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2017年度ESG説明会

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Academic year: 2022

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(1)

2018ฅ3月20日 富士通株式会社 環境・CSR本部

本部ข ༂ąȈค

2017ฅฅESG説明会

富士通のE(環境)取り組み (ご紹介)

(2)

本日のプレゼン内容

環境・CSR活動 外部からの評価

気候変動に関する世界的動向

当社の “あるべき姿” (Vision2050)

ビジネス基盤の環境取り組み

将来に向けた研究開発技術

社会課題解決に向けた弊社アプローチ

再生可能エネルギーȅ༂Ȇ༂に向け

(3)

1 世界レルのス課題ਈଈ

■ The Global Risks lanoscape 2018

ԇฅ

気象

自然災害

サイバーアタック 水危機

༂Ԇ̅ਆ

人工環境災害

大規模

非自発的移動 国・州間紛争

生物多様性の損失 生態系の崩壊 気候変動緩和と 適応の失敗

可能性 → 高

クト

httpst//www.weforum.org/reports/the-g.oba.-risks-report-2018

(4)

■ The Global Risks Interconnections sap 2018

1.2 前述スの関連性マップ

→ 環境・自然資本問題が

ԇฅ

気象

自然災害

水危機

༂Ԇ̅ਆ

人工環境災害 大規模

非自発的移動

国・州間紛争 気候変動緩和と

適応の失敗

感染症拡大

国家・地域統治の失敗

(5)

2 国連の持続可能な開発目標 ”SDGs”

■ S ustainable D evelopment G oals 2030 ฅ の国際社会共通の目標

持続可能性と貧困の撲滅を重要課題として 17の目標 を設定

※2012 ฅ 9月採択

(6)

2.2 SDGs 目標別進捗状況

(7)

2.3 温暖化対策 「パ協定」発効

「パ協定」

= 国際的なルール

(8)

3 当社の

“あるべき姿” (温暖化対策)

CO 2 “ZERO” by 2050 ฅ

■ “Climate & Energy Vision 2050 ” (2017 5月発表)

(9)

3.2 “C&E Vision 2050”

3つの柱

「CO 2 0」 「緩和」 「適応」

フォト出展

www.city.hiroshima.lg.jp/shob

ou/bousai/260820

(10)

3.3 当社Gr. CO

2

̆ąĉ

(カテゴー別)

2016 ฅฅଅง : 134.5 万t

■ ビジネス構造の変化加速

もの→ことづくり、繋がるビジネス展開へ → DC 、 海外 ༂̇༄ข

■ ą༂̅ȅ༂̇ 7.5%

(現時点)

国内 70%

海外 ファクトリー 30%

56%

オフィス 25%

データセンター 19%

(11)

3.4 先端ICTをフル活༂した̆ą削減

AI ฆฅคฆ܆ ̅ 制御

・ 1時間後の周辺気象予測

・ ICT機器,

ਇਈ؉༂

etc. 統合制御

・ 熱だまりの原因を自動診断(ディープランニング)

(12)

「京(けい)」

2012 ฅ Ї̅ଅ 研究所

ポスト「京」

2020 ฅ (予定)

ആఈ؉༂

12.7 メガワット

30 40 メガワット

計算 ༂܆༂ഇ 100倍 ആఈ؉༂

3.5 次期スーパーコンピュータ開発

▎スパコンも

ਈଇ༂

܇؉༂性能ĉईにシフト

ポスト「京」は、従来の「京」に比べて、30 40 ਇฅЅค؇̆

国内最高速スパコン

ਈଇ༂ആఈ؉༂༂༈

ਈଇ༂

(1秒間の演算回数)

1.05

京回

(13)

3.6 ܇エネルギー༏܇エネ༏ サーバ開発

環境大臣表彰受賞

(2017 ฅ 11月)

PRIsERGY CX600 ༂ąആ༂ CO 2 ȅฆ

チラー・空調半減

ą̅

消費

؉༂

▲94%

[従来]

ਇą

/ DC

ą̅ࠅ

チラー

パッケージ 空調

ą̅ਈ

設置コスト

▲33%

ആఈ؉༂

▲47% ༂ଆą̅

(DC設備)

ą̅

ポンプ ラックCDU

(熱交換)

༂ଆą̅

(サーバ)

༂ą / DC

渡嘉敷 環境副大臣 表彰状授与

अఆą༂ą̆༂ആఈ؉༂ ▲47%

CO

2

排出削減に貢献

・ 本モデルが採用されたスパコン Oakforest-PACS(東大・筑波大共同運営)が、

܇

性能ランキング 「Green 500」 で世界6位を獲得.(2016

11月)

(14)

3.7 サプライチェーン取り組み強化

■ 調査対象

・ 2018 ฅฅ : 部材・SIサービス中心に調達額の70%(約50社)

