Water Footprint × 4-System Recharge × LCIA SaaS
TNFDの「水データ」を、3分で完成させる。
気象庁・林野庁・NASA POWER 公式データ × 学術査読方法論 (HESS / Int J LCA 投稿準備中) で、
WF (水量・水質) ／ 4 system 涵養 ／ 水ストレス CF を即座に算出する SaaS。
nWater（エヌウォーター）は、気象庁・林野庁・NASA POWER 公式データと Hybrid PM 法 (Komatsu 2008 補正済) を組み合わせ、日本全国47都道府県・1,805市区町村の水フットプリント (水量・水質インベントリ + LCIA 14 手法による影響評価) と 4 system 涵養 (水田・畑地・草地・森林) をオンデマンドで算出するSaaSです。TNFD・CDP Water・SBTn・ISO 14046・TCFD・GRI 303などESG開示フレームワークに対応し、企業・自治体・研究機関の水リスク評価・開示業務を支援します。学術査読 (HESS / Int J LCA 投稿準備中)。
Global Water Crisis
国連大学（UNU-INWEH）「Global Water Bankruptcy」（2026年1月）は、多くの河川流域・帯水層が歴史的な平常状態に戻る能力を失いつつあると警告。この慢性的状態を「水の破綻」と呼んでいます。
Service
01
「水リスクを定量的に示してください」
監査法人・機関投資家から定量根拠を求められても、引用できる学術査読レベルの数値がなく、定性記述しか書けない。CDP W4.2c 季節性質問にも回答できない。
02
「TNFD 1 サイクル外注で 200 万円超…」
毎年 気象庁・林野庁・MLIT サイトを巡回し Excel 集計。1 サイクル コンサル外注で 200-500 万円、調査期間 2-6 ヶ月。年次更新コストが膨らみ続ける。
03
「どこから・どの製品から対策？」
全国に分散した拠点・多数の製品ラインで、水リスクが高い箇所の優先順位がつけられない。Excel 手集計で 200 拠点 × 18 年データを扱うのは現実的でない。
01
気象庁・林野庁公式 × 学術査読 (HESS/Int J LCA 投稿準備中)、ADR-132 + ASM-248 まで起票で行レベル意思決定追跡可。CDP W4.2c 季節性も Dynamic AWARE-NW (月次 CF) で直接回答。監査法人向け方法論書付属。
02
nWater なら 即日対応、コンサル外注比 大幅なコスト削減。年次更新も自動、provenance 列で監査対応。
03
CSV 一括アップロード で水リスクを 5 段階評価、200 拠点を 30 秒で完了。Excel 集計手作業を 80% 削減。全国 1,805 muni データから優先対応箇所を即時特定。
⚠ リスク
気候変動による取水困難・製造停止・農業被害の慢性化。水源林の劣化は上流から下流全体に影響。
東証プライム上場企業の TNFD 開示が 2027 年度に義務化 見込み。定量的根拠のない開示は監査法人・機関投資家からの指摘対象に。CDP Water (W4.2c 季節性)・SBTn 淡水ターゲットの開示要請も同時強化。
水リスクの高い拠点への依存は生産停止リスクおよび損害保険料の上昇に直結。グリーンローン審査でも必須項目化。
「Water Bankruptcy」時代において水リスクの非開示は企業信頼性の低下につながります。
✓ チャンス
水源涵養量の定量的根拠があれば、グリーンボンド・サステナビリティリンクローンの審査を有利に進められます。
早期・高品質なTNFD・CDP対応は機関投資家ESGスコアの向上、ESGインデックスへの組み入れ促進につながります。
森林の水源涵養機能をダム建設費用との比較で可視化。水源林保全への公共投資・補助金申請の根拠として活用。
製品の水フットプリントを定量化・削減することで環境ラベル取得・調達先要件充足・消費者訴求力を強化。
Locate・Evaluate・Assess・Prepareの4フェーズに沿った21項目スコアカードを算出。開示資料への記載を支援する形式で出力します。
CDP Water質問票（W1〜W8）の定量回答に活用できる数値データを出力。回答作成の効率化をサポートします。
淡水ターゲットに基づく目標値の算出と削減ロードマップ策定をデータ面でサポートします。
