企業の炭素計算、同じ素材でも10倍違う？選び方の指南書

『スコープ3.1』って、企業の排出量を測る時の分類なの？スコープ1とか2との違いは何？

企業のカーボン計算って、自分たちの工場から出る排ガスだけを数えれば楽なんですが、現実はそうじゃないんですよね。 スコープ1は「直接排出」で、工場や車から直接出るCO2です。企業が完全にコントロール下に置いている部分。スコープ2は「間接排出」で、購入した電力やガスを使う時に発生する排出量。これも比較的わかりやすい。 一方、スコープ3は「その他の間接排出」で、ここが複雑です。仕入れた部品の製造段階、製品の輸送、使用後の廃棄まで、サプライチェーン全体に含まれる排出が対象。スコープ3.1というのは、スコープ3の中でも特に「購入した製品やサービス」に限定した部分を指しています。 つまり、「私たちの工場からはこれだけ」という1と2だけで発表すれば数字は小さく見えますが、実際の環境影響を考えると、サプライチェーン全体の方がはるかに大きいことが多い。だから大企業ほどスコープ3をどう数えるかで、発表される「カーボンニュートラル達成」の説得力が変わってくるわけです。

企業がカーボンフットプリントを発表するけど、その数字の選び方で10倍変わるって、消費者が『この商品は環境に優しい』って判断するときにどう信じたらいいの？

企業が「環境に優しい」と発表する数字が信頼できるかは、その企業が本当に都合のいい数字を選んでるか、それとも根拠のある選択をしてるか、見分ける手がかりがあるかどうかで決まってくるんですよね。 10倍の幅が生まれるのは、「鉄の排出量」一つ取っても、水力発電で精錬した国もあれば、石炭を焚き倒して精錬した国もあるから。企業が「うちは低い数字を採用しました」と言うことは、ある意味では本当かもしれない。でも、それは都合よく低い国のデータを選んだだけという可能性もある。 記事が指摘してる「スクリーニング流れ図」というのは、逆に言えば、その図を公開してる企業のほうが、選択の過程を透明にしようとしてるわけです。「なぜこのデータを選んだのか」という理由が説明できてる企業は、少なくともデータ選びに向き合ってる。完璧さより、選び方の正直さを見るほうが、消費者としては判断基準になりそうです。

企業が排出量を計算・発表する動きって、最近急に増えた？それとも前からあった取り組みが今ようやく『数字が信頼できるか』という問題に直面してきたってことなの？

両方がいっぺんに起きてるんだと思います。 ESG投資の拡大で、企業が炭素排出量を開示すること自体がここ5年で急速に広がったのは事実。ただ同時に、元々やってた企業（特に大手製造業）も、単に「出せばいい」から「正確に出さないと逆効果」という段階に入ってきた。 背景には投資家の目の厳しさがあります。適当な数字を出してる企業は、今や逆に信用を失う。だから本気で精度を上げないといけなくなった。この研究が出てきたのもそのタイミング。企業は「どの数字を使うか」で意図的に低く見せることができる可能性に気づき始めたし、投資家や規制当局もそれに気づいてる。 つまり、排出量計算そのものは数年前からあったけど、その計算の『ゆるさ』が問題化してきたというのが正確な見立てのような気がします。発表が増えたから、ごまかしも増えたから、その信頼性が問われるようになった、という流れだと言えそうです。

これって『データがいっぱいあれば正確になる』んじゃなくて、『ないからこそ、選び方の工夫が大事』という逆説的な話なんだっけ？

まさにそこですね。完璧なデータがあれば、選ぶ余地なく一つの数字を使えばいい。でも現実は、生産地や製造方法が複雑に絡み合うサプライチェーンだから、企業が「どのデータを拾うか」で答えが変わってしまう。 だからこそ、この研究が提案している「スクリーニング流れ図」というのは、データの不完全さを前提に、その中で最善を尽くすための指針なんです。むしろ、データが少ないなかで「これは信頼できそう」「これは慎重に扱おう」と判断する能力が、企業のカーボン計算では重要になってきている。 逆に言うと、これまでの企業のカーボン発表は「都合のいいデータを選んでた」可能性もあるわけですよ。10倍違う数字の中から、低い方を選べば排出量が少なく見える。でも、選び方に一定の基準があれば、そうした恣意性も減らせる。データの量ではなく、判断基準の透明性が信頼を生む、という転換点に企業が差し掛かってるのかもしれません。

データ選びで数字が変わるなら、企業としては『低い数字を選びたい』インセンティブがあるでしょ。この『スクリーニング流れ図』って、その恣意性をどうチェックするの？

その通り、企業には「低い数字を選びたい」インセンティブがある。その構造は避けられない。ただ、この研究の価値は違うところにあるのかもしれません。 「スクリーニング流れ図」というのは、データ選びの基準を可視化して、どのデータを選んだかを説明可能にする仕組みだと読み取れます。つまり、恣意性そのものをゼロにするのではなく、「あなたはなぜそのデータを選んだのか」を誰もが追跡できるようにするということ。 企業の立場なら低い数字に誘導したくなるのは当然。でも、その選択が外部からチェックできるようになると、選びづらくなる。特に最近は投資家やNGOが企業のカーボン開示を厳しく見ています。「根拠なく低い数字を選んだ」と判明すれば、信用失墜のリスクが生じる。 むしろこの研究が指してるのは、判断基準を共有することで、企業間の「数字の比較可能性」を高めることかもしれません。恣意性はゼロにならないにせよ、同じルールで選んだ企業同士なら、本当の排出量の差が見えるようになる。そのゲームのルール化が重要なのだと言えそうです。