データコンサルタントとしての視点から、ESG（環境・社会・ガバナンス）に関する文章をビジネス戦略やデータ活用を強調する形で変更し、特にESGの計画や報告におけるデータドリブンなアプローチを提案します。
ESG (環境・社会・ガバナンス) 計画と報告のデータドリブンアプローチ
ESG（環境・社会・ガバナンス）は、企業にとって長期的な成長と持続可能性を確保するための重要な要素です。近年、新型コロナウイルスの影響もあり、ESGの重要性はさらに高まっています。GlobalData社の調査では、1,500人の経営者の67%が、ESGへの取組みを強化するきっかけがパンデミックであったと回答しており、今後12ヶ月でESGがビジネスに与える影響が大きいと答えた経営者も57%にのぼります。
ESG対応に対する外部からの圧力とデータの役割
企業は、消費者、投資家、規制当局など、あらゆるステークホルダーからのプレッシャーに直面しており、ESG対応の透明性が求められています。例えば、気候変動対策に関して、企業の環境パフォーマンスに対する社会的責任は拡大しており、投資家は化石燃料や非再生可能エネルギーからの転換を求めています。また、従業員も持続可能性やダイバーシティ＆インクルージョン（D&I）に対する企業の姿勢を重視しており、企業の評判はESG対応に依存することが多くなっています。
ここでの重要なポイントは、これらのESG課題に対応するために、データを活用する必要性です。ESGの目標設定から進捗報告まで、すべての段階でデータを基にした透明性のある報告が求められており、これにより信頼性とステークホルダーの評価が高まります。
ESGを軽視することのリスクとデータによる回避策
企業がESGの取り組みを軽視する場合、以下のようなリスクが存在しますが、これらはデータ分析と適切な報告体制を整えることで軽減可能です。
資本コストの増加
ESGに関する計画や報告が不十分な企業は、資本コストが増加するリスクがあります。透明性のあるデータ報告により、企業は投資家や金融機関に信頼を提供し、借入コストを最小限に抑えることが可能です。
消費者信頼の失墜
Z世代などの新たな市場では、ESGに配慮した企業への支持が高まっています。データを活用して持続可能な取り組みの効果を示すことで、消費者からの信頼を獲得し、ブランド価値を維持できます。
企業評価の低下
ESGパフォーマンスが不十分な場合、経営の信頼性が疑われる可能性があります。定量的なデータを基にした正確な報告により、企業はESGにおける進捗を示し、リスク管理を強化することができます。
投資家の企業離れ
投資ファンドがESGに沿った企業戦略を重視する中、ESGに関するデータ報告の不備は、投資家離れの原因となります。継続的なデータ監視と報告は、投資家への信頼感を向上させ、企業の競争優位性を確保する手段です。
価格設定の影響
ESG対応の不備による資本コストの増加は、価格設定に影響を与えます。データに基づいたESGリスク評価と対応策を示すことで、コスト増加の回避が可能です。
人材不足
優秀な従業員は、企業の価値観や社会的責任を重視しています。データに基づくESG活動の可視化を通じて、企業は従業員に対して責任ある取り組みを示すことができ、人材獲得競争において優位に立つことができます。
データコンサルタントからの提言
企業がESG戦略を推進する上で、以下の要素をデータを活用して最適化することを推奨します。
ESGデータの収集と管理体制の整備
環境パフォーマンスや社会的責任に関する定量的データを収集し、継続的にモニタリングする体制を整えることで、透明性の高い報告が可能となります。
データドリブンなリスク管理
ESGリスクに対して、データを活用したリスク評価とシミュレーションを行い、潜在的なリスクを事前に特定し、対応策を策定することが重要です。
ステークホルダー向けのデータ報告
投資家や消費者、従業員などのステークホルダー向けに、明確かつ定量的なESGデータを提供し、信頼性を高めるためのレポートを作成することが重要です。
データ駆動型の意思決定支援
ESGに関連するデータを統合し、経営陣に対してデータに基づいた意思決定をサポートすることで、戦略的なESG推進が可能となります。
データ活用により、企業はESG対応を一貫して強化し、リスクの軽減やビジネスの成長に寄与することができます。
