コンテンツへスキップ
ヘルプデモを申し込む
EcoVadisカーボンデータ
の信頼性レベル™

サプライチェーンのカーボンデータに関する信頼性のStandard

Users Love Us by G2 Momentum Leader by G2 Easiest To Do Business With by G2 Leader by G2
Main content
評価手法の詳細を知りたいですか?

透明性の格差の解消

カーボン・アカウンティング(炭素排出量の算定・管理)の価値は、その根拠となるデータの質に左右されます。支出ベースの推計値は、スコープ3の管理の出発点となりますが、サプライチェーン内の具体的なリスクや機会を見えにくくしてしまうことが多々あります。調達業務においてAIを活用した炭素管理ツールが普及する中、サプライヤーから提供されるデータの信頼性は、もはや単なる付随的な問題ではありません。信頼性の低いデータは、それらのツールが導き出す結果の価値を損なう恐れがあるからです。今、極めて重要な問いが浮上しています。それは、「サプライヤーが報告する温室効果ガス排出量の信頼性を、企業はいかにして確信できるか」という点です。

EcoVadisカーボンデータの信頼性レベル™(DRL)

DRLは、これまで欠けていた「つながり」を提供するものです。すなわち、サプライヤーが報告した温室効果ガス数値が実際にどの程度信頼できるかを明確にする、標準化された段階的指標(シグナル)です。カーボンアクションマネージャーに統合されたDRLは、生データを、チームが今すぐ具体的なアクションを起こせるメトリクスを明確なマップへと変換します。

仕組み:データの信頼性の3つのゲート

各サプライヤーの温室効果ガスメトリクスは、以下の3段階のプロセスを経て評価されます。

証拠(信頼性フィルター)
出された数値は、CDPやCSRレポートなどの証明書類と照合・検証されます。

厳密性(評価手法の検証)
会計実務について評価されます(温室効果ガスプロトコルへの準拠状況や、第三者検証の有無など)。

妥当性(現実性の確認)
数値は業種のベンチマークと比較され、統計的に異常な値がないか確認されます。

専門知識と知性の融合

「カーボンデータの信頼性レベル」は、厳格な証拠と継続的な可視可を基盤として構築されています。

EcoVadisの評価プロセス

500名以上のアナリストが、報告されたメトリクスを検証済み資料と照らし合わせ、信頼性の基準(ベースライン)を確立しています

評価の合間に

専門領域に特化したAIが、サプライヤーから新たなメトリクスが共有されるたびに、信頼性レベルを即座に更新します。

「人間 + AI」
の融合

スコープ3に最新のエビデンスが確実に反映され、進捗状況を把握するための整合性のとれた指標が提供されます。

4つのレベル。明確な指標。

その意味とは
第三者検証済み
独立した監査機関による外部検証済み
検証済み、温室効果ガスプロトコルに準拠
ベストプラクティスへの部分的な準拠
証拠が不十分、または統計的検証に不合格

注:EcoVadisは、第三者検証済みのデータを識別しますが、独立した監査人として機能するわけではありません。

可視化から行動へ:CAMの活用

信頼性とは単なるスコアではなく、進捗を促進するためにカーボンアクションマネージャー(CAM)をどう活用すべきかを示す指標です。これらのツールが連携することで、データの品質は戦略の基盤となります:

正確な排出量インベントリを確立

スコープ3の算定において、業種平均値の代わりに、信頼性が高く第三者検証済みのデータを使用します。

エンゲージメントの対象を絞り込む

CAMを活用し、曖昧な依頼にとどまらない対応を行います。DRL(データ信頼性レベル)の情報を活用し、どのサプライヤーが具体的な支援を必要としているかを特定します。

検証済みの報告

公開や規制当局による審査に耐えうる、サプライヤー提供のメトリクスを即座に特定します。

サプライヤーの皆様へ:追加作業は不要です

データ品質の証明が、本来の業務とは別の「もう一つの仕事」のように感じられるべきではありません。データ信頼性レベルのプロセスを、皆様がすでに行っている業務に組み込めるよう設計しました。

  • 既存の資料を活用:
    サステナビリティレポートや温室効果ガスインベントリなど、すでに作成済みの資料を共有し、メトリクスの入力や更新の際に当社のプラットフォームにアップロードしてください。
  • すぐにインサイトを提供:
    定期的な評価の合間に、AIがレポートからデータを自動的に抽出し、最新の進捗状況を反映して「信頼性レベル」を即座に更新します。
  • 信頼性を示す明確な指標:
    信頼性レベルが「低」または「中」と判定された場合、スコアカードには評価プロセスで特定されたデータの不足箇所(エビデンスのギャップ)が表示されます。同時に、データの品質を継続的に向上させるための、インサイトに基づいた推奨事項も提示されます。

テクニカルホワイトペーパー:「カーボンデータの信頼性レベル」の評価手法

データ信頼性レベルがどのように割り当てられるかの詳細に理解したい、サステナビリティおよび調達担当チーム向けの包括的な技術ガイドです。

著者:
デクスター・ガルビン、気候変動担当SVP兼気候変動アンバサダー
クエンティン・フォルネッツォ、カーボン・評価手法およびリサーチ・マネージャー

内容:

  • スコープ3における一次データ活用の転換点と、推計値だけでは不十分な理由
  • 各チェック機能の仕組みと検出内容の詳細な解説
  • DRLと温室効果ガスプロトコル基準および変化する規制環境との整合性
  • サプライチェーンにおけるカーボン・アカウンティング(排出量算定)とデータ信頼性の次のステップは?
サステナビリティ評価に興味のある方はこちらから

以下の評価に関心があります: