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
この話は、環境データを扱う現場でよく耳にする ghgプロトコル と LCA の違いを、やさしく解説するものです。 ghgプロトコル は企業が自社の温室効果ガス排出を測って公表する時の標準的な方法を示す規準であり、組織の境界内の排出源を整理して、どれくらいの排出量が出たのかを比較可能な形で示すことに力点があります。
一方で LCA は製品やサービスの全体的な環境負荷を評価する方法であり、材料の採取から製品の使用・廃棄までのライフサイクル全体を対象にします。
この二つは仲間のように使われる場面が多いのですが、目的と対象が違うため使い分けが重要です。
ここでは、両者の基本的な違い、データの範囲、報告の仕方、現場での実務のコツ、そしてよくある誤解について、図解や表を交えながら中学生にも伝わる言葉で解説します。
なお、一般の人が「環境データ」と聞くと難しく感じるかもしれませんが、実は日常の選択にも深く関係しています。
例えば、製品を選ぶときに製造過程でのエネルギー消費や資源の使用量が少ないものを選ぶことは、地球の負担を減らす一つの第一歩です。
この視点を持つための第一歩として、 ghgプロトコル と LCA の違いを正しく理解することが大切です。
ghgプロトコルとLCAの基本的な違い
結論から言うと、ghgプロトコルは「企業の温室効果ガス排出を測定して報告するための枠組み」であり、LCAは「製品やサービスのライフサイクル全体での環境影響を評価する手法」です。
この二つは目的や適用範囲が異なるため、同じデータでも使い方が変わります。
ghgプロトコルは主に組織の排出量の透明性を高めることを重視します。 誰がどこでどのくらい排出しているかを整理し、報告の基礎を作ります。
一方のLCAは製品やサービスの改善点を探るための道具です。 原材料の選択、製造方法、流通、使用、廃棄までの流れを細かく追い、どの段階が環境負荷を大きくしているかを特定します。
この違いを知っておくと、データを集めるときの目的を見失わずに済みます。以下の表は、両者の代表的な違いをまとめたものです。 観点 ghgプロトコル LCA 対象 組織の排出 製品やサービスの全体影響 目的 報告・透明性 環境負荷の全体把握 境界 組織境界と排出源 ライフサイクル境界 データの粒度 比較的局所的なデータ サプライチェーン全体 ble>主な指標 CO2e総排出量の合算 製品のライフサイクル中の総環境負荷
この違いを押さえると、報告書を作るときの用語の混乱が減ります。ghgプロトコルのデータはレポーティングの正確さを高めるために設計され、LCAのデータは意思決定や製品設計の改善に使われることが多いです。
次のセクションでは、データの範囲と測定の実務について詳しく見ていきます。
データの範囲と測定の実務
ghgプロトコルでは組織の境界内で排出源を特定し、スコープ1からスコープ3までの分類に分けて計算します。
スコープ1は自社が直接排出するもの、スコープ2は購入電力に伴う排出、スコープ3は取引先や製品のライフサイクル全体で発生する排出を含みます。
これを正確に把握することは難しくても、透明性を保つためには必須です。
LCAでは製品の原材料の採取、製造、流通、使用、廃棄という全過程を追います。
データの質が結果の信頼性を左右します。
データ収集のコツは、信頼できるデータ源を使い、仮定は明記すること、そして感度分析を行って結果の不確実性を示すことです。
実務の現場では、データ収集の計画をあらかじめ立て、関係部門と共有しておくとスムーズです。加えて、組織全体でデータの定義をそろえることで、後から見直すときの矛盾を減らすことができます。
また、データの更新頻度も重要です。最新のデータを使うほど、現場の改善案が現実的になります。
このように ghgプロトコル と LCA は、データの範囲と性質が異なるため、目的に応じて使い分けることが大切です。
実務上の使い分けとよくある質問
実務では ghgプロトコルと LCA を別々に使い分ける場面が多いです。
例えば企業報告では ghgプロトコルに沿って排出量を整理しますが、製品開発の現場では LCA を使って製品の環境負荷を低減する設計を検討します。
両方を組み合わせることで、組織全体の透明性と製品レベルの改善の両方を達成できます。近年はデータの標準化が進み、相互に補完しやすくなっています。
よくある質問としては、LCAの結果は ghgプロトコルのスコープにどう反映されるのか、という点です。実際には LCA の結果を使用して新製品の設計変更の根拠として提示することもあります。
また、LCAの計算は前提条件が異なると結果が大きく変わるため、組織内で仮定を共有し、透明性を保つことが重要です。普段の業務では、まず ghgプロトコルの枠組みを理解し、次に LCA の分析を追加するイメージが実務上の効率的な流れです。もしデータが乏しい場合は、仮定を明示して感度分析を行い、どの仮定が結果に影響を与えるかを示すと信頼性が高まります。
今日は ghgプロトコルとLCA について友達と雑談しながら話してみました。友達のAくんは、どちらを使えばいいのか分からないと言います。私はこう答えました。 ghgプロトコルは組織の排出を“測る道具箱”のようなもので、スコープ1からスコープ3までの区分を使って自社の排出を整理し、外部へ公表するための基準を提供します。一方で LCA は製品のライフサイクル全体を対象に、原材料の採取から廃棄までの影響を総合的に評価する道具です。つまり ghgプロトコルは「量を測って見える化する」ことに強く、LCAは「製品が地球に与える総コストを見える化する」ことに強い。二つは目的が違うので、最初は ghgプロトコルでデータを揃えつつ、次に製品設計の改善には LCA を使うのが現実的です。私たちの生活にも直結する話で、データの扱い方を工夫するだけで日常の選択が少しずつ環境に優しくなっていく。雑談の中でそんな結論に至りました。
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