Scope 3のカテゴリ4（輸送・物流）は、購入した原材料・製品の上流側輸送（サプライヤーから自社への輸送）に伴う排出量だ。物流コストと排出量は相関が高く、輸送モード・距離・積載率の3変数で排出量が大きく変わる。算定方法と削減レバーを解説する。
Cat.4の算定スコープ
GHGプロトコルのScope 3 カテゴリ4は「購入した製品・原材料の上流側輸送および保管」です：
- サプライヤーから自社への輸送（陸・海・空）
- 自社が輸送費用を負担するか否かに関係なく、算定対象に含める
- 輸送途中の倉庫保管（冷蔵・冷凍を含む）の排出量も対象
- 除外：Cat.9（下流の輸送）は自社製品の顧客への輸送。Cat.4は「自社が受け取る側」の輸送。
算定アプローチの種類
1. 支出額ベース（スペンドベース）
物流コスト（輸送費支払額）に排出係数（単位支出額当たりCO₂）を掛ける最も簡易な方法：
排出量 = 輸送費支払額（円）× 排出係数（t-CO₂/円）
GHGプロトコルの供給チェーンスコープ3ガイダンスやEcoinventのIOデータベースから係数を取得。精度は低いが、データ収集が容易な初期段階に適しています。
2. 距離×重量ベース（アクティビティベース）
輸送量（t・km）と輸送モード別排出係数から算定する、精度の高いアプローチ：
排出量 = 輸送重量（t）× 輸送距離（km）× 輸送モード別排出係数（kg-CO₂/t・km）
輸送モード別の標準排出係数（環境省・国交省ガイドライン）：
- トラック（積載率100%）：約0.060〜0.080 kg-CO₂/t・km
- 鉄道貨物：約0.020〜0.025 kg-CO₂/t・km
- 内航船：約0.015〜0.030 kg-CO₂/t・km
- 外航船：約0.005〜0.020 kg-CO₂/t・km（航路・船型による）
- 航空貨物：約0.500〜1.000 kg-CO₂/t・km（トラックの約10〜15倍）
3. 燃料消費量ベース
物流業者から実際の燃料消費量データを入手し、燃料種別の排出係数を掛ける最も精度の高い方法。サプライヤーとの関係性が深い主要物流業者に限定して適用するのが実務的です。
積載率の重要性
排出係数は「積載率100%」を前提にしていますが、実際の積載率（平均40〜60%程度）を考慮すると排出量は2〜2.5倍になります。積載率を考慮した補正式：
実排出量 = 基準排出量 ÷ 実績積載率
例：積載率100%係数で算定した排出量が100t-CO₂の場合、実績積載率50%では200t-CO₂が実態に近い値です。物流業者からの積載率データ取得が算定精度向上の鍵です。
データ収集の実務
Cat.4算定の最大の課題はサプライヤー・物流業者からのデータ収集です。実務的なアプローチ：
- 主要サプライヤーへのアンケート：購買金額上位80%をカバーするサプライヤー（通常20〜30社）に対し、輸送方法・輸送距離・積載率のデータ提供を依頼
- 物流業者データ活用：3PLを使用している場合、物流業者が保有する輸送データ（重量・距離・モード）を提供してもらう
- 購買システムからの推計：購買データ（品目・サプライヤー所在地・重量・購買頻度）から輸送距離・重量を推計
- 業界平均値の活用：データが取れないサプライヤー分は業種平均の輸送モード構成・距離を使用
削減レバー
- 輸送モードシフト（モーダルシフト）：航空→船舶、トラック→鉄道・内航船への転換。最も排出削減効果が大きい。航空→海上転換で排出量を約1/30に削減できる。
- 積載率の向上：積載率を50%→80%に改善するだけで排出量を37.5%削減。納品頻度の見直し・混載輸送の活用が有効。
- 調達先の近接化（サプライチェーン再設計）：海外調達から国内・近隣国調達への切り替えで輸送距離を大幅削減。ただし調達コストとのトレードオフを評価する必要がある。
- 電動・低炭素輸送手段の活用：EVトラック・水素トラックへの切り替えをサプライヤー・物流業者に要求または支援。
- 輸送ルート最適化：AIルーティング・積載最適化システムの導入で走行距離・積載効率を改善。
Cat.9（下流輸送）との関係
Cat.4と対になるのがCat.9（下流の輸送・配送）です。自社製品を顧客に届ける輸送が対象。食品・消費財メーカーでは物流コストに占めるCat.9の比率が高く、物流戦略の脱炭素化はCat.4・Cat.9の両方を改善します。サプライチェーン全体でのモーダルシフト・積載率向上・EVトラック導入は、Cat.4とCat.9をセットで管理することで最大の効果を発揮します。
輸送区間の切り分けと二重計上の回避
Cat.4の算定で実務者が最初につまずくのは、「どこからどこまでが自社のCat.4か」という区間の線引きである。原材料がサプライヤーの工場を出て自社の受入倉庫に届くまでの間には、通常、複数の輸送区間と積替拠点が挟まる。海外調達であれば、現地工場→現地港→外航船→日本の港→保税倉庫→国内トラック→自社工場という具合に、少なくとも4〜5区間に分解される。
