資源の効率的活用、環境負荷物質の排出削減等のためにライフサイクルアセスメント(LCA: Life Cycle Assessment)が重要な評価手法となってきている。LCAを実施する上で、検討対象となる範囲のインベントリデータを収集することは必要不可欠である。これらの評価ではLCA実施者がインベントリデータを収集し、評価が行われることが望ましい。しかし、全てのデータを収集するためには、膨大な時間や労力を費やしてしまう。そこで、評価の結果において影響が小さい部分については、「バックグラウンドデータ」を用い、LCA実施者は影響の大きな「フォアグラウンドデータ」を収集して評価の効率化を図ることになる。この観点から、多様な評価に対応できるバックグラウンドデータの整備は非常に重要である。
これまでの「積み上げ型」LCIデータベースは分野による偏りが大きく、また殆ど整備されていない分野も少なくない。そして、より細かい項目のデータが求められる分野もある。環境フットプリント等への対応などから、一定の品質が担保された大規模なデータベース構築が必要となっている。こうした背景を踏まえ、積み上げ法に基づいた、高い網羅性・完全性・代表性・透明性を有し、データ品質も考慮可能なデータベースを構築することを目的とし、統計情報によるデータと積み上げデータをハイブリッドしたインベントリデータベース「IDEA (Inventory Database for Environmental Analysis)」を開発した。