入力データ

Amazon は、年次フットプリントのためのスコープ 1 活動データを毎年生成して保証します。Amazon の年次レポートと CCFT の月次ケイデンスの間で生じるギャップを埋めるため、AWS はスコープ 1 活動の未保証プライマリデータを使用して現行月の月間排出量を判断します。活動データには月次レポートの公開時に利用できないものもあるため、スコープ 1 排出量が過小評価される結果になります。推定値は再キャスト時に更新し、CCFT で報告されたスコープ 1 排出量を保証済みデータと一致させます。

スコープ 1 と同様に、CCFT 手法は Amazon のフットプリント手法に密接に従っています。Amazon のアプローチを踏まえて、CCFT では公開時におけるデータの正確性を優先しており、データのプライマリソース (実際のエネルギー消費量など) の合理的な入手が不可能である場合にのみ、他のソース (推定エネルギー消費量など) にフォールバックします。

AWS はまず、エネルギー消費量 (MWh) を見積もることでクラスターと月レベルのロケーション基準 (LBM) 排出量を見積もり、それを LBM 排出係数で乗算します。

LBM の後、AWS はエネルギー属性証明書 (EAC)、電力購入契約 (PPA) などのマーケット基準の契約手段を検討してカーボンフリーエネルギープロジェクトを反映し、マーケット基準 (MBM) 排出量を計算します。これは、GHG プロトコルスコープ 2 ガイダンスで概説されている品質基準と一致するものです。

LBM と MBM の違いに関する詳細については、「GHG Protocol Scope 2 Guidance」を参照してください。

燃料およびエネルギー関連の活動: 購入した燃料からの上流排出量については、AWS では燃料活動データを収集し、燃料採掘、生産、輸送の排出係数を適用します。ロケーション基準 (LBM) 排出量を使用した購入済み電力と送配電 (T&D) 損失の上流排出量については、AWS が推定エネルギー消費量 (MWh) を関連する排出係数で乗算します。マーケット基準 (MBM) 排出量の場合、AWS はエネルギー属性証明書 (EAC) も考慮します。

IT ハードウェア: AWS は、原材料の採掘から製造、そして AWS データセンターへの輸送に及ぶ排出量を追跡する、包括的な Cradle-to-Gate アプローチを使用しています。この手法は、エンジニアリング属性を用いたプロセスベースのライフサイクルアセスメント (LCA)、外挿、代表的カテゴリの平均 LCA、産業関連 LCA の 4 つの計算経路を採用しています。AWS は、全体的な排出量に大きく寄与するコンポーネントの最も詳細で正確な手法を優先します。

建物と機器: AWS は確立された全建物ライフサイクルアセスメント (wbLCA) 標準に従っており、建築、使用、寿命期間終了の各フェーズからの排出量を考慮しています。この分析は、データセンターの外郭構造、部屋、およびエアハンドリングユニットや発電機などの長納期機器を対象としています。この手法では、包括的なカバレッジを確保するために、プロセスベースのライフサイクルアセスメントモデルと産業連関分析法の両方を使用します。