ClimatiqのAI炭素計算能力と顧客企業のScope 3排出削減ポテンシャル特定—Celonis経由でThyssenkrupp Rasselsteinの物流プロセスに組み込まれたClimatiqの単一ケース・プロセス追跡
Climatiq AI Carbon Computing Capabilities and Customer Enterprise Scope 3 Emission Reduction Potential Identification—a Single-Case Process Tracking Based on Climatiq Embedded in The Thyssenkrupp Rasselstein Logistics Process via Celonis. (原題)
Zeyu Wang
🤖 gxceed AI 要約
日本語
本論文は、炭素データ提供企業ClimatiqのAI炭素計算能力が、Celonisプラットフォームを介して顧客企業thyssenkrupp Rasselsteinの輸送・調達プロセスにどのように組み込まれ、Scope 3排出削減ポテンシャルの特定を支援するかを分析する。Climatiqは物理的排出を直接変えるのではなく、断片的な輸送データをkgCO2e情報資産に変換し、ERP/TMSやプロセスインテリジェンスに埋め込むことで意思決定変数化する。公開事例では相当の削減ポテンシャルが示され、組織情報処理理論を組織間の炭素情報移転へ拡張する理論的貢献も提示する。
English
This paper analyzes how Climatiq's AI carbon computing capabilities are translated into thyssenkrupp Rasselstein's transport and procurement processes via the Celonis platform, supporting Scope 3 emission reduction potential identification. Climatiq does not directly change physical emissions but transforms fragmented transport data into kgCO2e information assets embedded in ERP/TMS and process intelligence as decision variables. Public case data shows considerable reduction potential, and the paper extends organizational information processing theory to cross-organizational carbon information transfer.
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
Scope 3排出量の算定・削減はSSBJ基準や有価証券報告書での開示要求が強まる中で日本企業の最重要課題の一つ。AI炭素計算とプロセスマイニングの統合事例は、日本企業がサプライチェーン全体の排出削減ポテンシャルを特定する際の実践的示唆を与える。
In the global GX context
As Scope 3 disclosure becomes mandatory under ISSB/CSRD and TCFD, this case demonstrates how AI carbon accounting integrated with process mining can operationalize Scope 3 reduction potential identification. It offers a concrete model for cross-organizational carbon information transfer that global disclosure scholarship can build on.
👥 読者別の含意
🔬研究者:AI炭素計算と組織間情報処理の接合に関する実証的枠組みを提供する。
🏢実務担当者:Scope 3削減ポテンシャルを特定するためのAIツールとプロセスインテリジェンスの活用法を学べる。
🏛政策担当者:Scope 3開示義務化に向けた企業のデータ連携・情報資産化の実態を把握する参考になる。
📄 Abstract（原文）
This paper focuses on the cross-organizational carbon information transfer between carbon data provider Climatiq and client company thyssenkrupp Rasselstein. Based on organizational information processing theory, this paper aims to analyze how Climatiq's AI carbon computing capabilities are translated into thyssenkrupp Rasselstein's transportation and procurement processes via the Celonis platform, supporting the client company in identifying Scope 3 emission reduction potential. The study finds that Climatiq does not directly change physical emissions, but first transforms the client company's fragmented transportation data into system-accessible kgCO2e information assets, then embeds them into the client company's ERP/TMS and process intelligence scenarios, making them decision variables in areas such as route optimization. Public case data shows that this application can identify considerable carbon emission reduction potential for client companies. The theoretical contribution of this paper lies in extending organizational information processing theory from intra-organizational information processing to the cross-organizational carbon information transfer context between "AI carbon computing provider—client company," and proposing mechanisms for carbon information assetization, platform translation, and client decision embedding.
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- openalex https://doi.org/10.54097/ph475b45first seen 2026-11-06 04:45:53
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