■記事の要約
　今回は、カーボンニュートラル業務の中でも「経営・事業の評価」にフォーカスします。
データ収集から整理、分析、レポート作成までの流れは想像以上に大変。特に、CO2排出量や脱炭素コストを経営判断に活かすには、GHG効率や製品・サービス単位のCO2排出量を正しく把握することが重要です。ツール選定より先に、目的・目標を明確にし、必要なデータと分析内容を決めることがカギ。詳しく知りたい方は、ぜひご相談ください！

カーボンニュートラルの取組内容と関連する部門

　どうも！EcoNiPass事業責任者の水島です。今回は、カーボンニュートラル業務の中でも経営・事業の評価について深堀してみます。是非、ご参考ください。

表1. カーボンニュートラルの業務一覧

業務の流れ	主な部門	具体的な業務
データの整備(SCOPE1,2)	総務部/経理・財務部など	・エネルギー使用量のデータ化 ・証跡を残す
データの整備(SCOPE3)	調達部/総務部/営業部など	・仕入元へのヒアリング ・仕入元からのデータ集計 ・会計データからの算定
データの集計	環境部/サスティナビリティ推進部/総務部など	・拠点ごとやグループ企業ごとに集計 ・SCOPE3の集計
各種レポート提出 (TCFD、SBT、省エネ法など)	環境部/サスティナビリティ推進部/総務部など	・認定や法規則に基くレポート作成/提出
削減施策の立案/管理	環境部/サスティナビリティ推進部/総務部など	・削減施策の調査/立案 ・削減施策の推進 ・削減施策コストの調整
経営・事業の評価 ⇒ここについて解説	経営/経営企画など	・会計/財務データとのデータ突合 ・脱炭素コストの把握 ・脱炭素を考慮した事業計画作成　など

経営・事業の評価業務の流れと課題とは？

　まずはデータを集めてくるところからです。会計システム、生産管理システムや販売管理システムからデータを抽出します。更にCO2データの抽出を行い素材を集める必要があります。社内システムが整備されていれば良いですが、されていないとデータを集めるだけでも一苦労します。

　次は、データを整理する作業になります。これが意外と大変です。抽出したデータの項目(カラム)やデータの中身がバラバラなんですよね。主となるテーブル（データ一覧）に合わせて他のデータを修正していく必要があります。データを結合させるためには、システムが同一と認識できる形にしないといけないので、データの整理が必要になります。

　ここまでできたら、あとは、Excelの『リレーションシップの設定』などの機能を用いて、テーブル結合させてピボットで集計ができます。

　ここまでお読みいただいた方は「ん？何を集計するんだ？」と思われた方いると思います。そうです、ここまでデータを揃えて集計できるようにしても、目的が無ければ無駄な作業になります。多くの方がこのような課題に直面しているのではないでしょうか？多くの方は、市場調査、事例やセミナーなどを受けて勉強されると思います。時間もコストもそれなりにかかりとても大変です。実は、カーボンニュートラルの業務の中で、難易度が一番高い業務かつ一番重要だと思います。

　最後は、ここまでかけて作成したレポートへの評価です。カーボンニュートラルやデータに明るい人でない場合、「これじゃわからないから、この項目追加して！」とか「この場合はどうなんだ？」といった質問がでてきます。これが出てくると、最悪、スタートに戻ることに。。。

　業務課題をまとめると以下になります。

表2. 業務課題

業務	工数増になる原因
データ抽出	・各システムへのアクセスが必要 ・各システムから手作業でデータを抽出 ・場合によっては、担当者経由になる
データの整理	・1システムでも複数テーブルになるケースがある ・各システムのデータの項目がバラバラ ・データを目検でチェックし手作業で修正
データの結合	・Excelの機能を用いて手作業で結合 ・結合後の結果の確認 ・結果が異なる場合、修正
分析軸と意図の整理	・分析するための市場調査 ・結果に対しての考察を予測する
データ集計・分析・レポート作成	・データが大量にある場合、集計に時間がかかる ・決裁者の意に沿わず作り直し ・いくつものレポートが存在し分析が煩雑化

　ざっとまとめてみましたが、非常に工数がかかる作業ということがお分かりいただけたと思います。次の章では、ITツールを用いてどこまで効率化できるか？ITツールの落とし穴についても深堀してみます。

ITによる解決案

　データ分析のツールは非常に多いです。データベース(DB)、データ加工・抽出ツール(ETL)、業務自動化(RPA)、データ分析ツール(BI)など。環境部やサスティナビリティ部の方は、ITについて詳しくない方もいると思うので、よくわからない方が多いと思います。簡単ですが以下にまとめたのでご参考ください。

