ESG データと GHG 排出量会計のガイド | Microsoft Sustainability

ESG データ管理とは、組織内の環境、社会、ガバナンス (ESG) データを収集、整理、分析、および報告するプロセスを指します。それにより、ESG データの正確性、整合性、アクセシビリティを確保し、組織が自信を持って ESG スコアを測定し、改善点を特定し、関係者に ESG の実践を効果的に伝えることができます。

ESG データ管理は、企業の責任と環境の持続可能性 の重要な部分です。実際、多くの投資者は、潜在的な投資を分析する際に、現在、ESG の基準を使用しています。

環境に関する考慮事項には、 次のような領域があります:

• 無駄の削減
• 水の保護
• エネルギー効率

ソーシャル要素は、多くの場合、次の要素に焦点を当てています:

• 多様性とインクルージョンのポリシー
• 職場の安全
• 人権と労働の関係

最後に、ガバナンスには、次のような内部ポリシーが含まれます:

• 取締役会の構造と多様性
• 腐敗防止のポリシー
• 役員の報酬

効果的な ESG データ管理は、組織がリスクを管理し、運用効率を向上させる一方で、持続可能性 と企業責任の進歩を促進するのに役立ちます。これにより、一般に対する組織の評判が向上し、競争上の優位性が得られます。

ESG データ インテリジェンスは、包括的な持続可能性戦略を策定して実施する上で、企業にとってますます重要になってきています。ESG データは、企業のパフォーマンスと影響力のスナップショットを提供するため、企業が事業に関するリスクと機会を特定するのに役立ちます。持続可能性データをさらに使用して、ソリューションを作成し、組織が ゼロエミッションを達成するのを支援できます。

意思決定で ESG データを使用すると、企業は財務業績評価指標以外の影響を調べることができます。ESG 要因を考慮することで、組織は企業責任イニシアティブ (CRI) を策定し、事業計画を策定することができ、多くの場合、財務業績のみに基づくものよりも、より長期的価値の高い、より効果的な結果をもたらします。

たとえば、ESG データを分析すると、製造工程の合理化 や輸送ネットワークの合理化など、運用効率を向上させるビジネス上の決定につながる可能性があります。 さらに、太陽エネルギーや地熱エネルギーなどの代替エネルギー源への投資は、環境に影響を与えずに行われるコスト削減策と比較すると、大きな価値をもたらします。これらの種類の投資は、リスク レベルを同時に管理しながらブランドの公平性を構築するためです。
 

排出量会計を使用して、ESG データ インテリジェンス ベースラインを確立する

ESG データ ベースラインを確立するには、正確で包括的な排出量会計が必要です。これは、組織の環境と社会への影響を理解し、削減するための重要な手順です。適切な GHG 排出量会計には、組織の運用に関連するすべての排出量を理解する必要があります。一般的な排出量のソースは次のとおりです:

• 電気と輸送のための化石燃料を燃焼しています。
• 土地利用の変更 (たとえば、森林の農地への転換)。
• 廃棄物生産と水消費。

また、ESG データ ベースラインを確立する場合は、排出量会計作業の範囲を特定することも重要です。たとえば、組織は、特定のサイトでの GSG 排出量会計を行う施設レベルの分析から始めたり、組織全体の運用をグローバルな規模で分析したりすることができます。スコープが決定されたら、次の手順では、レポート用の持続可能性データの収集、計算、記録を行います。

組織は、次のアクションに従って、効果的に自社の GHG 排出量を測定および管理し、二酸化炭素排出量を削減し、かつ ESG レポートを提供できます:

1. 境界を確立します。二酸化炭素排出量評価の組織の境界を決定します。これには、含めるオペレーション、機能、および活動の定義が含まれます。
2. データを収集します。定義された境界内のエネルギー消費量、燃料使用量、廃棄物の生成、およびその他の関連する活動に関するデータを収集します。これには、公共料金の確認、アンケートの実施、監視システムの使用が含まれます。
3. 排出量を分類します。収集されたデータを、温室効果ガス (GHG) プロトコルによって定義された 3 つのスコープに分類します:
   