データコンサルタントとして、ESG（環境・社会・ガバナンス）のコンプライアンスリスクと報告に関する文章をデータ活用の視点から特に、データの重要性とそれを活用したESG対応の強化を強調し、経営層にとってのリスクと機会を明確にしました。
コンプライアンスリスクとESGへのデータドリブンな対応
ESG（環境・社会・ガバナンス）の領域では、政府や管轄機関が新たな規制を導入したり、既存の規制を変更することが一般的であり、企業はそれに迅速に対応する必要があります。ESGに対する適切な対応を怠ると、企業はコンプライアンス違反のリスクを抱えることになり、法的・財務的なペナルティや評判の悪化を招く可能性があります。さらに、経営層が株主からのESGに関する指摘を軽視した場合、報酬削減や解任のリスクに直面することもあります。
一方で、ESGに正しく対処することにより得られるメリットも大きく、企業にとっては持続可能な価値創出の機会を提供します。McKinsey & Companyの調査では、回答者の22%が過去5年間におけるサステナビリティへの取り組みで価値を創出できたと報告しており、今後5年間ではその数が40%に増加すると予測されています。
データ活用によるESG価値創出の基盤
企業がESG対応において競争優位性を確立するためには、明確な目標を設定し、その進捗を定量的に測定することが不可欠です。特に、データはESG戦略の成功において中心的な役割を果たします。ESG関連の指標をデータで把握し、それを継続的に監視・報告することで、ステークホルダーとの信頼構築が可能になります。
世界中の組織でESGに関する計画と報告の重要性が高まっており、データ駆動型のアプローチが企業の成功に直結します。正確なデータをもとに、環境パフォーマンスや社会的責任を可視化し、規制に準拠するだけでなく、将来のリスクも事前に軽減することができます。
ESG計画と報告のためのベストプラクティス
ESGデータの報告は複雑で、多岐にわたる領域をカバーします。例えば、男女間の賃金格差からサプライチェーン全体の二酸化炭素排出量に至るまで、多様なデータセットが含まれます。このデータは、組織の各部門（サプライチェーン、人事、IT、ERPシステムなど）から生成されますが、それぞれの粒度や基準が異なるため、統一されたデータ収集と管理が必要です。
ベストプラクティス：
データ収集の標準化
ESGデータは多岐にわたるソースから生成されます。企業は、各部門からのデータを一元管理し、標準化された基準で収集することが求められます。これにより、信頼性の高いレポートが作成でき、規制当局や投資家への対応が容易になります。
リアルタイムのデータモニタリング
ESGデータは動的に変化するため、リアルタイムでのデータ収集と分析が重要です。ITシステムやERPなどの業務システムからのデータを統合し、常に最新の状況を把握することで、迅速な意思決定が可能となります。
データに基づくパフォーマンス測定
環境パフォーマンスや社会的インパクトを測定するために、定量的な指標を活用します。たとえば、二酸化炭素排出量の削減状況や、D&I（ダイバーシティ＆インクルージョン）に関する進捗データを定期的に評価し、ステークホルダーに報告することで、ESG戦略の信頼性を高めることができます。
データドリブンなレポート作成
ESGに関するレポートは、企業の透明性を示す重要なツールです。データドリブンなアプローチを採用し、サステナビリティに関する具体的な成果を定量的に示すことで、投資家や規制当局、消費者からの信頼を獲得します。
データコンサルタントとして、企業がESGの課題に取り組む際には、データ活用を通じてリスクを回避し、長期的な価値創出を図ることを推奨します。ESG戦略の実行には、定量的なデータの収集、分析、報告が欠かせません。これにより、企業は持続可能な未来に向けたリーダーシップを発揮し、競争優位性を維持することができます。
データコンサルタントの視点でESG（環境・社会・ガバナンス）について、データ収集や分析の重要性を強調しつつ、具体的なアクションやベストプラクティスに焦点を当てました。
ESG（環境・社会・ガバナンス）のデータ活用とベストプラクティス
