部品の類似性を学習することにより、サプライチェーン全体の排出量推定精度を向上させることが可能です。具体的には、部品間のセマンティックな類似性を理解することで、環境影響データが不足している部品の排出量を推定する際に、類似した部品のデータを活用できます。例えば、特定の部品の環境影響データが欠如している場合、同じ機能や性能を持つ他の部品のデータを参照することで、より正確な排出量の推定が可能になります。このアプローチは、プロセスライフサイクルアセスメント（pLCA）において、部品の環境影響を評価する際のデータのギャップを埋める手助けをし、全体的な排出量の計算精度を向上させることに寄与します。