   • スコープ 1:所有または管理下のソースからの直接排出量 (たとえば、オンサイトの燃料燃料の燃焼、会社所有の車両)。
   • スコープ 2: 購入した電力、熱、または熱からの間接的な排出量。
   • スコープ 3: 輸送、調達、廃棄、従業員の通勤などの活動を含む、バリュー チェーンからの間接的な排出量。
     
4. 排出量を計算します。適切な排出量係数と計算手法を使用して、収集されたデータを GHG 排出量に変換します。さまざまなツールと二酸化炭素排出量削減に向けたソリューションは、このプロセスを簡素化するのに役立ちます。
5. 排出量のソースを特定します。計算された排出量データを分析して、組織内の主な排出量を特定します。これには、エネルギー集中型のプロセス、非効率的な機器、または高出力輸送方法が含まれます。
6. 削減ターゲットを設定します。排出量ソースの分析に基づいて、各排出量スコープの削減目標を確立します。ターゲットを設定するときは、業界のベンチマーク、規制要件、関係者の期待を考慮してください。
7. 削減戦略を実装します。目標を達成し、二酸化炭素排出量を削減するための戦略を策定して実装します。これには、エネルギー効率の対策、再生可能エネルギーの導入、廃棄物管理の改善、サプライ チェーンの最適化、従業員の関与、および排出量の削減を目的としたその他のイニシアチブが含まれます。
8. 進行状況を監視および追跡します。削減目標に向けた進行状況を評価するために、組織の GHG 排出量を定期的に監視および追跡します。これには、継続的なデータ収集、パフォーマンス指標、定期的な監査が含まれる場合があります。継続的な改善を確実に行うために、必要に応じて戦略を調整します。
9. レポートとコミュニケーション。持続可能性レポート、環境開示、および業界のイニシアチブを通じて、組織内 (従業員と管理) と外部 (投資家、顧客、および一般) の両方の規制機関と直接の利害関係者と組織の ESG データ、削減目標、進捗状況を共有します。
10. サプライヤーに関与し、共同作業を行います。サプライヤー、顧客、その他のパートナーと連携して、バリュー チェーン全体の排出量に対処します。業界の仲間と共同作業を行い、業界のイニシアチブに参加し、外部の専門知識を求めて持続可能性の取り組みを強化します。

持続可能性の取り組みを強化しようとしている企業は、一連の ESG レポートの ベスト プラクティスを採用することで大きなメリットを得ることができます。これにより、組織は排出量の会計と持続可能性の報告の品質と信頼性を高め、持続可能性へのコミットメントを実証し、関係者と効果的に関与することができます。

一連の持続可能性と ESG レポートの ベスト プラクティスを採用すると、組織は次のことに役立ちます:

1. 環境と社会への影響をより包括的に評価し、改善のための領域を特定し、意味のある持続可能性の目標を設定します。
2. 投資者、顧客、従業員など、関係者間の会社の評判と信頼性を向上させます。
3. コスト削減の機会を実現し、運用効率を向上させ、かつ、ESG 要因に関連するリスクを管理します。
4. 持続可能な実践を促進し、進化する市場の需要や消費者の好みに合った新しい製品とサービスの開発を促進することで、イノベーションを促進します。

さらに、早期導入者である組織は、ESG データを収集し、持続可能性の進行状況を報告することで、"静観する" アプローチを採用する組織よりも競争上の優位性を得ることができます。早期導入者は自身を持続可能性のリーダーとして位置づけることで、市場での差別化を計り、社会的に意識的な投資者を引き付け、持続可能性を優先する顧客とのより強い関係を構築します。

また、早期導入者は、排出量会計と持続可能性レポートに関する標準とフレームワークを形成するのにも役立ち、 は業界の実践や規制に影響を与える可能性があります。一方、これらの取り組みに優先順位を付けない組織は、 他社よりも遅れを取り、進化するレポート要件 と関係者の期待に追いつくために苦労し、評判を損なう可能性があります。

ESG 標準とフレームワークの使用

一連の持続可能性のベスト プラクティスを採用することに加えて、組織は、日常のビジネス機能に対して、ESG 標準 を融合することでメリットを得ることができます。これにより、長期的に、ESG スコアと肯定的な結果が生み出される可能性があります。たとえば:

