ESGはデータ管理とデータ収集から始まる

環境、社会、ガバナンス（ESG）データ管理は、ESGコンプライアンスにおける陰の立役者です。ESGの原則、ミッション、目標は、より優れた結果を出すという組織のビジョンを強調していますが、企業がアイデアを具体的なアクションと有益な結果に変えることを真に可能にするのは、データの注意深い収集、分析、解釈です。つまり、ESGコンプライアンスは優れたデータ管理から始まるということです。

ESGデータ管理とは

通常のデータ管理と同様に、ESGデータ管理はデータを収集、保存、分析することですが、このデータがすべてESGに関連しているという点で異なります。

これは、環境、社会、ガバナンスに関するアクティビティと、影響、コーポレート戦略、パフォーマンスの間のつながりであるため、今日のビジネスの展望における重要な側面です。

ESGデータに含まれる内容

ESGデータには、3つの領域で企業の影響を評価する、質的にも質的にも幅広い情報が含まれます。これには以下が含まれます。

Environmental（環境）

二酸化炭素排出量
その他の温室効果ガス（GHG）および汚染物質
水の使用
原材料の使用
廃棄物管理
エネルギーの使用と効率性
汚染インシデント

Social（社会）

人材の多様性
適正な賃金
人材のウェルビーイング
サプライチェーンと消費における社会的責任
コミュニティのエンゲージメント
健康と安全
人権

Governance（ガバナンス）

取締役会の構成
役員報酬
データプライバシーおよびセキュリティ
環境的および社会的制御
監査コンプライアンス
倫理的意思決定の実践
政治献金
顧客およびサプライヤーの確認

ESGデータ管理とESGガバナンスの比較

では、これはより広く知られた用語であるESGガバナンスとはどう関係するのでしょうか。次のように考えることができます。ESGデータ管理は、ESGガバナンスという池の中にいる魚です。ESGデータガバナンスは、より全体的な概念であるためです。フレームワークの基礎を形成するためにESGデータ管理によって提供されるデータを使用して組織のESGの取り組みを導くフレームワーク、ポリシー、実践に重点を置いています。

ESGガバナンスによって、ESGプログラムに、データ管理を含め、効果的な入力、出力、制御、透明性があることが保証されます。

ESGデータの収集が必要な理由

ESGガバナンス戦略に情報を提供することだけでなく、ESGデータの収集は次のような多くの理由から不可欠です。

ESGリスク管理を支援する。ESGデータは、ESGリスクを特定および軽減するうえで役立ちます。例えば、ある企業の炭素排出量を理解することは、気候への影響を評価するのに役立ち、企業は気候に関する法律への違反を避けるためにどこに注目すべきかを知ることができます。
投資家を引きつける。今日のビジネス情勢において、投資家はESGパフォーマンスデータを利用して投資に関する意思決定を行っています。ESGデータの収集とレポーティングによって、組織はこれらの期待に応え、より幅広い投資家のプールにアクセスできます。
コンプライアンスの報告。政府および規制機関からのESG開示要件の数はますます増えています。例えば、米国証券取引委員会（SEC）は企業に気候関連の特定の排出量を含めることを要求する規則変更を提案しました。同様に、EUおよび世界中の政府はESGおよびESG関連のレポーティングに関する法律を提案しています（あるいはすでに施行しています）。例えば、EUの企業サステナビリティ報告指令（CSRD）があります。効果的なESGデータ収集は、企業のESGレポーティングとESGインパクト削減に役立つだけでなく、処罰のリスクも削減します。
競合優位性を提供する。ESGデータを収集し、そのデータを使用して戦略を練る組織は、より多くの投資家、顧客、従業員を引きつけるなど、サステナビリティの目標に沿う新しい機会を発見できるため、長期的な競合優位性を得ることができます。環境的および社会的な改善に対して目に見えて進歩的であると、顧客の関心が高まります。
イノベーションをサポートする。ESGデータは、運用を革新および改善する機会を明らかにすることができます。例えば、廃棄物を減らすと、環境への影響が低減するだけでなく、廃棄物にかかる費用も削減されます。

ESGデータの収集、管理、レポーティングには多くのメリットがあります。主なポイントは、メリットはコンプライアンスを超えたところにまであるということです。これらは、ますますESGへの意識が高まる環境で、組織の運用がより戦略的に調整され、成功するうえで役立ちます。

