半導体業界の持続可能性報告に関する考慮事項

イントロダクション

半導体業界は、科学的根拠に基づく目標イニシアチブに基づいて（SBTi）、環境、社会、コーポレートガバナンス（ESG）基準の確立に取り組んでいます。SBTイニシアチブによると、「SBT は、企業が温室効果ガス（GHG）排出量を削減するための明確な経路を提供し、気候変動による最悪の影響を回避し、将来を見据えた事業成長を支援する」とのことです。その結果、会計、報告、最適化のための業務データや製品関連データを収集して理解する必要性が高まっています。企業は現在、製品のライフサイクル全体にわたって責任を負うことを目指しています。完全なライフサイクルアセスメントとは、設計、原材料の抽出、製造、流通、包装、製品の使用、および可能な限りリサイクルを含む耐用年数または廃棄を含む 6 段階の持続可能性の影響を考慮することを指します。たとえば、調査によると、モバイルデバイスからの二酸化炭素排出量の最大 75% がその製造元に起因する可能性があり、その排出量の約半分は、基盤となるチップの製造によるものです。

このブログ記事では、製品およびエンジニアリングチーム、製造バリューチェーンパートナー、鋳造サプライヤー、アセンブリ/テスト部門からのデータを半導体業界が短期および長期のスコープ 1、2、3（以下で説明）の排出目標やその他の持続可能性目標を達成する際に、AWS クラウドがどのように役立つかについて説明します。

半導体産業温室効果ガスのスコープ

GHG プロトコル（温室効果ガスの排出量を算定・報告する際の国際的な基準）は、企業の温室効果ガス排出量を 3 つの範囲に分類しています。これは業界にとらわれない概念です。スコープ 1 排出量は、所有または管理された排出源からの直接排出量です。スコープ 2 の排出量は、購入したエネルギーの生成による間接的な排出量です。スコープ 3 は、サプライチェーンパイプラインからの温室効果ガス排出量を指します。

半導体業界は複雑で広範囲にわたるサプライチェーンの一部であるため、特に温室効果ガス排出量のスコープ 3 を考慮する場合、ESG 指標は必ずしも半導体企業の温室効果ガスの把握・管理ができるとは限りません。さらに、半導体製造プロセスからの排出量のかなりの部分がスコープ 1 またはスコープ 2 のカテゴリーに分類されることを考えると、鋳造サプライヤーと組立検査機関は、最終的に半導体企業の ESG/GHG プロファイルに不釣り合いな影響を与えることになります。

スコープ 1 の排出は、ウェーハのエッチング、チャンバー洗浄などの作業中に使用されるプロセスガスから発生します。これらの排出量は、工場の温室効果ガス排出量プロファイルに大きく影響し、地球温暖化係数（GWP）の高い PFC、HFC、NF3、N20 などのガスが含まれます。これらのガスは、ノードサイズが縮小するにつれて増加します。スコープ 1 の排出は、製造プロセス中にウェーハの温度を制御するためにファブが冷却装置で使用した場合に大気中に漏れる可能性のある高 GWP 熱伝達流体からも発生する可能性があります。

半導体企業からの温室効果ガスの割合が最も高いスコープ 2 の排出量は、大規模な生産施設の運営に必要なエネルギーと関連しています。これらの排出源には以下が含まれます：

• リソグラフィ装置、イオン注入装置、高温炉など、何百もの製造ツールを含むツール群
• 過圧と粒子ろ過による気候と湿度の制御を必要とする大規模なクリーンルーム
• ガス除害、排気ポンプ、冷却水、浄水用の広範なサブファブ施設

スコープ 3 の排出量は、サプライチェーンに関連する間接的な排出量です。バリューチェーン排出量とも呼ばれ、企業の総 GHG 排出量の大部分を占めることがよくあります。そのため、このカテゴリーに温室効果ガス排出量削減目標を設定する企業が増えています。これにより、サプライヤーの排出量削減の成功と、温室効果ガス削減目標の達成能力を結びつけることができます。

持続可能性に関する考慮事項と実装フェーズ

業界のさまざまな持続可能性ソリューションプロバイダーを理解し、それらと連携して、要件の深さと幅広さ、およびスコープ 1～3 の計算用にデータレイクを構築する際に何が可能かを理解することが重要です。持続可能性の実現に向けて取り組んでいる組織にとって、取り組むべき重要な質問、どのようなアーキテクチャから始めたいか、持続可能性戦略を公式化するために収集したいデータの種類は次のとおりです。

• 地域の報告コンプライアンス基準はありますか？たとえば、SEC（米国）と 欧州のどちらかですか？
• サプライチェーンパートナーはどのような排出量データを共有しても構わないと考えていますか？
• データ交換の形式、媒体、頻度は？
• パートナーは ESG レポートに必要なデータをすべて持っていますか？
• あなたとパートナーにはどのような種類のアクセスとセキュリティニーズがありますか？
• 地域ごとのデータストレージ要件やデータレジデンシーの制約はありますか？
• 集約されたデータの品質管理と標準化は、企業内で誰が担当していますか？

