「SDGsは知ってます」で止まっていませんか？——認知度86%の裏にある、行動への巨大な谷

採用面接の席で、大学4年生からこう聞かれた。「御社の環境への取り組みについて教えていただけますか？」

総務と経理を兼務する田中さん（仮名）は、一瞬言葉に詰まった。SDGsのバッジは社員の胸元にある。社長の年頭挨拶には「持続可能な社会に貢献する」という一文が入っている。でも、「具体的に何をしていますか？」と聞かれると、答えられることが何もなかった。面接後、田中さんは社長にこう報告した。「環境への取り組み、何か目に見える形にしないとまずいかもしれません」。

この記事では、(1) SDGs認知度86%なのに実際に行動している企業が数%にとどまる構造的な理由、(2) 大企業事例がむしろSMEの行動を阻害しているメカニズム、(3) 従業員35名の農業法人を想定した業務シミュレーション、(4) 「知っている」から「やっている」に変わるための現実的なアプローチ、を順番にお話していきます。

認知86%と行動数%の断絶構造

86%が「知っている」のに、数%しか「やっていない」——この断絶の正体

まず、現状の数字を確認しましょう。

日本におけるSDGsの認知度は、2019年から2020年にかけて世界最下位クラスでした。ところが2022年には**86%**にまで急上昇しています。テレビ、新聞、企業の広報——あらゆるメディアが「SDGs」「脱炭素」を取り上げた結果、「SDGsという言葉を知らない」という人はもうほとんどいません。

ところが、実際にScope 1-3の排出量——つまり自社の直接排出（Scope 1）、購入電力からの間接排出（Scope 2）、サプライチェーン全体の排出（Scope 3）——を算定しているSMEは、日本全体で見ると**数%**にとどまるとみられています。86%と数%。認知と行動の間にある、この巨大なギャップが問題の核心です。

なぜこれほどの断絶が生まれているのか。よくある説明は「やる気がないから」ですが、現場の実態はむしろ逆です。「やる気はあるけれど、何をどうすればいいか分からない」——この声が、圧倒的に多いんですね。

政府は2050年カーボンニュートラル、2030年に46%削減（2013年度比）という目標を掲げています。しかし、「御社は何トン削減すべきか」「まず何から手をつけるべきか」という個別の指針は、SMEには届いていません。大きな旗は立ったけれど、そこに至る道筋が見えない。この「旗と道のギャップ」が、行動を止めている最大の要因です。

大企業事例という「善意の罠」——JALの数百億円投資は参考にならない

「脱炭素 事例」で検索すると、JAL、パナソニック、トヨタ、ソニーといった名前が並びます。SAF（持続可能な航空燃料）の導入に数百億円、水素燃料電池の研究開発に数千億円。素晴らしい取り組みばかりです。

しかし、これらの事例が中小企業の担当者に与える心理的な効果は、「うちも頑張ろう」ではなく、**「うちには到底できない」**という無力感であることが少なくありません。

これには構造的な理由があります。大企業の脱炭素事例には、3つの前提条件が暗黙に含まれています。

前提1：専任チームが存在する。 JALやパナソニックには数十名規模のサステナビリティ専任チームがあります。しかし、冒頭の農業法人のように従業員35名の会社では、ESGの担当者は存在せず、総務が兼務しているのが現実です。

前提2：R&D予算が桁違い。 大企業の脱炭素投資は数十億から数千億円規模です。従業員35名の農業法人の年間の設備投資は、よくて数百万円。参考にできるスケール感がそもそも合いません。

前提3：既にデータ基盤がある。 大企業はERPシステムで全社のエネルギーデータを一元管理しています。SMEは電力の請求書がファイルボックスに入っていれば良い方で、ガソリンの領収書は車のダッシュボードに放置されていることも珍しくありません。

つまり、大企業事例は「すでに基盤がある企業が、次のステップとして何をしたか」の話であり、「基盤がない企業が、最初の一歩をどう踏み出すか」という問いには答えていないんです。

