サプライチェーン排出量とは、事業者自らのCO2排出量だけではなく、事業活動に関するあらゆる排出量を合計した排出量のことです。いいかえれば、原材料の調達、製造、物流、販売、廃棄など、一連の活動の流れから発生する温室効果ガス排出量のことをさしています。
こうした背景には、2050年カーボンニュートラル宣言をうけての、脱炭素経営といった最近の潮流があります。一連の活動は社会情勢への対応ということだけではな様々なメリットを生むものだと理解されています。
この特集では、bodais,com内の事例を通して、どのような活動(サービス・商品を含む)がメリットうみだす活動なのかといったことと、皆さんの会社の活動(サービス・商品)が、顧客の脱炭素経営につながることでメリットが増える場合もあります。この特集が、貴社商品のさらなる価値も見いだだせるきっかけとなればと思います。
環境省の資料によれば、サプライチェーン排出量の対象として以下のようにまとめられています。
スコープ3はさらに、サプライチェーンの上流と下流に分かれており上流では原材料、通勤、輸送・配送が該当する活動となっています。
また下流では、販売した製品の使用。販売した製品の廃棄時の輸送、処理となっています。以下の項では、スコープ2、スコープ3の事例についてご紹介していきます。
参考:https://www.env.go.jp/earth/ondanka/supply_chain/gvc/ supply_chain.html
既存ツールにAIを入れてみませんか?
システム
この商品では、大手物流会社様において自動化による最適化を図ったものです。効率的な配送のシステム運用を行うことで、配送に関する燃料費の削減なども期待されます。
スコアリングエンジンとの組み合わせによって電力需要予測の精度が向上
スコアリングエンジン
この事例では、bodais上で稼働するスコアリングエンジンを用いて、電力需要の最適化を図ったものです。
電力監視システムの前後で変化があったかの効果検証システムを開発
システム開発
こちらの事例もスコアリングエンジンを用いた電力使用の効率化に関する事例ですが、特にシステム構築に関するものです。
bodaisを使ったWebAPI機能の開発によって、家庭向け新規電力サービスの開発に成功
システム開発
こちらの事例もスコアリングエンジンを用いた電力使用の効率化に関する事例ですが、特に家庭向けの新規電力サービスの開発に成功した事例に関するものです。
勤怠データ分析によって働き方改革のボトルネックを特定
PoC/受託解析
こちらの事例は、働き方に関する事例です。働き方改革ではいろいろなテーマが含まれていますが、例えば深夜残業を削減するといった点も含まれ、電気使用に関する改善についてご紹介しています。
勤怠データ分析によって働き方改革のボトルネックを特定
システム開発
こちらの事例は、店舗におけるシステム開発の事例ですが、効率な店舗運営を支援することで、電力等のコスト削減に貢献しています。
空調制御システムで自動的に快適な環境を提供するために必要なデータを特定
PoC/受託解析
こちらの事例は、空調制御の効率化を行い人が快適と感じる空間構築につながる分析を行った事例です。空調制御には電力消費が大きく関係してきますが、なるべくコストをかけずに快適空間が行えることが示唆されています。
蓄電池の活用により最適な節電パターンを自動生成します
データ解析
こちらは、電気料金の削減を行うために、蓄電池の充放電制御を行うためのデータ解析を行った事例です。太陽光発電や蓄電池も普及してきていますが、そうした環境における電気使用量の最適化を図れます。
需要予測、時系列データからその後の予測を見える化します
データ解析
こちらは、bodaisを使った需要予測に関する事例をご紹介しています。需要予測は、破棄予測と表裏一体で議論されるもので、よくスーパーの惣菜 コーナーにおける需要予測などに利用されています。詳しくは事例の詳細ページをご覧ください。
データ活用カウンセリングによって小売業向け新規サービス構築が加速
データ活用カウンセリング
この事例では、電力情報、来店情報など様々な角度から小売店の事業に関する省エネ支援を行い、小売店の売り上げを伸ばした事例になります。
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