AI搭載排出量エンジンが組織のサステナビリティ課題を解決する方法

組織がカーボン・フットプリントの削減に取り組む中で、Scope3排出量（サプライチェーンを通じた間接的な排出量）は、依然として測定と管理が最も複雑で困難なものです。データの収集から排出係数との正確な照合に至るまで、サステナビリティ・マネージャーは、これらの排出量を適切に計算する上で数え切れないほどのハードルを乗り越える必要があります。 

Scope3排出量は、組織のフットプリントの平均70％、Zeveroの顧客によっては99％を占める。 

このブログでは、Zeveroのプラットフォームの計算エンジンであるAI搭載の排出量エンジンが、これらの課題にどのように対処しているかを探ります。Scope3排出量の測定、削減、報告がどのように容易になるのでしょうか。当社のAI駆動型ソリューションの利点を分解し、いかに時間とリソースを節約し、効果的なカーボンマネジメントに必要な精度を提供するかをご紹介します。

シンプルに、Zevero 排出量エンジンは、何万、何百万もの調達記録を正しい排出係数と照合することを可能にします。

Scope3排出量算出の課題

Scope3排出量の算定は難易度が非常に高いです。これらの排出は、輸送や廃棄物処理などサプライチェーンにおける様々な排出源から発生し、データは一貫性がなく散在していることが多いことが理由です。Scope3排出量の管理を特に難しくしているのは、3つの重要な課題故となっています。

1.データの複雑さ

Scope3のデータには、数千から数百万もの記録が含まれることがあり、さまざまなデータシステムに分散しているため、管理はロジスティクス上、悪夢です。これはプロセスを遅らせるだけでなく、計算に誤差が生じる可能性を高めます。

2.正確さと一貫性

正確な排出量報告の最大の障害のひとつは、名付け規則の不統一です。サプライヤーが異なれば、同じ製品でも異なる名称を使うことがあります。例えば、あるサプライヤーはある製品を "Apple MacBook "と呼ぶかもしれないが、別のサプライヤーは "MacBook Pro"、あるいは "McBook Pro Apple "と記載するかもしれません。このような微妙な違いがあるため、エクセルのような従来のツールではデータを正しく照合することはほぼ不可能であり、コンサルタントが自分やチームの行った選択を覚えておくこともできません。そのため、最終報告書のデータは不正確で一貫性のないものになってしまうのです。

3.知識のギャップ

たとえすべてのデータを収集できたとしても、膨大なリストから正しい排出係数を選択することは、それ自体が困難です。多くの組織は、適切なデータベースにアクセスし、製品やサービスをこれらの排出係数に正確に対応させる方法を理解するのに苦労しています。

これらは、お客様がZeveroと仕事をする前に直面していた課題です。

Zeveroの排出量エンジンがこれらの課題を解決する方法

Zeveroでは、こうした課題を身をもって理解しています。 

長年の開発期間を経て、私たちは気候に関する専門知識を結集し、排出係数のマッチングと排出量の測定プロセスを自動化し、報告の複雑さを解消し、データの正確性を確保するAI主導の排出量エンジンを開発しました。 

異なる名前やカテゴリーを持つ何十万ものデータをソートすることを想像してみてください。手作業でこれを行うと、何ヶ月もかかり、コンサルティング料や社内リソースで何万、何十万もかかることが多いのです。 

ZeveroのAI駆動型プラットフォームは、名付け規則が異なる場合でも、正しい排出係数を持つ品目を自動的に照合することで、このプロセスを合理化します。

データのクリーニングと標準化

プラットフォーム内のAI機能が非構造化データを理解するため、商品のネーミングが「MacBook Pro」であろうと「Apple MacBook 15inch 512GB」であろうと、商品を正しい排出係数にマッピングします。

きめ細かな精度

ZeveroのAIは、平均的な排出係数を使用するだけでなく、以下の情報に基づいて優先順位を付け、最適な排出係数を選択します。

• 名称 
• サプライヤー 
• 国 地域 
• 国名
• 排出係数 年

7つのグローバルデータベースから20万以上の検証済み排出係数を利用することで、Zeveroはお客様の排出量を最高レベルの精度で計算することを保証します。例えば、より正確な排出係数を使用することで、1kgCO2eの代わりに0.7kgCO2eを報告することができ、より正確な二酸化炭素排出量を反映することができます。 

英国のクライアントであるJUBEL社の例を挙げよう。

JUBEL社は2021年からZeveroと協働しています。22年度の同社の排出量は、ビール販売1リットル当たり0.770kgCO2eでした。同社製品を購入するスーパーマーケットに排出量を報告したところ、提案された平均排出量はビール販売1リットルあたり2.34kgCO2eでした。つまり、JUBEL社はZeveroを使用することで、平均値や競合他社よりも67.09％低い排出量を報告することができます。

信頼スコアとマッチング能力

透明性をさらに高めるために、Zeveroは選択された排出係数の正確さを示す信頼スコアを各項目ごとに計算します。 

95％以上一致する場合は、自動的に適合となります。一致率が85％～95％の場合は、割り当てられた排出係数を使用し、当社の持続可能性の専門家がデータを確認し、一致率が正しいことを確認します。85％を下回る場合は、気候変動と持続可能性の専門家がデータを確認し、正しい排出係数と手動で照合します。 

一番の利点は？排出量エンジンは、チームからの手動マッチングを含む何十万ものデータポイントを受信し続けるため、改良が続けられ、Scope3の排出量は時間の経過とともにより正確になっていくのです。

自動化による時間節約

Zevero の排出量エンジンは、Scope 1、2、3 の排出量処理に必要な時間を大幅に短縮します。Scope 3 の排出量を詳細に計算する場合、通常は数百時間、数千時間を要しますが、わずかな時間で完了します。当社のプラットフォームは、毎日最大84,000件のレコードを処理し、手作業によるデータ入力やコンサルタントを待つことで発生しがちなボトルネックを解消します。

貴社にとっての意味

排出量計算を自動化することで、Zevero はバリューチェーンとサプライチェーン全体にわたる洞察を迅速かつ正確に得ることができます。これにより、手作業によるデータ管理にとらわれることなく、意義のあるサステナビリティ・イニシアチブの推進に集中し、気候変動目標を達成することができます。 

Zeveroにサステナビリティ・レポーティングの効率化をお任せください

排出量（特にScope3）の計算は、負担のかかる作業ではありません。Zeveroの排出量エンジンを使えば、全プロセスを自動化し、時間を節約し、精度を向上させ、報告要件を先取りすることができます。

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