セブンツールを用いた炭素排出源管理の分析

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🔬研究者:品質管理手法を炭素排出分析に応用する新規性を評価し、他組織への適用可能性を検討する材料となる。

🏢実務担当者:大学や事業所の排出源特定と削減優先順位付けにセブンツールを活用する実践的指針を提供。

🏛政策担当者:教育機関の排出削減計画策定におけるデータ駆動型アプローチの参考事例となる。

気候変動の緩和には、高等教育機関がその運営活動によって生じる炭素排出源を特定し、管理することが求められる。大学環境におけるこれまでの研究は、一般に炭素排出量の定量化に焦点を当てており、排出の根本原因を体系的に分析し、優先的な改善行動を特定することは行われてこなかった。そこで、本研究は、炭素排出量評価と統計的プロセス管理（SPC）フレームワーク内でのセブンツールズ手法の統合を提案し、主要な排出源を特定し、根本原因を分析し、排出削減戦略を策定することを目的とする。本研究では、電力消費量と燃料使用量からなる1年間の運営データを用いた定量的記述的方法を採用した。炭素排出量はIPCC排出係数に基づいて計算され、その後、選択されたセブンツールズ、すなわちヒストグラム、パレート図、フィッシュボーン図を用いて分析された。結果は、電力消費量（Scope 2）が総排出量の1,112,996.46 kg CO₂/年、すなわち98.23%に寄与し、一方、燃料消費量（Scope 1）はわずか20,066.67 kg CO₂/年、すなわち1.77%を占めるに過ぎないことを示した。フィッシュボーン分析により、主要な原因は人間の行動、非効率な設備、エネルギー管理手順の欠如、および化石燃料ベースの電力への依存に由来することが明らかになった。本研究の新規性は、伝統的に品質改善に用いられてきたセブンツールズを、高等教育機関における炭素排出管理に適用した点にある。本研究の知見は、エネルギー管理プログラムへの実践的な指針を提供し、電力効率と再生可能エネルギーの導入が、機関の炭素排出量を20〜30%以上削減できる可能性があることを実証している。

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。

Climate change mitigation requires higher education institutions to identify and control carbon emission sources generated by their operational activities. Previous studies in university environments have generally focused on carbon footprint quantification without systematically analyzing the root causes of emissions and identifying priority improvement actions. Therefore, this study proposes the integration of Carbon Footprint assessment with the Seven Tools approach within a Statistical Process Control (SPC) framework to identify dominant emission sources, analyze root causes, and formulate emission reduction strategies. The study employed a quantitative descriptive method using one-year operational data consisting of electricity consumption and fuel usage. Carbon emissions were calculated based on IPCC emission factors and subsequently analyzed using selected Seven Tools, namely histogram, Pareto diagram, and fishbone diagram. The results indicate that electricity consumption (Scope 2) contributed 1,112,996.46 kg CO₂/year or 98.23% of total emissions, whereas fuel consumption (Scope 1) accounted for only 20,066.67 kg CO₂/year or 1.77%. Fishbone analysis revealed that the dominant causes originated from human behavior, inefficient equipment, lack of energy management procedures, and dependence on fossil-based electricity. The novelty of this study lies in applying Seven Tools, traditionally used for quality improvement, to carbon emission management in higher education institutions. The findings provide practical guidance for energy management programs and demonstrate that electricity efficiency and renewable energy adoption could potentially reduce institutional carbon emissions by more than 20–30%.

• openalex https://doi.org/10.28989/jumantara.v5i2.4017first seen 2026-08-03 04:45:12