企業のESG戦略を成功に導くためには、環境、社会、ガバナンスの各側面に対する正確で一貫したデータ収集が不可欠です。これにより、サステナビリティの達成状況や企業の影響を定量的に評価し、ステークホルダーに対して透明性のある報告が可能になります。ESG指標に基づくデータドリブンなアプローチは、ビジネスのパフォーマンスを向上させ、リスクの軽減や新たな機会の創出につながります。
環境（Environmental）
二酸化炭素排出量（カーボン・エミッション）: データによる定量的な測定と削減目標の追跡が必要です。これにより、企業の環境インパクトを透明に報告できます。
水資源の使用量: 水消費のトラッキングと効率化は、環境保護とコスト削減の両面で重要です。
エネルギー消費: 設備やオペレーションでのエネルギー効率の向上を図り、再生可能エネルギーへの移行を促進します。
有害廃棄物の管理: 廃棄物データを分析することで、リサイクルや廃棄物削減の効率化を進めます。
社会（Social）
従業員の健康: 健康データの収集により、従業員の満足度や生産性を高めるための改善点を特定します。
スキルアップ: デジタル技術や業務スキルの向上に向けたトレーニングデータの分析で、組織全体のスキルギャップを埋めます。
ジェンダー・ペイギャップ: 男女間の賃金格差をデータで可視化し、改善するための具体的なアクションを設計します。
従業員定着率: 人材データをもとに、離職率を減らすための施策を検討し、実行します。
ダイバーシティとインクルージョン（D&I）: 性別や人種・民族に関するデータを分析し、多様性を推進します。
ガバナンス（Governance）
取締役会の多様性: 取締役会における女性やマイノリティの割合をモニタリングし、より多様な視点を反映するガバナンス体制を整えます。
役員報酬: 役員報酬のデータを透明に管理し、気候問題や社会的責任に対応するインセンティブを設けます。
ESGデータ活用のベストプラクティス
効果的なESG戦略を実行するためには、データの収集、変換、標準化、分析を行い、組織全体で統合的に管理することが重要です。以下は、ESG計画と報告におけるベストプラクティスです。
戦略的なデータ収集と構造化
ESGに関する指標は、組織全体から多岐にわたるデータソースから収集されます。サプライチェーン、人事部門、IT、ERPなどの業務システムから得られるデータを一元的に管理し、標準化された形式で分析します。
予測分析によるインサイトの獲得
ESGデータの過去の傾向を分析し、予測モデルを用いて将来的なリスクや機会を評価します。これにより、ビジネスへの影響を最小限に抑え、持続可能な成長を促進できます。
データ変換とフレームワークの整合性
ESGデータはさまざまなフレームワーク（例：GRIやSASB）に対応する必要があります。KPIを一貫性のある形式に変換し、各フレームワークに適したレポートを作成するためのデータ基盤を整えます。
一貫したKPIの統合と報告
組織全体でESGに関するKPIを統合し、進捗を可視化します。これにより、経営層や社外ステークホルダーに対して透明性のある報告が可能となります。
多地域対応のレポートフレームワーク
ESG報告においては、地域ごとの規制や基準に準拠した報告が求められます。たとえば、EUではGRI（Global Reporting Initiative）に基づいた報告が普及していますが、他の地域では独自のフレームワークが存在します。各フレームワークに適応するために、データの柔軟な変換プロセスを導入します。
データコンサルタントの視点からは、企業がESGデータを適切に収集・活用することで、リスク管理や持続可能な価値創出が実現します。透明性の高いESGレポートを通じて、企業はステークホルダーとの信頼関係を強化し、長期的な競争優位性を確保できます。
ESG（環境・社会・ガバナンス）報告が複雑である理由について、データコンサルタントの視点から、データ管理やプロセス最適化の観点を強調しつつ文章を変更します。
ESG報告が困難な理由とデータ戦略の重要性
ESGの報告に関しては、多くのビジネスリーダーがその複雑さや広範囲に及ぶデータの要求に圧倒されることが多いです。報告自体は難易度が高く、特にESGでは以下の要因が主な課題となります。これらの課題を解決するためには、データ管理の強化と適切なテクノロジーの導入が必要です。
