製品やサービスの単位でサプライチェーン全体を遡る

■新国富報告書「IWI」とウェルビーイングの視点
 

中島（デロイト）： この対談企画では、ESGソリューションベンダーを中心にさまざまなお話を伺っています。今回はウェルネス指数や新国富指標（IWI: Inclusive Wealth Index）について伺います。まずはこのテーマに関心を持つに至った経緯を教えてください。

馬奈木氏：私は工学部で技術に関する研究をしていました。環境技術分野ではさまざまな人がこの技術の重要性を強調していますが、これらの問題は最終的にコストと技術の品質に集約されます。両方をバランスよく満たすことは非常に重要ですが、そのための具体的な仕組みが不足していました。そこで、この課題に対処する方法を模索したんです。

多くの人が利用するには政治学の知識が必要で、評価の観点から経済学が重要であることに気づきました。それが、私が経済学に転向しようと決めるきっかけとなりました。その過程で「評価」という概念に取り組んでいるうちに、「サステナビリティ」という非常に重要な指標を知ることができました。これが、私にとっては大きな転機となりました。

私は2014年から、国連の新国富報告書（Inclusive Wealth Report）の執筆代表を務めています。この活動を通じて、指標や数値を単に作成するだけでなく、広く浸透させることが必要と感じました。そのためには、日本だけではなく他の国や、消費者、企業もこの指標を活用できるようにする必要があります。

馬奈木 俊介氏（株式会社aiESG 代表取締役）

そのために、ウェルビーイングの視点からアプローチすることを考えました。市民や国民、そして消費者が製品やサービスを選択する際に、それを使うことで幸福感が得られるという考え方が重要ですからね。

ウェルビーイングを向上させるために、どのような製品が必要だろうと考えて、最終的に「企業が良い製品を提供しなければならない」という結論に達しました。良い製品を提供するということは、その製品自体が省エネルギーで製造されるということだけでなく、サプライチェーン全体で製品のライフサイクルを考慮することを意味します。つまり、どこで製造され、だれがどのように運び、どのように使用され、最終的にどう廃棄されるのかを含みます。こうした全体像を把握し、サプライチェーン全体を通じて持続可能性を確保する必要があります。そこでaiESGが活用できると考えています。

関氏：前職ではESG経営を支援するAIを開発・実装していました。さまざまなデータを収集し、AIを構築しましたが、最終的に「企業がなにを改善すべきか」がわからず、頭を抱えました。

そんな時に馬奈木先生と相談する機会があり、話し合いの中でaiESGというアプローチを紹介いただきました。aiESGを使えば、具体的な改善策とその効果を視覚的に把握できます。さらに、表面的な情報にとどまらず、サプライチェーン全体を包括的に評価できます。この点に魅力を感じ、現在の活動に活かしています。

関 大吉氏（株式会社aiESG 最高経営責任者(CEO)）

三沢（デロイト）：ありがとうございます。すでに信用調査会社などがさまざまな指標を出されていますが、現在公開している指標について教えていただけますか。

馬奈木氏：新国富指標で連携している信用調査会社様はフローのデータを年度ごとに出していますが、我々は社会の価値である「ストック」を分析して提供しています。

三沢（デロイト）：県ごとの幸福度などのデータを見ると、これが最終的な評価指標の一つなのかと思います。しかし、それが実際にビジネスや改善のために活用されている例を知ることができ、非常に感銘を受けました。

馬奈木氏：データ会社やベンダーは、以前からこういった指標やサステナビリティ基準のようなものが必要だと思っていたんですよね。

快適な都市設計を検討する際にもaiESGが使われています。地域も企業も住んでいる人も幸福を感じる都市になればいいですね。

中島（デロイト）：我々は企業経営のお手伝いをしています。経営者にとって大きな課題は、基となる判断基準を決めることでしょう。さまざまな指標と膨大な数のテーマの中から、意思決定に役立つ良質な情報を見極めることが重要です。もちろん指標といった物差しで測ることはないかもしれませんが、少なくともその企業が良し悪しを判断するための仕組みやデータなどをご案内したいと考えています。

馬奈木氏：我々は学術関係者を集めて、多様な人に向けて発信しようと試みています。実際、自然資本への関心が高いアフリカに向けて、新国富報告書アフリカ版の制作も進めています。

国や地域ごとに、新国富報告書を出し、その国内や地域で積極的に普及させています。同じ仕組みを使っても、それを国や地域ごとにカスタマイズし、特定のトピックに焦点を当てて展開しています。

新国富指標とaiESGは、密接に関連しています。そのため各種講演の機会には、サステナビリティについて話すと同時に新しい取り組みとしてのaiESGを紹介し、aiESGの導入を他の国々に広め、共に取り組む仲間を増やしたいと考えています。