COP26で日本が「化石賞」を受賞したことは記憶に新しいですね。国際社会からの評価は厳しい。しかし、国レベルの目標を企業レベル、さらにSMEレベルに翻訳する「中間の仕組み」が決定的に不足しています。入門解説記事は大量に存在するのに、行動への橋渡しがない。この**「コンテンツと行動の間の実装の谷」**こそが、最大のボトルネックです。

「知っている」から「やっている」に変わるために——3つの壁を分解する

ここからは、SDGsの認知を行動に変えるために乗り越えるべき壁を、3つに分解して考えてみましょう。

壁1：「何を測ればいいか分からない」——算定知識の壁

CO2排出量の算定式そのものは単純です。活動量（電力使用量、燃料消費量など）× 排出係数（1kWhあたりのCO2排出量）= CO2排出量。

問題は、この「排出係数」の選び方です。環境省のサイトには排出係数のデータベースがありますが、どの係数を自社の状況に適用すべきか、地域やエネルギー種別ごとにどう使い分けるか——これを判断するには、GHGプロトコル（温室効果ガスの算定に関する国際的な基準）の知識が必要です。

さらにScope 3まで含めると、15のカテゴリ（購入した製品・サービス、輸送、出張、廃棄物処理など）に分類する必要があり、カテゴリごとにデータの入手方法も排出係数も異なります。SMEの担当者が業務の片手間でこれを正確に行うのは、構造的に無理があります。

壁2：「データを集められない」——実務オペレーションの壁

農業法人を例にとると、測るべきデータは多岐にわたります。トラクターや配送車の軽油消費量、ビニールハウスの電力使用量、肥料や農薬の購入量、冷蔵倉庫の電力、配送に使う梱包資材。これらのデータがそれぞれ異なる請求書、異なる取引先、異なるフォーマットで届きます。

「全部Excelに入力しよう」というのが最初に思いつく方法ですが、先ほどお話しした排出係数の選択、按分計算（共用設備を面積や時間で按分する計算）、年度ごとの係数更新——これらをExcelの計算式で正確に組むには、GHG算定のロジックとExcel関数の両方に精通した人が必要です。しかもその人が異動や退職すると、「この計算式が何をしているか誰にも分からない」という属人化の罠に陥ります。

壁3：「どこまでやれば"やっている"と言えるか分からない」——ゴール不在の壁

これが意外と根深い問題です。大企業であれば、SBT（Science Based Targets、科学的根拠に基づく排出削減目標）の認定を取るとか、CDP（カーボン・ディスクロージャー・プロジェクト）でAランクを目指すとか、明確なゴールがあります。

しかし、35名の農業法人にとっての「ゴール」は何でしょうか。採用面接で聞かれて答えられること？取引先のスーパーにデータを提出できること？Webサイトに載せられる数字があること？ゴールが定まらないまま「とりあえずSDGsバッジを付ける」で終わってしまうのは、ゴールが不在だからです。

壁を越える発想——「専門知識を持つ人」ではなく「専門知識がなくても動く仕組み」

ここまで読んで「やっぱりうちには無理だ」と思った方、ちょっと待ってください。3つの壁を分解してみると、実は共通する構造が見えてきます。

すべての壁の根底にあるのは、「専門知識を持つ人がいないと始められない」という前提です。

排出係数の選び方を知っている人。Excelで算定ロジックを組める人。GHGプロトコルの15カテゴリを理解している人。こうした人材をSMEが社内に確保するのは、現実的ではありません。

では発想を変えて、**「専門知識がなくても動く仕組み」**を使うアプローチはどうでしょうか。

近年注目されているのは、クラウド型の統合データ基盤というアプローチです。考え方はシンプルで、「データの入り口」と「算定ロジック」と「レポート出力」を分離し、担当者は「データの入り口」だけを担当する、という構造です。

