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スコープ3排出量の算定に関する研究の展望：方法論とデータのレビュー

Landscape of Research on Accounting Scope 3 Emissions: A Review of Methodologies and Data (原題)

Zeyu Wang, Klaus Hubacek, Xin Sun, Franco Ruzzenenti

Corporate Social Responsibility and Environmental Management📚 査読済 / ジャーナル2026-01-25#Scope 3Origin: Global
DOI: 10.1002/csr.70429
原典: https://doi.org/10.1002/csr.70429

🤖 gxceed AI 要約

日本語

本レビューは、スコープ3排出量の算定方法とデータ可用性の現状を分析。不整合な方法論やデータの不透明さが精度を損ね、エネルギー・情報技術セクターに偏りがある。企業間取引データの欠如や二重計上の問題を指摘し、産業連関表やネットワーク再構築による解決策を提案。先進技術の活用可能性も議論。

English

This review examines current Scope 3 accounting methods and data availability, highlighting inconsistencies, data transparency issues, and sectoral biases (Energy, IT). It identifies problems like missing inter-enterprise trade data and double-counting, proposing solutions such as firm-level input-output tables and network reconstruction. The potential of advanced information technologies is also discussed.

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SSBJ基準に基づくスコープ3開示が義務化されつつあり、本レビューの指摘する方法論の不整合やデータ課題は、実務上の改善に直結する。特に、サプライチェーン全体での排出量把握が求められる中、本論文の提案する産業連関表やネットワーク再構築の手法は、日本企業の開示品質向上に貢献しうる。

In the global GX context

With ISSB and CSRD mandating Scope 3 disclosure globally, this review addresses critical gaps in accounting methodologies and data quality. Its proposed solutions—firm-level input-output tables, transparent categorizations, and network-based emission redistribution—are directly relevant for companies and regulators seeking to enhance comparability and accuracy. The paper also underscores the role of AI and big data in improving data curation, aligning with global trends in climate disclosure infrastructure.

👥 読者別の含意

🔬研究者:Provides a structured overview of methodological challenges and research gaps in Scope 3 accounting, guiding future studies on data improvement, double-counting corrections, and sectoral expansion.

🏢実務担当者:Offers actionable insights for corporate sustainability teams on improving internal Scope 3 data collection, using input-output models, and leveraging IT solutions for more accurate reporting.

🏛政策担当者:Highlights the need for standardized frameworks and transparent data sharing to support mandatory Scope 3 reporting; relevant for regulators designing disclosure rules akin to ISSB or SSBJ.

📄 抄録（日本語訳）

Scope 3排出量は、企業のカーボンフットプリントを評価し、排出源を特定し、緩和策を開発するための重要な指標として提案されてきた。しかし、Scope 3排出量の広範な企業報告は依然として限定的であり、研究と実務の両方における重大なギャップを浮き彫りにしている。本レビューは、現在のScope 3算定方法とデータの利用可能性を検討する。調査結果は、算定の正確性が一貫性のない方法論と不十分なデータ透明性によって損なわれていることを示している。既存の研究は主にエネルギーおよび情報技術セクターの企業を対象としており、不動産、ヘルスケア、公益事業への注目は限られている。標準化されたシステム境界と評価フレームワークの欠如は比較可能性を妨げ、企業間取引データの欠落は排出量の過小評価につながる。さらに、サプライチェーンネットワークのトポロジーと生産プロセスは二重計上の誤差を引き起こす。提案されている解決策には、企業レベルの産業連関表、透明な算定分類、ネットワーク再構築による排出責任の再配分が含まれる。データキュレーション改善における高度な情報技術の可能性についても議論されている。

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。

📄 Abstract（原文）

Scope 3 emissions have been proposed as a critical metric for evaluating corporate carbon footprint, identifying emission sources, and developing mitigation solutions. Yet, widespread corporate reporting of Scope 3 emissions remains limited, highlighting a critical gap in both research and practice. This review examines current Scope 3 accounting methods and data availability. Findings show accounting accuracy suffers from inconsistent methodologies and insufficient data transparency. Existing research has predominantly examined firms in the Energy and Information Technology sectors, with limited attention to Real Estate, Health Care, and Utilities. A lack of standardized system boundaries and assessment frameworks hinders comparability, while missing inter‐enterprise trade data leads to emissions underestimation. Additionally, supply chain network topology and production processes introduce double‐counting errors. Proposed solutions include firm‐level input–output tables, transparent accounting categorizations, and redistribution of emission responsibility via network reconstruction. The potential of advanced information technologies in improving data curation is also discussed.

🔗 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。