三沢（デロイト）：それぞれの国で展開するというお話でしたが、例えば各国の開示規制においてはヨーロッパなどがリードして人的資本などの要素を取り入れたりしています。これらとはどう連携していて、どんな影響がもたらされているのでしょうか。
 

三沢 新平（デロイト トーマツ リスクアドバイザリー株式会社 デジタルガバナンス マネージングディレクター）

馬奈木氏：人的資本については測定方法が開発され、国単位や地域単位、企業単位でも人のデータがあれば測れるようになりました。しかし、企業で話題になっている人的資本には「女性活躍」、「働き方改革」なども含まれているため、少し流れが異なっています。そこで重要な部分はマクロで測りつつ、企業としては末端まで見ていこうという流れになっています。

■GHG排出量とESGへの取り組みについて
 

三沢（デロイト）：自然資本は、CO2をはじめとするGHGの排出量について各国が積極的に取り組んでおり、GHGプロトコルといったある程度明確な基準があります。しかし汚染や生物多様性などについては、国ごとに規制に盛り込む項目は用意しているものの、指標やデータとしては定義が曖昧です。こういった曖昧さについてどうお考えでしょうか。

馬奈木氏：信頼性の程度の差はありますよね。GHGにしても、その影響に対する理解が微妙に変わったりしています。そこは常にアップデートしなければならず、まだ完璧ではありません。生物多様性なども少しずつ精度が上がっていくというのが現状ですね。一度決めたルールを用いて経年でトラッキングし、状況をモニタリングすることが重要でしょう。

中島（デロイト）：自然資本には気候変動、水、汚染、生物多様性など、さまざまな要素が関わっています。それらの資本を一つの尺度として使う際の工夫や、aiESGでの実装について教えていただけますか。
 

中島 史博（有限責任監査法人トーマツ リスクアドバイザリー事業本部 ESG統合報告アドバイザリー ディレクター）

馬奈木氏：基本的に、それぞれの影響を金額換算して足し合わせるという考え方です。人的資本でも人の価値を換算できますし、資源も同様です。経済の換算になると、人間の評価が入りやすくなりますね。

簡単に説明すると、実際に企業レベルでみんなが使えるものにしようというのがaiESGで、本当に地域が良くなったかどうかを測る指標がIWIです。

例えば、サプライチェーンの一部が海外から来ているというケースがあるように、自国が他国にも依存しています。IWIの観点から見ると、自分の国だけが良くなるのではなく、周りも同時に良くなります。だからお互いにプラスになっていくという相乗効果が生まれます。この「お互いをプラスにする」ことを担保するのがaiESGの仕組みとなります。

関氏：貨幣換算で重みを付けていますが、これもデータに基づく必要があると考えています。我々は学術機関でもありますし、中立的な立場としてそこに依拠すべきだと考えています。

我々は、事実を元に分析しています。CO2排出量を元に、それが何点なのか、貨幣換算するといくらになるのかを算出します。消費者観点からのESGスコアについても、実際に全世界の消費者からアンケートを取り、その結果から導き出します。「Tシャツを買うとしたらESGと安さのどちらを重視するのか」というアンケートを取ると、国や年齢ごとにバラつきが出ます。消費者に限らず、投資家、事業会社、エネルギーセクターなど、事実に基づいたスコアリングが求められているのではないでしょうか。

三沢（デロイト）：国内アパレル業界でも、若者を中心にリユース、リサイクルができないと不買運動につながるという現象が見られます。それもある意味ファクトデータということの証明でしょう。

馬奈木氏：かつて「環境教育なんて意味がない」と言われたこともありましたが、年代の差が明確に出ています。どこの国でも若い方の関心が高い傾向がみられます。そうなると年齢層によって情報発信を変えるべきという議論にも繋がりますよね。

中島（デロイト）：さまざまな指標や、それらを束ねる総合KPIなどの尺度を設計して評価する手法を検討していくと、「良し悪し」は「善悪」のような倫理感に近づいていくのではないかと感じています。

我々が支援している企業の中には、「尺度を外から押し付けられている」と感じられるケースもあります。つまり、「自分たちが目指している経営の方向性と評価軸は合致しているのか」、「その指標で本当に良し悪しが表現されているのか」という思いがあるように感じます。実際に、スコアを作っている皆さんは、それらについてどうお考えでしょうか。

