なぜGXは停滞するのか？「組織の分断」を解消するデータ基盤とAIの役割

1. GX・AIを巡る環境変化と企業を取り巻く現実

本章では、GX・サステナビリティとAIを巡る外部環境の変化を整理し、いま企業に何が起こっているのか、その実態を解説します。

サステナビリティ情報開示の厳格化とScope3の壁

企業のサステナビリティ情報開示の対応は、ISSB（国際サステナビリティ基準審議会）やSSBJ（日本版）の策定により、財務情報と同等の開示精度が求められる「経営課題」となりました。

特にScope3（サプライチェーンも含む排出量）の管理は、製造業にとって最大の難関です。自社だけではなく、数千社に及ぶサプライヤーからのデータ収集が必要となり、従来のアナログ管理は限界を迎えています。取引先ごとに異なるフォーマットや精度のばらつきが実務上の大きな障壁となり、結果としてGXが「コストの増える仕事」になりやすい状況にあります。

分析から生成へのAI技術の進化

こうした課題を打開する鍵として注目されているのがAI技術です。AIは従来の「予測（需要、発電量）」「認識（画像検品）」に加え、「生成（Generative AI）」の領域へと飛躍的な進化を遂げました。

膨大な法規制の解釈や、非定型データの正規化など、これまで人の手に頼らざるを得なかったサステナビリティ情報開示業務を、AIが代替・支援できるようになっています。AIが規制文書を読み解き、機械学習が拠点ごとに異なるデータを自動で統一することで、GXは理想論から実装可能な業務へと変わりつつあります。

GX・サステナビリティとAIの相互補完関係

GX・サステナビリティとAIは、密接に補完し合う関係にあります。AIを有効に活用するためには、信頼性の高いデータが不可欠です。例えば、データセンターの省エネ運用や再生可能エネルギーの活用、脱炭素電源の整備といったGXの取り組みが進んでいなければ、AIを支えるデータ基盤そのものの持続可能性を保てません。

一方、GXの推進には、膨大なデータを効率的に処理し、意思決定を支援するAIの力が必要です。再生可能エネルギーの需給最適化、サプライチェーン全体の排出量統合・最適化、物流効率化、新素材探索など、人手では処理しきれない領域こそAIの強みが発揮されます。両者をセットで取り組むことが、結果として最短距離での課題解決につながります。

2. GX・サスティナビリティ推進において企業が直面している課題と本音

GX・サステナビリティ推進の現場では、理想と現実のギャップにより、大きく分けて以下の4つの課題が発生しています。これらは、経営・現場・情シスといった立場による視点のズレや、組織内の分断に起因しています。

課題①：目標設定と進捗管理の困難さ

経営層は「2030年までにXX％削減」というKPIを掲げますが、その根拠となる現状データが精緻に把握できていないため、精神論に陥りがちです。さらに、GX・サステナビリティ関連データが拠点ごとに分散し、Excelや手作業での集計に依存しているため、進捗をタイムリーに把握できない企業も少なくありません。その結果、削減施策の効果が見えず、KPIが経営判断に反映されない状態が続いています。

現場の本音
「経営層は『投資対効果を出せ』と迫りますが、現場の設備が古くデータを取れない実態（泥臭さ）を知りません。進捗を追う仕組みもないのに、具体策なしに数字だけを求められても困ります」

課題②：規制対応の負荷増大

省エネ法や温対法などの報告義務に加え、炭素税をはじめとする新たな規制対応が年々増加しており、現場の業務を圧迫しています。

現場の本音
「日々の操業と生産性向上で手一杯なのに、環境データの入力は利益を生まない『余計な仕事』でしかありません。いわゆる『守りのGX』に忙殺され、モチベーションが上がりません」

課題③：ステークホルダー・サプライヤー対応の多様化

投資家、顧客、サプライヤーなど、各方面から異なるフォーマットでの開示要求（CDP、SBT、RE100など）が寄せられ、個別対応が限界に達しています。

経営・営業の本音
「顧客からの選定要件（サプライチェーン排出量の開示など）に応えられないと、取引停止のリスクがあります。早急に対応したいのですが、社内のデータが揃いません」

課題④：データ収集、管理の複雑化

多くの現場では、工場ごとに異なるフォーマットの「野良Excel」や紙の日報が散在しており、全社集計のために毎月末、膨大な手作業（Excelバケツリレー）が発生しています。

現場・情シスの本音
「現場のOT（制御、運用）データを吸い上げたいのですが、セキュリティや安定稼働が最優先です。安易にネットワークへつなぐことはリスクが高く、慎重にならざるを得ません」

