店舗特性別・品目別販売過程におけるCO<sub>2</sub>排出情報の推算：食品スーパーマーケットの事例
Estimation of CO2 Emission Information in Sales Process by Store Characteristics and Item Categories: A Case Study of a Food Supermarket (AI translation)
(著者不明)
🤖 gxceed AI 要約
日本語
本論文は、食品スーパーマーケットを対象に、店舗特性と品目別に販売過程でのCO2排出量を推算する方法を提案する。事例研究を通じて、店舗規模や立地、商品カテゴリーごとの排出原単位を導出し、実用的な炭素会計手法を示している。
English
This paper proposes a method to estimate CO2 emissions in the sales process of a food supermarket, disaggregated by store characteristics and item categories. Through a case study, it derives emission factors per store scale, location, and product category, providing a practical carbon accounting approach for retail.
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
日本の食品スーパー業界ではSSBJ開示基準への対応が進んでおり、本手法は店舗別・品目別のScope 3排出量算定に活用可能。店舗特性に応じた排出削減策立案の基礎データを提供する点で実務上有用。
In the global GX context
This study contributes to global Scope 3 accounting for retail, aligning with ISSB and SEC disclosure requirements. The store- and product-level emission factors enable benchmarking and decarbonization strategies for the supermarket sector.
👥 読者別の含意
🔬研究者:Provides a method for granular emission estimation in retail, useful for carbon accounting and operations research.
🏢実務担当者:Enables retailers to calculate product-level carbon footprints and identify high-emission store categories for reduction initiatives.
🏛政策担当者:Supports development of sectoral guidelines for retail emissions disclosure under climate reporting frameworks.
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- J-STAGE https://www.jstage.jst.go.jp/article/lca/10/1/10_25/_article/-char/ja/first seen 2026-06-23 04:55:15
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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。