サプライチェーンの潜在リスク可視化
What is Visualizing Supply Chain Risk Hotspots?
企業の調達・生産・流通の全過程を対象に、環境・人権などのESGリスクを定量的に把握する分析手法
企業の原材料調達から製造、流通、販売に至るまでの全工程を対象に、環境・人権などのESGリスクを定量的に可視化する分析手法です。従来のアンケート調査や取引先ヒアリングでは把握が難しかった、一次取引先（Tier1）以降の上流工程や海外調達先のリスク構造を、AIと産業連関表を活用して解析します。
aiESGの分析では、政府・国連・大学などの公的データや国際機関レポートをAIに学習させ、国・産業セクター単位で人権侵害、強制労働、CO₂排出、水資源消費、土地利用など3,000以上のESG指標を網羅的に評価。企業が保有するコスト構成データだけで、製品や原材料ごとのESGリスクを定量的に推計できます。
Solution
サプライチェーンの潜在リスク可視化でできること
アンケートや取引先調査では届かない、Tier3以降の人権・環境リスクをAIで可視化し、サプライチェーン内に潜むESGリスクを定量的に示します。
自社の製品に潜むESGホットスポットを網羅的に把握し、根拠ある対策へ。
ESGの情報収集・分析
製品単位でのESG評価
原材料の調達から製品の製造、流通、販売に至るまでの一連のプロセスにおけるリスクや機会を可視化が可能。
サプライチェーン上流の可視化
産業連関表や統計データ、ビッグデータをAIで解析し、Tier3以降の取引先や海外調達を含む上流のリスクを定量的に推計。
3,000指標以上の網羅的評価
データを広範に統合。れーだー環境（気候・水・土地）・人権（差別・強制労働）・社会（雇用・教育）など、非財務データを広範に統合。
技術的なサポート
世界最高水準のデータベースを活用
九州大学の研究チームがハーバード大学・MITなど国際的に権威のある学術機関と共同開発した信頼あるデータベースに、aiESG独自開発のAIを組み合わせることにより、より精緻かつ多様な観点からの分析を実現。
専門データサイエンティストによるコンサル支援
データアナリストが企業ヒアリングを通じて、分析対象となる原材料や調達国を整理し、目的に沿ったデータ設計を実施。
Value
導入によるメリット
リスクと機会を網羅的に把握し、戦略的なサステナ推進へ
👉全体像の可視化による優先度の明確化
原材料や調達国を起点に、サプライチェーン全体の人権・環境リスクを定量的に把握。どの工程・国・素材にリスクが集中しているかを明確化し、限られたリソースを重点配分できます。
👉定量データによる説得力ある説明
推計に産業連関表・国際統計・AI分析を用いることで、取締役会・投資家・顧客に対し「なぜその素材・調達国を選ぶのか」をデータで説明可能。開示の質と信頼性が向上します。
👉戦略立案・改善シミュレーションへの活用
調達国や原材料を変更した場合のリスク・機会のシミュレーションが可能。サプライチェーンをリスク管理の“守り”から、事業成長を支える“攻め”の分析基盤へと転換できます。
👉特定資源・業界・自社など、企業独自の分析評価も可能
国・セクター別データと自社のサプライチェーン構造を照合し、「業界リスク × 自社特有リスク」などユニークな分析評価が可能。特定の資源や原材料との関わりを分析できるため、より精度の高い課題特定や、投資家向け説明資料の根拠づけに活用できます。
Case ｓtudy
活用事例
製造業：主要原材料の調達リスク可視化
商社：サプライヤー管理・人権リスクモニタリング
金融機関：投資先企業の非財務リスク分析
自治体・官公庁：地域産業の環境影響分析
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