気候変動シナリオ（1.5℃・2℃・4℃）に基づく将来の涵養量変化と水リスクの財務インパクトの試算機能を開発中です。
ISO 14046（ウォーターフットプリント）に基づく算定に活用できる水源涵養量データを提供します。SimaPro・openLCA等のLCAソフトとのデータ連携に対応しています。
地域別・季節別の水涵養量LCIデータを提供。機能単位あたりの水消費量算定をサポートします。
SimaPro・openLCA・GaBi等に取り込み可能なCSV形式で出力（2026年4月時点）。各ソフトの仕様変更により対応状況が変わる場合があります。
調達先・製造拠点ごとの水涵養量を集計。製品ライフサイクル全体の水フットプリントを算定。
対応規格
LCA実務者からよく聞く課題
「水資源涵養のLCIデータが日本国内で見つからない」
「製品の水フットプリントを算定したいが地域特性を反映したデータがない」
「ISO 14046準拠の根拠資料を監査法人・顧客に提出したい」
For
How to Start
Week 1 ／ 7日間トライアル
Week 2 ／ 契約・初期設定
Week 3以降 ／ 活用
Water Footprint
ISO 14046 / Hoekstra 2011 / Ono 2015-2017 準拠の水量インベントリ ＋ 水質インベントリ ＋ 影響評価 (LCIA 14 手法) をワンストップで提供。詳細版 WFDB 約 1.04M+ 行を Tier A API + Supabase Edge Function で配信。
A. 水量インベントリ
B. 水質インベントリ
C. 影響評価 (LCIA 14 手法)
F20 paper v2.5 (HESS 投稿準備中) ／ F21 paper v0.7 (Int J LCA 投稿準備中)
4-System Recharge
全国合計 2,072 億 m³/年 (90% CI [1,503, 2,652]) を 4 system 別に分解。HP v6 (森林涵養のみ 5,363 億 m³ 旧推計) から v7 で 大幅刷新。1,805 muni × 18 年 (2007-2024) の高解像度データ。
| System | 18 年平均 (億 m³/年) |
90% CI | 単位面積あたり (mm/年) |
精度 (±%) | 主要産地 (上位) |
|---|---|---|---|---|---|
| 🌾 水田 (paddy) | 50.1 | [42.3, 57.9] | 204 | ±15% | 新潟・北海道・秋田・宮城 (Bayesian Top) |
| 🥬 畑地 (farmland) | 41.1 | [17.3, 88.0] | 307 | ±64% | 北海道・福岡・佐賀・熊本 (Bayesian Top) |
| 🌿 草地 (grassland) | 27.0 | [13.5, 40.4] | 350 | ±50% | 北海道・宮崎・鹿児島・岩手 (Bayesian Top) |
| 🌲 森林 (forest) | 1,953.6 | [1,380, 2,488] | 776 | MAE 0.87% | 北海道・新潟・秋田・岐阜 (Bayesian Top) |
| TOTAL | 2,072 | [1,503, 2,652] | 765 | ±28% | — |
出典: F20 paper v2.5 (s96, 2026-05-13) ／ Hybrid PM 法 + Komatsu 2008 補正 + 林野庁 m-NFI BF anchor 校正 ／ NASA POWER 18 年 daily ET0
10 km² 級流域単位で空間集約、global comparison 整合性 ±3% で robustness 確認 (ADR-122)。
SSP1-2.6 / 2-4.5 / 5-8.5 で 2030 / 2050 / 2100 涵養量予測、TCFD シナリオ分析対応。
HP v6 は 47 都道府県のみ、v7 は全 1,805 市区町村 + 全 47 県 + 全国合計の 3 階層提供。
SBTn Water Scarcity Basin 閾値 10.0 を 18 年 trend で自動評価、企業の Step 1-5 ワークフロー対応。
Industry Coverage
s98 reform で 14 セクター × 32 年 × 3 階層 (国/県/muni) で WF 完備。製造業 V8 (534 細分類) を含む 1,638 億 m³/年 製造業 WF 規模。Tier A API でクラウド配信。
