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CO2 AI 製品炭素排出量のための初の大規模ソリューションを市場に投入
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ニュース提供

CO2 AI

28 6月, 2024, 23:55 JST

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パリ, 2024年6月28日 /PRNewswire/ -- CO2 AI は、数千の製品の炭素排出量を算出し、企業による環境へのインパクト削減を可能にする、初の大規模ソリューションを発表しました。

マルチメディア・ニュースリリースをご覧になるには、こちらをクリックして ください: https://www.multivu.com/players/uk/9277651-co2-ai-launches-solution-compute-product-emissions-scale/

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CO2 AI Product Footprinting
CO2 AI Product Footprinting

ライフサイクルアセスメント (LCA) のような既存の人手による方法は時間がかかり、一貫性に欠け、費用がかかります。CO2 AI と ボストン コンサルティング グループ (BCG) による 2023 カーボンサーベイ では、サプライヤから十分な製品レベルのデータを受け取っている企業は 38% にすぎません。

CO2 AI が提供する炭素排出量を算出するソリューションは、完全なトレーサビリティと監査能力を備え、業界トップのスタンダードに準拠しています。

「われわれは、サステナビリティのリーダーが、増えつつある顧客のリクエストに応え、さらに環境に優しい製品を作ることに透明性をもって取り組めるようになることを光栄に思います」と CO2 AI の CEO 兼共同創設者である Charlotte Degot 氏は述べています。

大規模に炭素排出量を算出する独自のイノベーション

CO2 AI による高度な算出エンジンにより、生データを加工し、製品開発サイクル全体に炭素排出量が割り当てられます。生成 AI を用いることで、関連する炭素排出要因を数分で製品データに引き合わせます。今まではこのプロセスに数ヶ月要していました。

150 ヵ国に 6,000 の顧客を持ち、35,000 の製品メーカーであるシムライズは 2030 年までに、直接排出でネットゼロ、間接排出では 30% の削減を達成するために CO2 AI を活用しています。

「われわれは、1 万の原材料から 90 の製品サイトまで、製品レベルの炭素排出量を大規模に算出するために CO2 AI との協力を開始でき光栄です」とシムライズ社サステナビリティ・プロジェクトマネージャーの Claire Du Peloux 氏は述べています。  

完全なトレーサビリティを有す信頼性ある炭素排出量データ

CO2 AI は、信頼できる唯一の情報源として、全ての炭素排出量データと算出方法を記録しています。この方法は、PACT、TfS、 PEF、 ISO 14067、ISO 14044 などに準拠し、規制順守を保証しています。

実施可能な脱炭素化のビジネスチャンスの開放

詳細な製品のフットプリントは脱炭素化にとって必要不可欠です。サステナビリティと R&D チームは、このデータを使用し、排出量が多い箇所を識別し、製品またはポートフォリオレベルで変更点をシミュレートし、エコなデザインを可能にします。

ネットゼロ達成へのコラボレーションの促進

サプライヤによる間接排出は、企業のカーボンフットプリントの 75% にあたり、ネットゼロ達成に向け、協働は極めて重要です。CO2 AI により、ユーザーは容易に製品フットプリントをエクスポートし、シェアできるようになり、透明性への要求を満たす一方で、業界全体の脱炭素化を可能にします。

詳細は以下のURLをご参照ください https://www.co2ai.com/blog/co2-ai-unveils-the-first-solution-to-compute-product-footprints-at-scale

詳細についてはこちらまでお問い合わせください:Lisa Bardet、Head of Growth, CO2 AI – [email protected]

CO2 AI について

CO2 AI は、エンドツーエンドのサステナビリティプラットフォームで、大規模で複雑な企業が、インパクトを測定し、実施可能な手段を見極め、AI を用いて大規模な削減を達成するのを支援します。

動画 - https://mma.prnewswire.com/media/2450083/CO2_AI_Product_Footprinting.mp4
ロゴ - https://mma.prnewswire.com/media/2450082/CO2_AI_Logo.jpg

SOURCE CO2 AI

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