Who（誰が）
従業員300名以上で取引先100社以上を持つ製造業・商社・建設業のCSR部門・経営企画部門担当者（多くは専任1〜3名）が主なユーザーとなる。
対象とする社会課題：企業がScope3(取引先排出量)を算定できず脱炭素対応が停滞する問題
社会の役に立ち、しっかり儲かる。その両立が、この計画には数字で示されています。
CSR担当者はわずか数名で、数百社の取引先にExcelを送り、返ってくるかどうかも分からない回答を待っている。それでも開示の期限は待ってくれない。取引先側にも算定のノウハウがなく、結局「業界平均値」で埋めるしかない。この事業は、購買データから排出量を推計し、取引先の協力を得やすい形に変えることで、担当者が孤立したまま数字と格闘する状況を終わらせたい。
※ この4つの数字は、見せるために作った数字ではありません。「事業計画」タブの10年計画とまったく同じ計算から出しています。EXIT（売却）時の手取りだけは「もし売れたら」の試算で、約束できる金額ではありません。
10年の事業計画も、創業融資500万円の申請資料も、システムの要件定義書も、最初の90日の段取りも——ぜんぶこのページにあります。足りないものはAIチャットが伴走しながらその場で作り、システム開発・専門家・投資家への橋渡しまで、このサイトの中で進められます。「やりたい」と思ったその日から、始められる状態です。
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CarbonTraceは、CSR担当者がExcelで取引先数百社にアンケートを送り回収率3〜5割に悩む状況を変えるSaaSです。
発注企業が購買データ（取引先名・品目・金額・重量など）をCSVでアップロードすると、AIが業種・規模・地域情報と環境省IDEAv3等の排出係数を組み合わせて取引先ごとのScope3排出量を自動推計します。担当者はダッシュボードで「排出量トップ20社」を一目で確認でき、対話型AIに『A社はなぜ排出量が高いのか』と聞けば根拠データ付きで回答が返ります。取引先にはチャットボット付きの15分入力フォームが届き、実測値が集まるたびにモデルが自動で精度を上げていきます。
2023年以降、東証プライム上場企業約1,800社にTCFD/SSBJ基準での温室効果ガス開示要請が強まっているが、Scope3(購入した製品・サービス由来の排出)は取引先数百〜数千社分のデータ収集が必要で、多くの企業が算定不能のまま「業界平均値」で代替している。
CSR担当者(多くは1〜3名の専任者)は、取引先にExcelでアンケートを送付し回収率30〜50%程度、回答も精度がバラバラという実態がある。特に中小サプライヤーは排出量算定のノウハウも人員もなく、回答自体を諦めるケースが多い。この結果、大手企業のサプライチェーン排出量の実態が不透明なまま、投資家・取引先からの開示圧力だけが増している。環境省の推計では製造業のScope3は自社排出(Scope1+2)の平均5〜10倍に達するとされ、正確な把握なしに削減目標設定も進まない。
①推計エンジン: 取引先の業種・規模・地域・購買金額を特徴量とした勾会木モデル(XGBoost等)で排出係数を予測し、取引先ごとの推計排出量を算出する。
②異常検知: 過去データとの整合性を確認し、異常値(急激な増減)を検知して担当者にアラートを出す。③自然言語対話: 担当者からの質問(「なぜこの取引先の排出量が高いか」等)にLLMが根拠データを引用しながら回答し、取引先向けフォームでは記入補助チャットボットが稼働する。④継続学習: 取引先から実測データが提出されるたびにモデルを再学習し、推計精度を四半期ごとに向上させる。
発注企業の購買データ(取引先名・品目・取引金額・重量・輸送距離など)をCSVまたはERP連携でアップロードすると、AIが取引先の業種・規模・地域・過去の開示情報を突合し、排出量を取引先単位で推計する。
推計値は環境省IDEAv3や業界標準の排出係数データベースと機械学習モデルを組み合わせて算出し、取引先が個別に排出データを開示すればその都度モデルが実測値で上書き・再学習する。担当者はダッシュボード上で「排出量トップ20取引先」「削減余地の大きい取引先」を自動抽出され、対話型AIアシスタントに「A社の排出量が高い理由は？」と質問すると根拠データと改善余地を自然言語で回答する。取引先側には簡易フォームが送付され、チャットボットが記入をサポートしながら15分程度で回答完了できる体験を提供する。
| CSR担当者2名の人件費（Excel集計・催促対応に業務時間の約4割を投入） | 年額 約600万円相当（工数換算） |
| ESGコンサルティング会社への算定委託費用 | 年額 300万〜800万円 |
| 業界平均値代替による開示精度不足での投資家評価低下・格付け機会損失 | 年額 明確な金額換算は困難（数百万円規模の損失想定） |
| 取引先アンケート未回収による再送・電話催促の事務コスト | 年額 約50万〜100万円 |
