気候リスクインテリジェンスと持続可能な農村競争力：気候レジリエントな地域開発のための戦略的フレームワーク

Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.

🔬研究者:Introduces CRI as a novel construct linking competitive intelligence to climate governance, offering a theoretical framework for further empirical testing.

🏢実務担当者:Provides a structured approach (CRI logic) for rural development planners to integrate climate risk intelligence into adaptation strategies.

🏛政策担当者:Highlights the need for climate risk intelligence systems in rural policy, with evidence on productivity declines and food insecurity.

目的：本研究は、競争インテリジェンス理論と気候ガバナンスおよび農村開発を結び付け、農村地域の適応能力を高める気候リスク・インテリジェンス（CRI）フレームワークを開発し適用するものである。気候リスクは農村地域において増大しており、世界で34億人以上の食料安全保障と持続可能な開発を脅かしているが、既存のフレームワークは気候適応を戦略的インテリジェンス問題として扱うことに失敗している。方法論／アプローチ：本研究は、系統的文献分析（41件の資料、2018年～2024年）、空間的脆弱性評価、多基準意思決定分析、統計モデリングを統合した方法論を適用し、CRIの論理（気候データ→インテリジェンス処理→戦略的適応→持続可能な農村競争力）に基づいて構成されている。独創性／関連性：本研究の独創性は、競争インテリジェンス理論、気候ガバナンス、農村開発を結び付ける橋渡し的構成概念としてCRIを導入した点にある——これは既存文献には存在しない統合である。本研究は、競争インテリジェンス理論、気候ガバナンス、農村開発を結び付ける橋渡し的構成概念としてCRIを導入するものである。主要な知見：結果は、農業生産性の顕著な低下（主要作物で25～37％）を明らかにし、農村世帯の60％が食料不安を経験していることを確認し、伝統的知識と現代技術を組み合わせたハイブリッド・インテリジェンスに基づく適応戦略が、持続可能な農村競争力を構築する最も効果的なアプローチであることを特定した。理論的／方法論的貢献：本研究は、気候インテリジェンス能力→農村適応能力→持続可能な競争力という独自のCRIフレームワークを提案し、競争インテリジェンス理論を地域気候ガバナンスの領域へと発展させるものである。

AI 翻訳（deepseek-v4-flash）。 正確を期す場合は下の原文を参照してください。

Purpose: This study develops and applies a Climate Risk Intelligence (CRI) framework that connects competitive intelligence theory with climate governance and rural development to enhance the adaptive capacity of rural territories. Climate risks are increasing in rural territories, compromising food security and sustainable development among more than 3.4 billion people worldwide, yet existing frameworks fail to address climate adaptation as a strategic intelligence problem. Methodology/approach: The research applies an integrated methodology combining systematic literature analysis (41 sources, 2018–2024), spatial vulnerability assessment, multi-criteria decision analysis, and statistical modeling, structured around the CRI logic: Climate Data → Intelligence Processing → Strategic Adaptation → Sustainable Rural Competitiveness. Originality/Relevance: The study's originality lies in introducing CRI as a bridging construct between competitive intelligence theory, climate governance, and rural development — an integration absent from existing literature.This study introduces CRI as a bridging construct between competitive intelligence theory, climate governance, and rural development. Key findings: The results reveal a significant decline in agricultural productivity (25–37% for key crops), confirm that 60% of rural households experience food insecurity, and identify hybrid intelligence-based adaptation strategies — combining traditional knowledge with modern technologies — as the most effective approach to building sustainable rural competitiveness. Theoretical/methodological contributions: The study proposes an original CRI framework — Climate Intelligence Capability → Rural Adaptive Capacity → Sustainable Competitiveness — that advances competitive intelligence theory into the territorial climate governance domain.

• openalex https://doi.org/10.37497/eaglesustainable.v16i.641first seen 2026-05-05 19:12:33