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Scaling Decarbonisation with AI fact sheet

AIは、組織全体で脱炭素行動を拡大するための障壁を克服する革新的なソリューションを提供します

脱炭素化計画を推進するために必要な知識と経験は、サステナビリティの専門家以外には手が届かないものとなっています。これは特に、測定と管理が特に難しいスコープ3やサプライチェーンの排出量に関連しています。データサイエンス、特に生成AIは、サプライヤーデータの収集、検証、分析、そして脱炭素化計画を支援するまったく新しいツールキットを提供します。

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排出量データは混乱しやすく、オペレーションチームにとって難しい場合があります

データの信頼性を構築する

排出量の計算が正確でエラーがないという確信を得るには、データの管理者との綿密なやり取りと、使用されたデータの追跡可能性、およびその理由が必要です。

排出係数の説明

排出係数の選択は複雑な科学です。膨大な数のオプションがあり、それぞれに異なるバージョン、境界条件、粒度があります。

排出データを実用的なものにする

有益なインサイトを抽出するには、多様なデータの切り口から検討し、一行ごとの詳細な前年比較分析を行い、複数の利害関係者やチーム向けのレポートを作成する必要があります。

 

シナリオの比較

脱炭素化計画は、削減オプション、相対的な強みと弱み、およびその実施に必要な相対的なコストに関する知識の欠如によって妨げられる可能性があります。

Wh脱炭素化への取り組みを拡大するために、なぜAIを活用するのでしょうか？

排出量データを脱炭素化行動に変えるのに役立つインサイトをチームに与えましょう

データ収集の最適化

AIを活用したソリューションは、データの品質に関するリアルタイムのフィードバック、不一致の指摘、データギャップの解消、サプライヤーからの一次データの必要箇所の提案などを行うことで、排出量データ収集の効率を高めることができます。

 

排出係数のマッチング

ビジネスデータと最も関連性の高い排出係数のマッチングを自動化し、一致の信頼性を明らかにすることで、AIが残りの処理を行う間、異常値に注目することができます。

 

AIが生成した脱炭素化計画

業界、地域、費用対効果に合わせて調整された、貴社の排出量のホットスポットと目標に特化した定量化された脱炭素化の推奨事項を貴社のチームに提供することで、チームが主導して持続可能性の目標を達成できるようになります。

よくあるご質問

AIは、どのような温室効果ガス排出カテゴリーが測定に重要であるかを判断する上で、どのように役立つのでしょうか？

AIは、さまざまな報告基準からの情報を統合し、企業のビジネスモデルと整合させるプロセスを合理化することができます。AIは、多様な情報源からの公式情報を収集、分析することで、適切な報告範囲とカテゴリーを特定し、規制要件と戦略的な脱炭素化目標の両方において、貴社が確実に整合性を確保できるようにします。

AIは、排出量分析をどのように効率化し、精度を高めることができるでしょうか？

機械学習モデルは、排出係数データベースのバージョン管理を容易にし、測定上のホットスポットを特定するためのインサイトや、材料データの改善点を提示することができます。AIは、排出量データのアルゴリズムによる分析やインサイト、削減目標に向けたベンチマークや進捗評価の可視化にも活用できます。

AIは、どのように脱炭素化計画を支援できるのでしょうか？

AIは、現状維持（BAU）シナリオの作成、削減オプションの特定、削減の可能性とコストの定量化、意思決定プロセスの改善を通じて、脱炭素化計画を支援することができます。AIは、広範な知識リポジトリやデータベースにアクセスすることで、大量のデータを、お客様のニーズに合ったカスタマイズされたシナリオや削減戦略に整理します。

AIは、どのように目標設定に活用できるのでしょうか？

目標設定の枠組みでは、絶対削減量や原単位目標など、特定の種類の目標が求められることが多く、また、高品質なカーボンクレジットによる10%以上の削減など、企業の状況に合わせた緩和方法を規定しています。 特に、森林、土地、農業（FLAG）排出量のようなセクター固有のガイドラインを考慮する場合は、これらの枠組みの運用は困難です。
AIは、測定データ、セクター、目標設定の枠組みに基づいて、貴社に適した目標を提案します。提案は明確かつ詳細に提供され、使いやすさと説明力を高めます。

AIは、報告および開示においてどのような役割を果たすことができるでしょうか？

カーボンマネジメントソフトウェアは、一般的に使用される開示フレームワークのデータ変換を自動化することができます。しかし、報告要件はセクターや地域によって異なり、また時とともに変化するため、AIベースのアシスタントは、特定の報告フォーマットや新しい報告フォーマットへのデータの適応を支援することができます。AIはまた、フレームワーク間の異なる報告要件に対するユーザーの理解を深めることにも役立ちます。

脱炭素化をビジネスチームやオペレーションチームにとって身近なものへ

シナリオをシミュレーションして比較し、コストへの影響を理解し、脱炭素化計画を立てましょう。