スコープ3算定ツール比較：手動 vs AI自動化SaaS、効率的な選び方

近年、企業の脱炭素経営において、GHG（温室効果ガス）排出量の算定は不可欠な取り組みとなっています。特に、サプライチェーン全体で排出されるGHGを対象とする「スコープ3」の算定は、その範囲の広さとデータの複雑さから、多くの企業にとって大きな課題です。

スコープ3算定には、手動での計算とAIを活用した自動化SaaSという二つの主要なアプローチがあります。どちらを選択すべきか、貴社の状況や目標によって最適な方法は異なります。本記事では、それぞれのメリット・デメリットを徹底比較し、貴社に最適な脱炭素ソリューション選びのヒントを提供します。

スコープ3算定の基本と企業が直面する課題

スコープ3とは、自社が直接排出するスコープ1（燃料の燃焼など）と、他社から供給された電気・熱の使用による排出量であるスコープ2を除いた、事業活動に関わるサプライチェーン上での間接的なGHG排出量を指します。具体的には、原材料の調達、製品の輸送、従業員の通勤、製品の使用・廃棄など、多岐にわたるカテゴリが含まれます。

このスコープ3算定は、投資家や顧客からの要請、サプライチェーン全体の排出量削減目標設定の土台となるため、その重要性は高まる一方です。しかし、実際に算定に取り組む企業は、膨大なデータの収集、複雑な算定基準の理解、サプライヤーとの連携、そして何よりもリソース不足といった様々な課題に直面しています。特に、サプライヤーから正確な一次データをタイムリーに収集することは、非常に困難な作業とされています。

手動計算のメリット・デメリットと具体的な運用

スコープ3算定を手動で行う場合、主にスプレッドシート（Excelなど）を用いてデータを集計・計算します。この方法には、以下のようなメリットとデメリットがあります。

• メリット:
  • 初期費用を抑えられる: 既存のオフィスソフトを活用するため、新たなツール導入コストがかかりません。
  • 高い柔軟性: 算定の範囲や方法を自社の状況に合わせて細かく調整できます。
  • 自社での知見蓄積: 担当者が算定プロセスを深く理解することで、ノウハウが蓄積されます。
• デメリット:
  • 膨大な工数と時間: 複数のサプライヤーからのデータ収集、集計、計算には膨大な時間と人手が必要です。特にサプライチェーンが複雑な企業ほど、この負担は大きくなります。
  • ヒューマンエラーのリスク: 手作業によるデータ入力や計算は、誤りの発生リスクが高まります。
  • 専門知識の必要性: GHGプロトコルなどの算定基準を正確に理解し、適切に適用できる専門知識が担当者に求められます。
  • データ精度の限界: 一次データが得られない場合、推計値や平均データに頼らざるを得ず、算定精度に課題が残る可能性があります。
  • 属人化のリスク: 算定プロセスが特定の担当者に依存しやすく、異動や退職時に業務が滞る可能性があります。

具体的な運用としては、まず算定範囲を特定し、サプライヤーへのアンケートやデータ提供依頼を行います。その後、回収したデータをスプレッドシートに入力し、排出係数を用いてGHG排出量を計算します。この際、排出係数の選定や計算ロジックの構築には、環境省のガイドラインなどを参考にしつつ、専門家のサポートを得ることも有効です。

AI自動化SaaSのメリット・デメリットと導入効果

AI自動化SaaS（Software as a Service）は、スコープ3算定のプロセスを大幅に効率化し、精度を高めるためのクラウドベースのツールです。近年、多くのベンダーから様々なSaaSが提供されており、その導入を検討する企業が増えています。