GHGプロトコルのScope 3基準では、この全区間がCat.4の対象となる。ただし注意すべきは、サプライヤー側がすでにScope 1・2として計上している自家輸送分との関係である。サプライヤーが自社トラックで納品している場合、その排出はサプライヤーのScope 1だが、購入側にとってはCat.4となる。これはバリューチェーン全体で見れば重複だが、Scope 3の設計思想上は意図された重複であり、排除してはならない。むしろ排除すると、サプライヤーが物流を外注化した瞬間に自社のCat.4が増えるという不整合が生じる。
一方で、自社内部での二重計上は避ける必要がある。典型的な混乱は次の3点に集約される。
| 輸送の形態 | 計上先 | 判断の根拠 |
|---|---|---|
| サプライヤー→自社工場 | Cat.4 | 購入品の上流輸送 |
| 自社工場→自社倉庫（自社車両） | Scope 1 | 自社が燃料を消費 |
| 自社工場→自社倉庫（外注） | Cat.4 | 購入した輸送サービス |
| 自社倉庫→顧客 | Cat.9 | 販売製品の下流輸送 |
| 廃棄物の輸送 | Cat.5 | 事業から出る廃棄物の処理 |
| 従業員の通勤 | Cat.7 | 人の移動 |
拠点間輸送（工場間・倉庫間の横持ち）は、外部委託していればCat.4に含める扱いが一般的とされる。拠点数が多い企業では横持ちが輸送t・kmの2〜3割を占めることもあり、算定漏れが起きやすい領域である。
日本の省エネ法・物流効率化法との接続
日本企業にとってのCat.4算定は、気候開示だけの作業ではない。すでに国内法が課しているデータ報告義務と重なる部分が大きく、ここを接続できるかどうかが実務負荷を左右する。
省エネ法の荷主判断基準では、年間の貨物輸送量が3,000万t・km以上の事業者は特定荷主として、輸送に係るエネルギー使用量の定期報告が求められている。報告にあたっては、トンキロ法・燃料法・燃費法のいずれかで算定する方式が示されており、このうちトンキロ法はCat.4のアクティビティベース法と計算構造が同一である。つまり、特定荷主に該当する企業は、Cat.4の算定に必要な輸送t・kmの大半を、すでに別の法令対応の中で把握している可能性が高い。
さらに、2025年に施行された改正物流効率化法（流通業務総合効率化法の改正）では、一定規模以上の荷主に対して積載率の向上や荷待ち時間の削減に関する計画策定と定期報告が求められる枠組みが導入された。ここで把握される積載効率のデータは、Cat.4算定における積載率補正の根拠として直接使える。法令対応で集めたデータを気候開示側に流し込む設計にしておけば、追加のデータ収集コストはかなり抑えられる。
実務上の作業順序としては、次の流れが現実的である。
- 省エネ法の荷主報告の集計シートを起点に、輸送モード別のt・kmを棚卸しする
- 物流効率化法の計画・報告で用いた積載率の実績値を、同じモード区分に対応づける
- 省エネ法の対象外となっている輸送（主に海外区間、国内の少量輸送）を洗い出し、支出額ベースまたは業界平均で補完する
- 補完した部分の割合を記録し、開示時に算定カバー率として示す
ここで重要なのは、3の「補完した部分」を隠さずに記録することである。海外調達比率の高い企業では、外航海運区間がt・kmベースで全体の7〜8割に達する一方、この区間のデータ精度が最も低いという逆転が起きやすい。精度の低い区間が排出量の大半を占めている事実を把握しておかないと、削減計画の優先順位を誤る。
係数の出所による数値の振れ幅をどう扱うか
輸送モード別の排出係数は、どのデータベースを使うかで無視できない差が出る。環境省・経済産業省のサプライチェーン排出量算定に関する排出原単位データベース、国際海事機関（IMO）のGHGスタディ、国際航空運送協会（IATA）や各国の統計、商業データベースのEcoinventやGLEC Frameworkなどが並立しており、同じ輸送でも採用係数によって算定値が変わる。
差が生じる主な要因は3つに整理できる。
第一に、算定範囲の違いである。燃料の燃焼だけを見る Tank-to-Wheel（TTW）と、燃料の採掘・精製・輸送まで含む Well-to-Wheel（WTW）では、ディーゼル輸送で2割前後、電力を使う鉄道では発電構成の影響でさらに大きな差が出るとされる。GLEC Frameworkは物流分野でWTWベースを推奨しており、開示でどちらを採用したかの明記が求められる。
第二に、積載率・空車率の前提である。前段で触れたとおり係数の分母側の仮定が異なれば数値は大きく動く。データベース側がすでに平均積載率を織り込んでいる係数に、さらに自社で積載率補正を掛けると過大計上になる。係数の定義文を読み、補正済みか未補正かを確認する作業は省略できない。
