大手企業のサプライチェーン脱炭素を加速！AIプラットフォーム導入の成功事例と課題

近年、脱炭素経営は企業の持続可能性を測る上で不可欠な要素となり、特にサプライチェーン全体のGHG排出量削減は、大手企業にとって喫緊の課題となっています。しかし、数千にも及ぶ取引先を巻き込み、複雑に絡み合うサプライチェーンの排出量を正確に可視化し、削減目標を設定・実行することは容易ではありません。本記事では、この複雑な課題に対し、AIプラットフォームを導入することでサプライチェーン脱炭素を加速させた大手企業の具体的な事例と、そこから見えてきた成果と課題について深掘りして解説します。

大手企業が直面するサプライチェーン脱炭素の「複雑な現実」

大手企業がサプライチェーンの脱炭素化に取り組む際、まず直面するのは、自社だけでは完結しない「スコープ3排出量」の算定と削減です。スコープ3排出量は、原材料の調達から製品の輸送、使用、廃棄に至るまで、サプライチェーン全体で発生する間接的な排出量を指し、企業によっては総排出量の9割以上を占めることもあります。この膨大な排出量を正確に把握するためには、国内外に点在する数多くのサプライヤーからのデータ収集が不可欠ですが、そのプロセスは非常に困難を伴います。

例えば、ある大手製造業では、調達先の数が5,000社を超え、それぞれのサプライヤーが異なるシステムやフォーマットで排出量データを管理していました。これにより、データの収集、整合性の確認、そして集計に膨大な時間と人件費がかかり、正確な排出量可視化が進まないという課題に直面していました。さらに、データ品質のばらつきや、排出量算定に関する知識の不足も、サプライチェーン脱炭素を阻む大きな要因となっていました。国際的な規制強化や投資家からのESG評価の高まりを受け、迅速かつ正確なGHG排出量可視化と削減が求められる中、これらの課題は企業の競争力に直結する重要な経営リスクとして認識され始めています。

AIプラットフォームがもたらす「サプライチェーン脱炭素」のブレークスルー

こうした複雑な課題に対し、AIプラットフォームの導入は、サプライチェーン脱炭素を大きく前進させるブレークスルーをもたらしました。AIプラットフォームは、異なるデータ形式や言語に対応し、各サプライヤーからの排出量データを自動で収集・統合・分析する能力を持っています。これにより、これまで手作業で行っていたデータ入力や整合性チェックの工数を大幅に削減し、GHG排出量の可視化を劇的に加速させることが可能になります。

具体的には、プラットフォームが提供する標準化された入力フォームや、AIによるデータクレンジング機能を通じて、データの品質を向上させながら、サプライチェーン全体の排出源を詳細に特定できるようになります。また、過去の排出量データや削減目標の進捗状況を一元的に管理し、AIが削減ポテンシャルの高い領域を特定したり、最適な削減策を提案したりすることも可能です。これにより、企業はよりデータドリブンな意思決定に基づき、効果的な脱炭素経営戦略を立案・実行できるようになります。

さらに、サプライチェーン脱炭素協調プラットフォームは、単なるデータ管理ツールに留まりません。サプライヤーとのコミュニケーションを円滑にし、排出量削減目標の共有、共同での改善活動の推進、ベストプラクティスの共有など、協調的な取り組みを支援する機能も備えています。これにより、サプライヤーエンゲージメントを強化し、サプライチェーン全体での脱炭素化への意識向上と具体的な行動変容を促すことが可能になります。

AIプラットフォーム導入で実現した「具体的な成果」と「見えてきた課題」

あるグローバルに展開する大手小売企業では、AIプラットフォームの導入により、サプライチェーン脱炭素の取り組みが大きく加速しました。導入前は、スコープ3排出量の可視化率が約30%に留まっていましたが、プラットフォーム導入後1年で、主要サプライヤーの90%以上からのデータ収集に成功し、排出量可視化率を80%まで向上させました。これにより、これまで不明瞭だった主要排出源（例: 物流、原材料生産）を特定し、サプライヤーと共同で排出量削減目標を設定、具体的なアクションプランを策定することが可能になりました。

特に、AIが過去のデータから非効率な物流ルートやエネルギー消費量の多い生産プロセスを特定し、代替案を提示したことで、導入後2年間でサプライチェーン全体のCO2排出量を約5%削減することに成功しました。これは、導入前の年間削減目標である2%を大きく上回る成果です。また、プラットフォーム上での情報共有や進捗管理が容易になったことで、サプライヤーの脱炭素への意識も高まり、自発的な改善提案が増加するなど、協調的な脱炭素経営の基盤が築かれつつあります。

しかし、導入から見えてきた課題も存在します。一つは、中小規模のサプライヤーにおけるデータ入力の負荷軽減と、排出量算定に関する継続的な教育の必要性です。プラットフォームの操作自体は容易でも、基礎的な知識がないと正確なデータ提供が難しい場合があります。もう一つは、より詳細な活動量データ（例: 使用燃料の種類と量、電力消費量）を収集し、算定精度をさらに高めるための連携強化です。今後は、プラットフォームの機能を活用し、サプライヤーへの支援体制を強化するとともに、より深いレベルでのデータ連携を促進していくことが求められています。

まとめ

サプライチェーン脱炭素は、大手企業にとって避けて通れない経営課題であり、その解決にはAIプラットフォームの活用が不可欠であることが、具体的な事例から明らかになりました。GHG排出量の可視化から削減目標の設定、サプライヤーとの協調的な脱炭素経営の推進まで、AIプラットフォームは複雑なプロセスを効率化し、企業の持続可能な成長を強力に後押しします。導入初期にはデータ品質やサプライヤーエンゲージメントに関する課題に直面することもありますが、これらを乗り越えることで、企業は脱炭素経営における競争優位性を確立し、新たな価値を創造できるでしょう。