サプライチェーンの潜在リスク可視化
サプライチェーンでこのような悩みありませんか?
- 主要取引先のさらに上流の原材料・調達国の実態が把握できない
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海外生産拠点や原材料のリスク・機会を定量的に把握できない
- リスクが多岐にわたり、対応の優先度を決められない
- ESG監査やステークホルダーに対して、説明責任を果たせるデータがない

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。
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。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。
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。
顧客事例

八女市
福岡県八女市の「八女茶」をESG評価する意義
八女市の特産品「八女茶」の生産背景における環境・社会リスクを定量化するため、aiESGの評価分析をご導入いただきました。伝統的な製法や持続可能な生産環境をデータで証明し、海外展開やブランド価値向上へ活かす取り組みについてお聞きしています。
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農林中央金庫
自然資本リスクの特定から、新たなビジネス機会の創出へ
農林中央金庫様の「Climate & Natureレポート」作成において、サプライチェーン上の環境・社会インパクトを地域・段階別に定量化するため、aiESGの分析をご導入いただきました。自然資本リスクの特定にとどまらず、得られたデータを顧客の課題解決やファイナンス機会の創出へ繋げる先進的な取り組みについてお聞きしています。