馬奈木氏：多くの企業では社外を含む取締役がESGに関する責任を担当し、社内スタッフと議論しながらESG企業のデータを購入して対応しています。

以前、ISO認証が注目された際、一部の企業が無理やりISO認証を取得したケースもありました。その時、ある企業は環境や労働条件、児童労働に関する独自の行動規範を世界中で導入しました。ISOについて詳しく知らなくても、この企業は現場でISOと同等の取り組みを行い、他の企業よりも先行しました。その結果、世界的に注目されて成功を収めたのは皆さんご存じでしょう。aiESGも同じです。先行導入いただくことで利益を得ることができるんです。だから、「我々と一緒にaiESGに取り組んでみませんか？」と呼びかけています。

仕組みを作って分析している立場から見ると、aiESGには「こうすべき」という決まりはありません。何を重要視して何を重要視しないのか、自分の倫理観に基づいて決めていいのではないでしょうか。

関氏：財務諸表の指標であるKPIが会社によって異なっているのと同様に、非財務の指標についても各社オリジナルのものがあっていいのではないでしょうか。ただし、それをどうやって実現するかを考える際にはデータ基盤が必要になります。

aiESGのデータベースは、国際機関が発表しているデータをもとにしています。それをきちんと整え、誰でも簡単に使えるようにすれば、幅広く対応できるものになりますからね。その結果、サステナブルな世界が実現できるのではないでしょうか。

三沢（デロイト）：誰でも簡単に使えるというのが大事なポイントですね。ESGに関する開示の一覧を見ると、かなりのデータ量になります。それをどのように捉えたらいいのかがよくわからないというのが活用する側の課題でしょう。一人当たりの新国富指標が、企業の経営者として捉えるべき指標なのかもしれません。そこにしっかり投資し、経済性も伸び、自然資本に対しても貢献する。これが長期で目指すべきESGドリブン経営でありKPIだと考えると、納得感があります。

関氏：人的資本は問題なく計算できます。自然資本も、可能です。所有しているインフラの人工資本は、内部のインフラを計算すればいい。そのデータを提供するためにaiESGが存在し、その結果として1人当たりのIWIを算出します。

IWIは、会計の中では資産に入るかもしれませんし、年間の変動だったら利益に近いところに入るかもしれません。こういった指標が導入されれば、世の中が大きく変わると期待しています。

三沢（デロイト）：さまざまな企業との対話の中で、「財務情報と非財務情報を結びつけ、特定の非財務情報がどの部分に影響を及ぼすかを明らかにすると、理解が容易になる」という意見が出ました。この点について、当法人の専門家もさまざまなアプローチを模索中であり、まだ結論はでていない段階です。

aiESGでは、どの指標がどのように影響しているかが視覚的に示されているため、大いに役立つのではないかと感じています。

馬奈木氏：ありがとうございます。10年ほど前に企業版のIWIを作成することを提案したことがありますが、当時の反応はあまり良くありませんでした。経済界の人々はGDPで見ますからね。aiESGの取り組みでは自分たちに関連するものが数値で見えるので、理解しやすくなり、結果的にそれがIWIに還元されます。それが理解され始めているのでしょう。

中島（デロイト）：AIに関しては、結果に対する確認の方法や、どのように解釈すべきかという議論があります。aiESGではどのような問い合わせがあり、どのように説明されているのか、その点について教えていただけますか。

関氏：AIの活用方法について、2ステップで進めています。最初のステップでは、CO2排出量や水使用量など物理的な数量を計算する作業を行なっています。この部分では透明性が求められるので、広く認知された数学的手法を使って計算しています。

一方、これらのデータを誰がどのように評価するかは、状況に応じて変わりますし、主観的な要素も含まれます。この点に関しては、SNSなどの非構造化データを活用し、AIによるスコアリングを行っています。AIの活用は使う場面を選びますが、適切ではない場面では実データを用いて計算し、主観的な要素や変動性が高い場面ではAIを積極的に使っています。

馬奈木氏：新国富指標に関して「どのように計算しているのか」という質問が多く見られました。aiESGについては、計算プロセス全てを理解することは難しいかもしれませんが、合意形成に関しては比較的シンプルだと思います。

三沢（デロイト）：それでは、aiESGの正しい使い方について教えてください。

関氏：強みは大きく２つあります。1つ目は指標の多さ、2つ目はサプライチェーンを全て遡ることです。その2点については、ぜひ活用していただきたい。特に指標に関しては、既存の乱立する規制に対応する形でパートナーと共に提供することも可能ですし、独自の指標を作り、これが我が社のKPIだということで追跡していくこともできます。

サプライチェーンに関しては、本当に意味のある活動をするには、末端まで見ていく必要があります。そうなると、指標を適切に追いかけながら、サプライチェーンも見ていくという使い方になるでしょう。完全な追跡はできないため、みなさんサプライチェーンを完全には追いきれません。そうなると、aiESGのような推定値の正しさが求められると思います。