1. 進化する規制への対応
ESG報告は現在は必須ではないものの、今後の規制強化により義務化が予想されています。規制要件の進化に伴い、企業はESGデータを一貫して収集・管理し、変更に対応できる柔軟なデータ基盤を整備する必要があります。
2. 複雑なデータ要件
ESG報告に含まれるデータは、サステナビリティ、社会的責任、ガバナンスといった複数の領域にまたがり、常に変化する情報に対応する必要があります。企業は、データの多様性とスケールに対応するために、統合的なデータ管理ツールとインフラを導入し、リアルタイムでのデータ更新を可能にする体制が求められます。
3. コストとリソースの投入
ESG監査は大量のデータを扱うため、コストが増大するリスクがあります。また、データの収集や検証プロセスにかかる費用も無視できません。効率的なデータ収集・処理プロセスを確立することで、コストを削減し、正確な報告を行うことができます。
4. 未来志向の指標
ESGの特徴は未来へのコミットメントです。たとえば、2030年や2050年のカーボンニュートラル目標に対して、進捗をどう監視し、どのようなデータ指標を用いて計画を追跡するかが問われます。予測分析やシミュレーションツールを活用することで、未来志向の戦略をデータに基づいて策定できます。
5. 広範なデータソースの統合
ESGに関するデータは組織内外のさまざまな部門から生成されるため、これを適切に統合し、一貫性を持たせることが重要です。ERPや業務システム、サプライチェーン管理システムといった既存のプラットフォームとの統合を強化し、全体的なESG報告の効率を向上させることが求められます。
ESG報告の最適化のための重要な質問
ESG報告を効果的に行うためには、データ戦略の各要素を慎重に検討する必要があります。特に以下の点が重要です。
データの整合性をどう確保するか
異なるデータソース間での整合性を保つために、データの標準化とガバナンス体制を強化します。
最新基準への準拠をどう確認するか
国際的な報告基準（例: GRI、SASB）に適合したデータ収集プロセスを構築し、最新の基準に柔軟に対応します。
未来のコミットメントをどう追跡するか
サステナビリティ目標の進捗をリアルタイムで監視するための予測分析とダッシュボードを活用し、計画通りに進んでいるかを把握します。
ESG報告を支えるデータテクノロジー
効果的なESG報告には、データの収集、翻訳、検証、監査を自動化するインフラの整備が不可欠です。以下のテクノロジーが重要です。
ERPと業務システムの連携
サステナビリティデータを統合し、他のデータソースをシームレスに接続することで、効率的なデータ管理と報告を実現します。
インテリジェント分析
機械学習と高度な分析ツールを用いて、データの異常やリスクを特定し、迅速に対応します。これにより、ESGパフォーマンスの向上が図れます。
実績と信頼
クラウドベースのプラットフォーム（例: Oracle Cloud EPM）を活用することで、スケーラブルかつ柔軟なレポーティングプロセスを実現し、業界での信頼を高めます。
結論
データコンサルタントの視点では、ESG報告は単なる規制対応に留まらず、データ主導の戦略によって企業の競争力を強化する手段として捉えられるべきです。進化し続けるESGの要件に対応するためには、企業は包括的なデータ管理と予測分析を取り入れ、透明性のある報告を行うことが求められます。
ESG技術優先事項: ストレージの成熟度とインフラの最新化がビジネスにもたらす影響
ESG（エンタープライズ・ストラテジー・グループ）調査によると、ストレージの成熟度でリーダー層に位置する企業は、インフラストラクチャーを最新化し、社内チームの協力体制を強化することで、ビジネスへの付加価値を大きく高めています。具体的には、リーダー層企業の67%が「ストレージやデータサービスがDevOpsなどのアプリケーション開発を非常にうまくサポートしている」と報告していますが、ラガード層ではその割合は13%にとどまっています。ストレージ成熟度がデータ活用の効果や運用効率に与える影響が明確に示されています。
ストレージ投資の説得力を高める準備: 資料の共有と対応力の強化
