの Web ページには、適応管理と監視および評価に関する参考資料、および適応管理のオンライン コースまたは対面コースに関する情報が掲載されています。
• Nature Conservancy の Conservation Action Planning (CAP) リソース ページには、CAP 適応管理プロセスを実装するための詳細なガイダンスとツールが含まれています。TNC の CAP 標準も参照してください。
• 野生生物保護協会 (WCS) の Living Landscapes ページには、WCS の適応管理アプローチに関する広範なガイダンス資料が掲載されています。
• WWF の「WWF 保全プロジェクトおよびプログラム管理基準」のWeb ページには、WWF の適応管理プロセスの手順に関する詳細なガイダンス、リソース、およびツールが掲載されています。
• 1998 年に Richard Margoluis とNick Salafskyによって書かれた「成功の尺度: 保全と開発プロジェクトの設計、管理、監視」は、保全プロジェクトへの適応管理の適用に関する最初の詳細なマニュアルの 1 つです。スペイン語版もあります。
• Foundations of Success (FOS) の Web ページには、2004 年のアジアサイおよびゾウ プログラム評価がリストされています。
• Foundations of Success (FOS) の Web ページには、2007 年の National Fish & Wildlife Foundation の Coral Fund がリストされています。
• Foundations of Success (FOS) の Web ページには、2007 年の Ocean Conservancy の乱獲スコアカードが掲載されています。
• 魚類野生生物局 (DFG) の Web ページには、気候変動への適応プログラムがリストされています。
• 米国陸軍工兵隊の Web ページには、2009 年のルイジアナ州沿岸保護および修復最終技術レポートが掲載されています。
• ワシントン州天然資源局 (CMR) の Web ページには、2010 年の森林管理適応管理プログラムがリストされています。

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