産業サプライチェーンにおけるScope 3温室効果ガス会計のためのサプライヤーデータ品質・エンゲージメント・フレームワークの開発
Development of a Supplier Data Quality and Engagement Framework for Scope 3 Greenhouse Gas Accounting in Industrial Supply Chains (原題)
Chinmay Bhat
🤖 gxceed AI 要約
日本語
Scope 3排出量は産業企業のGHGインベントリの大半を占めるが、算出に用いるサプライヤーデータの品質を評価する運用手段は欠如している。本研究は5段階のサプライヤーデータ品質・エンゲージメント・フレームワークを開発し、5次元のペディグリー評価・一次活動データ比率・排出係数品質を統合した有界スコアを構築した。インド大手5社の開示に適用した結果、在庫不確実性45.7%が排出の99.1%を占める2カテゴリに集中し、当該2カテゴリの一次データ化で不確実性が18.2%へ60%改善することを示した。
English
Scope 3 dominates industrial GHG inventories but supplier data quality is rarely assessed operationally. This paper develops a five-stage Supplier Data Quality and Engagement Framework combining a five-dimension pedigree score, primary-data share and emission-factor grade into a bounded index, propagated to inventory uncertainty and converted into an Engagement Priority Index. Applied to five large Indian firms, it finds 45.7% inventory uncertainty concentrated in two categories (99.1% of emissions); upgrading just those to primary data cuts uncertainty to 18.2% — a 60% gain from two programmes instead of fifteen.
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
SSBJ基準や有報でのScope 3開示義務化が進む日本企業にとって、サプライヤーデータ品質を定量評価し優先的にエンゲージメントすべき取引先を選定する手法は直接応用可能。特にカテゴリ別不確実性の在庫レベルへの伝播と契約レバレッジの重み付けは、日本の製造業サプライチェーンでの実務設計に示唆を与える。
In the global GX context
As ISSB/SSBJ and CSRD push Scope 3 into mandatory assurance, this framework offers a reproducible, disclosure-only method to judge supplier data adequacy and prioritize engagement — directly relevant to the global debate on Scope 3 data quality, uncertainty disclosure and supplier engagement under transition planning.
👥 読者別の含意
🔬研究者:Scope 3データ品質の定量化と不確実性伝播の手法を、ペディグリー評価とエンゲージメント優先度に接続する研究設計の参考になる。
🏢実務担当者:開示情報のみからサプライヤーのデータ品質を評価し、限られたリソースで優先的にエンゲージすべきカテゴリ・取引先を特定する実務ツールとして活用できる。
🏛政策担当者:Scope 3開示の品質基準や不確実性開示の枠組み設計において、データ品質評価と優先順位付けの仕組みを規制に取り込む際の参考になる。
📄 Abstract（原文）
Scope 3 emissions dominate the greenhouse gas inventories of industrial firms, yet their calculation depends on supplier information that varies widely in completeness, specificity and method. Reporting standards prescribe how categories should be calculated but offer no operational mechanism for judging whether the underlying supplier data are good enough, or for deciding which suppliers to engage first. This paper develops a five-stage Supplier Data Quality and Engagement Framework that closes that gap. A Supplier Data Quality Index combines a five-dimension pedigree assessment, the share of primary activity data and an emission-factor quality grade into a single bounded score. Scores are mapped to category uncertainties, propagated to inventory level by quadrature, and converted into an Engagement Priority Index that weights each category by its emissions share, its uncertainty and the reporting firm’s contractual leverage. The framework is applied to the FY2024-25 and FY2025-26 disclosures of five large Indian industrial companies. Only one firm publishes a category-level Scope 3 breakdown; on that inventory of 19.55 Mt CO₂ the framework returns an inventory uncertainty of 45.7 per cent, concentrated almost entirely in two categories that together carry 99.1 per cent of emissions. Upgrading only those two to primary-data quality reduces inventory uncertainty to 18.2 per cent, a 60 per cent improvement from two engagement programmes rather than fifteen. A Monte Carlo analysis over the weighting scheme confirms the top three priorities are stable. The framework is reproducible from public disclosure alone.
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- openalex https://doi.org/10.55041/ijsrem68682first seen 2026-11-07 05:08:54
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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。