目次
■AIによる記事の要約
Scope3カテゴリー11は、企業が販売した製品の使用段階で発生するCO2排出量を指し、管理が困難な領域です。自動車や家電など、エネルギー消費型製品の排出量が特に大きく、削減には製品設計の見直しやデータ活用が求められます。正確な算定にはIoTやAIの活用が重要で、業界基準の統一も課題です。企業単独では限界があり、消費者の協力やインセンティブ導入、政策との連携が不可欠となります。
企業と消費者がともに向き合うCO2排出の課題
気候変動対策が世界的な課題となる中、企業は自社のCO2排出量を管理し、削減する取り組みを求められています。その中でも、「Scope3 カテゴリー11」は、企業が販売した製品の使用段階で発生する排出量を指し、特に管理が難しい領域とされています。たとえば、自動車メーカーなら車両の走行時、家電メーカーなら製品の使用時に発生するCO2がこれに該当します。企業が直接コントロールできる排出（Scope1・2）とは異なり、カテゴリー11の排出量は消費者の使用行動に左右されるため、削減のためには業界全体の協力やデータの高度な活用が不可欠です。本記事では、カテゴリー11の基本的な仕組みや算定方法、さらなる課題についてEcoNiPassチームが解説します。
カテゴリー11とは？
Scope3（サプライチェーン排出量）は、企業の直接的・間接的なCO2排出を測定する際に用いられる枠組みであり、カテゴリー11はその中でも「販売した製品の使用による排出」を指します。これは、企業が販売した製品やサービスが顧客によって使用される際に発生する温室効果ガス（GHG）の排出量を評価するものです。
カテゴリー11の排出量は、企業が直接排出するScope1（自社施設・車両による排出）や、購入したエネルギーに由来するScope2（電力・熱の使用による間接排出）とは異なり、企業が販売した製品やサービスが使用される段階で発生するため、管理や削減がより複雑になります。
特に、エネルギーを消費する製品（家電、自動車、IT機器、産業用機械など）においては、使用段階の排出量が製品ライフサイクル全体の中で最も大きな割合を占めることが多く、企業の環境負荷を評価するうえで非常に重要な指標となります。
例えば、自動車メーカーの場合、車両の製造過程で発生するGHG排出量（Scope1・Scope2）に加えて、販売された車両が燃料を消費し走行する際の排出量がカテゴリー11に該当します。電力を使用する家電製品やIT機器も同様に、消費者が使用する段階で発生する電力消費に伴うCO2排出がカテゴリー11に含まれます。
また、企業の製品がどのように使用されるかによって、カテゴリー11の排出量が変動する点も特徴です。例えば、エネルギー効率の高い製品を開発し普及させることで、この排出量を削減することが可能になります。そのため、企業は製品の省エネ設計や、使用時の排出量を低減する技術開発に取り組むことが求められます。
何が必要？
カテゴリー11の排出量を正確に測定し、報告するためには、以下の情報と計算が必要となります。
製品のライフサイクルデータ
カテゴリー11の排出量を正確に算出するためには、製品の使用段階に関するデータを詳細に分析する必要があります。特に、以下の情報が重要です。
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| 製品の平均的な使用年数 | 製品が通常どの程度の期間使用されるか（例：自動車10年、冷蔵庫15年など） |
| 使用時のエネルギー消費量 | 製品が1年間に消費する電力や燃料の量（kWh、Lなど） |
| 予想される使用条件 | 使用地域ごとのエネルギー事情やユーザーの使用傾向 |
製品のライフサイクルデータは、過去の販売実績や市場調査から収集することができます。また、新製品の場合は、実験やシミュレーションを用いて推定することも重要です。
排出係数の適用
製品の使用時に消費されるエネルギーがどの程度のCO2を排出するかを計算するためには、適切な排出係数を適用する必要があります。
| エネルギー源 | 排出係数（例） |
|---|---|
| 電力（日本） | 約0.43 kg-CO2/kWh |
| 電力（EU） | 約0.25 kg-CO2/kWh |
| ガソリン | 約2.31 kg-CO2/L |
| 天然ガス | 約2.02 kg-CO2/m³ |
このような排出係数は、各国のエネルギー供給状況によって異なるため、地域ごとのデータを考慮することが不可欠です。また、再生可能エネルギーの普及により、今後の排出係数の変動も想定しておくべきです。
データ収集とモニタリング
カテゴリー11の排出量をより正確に測定するためには、実際の使用データを収集し、継続的にモニタリングする仕組みが求められます。
- IoT技術の活用：
- スマート家電や電気自動車のエネルギー使用データをリアルタイムで収集
- クラウドベースの分析システムで使用状況を監視
- 市場調査と顧客アンケート：
- ユーザーの使用傾向を調査し、推定モデルを改善
- エネルギー効率の向上策や推奨使用法の提案
このような取り組みにより、実態に即したカテゴリー11の排出量を把握し、より効果的な削減対策を検討することが可能となります。
カテゴリー11の課題
カテゴリー11（販売した製品の使用による排出）の排出量を正確に把握し、適切に管理することは企業にとって重要ですが、いくつかの課題が存在します。
データの精度と可用性
カテゴリー11の排出量を算定するうえで最大の課題の一つが、データの精度と可用性です。企業が販売した製品は顧客によってさまざまな条件で使用されるため、一律の計算方法では実態と乖離した推定値になりやすくなります。例えば、エアコンや自動車などの製品は、使用地域の気候やエネルギー源、利用頻度によってエネルギー消費量が大きく異なります。このような個別の使用状況を正確に反映するためのデータを収集することが難しく、排出量の推定に不確実性が生じます。