• メリット:
  • 算定の効率化・高速化: AIがデータ収集、集計、計算を自動化するため、手動に比べて圧倒的に少ない工数で算定が完了します。データ収集に数ヶ月を要していた企業が、SaaS導入により数週間に短縮された事例もあります。
  • データ精度の向上: 最新の排出係数データベースや算定基準に自動で対応し、ヒューマンエラーのリスクを低減します。
  • 専門知識不要: 複雑な算定ロジックや基準の理解がなくても、ツールがガイドしてくれるため、担当者の負荷が軽減されます。
  • サプライヤー連携機能: サプライヤーからのデータ収集を効率化する機能（ポータルサイト、テンプレート提供など）が充実しているSaaSが多く、連携コストを削減できます。
  • レポーティング機能: 各種報告書（CDP、TCFDなど）に準拠したレポートを自動生成し、開示対応を強力にサポートします。
• デメリット:
  • 導入コストと運用費用: 初期費用に加え、月額または年額の利用料が発生します。
  • 既存システムとの連携: 基幹システムや会計システムとのデータ連携が必要な場合、追加の開発やカスタマイズが必要になることがあります。
  • ベンダー選定の難しさ: 数多くのSaaSが存在するため、自社に最適な機能を持つツールを選定するのに時間と労力がかかる可能性があります。

AI自動化SaaSを導入することで、算定工数を約30%削減できた事例や、データ収集期間を大幅に短縮し、より迅速な脱炭素戦略の意思決定が可能になった企業もあります。算定の正確性と効率性が向上することで、企業はサプライチェーン全体の排出量削減目標達成に向けた具体的なアクションに注力できるようになります。

貴社に最適なスコープ3算定ソリューションの選び方

手動計算とAI自動化SaaS、どちらが貴社にとって最適かは、以下のポイントを総合的に検討して判断する必要があります。

• 企業の規模とサプライチェーンの複雑さ:
  • 小規模・シンプルなサプライチェーン: サプライヤー数が少なく、データ収集が比較的容易な場合は、手動計算から始めることも可能です。
  • 中規模〜大規模・複雑なサプライチェーン: 多数のサプライヤーを抱え、多岐にわたる排出源がある場合は、AI自動化SaaSの導入が効率的です。
• 予算:
  • 予算が限られている: 初期投資を抑えたい場合は手動計算。ただし、将来的な人件費や機会損失も考慮に入れるべきです。
  • 一定の投資が可能: 長期的な効率化と精度向上を目指すなら、SaaS導入を検討する価値は十分にあります。
• 求める精度と報告レベル:
  • 入門レベル・社内利用: ある程度の推計値で十分であれば手動計算でも対応可能です。
  • 高精度・外部開示: 投資家や規制当局への開示を視野に入れるなら、信頼性の高いデータが得られるSaaSが有利です。
• 担当者のリソースと専門知識:
  • 十分なリソースと専門知識がある: 手動計算でも高い精度を維持できる可能性があります。
  • リソースが不足している、専門知識を持つ人材が少ない: SaaSの活用により、これらの課題を補うことができます。

最終的には、サプライチェーン全体の脱炭素化を推進するためには、自社だけでなくサプライヤーとの協調が不可欠です。AI自動化SaaSの中には、サプライヤーとのデータ共有を促進する機能を持つものも多く、これはサプライチェーン全体の脱炭素協調プラットフォームを構築する上で非常に重要な要素となります。

まとめ

スコープ3算定は、現代の企業経営において避けて通れない重要な課題です。手動計算は初期コストを抑えられる反面、膨大な工数とヒューマンエラーのリスクを伴います。一方、AI自動化SaaSは導入コストがかかるものの、算定の効率化、精度向上、そしてサプライヤー連携の強化といった多くのメリットを提供します。

貴社が置かれている状況、サプライチェーンの特性、そして将来的な脱炭素経営のビジョンに合わせて、最適なスコープ3算定ソリューションを選択することが、持続可能な企業成長の鍵となります。効率的かつ正確なGHG排出量算定を通じて、サプライチェーン全体の脱炭素化を加速させ、企業価値向上へと繋げていきましょう。