ケーススタディ - リスク評価
グローバル
- 飼料の組成を知らなければ、その中に含まれるESGリスクを知ることは不可能であることを認識している。
- これは、国土地理院の間で3年にわたる協議の末に作成されたものである。 GSIのメンバーである WWFおよび業界の飼料会社の間で3年間の協議期間を経て作成された。
- また、企業が潜在的な代替原料や新規原料のスケーラビリティを評価する際にも役立ち、ステークホルダーは、自社の戦略的優先事項、価値観、コミットメントに沿った、より多くの情報に基づいた調達決定を行うことができる。
- このツールは当初、WWF と グリーグシーフード養殖会社やその他の水産養殖サプライチェーンのメンバーが飼料メーカーと関わり、飼料のサプライチェーンで起こりうるリスクの全体像を把握するための標準的な枠組みを提供するものである。
- その結果、飼料メーカーに提出される持続可能性に関する要求事項が統一され、異なる企業や原料間で比較可能な情報が得られるようになる。情報要請を統一することで、養殖サプライチェーンのメンバーや飼料バイヤーが持続可能性情報を要請するのにかかる時間や、それらに回答するのにかかる時間を短縮することができる。
- このツールはサケ養殖部門を支援するために設計されたが、他の動物性タンパク質生産部門(他の養殖種を含む)もこのツールから恩恵を受けるだろう。
- 水産養殖管理協議会 水産養殖管理協議会(ASC)もこのツールを検討し、ASC 飼料規格の認証プロセスにおけるデュー・ディリジェンスのひとつに加える予定である。
- 透明性
- 修復的土地利用と生物多様性の実践
- 気候フットプリント
- 円形
- 汚染
- 漁業
- 水使用量
- 魚の健康と栄養
- 人間の栄養と健康
- 基本的人権
- 気候変動の影響
- ガバナンス
- スケーラビリティ
- 未来の飼料:透明性と追跡可能性 - WWFビジネスケース
- 測定されたものは管理される:水産養殖 ESG 飼料原料リスクツール - World Aquaculture Society Magazine 世界養殖学会誌2024年3月号
セクション特定、収集、評価"シーフード・ソリューションのための自然保護同盟 - 環境的・社会的に責任のあるシーフードに関する企業のためのガイダンス" では次のように述べられている。 匿名 実例水産物サプライチェーンの様々な利害関係者(大規模な外食・小売業者、輸入業者、加工業者)が、水産物サプライチェーンにおける環境的・社会的リスクをどのように特定し、評価しているかについて、匿名の実例を示している。
水産物に焦点を当てたものではあるが、これらは養殖飼料とそれに含まれる成分の気候変動と環境への影響に対処する際に応用、適応、あるいはヒントを与えることができる。
飼料原料の環境・社会・ガバナンス(ESG)リスク評価ツールまたはESGスクリーンは、養殖飼料のサプライチェーンの可視性を向上させ、利害関係者が飼料に含まれる多くの原料に関連する可能性のあるESGリスクを特定し、対処できるようにすることを目的としている。
このツールは、以下の評価項目で構成され、それぞれに関連する質問に細分化されている:
このツールを作成するために、WWFとグリーグシーフードは飼料サプライヤーと緊密に協力し、飼料配合における透明性の欠如に取り組んだ。このプロセスでは、守秘義務を守りながら適切な飼料情報を収集できるよう、さまざまな利害関係者の間で複雑な秘密保持契約を取り交わした。
その結果、以下の10種類の原材料が飼料量の大半を占めていることがわかった: 豆とエンドウ豆、魚粉、魚油、グアー、菜種油、大豆粕、濃縮大豆蛋白、ヒマワリ、小麦、小麦グルテン。
このツールは当初4つの原料に適用されたが、初期テストの後、現在は9つの原料に拡大されている。今後もWWF、GSI、グリーグシーフード、他のタンパク質生産者、飼料メーカーと協力して改良を続け、サプライチェーンにおけるESGのさらなる改善を支援していく。
最終的な目標は、エクセルのスプレッドシートからクラウドベースのプラットフォームに移行し、潜在的なヒューマンエラーを減らし、プロセスを合理化し、飼料メーカーの負担と冗長性を減らすことである。
このツールの目的、開発の歴史、そして将来については、以下をご覧いただきたい。
お問い合わせ 国土地理院および WWF
カーギルの年次 ESGレポートカーギルの年次ESG報告書には、大豆に関する章があり、大豆のリスクアセスメントの実施方法や、南米の大豆サプライチェーンにおける以下のコミットメントを遵守していない農家への対処方法など、詳細が記載されている。 以下1)2030年までに森林破壊と転換を防止する(DCF)、および 2)2025年までに南米の重要なバイオームであるアマゾン、セラード、チャコでの森林破壊を防止する。
ブラジルからの直接大豆供給については、ブラジルのINCRA-SIGEF(国立植民地化・農地改革研究所-土地管理システム)を使用し、ポリゴン農場境界の記録を使用してDCFパーセンテージを算出した。土地を借りている直接供給業者については、カーギルのコマーシャル・チームがその業者を特定し、データを収集した。
これらの農場の境界が特定されると、カーギルは米国地質調査所の過去の衛星画像とメリーランド大学のデータを分析し、2008年(ブラジルの森林法に沿った日付)以降、土地が原生植生から転換されていない農場からの大豆生産量の割合を割り出した。
間接供給については、上記の過去のデータを用いて、ブラジルの全ての自治体における大豆セクター全体のDCFパーセンテージを算出した。その後、カーギル社は、セクター平均とその地域の市場シェアを照合し、各自治体における間接供給のDCFパーセンテージを決定した。
カーギル社は、ブラジルのDCF比率の合計94%を決定するために、上記の2つの方法論を使って、直接供給と間接供給の割合に基づいて各自治体の加重平均を算出し、さらに国全体の加重平均を集計した。
カーギルは最近、アルゼンチン、ボリビア、パラグアイ、ウルグアイの大豆直接供給業者のポリゴンマッピングを完了したが(トレーサビリティのケーススタディを参照)、最新の監査でこれを使用するには遅すぎた。そのため、カーギル社は各産地における市場シェアに基づいてDCFのパーセンテージを算出した。将来的には、直接サプライヤーには多角形法を、間接サプライヤーには部門平均法を使用する予定である。
カーギルの自動化されたシステムは、様々な政府機関や分野別組織が管理するリストも参照しており、日々農場の違反やコンプライアンス違反が強調されている。サプライヤーがこのリストに掲載された場合、即座にブロックされるだけでなく、州内の同一人物や団体に登録されている農場、または密接な商業関係にある農場もブロックされる。
これらの提携農場は、カーギルが徹底的な分析を行い、違反農場からの大豆が提携農場を通じて迂回販売されていないことを確認するまで、ブロックを解除することはできない。