GRF · Foresight Nexus
技術の未来
Emerging and converging technologies, from artificial intelligence and synthetic biology to quantum computing and space システム, change faster than the institutions that govern them. Their futures are shaped by research, investment, standards, regulation and public acceptance together. This page sets out how technology foresight works, why impacts are hard to anticipate before a technology is locked in, and which institutions hold the decisions on research funding, standards, regulation and export controls.
Technology futures on the record.
Technology futures: how the risk develops.
Emerging and converging technology. The dossier below sets out how the risk develops, what is measured, where the data come from, how it is modelled and who decides.
Convergence and recombination
Technologies seldom change the world alone. Advances in computing, biology, materials and data combine in ways that no single field anticipates, and the consequential futures often sit at their intersections.
The Collingridge dilemma
Early in a technology’s life its impacts are hard to foresee but it is easy to shape; once impacts are clear, it is embedded in markets, infrastructure and habits and is hard to change. Anticipatory governance works in that early window.
Hype and diffusion
Expectations rise and fall faster than capability. Foresight that follows attention tends to overstate near-term change and understate long-term change; diffusion depends on cost, complements, skills and regulation, not capability alone.
Governance gaps
Standards, liability rules, export controls and safety regimes lag capability. Gaps open between jurisdictions and between regulators whose mandates were drawn for earlier technologies.
北極圏のハザードとエクスポージャー。
Population density, flood water and night lights over the Arctic, from NASA GIBS. Each layer carries its own date.
インタラクティブマップにはJavaScriptが必要です。レイヤー一覧と出典は以下にあります。
レイヤー 3
このページのハザードと曝露
このレイヤーについて
- 証拠
- 推定
- 出典
- Gridded Population of the World v4.11（NASA SEDAC（CIESIN、コロンビア大学））
- 提供元
- NASA SEDAC（CIESIN、コロンビア大学）
- ライセンス
- CC BY 4.0
- データ年次
- null。国勢調査に基づく推計値、静的（2020 年）
- 解像度
- 約 1 km グリッド
- 不確実性
- 国勢調査に基づく 2020 年の 1 平方キロメートルあたり人口の推計で、エクスポージャーの背景として表示しています。いかなるハザードによる被災者数でもありません。
- 到達経路
- gibs.earthdata.nasa.gov。ライブマップを許可した後にのみ接続します
このレイヤーについて
- 証拠
- 観測（雲による欠測あり）
- 出典
- VIIRS 全球洪水プロダクト（NASA LANCE）
- 提供元
- NASA LANCE
- ライセンス
- NASA オープンデータ
- データ年次
- 日次。衛星による検出。雲による欠測あり
- ビルド時点の最新
- 2026-10-14
- 解像度
- 約 250 m グリッド
- 不確実性
- 衛星による検出で、雲による欠測があります。提供元が公開したままの衛星またはモデルのラスターです。雲、観測幅の隙間、推定誤差により欠測やノイズが生じます。値は指標であり、特定の場所での測定値ではありません。
- 到達経路
- gibs.earthdata.nasa.gov。ライブマップを許可した後にのみ接続します
このレイヤーについて
- 証拠
- 観測
- 出典
- VIIRS Black Marble（VNP46A2）（NASA LAADS DAAC）
- 提供元
- NASA LAADS DAAC
- ライセンス
