お悩み
GHG排出量の算定が担当者頼みで、Scope1-3の集計に毎年膨大な工数がかかる
AI社員なら
AI社員が活動量データに排出係数を掛けて算定ドラフトを作成。担当者は前提と結果の妥当性確認だけで進められます。
環境・エネルギー管理向けAI社員
GHG算定も省エネ法報告も、担当者の頭の中とExcelに依存している。
各拠点から集めた電力・燃料・購買データを転記し、係数を掛け、報告書のフォーマットに落とし込む。年に一度の繁忙が、特定の担当者の知識と手作業に支えられています。
環境・エネルギー管理 AI社員が、データ収集・排出量算定・報告書作成・開示ドラフトを横断支援。集計・換算・転記といった事務をAIが巻き取り、人は方針判断と確認に集中できる体制を最短2週間で整えます。
運営：株式会社Michibiku Group
こんなお悩み、ありませんか？
環境・エネルギー管理の現場でよく伺うお悩みと、AI社員による解決の方向性です。
お悩み
各拠点・各部署からのエネルギーデータ収集が、メールとExcelの往復で滞る
AI社員なら
AI社員が依頼・回収・フォーマット統一を支援し、ばらばらの様式を集計可能な形に整えます。
お悩み
省エネ法報告書やESG開示の作成が、毎年ゼロから手作業で組み直しになる
AI社員なら
AI社員が前年の実績と最新データから報告書・開示のドラフトを生成。人は加筆と最終チェックに集中できます。
お悩み
監査や問い合わせのたびに、根拠データを探し出して資料を作り直している
AI社員なら
AI社員が算定根拠を整理して監査対応資料のドラフトを用意し、説明できる形で出力します。
ひとつでも当てはまったら、下記の効果の目安と活用シーンをご覧ください。
定型業務の工数
大幅に圧縮
繰り返しの多い事務・帳票業務をAI社員へ移管
稼働体制
専属AI社員が継続稼働
属人化しがちな業務を仕組み化し、安定して回す
運用開始
最短2週間
現行業務に合わせて設計し、段階的に導入
環境・エネルギー管理の業務課題
GHG算定が属人化する
活動量データの集め方や排出係数の選び方が担当者の経験に依存し、算定根拠が共有されていません。
担当者が変わると算定の再現が難しく、数値の説明責任にも不安が残ります。
属人化
拠点データ収集に時間がかかる
各拠点・各部署の電力・燃料・購買データをメールとExcelで集め、様式を手作業で揃えています。
回収待ちと様式統一に追われ、集計が始まるまでに時間を消費します。
毎年数週間
報告書・開示が毎年作り直しになる
省エネ法報告書やESG開示を毎年ほぼ手作業で組み直し、前年の蓄積が活かしきれていません。
締切前に作業が集中し、加筆や精査に十分な時間を取りにくくなります。
ゼロから/年次
導入効果（例）
活動量データからのGHG算定ドラフト
対象：環境管理担当 / サステナ推進
導入前
拠点から集めた電力・燃料データに係数を掛け、Scope別の集計を手作業で組み立てていました。
導入後
AI社員が活動量データに排出係数を掛けて算定ドラフトを作成し、担当者は前提と結果の妥当性確認だけで進められます。
算定の手数を減らし、人は方針判断と根拠の確認に時間を使えるようにします。
拠点エネルギーデータの収集・統一
対象：管理部門 / 各拠点窓口
導入前
各拠点へ依頼し、返ってきたばらばらの様式を手作業で揃えてから集計していました。
導入後
AI社員が依頼・回収状況の整理と様式統一を支援し、集計に使える形にまとめます。
回収と様式合わせの負荷を下げ、集計に取りかかるまでを短縮します。
報告書・開示ドラフトの自動生成
対象：サステナ推進 / 経営企画
導入前
省エネ法報告書やESG開示を毎年ゼロから組み直し、前年分の流用も手作業でした。
導入後
AI社員が前年実績と最新データから報告書・開示のドラフトを生成し、人は加筆と最終チェックに集中できます。
作り直しの手作業を圧縮し、締切前の余裕と精度を両立させます。
AI社員の活用シーン
GHG排出量算定
活動量データに排出係数を掛け、Scope別の算定ドラフトを作成します。
