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環境共生を目指した事業活動の推進事業活動全体でのCO2排出量削減

事業活動における環境負荷低減
事業活動における環境負荷低減 事業活動における環境負荷低減

CO2排出量の状況

佐川急便は、CO2排出量の削減目標として「前年度比1%削減」を掲げて取り組んできましたが、2015年度のCO2総排出量は、約39万1,900トン(前年度比101.2%)でした。
また、近年ではサプライチェーン全体での排出量を可視化し、対外的に開示する動きが強まっています。佐川急便では物流業界でいち早く「自社での排出(Scope1・2)」に加え、「その他間接排出(Scope3)」を開示しています。

CO2総排出量推移
CO2総排出量推移
  • CO2総排出量推移について
  • ※2014年度以降はSGホールディングスグループ国内全体の排出量、2013年度までは佐川急便のみの排出量。
サプライチェーン全体のCO2排出量(2015年度)[佐川急便]

CO2総排出量推移(佐川急便)(単位:t-CO2)2015年6月30日時点

  軽油 ガソリン
(ハイオク、バイオガソリンを含む)
天然ガス 電力 合計
2010年度 236,097 47,366 35,388 99,863 418,715
2011年度 224,648 48,189 35,332 95,756 403,925
2012年度 219,798 41,447 35,570 95,521 392,337
2013年度 195,699 35,905 40,936 121,322 393,862
2014年度 188,729 36,338 39,940 122,264 387,271
2015年度 189,343 36,848 40,469 125,305 391,964
  • ※CO2排出係数:2012年度までは環境省2002年12月19日発表「地球温暖化対策の推進に関する法律施行令」に基づくCO2排出係数を使用して計算。2013年度以降は最新の排出係数(温室効果ガス排出量算定・報告・公表制度について[環境省])を使用して算出。
  • ※軽油、ガソリン、天然ガスは購入量より集計。一部、自社集計による給油量データを採用。
CO2排出原単位推移(佐川急便)
CO2排出原単位推移 佐川急便
  • ※佐川急便が消費した燃料および電力を基に算出。
  • ※内数として車両からの排出分を( )内に記載。
  • ※2012年度までは2002年度のCO2排出係数を使用。2013年度以降は最新係数を使用。

環境対応車の導入

佐川急便は、ポスト新長期規制適合車や天然ガストラック、ハイブリッドトラック、電気自動車を合わせて8,080台(全車両台数の約3割)保有しています。中でも、天然ガストラックは3,981台(グループ全体で4,002台)保有しており、2011年にはトラック部門で保有台数世界一と認定されました(国際天然ガス自動車協会調べ)。
また、自家用天然ガス充填スタンドを全国に22カ所設置するなど、独自にインフラ整備も進めています。大型車の環境対応としては、2014年3月より業界に先駆けて大型天然ガストラックを5台導入。さらに、電気自動車(EV)を16台導入するなど、積極的に環境負荷低減に努めています。

環境対応車導入の推移(佐川急便)
低公害車導入の推移(佐川急便)

モーダルシフトの推進

電車型特急コンテナ列車「スーパーレールカーゴ」

電車型特急コンテナ列車「スーパーレールカーゴ」

佐川急便は、環境負荷の低い輸送を行うため、「モーダルシフト」を推進しています。
日本貨物鉄道株式会社と共同開発した電車型特急コンテナ列車「スーパーレールカーゴ」による宅配便輸送も、このモーダルシフトの一環です。2004年の運行開始以来、東京-大阪間の全輸送量の約10%を担っています。毎日深夜に上り下り各1便運行しており、往復の合計積載量は10トントラック56台分に相当します。CO2排出量の削減など環境負荷低減に大きな効果を発揮しています。

輸送機関別CO2排出原単位(g-CO2/トンキロ)
輸送機関別CO2排出原単位

出典:国土交通省ホームページ(2014年度)

モーダルシフトによる効果(2015年度)

大型トラック減便数(10トン車換算) 92,226台
CO2排出量の削減 119,756t-CO2
  • ※出典:国土交通省 貨物輸送機関のCO2排出原単位より算出(2014年度)
  • ※モーダルシフトを行わなかった場合の環境負荷(理論値)からCO2削減効果を算出

モーダルシフト実績(2015年度)

鉄道輸送(スーパーレールカーゴ)

利用区間 大型トラック減便数(10トン車換算)
安治川口駅 東京貨物ターミナル駅 8,198
東京貨物ターミナル駅 安治川口駅 8,212
合計 16,410

鉄道輸送(スーパーレールカーゴ以外)