- NASA オープンデータ
- データ年次
- 日次。衛星の放射輝度。月光と大気の影響を補正済み
- ビルド時点の最新
- 2026-10-12
- 解像度
- 約 500 m グリッド
- 不確実性
- 表示日の衛星による夜間放射輝度。光は電力使用や停電の代理指標であり、供給やアクセスの測定値ではありません。
- 到達経路
- gibs.earthdata.nasa.gov。ライブマップを許可した後にのみ接続します
このレイヤーについて
- 証拠
- 観測（雲と通過時刻による欠測あり）
- 出典
- VIIRS NOAA-20 375 m（FIRMS）（NASA LANCE FIRMS）
- 提供元
- NASA LANCE FIRMS
- ライセンス
- NASA オープンデータ
- データ年次
- 日次。衛星による検出。雲と通過時刻による欠測あり
- ビルド時点の最新
- 2026-10-13
- 解像度
- 約 500 m グリッド
- 不確実性
- 表示日の衛星による熱源検出で、ガスフレアや産業排熱を含みます。確認された火災、インシデント報告、警報ではありません。
- 到達経路
- gibs.earthdata.nasa.gov。ライブマップを許可した後にのみ接続します
このレイヤーについて
- 証拠
- 観測（持続的な雲により欠測が残ります）
- 出典
- VIIRS NOAA-20 レベル 3、8 日（NASA LANCE）
- 提供元
- NASA LANCE
- ライセンス
- NASA オープンデータ
- データ年次
- 8 日。衛星による 8 日合成。持続的な雲により欠測が残ります
- ビルド時点の最新
- 2026-09-14
- 解像度
- 約 1 km グリッド
- 不確実性
- 表示日までの 8 日間における地表の衛星観測による表面温度で、熱へのエクスポージャーを示す指標です。気温、熱指数、熱波警報ではありません。
- 到達経路
- gibs.earthdata.nasa.gov。ライブマップを許可した後にのみ接続します
このレイヤーについて
- 証拠
- 観測
- 出典
- VIIRS NOAA-20 補正反射率（NASA LANCE）
- 提供元
- NASA LANCE
- ライセンス
- NASA オープンデータ
- データ年次
- 日次、衛星画像
- ビルド時点の最新
- 2026-10-14
- 解像度
- 約 250 m グリッド
- 不確実性
- 衛星画像です。衛星またはモデルのラスターを、提供者が公開したままの形で示します。雲、観測幅の隙間、取得誤差により欠測やノイズが生じるため、値は指標であり、ある場所での測定値ではありません。
- 到達経路
- gibs.earthdata.nasa.gov。ライブマップを許可した後にのみ接続します
キーボード（地図にフォーカスがある場合）
Ctrlまたは⌘を押しながらスクロールしてズーム
最新の利用可能データ
NASA GIBS / EOSDIS · ASTER GDEM（METI、NASA）· Blue Marble（NASA）· © OpenStreetMap 貢献者（ODbL）· Natural Earth
最新のNASA画像を読み込んでいます。
ドラッグで移動。Ctrlまたは⌘を押しながらスクロール、ピンチ、またはボタンでズーム。ポインター下の値はホバーで表示。リセットで地域表示に戻ります。
北極圏を対象としたハザードとエクスポージャー。NASA が公開するままの衛星およびモデルのプロダクトで、それぞれに固有の日付があります。指標であり、特定の場所の評価ではありません。
データ：NASA GIBS・ASTER GDEM・Blue Marble・ © OpenStreetMap の貢献者 · Natural Earth · NASA EONET · 米国地質調査所 · NASA GPM IMERG Early情報源とライセンス
- We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS). Colours redrawn from the published colour map; values averaged into hexagonal cells where shown (modified). NASA オープンデータ
- We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS). Colours redrawn from the published colour map; values averaged into hexagonal cells where shown (modified). NASA オープンデータ
- Center for International Earth Science Information Network (CIESIN), Columbia University. 2018. Gridded Population of the World, Version 4 (GPWv4): Population Density, Revision 11. NASA Socioeconomic Data and Applications Center (SEDAC). CC BY 4.0 でライセンス。色は公開カラーマップから再描画し、表示箇所では値を六角形セルに平均化しています（改変）。 doi:10.7927/H49C6VHW. CC BY 4.0
- VIIRS 準リアルタイム・プロダクト（洪水、地表面温度、積雪被覆、補正反射率）、NASA LANCE。画像は NASA GIBS 経由。色は公開カラーマップから再描画し、表示箇所では値を六角形セルに平均化しています（改変）。 NASA オープンデータ
- VIIRS Black Marble 夜間光、NASA ゴダード宇宙飛行センター。NASA レベル1・大気アーカイブ配布システム（LAADS DAAC）が配布、画像は NASA GIBS 経由。色は公開カラーマップから再描画し、表示箇所では値を六角形セルに平均化しています（改変）。 NASA オープンデータ
- NASA 資源管理のための火災情報システム（FIRMS）、VIIRS 375 m アクティブ・ファイア・プロダクト、NASA LANCE。ベクタータイルは NASA GIBS 経由。色は公開カラーマップから再描画し、表示箇所では値を六角形セルに平均化しています（改変）。 NASA オープンデータ