省エネ法報告書作成
実績データから報告書のドラフトを組み立て、様式に沿って整えます。
Scope1-3集計
拠点・部門ごとのデータを区分して集計し、確認しやすい形にまとめます。
設備・エネルギーデータ収集
各拠点からの電力・燃料・購買データを回収し、様式を統一します。
監査対応資料生成
算定根拠を整理し、説明に使える監査対応資料のドラフトを用意します。
ESG開示ドラフト
前年実績と最新データから開示文書のドラフトを生成します。
再エネ調達分析補助
調達条件や使用量データを整理し、検討材料を提示します。
補助金情報リサーチ
省エネ・脱炭素関連の補助金情報を整理し、検討の参考に渡します。
改善提案の整理
使用量の推移から気になる箇所を洗い出し、改善の論点を整理します。
社内教育コンテンツ生成
脱炭素や省エネの社内向け説明資料のドラフトを作成します。
環境・エネルギー管理での導入効果
環境・エネルギー管理 AI社員は、現場の運用は変えずに、データの収集・換算・算定・報告書づくりを引き受けます。属人化した年次の事務を仕組みに置き換え、説明できる根拠を残しながら締めのスピードと精度を両立できるのが特徴です。
報告書・開示作成
毎年ゼロから→1日でドラフト化
前年実績と最新データから1日でドラフトを生成し、加筆と確認に集中できます。
導入リードタイム
最短2週間
対象業務を絞れば、最短2週間〜1.5ヶ月で最初のAI社員が稼働します。
GHG算定事務
Scope1-3を一気通貫
活動量データの集計とScope1-3の係数の掛け合わせをAI社員が担い、人は妥当性確認に集中できます。
導入事例
製造業 A社複数拠点 / サステナ推進体制
拠点ごとにExcelで集めていたエネルギーデータの収集と、Scope別のGHG算定をAI社員へ移管。様式統一から算定ドラフト、報告書のたたき台づくりまでをAIが担い、担当者は前提の確認と加筆に集中する運用に変えました。数値は導入事例をもとにした概数です。
- データ収集
- メール・Excelで回収回収整理・様式統一を支援
- GHG算定
- 手作業で集計算定ドラフト・確認に集約
- 報告書作成
- 毎年ゼロから前年流用＋自動更新
※ 効果は業務規模や運用状況により異なります。
導入の流れ
業務診断
1〜2日
データ収集・算定・報告書・開示のどこに事務が偏っているかを洗い出し、優先順位を決めます。
成果物：工数の洗い出し、対象業務一覧、改善優先度
ルール・テンプレ設計
2〜3日
活動量データの収集項目、排出係数の前提、報告書・開示のフォーマットをAI社員向けに整備します。
成果物：収集項目、算定前提、出力テンプレ、判断ルール
連携・検証
2〜4日
既存の集計シートやデータソースと接続し、実データで算定・集計の品質を検証します。
成果物：連携設定、検証結果、修正項目一覧
本番稼働
1週間目〜
一部の業務で先行稼働し、効果を見ながら対象を広げます。
成果物：本番運用、運用レポート、横展開計画
よくあるご質問
算定の前提や係数が独自で、AIに任せられるか不安です
前提や排出係数の選び方は先に設計し、AI社員はその範囲でドラフトを作る形から始めます。算定根拠を残すため、最終的な妥当性は担当者が確認できます。
拠点ごとにExcelの様式がばらばらでも対応できますか
ばらばらの様式を読み取り、集計に使える形へ統一するところから支援します。既存の様式を無理に変える必要はありません。
既存の集計システムやデータソースと連携できますか
CSV・API・画面操作のいずれかで接続できます。既存のフォーマットや集計シートに合わせて連携を設計します。
セキュリティや品質面は問題ありませんか
アクセス権限や出力ルールを先に設計し、機密情報の扱いとログ管理まで含めて運用します。最初から全自動で流すのではなく、確認に耐える形で導入します。
導入までどれくらいかかりますか
システム連携を含めて最短2週間〜1.5ヶ月です。まず一部の業務で運用し、効果確認後に対象を広げられます。