534 細分類 × 47 県 × 18 年
洋紙 17.3 / 製鉄 7.45 / 板紙 4.93 億 m³ (2014 top 3)
muni 粒度 V8mx 5.75M 行、Layer B (ADR-127) で pref × industry × source variation 完全反映。
独立カテゴリ A / B / C
515.8 百万 m³/年、ADR-045 / ASM-028 起票済
DC (データセンター) 47 県集計、商業・小売・宿泊・教育・医療を上水道分離仮定で配分。
5 品目 × 1,805 muni
乳用牛・肉用牛・豚・採卵鶏・ブロイラー
JIS マッチ 99.0%、master 整合 ±0.00%、Ono 2017 直接水 (飲料 + 洗浄) 準拠。
87 作物 × 1,805 muni × 18 年
耕種・果樹・花き・工芸・飼料・育林
FAO-56 物理 ETc + USDA-SCS Pe + 標高・土壌補正、Mekonnen 比較 +10% 物理整合。
📊 対応開示フレームワーク：TNFD (LEAP 21 項目) ／ CDP Water (W1-W8、W4.2c 季節性直答可) ／ SBTn (5 Step + WSB 自動) ／ ISO 14046 ／ TCFD (IPCC AR6 SSP) ／ GRI 303 ／ GBF 30x30。4 フレームワーク完全対応の唯一の日本特化 SaaS (Sustainability Module Phase 2-4)。
Data
国内外の主要な水リスク評価ツールとの比較。日本特化の解像度とESG・LCA対応の深さはnWater独自の強みです。
| 比較項目 | nWater | WRI Aqueduct |
WWF Water Risk Filter |
Ecolab Smart Water Navigator |
国土交通省 （手作業） |
|---|---|---|---|---|---|
| 対象地域 | 日本特化 | 全世界 | 全世界 | 全世界 | 日本 |
| 日本の空間解像度 | 都道府県・市区町村 | 流域単位（粗い） | 流域単位（粗い） | 施設単位のみ | 手作業依存 |
| 水源涵養量の推計 | 1,805 muni・4 system | ✕ | ✕ | ✕ | 困難 |
| ISO 14046 / LCA対応 | LCIデータ出力 | ✕ | ✕ | ✕ | 困難 |
| TNFD LEAPアプローチ | 21項目スコアカード | 部分対応 | 部分対応 | ✕ | 手作業 |
| CDP Water対応 | 質問票マッピング | ✕ | 部分対応 | ✕ | 手作業 |
| PDF出力・方法論書 | 即時出力・付属 | 一部 | 一部 | ✕ | 別途作成 |
| 日本語完全対応 | 完全対応 | 英語のみ | 英語のみ | 英語のみ | 対応 |
※ 各サービスの機能・対応状況は変更される場合があります。本比較は当社調査（2026年4月時点）に基づく当社見解であり、各サービス運営機関による確認を受けたものではありません。各名称はそれぞれの運営機関の商標です。最新情報は各サービスの公式サイトでご確認ください。
具体的な削減額は企業規模・業種・拠点数により大きく異なります。以下は代表的な活用シナリオです。
Features
FAQ
系統別精度：森林涵養 MAE 0.87%、水田 ±15%、畑地 ±64%、草地 ±50%、4 system 合算 ±28%（90%信頼区間）。全国合計は 2,072 億 m³/年（90% CI [1,503, 2,652]）、47 都道府県・1,805 市区町村のデータで検証済みです (F20 paper v2.5)。特定の流域・極端な気象条件下では実態との乖離が生じる可能性があります。気象データは NASA POWER 18 年 daily (2007-2024) ＋ 気象庁平年値が基準。法的・財務的判断の根拠として使用する場合は専門家のレビューを推奨します。
MAEは推計値と実測値のずれの平均を示す指標です。森林単体では MAE 0.87%（林野庁 m-NFI BF anchor 校正後、Komatsu 2008 補正済）。4 system 合算では ±28%（90% CI）で、これは水田・畑地・草地・森林の系統別不確実性を honest に合算したもの。F20 paper Section 3 で完全文書化。