| SaaS年間ライセンス（取引先500社まで） | 月額30万円（年間360万円） |
| 初期導入・データ連携支援（ERP連携含む） | 初年度一括 100万〜300万円 |
| 取引先向けプレミアム機能オプション（サプライヤー単位） | 月額2万円/社 |
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東証プライム上場企業約1,800社がTCFD/SSBJ基準でのGHG開示を求められる中、Scope3算定には取引先数百〜数千社分のデータが必要だが、CSR担当者は1〜3名体制でExcelアンケートを送るしかなく回収率は30〜50%に留まっている。
中小サプライヤーは算定ノウハウも人員もなく回答自体を諦めるため、大手企業は実態不明のまま業界平均値で代替開示せざるを得ない。環境省推計ではScope3は自社排出の5〜10倍に達するとされ、正確な把握なしに削減目標も立てられない状況が続いている。
MVP開発は準委任契約が向く。
推計モデルの精度目標（±25%以内）は開発途中の試行錯誤で調整が必要なため、成果物を固定する請負にはなじまない。一方、ERP連携やCSV取込などI/O仕様が明確な部分は請負での切り出しも可能。発注時は「推計誤差±◯%以内」「回収率◯%」等のKPIを検収基準ではなく努力目標として契約書に明記し、モデル精度の未達を検収不合格の理由にしない旨を事前にすり合わせること。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 発注企業のCSR部門・経営企画部門の担当者（1〜3名体制が多い） |
| セカンダリ | 取引先サプライヤー企業の排出量回答担当者（フォーム入力・チャットボット利用者） |
| 管理 | CarbonTrace運営側のカスタマーサクセス担当者・システム管理者（モデル精度監視、規制対応含む） |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| 購買データ取込・ERP連携 | 購買データCSV/ERP出力→形式変換・検証→取引先別購買テーブル生成 |
| 取引先マスタ名寄せ | 取引先名・住所→業種/規模/地域を外部DB照合→統一マスタIDを付与 |
| 排出量推計エンジン | 取引先属性・購買金額→XGBoostで排出係数予測→取引先別推計排出量を算出 |
| 異常検知アラート | 推計値の時系列データ→前期比変動を検知→急増減アラートを担当者に通知 |
| 対話型AIアシスタント | 担当者の自然言語質問→LLMが根拠データ引用→回答文と削減余地を表示 |
| 排出量ダッシュボード | 推計・実測データ→集計処理→トップ20取引先/削減余地ランキングを表示 |
| 取引先向け簡易入力フォーム | 取引先の排出関連数値→チャットボット記入補助→実測データを送信 |
| 実測データ反映・継続学習 | 取引先実測値→推計値を上書き・差分学習→四半期ごとにモデル再学習 |
| 業界ベンチマークデータ生成 | 匿名集約した取引先排出データ→業種・地域別集計→レポートPDF生成 |
| TCFD/SSBJ開示レポート出力 | 推計・実測結果→開示基準テンプレート適用→PDF/Excel形式で出力 |
| 契約・権限・マルチテナント管理 | 契約企業アカウント情報→取引先数に応じた課金階層判定→権限設定を適用 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
companies | company_id, name, industry_code, employee_count, contract_plan, contract_status |
suppliers | supplier_id, company_id, name, industry_code, region, employee_scale |
purchase_transactions | transaction_id, company_id, supplier_id, item_code, amount_jpy, weight_kg, transport_distance_km, transaction_date |
emission_estimates | estimate_id, transaction_id, supplier_id, estimated_co2t, factor_source, model_version, estimated_at |
emission_factors | factor_id, industry_code, region, factor_value, source_db, updated_at |
actual_emissions | actual_id, supplier_id, reported_co2t, report_period, submitted_at, verified_flag |