フェーズ 1: 測定、コンプライアンス、および報告

• 報告の段階になると、どのようなフレームワークを検討していますか？すべてをまとめると、何らかのフレームワークを念頭に置いていますか？
• これらの指標を追跡する専任チームはありますか？
• 重要性評価は行っていますか？（重要性評価の目的は、利害関係者を関与させ、さまざまな環境、社会、ガバナンス（ESG）問題に対する重要度を確認することです。学んだ教訓を戦略やコミュニケーションに応用して、より説得力のあるサステナビリティストーリーを伝えるのに役立てることができます）
• データのモデリングは進んでいますか？

フェーズ 2: 予測と What if シナリオ分析

• イニシアチブ B よりもイニシアチブ A に投資して、一方を他方よりも最適化するなど、さまざまなシナリオを評価したい将来はありませんか？

フェーズ 3: 製品レベルまたはサプライヤレベルでの詳細度を高め、可能な最適化を検討

• レポーティングフレームワークを選んだら、そこにあるレポーティングツールを使うことになります。最初に何を自動化し、データサイロを分解するかを理解するのに役立つ最大の問題点にズームインします。それは何でしょう？ユーティリティデータ？それともサプライチェーンでしょうか？
• エネルギー使用効率、ROI、あるいはその両方を考えていますか？

ESG 報告のための提案されたソリューション

提案されたソリューションは、半導体企業にエンタープライズレベルのスコープ 1、2、3 の温室効果ガス排出量の計算と報告を提供し、サプライチェーンパートナー、サプライヤー、鋳造所、組立、検査による製造プロセス、スコープ 3の解釈可能で透明な表現に基づいて、炭素に焦点を当てた共通の運用状況を提供します。そして、製品の二酸化炭素排出量（プロダクトカーボンフットプリント：PCF）を測定および管理し、エネルギーの最適化とPCF 削減に関する洞察を導き出すのに役立ちます。このプロセスは、スコープ 1、2、3（上流）の排出量に関する透明性を高めるために、サプライチェーンベンダーからのデータ収集、モデル化、分析、および報告から始まります。

スコープ 1 とスコープ 2 の計算 : 二酸化炭素排出量計算ツールの使用

請求ダッシュボードにある以下の図 1 に示す計算ツールを使用すると、ユーザーは月単位で期間を選択でき、二酸化炭素排出量の要約、地理、サービスごとの形式で表示されます。これらすべての場合において、排出量は、MTCO2e と略される、二酸化炭素換算メトリックトンで表されます。

スコープ 3 の計算:

スコープ 3 のデータ収集とレポート作成は、図 2 の AWS サービスを活用した以下のリファレンスアーキテクチャを参考にすると理解できます。このアーキテクチャには次の 3 つの段階があります。

データ収集：スコープ 1 ～ 3 の排出量データは、IoT サービスまたは S3 への直接アップロードのいずれかを介して、さまざまなソースから AWS にプッシュ配信されます。このシナリオでは、スコープ 1 と 2 の鋳造工場からの排出量、スコープ 3 の調達による排出量（余剰/廃棄物、欠陥のあるウェーハを含む）を含む製品レベルの排出量データを取得しています。

データのモデリングと分析：データが収集されたら、データをクリーニングして分析に備える必要があります。PCF データのクレンジング、前処理、標準化を行ってから、持続可能性データレイクにプッシュ配信できます。このアーキテクチャでは、処理コードをラムダ関数内で記述する方法が説明されていますが、Glue Data Brew や Amazon Sagemaker Data Wrangler などの当社の ETL サービスやローコードのデータ準備ツールでも同じことができます。

トラッキングとレポーティング：サステナビリティデータレイクにすべてのデータを集めると、持続可能性の ROI 計算用のデータを定期的に抽出する Routing and Processing Lambda 関数が作成されます。PCF データは SQS キューに追加され、持続可能性をリアルタイムで計算できます。また、PCF が S3 に到達すると CloudWatch イベントをトリガーして Glue ジョブや Lambda 関数をトリガーすることもできます。次に、データを処理し、計算メトリクスを追加して、結果を選択したデータウェアハウス (Amazon Redshift など) にプッシュします。分析したPCF データは、QuickSight ダッシュボードに取り込んで、サステナビリティレポートを作成できます。

まとめ

お客様は、AWS クラウド上に構築された製品ライフサイクルアセスメントと炭素データ管理ソリューションを活用して、企業全体の炭素会計情報を安全かつコンプライアンスに準拠した監査可能なフレームワークでサポートし、全体的な脱炭素化の測定、追跡、報告を行うことができます。このソリューションは、脱炭素化の機会の特定、脱炭素化シナリオの予測、既存のプログラム、組織、スコープ 1、2、3 の排出量追跡からの傾向とパターンの特定などのユースケースを通じて、脱炭素化プログラムを加速するために利用できます。持続可能性のための半導体産業ソリューションの AWS ソリューションライブラリ にアクセスしてください。