・データベース(DB)とは？
　データベースって、簡単に言うと「データをしまっておく大きな引き出し」みたいなものです。例えば、お店の会員情報や在庫リストを、ちゃんと整理してすぐ取り出せるようにする仕組みです。Excelと違って、多くの人が同時に使えてミスが少ないのが特徴。最近はクラウド型も多く、どこからでもアクセスできるのが便利です。SNSやネットショップ、銀行など、実は身近なサービスの裏側でデータベースは大活躍してます。

・データ加工・抽出ツール(ETL)
　ETLツールって、データを「集める・整理する・届ける」ための道具です。例えば、バラバラのファイルやシステムからデータを集めて、きれいに整えて、分析しやすい形にします。Excelでコピペする代わりに、自動で処理してくれるからミスが減り、作業が速くなります。マーケティングや経営のデータ分析、AIの学習データ作成によく使われてます。データが増えるほど必要になる裏方ツールですが、うまく使えば仕事の効率が爆上がりするといわれています。

・業務自動化(RPA)
　RPAって、「仕事を自動でやってくれるロボット」みたいなものです。たとえば、毎日決まった時間にデータを入力したり、メールを送ったりする作業を、人の代わりにやってくれます。Excelのコピペやシステムの操作も自動化できるから、ミスが減って時間がかなり浮きます。特に、経理や事務のルーチンワークが多い職場で活躍中。最近はAIと組み合わせて、さらに賢く進化しています。単純作業を減らして、もっとクリエイティブな仕事に集中できるようにするツールです。

・データ分析ツール(BI)
　BI（ビジネスインテリジェンス）って、「データをわかりやすく見える化するツール」。売上や顧客のデータを自動で集めて、グラフやダッシュボードにしてくれます。Excelで関数やピボットを使うより簡単で、誰でも直感的に分析できるのがポイントです。マーケティングや経営判断に役立ち、「どの商品が売れてる？」「どこにコストがかかってる？」みたいな疑問にすぐ答えが出せます。データを味方につければ、ビジネスの意思決定がもっと速く、賢くなります。

　本当にいろいろなツールがあり、どれも便利なので迷われてしまうと思います。この時点でどのツールにしようと思われた方もいるかと思いますが、前の章で記載しましたが、大事なのはデータ分析する目的・目標です。なので、軸を持つことが大事です。CO2関連のデータを分析する際は、以下の項目を見ていく必要があります。

　一つはGHG効率です。GHG効率は一般的に以下の式で算定します。
　　
　　企業レベルのGHG効率　＝　（社会的価値／CO2排出量）×　100

　　製品レベルのGHG効率　＝　（製品・サービスの便益／CO2排出量）　×　100

この値を用いることでCO2排出量削減の良し悪しを判断することができ、このデータから事業や製品を評価し削減に向けて深堀して分析することができます。要はこの分析をしていないと、レポートを提出してから最初に戻ってしまう現象が起きてしまったり、コストをかけて設備投資した後に的外れだったことが判明してしまったりします。なので、GHG効率を必ず用いて評価し続ける必要があります。

　次に見ていくべきポイントは、脱炭素にかけたコストです。この分析は正直大変だと思います。会計データ側の項目に脱炭素のフラグを立てておかないとすぐに集計ができません。もしくは、別でデータを管理するかどうかです。将来的にどのような脱炭素施策を行い、コストがかかっているかの開示や報告が必要になる可能性が高いので、どのように算定するかの道筋を決めておくことが重要だと思います。

　最後に見ていくべきポイントは、コア事業における製品やサービスあたりのCO2排出量の把握です。これができないと、改善のしようがないです。やみくもに施策を打つしかなくなってしまいます。各製品のSCOPE1,2,3で分類分けをするだけでなく、設備、物流、原材料/部品、廃棄など細かなデータを集めて計算をしておくことが望ましいです。

　各企業によって、分析の幅や深さは変わると思います。是非、この記事を見ていただいた方は、とにかくツール選定するのではなく、目的と目標を決め、必要なデータや分析内容を決めてもらえたらと思います。決めるのに壁打ちをしたいのであれば、是非、我々にご相談ください！

ウイングアーク１ｓｔによる解決

　若干CMぽく聞こえてしまい恐縮ですが。実は、ウイングアーク１ｓｔのソリューションでも解決ができてしまいます。データ分析を専門に20年以上活動しているので、必ずお役に立てると思っています。是非、ご参考ください。

　・EcoNiPass(分析軸と意図の整理、分析テンプレート、レポートテンプレート)
　　CO2排出量の算定、製品あたりのCO2排出量の算定、GHG効率の算定が可能です。
　　分析テンプレートも用意しているので、目的・目標を簡単に決められます。

　・Dr.Sum（DB, ETL）
　　特許取得の高速集計データベースエンジンと高性能なETLツールです。
　　是非、お問合せください。

　・MotionBoard（BI）
　　自分でテンプレートを作成し自由に分析ができる柔軟性に長けたBIツールです。
　　是非、お問合せください。

筆者紹介