持続可能なサプライチェーンハイパーオートメーションのための人材育成：アクションラーニングフレームワーク

Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.

🔬研究者:This paper outlines a conceptual framework integrating sustainability and automation competencies, offering a starting point for empirical studies on human capital development for supply chain decarbonization.

🏢実務担当者:Organizations can use this framework to design experiential learning programs that build workforce capabilities in carbon accounting, digital twin management, and autonomous system oversight for supply chain sustainability.

目的　　本 viewpoint 論文は、持続可能なサプライチェーンのハイパーオートメーション文脈における人材開発のための一般化されたアクションラーニングの枠組みを提示するものであり、国連SDGsへの整合とカーボンニュートラル目標に対応しつつ、オートメーション対応能力を構築する組織に広く適用可能である。 設計・方法論・アプローチ　　本枠組みは、持続可能性の枠組み（国連SDGs、Scope 1～3排出量）とIndustry 4.0のオートメーション能力を、組織実践の一般的観察と業界ケース分析を通じて統合し、二重の変革課題に対する専門的なアクションラーニング手法を創出する。 結果　　アクションラーニングの枠組みは、分野固有の持続可能性指標とオートメーション準備状況評価を組み込むことで、対象を絞った労働力能力を創出できることが示された。しかし、組織には、一般的な継続的学習アプローチを超えた、構造化された将来対応メカニズムが必要である。 研究上の限界・含意　　持続可能性目標とオートメーション能力開発を組み合わせた統合研究は限られている。今後の研究では、異なるオートメーション成熟度レベルにわたるセクター別の実装を検討すべきである。 実務的含意　　本枠組みは、炭素会計、デジタルツイン管理、自律システム監視における経験的開発を通じて従業員を支援し、組織が測定可能な持続可能性目標とオートメーション準備状況を達成するのに役立つ。 独自性・価値　　本研究は、国連SDGsへの適合、カーボンニュートラル経路、およびIndustry 4.0の能力を人材開発のために統合した一般化されたアクションラーニングの枠組みを提供し、現代期（2025年～2035年）におけるサプライチェーン変革を進める組織に適用可能である。

AI 翻訳（deepseek-v4-flash）。 正確を期す場合は下の原文を参照してください。

Purpose This viewpoint article presents a generalized action learning framework for human capital development within sustainable supply chain hyper automation contexts, applicable across organizations addressing UN SDG alignment and carbon neutrality objectives while building automation-ready capabilities. Design/methodology/approach The framework integrates sustainability frameworks (UN SDGs, Scope 1–3 emissions) with Industry 4.0 automation competencies through general observations of organizational practices and industry case analysis, creating a specialized action learning approach for dual transformation challenges. Findings Action learning frameworks can be enhanced with domain-specific sustainability metrics and automation readiness assessments to create targeted workforce capabilities. However, organizations need structured future-proofing mechanisms beyond generic continuous learning approaches. Research limitations/implications Limited integrated studies exist combining sustainability targets with automation competency development. Future research should examine sector-specific implementation across different automation maturity levels. Practical implications the framework supports employees through experiential development in carbon accounting, digital twin management, and autonomous system oversight while helping organizations achieve measurable sustainability targets and automation readiness. Originality/value This study contributes a generalized action learning framework integrating UN SDG compliance, carbon neutrality pathways, and Industry 4.0 competencies for human capital development, applicable to organizations navigating supply chain transformation during the contemporary period (2025–2035).

• openaire https://doi.org/10.1108/dlo-07-2025-0265first seen 2026-05-14 21:12:27 · last seen 2026-09-21 04:26:04