users | user_id, company_id, name, role, email, last_login_at |
anomaly_alerts | alert_id, supplier_id, metric_type, deviation_rate, detected_at, status |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | 排出量ダッシュボード |
| 2 | 取引先別排出量一覧 |
| 3 | 取引先詳細・削減余地画面 |
| 4 | 購買データアップロード画面 |
| 5 | AI対話アシスタント画面 |
| 6 | 取引先向け簡易回答フォーム |
| 7 | 業界ベンチマークレポート画面 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | AWS(S3/RDS/Lambda): インフラ全般、ERP連携のスケーラビリティ確保 |
| 2 | XGBoost: 取引先別排出係数推計の主モデルとして精度と説明性のバランス |
| 3 | Azure OpenAI Service: 対話型AIアシスタント・記入補助チャットボット用LLM |
| 4 | PostgreSQL: 取引先・購買データ・推計結果の正規化管理 |
| 5 | 環境省IDEAv3ライセンス: 排出係数の公的データソースとして必須 |
| 6 | SAP/Oracle連携APIコネクタ: 大手顧客のERP自動連携対応 |
| 7 | Apache Airflow: 四半期再学習・データ突合バッチのジョブ管理 |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性 | 可用性: SLA99.5%以上(月間ダウンタイム約3.6時間以内)、AWSマルチAZ構成で冗長化 |
| 性能 | 性能: 取引先3,000社分のCSV一括推計処理を30分以内に完了させる |
| セキュリティ | セキュリティ: 購買データ・取引先情報は保管時AES-256暗号化、通信はTLS1.2以上 |
| 推計精度 | 推計精度: 実測値との誤差を1年目末±20%以内、3年目末±10%以内に維持 |
| データ更新 | データ更新: 排出係数データベース(IDEAv3等)を四半期ごとに更新し再学習 |
| 監査対応 | 監査対応: SSBJ基準変更時は算定ロジックを1ヶ月以内に反映し変更履歴を保持 |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | パイロット顧客の購買データをExcelで受け取り、担当者が環境省IDEAv3の排出係数を手動で当てはめて推計値を作成し、既存の業界平均値との差分をヒアリングで確認する | 人手の作業時間のみで、外部発注費用はほぼかからない水準 |
| ②最小システム | CSVアップロードと簡易ダッシュボードのみを備えた最小構成のWebアプリを作り、取引先トップの排出量抽出とチャットボットによる簡易回答機能を試す | 外注で数か月分の開発費とクラウド利用料の水準 |
| ③本開発 | ERP連携API、異常検知、継続学習パイプラインを実装し、第三者保証に対応できるログ機能とSSBJ準拠のカテゴリ分類ロジックを組み込む | エンジニア複数名の人件費とクラウド・データベースライセンス費用がかかる水準 |
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市場の前提（ボトムアップ試算）とTAM/SAM/SOMの規模感……
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対応が必要な許認可・法規制と、確認すべき相手先・想定調整期間……
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手を挙げたその日から動けるように、完了条件つきで並べています。
| 誰に会うか | なぜ会うか | 接触の仕方 |
|---|---|---|
| 東証プライム製造業のCSR・サステナビリティ推進部門責任者 | Scope3算定の当事者であり、現場の課題感と業務フローを直接検証できるため | IR/統合報告書掲載の問い合わせ窓口、または知人紹介経由でアポイント打診 |
| 大手監査法人の気候変動・サステナビリティ保証部門パートナー | SSBJ保証業務の実務者であり、顧客紹介チャネルとしての提携可能性を探るため | 監査法人主催のサステナビリティセミナーに参加し名刺交換後に個別面談を依頼 |
| SAP/OracleジャパンのESG・サステナビリティソリューション担当者 | ERP連携の技術要件とパートナー制度(PartnerEdge等)の詳細を確認するため | ベンダー公式パートナープログラムサイトから申込み、担当窓口を紹介してもらう |
