GreenTally

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複雑な温室効果ガス（炭素）排出量計算とESG報告書をAIで自動化し、削減戦略まで提案する企業向け炭素会計プラットフォーム

料金は問い合わせCLIWebLLMベース
公式サイトへgreentally.ai
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概要

GreenTallyは、企業向けのAIベースの炭素（温室効果ガス）排出量会計および削減ソリューションプラットフォームです。主な機能として、DEFRA、EPA、GHGプロトコルなどの検証済みデータに基づいて、Scope 1、2、3の全範囲にわたる正確な温室効果ガス排出量計算を提供します。また、主要な基準に準拠したESG報告書を自動生成して規制遵守を支援し、専門家が開発したデータに基づくパーソナライズされた削減戦略を樹立できます。このツールは、堅牢な炭素測定の基盤を構築したい組織から、複雑な業務を管理する企業まで、さまざまな規模のビジネスをターゲットにしており、社内外の報告用データを効率的に管理したい実務担当者に適しています。価格面でのアプローチとしては、基本的な炭素追跡が必要な組織向けの「Essential Plan」、専任の専門家によるサポートが必要な企業向けの「Enterprise Plan」、最上位の戦略向けの「Custom Plan」など、多層的なサブスクリプションオプションを提供しており、企業の状況に応じたサービス選択が可能です。

差別化ポイント

  • GreenTallyは、純粋なソフトウェア（SaaS）とコンサルティングの中間に位置する「Human-in-the-loop（専門家による検証）」AIモデルを採用し、データの信頼性を高めている点が特徴です。WatershedやPersefoniなどの競合他社が大企業を中心とした高価格戦略を取る一方、GreenTallyはAIによる自動化でコストを抑え、中小・中堅企業（SMB）でも利用できる「手頃な価格」を強調しています。また、初期設定に数か月を要する他のソリューションと比べ、「数時間以内」に算出できるというスピード面での強みを打ち出しています。

主な機能

  • Scope 1, 2, 3のリアルタイム排出量ダッシュボード
  • DEFRA・GHGプロトコルに基づくデータの自動検証
  • サプライヤーデータ収集ポータル
  • グローバル基準に準拠したESG報告書の自動生成
  • 専門家が検証したカスタマイズされた炭素削減戦略の策定
  • 外部監査用の証明データの管理

メリット・デメリット

ウェブ検索で収集したユーザーの声をまとめたものです

メリット

  • 最大のメリットは、「利用しやすさ」と「データの信頼性」を両立している点です。AIが領収書や支出データを分析し、一次排出量を迅速に算出すると同時に、気候分野の専門家が最終検証を行うことで、AIによる誤りの可能性を補います。ユーザーからは、複雑なExcel作業を行わなくても、GHGプロトコルやDEFRAなどの国際基準に準拠したレポートをすぐに取得できる点や、高額なエンタープライズツールと比べて導入のハードルが低い点が高く評価されています。

デメリット

  • 現時点では、WatershedやGreenlyなどの業界大手と比べて市場での認知度が低く、公開されている第三者による詳細なレビューや大規模な導入事例も比較的少ない状況です。Y Combinatorのバッチ（Batch）記録で「Inactive」と記載された経歴があるため、企業としての長期的な存続性について確認が必要な場合があります。また、SalesforceやSAPなどの既存の大規模ERPシステムとのネイティブ連携の範囲が、競合他社ほど広くない可能性がある点も、導入前に確認すべき事項です。

料金

料金は問い合わせ

Essential、Enterprise、Customの3つのプランを提供していますが、具体的な料金は公開されていません。すべてのプランでScope 1、2、3の炭素排出量測定に対応しており、上位プランでは専門家によるデータ検証やカスタマイズされたESG戦略サービスが追加されます。正確な料金を確認するには、デモを申し込む必要があります。

料金表を見る

情報確認日:

活用事例

  • 全範囲のカーボンフットプリント計算および企業の炭素インベントリ構築
  • 規制に準拠したESG報告書の生成および提出
  • サプライチェーン排出量（Scope 3）のモニタリング
  • 炭素削減目標の設定および移行計画の策定

対象ユーザー

企業のサステナビリティ責任者（CSO）ESG開示および報告の管理担当者炭素排出量の管理を必要とする中小企業の経営陣企業の財務およびコンプライアンスチーム

検証の根拠

会社・料金・機能の情報は、以下の一次情報と直近の検証記録に基づいて表示しています。出典が食い違う場合は、公式の一次情報と最新の検証結果を優先します。

最終検証 2026/08/30検証済み出典1件

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