Explainable neural algorithms for corporate sustainability forecasting: A layered predictive model anchored in executive awareness, green finance, and digital innovation
企業のサステナビリティ予測のための説明可能なニューラルアルゴリズム：経営陣の認識、グリーンファイナンス、デジタルイノベーションに基づく層状予測モデル (AI 翻訳)
Yara Ibrahim, Hosam Moubarak, Hebatallah A. Badawy
🤖 gxceed AI 要約
日本語
本論文は、経営陣の認識、グリーンファイナンス、デジタルイノベーションを統合した説明可能なニューラルネットワークモデルを提案し、企業のサステナビリティパフォーマンス予測を試みる。層状のアーキテクチャにより各要素の寄与を解釈可能とし、予測精度向上を図る。実際のデータ検証は不詳だが、理論的枠組みを提示する。
English
This paper proposes an explainable neural network model that integrates executive awareness, green finance, and digital innovation for corporate sustainability forecasting. The layered architecture enables interpretation of each factor's contribution, aiming to improve prediction accuracy. Empirical validation is unclear, but a theoretical framework is provided.
Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.
📝 gxceed 編集解説 — Why this matters
日本のGX文脈において
日本ではSSBJ基準に基づくサステナビリティ情報開示が進む中、本モデルは企業が内部予測にAIを活用し、経営認識や金融・技術要素を反映した開示の質向上に寄与する可能性がある。
In the global GX context
As global frameworks like TCFD and ISSB demand forward-looking sustainability data, this model offers a method for companies to generate internal forecasts that incorporate green finance and digital factors, enhancing disclosure credibility.
👥 読者別の含意
🔬研究者:Provides a conceptual architecture combining explainable AI with sustainability drivers; useful as a starting point for empirical work.
🏢実務担当者:Offers a potential tool for internal sustainability performance forecasting, integrating executive and financial variables.
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- semanticscholar https://doi.org/10.1016/j.igd.2026.100335first seen 2026-05-23 05:57:15 · last seen 2026-06-16 05:16:39
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gxceed は公開メタデータに基づく研究支援データセットです。要約・翻訳・解説は AI 支援で生成されています。 最終的な解釈・検証は利用者が原典資料に基づいて行うことを前提とします。