AI エージェントを使用した炭素計算

  • リリースバージョン: Australia
  • 更新日 2026年03月12日
  • 所要時間：4分

    • スコープ 3 炭素排出量カテゴリの計算済みメトリクスの定義 (CMD) レコードと式の作成を自動化します。AI を活用したドキュメント分析とセマンティックマッチングを使用して正確性を確認し、ESG プログラムマネージャーの手作業を削減します。

    炭素計算 AI エージェントについて理解する

    炭素計算 AI エージェントを使用すると、スコープ 3 の計算済みメトリクスの定義 (CMD) を生成できます。炭素計算 AI エージェントは、オペレーショナルサステナビリティチームが炭素排出量データを管理する方法を変革します。このワークフローでは、手動プロセスに依存するのではなく、スコープ 3 排出量の複雑さを処理するための自動化とインテリジェンスが導入されています。コパイロットとして機能し、ベストプラクティスの方法論を適用し、データの取り込みを自動化し、排出係数を検証し、実用的な洞察を提供します。この機能は、チームが時間を節約し、精度を向上させ、持続可能性レポートとコンプライアンスの取り組みを拡大するのに役立ちます。

    炭素計算エージェント型ワークフローは、炭素測定基準の処理を自動化するように設計された一連の AI 主導のステップで構成されています。
    • まず、ドキュメントインテリジェンス (DocIntel) ツールを使用して添付ファイルの取得、ドキュメント関連の質問への回答、コンテンツの要約を行うドキュメントおよびビジュアルインサイト AI エージェントから始まります。
    • 次に、計算オペランド AI エージェントは、RAG ベースの検索ツールを使用してデータ検索を実行し、炭素計算に必要なメトリクスの定義と排出係数を取得します。
    • 最後に、ワークフローは計算済みメトリクスの定義を作成し、それをレコードとして保存します。この統合プロセスにより、正確なデータ抽出、主要なパラメーターの効率的な取得、炭素計算指標の作成の合理化が確認されます。

    炭素計算には、動的な意思決定、コンテキストの理解、ガイド付きのユーザー入力が必要です。ワークフローの中核となるのは、ドキュメントインテリジェンス (DocIntel)、セマンティック検索、計算式の検証を統一されたエクスペリエンスに統合することです。このワークフローでは、AI エージェントとマッチング手法を使用して、排出係数とメトリクスの定義が企業データと整合し、規制基準と運用の橋渡しを行っていることを確認します。

    炭素計算のユースケース AI エージェント

    スコープ 3 排出量に関連するカテゴリ 6 のプロンプトを送信すると、システムは適切なエージェント型ワークフローをアクティブ化し、要求をルーティングします。このワークフローでは、複数の専門エージェントとツールを調整して、プロセスをガイドします。ワークフロー内のイベントの順序は次のとおりです。
    1. ワークフロー内のドキュメントインテリジェンス (DocIntel) エージェントは、それを「出張」として識別し、添付のガイダンスドキュメントから燃料ベース、距離ベース、支出ベースの方法など、関連する計算方法を抽出します。
    2. メソッドを選択するように求められ、その後、ワークフローは対応する式を抽出します。距離ベースを選択すると、式は出張による CO₂ 排出量 = Σ (各モードの移動距離×そのモードの排出係数) になります。
    3. その後、ワークフローは、航空、自動車、電車などの輸送タイプの入力を求めます。それに応じて式を展開し、各コンポーネントのメトリクス定義と排出係数の照合に進みます。
    4. モードとして 空気と列車 を選択した場合、展開式は CO₂ 排出量 = (空気の移動距離×空気排出係数) + (列車の移動距離×列車の排出係数) になります。
    5. 検索ツールは、選択に適した MD と EF を提示し、必要に応じて式を絞り込みます。一致するものが見つからない場合、入力 CO₂ 排出量 = (従業員の航空移動距離×従業員の飛行機での移動排出係数) + (従業員の列車移動距離×従業員の列車移動排出係数) を絞り込むことが提案されます。
    6. すべてのコンポーネントが確認されると、ワークフローは計算済みメトリクスの定義 (CMD) を非アクティブ状況で作成し、レビューのために オペレーショナルサステナビリティワークスペース にリンクします。

    炭素計算 AI エージェントのメリット

    メリットは次のとおりです。
    • スコープ 3 計算ロジックの面倒な抽出とマッピングを排除することで、手作業を削減します。
    • AI 主導のドキュメント分析とセマンティックマッチングを活用することで、精度と一貫性を向上させます。
    • CMD の作成を合理化することで、持続可能性プロセスを加速します。
    • ステップバイステップのガイダンスとワークフロー監査ログを提供することで、透明性とトレーサビリティを促進します。
    • Now Assistパネルに埋め込まれた直感的な会話アシスタントにより、ユーザーエクスペリエンスを簡素化します。