- ASTER GDEM は METI と NASA のプロダクトです（ASTER Global Digital Elevation Model V003、NASA LP DAAC）。画像は NASA GIBS 経由。色は公開カラーマップから再描画し、表示箇所では値を六角形セルに平均化しています（改変）。引用：NASA/METI/AIST/Japan Spacesystems and U.S./Japan ASTER Science Team (2019). ASTER Global Digital Elevation Model V003. doi:10.5067/ASTER/ASTGTM.003. NASA オープンデータ
- Natural Earthを使用して作成。無料のベクターおよびラスター地図データ @ naturalearthdata.com。 パブリックドメイン
- © OpenStreetMap 貢献者（ODbL）、NASA GIBS 経由（海岸線、境界、道路、地名）。色は公開カラーマップから再描画し、表示箇所では値を六角形セルに平均化しています（改変）。 ODbL
- Blue Marble、NASA Earth Observatory。画像は NASA GIBS 経由。色は公開カラーマップから再描画し、表示箇所では値を六角形セルに平均化しています（改変）。 NASA オープンデータ
- 地球儀と平面地図の背景情報：NASA GIBS参照レイヤーによる海岸線、境界、道路、地名（OpenStreetMapデータ、ODbL、© OpenStreetMap contributors）。オプションのベースとしてBlue Marble画像。ASTER GDEM標高カラー指数による3D地形と標高の読み取り（5 mから200 mの階級、判読しやすいよう誇張）。境界は公表されたとおりに描画しており、いかなる領域に関する立場を示すものでもありません。
- ライブイベント：NASA Earth Observatory Natural Event Tracker（EONET）。イベントは参考情報であり、元の出典へのリンクを保持しています。
- ライブ：NASA EONET。イベントは参考情報であり、当局の警報ではありません。
- ライブ：米国地質調査所。イベントは参考情報であり、当局の警報ではありません。
- Live: NASA GPM IMERG Early. We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS).
- NASA GIBS: We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS).
- 河川流量予測、30日間・幅付き（Open-Meteo経由のGloFAS）：Copernicus緊急管理サービスの改変情報を含みます（2026年）。洪水警報ではありません。
- Open-Meteo.com の気象データ (https://open-meteo.com/), ライセンスは CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).
- 任意レイヤー（レイヤー一覧に 11 の情報源：ライブ、予報、観測、背景）は、オンにすると地図上とここに提供者のクレジットが表示されます。予報はモデルの出力であり、派生指数は推計値です。
レイヤーと日付
- 人口密度、2020年：人口：CIESIN, Columbia University, Gridded Population of the World v4.11 (2018), NASA SEDAC, CC BY 4.0 · 静的
- 洪水域、3日間合成：VIIRS Global Flood Product、NASA LANCE · 2026 年 10 月 14 日
- 夜間光（日次）：VIIRS Black Marble（VNP46A2）、NASA LAADS DAAC · 2026 年 10 月 12 日
- 活動火災と熱異常：VIIRS NOAA-20 375 m（FIRMS）、NASA LANCE FIRMS · 2026年10月13日
- 地表面温度（日中、8日間合成）：VIIRS NOAA-20 Level 3、8日間、NASA LANCE · 2026年9月14日
- トゥルーカラー：VIIRS NOAA-20 補正反射率、NASA LANCE・ 2026年10月13日
何を、どの程度うまく測定しているか。
各指標には、その単位、更新頻度、背後にある出典の種類、値が持つことになるエビデンスのラベルが付いています。値は表示しません：プログラムが自らの権限のもとで値を提供します。
| 指標 | 単位 | 周期 | 出典の種類 | ラベル |
|---|---|---|---|---|
| Patent families in emerging technology classes | count of families | 年次 | Patent office records | 公表統計 |
| Research publications in emerging fields | count of articles | 年次 | Bibliometric databases | 観測 |
| Government budget allocations for research and development | 自国通貨／年 | 年次 | Budget statistics | 公表統計 |
| Technology readiness assessments | technology readiness level | 評価ごと | Structured expert assessment | 推定 |
| Reported incidents involving AI システム | count of incidents | 月次 | インシデントのデータベース | 報告値 |
| Regulatory and standards instruments adopted | count of instruments | 四半期ごと | Policy and standards trackers | 公表統計 |
