企業サステナビリティプログラムにおける炭素会計精度向上のための包括的評価モデル

Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.

🔬研究者:Provides an integrated framework combining ML and carbon accounting that can be empirically tested across industries.

🏢実務担当者:Offers a methodology to strengthen Scope 3 data collection, verification processes, and disclosure quality.

🏛政策担当者:Illustrates how ML can support regulatory compliance and accurate emissions reporting, informing assurance standards.

正確な炭素会計は、企業のサステナビリティプログラムの信頼性と有効性の中心となるものであるが、多くの組織は引き続き断片的な方法論に依存しており、データ品質、境界の不整合、動的な排出係数を見落としている。本研究は、標準化された測定プロトコル、高度な分析、多層的な検証プロセスを統合することにより、炭素会計の精度を向上させることを目的とした包括的な評価モデルを紹介する。本モデルは、一次活動データ、リアルタイムの運用指標、サプライチェーン入力、地域固有の排出係数を組み込み、Scope 1、Scope 2、Scope 3排出量にわたってより精密なカーボンフットプリントを生成する。機械学習を活用した異常検知と不確実性の定量化を適用することにより、本フレームワークはデータのギャップを特定し、不整合な報告パターンをフラグ付けし、反復的な精緻化を通じて排出量推定を最適化する。さらに、本モデルは構造化されたマテリアリティ評価を組み込んでおり、影響の大きい排出源に優先順位を付け、GHGプロトコル、ISSBガイドライン、および新たな規制要件などのグローバルな報告基準との整合性を確保する。ケース評価により、提案されたモデルを適用する組織は、データの完全性、排出係数の精度、および部門横断的な説明責任において有意な改善を達成することが実証された。本モデルはまた、シナリオ分析をサポートし、企業が運用変更、調達戦略、およびエネルギー転換イニシアチブの炭素への影響を評価することを可能にする。調査結果は、デジタルツール、サプライヤー関与メカニズム、および自動化された検証を統合することが透明性を高め、過少報告または誤分類のリスクを低減することを示している。本研究は、炭素開示を強化し、規制上の期待に応え、ネットゼロへのコミットメントに向けた進展を加速しようとする多様な産業に適した、適応可能なデータ駆動型方法論を提供する。最終的に、本評価モデルは、データガバナンス、分析の厳密性、およびサステナビリティパフォーマンスのモニタリングを統合することにより、企業の炭素管理における継続的改善のための堅牢な基盤を提供する。さらに、本モデルは、エンタープライズリソースプランニングシステムおよび炭素管理プラットフォームとの統合を促進し、自動化されたデータ取り込みとリアルタイムのパフォーマンス追跡を可能にする。ステークホルダーのフィードバックループ、第三者検証経路、およびセクター固有のベンチマークを組み込むことにより、本フレームワークは、強制的な開示および気候リスク評価に対する組織の準備態勢を強化する。拡張された評価モデルはまた、意思決定者に対し、脱炭素化イニシアチブの優先順位付け、資源配分の最適化、および長期的なレジリエンスの向上のための実践的な洞察を提供する。全体として、本アプローチは、炭素会計ライフサイクルのあらゆる段階に正確性、透明性、および適応性を組み込むことにより、全国規模での環境説明責任の強化を通じて、企業のサステナビリティガバナンスを強化する。

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。

Accurate carbon accounting is central to the credibility and effectiveness of corporate sustainability programs, yet many organizations continue to rely on fragmented methodologies that overlook data quality, boundary inconsistencies, and dynamic emission factors. This study introduces a comprehensive evaluation model designed to improve carbon accounting accuracy by integrating standardized measurement protocols, advanced analytics, and multi-layer verification processes. The model incorporates primary activity data, real-time operational metrics, supply chain inputs, and region-specific emission coefficients to generate more precise carbon footprints across Scope 1, Scope 2, and Scope 3 emissions. By applying machine learning–enhanced anomaly detection and uncertainty quantification, the framework identifies data gaps, flags inconsistent reporting patterns, and optimizes emission estimates through iterative refinement. Additionally, the model embeds a structured materiality assessment that prioritizes high-impact emission sources and ensures alignment with global reporting standards such as the GHG Protocol, ISSB guidelines, and emerging regulatory requirements. Case evaluations demonstrate that organizations applying the proposed model achieve significant improvements in data completeness, emission factor accuracy, and cross-functional accountability. The model also supports scenario analysis, enabling companies to assess the carbon implications of operational changes, procurement strategies, and energy transition initiatives. Findings indicate that integrating digital tools, supplier engagement mechanisms, and automated verification enhances transparency and reduces the risk of underreporting or misclassification. The study contributes an adaptable, data-driven methodology suitable for diverse industries seeking to strengthen carbon disclosure, meet regulatory expectations, and accelerate progress toward net-zero commitments. Ultimately, the evaluation model offers a robust foundation for continuous improvement in corporate carbon management by unifying data governance, analytical rigor, and sustainability performance monitoring. Furthermore, the model facilitates integration with enterprise resource planning systems and carbon management platforms, enabling automated data ingestion and real-time performance tracking. By incorporating stakeholder feedback loops, third-party verification pathways, and sector-specific benchmarks, the framework enhances organizational readiness for mandatory disclosures and climate-risk assessments. The expanded evaluation model also provides decision-makers with actionable insights for prioritizing decarbonization initiatives, optimizing resource allocation, and improving long-term resilience. Overall, the approach strengthens corporate sustainability governance by embedding accuracy, transparency, and adaptability into every stage of the carbon accounting lifecycle for enhanced environmental accountability overall nationwide.

• openalex https://doi.org/10.5281/zenodo.21684233first seen 2026-08-02 17:01:07 · last seen 2026-08-02 17:01:08