• データの入り口: 電力や燃料の請求書をメールで転送する、あるいはスマートフォンで写真を撮って送る。手入力は不要
• 算定ロジック: 排出係数の選択、Scope分類、按分計算はすべてシステムが自動で実行。係数の年度更新も自動
• レポート出力: 算定結果から、取引先に提出するデータ、Webサイトに掲載する数字、社内報告用の資料がまとめて生成される

この構造なら、3つの壁はこう変わります。壁1（算定知識）→ 係数はシステムが自動選択。壁2（データ収集）→ 請求書をメール転送するだけ。壁3（ゴール不在）→ 「取引先に提出できる算定結果がある状態」がまず最初のゴール。

構造的シミュレーション——従業員35名の農業法人の場合

ここからは、もう少し具体的に「手作業ルート」と「クラウド自動化基盤ルート」で何が変わるのかを、業務工程ごとに比較してみましょう。

想定企業: 従業員35名の農業法人・食品卸。水稲栽培と農産物の卸売を手がけている。取引先のスーパーから「環境への取り組みを数字で教えてほしい」と言われたことがきっかけで、脱炭素への対応を検討し始めた。

手作業ルート：コンサル契約→データ収集→算定→報告書→Web掲載

工程1：コンサルタントとの契約（1〜2ヶ月） まず外部のコンサルタントを探します。「中小企業 脱炭素 コンサル」で検索すると候補は出てきますが、農業法人の排出算定に対応できる会社は限られます。見積もりは年間150〜300万円程度。社長に稟議を通すだけで数週間かかるケースもあります。

工程2：データ収集（2〜3ヶ月） コンサルタントからデータ提出のフォーマットが届きます。過去1年分の電力請求書、軽油の領収書、肥料の購入伝票、梱包資材の納品書——これらを倉庫のファイルや経理のキャビネットから掘り出す作業が始まります。配送を外部委託している場合は、運送会社にもデータを依頼。返事が来るまで2〜4週間待つことも。

工程3：算定作業（1〜2ヶ月） コンサルタントがデータをExcelに入力し、排出係数を適用して算定します。ただし、農業特有の排出源（水田からのメタン、肥料散布時のN2O）は一般的なGHG算定ツールではカバーしきれない場合があり、手動での補正が必要になることもあります。

工程4：報告書作成（2〜4週間） 算定結果をもとに、取引先向けの報告書とWebサイト掲載用の数値をまとめます。「この数字の根拠は？」と聞かれたときに説明できるよう、算定根拠の文書化も必要です。

工程5：Webサイト掲載（1〜2週間） Web制作会社に依頼するか、自社でページを作成。掲載後も、翌年度のデータ更新で同じプロセスが繰り返されます。

合計：約6〜10ヶ月、コスト150〜300万円/年。 しかも翌年度はデータ収集からやり直しです。

クラウド自動化基盤ルート：請求書転送→自動算定→レポート生成→公開可能データ

工程1：請求書の転送（毎月5〜10分） 電力会社や燃料の請求書が届いたら、指定のメールアドレスに転送する。それだけです。AIが請求書から数値を読み取り、地域と時期に応じた排出係数を自動で適用し、Scope分類（Scope 1の燃料直接燃焼、Scope 2の電力使用など）も自動判定します。

工程2：自動算定（リアルタイム） 転送した瞬間から算定が始まります。排出係数の選択、按分計算、経年比較のためのデータ蓄積——すべて自動。担当者が計算式を組む必要はありません。

工程3：レポート生成（数分） 蓄積されたデータから、取引先向けの報告データ、SSBJ準拠の開示フォーマット、Webサイト掲載用の数値がまとめて自動生成されます。取引先が増えても、フォーマットが変わっても、元データは同じなので追加作業はほぼ発生しません。