三沢（デロイト）：aiESGは、サプライチェーン全体での実際の情報を取得しているわけではないと理解していますが、全体を捉える「網羅性」について詳しく教えていただけますか。

関氏：aiESGは、多種多様なデータを活用しておりますが、基本となっているのは全世界・主要国際機関の発表する貿易統計のデータです。これを活用することで、サプライチェーン上で、どの国のどの産業がどことつながっているかを包括的に把握することができます。データを取得する部分に課題がある企業でもaiESGであれば簡易な健康診断として活用いただけると思います。
 

（対談の様子）

■aiESGの活用とクライアント支援について

三沢（デロイト）：私たちの調査でも、サプライヤーがバリューチェーンの外からデータを取るのに非常に苦労されていることが分かっています。そこの仕掛けをどうするかというのが一番の関心事でしょう。推計値がある程度は正確だと証明できれば、その方法を取ってもいいのではないかと感じました。実際、aiESGが理想的な形で使われた事例などはありますか。

関氏：サプライチェーンに関しては、環境に配慮した商品を扱っている企業で、360°的に環境・人権の分析を行った事例があります。その際に、従来品と比較してCO2排出量や水使用量などの環境面はほぼ全て問題がないものの、労災のリスクが非常に高いということが判明しました。これは包括的に見なければわからないリスクだったので、我々も驚いた例の一つです。また、シミュレーションも可能なので、現在国Aから調達しているのを国B、国C、国Dに変えたらリスクが変わるのかということも、最終的に報告書で提案させていただきました。我々としても「こういうことが見えるんだ」という驚きがありましたし、価値としてもちゃんと提供できるという自信にもなりました。

中島（デロイト）：様々な環境が変化している中で、企業はそのスピードについていくのが困難になりつつあります。例えば新しいKPIを追加した場合、現状を収集してモニタリングし、それを使って意思決定をするサイクルは1年ですからね。開示のルールがどんどん変わっていき、投資家の意見もバラバラな中、どのように変化に追従するのか。そこで指標や数値を活用するとどういったメリットが生じるのかなどについて教えていただけますか。

馬奈木氏：自社の取り組みの中の一つでもいいので、予測していなかった数値が出るという経験をしていただきたいですね。そういった経験を通じ、自分たちの強みを明確化し、それを上手く外に発信して価値を上げてほしい。また、想定外の結果が出た時に、その理由を分析して、次のステップを検討するといった取り組みを我々と共にしていただきたい。自分の企業の商品ごとの情報を発信し、消費者にもそれが全て見えるようになれば理想ですよね。今はそのスタート地点だと思います。

関氏：色々な指標が乱立し、混乱している状況ではありますが、しかるべきところに情報があり、データがあるから、糸口は必ず見つかります。何もできないという状況ではないので、無駄にリソースを使わず、なるべくデータの力を活用して迅速に解決し、本当にやるべきところに注力してほしい。ESG評価界隈は様々な企業が進出しており、我々のようなスタートアップ企業も含めてコミュニティとしても成長している段階だと思います。そういった中、デロイト トーマツのようなプロフェッショナルファームが期待するところがあればお聞きしたいですね。

中島（デロイト）：今、グローバルな開示の枠組みや規制がどんどん変わりつつあり、企業が開示する情報量が増えていきます。それによって金融機関によるESG投資の意思決定を促すというのがそもそもの意図であり、一定の基準に基づいた法定開示になるので、しっかり比較できるかと思いきや、必ずしもそうならないかもしれません。あるいは、ESG評価機関の果たす役割がこれまで以上に大きくなる可能性もあります。そこでは経営者が社会をこう変えていきたい、そこで当社がどのような貢献を果たすのかといった意志が、これまで以上に問われるようになります。そうでなければAI経営者に取って代わられるかもしれません。そういった意味では、経営者が果たす役割も変わってくるのではと思っています。

三沢（デロイト）：正直なところ、私たちが対面している企業の多くは、開示に対して積極的ではないスタンスの方が多い印象です。aiESGのアプローチは、推計レベルのデータで捉えて意思決定ができる形にし、より迅速に判断していくことでしょう。クライアントの皆様には、ぜひそういった体感していただきたい。そのための支援をご一緒できればと思います。

デロイト トーマツではESGデータドリブン経営の重要性を訴えていますが、そのための積み上げや内部統制の時間軸は3年後4年後という形になります。そうではない迅速なアプローチも可能ということで、両軸で一緒にクライアントを支援できたらと感じました。

中島・三沢（デロイト）：ありがとうございました。

（左から、三沢、中島、関氏、馬奈木氏）

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