人工知能（AI）は、いまや気候変動・サステナビリティ分野で最も注目されるツールの一つです。炭素会計プラットフォームからESG報告ソフトウェアまで、AIはワークフローの高速化、より深い洞察の獲得、手作業の削減を実現します。一方で、多くのサステナビリティ担当者にとっては、その具体的な仕組みや本当の価値がなお分かりにくいのも事実です。
AIはすでに、サステナビリティチームの業務効率化やデータ活用の高度化に貢献しています。複数の優先事項を抱えるチームでも、戦略立案やステークホルダーエンゲージメントに時間を割きながら、成果の一貫性と信頼性を高めることができます。重要なのは、AIが最も効果を発揮する領域と、人間の専門性が不可欠な領域を見極めることです。
初めての排出量インベントリ管理であっても、国をまたぐ報告拡大であっても、AIを的確に活用する方法を学べば、業務効率は大きく向上します。本記事では、サステナビリティ分野におけるAIの5つの実践的な活用例をご紹介します。
1. 事業活動データと排出係数の照合
カーボンアカウンティングは、事業活動データを適切な排出係数と照合することから始まります。これは正確性のために不可欠ですが、最も時間のかかる工程の一つでもあります。支出ベースの記録、SKUレベルの在庫、物流データなど、いずれのケースでも排出係数ライブラリやスプレッドシートを手作業で検索すると数時間を要し、わずかな照合ミスでも結果が歪むおそれがあります。
AIは、地理、活動の種類、測定単位などのパラメータに基づき、各取引や活動を適切な係数へ自動紐付けできます。大規模データを迅速に処理し、一貫したプロセスを構築できるため、信頼性の向上、時間の短縮、ヒューマンエラーの低減につながります。
事例：食品メーカーが複数国へ製品を輸出する際、各輸送経路の排出係数を手動で探す代わりに、AIが輸送データを分析し、距離・輸送手段・国別データに基づいて適切な係数を自動照合。報告が迅速化され、常に正しい係数の使用が担保されます。
2. データの欠落や異常値の検出
温室効果ガス（GHG）排出量の報告は、完全かつ正確なデータに依存します。記録の欠落、異常な急増、活動量の急減は、カーボンフットプリントに影響を与え、監査人・投資家・規制当局からの疑義につながり得ます。問題は、数百〜数千のデータポイントの中からそれらを見つけるのが難しいことです。
AIはデータセットを自動でスキャンし、リアルタイムに異常値・欠落・外れ値を検出してデータ品質を高めます。早期に課題をフラグ化できるため、報告シーズンの遅延や手戻りを防ぎ、事前の調査・修正が可能になります。
事例：小売チェーンが数百店舗の月次電力使用量をアップロード。AIが、2店舗で3月のデータ欠落、1店舗で平均比45%の急減を検知。調査の結果、1店舗は報告ミス、もう1店舗は一時休業が原因と判明し、不正確な報告による監査不合格・将来の罰則リスクを回避できました。
3. ESG報告の自動化
サステナビリティ開示資料の作成は、多くのリソースを要します。複数システムから情報を収集し、関連フレームワークに整合させ、実績や進捗の記述を起草する必要があります。内容が似ていても、毎年ゼロから作り直すことが少なくありません。
AIは、生データを関連ESG指標に自動でタグ付けし、過去の報告書を基に説明文案を提案し、追加の文脈やデータが必要な箇所を特定します。専門家のレビューは不可欠ですが、特に進化する基準への対応において、データの収集・構造化・確認に要する時間を大幅に短縮できます。
事例：消費財メーカーが年次CDP報告書を準備。AIが炭素強度データを適切な開示カテゴリーへタグ付けし、スコープ1・2の概要の初稿を作成。再エネに関する主張の裏付け不足も指摘され、チームは戦略反映と内容の精緻化に集中できました。
4. 複数形式・言語の文書処理
グローバル事業では、請求書、公共料金明細、廃棄物記録など、多様な形式・言語のデータが発生します。手作業で処理すると時間がかかり、誤りも生じやすく、データ集約の遅延を招きます。
AI搭載の光学式文字認識（OCR）は、スキャン画像・PDF・手書き文書を読み取り、単位や数量などの重要情報を抽出・翻訳します。特に、サプライヤーごとにフォーマットや言語が異なるスコープ3測定で威力を発揮します。
事例：欧州の衣料小売業者が、イタリア・スペイン・ポルトガルのサプライヤーから廃棄物処理の領収書を受領。AI搭載OCRが文書を読み取り、廃棄物の種類・重量を識別、英語に翻訳し、結果を中央の炭素追跡システムへエクスポート。作業は数日ではなく数分で完了し、翻訳過程での情報漏れも防げます。
5. 排出削減機会の特定と優先順位付け
排出量の測定は第一歩にすぎません。限られたリソースで最大の効果を得るため、どの対策を優先するかの判断が要となります。
AIは過去・現在のデータを分析してパターンを見つけ、優先すべき削減機会を提示します。複数の対策シナリオをモデル化し、それぞれの影響をシミュレートして、選択肢間のトレードオフを比較することも可能です。
事例：ある醸造所がスコープ1・2の削減を検討。AIが「再生可能電力への切り替え」「冷蔵設備の更新」「配送ルート最適化」の3案を比較した結果、再生可能電力への切り替えが最小コストで最大の削減効果をもたらすと判明。データに基づく提案を経営陣に示せました。
まとめ
これらのAIワークフローは、複雑化する排出量データやESG報告要求に対応するサステナビリティチームを支援するために設計されています。目的は、専門知や判断を置き換えることではなく、業務を効率化し成果を高めることです。適切な領域にAIを組み込むことで、時間の短縮、ミスの削減、業務の信頼性向上が期待できます。
AIがサステナビリティ目標の達成にどう貢献できるかに関心があれば、まずは最も時間を要し、反復の多いデータ処理領域からの導入をおすすめします。こうした領域こそ、AIが最大の効果を発揮します。
Zeveroがこのアプローチをどのように支援するか
Zeveroは、小規模な社内チームから多拠点のグローバル事業まで、長年にわたりサステナビリティチームと連携してきました。当社プラットフォームは、人間の洞察を損なうことなく、カーボンアカウンティングのプロセスにAIを直接組み込む設計です。
特徴はハイブリッドアプローチ。AIを活用したスマート・オートメーションを基盤としつつ、報告義務や業界特有の課題、社内の実情を理解する専門家が伴走します。
スプレッドシート作業に追われている場合でも、成熟したプログラムを拡大している場合でも、ZeveroはAIを責任あるかたちで透明性高く活用し、実効性のある気候アクションの推進を支援します。ぜひお問い合わせください。
