製品インテリジェンス

製品レベルのPCFを、短い時間で作成できます。単一のBOMに基づいて、製品ごとにカスタマイズされたPCFレポートを作成します。

PCF計算からインサイトへ

  • BOMをインポートするとエージェントがライフサイクル段階を自動的に提案手動で設定しなくても材料、製造、輸送、使用、廃棄などのライフサイクル段階が提案され、モデルの骨格ができあがったところから着手できます。
  • 排出係数を大規模に自動照合エージェントが400以上のソースの係数を136,000種類も検索し、材料の種類、地域、単位の整合性に基づいて最適な情報を選定します。
  • ホットスポットと改善機会を特定ライフサイクルのどの段階、どのコンポーネントが最も大きな影響を与えているかを明らかにし、製品のカーボンフットプリント削減に向けた優先度付きの施策を提案します。

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アクションにつながる製品フットプリントの構築

BOMからホットスポット分析まで、再現可能なPCFワークフローを実行し、チームが手作業によるデータ検索ではなく、製品の改善に集中できるようにします。

手作業によるアプローチ

手動でのBOM入力、終わりのない係数検索

手動でのPCF構築には、材料ごとの排出係数データベースの検索、単位の整合、地域の突合に多くの時間を要し、プロセスが遅く、製品間での一貫性がなく

再計算、再構築、繰り返し

前提条件(製造エネルギー、使用段階)が変更されると、チームはスプレッドシートを手作業で更新する必要があります。再計算プロセスはエラーが発生しやすく、新たな製品バリエーションが追加されると再現が困難になります。

不明確なホットスポット、不十分な監査証跡

インサイトがスプレッドシートやメールに散在しているため、ライフサイクルのどの段階が影響を及ぼしているかを追跡したり、透明性のある監査可能な証憑に基づいて係数選択の決定を説明したりすることが困難です。
Agentic

ライフサイクルの構造化と係数のマッチング

BOMをアップロードすると、エージェントがライフサイクル段階ごとにコンポーネントを自動的に整理し、136,000以上の排出係数から、材料の種類、場所、および単位整合に基づいて最適な係数を選択します。手動での検索は不要です。

前提条件を更新して再計算

チャットで製造エネルギーまたは使用段階に関するプロンプトに回答すると、エージェントがPCFをリアルタイムで更新します。どの前提条件が変更されたか、またそれが総排出量にどのように影響するかも完全に可視化されます。

完全なトレーサビリティでホットスポットを特定

ライフサイクル段階とコンポーネントごとに排出量を分類した完全なPCFレポートを作成し、どの材料やフェーズが最も大きな影響を与えているかを明確に示します。さらに、計算方法と係数ソースも組み込み、監査に対応できる透明性を確保します。

検証可能なフットプリント

製品カーボンフットプリントエージェントは、BOMからPCFを構築します。すべての係数が追跡可能で、前提条件が透明化されており、ホットスポットが正当化されるように設計されています。

排出係数の出典を可視化一致するすべて

の排出係数には、その出所と、そのコンポーネントに選択された理由が表示されます。そのため、どのデータベースが使用されたかを把握することができ、必要に応じて自社のデータに置き換えることも可能です。

前提条件の透明性を最初から確保し、その

後実データへエージェントは、使用するフェーズ、製造エネルギー、場所の影響など、すべての前提条件を事前に明確に示し、フットプリントを精緻化するにつれて、実際の運用データと置き換えることができます

ホットスポットにフラグ付けするだけでな

く説明もエージェントがどのライフサイクル段階またはコンポーネントが最も多くの排出量を引き起こしているかを特定すると、計算式も表示されるため、調査結果を検証し、自信を持って改善の優先順位を付けることができます。

変更のたびに全体像を更新

前提条件(使用段階の強度やエネルギー源など)を調整すると、エージェントがPCF全体を即座に再計算し、何がどのように変わったのかを正確に把握できます。

よくあるご質問

See how Unravel AI Agents simplify reporting, boost accuracy, and accelerate climate action.

PCFの作成を始めるには、完全なBOMが必要ですか?

いいえ。部分的なBOMから始めても構いません。作成を進める中で、エージェントが、不足しているライフサイクル情報(製造エネルギー、輸送の詳細、使用段階データなど)を入力するように促します。既存のデータを構造化し、不足部分はチャットで補完できるようにガイドします。

エージェントは、排出係数をどのようにBOMの各コンポーネントにマッチングしますか?

エージェントは、各コンポーネントについて排出係数データベース(400以上のソースから収集された136,000件以上の係数)を検索し、材料タイプ、該当する場合は地理的条件、さらに単位整合(kgとm³など)を考慮してマッチングを行います。最適な係数を自動的に選択し、適用された係数を表示します。

PCFの計算後に前提条件を更新できますか?

このエージェントは、すべての重要な前提条件(排出係数、エネルギー源、使用期間)を表示します。ユーザーがこれを確認、調整、あるいは実際の運用データへの置き換えを行うことができます。変更があれば、フットプリントはリアルタイムで更新され、何がどのように変わったかも完全に可視化されます。

エージェントの出力は、他の環境でも利用できますか?

できます。ワークフローで生成されたレビュー可能な出力をエクスポートできます。PCFエージェントの場合、前提条件、計算方法、ホットスポット分析が組み込まれた、最終的な製品カーボンフットプリントレポートが提供されます。

PCFの計算方法は、認知された基準に準拠していますか?

このプラットフォームのPCFモジュールは、ISO 14067およびGHG製品規格に準拠しており、結果はグローバルなベストプラクティスと整合し、開示または検証のための監査に対応できる状態が確保されます。

Unravel AIを実際のワークフローでお試しください。

データセットまたはユースケースを1つご用意いただければ、エージェントによるエンドツーエンドの処理の仕組みと、「レビュー可能な状態」とはどのような状態なのかを実務例でご覧に入れます。