• 定性的：定性的データは本質的に無形であり数値ではありません。プロセスまたはビジネスアクティビティの特性によって定義されます。
• 定量的：定量的データは本質的に有形であり数値で表されます。数値または重要業績評価指標によって定義されます。

• 合計：すべてのエンティティの測定基準データの合計によって、単一のスコアが作成されます。
• 平均：すべてのエンティティの測定基準データの平均によって、単一のスコアが作成されます。
• 最大：すべてのエンティティの中で最も高い測定基準データが単一スコアとして使用されます。
• 最小：すべてのエンティティの中で最も低い測定基準データが単一スコアとして使用されます。

スコアの小数点以下の桁数。このフィールドは自動的に 0 に設定されます。

精度が 0 に設定されている場合、結果は最も近い整数に丸められます。たとえば、精度が 0 の測定基準の定義で値 7 + (5 / 2) を計算した場合、結果は 10 に丸められます。

精度が 0 より大きな値に設定されている場合、結果は、指定された精度に最も近い小数点に丸められます。たとえば、精度が 1 の場合、4.45 の結果は 4.5 に丸められます。

• 日次
• 週次
• 毎月
• 四半期ごと
• 半年ごと
• 年次

• ユーザー
• ユーザーグループ

• ユーザー
• ユーザーグループ

• 承認者：[ユーザー] オプションが選択されている場合に表示されます。
• 承認者グループ：[ユーザー] オプションが選択されている場合に表示されます。

• 自動
• 手動

[手動] を選択します。

• ユーザー
• ユーザーグループ

• なし：測定基準の方向を変更しない場合は、このオプションを選択します。
• 最小化：目的の測定基準の方向が下向きである場合は、このオプションを選択します。
• 最大化：目的の測定基準の方向が上向きである場合は、このオプションを選択します。
• マイルストーン：測定基準の方向が適用されないが、測定基準がマイルストーンに対して追跡される場合は、このオプションを選択します。

• なし：測定基準の方向を変更しない場合は、このオプションを選択します。
• 先行 (予測型) 測定基準：予測型であり、将来の結果を予測するために役立ちます。この場合、企業は、生産単位あたりのエネルギー消費量など、GHG 排出量に関連する主要な測定基準を使用できます。エネルギー消費を追跡することで、使用するエネルギー源と生産プロセスの効率に基づいて、将来の GHG 排出量を予測できます。この主要な測定基準により、企業は改善が必要な領域を事前に特定し、情報に基づいた意思決定を行うことで、排出量を削減できます。
• 遅行 (影響度を測定する) 測定基準：過去のアクションまたはイベントの影響度を測定します。この例では、GHG 排出量に関連する遅行測定基準は、特定の年に会社が出した総排出量である可能性があります。この測定基準により、会社の過去の環境に対する影響のアセスメントが行われます。この測定基準を経時的に監視することで、会社は排出削減への取り組みの有効性を評価し、さらに改善が必要な領域を特定できます。遅行測定基準は、過去のアクションの結果を測定し、将来の戦略に対して情報を提供するために役立ちます。
• 現在の測定基準：進行中のプロセスを監視し、リアルタイムの改善領域を特定します。GHG 排出量の場合、現在の測定基準は、生産単位あたりの排出量を測定する排出原単位である可能性があります。排出原単位を追跡することで、企業は、排出量の増加に寄与している事業内の特定の領域を特定できます。この測定基準は、エネルギー使用の最適化、エネルギー効率の高いテクノロジーの導入、再生可能エネルギー源の採用など、企業がリアルタイムでの改善の機会を特定するために役立ちます。