環境対応の“抜け漏れ”を一掃――生成AIでCSRD/ISSB/TCFDを一気通貫チェック

背景・課題

環境規制や開示基準（CSRD/ISSB/TCFDなど）が拡大し、統合報告書・有価証券報告書・サステナビリティデータブックなど多量の資料を横断して読む必要がある。製造業ではスコープ3やサプライヤー情報、工場別省エネ施策の把握まで対象が広く、人手での収集・要約・ギャップ洗い出しに時間がかかり、経営への提案が後手に回る課題がある。

AI活用ソリューション

製造業向け“サステナ・インサイト・スキャナー”。公開文書（統合報告書・有価証券報告書・環境関連開示ページ等）を生成AIで自動収集し、CSRD/ISSB/TCFDの観点に沿って関連箇所を自動抽出・要約。抜け漏れチェックリストと優先度付き改善アクション（例：工場別再エネ導入状況の記述補強、サプライヤーGHG算定の手順明確化、製品ライフサイクル影響の定量化）を生成する。業界平均・競合ベンチマークも同一軸で可視化し、経営会議にそのまま上げられるサマリースライドと根拠リンクを同時出力。専門用語は平易な日本語に置換し、初見の役員でも理解しやすい“1ページ要旨＋詳細根拠”の二層構成で提供する。

AI導入前後の変化

成果・効果・ROI

意思決定のスピード向上（経営会議までの準備リードタイム半減相当）、開示の抜け漏れ低減、監査・投資家Q&Aへの即応力向上。将来は改善施策の投資対効果試算（CO2削減量×コスト）を併記し、サステナ施策のROI提示まで一気通貫化。

実事例

PwC Japanは生成AIを活用した「Sustainability Value Assessment」を2024年6月に提供開始。企業の公開文書を自動収集・理解し、CSRD/ISSB/TCFDの観点で関連箇所特定と診断を実施、短時間でギャップと優先改善点をレポート化し、業界比較も可能とする。

https://www.pwc.com/jp/ja/press-room/sustainability-value-assessment240531.html

さらなる展開

・調達/品質/設計部門へ横展開し、サプライヤー開示や製品LCA情報の突合・要約を共通基盤で自動化。・工場単位の省エネ投資案や再エネ導入計画を、開示ギャップと同時に提示。・監査対応の根拠管理台帳を自動生成し、更新差分の監査証跡まで一元管理。

導入ロードマップ

1. 現状分析 - 対象資料（自社／競合／業界平均）の範囲と、準拠すべき基準（CSRD/ISSB/TCFD）の優先度を整理。評価観点の重み付けを経営と合意。
2. 費用対効果の試算 - 今年度の開示作業工数・外部委託費を基準に、AI活用での削減効果と期待価値（意思決定の前倒し、抜け漏れ低減）を試算。
3. PoC検証 - 1社または1テーマ（例：スコープ3）で自動収集・要約・ギャップ抽出を実施し、精度とリードタイム、運用手順を検証。
4. 社内稟議 - 情報セキュリティ・法務レビューを実施。対象データと保存期間、アクセス権限、ログ管理を定義し、ガバナンスを整備。
5. 本番導入 - 優先事業領域から順次展開。更新サイクル（週次／月次）とレビュー体制を定着させ、経営会議フォーマットへの自動出力を標準化。