本研究の目的は、大量かつ多様なデータを効率的に統合・分析することで、従来のライフサイクルアセスメント(LCA)で課題となっていたデータ収集の不十分さや算定結果の精度などの課題を解決し、より精緻で実態に沿った効率的なLCAを実現することである。そこで、本研究では、ビッグデータのLCAへの活用にむけた共通フレームワークを整理し、製品、食事、組織の各ケーススタディへの応用を通して、各事例の実態に即したLCAの妥当性を検証した。製品については、家庭用空調機のビッグデータを活用し、日本における多様な利用実態を反映した動的LCAモデルを構築することで、既存の利用削減だけでなく、適切な利用方法による削減余地を明らかにした。食事については、日本食に関するビッグデータを解析し、食材の調達に関わる環境影響と、栄養摂取による健康影響を統合的に評価することで、日本の食文化に沿った健康的かつ持続可能な食事モデルを明らかにした。組織については、3ヶ年分の活動量データや環境関連データを統合的に分析することで、組織活動に伴う環境影響の可視化と、組織特性に応じた環境負荷削減目標及び効果的な戦略策定に活用した。これらの達成を通じて、ビッグデータを活用したLCAの社会実装による貢献と課題点を明らかにした。