・ 2019 ฅฅค؉ : 同

調達額の80%以上

サプライチェーン プログラム メンバー

BT, Cisco, HP, MS など 96社

サプライヤー 回答数: 約 5,000社 要請数: 約10,000社 要請

・データ

・評価結果

・質問書

・回答サポート

回答

2018 ฅ༅इ̅ȅ

(気候変動+水)

※当社は継続して回答

■ 目 的

・ サプライチェーンの

環境負荷低減

ビジネスリスクマネジメント

・ 世界統一フォーマットを活用、調査・分析・マネジメントの ȅ̇̅

■ CDP 「サプライチェーン・プログラム」 への参加

プログラム概要

(15)

加盟企業による

ąആఈĉ

(2014

)

■ イニシアチブ “RE100” 宣言企業

123社

(2018 1月現在)

欧米大手ICT ༄आคԇआą؉ȅ 、再エネに転換中

4 再生可能エネルギー༏再エネ༏導入促進

企業名 再エネ使用

(%)

Apple 93

Adobe 30

BT Group 94

HP 40

Microsoft 100 Facebook 20 Salesforce 43

2016

11月現在

■ ༅इąȅ༂ȇఆ 7.5%

(16)

UK 18%

Germany 13%

Finland 5%

Malaysia 10%

USA 9%

Taiwan 1%

Korea 1%

Australia 28%

؉༂ĉ

(海外) 433GWh

ąȅ༂ค 37%

REC < $5/MWh (

2020

)

+33%= 70%

REC ≧ $5/MWh (2021

)

30%

4.2 再エネ導入プラン (海外拠点)

国別REC価格

(2018/02時点)

購入計画 70% (by2020)

低コストで調達可能な地域でのREC( ؉༂ਈ؆༏ఈ༂

(17)

4.3 再エネ導入 (オンサイト発؉)

■ 大規模太陽光発電パネル設置 (

屋根・土地貸し

) 島根富士通 ؇؉ĉ : 3,980kW

太陽発電

ࠉ༂؇؉

バイオマス発電

༂༂؇؉

島根拠点エリア

(18)

4.4 再エネ導入Ȇ༂に向け༏国内拠点༏

英国チェスター大学

環境エネルギーシミュレータ技術

英国マンチェスター

エネルギー 地域連携 共同研究

(川崎市様 2017 ~

ฅࠅ༏ଇ؉؉༂ࠅ؉༏Ȇ༂Ѕ 技術蓄積

(METI様 デマンドレスポンス, VPP準備 実証実験 2015 )

(19)

5 デジタルイノーションによる価値の創造

ICT

̅ఆ༂ により、お客様との

共創

を通じた

イノベーションを強化

(20)

ICTフル活用

により、2030 ฅคฆ CO2e ̆ąĉ 約20%

グローバル全体で削減可能

単位: Gt-CO2e

5.2 CO

2

削減ポテンシャル

(21)

SDCI IoT

5.3 社会課題に対する当社アプローチ

(22)

5.4 弊社AIȆԇ

High Performance Computer Tech. × Artificial

Intelligence ( Big Data × HPC × Algorithm )

(23)

工場データのリアルタイム把握により ༂ԇȅ̇

25%

改善

ค༄Ђ スマート・ファトー

お客

आਈࠉฏ༂ࠅଅ̇Ѕ༂ԇЅఈȅ̇

エネルギー消費等、多種多様なKPIの統合マネジメント

「Intelligent Dashboard」 数十万におよぶ膨大なデートをリアルトイム

ąЇ

・分析。 工場全体の生産性を可視化

「2016

スマート 製造プロジェクト」の モデル工場の一つに 選定

(24)

・ ༂༈ȅȇ༅

अ̅܅ԇฅआ܇

・ ȇ༅ਈଈଅఈ

༂คआą

ค༄Ђ スマートモビティ & 都市監ई

༂༂ਇ༂ȇआ܇ 、 交通渋滞の監視はもちろん、犯罪を未然に防ぐ

お客様の課題

ฏԆȈ؅ ฅ̅ అ

交通渋滞 交通渋滞が引き起こす 大気汚染、温暖化

AIを活用

ԇਈଈȆࠈฆฆคԆ༂ఇฅआą

༏अԉ༂ఆఆ܆܉ค༂ค༄༇༂ఇฅ̆ଅ༏

(25)

༂༂ఇฅคฆ

運航燃費を 約5%

改善

ค༄Ђ スマート・モビティ༏船舶༏

お客様の課題

経済性・安全性の高い船舶の設計

Ȉഈค

ఆఈആఈ܆ค༅܆ Ȉഈ

の選定

・ 海運に伴うCO

2 ̆ąĉฏ

9

ą༏คԇ̆ąĉഇ

3%)

ćԆฅԉฏԆ̅ąąईਆ

AIを活用し、船舶性能、燃費、所要時間などを正確に推計

(26)

HPCを用いたモニタリング, シミュレーション

ค༄

Ђ

球規模

の気

象予測

お客様の課題

超高速かつ超高精細な

؉༂ईฆ

→ 極端

؉༂ଅഇฆ؇

損失の軽減

→ 貴重な水資源である

ആ༂ଇЇ

複数の他の衛星の観測デートと組み合わせて、

܅Їą༄؉༂

して

1時間

ごとに作成

ⒸJAXA/NASA.