主な利用区間 大型トラック減便数(10トン車換算)
福岡貨物ターミナル駅 東京貨物ターミナル駅 4,698
隅田川駅 札幌貨物ターミナル駅 6,575
東京貨物ターミナル駅 福岡貨物ターミナル駅 8,992
上記以外 13,277
合計 33,542

海上輸送(フェリー)

主な利用区間 大型トラック減便数(10トン車換算)
敦賀港 苫小牧東港 5,856
青森港 函館港 3,070
八戸港 苫小牧港 10,871
苫小牧港 八戸港 9,121
函館港 青森港 1,287
上記以外 12,070
合計 42,274

エコレールマークに協賛

エコレールマーク

エコレールマークは、環境にやさしい鉄道貨物輸送に取り組んでいる企業や商品であると認定された場合に、その商品やカタログ等につけられるマークです。

サービスセンターの設置

東京八重洲口サービスセンター

佐川急便は、トラックなどを使用せず台車や3輪自転車などにより集配を行う「サービスセンター」を全国に337カ所設置しています。サービスセンター1カ所当たり、車両使用頻度として3〜5台を削減することが可能です。その結果、約1,500台相当の使用抑制につながり、CO2や大気汚染物質の排出を削減しています。

サービスセンターフロー図
サービスセンターフロー図

佐川流通センターによる物流効率化の推進

佐川グローバルロジスティクスは、佐川急便の営業所と直結した物流施設「佐川流通センター(SRC)」を運営・管理しています。
一般的な商品の流通では、工場から市場へ出荷するまでに多くの工程を必要とし、作業工程間ごとにトラックなどによる輸送が発生していました。しかし、SRCでは商品の一元管理により、保管・物流加工場所への商品の移動を省くことができ、お客さまの物流作業簡略化とコスト削減を実現します。同時に、輸送エネルギーの削減、トラック輸送の減少によるCO2排出やNOx、PMといった大気汚染物質を削減しています。
また、SRC内では物流加工で発生する廃材の分別回収を徹底し、リサイクルを推進しているほか、環境配慮素材を使用した梱包資材の提案など、環境負荷低減に積極的に取り組んでいます。

SRCでの輸送フロー図
SRCでの輸送フロー図

大型集約施設による輸送の効率化

東松山センター(埼玉県東松山市)

東松山センター(埼玉県東松山市)

佐川急便は、輸送を支えるネットワークづくりの一環として、大型集約施設(全国23カ所)による輸送プロセスの効率化に取り組んでいます。各地域で集荷した荷物を大型集約施設にいったん集約し、行き先ごとにまとめて輸送することで、トラック使用台数の削減が図られ、それによりCO2排出抑制や大気汚染防止につながります。

大型集約施設による輸送フロー図
サービスセンターフロー図

クリーンエネルギー供給事業

太陽光発電設備を備えているSGリアルティ柏

太陽光発電設備を備えているSGリアルティ柏

SGリアルティは、グループの保有資産(配送拠点や流通センター)を活用したクリーンエネルギー供給事業を2013年4月より開始しました。
電力の安定供給や環境負荷低減に寄与することを目的に、全国98施設で太陽光発電を行い、各地域の電力会社へクリーンエネルギーを供給しています。パネルの設置総面積は約191,000u、年間総発電量は約23.2メガワット。この発電規模は、自然エネルギー以外で発電した場合と比較して約13,383トンのCO2排出量削減に相当します。

環境配慮型物流施設

SGリアルティ東松山

SGリアルティは2015年11月、埼玉県東松山市に環境配慮型物流施設「SGリアルティ東松山」を竣工しました。最新の太陽光発電システムを導入しており、発電量は約2,000kWと、グループ最大規模です。この施設は、CASBEE認証(ランクA)を取得するとともに、日本政策投資銀行による「DBJ Green Building認証」の、最高ランクとなる5ツ星認証を2016年4月に受けました。今回の認証では、①LED照明や太陽光発電パネルの設置など環境への配慮②配送センターと倉庫エリアが接続できる構造とすることによる輸送効率向上③テナント従業員向けのリフレッシュコーナー設置など従業員が働きやすい環境整備、といった点が評価されました。

  • ※ 環境・社会への配慮がなされた不動産(Green Building)を日本政策投資銀行(DBJ)において選定・認証するもの

LEDへの転換

佐川急便は、物流施設で多く使われている、消費電力の大きい水銀灯のLED化や、節電効果の高いセンサー付きのLED照明の導入を進めています。2015年度は、電力消費量の大きい大型物流施設を含め、21拠点にLED照明を導入しました。これは、LED照明を導入しなかった場合と比較して、約1,240トンのCO2排出量削減に相当します。

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