ESGインサイト

AIとサステナビリティ：テクノロジーが炭素会計をどのように変えるか

AIがどのように炭素会計に革命をもたらしているのか、課題への対応、データ精度の向上、そして組織がサステナビリティと気候変動対策をリードすることを可能にしているのかを探ります。

人工知能（AI）は急速に世界中の産業を変革しつつあり、そのサステナビリティにおける潜在能力は特に注目に値します。AIは生産性と効率性の向上と同義語となっていますが、気候変動対策においても有望視されています。その影響がますます顕著に現れている分野のひとつが炭素会計です。これは、組織が温室効果ガス（GHG）排出量を測定、削減、報告するためのプロセスです。

気候問題への意識が高まっているにもかかわらず、炭素会計には不正確なデータやバリューチェーン排出量の追跡の複雑性など、大きな課題があります。AIは、これらの障壁を克服する革新的なソリューションを提供し、企業がサステナビリティ目標を達成し、地球規模の気候変動対策に有意義に貢献するための道筋を作ります。

炭素会計の進化

炭素会計は、ここ数年で大幅に進化してきました。当初は、直接排出（Scope 1）と購入エネルギーによる排出（Scope 2）に焦点が当てられていました。しかし、サプライチェーンの影響に対する認識が高まるにつれ、間接排出（Scope 3）に注目が集まるようになりました。間接排出は、多くの場合、組織の炭素排出量の大部分を占めています。

この進化は、以下の要因によってもたらされました。

GHGプロトコルやCSRDなどの規制枠組みにより、より包括的な報告が求められるようになったこと
投資家、顧客、従業員などからの有意義な気候変動対策への期待の高まり
データ収集と分析の範囲と精度を拡大したテクノロジーの進歩

これらの進歩により炭素会計の範囲は拡大しましたが、同時に炭素会計はより複雑でリソース集約的なものとなり、イノベーションの必要性が浮き彫りになりました。

‍

従来の炭素会計における課題

従来の炭素会計の手法は、基礎的なものであるものの、今日のサステナビリティの課題に対応するには限界があります。主な制限事項には以下が含まれます。

1. Scope 3 の複雑性

サプライチェーン全体で発生するScope 3 排出量は、以下のような理由により、測定が非常に困難です。

データの不整合：サプライヤーが異なる報告方法を使用している場合があり、データの信頼性が損なわれる
透明性の問題：多くのサプライヤーは、排出量データの追跡や共有を行うシステムを保有していない
推定値への依存：一次データがなければ、企業は実際の排出量を正確に測定できない一般的な平均値に頼らざるを得ない

2. 質の悪いデータ

炭素会計データは断片的であったり、一貫性がなかったり、不完全であることがよくあります。支出ベースのデータは概算にすぎず、活動ベースのデータはより正確ですが、収集に多大な労力を要します。

3. リアルタイムのインサイトの欠如

従来の手法は定期的な報告に依存しているため、時代遅れの情報を基に意思決定が行われることになります。このような事後対応的なアプローチでは、排出パターンの変化に組織が機敏に対応する能力が制限されてしまいます。

‍

AIが炭素会計に与える影響

AIは、炭素会計の最も根強い課題に対処し、組織がより積極的なアプローチを採用できるようにすることで、炭素会計に革命をもたらしています。

改善されたデータ収集と分析

AIは、社内システム、サプライヤーの報告書、外部データベースなど、複数のソースからのデータを統合し、標準化します。これにより、正確性が確保され、手作業によるエラーが減り、排出量報告の一貫性が向上します。

例えば、AIの二酸化炭素排出量ツールはサプライチェーン上のホットスポットを特定し、サプライヤーのデータを統一フォーマットに統合し、排出量を正確に算出することができます。これらの自動化プロセスにより時間を節約し、より戦略的なサステナビリティイニシアティブにリソースを振り向けることができます。

予測モデリングによるより良い計画

AIを使用すれば、過去のデータとリアルタイムの入力情報に基づいて二酸化炭素排出量を予測することも可能です。企業はこれらの予測を使用して、計画中のプロジェクトからの排出量を推定し、現実的なスケジュールに沿った達成可能な削減目標を設定し、実施前にさまざまな脱炭素化戦略の長期的な影響を評価することができます。

例えば、AIは再生可能エネルギー源への切り替えや新しい業務慣行の採用による排出量への影響をモデル化し、企業が実施前に十分な情報を得た上で意思決定を行うことを可能にします。

リアルタイムのモニタリングとインサイト

モノのインターネット（IoT）センサーなどのAI搭載システムにより、排出量の継続的な追跡が可能になります。このリアルタイムのデータにより、組織は非効率性や予期せぬ排出量の急増を即座に把握でき、業務の適時な調整と継続的な最適化が可能になります。

AIのデメリットへの対応

AIは画期的なメリットをもたらしますが、その導入には信頼性とサステナビリティを確保するために、特定の課題を考慮する必要があります。

データの偏り

AIによる二酸化炭素排出量ツールは、学習に使用するデータと同じくらい信頼性の高いものとなります。偏りや不正確なデータは、不完全な洞察につながり、排出量報告やサステナビリティへの取り組みを損なう可能性があります。企業は、以下のような方法で偏りを軽減することができます。

信頼できるデータソースとの連携：検証済みの信頼できるデータベースから入力データが得られるようにする
透明性の優先：データの処理方法や結果に影響を与える要因を説明するプラットフォームを選択する
人的監視を維持する：AIのアウトプットを専門家の検証と組み合わせ、組織の目標との整合性を確保する

AIの二酸化炭素排出量

AIテクノロジーは膨大な計算リソースを必要としますが、そのエネルギーが再生可能エネルギー以外のもので賄われると、排出量につながる可能性があります。サステナビリティと効率性を優先するベンダーを選択することで、AIの環境への影響を最小限に抑えることができます。

サステナビリティにおけるAIのメリット

AIは、カーボンマネジメントをサステナビリティの目標と整合させることを目指す企業にとって、大きなメリットをもたらします。

精度の向上：排出量を測定する際に、信頼性の低い推定値を正確な計算に置き換えることで、報告の信頼性が向上し、組織が自信を持って規制要件を満たすことが可能になります。
コストの削減：リソース集約的な作業を自動化することで、組織は戦略的なサステナビリティイニシアティブにリソースを割り当てることが可能になります。これにより、予算が限られている中小企業（SME）でも炭素会計を利用しやすくなります。
拡張性：組織が成長するにつれ、AIを搭載したツールは複雑性の増大に対応し、規模に関わらず一貫性のある実行可能な洞察を提供します。
‍