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建物のカーボンフットプリントのためのデータ品質マトリクス：不確実性要因を特定・伝達するフレームワーク

A data quality matrix for carbon footprint of buildings: a framework for identifying and communication uncertainty sources (原題)

L. Caldas, Carolina Mendonça de Freitas Mendes de Souza, Marcella Carimundo

Ambiente Construído📚 査読済 / ジャーナル2026-01-01#炭素会計Origin: Global対象セクター: construction
DOI: 10.1590/s1678-86212026000101030
原典: https://doi.org/10.1590/s1678-86212026000101030
📄 PDF

🤖 gxceed AI 要約

日本語

本研究は建物のカーボンフットプリント（CFP）算定におけるデータ品質を評価するため、系統的文献レビューで不確実性要因を特定し、「建物CFPデータ品質マトリクス（DQM-CF）」を提案した。ブラジルのコンクリートブロック壁を事例に適用し、CFPは17.89～74.31 kg CO2/m2と算定された。データ選択とモデル仮定が結果に大きく影響することを示し、建設分野の脱炭素化と意思決定の精度向上に寄与する。

English

This study develops a Data Quality Matrix for Carbon Footprint of Buildings (DQM-CF) to identify, classify, and communicate uncertainty sources in building carbon footprint assessments. Using a systematic literature review and a Brazilian concrete masonry wall case study, calculated footprints ranged from 17.89 to 74.31 kg CO2/m2. The framework highlights how data selection and modelling assumptions significantly influence results, supporting more accurate decarbonization decisions in construction.

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

日本では建築物のLCAやCFP算定がGX推進・住宅脱炭素化政策と連動しつつあり、本フレームワークはデータ品質と不確実性の透明化を通じて、企業の開示や政策立案に貢献しうる。特にSSBJや有報でのスコープ3対応が進む中、建設業のサプライチェーン排出量算定の精度向上に示唆を与える。

In the global GX context

Globally, this paper addresses a critical gap in building carbon footprint accounting by providing a structured data quality framework that can enhance transparency and comparability, aligning with TCFD/ISSB disclosure requirements and the growing demand for reliable Scope 3 data in the construction sector. It offers a replicable approach for standardizing uncertainty communication across LCA studies.

👥 読者別の含意

🔬研究者:建物LCAやCFP算定におけるデータ品質と不確実性の体系化に関心のある研究者に有用。

🏢実務担当者:建設・不動産企業のサステナビリティ担当者が、CFP算定の信頼性向上と開示に活用できる。

🏛政策担当者:建築物の脱炭素化政策やデータ品質基準の策定に際し、不確実性を考慮した枠組みとして参考になる。

📄 Abstract（原文）

Abstract This research aims to evaluate data quality in the calculation of building carbon footprint through the following objectives: (1) to identify and present the main variables involved in the data collection and use process in building carbon footprint studies; (2) propose a “Data Quality Matrix for Carbon Footprint of Buildings” (DQM-CF), and (3) use different specifications of structural concrete masonry walls in Brazil as a case study. A systematic literature review (SLR) was conducted to identify uncertainty sources reported in carbon footprint and Life Cycle Assessment (LCA) studies. The identified variables were then organized and synthesized into the DQM-CF framework, which was subsequently applied to different wall configurations to evaluate the influence of modelling assumptions and material specifications on carbon footprint results. The calculated carbon footprints ranged from 17.89 to 74.31 kg CO2/m2. The DQM-CF provides a structured framework for identifying, classifying, and communicating uncertainty sources in building carbon footprint assessments. This study contributes to advancing the discussion on decarbonization within the construction sector and highlights the importance and influence of data selection on accurate modeling and informed decision-making.

🔗 Provenance — このレコードを発見したソース

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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。