この閉塞感を打破するには、GX・サステナビリティを単なる義務（コスト）と捉えるのではなく、企業の「事業価値」と、脱炭素という「社会価値」を両立させる新たな成長戦略として再定義する必要があります。

3. 事業価値と社会価値を両立させるための基本的な考え方

事業価値（利益創出）と社会価値（CO2削減）の実現に向けて、ここでは「橋渡し」と「循環」という2つの概念を解説します。

経営、情シス、現場をつなぐ「橋渡し（Bridge）」

分断された組織をつなぐ唯一の共通言語はデータです。現場の制御やセンサーが発するOTデータと、経営側の財務やERPなどのITデータを統合するデータ基盤こそが、組織の壁を取り払う橋渡し役を担います。

しかし、単にシステムを導入するだけでは不十分です。現場の生産データと経営が求める財務指標を結びつけるには、双方の領域を理解し、翻訳できる存在が欠かせません。ここに、環境とITの両面に精通したブリッジ人材や、伊藤忠テクノソリューションズ株式会社（以下、CTC）のようなパートナーの介在価値があります。

GX・サステナビリティとAIを継続的な取り組みにする「循環（Cycle）」

単発のツール導入で終わらせず「戦略策定→システム整備→データ活用（AI）→戦略見直し」というPDCAサイクルを回し続けることが、持続的な競争優位を生みます。多くの企業がPoC（概念実証）で終わってしまうのは、単発のプロジェクトとして捉えているためです。

具体的には、GX・サステナビリティ対応に必要なデータを収集・分析し、経営判断へ反映する循環を、以下のステップで構築します。

• STEP1：データの特定

  経営戦略に基づき、必要なデータを定義します。具体的には、拠点別のエネルギー使用量、設備単位のCO2排出量、製品ごとの環境負荷、サプライチェーン排出データなどです。これにより、測るべき指標が明確になります。

• STEP2：データの収集

  現場から信頼性の高いデータを収集する仕組みを整えます。この段階では、現場の負担を最小化する工夫が重要です。

• STEP3：データの活用

  収集したデータをAIで分析・可視化し、経営判断に活かします。

• STEP4：戦略の高度化

  分析結果をもとに、サステナビリティ経営と事業成長を両立させる新たな戦略へと反映させます。そして再びSTEP1へ戻り、サイクルを継続します。

「守り」から「攻め」へのマインドセット転換

多くの企業が陥りがちな「規制対応（守り）」への偏重から脱却する必要があります。AIを活用して規制対応業務を徹底的に自動化・効率化し、そこで浮いたリソースを、新規事業やブランド価値向上といった「事業成長（攻め）」に振り向けるマインドセットへの転換こそが、競争優位の源泉となります。

4. 事業価値と社会価値を同時に生む3つの活動領域

GX・サステナビリティにおける価値創出の活動は多岐にわたりますが、すべてを一度に進める必要はありません。ここでは、実装インパクトが大きく、かつ企業が着手しやすい重要領域を3つに絞って紹介します。これらは単独で完結するものではなく、データ基盤を介して相互に連携し合うものです。各領域において、事業価値と社会価値を同時に実現できる点が大きな特徴です。

省エネ・エネルギー転換

AIによるデマンド制御や設備最適化を行います。

• 事業価値
  電力コストの削減や、再エネ設備の保全効率化を実現できます。AIがエネルギー使用量のピークを予測し、最適な稼働パターンを自動調整することで、電力料金を抑制しながら設備の長寿命化にも貢献します。

• 社会価値
  CO2排出量の直接的な削減に加え、エネルギー安全保障への寄与が期待できます。再生可能エネルギーの効率的な活用により、化石燃料への依存度を低減させることが可能です。

サプライチェーン脱炭素化

Scope3データの精緻化と調達ポートフォリオの最適化を行います。

• 事業価値

  グローバル取引の継続条件をクリアし、調達リスクを低減できます。欧州をはじめとする海外市場では、サプライチェーン全体の排出量開示が取引の前提条件となりつつあります。これに対応できることは、ビジネス継続の必須要件です。

• 社会価値

  サプライチェーン全体での排出削減と、トレーサビリティの透明化を実現します。原材料の調達から製品の廃棄に至るライフサイクル全体で、環境負荷の可視化を可能にします。

環境価値の可視化・創出

LCA（ライフサイクルアセスメント）の高速化や新素材探索を行います。

• 事業価値

  グリーン製品による売上拡大や、製品付加価値の向上が期待できます。環境配慮型製品への需要は年々高まっており、明確な環境価値を提示できる企業は市場での優位性を確保できます。