| Accuracy of resolved technology forecasts | ブライア・スコア | per question set | Forecasting platform records | 報告値 |
文書の比較：規則、インセンティブ、情報。
3 つの種類の文書をベースラインと並べて比較し、それぞれに独自の遅れと採用速度があり、あなたが設定した対象範囲と遵守率のもとで動きます。効果量は教育用の値で、証拠に置き換えるべきものです。シナリオ：将来についての明示された仮定であり、予測ではありません。このページの地図は北極域を示していますが、モデル自体は特定の場所に結びついていません。
管理策
- 成果のベースライン・トレンド
- 年 2.0%
- この手段のカバレッジ
- 70%
- コンプライアンス
- 75%
- 効果量（教育用の値との比較）
- 100%
- 将来の年数
- 20 年
読み取り値
- 期間末で最大の削減
- 規制
- ベースラインに対する削減幅
- 21%
数値、手法、出典
| 年 | ベースライン | 規制 | 経済的インセンティブ | 情報と能力 |
|---|---|---|---|---|
| 0 | 100.0 | 99.5 | 98.8 | 99.1 |
| 1 | 102.0 | 101.2 | 100.1 | 99.8 |
| 2 | 104.0 | 102.5 | 101.1 | 99.9 |
| 3 | 106.1 | 103.5 | 101.6 | 100.0 |
| 4 | 108.2 | 103.7 | 101.8 | 100.7 |
| 5 | 110.4 | 103.2 | 101.7 | 102.1 |
| 6 | 112.6 | 102.0 | 101.6 | 103.9 |
| 7 | 114.9 | 100.4 | 101.6 | 105.9 |
| 8 | 117.2 | 99.2 | 102.1 | 108.0 |
| 9 | 119.5 | 98.6 | 102.9 | 110.1 |
| 10 | 121.9 | 98.9 | 104.2 | 112.3 |
| 11 | 124.3 | 99.7 | 105.7 | 114.5 |
| 12 | 126.8 | 101.1 | 107.4 | 116.8 |
| 13 | 129.4 | 102.7 | 109.4 | 119.2 |
| 14 | 131.9 | 104.5 | 111.4 | 121.6 |
| 15 | 134.6 | 106.5 | 113.5 | 124.0 |
| 16 | 137.3 | 108.5 | 115.7 | 126.5 |
| 17 | 140.0 | 110.7 | 118.0 | 129.0 |
| 18 | 142.8 | 112.9 | 120.4 | 131.6 |
| 19 | 145.7 | 115.1 | 122.8 | 134.2 |
| 20 | 148.6 | 117.4 | 125.2 | 136.9 |
手法
- 政府の道具立て Hood (1983), The Tools of Government, Macmillan
- 飴、鞭、説教 Bemelmans-Videc, Rist and Vedung (1998), Transaction
- イノベーションの普及 Rogers (2003), Diffusion of Innovations, Free Press
- 不確実性のファンチャート（パラメータ・モンテカルロ） Spiegelhalter, Pearson and Short (2011), Visualising uncertainty about the future, Science 333
- 一因子ずつの感度分析（トルネード図） Saltelli and others (2008), Global Sensitivity Analysis: The Primer, Wiley
データ
The model runs on the teaching values set by the controls. To calibrate it for a place, read it against these admitted layers and series, which this page’s map can draw:
- 国境 Natural Earth
- 都市 Natural Earth
6 本の柱を通じて、Nexus Consortium が主導
エビデンスの出所。
名前の明示された公開データセットと機関の記録。それぞれにライセンス区分があります。合意に基づく出典は、その条件のもとでのみ使用し、再公開することはありません。
| 出典 | 提供するもの | ライセンス区分 |
|---|---|---|
| OECD.AI 政策観測所 | National AI policies, research and investment indicators across countries | OECD terms, free with attribution |
| Stanford AI Index | Annual compilation of research, technical performance, investment and policy data on AI | CC BY-ND 4.0 |
| WIPO PATENTSCOPE and WIPO Technology Trends | Patent records and technology landscape studies | WIPO terms of use |
| AI Incident Database (Responsible AI Collaborative) | Public records of harms and near-harms involving AI システム | Open access, database terms |
| OECD Main Science and Technology Indicators | Research spending, personnel and patent indicators by country | OECD terms, free with attribution |