• サプライ チェーンと調達プロセスに対する ESG 標準 の統合は、組織が持続可能なサプライヤーを特定し、リスクを管理し、責任ある調達実践を確保するのに役立ちます。
• エネルギー効率の高い実践の導入、無駄の削減、運用全体でのリソース消費の最適化は、コスト削減だけでなく、持続可能性のパフォーマンスも向上します。
• 人事および従業員管理実践の中で ESG 要因を優先順位付けすると、最高の人材を引き付けて維持し、従業員エンゲージメントを高め、全体的な生産性を向上させることができます。

製品の設計、開発、マーケティングに向けて、 製品の設計、開発、マーケティングに関する基準を組み込むことは、ブランドの評判を強化し、消費者の期待に応え、顧客ロイヤルティを促進する可能性があります。

持続可能性と責任ある企業行動を示す上で不可欠ですが、排出量会計は複雑な作業になる可能性があります。

重要な課題の 1 つは、データの収集と管理です。排出量会計では、組織は、運用全体のさまざまなソースから膨大な量の情報を収集する必要があります。このデータの正確性と完全性を確保することは、時間がかかり、リソースを集中的に消費するタスクになる可能性があります。

組織が自社の ESG データを収集して分析したら、会社は持続可能性の進歩を促進するための意味のある目標を確立する必要があります。ただし、グローバルな持続可能性目標に合わせて目標を設定することと、会社の能力とリソース内で達成可能な目標を設定することとの間の適切なバランスを調整するのは困難な場合があります。

もう 1 つの課題は、標準化されたフレームワークとレポート要件がないことです。GHG 会計はまだまだ進化を続けているので、測定とレポートに関して広く受け入れられた標準はありません。組織では、適切なフレームワークと手法を選択して、その ESG スコアを評価するのが難しい場合があります。さらに、さまざまな関係者からのレポート要件は異なる場合があります。

透明性と開示は信頼と信頼性を構築するために不可欠ですが、複雑なデータを明確かつ理解しやすい方法で伝えるのは簡単ではありません。組織は、さまざまな利害関係者グループ (投資者、顧客、従業員、コミュニティなど) と共感する意味のある分析情報や物語に深い技術情報を変換し、排出量会計とレポートの複雑さにさらに追加する必要があります。

GHG 排出量のアカウンティングと、かつ、ESG データ管理ソリューション

組織は、堅牢なデータ管理プロセスを確立し、適切なテクノロジとソリューションに投資して、持続可能性レポートの実践を改善する必要があります。

この領域の変換テクノロジの例は次のとおりです:

• データ管理および分析ツール - これらのツールを使用すると、企業は大量の ESG データを効率的に収集、統合、分析しながら、データの精度を向上させ、リアルタイムの分析情報を提供できます。
• モノのインターネット (IoT) とセンサー テクノロジ- IoT デバイスとセンサーは、エネルギー消費量、排出量、水の使用状況などの環境データをリアルタイムでキャプチャして監視するのにどんどんと展開されています。
• ブロックチェーン テクノロジ - 透明性、追跡可能性、不変性を提供するブロックチェーンは、持続可能性レポート実践を強化するための貴重なテクノロジであることが証明されています。
• 人工知能 (AI) と機械学習 (ML) - AI と ML のテクノロジを使用すると、大規模なデータセットを分析し、パターンを特定し、炭素会計と ESG データ管理に関する貴重な分析情報を生成できます。
• ESG レポート ソフトウェア - 専用の ESG レポート ソリューションは、組織が特定のレポート標準に合わせて調整された定義済みのフレームワーク、データ テンプレート、パフォーマンス指標を使用してレポート プロセスを効率化するのに役立ちます。

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 Microsoft Sustainability Manager を使用して、環境への影響を記録、報告、軽減する方法について説明します。さらに、Microsoft Azure と Microsoft 365 クラウド サービスの使用に関連して、 排出量影響ダッシュボード を使用して炭素排出量 (および既に節約した排出量) を見積もる方法を確認します。