また、実際の使用データを取得すること自体が困難である点も問題です。企業が販売後の製品の使用状況を直接監視する手段が限られているため、一般的には市場調査や顧客アンケートなどを通じて情報を収集することになります。しかし、これらのデータは必ずしも正確ではなく、長期間にわたる使用データのトラッキングには限界があります。
排出量の算定方法の統一
カテゴリー11の排出量を適切に評価し、比較可能なデータとするためには、統一された算定方法が必要です。しかし、現在のところ、業界や企業ごとに異なる計算方法が採用されているため、排出量の比較が難しい状況にあります。
例えば、自動車業界と家電業界では、製品のライフサイクルや使用時のエネルギー消費パターンが異なるため、それぞれの業界で独自の算定手法が用いられています。また、一部の企業は厳格なデータに基づいて排出量を報告している一方で、別の企業は推定値を用いている場合もあり、数値の整合性がとれないケースもあります。
国際的には、GHGプロトコル（Greenhouse Gas Protocol）などのガイドラインが存在するものの、各企業がどのようにこれを適用するかは統一されておらず、透明性の高い算定基準の確立が求められています。
削減対策の難しさ
カテゴリー11の排出量削減には、企業の努力だけでは限界があります。製品の使用段階における排出は、最終的には消費者の使用行動に依存するため、企業が直接介入することが難しいのです。
例えば、自動車メーカーが燃費の良い車を開発したとしても、消費者が燃費を意識せずに運転すれば、実際の排出量は期待したほど削減されません。また、省エネ家電を販売しても、消費者が長時間使用したり、適切な設定を行わなかったりすれば、削減効果が十分に発揮されない可能性があります。
このような状況を改善するためには、消費者の使用行動を変えるインセンティブが必要ですが、それをどのように設計し、効果的に機能させるかが大きな課題となります。企業は、エネルギー効率の良い使用方法を顧客に啓発する努力を続けていますが、行動変容には時間がかかるため、即効性のある解決策を見つけるのは難しいのが現状です。
課題解決のためのアプローチ
カテゴリー11に関する課題を解決し、より正確な排出量管理と削減を実現するためには、以下のような取り組みが有効です。
データの収集・活用の高度化
カテゴリー11の排出量を正確に算定するためには、実際の使用データの収集と解析が不可欠です。IoT技術を活用し、製品の使用状況をリアルタイムで監視することで、従来の推定値に依存した算定よりも正確なデータを得ることができます。
さらに、AIやビッグデータ解析を活用することで、収集したデータをもとに精度の高い排出量推定モデルを構築し、より信頼性の高い数値を算出することが可能になります。これにより、企業は実際の使用パターンに基づいた具体的な削減対策を講じることができます。
製品設計の見直し
企業は製品のライフサイクル全体を考慮し、省エネルギー性能の向上や持続可能な設計を進めることが求められます。特に、エネルギー消費量の少ない製品の開発は、カテゴリー11の排出量削減に直接的な影響を与えます。
また、修理やリユースが可能な設計を導入することで、製品の耐用年数を延ばし、結果として環境負荷の低減につながります。こうした取り組みは、企業の環境責任の向上だけでなく、消費者にとってもコスト削減というメリットをもたらします。
顧客との協力体制の構築
企業単独でカテゴリー11の排出量を削減することは難しく、消費者の協力が不可欠です。企業は、エネルギー効率の良い使用方法を啓発するキャンペーンを実施し、消費者の行動変容を促す必要があります。
さらに、省エネ行動を促進するためのインセンティブ（割引、ポイント制度など）を導入することで、消費者が積極的に環境負荷の低い使用方法を選択する動機付けを強化できます。
業界・国際基準の策定と遵守
カテゴリー11の排出量算定における統一性を確保するためには、GHGプロトコルやSBTi（Science Based Targets initiative）などの国際基準に準拠することが重要です。企業はこれらの基準に従い、透明性のある排出量報告を行うことで、他企業やステークホルダーとの比較が容易になります。
また、業界全体で統一的な算定方法を策定・共有することで、バラつきのあるデータ算定の問題を解消し、より正確な環境負荷評価が可能となります。
カテゴリー11の管理と削減は、企業単独の取り組みではなく、消費者、業界全体、さらには政府や国際機関との連携が不可欠です。技術革新やデータ活用を進めながら、持続可能な社会の実現に向けた取り組みを強化していくことが求められます。
まとめ
Scope3カテゴリー11の排出量管理は、企業の環境戦略において重要な要素ですが、その削減には消費者の協力や業界全体の取り組みが不可欠です。企業は、IoTやビッグデータを活用した精密な排出量計測、省エネ製品の開発、消費者への啓発などを進めることで、より実効性のある削減策を講じる必要があります。
特に、カーボンニュートラルの実現に向けては、製品のライフサイクル全体でのCO2排出削減が求められます。再生可能エネルギーの活用、カーボンオフセットの導入、リサイクル可能な設計の推進など、多角的なアプローチが必要です。これにより、企業だけでなく、消費者もカーボンフットプリントの低減に貢献できるようになります。
また、EcoNiPassのような環境情報の可視化・分析プラットフォームを活用することで、企業と消費者がより透明性のあるデータを基に環境負荷を評価し、具体的なアクションにつなげることが可能になります。たとえば、EcoNiPassを活用すれば、製品ごとのCO2排出量をリアルタイムで把握し、消費者に対して環境負荷の少ない選択肢を提供することができます。
カテゴリー11の削減は、企業単体ではなく、社会全体の協力によって進められるものです。技術革新とデータ活用を通じて、企業・消費者・政策立案者が連携しながら、持続可能な未来に向けた取り組みを加速していくことが求められます。