| ESGコンサルティング会社(大手～中堅)のシニアコンサルタント | 顧客企業への紹介チャネル構築と算定業務の実務課題をヒアリングするため | 業界カンファレンス(サステナブル・ブランド国際会議等)で登壇者に直接接触 |
| 環境省 地球環境局 地球温暖化対策課の担当職員 | IDEAv3データベースの利用条件・更新頻度・二次利用可否を確認するため | 環境省ウェブサイトの問い合わせフォームから公式に照会・面談依頼 |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 監査法人・ESGコンサルの担当者への個別相談 | 「Scope3算定で困っている顧客企業のCSR担当者を紹介してほしい」と伝え、無償ポータルの実演を見せて紹介につなげる |
| TCFD/SSBJ対応セミナー・勉強会への参加 | セミナー後の名刺交換で「取引先アンケートの回収率で悩んでいませんか」と声をかけ、個別デモの約束を取る |
| CSR・環境部門担当者向けオンラインコミュニティ | Scope3算定の実態調査という形でアンケートを投げかけ、回答者に個別ヒアリングを依頼する |
| 既存パイロット顧客からの紹介 | パイロット参加企業に「同業他社で同じ悩みを持つ担当者を紹介してもらえないか」と直接依頼する |
対応が必要な許認可・法規制の詳細は「関連法令」タブでご確認いただけます。着手前に必ずご確認ください。
制度名・金額・要件は年度ごとに変わるため、ここでは種別と公式の探し先だけを示します。必ず一次情報で最新の要件を確認してください。
| 種別 | 特徴 |
|---|---|
| 自己資金・身内からの出資 | 最初の検証（ヒアリング・試作）はここで賄えることが多い。 |
| 日本政策金融公庫の創業融資 | 実績のない創業期でも相談できる公的融資。事業計画書の提出が要る。 |
| 自治体の創業支援制度 | 市区町村・都道府県ごとに補助・利子補給・家賃補助などがある。要件と募集時期は年度で変わる。 |
| 国の中小企業向け補助金 | 設備・販路開拓・IT導入などの類型がある。公募期間が短いので、常設の情報源で追う。 |
| エンジェル投資家・ベンチャーキャピタル | 急成長を前提にする資金。社会課題型では投資家の性格を選ぶ必要がある。 |
| 確認先 | 何がわかるか |
|---|---|
| ミラサポplus（中小企業庁） | 補助金・支援制度の横断検索 |
| J-Net21（中小機構） | 支援策・創業手引きのデータベース |
| 地域の商工会議所・よろず支援拠点 | 無料の対面相談。申請書の書き方まで見てもらえる |
| 日本政策金融公庫の各支店 | 創業計画書の事前相談 |
| 制度 | 誰が使えるか | この事業でどう効くか |
|---|---|---|
| 日本政策金融公庫 新規開業・スタートアップ支援資金 | 創業したばかりの法人・個人事業主 | 本事業のような設立初期の運転資金確保に使う制度で、創業融資の合計額は 600万円 を想定している |
| 東京都創業助成事業 | 都内で創業予定または創業から一定期間内の中小企業・個人事業主 | SaaS開発初期の人件費・広報費の一部を補助対象にできる可能性があり、自己資金 100万円 を補う手段になる |
| IT導入補助金 | ITツールを導入する中小企業・小規模事業者 | ERP連携機能や顧客向けダッシュボード開発の一部費用を補助対象にできる可能性がある |
| ものづくり・商業・サービス生産性向上促進補助金 | 新製品・新サービスの開発を行う中小企業 | AI推計エンジンの開発など、本開発フェーズの投資に活用できる可能性がある |
| 環境省 脱炭素経営・サプライチェーン支援関連事業 | サプライチェーン排出量算定・脱炭素支援を行う事業者や、支援を受ける企業 | Scope3算定支援という事業テーマそのものが環境省の政策方向と合致し、実証・普及フェーズで連携できる可能性がある |
会社設立の手続きや許認可の取得、契約書の整備など、弁護士・税理士・司法書士等の専門家への紹介をご希望の場合はこちらからエントリーできます。
専門家の紹介を希望する※ 紹介のお申し込み窓口はマイページの「業者・士業・投資家の紹介」に一本化しています。AIチャットが内容をヒアリングし、具体的な段階になったら運営が個別におつなぎします。
本文中の「※1」「※2」の番号は、ここに対応しています。番号を押すと、この欄に飛びます。
この事業が失敗するとしたら原因はどこから来るか、単価をその値段にした理由、最初の3か月で確かめること、必要な契約書と支払い条件、1人目の求人票、この事業の1週間……
実行の手引きの詳細は無料会員限定です。
環境・脱炭素領域で創業を目指す仲間がコミュニティで情報交換しています。ひとりで抱え込まず、同じ課題を見ている人と話すところから始められます。
※ バッジは閲覧・登録などの自動集計にもとづく相対的な表示です。