経営幹部からの質問に迅速に対応できるよう、調査結果やデータを準備し、会議に臨みましょう。各種データを活用し、ストレージ投資の重要性やタイミングの緊急性を示すことが肝要です。現在、ストレージ成熟度でリーダー層に位置する企業は少数であり、ストレージ・イノベーションの先駆者となるチャンスです。こうしたリーダーシップを獲得することは、企業の競争力を高め、今後の持続的成長に寄与します。
非構造化データからの価値創出でビジネス成果を加速
データのスケーラビリティとビジネス成長の一貫性を確保し、特に非構造化データからの価値創出を強化することで、ビジネス成果が向上します。ストレージ基盤を整えることで、ビジネス・レジリエンスを確実に強化し、最新のアプリケーションを迅速にデプロイする環境を整備することが可能です。また、これにより事業満足度も向上し、企業全体の価値向上につながります。
フォローアップの重要性: アクションアイテムとフィードバックの奨励
会議終了後は、具体的なアクションアイテムを設定し、関係者からのフィードバックを積極的に収集することが推奨されます。これにより、会議内容が単なる議論に終わらず、次のステップに進む明確な道筋を示すことができ、関係者全員のコミットメントを高めることが可能です。
データコンサルタントとしての視点
ESGの調査結果を用いて、ストレージの最新化がもたらすビジネスへの実利やリーダー層企業の先進性を強調し、経営層にデータドリブンな提案を行います。企業の成長に沿ったスケーラブルなデータインフラの構築を目指し、非構造化データの活用と管理体制の強化に向けた投資の緊急性を伝えることで、将来的なビジネス優位性を確立できるでしょう。
データコンサルタント/データアナリストの視点からの解説：EU環境規制が要求するデータ管理と企業価値向上へのデータ活用
データコンサルタントの視点から見ると、CBAM（Carbon Border Adjustment Mechanism）およびEUDR（EU Deforestation Regulation）は、それぞれ異なるデータ要件と報告義務を課すEUの環境関連規制です。
CBAM規制は、炭素リーケージ（高炭素排出国への生産移転）防止およびEU域内外でのデータに基づいた公平な競争環境確保を目的としており、輸入品に対し、製品の生産過程で発生した炭素排出量データに基づいたコスト負担を求める規制です。これにより、製品の炭素排出量データがEUの環境基準データと比較して高い場合、追加的なコストが発生し、データに基づいた価格競争力の均衡が図られます。対象製品のデータカテゴリは鉄、アルミニウム、セメント、肥料、電力等です。
一方、EUDR規制は、EU市場に流入する商品のサプライチェーンデータが森林破壊活動に関連していないことを証明するための規制です。これにより、EU市場で流通する商品が、生産地の地理空間データと森林破壊活動を示すデータの突合により、森林破壊に由来しないことがデータとして保証されます。対象製品のデータカテゴリは天然ゴム、木材、パーム油、コーヒー等です。
これらの規制は、データに基づいた環境保護および持続可能な開発を推進するというEUの重要な政策の一部を形成しています。
これらの規制への実務的な対応は、要求されるデータ管理の複雑性から困難が伴うと言われており、その背景には様々なデータ関連の課題が複雑に絡み合っています。
例えばCBAM規制では、製品のライフサイクルにおける温室効果ガス排出量のデータを正確に測定・算定し、規制当局に報告する必要があります。このデータ収集・測定・算定プロセスの実現には、高度な計測技術とサプライチェーン全体にわたる詳細な活動データの収集が不可欠であり、これらのデータ管理基盤の構築・運用にはコストやリソースの面で大きな負担が伴います。
またEUDR規制では、商品が森林破壊活動に関連していないことを証明するため、サプライチェーン全体における商品の移動データ、生産地の地理空間データ、森林破壊関連データといった詳細な追跡データの収集と報告が不可欠です。特に複雑なサプライチェーン構造を持つ場合、信頼性の高いデータ追跡メカニズムの構築は困難であり、そのためのシステム導入やデータ管理にかかるコストやリソースの負担が大きくなります。
その他、EU内外の法制度が定めるデータ要素、報告形式、検証方法といったデータ仕様の理解と解釈が必要となるため、専門的なデータコンサルティングや法的助言が必要となることも、データ管理の複雑性を増す一因と言えます。
