食品セクター企業におけるスコープ3炭素排出削減のためのサプライチェーンの精度と可視性の向上
Improving accuracy and visibility in the supply chain to reduce scope 3 carbon emissions in food sector companies (原題)
Deó de Urquía, Inés
🤖 gxceed AI 要約
日本語
食品産業のScope3排出量は全体の80%超を占めるが、データ精度・透明性・検証に課題がある。文献レビューで9つの課題を特定し、Fuzzy-TISMとFuzzy MICMACで階層モデルと依存・影響力を分析。最も重要な課題は複雑なサプライチェーンと排出源の特定であり、これらへの優先的対応がScope3算定の精度向上に必要と結論づけた。
English
Scope 3 accounts for over 80% of food sector emissions but faces data accuracy, transparency and verification challenges. Using Fuzzy-TISM and Fuzzy MICMAC, the authors model nine obstacles and identify complex supply chains and emission source identification as the most critical. Effective Scope 3 strategies must prioritize these two challenges.
Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.
📝 gxceed 編集解説 — Why this matters
日本のGX文脈において
日本でもSSBJ基準の適用が始まり、Scope3算定の精度と可視性が投資家対応の焦点となっている。食品産業は川上農家から川下小売までサプライチェーンが長く、本分析の階層モデルは経営層の優先順位づけに有用。
In the global GX context
With ISSB S2 and CSRD requiring Scope 3 disclosure, food companies globally struggle with supply chain data. Fuzzy-TISM provides a structured prioritization of barriers useful for disclosure teams and standard-setters.
👥 読者別の含意
🔬研究者:Provides a barrier hierarchy and causal structure for Scope 3 accounting in complex supply chains, useful for further empirical validation.
🏢実務担当者:Helps sustainability teams prioritize supply chain complexity and emission source identification when improving Scope 3 calculation.
🏛政策担当者:Suggests standardization and supplier engagement remain critical barriers needing policy support.
📄 抄録（日本語訳）
農業産業は世界の炭素排出量の重要な排出源であり、Scope 3排出量は全体の80%以上を占めている。これらの排出量の正確な算定は、データの正確性、透明性、検証に関する課題により極めて困難である。本研究の目的は、文献で特定された主要な障害に対処することにより、Scope 3排出量算定の透明性と精度を向上させることである。文献レビューで特定された9つの課題は以下のとおりである：複雑なサプライチェーン、排出源、ツールの利用可能性、データ収集、データ品質、標準化の必要性、データの乖離、不完全な報告、およびサプライヤーとの関与である。本研究は、Fuzzy Total Interpretive Structural Modelling（Fuzzy-TISM）を利用して、これらの課題の相互関連性を示す階層モデルを構築し、トップマネジメントが効果的な戦略を策定することを支援する。さらに、これらの問題の依存度と駆動力は、Fuzzy MICMAC分析を用いてランク付けされ、マッピングされる。結果は、最も重要な課題が複雑なサプライチェーンと排出源であることを示している。Scope 3排出量算定の精度と透明性を向上させるためには、これらの主要な課題に対処する必要がある。その結果、効果的な管理戦略は、排出源の正確な特定とサプライチェーンの複雑さの解決を優先しなければならない。
AI 翻訳（deepseek-v4-flash）。 正確を期す場合は下の原文を参照してください。
📄 Abstract（原文）
The agricultural industry is an important contributor to global carbon emissions, with Scope 3 emissions comprising more than 80% of the total. The accurate determination of these emissions is extremely difficult due to challenges with data accuracy, transparency, and verification. The objective of this investigation is to improve the transparency and precision of Scope 3 emissions calculations by addressing the primary obstacles that have been identified in the literature. The nine challenges identified in the literature review are as follows: the complex supply chain, emission sources, tool availability, data collection, data quality, the need for standardisation, data divergence, incomplete reporting, and supplier engagement. This research utilises Fuzzy Total Interpretive Structural Modelling (Fuzzy-TISM) to develop a hierarchical model that demonstrates the interconnections of these challenges to support top management in developing effective strategies. Furthermore, the dependence and driving power of these problems are ranked and mapped using Fuzzy MICMAC analysis. The results indicate that the most significant challenges are the intricate supply chain and emission sources. Improving the accuracy and transparency of Scope 3 emissions calculations needs to address these primary challenges. As a result, effective management strategies must prioritise the precise identification of emission sources and the resolution of the supply chain's complexity.
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- openalex https://hdl.handle.net/2117/439742first seen 2026-08-02 19:08:15
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gxceed は公開メタデータに基づく研究支援データセットです。要約・翻訳・解説は AI 支援で生成されています。 最終的な解釈・検証は利用者が原典資料に基づいて行うことを前提とします。