| arXiv metadata | Preprint records for tracking the emergence of research fronts | CC0 for metadata |
| Metaculus and Good Judgment Open question records | Public forecasts on technology milestones with resolution records | Platform terms of use |
委任から評価まで、柱ごとに。
文書が委任から評価までにたどるステップと、それぞれを担う柱、そして当局に委ねられる決定。明示された例示値による教育用モデルであり、予測ではありません。このページの地図は北極域を示していますが、モデル自体は特定の場所に結びついていません。
- 委任と問題の設定 所管当局（プログラムの外）
所管当局が自らの規則に基づいて問題と委任を設定します。 Howlett、Ramesh、Perl（2009） - エビデンスとシステムモデル Foundry
システムを、そのフィードバック、データ、明示された限界とともにモデル化する。 OECD (2014), principle 2 - シナリオによる選択肢の評価 Foundry
政策手段をシナリオのもとで比較し、不確実性を示す。 Hood (1983) - 関係者との演習 ユニバース
選択肢を、それを実施し負担する人々との演習で検証します。 OECD（2014）、原則 3 - 標準またはガイダンスの起草 Nexus Standards
有効な取り組みを、意見募集に開かれた標準またはガイダンスとして成文化する。 Nexus Standards のプロセス - 当局による決定 所管当局（プログラムの外）
当局は、記録に残された証拠に基づき、プログラムの外で決定します。 Howlett、Ramesh、Perl（2009） - 能力と研修 Risk Academy
実施する人々が、決定された文書とそのデータについて研修を受けます。 仙台防災枠組（2015）、優先行動 2 - 監視と公開報告 報告書
指標は、情報源、限界、訂正とともに公開されます。 OECD（2014）、原則 5 - 評価と見直し Nexus Standards
結果は標準とモデルに戻り、サイクルが閉じる。 Howlett、Ramesh、Perl（2009）
手法
- 政策サイクル Howlett, Ramesh and Perl (2009), Studying Public Policy, Oxford University Press
- 重大リスクのガバナンス OECD（2014）、Recommendation of the Council on the Governance of Critical Risks
- 有向グラフの階層的描画 Sugiyama, Tagawa and Toda (1981), IEEE SMC 11
6 本の柱を通じて、Nexus Consortium が主導
誰が決め、エビデンスが何に役立つか。
Foresight Nexus はエビデンスを準備します。以下の決定は、記載された当局がそれぞれの規則に基づいて行うものであり、プラットフォームが行うことはありません。
| 誰が決定するか | 質問 | このページが提供するエビデンス |
|---|---|---|
| Science, technology and innovation ministries | Where public research funding should anticipate convergence rather than follow single fields | Bibliometric and patent evidence on emerging fronts, with expert readiness assessments and their uncertainty |
| AI, data protection and telecommunications regulators | Which emerging uses fall outside current mandates and need guidance or rules | Incident records, capability trajectories and the governance gaps they reveal |
| Standards bodies and national standards institutes | When a technology is mature enough for a standard and what it should cover | Readiness assessments, diffusion scenarios and the interests of affected parties |
| Trade and export control authorities | Which dual-use technologies need controls and how to review them as capability moves | Technology trajectories, convergence maps and forecasts with their track records |
このトピックが生み出す成果物
- Technology outlooks that separate capability, diffusion and governance
- Convergence maps linking research fronts across fields
- Scenario sets for regulatory and standards bodies
- Reviews of past technology forecasts against what happened
Exercise a cascade in technology futures with the people who decide.
Assembled from the Nexus Standards area profile 将来世代と長期リスク: the hazards it names, the システム and communities that carry the loss, the controls and institutions that dampen it and the data that observe it. Pick an initiating event and step through the cascade to see where mandates meet and which decisions fall to whom. The Map view places the run on an example geography with open data. Every weight is a stated assumption. An exercise for dialogue, not a forecast, an assessment or a position. To model a place of your own choosing, open the full System Builder.
ハザード
- Nuclear war
- ダム決壊
- 金融の伝染
- Cryptographically relevant quantum computer
- 河川洪水（下流で誘発）
- Flash flood (set off downstream)
- 大規模な避難（下流で誘発）
- Nuclear detonation (set off downstream)
- Health-system overload (set off downstream)
- Data breach (set off downstream)
- Mass account takeover (set off downstream)
- Harvest-now, decrypt-later collection (set off downstream)
- 広域停電（下流で誘発）
- 給水不足（下流で誘発）
- Sovereign debt crisis (set off downstream)
- Currency crisis (set off downstream)
- Nuclear winter (set off downstream)
- High-altitude electromagnetic pulse (set off downstream)
システムと連成
- 将来世代と長期リスク
- 地球規模の壊滅的リスクと存亡リスクの標準 メカニズム
- 気候適応と移行リスク メカニズム
- グローバルおよびシステミックリスク 共通の要因
- フロンティア技術のリスク標準 メカニズム
管理策
NS-0憲章と原則NS-9文脈 UNI（展開、インスタンス、プログラム・インスタンス）NS-10方針と条項（機械可読な義務：定義、拘束、評価、執行）NS-11検証とモニタリング（エビデンス、証明、ゼロトラストの適合性観測）NS-13標準策定プロセス（公開提案、レビュー、バージョン管理、採択）NRS-U12ユニバース platform profile: Foresight NexusNRS-H26ハザード・ファミリー：土地と湿地の劣化（NHS-1 eco.land）NRS-H92ハザード・ファミリー：老朽化・劣化したインフラ（NHS-1 infra.ageing）NRS-P4フォーサイト、ホライズン・スキャニング、戦略NRS-H11ハザード分類：沿岸と海面のハザード（NHS-1 water.coastal）NRS-H31ハザード分類：残留性・生物蓄積性物質（NHS-1 poll.persistent）
観測
- Our World in Data datasets (listed for reference)
- CMIP6 気候予測（Copernicus Climate Data Store）（参考として掲載）
- World Bank Open Data と World Development Indicators API（参考として掲載）
- Number of countries with mechanisms in place to enhance policy coherence of sustainable development
例示の地理
- バングラデシュ：134 の六角形セル
- 今夜の夜間光と停電（VIIRS Day/Night Band）、NASA GIBS
- 雲を透過した地表水、30 m（OPERA DSWx-S1 レーダー）、NASA GIBS
- 直近 30 分間の降雨強度（IMERG）、NASA GIBS
- 表層土壌水分（SMAP）、NASA GIBS
実務家が問うこと。
- How quickly could a technology mature, spread and change the システム it touches?
- Where could technologies converge to produce effects that none would cause alone?
- How can governance prepare before a technology’s effects are clear?
- Who benefits and who bears the risks of technological change?
- How can hype be separated from substantive change?
How technology futures is governed: instruments, mandates and commitments.
