← 論文一覧に戻る

ファジィ集合を用いた情報の曖昧性が炭素排出インベントリに与える影響の解明

Unveiling the impact of information vagueness on carbon emission inventories using fuzzy sets (原題)

José Antônio Puppim de Oliveira, Peter Wanke, Jorge Antunes, Yong Tan

Energy Economicsプレプリント2025-08-01#Scope 3Origin: Global
DOI: 10.1016/j.eneco.2025.108672
原典: https://doi.org/10.1016/j.eneco.2025.108672

🤖 gxceed AI 要約

日本語

本研究は、Scope 3排出量データの不確実性と曖昧性に対処するため、2次元ファジィ・モンテカルロ（2DFMC）フレームワークを提案する。モンテカルロシミュレーションとタイプ2ファジィ集合を統合し、ブラジル企業のGHGプロトコルデータに適用した結果、排出量評価の精度と信頼性が向上し、企業のデータ不確実性管理と炭素開示の信頼性強化に貢献することが示された。

English

This study proposes a Two-Dimensional Fuzzy-Monte Carlo (2DFMC) framework to address uncertainty and vagueness in Scope 3 emissions data. By integrating Monte Carlo simulations with Type-2 Fuzzy Sets and testing on Brazilian GHG Protocol data, the model improves accuracy and reliability of emissions assessments, helping companies manage data uncertainty and enhance carbon disclosure trustworthiness.

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

日本ではSSBJ基準や有価証券報告書でのScope 3開示が進む中、データの不確実性への対応は実務上の課題である。本手法は、排出量データの曖昧性を定量化する枠組みを提供し、日本企業の開示品質向上や投資家との対話強化に示唆を与える。

In the global GX context

Globally, as ISSB and CSRD mandate Scope 3 disclosures, data uncertainty remains a critical challenge. This 2DFMC framework offers a novel methodological approach to quantify and manage vagueness in emissions inventories, potentially improving comparability and decision-making for companies and regulators worldwide.

👥 読者別の含意

🔬研究者:Provides a novel methodological framework (2DFMC) for handling higher-order uncertainty in carbon emissions data, applicable to Scope 3 accounting research.

🏢実務担当者:Offers a practical tool for companies to improve the accuracy and reliability of their carbon disclosures, especially for complex Scope 3 emissions.

🏛政策担当者:Highlights the need for regulatory guidance on handling data uncertainty in emissions reporting, and the framework could inform future disclosure standards.

📄 抄録（日本語訳）

炭素排出量報告は、企業の持続可能性を追求する上で不可欠となっている。複数の市場規制当局が、温室効果ガス排出量の開示に関するガイドラインを確立している。しかし、排出量データの不確実性と曖昧さ、特にサプライチェーンからのScope 3排出量に関連する曖昧さにより、重大な課題が引き続き存在している。この不確実性は、効果的な意思決定を妨げ、企業間の排出量データの比較可能性を損ない、説明責任の欠如、非効率的な規制枠組み、気候変動への対応の遅れにつながっている。この曖昧さに緊急に対処する適切な管理アプローチを開発しなければ、企業、投資家、政策立案者は、迅速に対処すべき地球規模の持続可能性目標を著しく妨げる誤った決定を下すリスクを負うことになる。本研究は、モンテカルロシミュレーションを統合して変動性をモデル化し、炭素排出量データに内在する高次の不確実性を捉えるType-2ファジー集合（T2FS）と組み合わせた、二次元ファジー・モンテカルロ（2DFMC）フレームワークを紹介する。我々は、GHGプロトコルを通じて排出量データを公開しているブラジルの企業を対象にこのモデルをテストした。これらの方法論を組み合わせることで、2DFMCモデルは、偶然的不確実性（ランダム性）と認識論的不確実性（曖昧さ）の両方に対処し、特にScope 3排出量について、炭素性能を評価するためのより堅牢なツールを提供する。我々の結果は、2DFMCアプローチが排出量評価の精度と信頼性を向上させ、企業がデータの不確実性をより適切に管理し、より信頼性の高い炭素開示を確保するのに役立つことを示している。2DFMCフレームワークは、企業と規制当局にとって重要な実務的示唆を提供する：環境説明責任を強化し、排出量開示の比較可能性を改善し、より情報に基づいた意思決定のための実践可能な洞察を提供する。データの不確実性を管理する方法論的ギャップに対処することにより、本研究は炭素報告慣行の改善と、企業と政策立案者の両方が気候変動により効果的に対応することを支援する上で、重要な前進をもたらすものである。

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。

📄 Abstract（原文）

Carbon emissions reporting has become essential to pursue corporate sustainability. Several market regulators have established guidelines on disclosures of greenhouse gas emissions. However, significant challenges persist due to the uncertainty and vagueness in emissions data, particularly in the context of Scope 3 emissions from the supply chain. This uncertainty hinders effective decision-making and compromises the comparability of emissions data across companies, leading to a lack of accountability, inefficient regulatory frameworks, and delayed action on climate change. Without developing proper management approaches to address this vagueness urgently, companies, investors and policymakers risk making misguided decisions that can significantly hinder global sustainability goals that need to be quickly addressed. This study introduces a Two-Dimensional Fuzzy-Monte Carlo (2DFMC) framework that integrates Monte Carlo simulations to model variability with Type-2 Fuzzy Sets (T2FS), which capture higher-order uncertainty inherent in carbon emissions data. We tested the model for Brazilian companies that release emission data through GHG Protocol. By combining these methodologies, the 2DFMC model addresses both aleatory (randomness) and epistemic (vagueness) uncertainty, providing a more robust tool for evaluating carbon performance, especially for Scope 3 emissions. Our results show that the 2DFMC approach improves the accuracy and reliability of emissions assessments, helping companies better manage data uncertainty and ensuring more trustworthy carbon disclosures. The 2DFMC framework offers critical practical implications for companies and regulators: it enhances environmental accountability, improves the comparability of emissions disclosures, and provides actionable insights for better-informed decision-making. By addressing the methodological gap in managing data uncertainty, this study offers a significant step forward in improving carbon reporting practices and helping both firms and policymakers respond more effectively to climate change.

🔗 Provenance — このレコードを発見したソース

🔔 こうした論文の新着を逃したくない方は キーワードアラート に登録（無料・3キーワードまで）。

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。