• 社会価値

  GHG排出量の正確な開示、消費者への環境選択肢の提供が可能になります。製品ごとのカーボンフットプリントを明示することで、消費者が環境負荷を考慮した購買行動をとりやすくなります。

5. GX・サステナビリティ推進におけるAI活用の実践例

ここでは、GXおよびサステナビリティ推進において、AIがどのように実務へ組み込まれているのかを具体的なユースケースで紹介します。

ユースケース①：サプライチェーン脱炭素（製品CFP算定におけるAI活用）

サプライチェーン全体の排出量可視化を実現するため、AIを活用して製品CFP算定の自動化と精緻化を進めた事例です。

課題（Before）

• 多様な原材料データをもとにした製品CFP（製品単位CO2排出量）算定が煩雑

• 一次データに対して、特徴に合った排出原単位の選択・割り当てが難しい

• 製品点数が多い企業では数千の組み合わせ処理が必要となり、工数が膨大

解決策

• AIエージェントを活用し、原材料分類と排出原単位の割り当てを自動化しました。

• 過去の割り当て実績や原材料特性を学習させることで、適切な原単位を推薦できる仕組みを構築しました。

• 人手作業で実施していた部分にAIエージェントを活用することで、算定プロセスの効率化を図りました。

効果（After）

• 事業価値

  環境データを活用した、製品ごとのCFP算定の効率化へ。

• 社会価値

  製品単位CO2排出量の精緻な可視化により、サプライチェーン全体での実効性のある脱炭素推進へ。

ユースケース②：設備運用・保全（生成AI×ナレッジ継承）

生成AIを活用し、設備保全業務の属人化を解消しながら対応品質を平準化した事例です。

課題

• トラブル対応がベテランの経験と勘に依存している

• 若手社員では迅速な原因特定が困難

• マニュアル検索に時間を要している

• 復旧までのダウンタイムが長い

解決策

• 過去数十年分の設備トラブル記録、対応手順書、作業日誌などをナレッジデータベースに登録し、生成AIが活用できる形式でノウハウを蓄積するようにしました。

• 蓄積したノウハウと、既存の警報システムの連携により、異常時に、AIが「考えられる原因」と「推奨される対処法」を即座に回答する仕組みを構築しました。

効果

• 事業価値

  根拠付き・状況適応型の支援が可能になり、ヒューマンエラーが低減し、安全性が向上しました。トラブル対応時間の短縮により、設備稼働率が向上。保全コストの削減と運用効率の改善を同時に実現しました。

• 社会価値

  技能継承の仕組みをデジタル化することで、労働力不足に対応した持続可能なインフラ維持管理体制を構築しました。

ユースケース③：材料開発でのGXとAI活用（マテリアルズ・インフォマティクス）

AIを活用し、材料探索・設計の試行錯誤をデータ駆動で効率化しながら、低CO2材などの開発を加速させた事例です。

課題

• 材料探索は試行錯誤が多く、開発期間とコストが膨らみやすい

• 低CO2材などの環境配慮型材料は要件が複雑で、開発が長期化しやすい

解決策

• 材料データをAIで解析し、特性予測を行うMI（マテリアルズ・インフォマティクス：材料開発にAIを活用する手法）基盤を構築しました（CTC支援事例：国立研究開発法人物質・材料研究機構（NIMS）様）。

• 過去の実験データ、論文、特許情報などを統合し、AIが材料の特性と組成の関係を学習できる環境を整備しました。

効果

• 事業価値

  高性能材料（低CO2材など）の早期市場投入が可能となり、研究開発投資の効率化と製品競争力の向上につながりました。

• 社会価値

  環境負荷の低い材料開発が加速することで、製品のライフサイクル全体でのCO2排出量削減にもつながりました。脱炭素に資する素材選択肢が増えることは、サプライチェーン全体のGX推進を後押しします。

6. まとめ

GX推進の停滞は、技術の問題ではなく、組織内のデータと目的の不一致（分断）に起因しています。規制対応（守り）と事業成長（攻め）を両立させる鍵は、AIを活用し、現場データと経営指標をシームレスに連携させることです。

一過性のPoCで終わらせず、データ循環のサイクルを構築できれば、GXは企業の新たな競争力の源泉となります。本記事で解説した「橋渡し」と「循環」の概念を実践し、組織の分断を解消することで、持続的な成長を実現できるでしょう。

GXとAIの実践的な導入ステップや、組織の分断を解消するための具体的な方法論、業界別の活用事例については、ホワイトペーパーで詳しく解説しています。次の一歩に向けたヒントとして、ぜひご活用活用ください。

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