工程4：公開可能データの取得（即時） 「御社の環境への取り組みは？」と聞かれたら、いつでもリアルタイムの数字を見せられる状態です。

合計：月5〜10分の請求書転送のみ。 コンサルタント契約は不要です。

Before/After比較——「SDGsを語れる会社」になるまでの業務フロー

「SDGsバッジの先」へ——Marupass

ここまで「製品名は出さずに」解決アプローチを説明してきましたが、この構造をすべて備えたサービスが実際にあります。Marupassです。

田中さんのような「SDGsは知っているけど何から始めればいいか分からない」方にとって、Marupassが提供する価値は3つの「ゼロ」に集約されます。

ゼロ学習コスト——新しい画面を覚える必要なし

Marupassのデータ取り込みは、メール転送、LINE入力、WhatsApp送信、登録不要の無料診断ページの4経路。どれも皆さんが毎日使っているツールだけで完結します。

農業法人の田中さんの場合、電力会社からの請求書メールをそのまま転送するか、ガソリンスタンドの領収書をLINEで写真に撮って送るか。それだけで、AIが自動的に数値を読み取り、算定を開始します。「新しいソフトの使い方を勉強する」という時間はゼロです。

ゼロ算定コスト——排出係数の選び方を知らなくていい

Marupassの排出係数エンジンは、日本を含む18以上の地域（EU、米国、中国、韓国、東南アジア、中南米、インドなど）の排出係数を内蔵しています。請求書の送信元の地域や時期に応じて、適切な係数が自動で適用されます。「どの係数を使えばいいか」という判断そのものが不要です。年度ごとの係数更新も自動。

GHGプロトコルのScope分類も、按分計算も、前年度との比較データの保持も、すべてシステムが処理します。算定の専門知識を持つ人を雇うコストはゼロです。

ゼロ報告コスト——フレームワークの違いを気にしなくていい

Marupassのマルチフレームワーク・アダプターは、一度の証憑取り込みから10種類の規制フレームワーク（CBAM、SSBJ、CSRD/ESRS、VSME、SEC Climate、PACT V3、Catena-Xなど）に対応した出力を同時に生成します。取引先のスーパーがCDP形式で求めてきても、別の取引先がSSBJ準拠を求めてきても、データの再入力はゼロ。元データは同じなので、フレームワーク間で数値が食い違う心配もありません。

無料診断で「まず自社の数字を見る」ことから

「いきなり契約するのは不安」——そう思うのは当然ですよね。Marupassには登録不要の無料診断ページがあります。電力の請求書を1枚アップロードするだけで、自社のCO2排出量（tCO2e）が即座に返されます。認証もアカウント作成も不要。「うちの排出量って、こんな感じなんだ」——この最初の「可視化体験」が、86%の認知を行動に変える第一歩になります。

サプライヤーにもメリットがある構造

「取引先にデータを出してもらうのが大変」という悩みにも、Marupassは仕組みで対応しています。サプライヤー側はWhatsAppで請求書の写真を送るだけ、あるいはLINEでkWhを入力するだけ。パスワードもESGの知識も不要です。

しかも、蓄積されたデータは補助金マッチングエンジンで公的補助金の受給資格と自動照合されます。つまり、「データを出したら、補助金の案内が届いた」という体験が生まれる。データ提出が義務ではなくインセンティブになる——この構造が、サプライヤーのデータ提出率を根本から変えます。

社内FAQ（想定問答集）——よくある質問への回答ガイド

まとめ

SDGsの認知度は86%に達しました。「知っている」のフェーズはもう終わっています。次の問いは「やっているかどうか」。そして、大企業の数百億円の事例を真似る必要はありません。

採用面接で「御社の環境への取り組みは？」と聞かれたとき、具体的な数字で答えられる会社になるために必要なのは、巨額の投資でも専門チームでもなく、請求書1枚をメール転送するところから始める仕組みです。まずは無料診断で、自社の排出量がどんな数字になるか、気軽に試してみてください。