(27)

6 将来技術

: 人工

ą

合成

■太陽光、水、CO2

から酸素、エネルギーを人工的に生成

→ CO 2 をエネルギーやプラスチック等の ̅Ԇ とする脱炭素技術

■100

คค؇༂ȅ̇ଅ̇ する技術を開発

(富士通研究所, 2016

11月7日)

(28)

6.2

水素

社会

: 安

貯蔵、輸送

技術

༂ഇȅ̇؇ആ̅༏ఈԈ༈ ༏ȅ༂؆

ଅ؆̅ą̅Ȇࠈ

→ 水素ステーション、 ćԆ؉ఆ༂ȅ༂ 、水素発電等に適用

(29)

DJSI ฏ J境面で3 ฅ ഇ

業界トップスコア

FTSE : 新たにblossom Japan indexが新設され、

4Good 富士通は国内第2位のスコア

CDP ฏ คฅฅ 2カテゴリー

ダブルA評価

(国内は6社のみ) 日経 ฏ

12位

(電子・電機分野では1位)

富士通 ༂༂

東芝 NEC

ค̈؉ਆ パナソニック

ソニー

DJSI

- - - -

FTSE

Blossom Japan

4.4

- - 3.8 3.2 3.6 3.9

CDP

気候変動 A

B A A- A A- A

CDP

水 A

B B B A B A

日経

12位 20位 24位 46位 37位 12位 16位

7 環境・CSR活動 外部評価

結果

(30)

7.2 外部

表彰 11 件 受賞 (2016/4 )

26

環境༂

賞 最高位受賞

賞の概要

・ フジサンケイグループ主催. 5

܇ฅ༅̆

. 日本で最大規模の環境表彰.

彰内容

環境活動全般

環境経営方針・実施体制、環境への取り組み

・ 第7

܆Їࠅ༂ȅਈԇ

の実績 特筆事項

(31)

7.3 環境༂

臣賞× 2 件 (2017 ฅฅ )

●地球温暖化防止活動/●地球温暖化対策報告大賞

・ 従来比約2.5倍の性能

・ ਇąȅ܆Ԇฆ༂ą̅Ȇࠈ̆༂ した

༂ą モデルをラインナップ

(32)

Shaping

Tomorrow

with You

(33)
(34)

ఈԆ

̅ĉฅคఈԆࠅ

、及び質疑応答で話した内容

には、現時点の経営予測や仮説に基づく、

అ܆༂ ԉਈ༈Ѕ

అ܆༂

しに関する記述において明示または黙示されていることは、

Ԇ܇܆܇คࠇଅई؅ଅ؉

の結果・

आงคఈԇ

実際の結果・

आงคఈ༅܉คคࠇଅईഇ

、以下のようなものが含まれます。

༄ਈ༈༄

、これらに限られるものではありません)

• 富士通の提供するサービスまたは製品にとって主要な地域(日本、EMEIA、アメリカ、アジア、オセアニアなど)のマクロ経 済環境や市況動向。中でも当社顧客のIT支出に影響を及ぼすような経済環境要因。

• 急速な技術変革や顧客需要の変動。及び富士通が参入しているIT市場、通信市場、電子デバイス市場での激しい 価格競争。

• คइȆԇ؇̆ІЅЇ؇܆คคคइ̅༅ ଅ༂ ȇଅІ ԉ ఈԇ 処分する可能性。およびこのような撤退・処分から発生する損失の影響。

• ȇଅ܇؇ఈԇਆȅ༂ԉคࠇଅȇଅ܇؇ఈԇਆ؉༅ԉคࠇଅ

• ଅ༂ Ȇԇ؇̆І༄आआงԉคࠇଅ

• ଅ༂ ༄܆؅ąअ༄आࠆ༅༄ࠆคЈІ؇ਈଇ؆ఈԆȇĆਈଇ؆ఈȅਈࠈค༅܉

༄܆ࠆ༅ࠆ༄คЈ؇༂ଅ༂ ฅ༂ఈԇਈ༄ฆࠈ༈ȅȆąఈ༂

発生による影響。

• ࠉଅ༄आआงค̆ఈ༂༂Ȇคԇഈ؅ࠅ̆ਆ؅̅ ฅ؅̅ค༅इ が被る損害の影響。

• ଅ༂ ࠅค̅؇̅ȅ؇ਈคค؅ ఈ༂܆ą؆अȅଅ༂ ఈԇఈ を計上している主な国の通貨と日本円との為替レートの変動により発生する影響(特に、日本円と、ユーロ、英ポンド、

米ドルとの間の為替差損益の影響)。

免責事項

参照

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