ESGデータを取得する方法

ESGデータを収集する方法はいくつかあり、戦略は、収集しようと思っているデータの種類によって特徴づけられる可能性があります。ただし、はっきりしていることが一つあります。ESGデータ収集のデジタル化は絶対に必要です。これにはインテリジェントオートメーション（IA）とロボティックプロセスオートメーション（RPA）の使用が含まれます。しかし、それについて掘り下げる前に、まずはESGデータ収集の課題について理解することが重要です。

ESGデータの収集における課題

その性質から、ESGデータの収集は複雑で困難になる場合があります。ESGデータの収集において直面する主な課題は3つあります。

データの多様性

ESGデータは幅広い情報とESGメトリクスをカバーしており、組織内や組織の外側のサイロ化されたシステムに広がっているものもあります。異なる部門、業界、組織が、ESGに関する固有の問題に直面する可能性もあり、データ収集のための万能なアプローチを策定することは不可能です。

信頼性の高いデータ品質

現在、ESGは自己レポーティングに大きく依存しているため、不正確になりやすい場合があります。正確なデータを確実に収集する方法がないと、組織はデータの有効性を確保するのに苦労することになる場合があります。定性データの取得について考えた場合、ここで難題がさらに加わります。

データの正確性

データへのアクセスは、開始するために必要なリソースやツールがない組織にとっては特に、困難になる場合があります。企業がESGのレポーティングインフラストラクチャが限られている地域で事業展開している場合や、組織がサプライヤー、パートナー、子会社からの関連データにアクセスしようとしている場合も、この課題は増幅されます。

テクノロジー：ESGデータ収集の自動化

組織が自動化ソフトウェアを使用して財務データの収集とレポーティングを行っているように、ESGデータについても同じことを実行できます。

インテリジェントオートメーション（IA）は、ESGデータの収集と前処理などの業務プロセスを自動化および最適化するテクノロジーの組み合わせです。IAにはロボティックプロセスオートメーション（RPA）が含まれます。これは、デジタルワーカーを使用して、データの取得やデータ入力といった、以前は人間の労働者によって行われていたアクティビティを自動化することです。ESGオートメーションの詳細についてご確認ください。

AI（人工知能）は、ESGデータ収集に関係する、IAのもう一つの構成要素です。構造化されていないソースからデータを抽出し、人間が気付く前に、データ内の潜在的なリスクを示すパターンを特定します。

IAは以下によって組織が課題を最小化するのをサポートします。

データの収集と処理をより効率的にする。
手動でのデータ入力に関連するエラーのリスクを減らす。
何度も繰り返されるデータ取得を、大規模かつエラーなしで成し遂げる。
組織が拡大した場合でもデータ収集プロセスが有効なままであるため、拡張性に対応する。
社内および外部システムを含むさまざまなデータソースと統合し、ESGデータの総合的な視点が得られる。
意思決定者にリアルタイムで正確なESG情報を提供して、情報に基づいた選択を行い、発生するESG問題に速やかに対応できるようにする。

これらのツールは単なるセオリー以上のものです。例えば、WonderBotzのInvoiceBotzや、GLYNTは、組織がESGデータを収集、処理、報告する方法に大きな変革をもたらしています。請求書処理の自動化ソフトウェアであるInvoiceBotzは、SS&C Blue PrismのインテリジェントオートメーションとAIを使用して、請求書データを収集し、項目レベルに処理します。GLYNTは持続可能性に関するデータを財務データと同じくらい厳格に準備するうえで役立ちます。どちらのソリューションも、持続可能性およびESGレポーティングにおいてデータの正確性と一貫性を高め、透明性を強化します。

ESGレポーティングでデータが必要な理由

ESGレポーティングはすでにいくつかの国で法的要件となっており、その他の地域もそれに迫っています。ESGに関する規制の進化に伴い、必要なレポーティングに変更が生じるでしょう（したがって、レポートを裏付けるために収集する必要があるデータも変わります）。データ収集にIAを使用することで、簡単に変更できるようになります。

年次レポートとコーポレートガバナンス戦略にESGセクションを追加してすでにESGデータを公開している組織もあります。同時に、データ収集者はすでにESGに関する基準を作成し、ESG評価とESGスコアを公開しています。

進化するESGデータをマスターする

ESGレポーティング要件は進化し続けているため、ESGデータ収集に対する要件も進化します。それは、終わりのないパフォーマンスのように感じられるかもしれません。スキルや敏捷性に加え、あらゆる新しい要件や要求を高く維持するための揺るぎない集中力が必要となり、あやうく打ちのめされそうになります。

しかし、インテリジェントオートメーションや、その他のデジタルソリューションを利用すれば、ESGデータ管理をマスターし、目の前に現れたあらゆる規制、フレームワーク、ガイドラインにくじけるのを防ぐことができます。