計量サステナビリティ学研究会 人権や自然への取り組みを照らす灯として、
社会・環境・経済を包括的かつ客観的に可視化する取り組みを社会に広め、
世界経済が真の持続可能性に向けて歩む導きの糸となるために。

サステナビリティ学（持続可能性学）は、より良い未来への道しるべとなる学問です。国際社会は、国連の持続可能な開発目標（SDGs）に象徴されるように、経済的繁栄を維持しながら、人々と環境を保護する方法を模索しています。しかしながら、残念なことに、持続可能な未来に向けた進展は、パンデミックによって遅れています。さらに悪いことに、ポストコロナ時代には、政府がSDGs達成に向けた資金を削減しているという初期の兆候も見られます。

今日、研究者はサステナビリティの分野でかつてないほど大量のデータにアクセスできるようになりました。よって、データサイエンスこそがこの流れを変える鍵を握っているかもしれません。SDGsに向けた環境・社会・経済の進捗を客観的に分析することで、国際社会に喫緊の対応を促し、持続可能な未来への新たな道を切り開く可能性があるのです。

研究者と実務家は、サステイナビリティのあらゆる側面を分析するためのデータを活用することで、持続可能な未来に向けた世界の歩みを再び歩み始めなければなりません。特に今まさに必要とされているのは、サステイナビリティの理論や仮説を実証的に発展させ、世界の発展を定量的に分析することです。私たちはこれを「計量サステナビリティ学（Sustainametrics）」と名付け、持続可能な未来への導きの糸となると考えています。

データサイエンスが登場する以前から、先駆者たちは過去数世代にわたって計量サステナビリティ学の追求に努めてきました。マルサスは、指数関数的な人口増加がやがて線形的な農業生産を上回り、飢饉や戦争につながると主張したのです（マルサスの罠）。この主張は、ローマクラブの有名な報告書「成長の限界」（1972年）の根底にある命題となり、持続可能性の分野でシステムダイナミクスの画期的な応用を切り拓きました。

最近のデータサイエンスの発展により、研究者や実務家は、こうした先駆者たちよりずっと包括的かつ迅速に持続可能な開発の進捗を分析できるようになりました。これは、激変するポストコロナの時代において、重要な能力です。人工知能（AI）は、リモートセンシングデータから環境への影響を評価する際に、すでに有用であることが証明されています。機械学習アルゴリズムは、送金などの代替データからリアルタイムで貧困を追跡するために導入されています。さらに、システムダイナミクスはもちろん、ライフサイクルアセスメント（LCA）、産業連関分析、マテリアルフロー分析などの既存の定量的方法論も、応用AIに支えられたビッグデータの発展によって大きな恩恵を受けています。

計量サステナビリティ学を学術分野として確立するためには、乗り越えなければならない課題があります。実社会データの非互換性、不確実性、不完全性などから、データサイエンスの実社会での有用性に懐疑的な実務家もいれば、本質的に不確定な現実の結果を理解する上で、単純な分析モデルの能力に疑念を抱いている実務家もいるのです。しかし、新たな知見を得たり、経験を積み自信を深めるだけでは十分ではありません。哲学者である奥井と共同機構長である武田による共同研究（2022）が結論付けたように、計量サステナビリティ学は、その知見を市民に開示することによって市民行動を喚起することが、真の進歩には不可欠です。

そこで、データサイエンスやその他の定量的手法がどのように持続可能な開発を前進させることができるかについて、知恵を結集する場として2021年に武田秀太郎により立ち上げられたのが計量サステナビリティ学研究会です。

計量サステナビリティ学研究会が発刊した計量サステナビリティ学に関する最初の論文集は、世界中で同じ志を持つ研究者から洞察的で刺激的な15報の論文を集め、まさに新しい学問分野のスタートにふさわしいものとなりました。