スコープ 3 カテゴリー 1 の排出量（購入した商品やサービスから発生する排出量）への取り組みは、単に規制遵守の問題ではなく、責任あるビジネス慣行の中心的な要素です。このカテゴリは長い影を落としており、Airbnb (96%) のような企業、さらには IKEA (58%) のような大規模な物流と小売事業を展開する企業の排出量の圧倒的大部分を占めています。この状況により、調達チームは気候変動対策の先頭に立たされ、サステナビリティ部門と連携してサプライヤーからの排出量を定量化する必要に迫られており、通常はSBTIやGHGプロトコルなどの権威ある機関が推奨するカテゴリレベルの計算を使用しています。
最初のステップ: ベースラインの確立
一見すると、このプロセスは直接的で管理しやすいように見えます。総支出を分類し、対応する排出係数を適用すると、ベースラインが得られます。このベースラインは非常に重要であり、最も排出量の多い地域に光を当て、的を絞った効果的な介入の準備を整えているようです。しかし、これらのカテゴリの計算をさらに詳しく調べると、いくつかの重大な問題が浮かび上がってきます。
- 正確性と適時性に関する懸念: 多くの場合、これらのカテゴリの計算は時代遅れであり、広範な平均値を示しているため、真の排出シナリオの誤った認識につながる可能性があります。
- 狭い縮小経路: カテゴリレベルでの支出に厳密に結び付けられる場合、排出量を削減するための明らかな方法は、単にそれらのカテゴリでの支出を削減することです。このアプローチは、特に会社の気候への影響に真の変化をもたらしたいと熱望している調達チームにとっては、あまりにも単純すぎて士気を低下させる可能性さえあります。
完璧なデータの探求
さらなる複雑さの層は、サステナビリティ分野の一部の人たちに蔓延している考え方であり、完璧なデータを求めるあまりに、不用意に決定的な行動を妨げてしまう可能性があります。気候変動との戦いにおいて一刻を争う世界において、完璧なデータを待つという贅沢は、私たちにとってはほとんど許されることではありません。
完璧なデータを理解する
完璧なデータというゴールドスタンダードがあれば、購入したすべての製品の正確な二酸化炭素排出量を正確に特定できるようになります。これは、膨大な種類の製品と複雑でリソースを大量に消費するライフサイクル評価 (LCA) の性質を考慮すると、困難な作業です。
キャズムを乗り越える
この溝は、断固たる気候変動対策への熱望と、そのような行動の指針となる詳細なデータを確保するという恐るべき課題との間の恐ろしい隔たりを表している。それで、今後はどうなるでしょうか？
排出係数計算の精緻化: 2 つの戦略
- 開示データの活用：二酸化炭素排出量を公表しているサプライヤーの場合は、この情報と収益データを組み合わせて、各サプライヤーの具体的な排出係数を計算します。
- 標準排出係数の強化: 一般的な排出係数の限界を認識し、それに対処します。グリッド炭素強度、インフレ、税金、物流などの変数の調整を組み込んで、計算が可能な限り正確で適用可能であることを確認します。
計算方法の見直し
最後に、何もしないことによる溝は確かに手ごわい障害をもたらしますが、創造的かつ現実的な解決策の機会も提供します。排出係数の計算に微妙なアプローチを採用し、不完全なデータに直面しても適応力を維持することで、調達チームと持続可能性チームはこの溝を乗り越えるだけでなく、この溝を影響力のあるデータ主導型の気候変動対策の足がかりに変えることができます。
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- 情報源： https://ditchcarbon.com/blog/opinion/closing-the-gap-practical-steps-for-meaningful-climate-action-in-procurement/