政策立案者、外交官、開発機関が扱う文書、委任、アクター、説明責任の仕組みを、それらを定める協定を引用して示します。構造は挙げられた枠組みに従います。示される状態や進捗は例示であり、記録ではありません。
政策手段のマトリクス
The kinds of instrument available on technology futures, by level of government and cooperation.
| 手段の種類 | 地方 | 国別 | 地域 | グローバル |
|---|---|---|---|---|
| 規制 | ゾーニング、建築基準 | 法律、標準、許認可 | 調和された規則 | 条約と協定 |
| 経済 | 地方の賦課金、補助金 | 予算項目、税、保険制度 | リスクプール、地域基金 | 資金調達の仕組み |
| 情報 | 地域の警報 | 開示、早期警報、統計 | データ共有の取り決め | 世界的な監視と報告 |
| 機関 | 地域の委員会 | 主導機関、調整評議会 | 地域機関と事務局 | 多国間の委任 |
| 協調的 | コミュニティの合意 | パートナーシップ協定 | 覚書と共同プログラム | 協定と共同の約束 |
要因と動態。
Technological change rarely follows a straight line. Many technologies pass through cycles of inflated expectations and disappointment before finding lasting uses, while others arrive faster than expected when costs fall or complementary technologies mature. Convergence, such as artificial intelligence applied to biology or materials science, can accelerate change in unexpected directions.
Governance faces a well-known dilemma: early in a technology’s life, its effects are hard to foresee but easy to shape; later, effects are clear but the technology is entrenched. Anticipatory governance responds by building foresight, public engagement and adaptive regulation into the early stages of development. Regulatory sandboxes, staged approvals and review clauses are examples of tools that let rules evolve as evidence accumulates.
Why now: AI, biotechnology and quantum technologies are developing faster than the institutions that will govern them. Foresight Nexus scans and builds scenarios for technology change, and passes the governance questions it raises to the platforms and dialogues that can take them up.
取り組み方。
- 01
Technology scanning
Tracking research, patents, investment and deployment to assess maturity and pace.
- 02
専門家の意見聴取
Structured methods such as Delphi gather and compare expert judgements on timelines and impacts.
- 03
シナリオ分析
Exploring how technologies could interact with social and economic forces, using シナリオ設計とストレステスト.
- 04
限界
Expert timelines are often wrong in both directions, adoption depends on social and economic factors that are hard to predict, and commercial interests can shape available information.
質問と回答。
Can technology breakthroughs be predicted?
Why does governance lag technology?
What is anticipatory governance of technology?
Can technology timelines be forecast reliably?
What is anticipatory governance?
Does Foresight Nexus assess specific products?
このトピックの扱いは誰がレビューするのですか？
このページからエビデンスを提供する。
報告書 is the Consortium’s quarterly publication. What you know about this subject can become evidence, a case or a correction in the next edition, credited to you and published under CC BY 4.0 where it is your own work.
- メールゲートウェイ GW-GRFこのページから送信するエビデンス、訂正、事例、手法、レビュー、翻訳、プロファイルへの入力。このページのタグが付いて届くため、担当の編集者が受け取ります。
- Zenodoオープンな寄託寄託してコミュニティに提出するORCID iD を使って Zenodo に自分の記録を公開し、そこから Reports コミュニティに提出してください。キュレーターが審査し、DOI は引き続きあなたのものです。
- 報告書グローバル・リスク・フォーラム（Global Risks Forum）貢献のすべての方法を見る貢献の種類、それぞれの審査方法、受け取るクレジット、ライセンス、決して受け付けないもの。
個人データ、重要インフラの機微な詳細、共有する権利のないものは決して送らないでください。寄稿は利用前にレビューされます。送付によって著作者としての権利や編集上の権利が生じることはなく、スポンサーシップで調査結果を買うことは決してできません。
ガバナンスの問いをフォーラムに持ち込む。
情報提供と問い合わせは本日から受け付けています。問い合わせには参照番号が付き、次の手順が示されます。申請、支払い、計算資源の割り当て、登録は、担当チーム、規約、審査体制が整ってから開始します。
法的文書。
法的文書 18 件をすべて表示
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