FAO-56 Penman-Monteith (PM) 法は世界標準の蒸発散推計手法ですが、日本の山地森林流域では蒸発散を約 2.3 倍過大推計することが Komatsu 2008 (HESS) で指摘されています。nWater は Hybrid PM 法 (Komatsu 2008 補正済) + 林野庁 m-NFI BF anchor 校正で日本気候に最適化、Mekonnen 2010 比較で +10% 物理整合を達成しています。F20 paper Methods Section 参照。
気象データは NASA POWER 18 年 daily (2007-2024) + AMeDAS 1,528 観測点 daily、土地利用データは林野庁 m-NFI (H29=2017、H32=2022)・MAFF 作付面積累年、e-Stat 工業統計用地用水編 2007-2016 + 経済センサス 2012/2016/2021。年次更新は毎年 4-5 月実施、m-NFI 次回 2027 年公表予定 (placeholder 設定済)。
方法論書（Methodology Document）+ 精度検証レポート + ADR-132 まで起票 (Architecture Decision Records、124 文書) + ASM-248 まで起票 (Assumption Log、152 文書) をPDF形式でご提供します。気象庁・林野庁・NASA POWER・MLIT の公式データに基づく計算手順・検証結果・仮定の根拠を行レベル provenance 列で完全追跡可能です。F20 paper (HESS 投稿準備中) / F21 paper (Int J LCA 投稿準備中) で査読プロセス進行中。
ISO 14046 準拠の 水量インベントリ + 水質インベントリ + 影響評価 (LCIA 14 手法) をフルカバー。LCIA 14 手法：AWARE 1.0 / AWARE 2.0 (公式 SI 統合) / Boulay 2018 / Boulay 2024 HH (204 国 + 18,108 流域) / Motoshita 2011 / Motoshita 2018 / Pfister 2009 WSI / LIME2 / LIME3 / LC-IMPACT / USEtox / ReCiPe / UBP 2021 / Bayart 2010 / Núñez 2018。SimaPro・openLCA・GaBi 等の LCA ソフトに取り込み可能な CSV 形式で提供。
はい、Dynamic AWARE-NW (F21 paper v0.7、Int J LCA 投稿準備中) で 月次変動 CF を 1,635 basin × 18 年 × 12 月で提供。CDP W4.2c の「水ストレスの季節変動」質問に直接回答できる定量根拠を出力。Tier A API + Supabase Edge Function でクラウド配信、座標から CF を即時取得可能 (latency ~50 ms cached / 168.9× batch speedup)。
14 セクター × 32 年 × 3 階層 (国 / 47 県 / 1,805 muni) で WF 完備。製造業 V8 (534 細分類)、三次産業 V8s (商業・小売・宿泊・教育・医療・DC)、畜産 (5 品目 X5 純粋戦略 JIS 99.0%)、一次産業 (87 作物 NASA POWER FAO-56 物理 ETc)。Master Canonical View v7 で正規参照を統一、Layer B (ADR-127) で pref × industry × source variation 完全反映。
両ツールは優れたグローバルツールですが、日本の空間解像度は流域単位 (1,000 km² 級) で粗く、CF (特性化係数) も年平均値のみ。nWater は 1,805 市区町村 + HydroBASINS Lv08 (1,635 basin) で約 10× 高解像度、Dynamic AWARE-NW で月次変動 CF も提供、TNFD・CDP・SBTn・ISO 14046 の開示書類に直接転記できる出力形式に対応。F21 paper Comparison Section で詳細比較。
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