GHGプロトコルとSHK制度の違いを徹底解説!初心者が押さえるべき両者の実務ポイント

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GHGプロトコルとSHK制度の違いを徹底解説!初心者が押さえるべき両者の実務ポイント
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中嶋悟

名前:中嶋 悟(なかじま さとる) ニックネーム:サトルン 年齢:28歳 性別:男性 職業:会社員(IT系メーカー・マーケティング部門) 通勤場所:東京都千代田区・本社オフィス 通勤時間:片道約45分(電車+徒歩) 居住地:東京都杉並区・阿佐ヶ谷の1LDKマンション 出身地:神奈川県横浜市 身長:175cm 血液型:A型 誕生日:1997年5月12日 趣味:比較記事を書くこと、カメラ散歩、ガジェット収集、カフェ巡り、映画鑑賞(特に洋画)、料理(最近はスパイスカレー作りにハマり中) 性格:分析好き・好奇心旺盛・マイペース・几帳面だけど時々おおざっぱ・物事をとことん調べたくなるタイプ 1日(平日)のタイムスケジュール 6:30 起床。まずはコーヒーを淹れながらニュースとSNSチェック 7:00 朝食(自作のオートミールorトースト)、ブログの下書きや記事ネタ整理 8:00 出勤準備 8:30 電車で通勤(この間にポッドキャストやオーディオブックでインプット) 9:15 出社。午前は資料作成やメール返信 12:00 ランチはオフィス近くの定食屋かカフェ 13:00 午後は会議やマーケティング企画立案、データ分析 18:00 退社 19:00 帰宅途中にスーパー寄って買い物 19:30 夕食&YouTubeやNetflixでリラックスタイム 21:00 ブログ執筆や写真編集、次の記事の構成作成 23:00 読書(比較記事のネタ探しも兼ねる) 23:45 就寝準備 24:00 就寝


はじめに:GHGプロトコルとSHK制度の違いを理解する

GHGプロトコル」は世界で使われている温室効果ガスの算定基準です。企業が自社の排出をどう数えるかを決めるための国際ルールで、スコープ1・スコープ2・スコープ3といった分類を用います。
この分類は直接排出と間接排出、そしてサプライチェーン全体の排出までを含み、透明性と比較可能性を重視します。
目的は排出量の信頼できる追跡と削減計画の実行支援であり、企業はより良いデータ管理と第三者検証の導入を進めることが求められます。
一方、SHK制度は日本国内の枠組みとして話題になることが多く、地域や業界ごとに設定される要件が異なることがあります。
この制度は自治体や政府機関が示す指針に沿って、申告の方法や報告の頻度を定めることが多いです。
このセクションでは両者の基本的な考え方と目的を分かりやすく並べ、違いをつかむ第一歩として整理します。

実務での違いを表で見るとわかりやすい

この見出しでは、表と説明を使って具体的な差異を整理します。まず要点を挙げ、次に各制度のポイントを詳しく解説します。境界設定やデータの信頼性が鍵になる点は共通していますが、運用の細かなルールは異なることが多いです。以下の表は、実務で使い分けるときの目安として役立つはずです。
重要な点は、どの排出源をどの境界で測るかを明確にすることと、報告の頻度や検証の有無を事前に決めておくことです。
この表を活用して、会社の実務フローを設計しましょう。

able>要点GHGプロトコルSHK制度対象排出源組織の直接排出と間接排出をスコープ1〜3で分類地域や業界ごとの対象を定め、申告の枠組みが決まる境界の設定組織境界に基づく算定が基本地域や部門境界、時に法的境界が加わるデータの粒度活動データの粒度は組織単位中心地域や産業別に粒度が細かい場合がある検証と報告義務第三者検証は任意または義務化がある場合が多い法令や自治体の指示により報告義務が課されることが多い適用範囲世界的に普及しており多くの国で適用国内の法令や自治体の制度に限定されることが多いble>

この表を見ただけでも、同じ排出量の話でも「どこから測るか」「どんなデータを使うか」で結論が変わることがわかります。
企業は自社の業種や地域に合った枠組みを選び、場合によっては両方を組み合わせて活用します。
透明性の確保とデータの信頼性を最優先に考える姿勢が、信頼される情報開示につながります。

ピックアップ解説

放課後、友だちとカフェで ghgプロトコル と SHK制度 の違いについて話していた。私たちは世界標準と国内制度の使い分けが企業の意思決定にどう影響するかを深掘りした。GHGプロトコルは排出源をスコープ1〜3に分けて数える基本方針で、どんなデータが必要か、誰が集めるべきかをはっきりさせます。一方、SHK制度は地域や業界ごとに違うルールがあるため、同じ製品でもどの枠組みを使うかで報告の形が変わることがあります。結局のところ大切なのは、誰が、何を、どの境界で測るかを明確にすること。私たちは友だちと、学校のエコ活動を例にして、因果関係とデータの整合性が鍵だと話し合い、ノートに要点をまとめました。


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