Scope1・2・3における一次データの定義から、カテゴリ別の具体的な活用方法、二次データとの使い分け、開示・ガバナンスまでを体系的に解説。GHGプロトコルに基づき、実務で使える判断軸と設計の考え方を整理。
・Scope3算定を始めたが、一次データをどこまで収集すべきか悩んでいる担当者
・サプライヤーからのデータ収集を設計・改善したい方
・削減目標と算定結果をきちんと紐づけたい実務責任者
導入
Scope3排出量の算定に取り組む企業が増える一方で、「一次データは重要だと分かっているが、現実的にどこまで集めるべきか分からない」という声をよく聞きます。
本記事では、GHGプロトコルの考え方を軸に、一次データを戦略的に使うための実務設計を、Scope1・2・3の各カテゴリ別に整理します。読み終えたときに、「自社ではここを一次データ化しよう」と具体的な方針を描けることを目指します。
一次データとは何か：定義と基本原則
一次データは、排出量削減に向けて排出量を「管理できる数値」に変えるための鍵です。ただし、万能ではありません。
・一次データは特定の排出源・サプライヤー・製品に固有の活動量または排出量データ
・重要カテゴリでの優先活用が原則
・二次データとの併用が前提
一次データと二次データの違い
一次データとは、特定の排出源・サプライヤー・製品に固有の活動量または排出量データです。典型例は、Scope1・2では実測に基づくエネルギー使用量、Scope3では、製品別排出原単位（PCF等）や、サプライヤーの企業レベル排出量を購入活動に合理的に配分したデータなどが該当します。一方、業界平均や統計値は二次データに該当します。実務では「精度の高さ」だけでなく、「削減努力が反映されるか」という観点が重要になります。
・取引特定性があるかを確認
・削減施策と紐づくかを意識
一次データ活用の基本スタンス
GHGプロトコルは、すべての排出量を一次データで算定することを求めていません。排出量が大きく、削減対象となる重要な排出源に集中させることが現実的です。私の経験上、最初から完璧を目指すより、ホットスポットから段階的に一次データ化する方が、結果的に社内外の合意形成が進む傾向にあります。
・重要度評価を先に行う
・段階的導入を前提にする
Scope1・2における一次データの位置づけ
Scope1・2の活動量は、一次データが前提となる領域です。
・活動量は原則一次データ
・排出係数は二次データ併用
Scope1：直接排出
自社設備や車両の燃料使用量、プロセスガスの漏えい量などは、メーターや購買記録に基づく一次データです。ここで重要なのは、データ管理の一貫性です。年度ごとに集計方法が変わると、削減効果が見えなくなります。
・計測ルールを固定化
・変更時は注記を残す
Scope2：購入電力等
電力使用量自体は一次データですが、排出係数は多くの場合二次データです。電力会社固有係数を使用することで排出量の特定性は高まりますが、排出係数自体は外部データとなります。
・契約形態と係数の整合確認
・ロケーション／マーケット別管理
Scope3上流カテゴリでの一次データ活用
Scope3上流カテゴリ、特にカテゴリ1は排出寄与が大きくなりやすく、優先検討対象となります。
・カテゴリ1が最優先
・物流・廃棄物も実績データが鍵
カテゴリ1：購入した製品・サービス
購買数量や仕様は自社における一次データです。これに加え、主要サプライヤーから製品別排出原単位（PCF／EPD等）を取得できれば、システム境界や前提条件が適合している場合に、より精度の高い算定が可能になります。
また、製品別データが取得できない場合でも、サプライヤーの企業レベル排出量（Scope1・2等）を購入活動に合理的に配分して活用する方法があります。合理的な配分には、購入数量、重量、処理量、製品カテゴリ別売上などが用いられます。
これらのサプライヤー固有データは、業界平均値よりも、個別の削減努力や調達構成の変化を反映しやすい傾向がありますが、算定範囲や前提条件の整合性を確認することが重要です。
・主要品目から段階的に
・二次データとのハイブリッド設計
物流・廃棄物関連カテゴリ
輸送距離、重量、処理方法などの実績データは一次データです。物流会社や処理業者が固有係数を提供できる場合は積極的に活用しましょう。ただし、算定範囲や前提条件が自社の活動と整合しているかを確認することが重要です。また、取得できない場合でも、活動量を正確に押さえるだけで精度は大きく向上します。
・活動量データの粒度を上げる
・事業者別に整理
Scope3下流カテゴリでの一次データ活用
Scope3下流カテゴリでは“仮定の質”が問われます。
・使用・廃棄段階が中心
・顧客データ活用が鍵
販売製品の使用（カテゴリ11）
製品の消費電力や使用時間など、実測や検証済み設計値（第三者試験、フィールドデータ、実使用データ等）が自社製品の平均的な使用実態を適切に代表している場合は一次データに該当しますが、想定シナリオは前提条件の開示が重要です。
・前提条件を明確化
・地域差を考慮
販売製品の廃棄（カテゴリ12）
販売数量や材質構成は自社一次データです。廃棄プロセスの係数は二次データが中心ですが、量とシナリオを一次データで押さえることで説明力が高まります。
・主要市場ごとに整理
・仮定を開示
一次データ活用の優先順位とガバナンス
一次データは“増やすこと”より“説明できること”が重要です。
・重要度に基づく優先順位
・データ品質と開示が鍵
優先順位付けの考え方
排出量の大きさ、削減ポテンシャル、ステークホルダー要求。この3軸で評価すると、一次データを投入すべき領域が自然と見えてきます。
・判断軸を文書化
・定期的に見直す
開示とデータ品質管理
一次データ比率やデータ品質（時間的・地理的代表性など）を説明できることが、今後ますます重要になります。「完璧な数字」より「説明可能な数字」の方が信頼される傾向にあります。前提条件や算定方法を変更した場合は、その影響を定性的または定量的に説明できるようにしておくことが望まれます。
・データ出所を明示
・品質評価を記録
参考文献
[1] Technical Guidance for Calculating Scope 3 Emissions
https://ghgprotocol.org/sites/default/files/standards/Scope3_Calculation_Guidance_0.pdf
[2] Corporate Value Chain (Scope 3) Accounting and Reporting Standard
https://ghgprotocol.org/sites/default/files/standards/Corporate-Value-Chain-Accounting-Reporing-Standard_041613_2.pdf
[3] GHG Protocol Corporate Accounting and Reporting Standard (Scope 1・2)
Corporate Standard | GHG Protocol