本サービスは、CBAM・EUDR規制が要求するデータ管理への対応に留まらず、データ活用による企業価値向上も実現する伴走型のデータコンサルティングサービスを提供します。
CBAM・EUDR規制への対応は新たなデータ収集・管理の負担を伴いますが、データに基づいた適切な対応を進めることで、逆にデータ活用による企業価値向上の機会を創出することが可能です。
ご紹介するサービスでは、GHG排出量データの正確な算定支援や、データに基づいた削減貢献量の定量化といった規制リスクの解消に向けたデータコンサルティングをはじめ、非財務情報であるESG関連データの収集・分析・可視化を通じた企業価値への転換メカニズム構築の支援、さらにはESGデータを基盤とした新たな事業機会や価値創造のデータに基づいた検討・共創といった、データ活用による企業価値向上についての支援まで、幅広く対応いたします。
CBAM・EUDR規制が要求するデータ管理への対応アプローチにお悩みの場合、あるいはESG活動を通じてデータに基づいた企業価値向上を実現したい組織担当者にとって、本情報は特に有用と考えられます。
データコンサルタント/データアナリストの視点からの考察：サステナビリティデータ管理の効率化と企業価値向上へのデータ活用
サステナビリティに関する多様なデータソースからの情報を一元的に収集・統合し、構造化されたデータとして管理することで、手動でのデータ管理プロセスと比較して情報開示業務のデータ作成・報告プロセスを大幅に効率化することが可能です。
しかし、データに基づいた導入効果（データ管理工数の削減率など）はどの程度期待できるのか？データ管理システムへの投資がコストに見合うか（ROI）？自社のデータ環境やビジネスプロセスで活用可能か？導入後のデータ運用体制やデータ更新プロセスをどのように構築すべきか？といった疑問が多く聞かれます。実際には、サステナビリティデータ管理プロセスのシステム化に向けたデータに基づいた投資判断に踏み出せない企業が多く存在するのが現状です。データに基づいた導入効果（ROI）、自社のデータ環境への適用性、導入後のデータ運用計画に関する十分な情報が得られず、データ管理システムの導入に一歩踏み出せない企業も多く見られます。
そこで、本ウェビナーでは、ESG関連データの統合管理クラウドを導入し、サステナビリティ開示業務におけるデータ管理プロセスを改善したマクセル株式会社様より、データに基づいた実際の導入・運用事例をご紹介いただきます。
ESG関連データの統合管理クラウドは、データ収集用のアンケート機能による構造化されたサステナビリティ情報収集インターフェースに加え、各企業専用にカスタマイズされたデータモデルに基づくAIにより、取引先アンケート回答案の自動生成（定型的なデータ処理自動化）を可能にする、サステナビリティデータ開示業務におけるデータ管理・活用に強みを持つクラウドサービスです。取引先へのアンケートを通じて、自社のビジネスにおけるサプライチェーン全体のサステナビリティ関連データ（環境負荷データ、社会貢献データ等）を収集し、データに基づいたサプライチェーン評価を可能にします。
はじめとした様々な評価機関からESG関連データに基づいた高評価を得ており、数々のESGアワードを受賞するなど、データに基づいたサステナビリティ経営の模範となる日本企業の一つとして位置づけられます。データに基づいたサステナビリティ経営を推進する先進企業の、具体的なデータ管理・活用事例を知る貴重な機会となるでしょう。
近年、企業のデータに基づいたサステナビリティ（持続可能性）向上に向けた活動が注目を集め、サステナビリティ関連データの開示強化やESGデータに基づく評価スコア改善を重視する企業が増加しています。サステナビリティに関わる多様なデータソースからの情報を一元的なデータベースに集約し、構造化・整理されたデータをもとに、取引先アンケートへの回答データ生成や様々な開示フレームワークに合わせたデータ開示内容の作成を効率化することが、データに基づいた企業価値向上に繋がるという認識が高まっています。
サプライチェーン全体におけるデータ開示要求の拡大により、非上場企業においてもサステナビリティ関連データの収集・開示が求められるようになっています。