第三に、地域性である。トラック輸送の係数は車両規制の水準・平均車齢・道路事情に左右され、鉄道・電動輸送の係数は各国の電源構成に直結する。海外区間に日本国内の係数を当てると、系統の排出強度が高い地域では過小評価になる。
| 要因 | 振れ幅の方向 | 実務での対応 |
|---|---|---|
| TTW / WTW の違い | WTWが大きい | 全モードで同一範囲に統一し、注記する |
| 積載率の前提 | 補正の二重掛けで過大 | 係数の定義を確認してから補正式を適用 |
| 地域・電源構成 | 地域次第で両方向 | 主要輸送国の国別係数を優先的に調べる |
| 船型・航路の差 | 大型船ほど小さい | 主要航路のみ個別化し、残りは平均値 |
実務的な落とし所は、係数の選定方針を文書化し、年度間で固定することである。SBTiの目標進捗検証や有価証券報告書のサステナビリティ情報では、前年比の変化が削減施策の成果なのか係数変更による見かけの変動なのかを説明できることが問われる。係数を更新する場合は、更新年度に旧係数での再計算値を併記し、実質的な削減分と係数要因を分離して示す運用が望ましい。
算定体制を削減実行に転換する設計
Cat.4は、Scope 3の15カテゴリの中で比較的「自社が動かせる余地が大きい」領域である。Cat.1（購入した製品・サービス）が調達先の製造プロセスに依存するのに対し、Cat.4はモード選択・ロット設計・納品頻度といった自社の意思決定が直接効く。にもかかわらず、算定部門（サステナビリティ推進室など）と物流部門が分断され、算定値が削減行動に結びつかない構造に陥っている企業は少なくない。
これを接続するには、算定の出力単位を物流部門の管理指標に合わせる必要がある。排出量をt-CO₂の総量だけで出しても、物流部門の意思決定には使えない。レーン単位（出荷元−着地の組み合わせ）での原単位、すなわち t-CO₂/出荷トン や t-CO₂/売上 に分解して提示すると、どのレーンが改善余地を持つかが見える。
| 分解の軸 | 見えてくること | 接続する施策 |
|---|---|---|
| レーン別原単位 | 非効率な輸送経路 | ルート再設計・拠点配置 |
| モード構成比 | 航空・トラック依存度 | モーダルシフト |
| 積載率分布 | 低積載が集中する便 | 混載・納品頻度の見直し |
| サプライヤー別 | 遠隔・小ロット調達先 | ロット統合・調達先見直し |
もう一つの論点が、調達の意思決定へのカーボンの織り込みである。モーダルシフトはリードタイムの延長を伴い、近接調達は単価上昇を伴う。トレードオフを定性的な議論で処理すると、ほぼ常にコストとリードタイムが勝つ。社内炭素価格（インターナルカーボンプライシング）を設定し、輸送モード選択の比較計算に排出量の金額換算を組み込むことで、はじめて同じテーブルで議論できるようになる。
開示の観点からも、算定と削減の一体化は見られ始めている。ISSBのIFRS S2やSSBJの基準では、Scope 3の算定方法・使用した情報源・インプットの開示が求められ、目標を設定している場合はその進捗の説明も要る。Cat.4について「業界平均で推計した」とだけ記す企業と、主要レーンの実測値を持ち積載率の改善実績を数値で示す企業の差は、投資家や取引先の評価において徐々に表面化していくと見られる。
最後に、体制づくりの初期段階で優先すべきことを挙げる。全サプライヤーを一度に捕捉しようとせず、輸送t・kmの上位レーンから精度を上げる方針が合理的である。排出量は一般に少数のレーンに集中するため、上位20%のレーンを実測データに切り替えるだけで、全体の算定精度は大きく改善する。残りは推計のまま置き、カバー率を明示する。精度を均一に上げようとして全体が止まるより、重点を絞って回し始めるほうが、削減の実行には早く辿り着く。
まとめ
Cat.4の算定で軸となるのは、「距離×重量×モード別係数」で積み上げるアクティビティベース法である。精度と実務負荷のバランスに優れ、実際の輸送実態を数値に反映しやすい。ここに積載率の補正を重ねることで、机上の理論値ではなく実態に近い排出量へと近づけられる。
算定の質を左右するのは、結局のところ元データの供給源である。主要サプライヤーと物流業者から輸送距離・重量・モードの情報を継続的に受け取れる体制を組めるかどうかが、精度の上限を決める。そのうえで、モーダルシフト、積載率の改善、近接調達という3つの削減レバーを、算定作業の外側ではなくサプライチェーン戦略そのものに埋め込むことが、Cat.4排出量の実質的な削減へとつながっていく。
今後は、算定の精緻化と削減施策の実装をどこまで一体で回せるかが試される。物流網の設計そのものを排出量の観点から見直せる企業と、係数を当てはめて報告するだけにとどまる企業との差は、これから開示の場面で可視化されていくだろう。
