【製造業】サプライチェーン脱炭素の成功事例：AI活用でスコープ3排出量20%削減

製造業を取り巻く環境は、脱炭素化への強い圧力が日増しに高まっています。ESG投資家の要求、国際的な規制強化、そして消費者からの環境意識の高まりは、企業にとって無視できない経営課題です。特に、自社工場からの直接排出（スコープ1、2）だけでなく、サプライチェーン全体からの間接排出（スコープ3）の削減は、多くの企業にとって大きなハードルとなっています。しかし、この困難な課題にAIと協調プラットフォームを活用することで、サプライチェーン全体のスコープ3排出量を20%削減という画期的な成果を上げた製造業の成功事例をご紹介します。本記事では、その具体的なアプローチと、貴社の脱炭素経営を加速させるためのヒントを深掘りしていきます。

製造業におけるサプライチェーン脱炭素の現状と課題

製造業において、製品の生産から輸送、そして廃棄に至るまでのライフサイクル全体で発生する温室効果ガス排出量は膨大です。特に、原材料調達から最終製品の顧客への配送、さらには使用済み製品の廃棄・リサイクルに至る「サプライチェーン」で発生する排出量（スコープ3）は、企業全体の排出量の実に8割以上を占めるとも言われています。このスコープ3の削減が、脱炭素経営の成否を握るカギとなりますが、その実現には数多くの課題が伴います。

データ収集の困難さ: 数多のサプライヤーからの排出量データの収集、算定、そして検証は、非常に複雑で時間のかかる作業です。特に中小規模のサプライヤーは、排出量算定のノウハウやリソースが不足しているケースも少なくありません。
サプライヤーとの連携不足: 一方的な排出量削減要請だけでは、サプライヤーの協力は得にくいものです。目標の共有、技術支援、インセンティブ付与など、協調的なアプローチが不可欠です。
排出源の特定と削減策の立案: 膨大なデータの中から、どこに、どれだけの排出源があり、どのような削減策が効果的であるかを特定することは、専門知識と高度な分析能力を要します。
コストと投資: 脱炭素化には新たな設備投資や技術導入が伴うことが多く、そのコスト負担は企業にとって大きな課題となります。

これらの課題を乗り越え、実効性のある脱炭素化を進めるためには、従来のやり方にとらわれない革新的なアプローチが求められています。

スコープ3排出量20%削減を実現したAI活用の具体策

ある大手製造業A社は、上記の課題に直面しながらも、AI技術を積極的に導入することで、サプライチェーン全体のスコープ3排出量の20%削減という目標達成に成功しました。その具体的なアプローチは以下の通りです。

1. AIによる排出量データの統合と可視化

A社は、まずサプライヤーから提供される多種多様なフォーマットの排出量データを、AIが自動的に統合・標準化するシステムを構築しました。これにより、手作業によるデータ入力や変換の負荷を大幅に削減。さらに、AIは統合されたデータをもとに、製品カテゴリ別、サプライヤー別、輸送ルート別など、様々な切り口で排出量を可視化。これにより、これまで見えにくかった排出量の多い領域や特定のサプライヤーを明確に特定できるようになりました。

2. 排出削減ポテンシャルの特定と最適化提案

可視化されたデータに基づき、AIは排出削減ポテンシャルの高い領域を自動で特定しました。例えば、特定の原材料の調達先における製造プロセスの非効率性や、特定の輸送ルートにおける非効率な積載率などが、AIの分析によって浮き彫りになりました。AIはこれらの情報をもとに、より低排出な代替原材料の提案、輸送ルートの最適化、共同配送の可能性、サプライヤーへの省エネ技術導入支援など、具体的かつ実現可能な削減策を提示しました。これにより、A社は最も効果的な削減策にリソースを集中させることができ、例えば、一部の物流プロセスでは輸送距離を平均15%短縮し、燃料消費量を10%削減することに成功しました。

3. サプライヤーへの個別最適化された削減計画支援

AIの活用は、A社内部だけでなく、サプライヤーへの支援にも及びました。AIは、各サプライヤーの設備状況や生産プロセス、エネルギー使用状況のデータ（同意を得た上で）を分析し、サプライヤーごとに最適化された排出削減計画を提案しました。例えば、ある部品サプライヤーに対しては、特定の機械の稼働時間短縮や、再生可能エネルギーへの切り替え時期に関する具体的なロードマップが提示されました。この個別最適化された支援により、サプライヤーは自社の状況に合わせた無理のない形で脱炭素化を進めることができ、A社とサプライヤー間の協力関係がより一層強固なものとなりました。

サプライヤーとの協調が成功の鍵：データ連携とプラットフォームの活用

A社の成功事例は、AI技術の活用だけでなく、サプライヤーとの強固な協調体制が不可欠であることを示しています。サプライチェーン全体の脱炭素化は、一社だけでは成し遂げられません。サプライヤーが自社の排出量を正確に算定し、そのデータを共有し、削減努力を行うためには、「サプライチェーン脱炭素協調プラットフォーム」のような共通基盤の存在が極めて重要になります。

データ連携の効率化: プラットフォームを通じて、サプライヤーは統一されたフォーマットで排出量データを簡単に入力・共有できます。これにより、データ収集の手間を大幅に削減し、データの信頼性を向上させます。
情報共有とベストプラクティスの展開: プラットフォームは、脱炭素化に関する最新情報や、他社の成功事例、効果的な削減技術に関するベストプラクティスを共有する場となります。これにより、サプライヤーは自社の取り組みを加速させるためのヒントを得ることができます。
共同での課題解決と技術支援: 親会社とサプライヤーがプラットフォーム上で連携し、共同で排出削減目標を設定したり、技術的な課題に対して専門家からの支援を受けたりすることが可能になります。例えば、中小サプライヤーが脱炭素技術導入に必要な資金調達の相談窓口を提供するといった活用も考えられます。
モチベーションの向上と透明性の確保: 自身の貢献が可視化されることで、サプライヤーの脱炭素へのモチベーションが向上します。また、透明性の高いデータ共有は、ステークホルダーからの信頼獲得にも繋がります。

このように、共通のプラットフォームを活用し、AIによる分析とサプライヤーとの協調を両輪で進めることが、サプライチェーン全体の脱炭素化を現実のものにするための強力な戦略となります。

まとめ

製造業におけるサプライチェーンの脱炭素化、特にスコープ3排出量の削減は、複雑で多岐にわたる課題を伴いますが、AI技術の戦略的な活用と、サプライヤーとの強固な協調関係を築くことで、大きな成果を上げることが可能です。今回ご紹介した成功事例は、AIが排出量の可視化、削減ポテンシャルの特定、そして個別最適化された削減計画の提案において、いかに強力なツールとなり得るかを示しています。そして、そのAIの力を最大限に引き出し、サプライヤー全体を巻き込むためには、「サプライチェーン脱炭素協調プラットフォーム」のような共通基盤が不可欠です。脱炭素経営は、単なるコストではなく、企業の競争優位性を確立し、持続的な成長を実現するための重要な投資です。本記事で得られた知見が、貴社の脱炭素化への一歩を踏み出すきっかけとなれば幸いです。