取引先アンケート回答データ作成プロセスの自動化・効率化
そこで、本ウェビナーでは、ESG関連データの統合管理クラウドを導入してサステナビリティ開示業務におけるデータ管理プロセスを改善したマクセル株式会社様より、データに基づいた実際の導入・運用事例をご紹介いただきます。
ESG関連データの統合管理クラウドでは、データ収集用のアンケート機能による構造化されたサステナビリティ情報収集インターフェースに加え、各企業専用にカスタマイズされたデータモデルに基づくAIにより、取引先アンケート回答案の自動生成（定型的なデータ処理自動化）を可能にします。
MSCIをはじめとした様々な評価機関からESG関連データに基づいた高評価を得ており、数々のESGアワードを受賞するなど、データに基づいたサステナビリティ経営の模範となる日本企業の一つとして位置づけられます。データに基づいたサステナビリティ経営を推進する先進企業の、具体的なデータ管理・活用事例を知る貴重な機会となるでしょう。
データコンサルタント/データアナリストの視点からの考察：サステナビリティデータ管理の複雑化と企業価値向上へのデータ活用アプローチ
近年、企業のデータに基づいたサステナビリティ（持続可能性）向上に向けた活動が注目を集め、サステナビリティ関連データの開示強化やESGデータに基づく評価スコア改善を重視する企業が増加しています。特にデータ管理の観点から着目されているのがサプライチェーン管理です。取引先へのデータ収集アンケートを通じて、自社のビジネスにおけるサプライチェーン全体のサステナビリティ関連データを把握し、データに基づいた評価・管理を推進する活動が活発化しています。一部の業界では、取引先からのサステナビリティ関連データ収集アンケートの量が過去1〜2年で数倍に急増しているというデータもあり、これはサプライチェーン全体におけるデータ開示要求の拡大を示唆しています。この傾向に伴い、非上場企業においても親会社や取引先からの要請に基づき、サステナビリティ関連データの収集・開示が求められるようになっています。
これらのデータ収集・開示要求の拡大により、企業のサステナビリティ関連データ管理の負荷は増大しており、データに基づいたサステナビリティ情報開示プロセスの効率化は喫緊の重要テーマとなっています。データに基づいたサステナビリティ情報開示の効率化を実現するための強力な手段の一つが、サステナビリティ関連データ管理プロセスのシステム化です。サステナビリティに関する多様なデータソースからの情報を一元的に収集・統合し、構造化されたデータとして管理することで、手動でのデータ管理プロセスと比較して情報開示業務のデータ作成・報告プロセスを大幅に効率化することが可能です。
具体的なデータ開示要求の例として、データコンサルタントの視点から見ると、CBAM（Carbon Border Adjustment Mechanism）およびEUDR（EU Deforestation Regulation）は、それぞれ異なるデータ要件と報告義務を課すEUの環境関連規制です。
CBAM規制は、輸入品に対し、製品の生産過程で発生した炭素排出量データに基づいたコスト負担を求める規制であり、製品のライフサイクルにおける温室効果ガス排出量のデータを正確に測定・算定し、規制当局に報告する必要があります。このデータ収集・測定・算定プロセスの実現には、高度な計測技術とサプライチェーン全体にわたる詳細な活動データの収集が不可欠であり、これらのデータ管理基盤の構築・運用にはコストやリソースの面で大きな負担が伴います。
一方EUDR規制では、商品が森林破壊活動に関連していないことを証明するため、サプライチェーン全体における商品の移動データ、生産地の地理空間データ、森林破壊関連データといった詳細な追跡データの収集と報告が不可欠です。特に複雑なサプライチェーン構造を持つ場合、信頼性の高いデータ追跡メカニズムの構築は困難であり、そのためのシステム導入やデータ管理にかかるコストやリソースの負担が大きくなります。
その他、EU内外の法制度が定めるデータ要素、報告形式、検証方法といったデータ仕様の理解と解釈が必要となるため、専門的なデータコンサルティングや法的助言が必要となることも、データ管理の複雑性を増す一因と言えます。
