フィリップ・アシュトンは、企業の持続可能性の向上を支援する AI を活用した物流プラットフォームである 7bridges の CEO 兼共同創設者です。ここで彼は、企業が「グリーン比率」を使用して持続可能性と商業目標のバランスをとる方法と、サプライチェーンが二酸化炭素排出量に最も大きく貢献しているものの 1 つであることを説明します。
気候変動に敏感な消費者からの圧力と規制当局が設定したネットゼロ期限により、サプライチェーンをより持続可能にする緊急の必要性が生じています。しかし、ほとんどの企業は、炭素排出量を削減し、環境に優しい目標を達成するためには長い道のりを歩んでいます。
多くの場合、商業目標を達成する必要性と、「グリーン化」に実際にどれくらいのコストがかかるかについての不確実性によって、取り組みが妨げられます。これらの一見競合する優先事項のバランスを正確にとることができなければ、企業は当然のことながら、カーボン・オフセット制度などの消極的な政策（その影響については多くの議論がある）問題を根本から解決するのではなく、短期的な解決策として。
しかし、リスクは高い。企業の温室効果ガス排出量の 80% 以上がサプライチェーンから発生しているため、ビジネスリーダーそしてサプライチェーン管理者には変化をもたらす真の機会があります。
「グリーン比率」 – コストと持続可能性の最適化
「グリーン比率」は、持続可能性を最適化しながら、株主の満足、コストの最適化、顧客の満足、規制当局の満足の理想的なバランスを表す用語です。
7bridge では、企業は AI インテリジェンス プラットフォームを使用して、コスト、運用効率、リスク軽減の最適化に重点を置いています。データを活用して意思決定プロセスを改善し、企業が需要を予測し、動的な通信事業者の切り替え、インテリジェントなディスパッチとルーティングを実装できる回復力のあるサプライ チェーンを構築します。
これは、ビジネスが計画外の混乱や需要と供給の季節的な変化に迅速に適応できることを意味します。
「グリーン比率」を計算するために、架空の企業を作成しました。
私たちは AI を使用して、製薬業界のクライアントからの匿名化されたデータを使用して 2 つのシミュレートされたサプライ チェーン モデルを実行しました。最初のシミュレーションはコストの最適化の効果を判断するもので、2 番目のシミュレーションは持続可能性の最適化でした。次に、商業目標と環境目標を両方にとって均等に最適化できる点を明らかにするために 3 回目のシミュレーションを実行しました。
最低コストで運営されるようにサプライ チェーンを設定した場合、二酸化炭素排出量には影響せず、基準価格から 23% の節約が確認できました。純粋に持続可能性を目的として最適化した場合、基準コストは 4% 増加しましたが、シミュレートされたサプライ チェーンで炭素排出量を直ちに 23% 削減することができました。
そのため、もう少し料金を支払う必要があるかもしれませんが、二酸化炭素削減の観点からはそれだけの価値があります。
この企業が「グリーン」電気自動車を導入するプロバイダーと連携すれば（それにはさらに時間がかかります）、炭素排出量は合計で 51% 削減されることになります。
3 番目のシミュレーションでは、両方の要素を最適化できることが実証されました。私たちのシミュレーションによると、企業はコストを 19% 削減し、炭素排出量も 19% 削減できることがわかりました。この 3 回目のシミュレーションでは、架空の製薬会社の「グリーン比率」が 129 kgCO2e : 1,000 ポンド (1,178 ユーロ) であることも決定しました。
これは、企業が支出する1,000ポンドごとに、二酸化炭素排出量を二酸化炭素換算で129キログラムに制限する必要があることを意味します。この数字は、持続可能性と収益性のバランスをとろうとするあらゆるビジネスにとって完璧な出発点です。
シミュレーションを実行する際、7bridges の AI はデータと、サプライチェーン全体の二酸化炭素排出量に影響を与える可能性のある複数の要因の影響を考慮しました。在庫を保管する履行場所が二酸化炭素排出量削減における最も強力な手段であると特定しました。
適切なフルフィルメント場所を選択すると、企業の二酸化炭素排出量をほぼ 30% 削減できる可能性があり、他の要因にも大きな影響を及ぼします。最も明白なのは、適切な製品またはサービスをエンドユーザーの近くに保管することです。配送車両の移動距離が短くなります。
これは、排出量全体にわずか 7% しか影響しない最も環境に優しい艦隊を搭載する航空会社を単純に選ぶといった、より明白な「修正」よりもはるかに重要です。
企業は今何ができるでしょうか?
AI テクノロジーは、サプライ チェーン管理者がサプライ チェーンの複雑さに取り組む上で重要な役割を果たします。これは、企業が二酸化炭素排出量の削減に関して最も強力な手段を特定するのに役立つ粒度を提供します。
通常、ビジネスリーダーは、影響の少ない短期的な変更（カーボン・オフセットなど）を行うか、より効果はあるが即効性のない長期的な調整（より環境に優しい交通への投資など）を行うかの選択を迫られてきました。利点。しかし現在、長期的な成果を上げながら問題に即座に対処できる、技術ベースの 3 番目のオプションが存在します。
AI は、組織が履歴データとリアルタイム データの両方の力を活用して、業務全体を通じて最適な意思決定を行うのに役立ちます。
炭素コストの上昇と私たちが今すぐ行動しなければならない理由
排出量監視技術が向上し、気候規制が強化されるにつれ、炭素排出コストは今後も上昇していく可能性が高く、これは化石燃料に大きく依存している企業や個人にとって重大な問題となるでしょう。
2018年以来、炭素排出コストはほぼ4倍に増加し、2022年にはCO2e1トン当たり約84ポンド（98ユーロ）という過去最高値に達した。
ビジネスリーダーがサプライチェーンの持続可能性に関して消極的な姿勢を取り続ければ、環境に対する信用が打撃を受けるだけでなく、最終的な利益にも影響を及ぼします。行動するのは今です。