これらの規制への対応や増大するサステナビリティデータ管理の負荷に対し、データに基づいた適切な対応を進めることで、単なる規制遵守に留まらず、データ活用による企業価値向上の機会を創出することが可能です。
本サービスでは、CBAM・EUDR規制が要求するデータ管理への対応に留まらず、データ活用による企業価値向上も実現する伴走型のデータコンサルティングサービスを提供します。具体的には、GHG排出量データの正確な算定支援や、データに基づいた削減貢献量の定量化といった規制リスクの解消に向けたデータコンサルティングをはじめ、非財務情報であるESG関連データの収集・分析・可視化を通じた企業価値への転換メカニズム構築の支援、さらにはESGデータを基盤とした新たな事業機会や価値創造のデータに基づいた検討・共創といった、データ活用による企業価値向上についての支援まで、幅広く対応いたします。サステナビリティ関連データ管理プロセスのシステム化による効率化支援も、これらの支援内容に含まれます。
CBAM・EUDR規制が要求するデータ管理への対応アプローチにお悩みの場合、あるいは増大するサステナビリティデータ管理の負荷を軽減し、ESG活動を通じてデータに基づいた企業価値向上を実現したい組織担当者にとって、本情報は特に有用と考えられます。
デジタルテクノロジーは、サステナビリティ推進における成果を加速させる上で不可欠な役割を担います。組織がESGプロジェクト、コンプライアンスとレポーティング、透明性の確保、モニタリング、監査といった要件に対応するためには、企業全体のリソースと成果をデータに基づいて評価するデジタル化が求められます。サプライチェーンにおけるデジタル化を通じたデータ連携は、企業が自社のサステナビリティへの取り組みを定量的に把握するだけでなく、原材料のトレーサビリティから最終消費までの製品ライフサイクル全体にわたるサステナビリティ状況を統合的に分析することを可能にします。
製造業約700社を対象としたデジタルトランスフォーメーションとサステナビリティの成果、そして売上・利益との相関分析の結果、高度なデジタル化とサステナビリティを両立させている企業群は、そうでない企業群と比較して、売上高と利益率の両面で優位性を示すことがデータから明らかになりました。
現在、サステナビリティへの取り組みは企業戦略として確立されています。これは社会全体への貢献であると同時に、ビジネス上の明確なメリットをもたらすものです。効果的なESGアプローチは、社内外の活動をデータに基づいて統合的に推進する必要があり、短期的な目標達成というよりは、継続的なデータ分析と改善を伴うプロセスとして捉えるべきです。
ビジネス全体でサステナビリティを推進するためには、以下のデータドリブンな視点が重要となります。
ビジネスプロセスへのサステナビリティ指標の組み込み: これは単なる目標設定ではなく、KPI設定とデータ収集・分析による継続的なモニタリングと改善活動です。
ビジネスバリューのデータによる実証: サステナビリティ投資と、売上、利益、リスク削減といったESG目標達成との間の相関関係をデータ分析によって明確化します。
サプライヤーの責任ある調達状況のデータ評価: 強制労働、環境負荷、人権尊重、倫理的調達に関するサプライヤー各社のデータを収集し、評価基準に基づいたオンボーディングプロセスを確立します。
取引先とのデータ連携によるサプライチェーン全体のESG目標達成: 持続可能な未来の実現には、グローバルなエコシステム全体でのデータ共有と協調が不可欠です。デジタルコラボレーション基盤を構築し、サプライチェーン全体でのサステナビリティ指標の測定と可視化を実現します。
多くの企業が「大退職時代」による人材課題に直面しており、グローバルメーカーの43%が、特にIT部門や製造部門といった高度なスキルを要するポジションにおいて人材不足をデータとして認識しています。人材や労働力の不足は、新規事業への参入や競争力維持だけでなく、既存の業務遂行においても重大な影響を及ぼしています。
この課題に対応するため、企業は外部人材（非正規社員やサービス提供会社）の活用をデータに基づいて拡大する戦略を採用しています。外部人材は、企業の「人材サプライチェーン」において、その割合を増大させており、人材ポートフォリオの最適化という観点からもデータ分析が重要となります。