Industry Perspectives on Scope 3 Emissions Reduction in Manufacturing: Challenges, Opportunities, and the Role of AI
製造業におけるスコープ3排出削減に関する業界の視点：課題、機会、AIの役割 (AI 翻訳)
Soufiane El Khiam, Lampros Litos
🤖 gxceed AI 要約
日本語
本稿は製造業におけるスコープ3排出削減の業界視点を整理し、データ収集やサプライヤー連携の課題、AI技術による排出トラッキング最適化の可能性を論じる。実務的な課題とデジタルソリューションの接点を提示する。
English
This paper synthesizes industry perspectives on reducing Scope 3 emissions in manufacturing, highlighting challenges such as data collection and supplier engagement, and opportunities through AI-driven tracking and optimization. It connects practical barriers with digital solutions.
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
SSBJ基準でスコープ3開示が義務化されつつあり、国内製造業はサプライチェーン全体の排出管理が急務。本稿はAI活用を含む実践的な業界視点を提供し、企業の対応策検討に示唆を与える。
In the global GX context
With ISSB and CSRD mandating Scope 3 disclosure globally, manufacturing firms face pressure to reduce supply chain emissions. This paper offers a timely synthesis of industry challenges and the emerging role of AI in meeting these requirements.
👥 読者別の含意
🔬研究者:Researchers can explore how AI methods are applied to Scope 3 challenges and identify gaps in current literature.
🏢実務担当者:Corporate sustainability teams can gain insights into AI tools for supply chain emissions tracking and reduction strategies.
🏛政策担当者:Policymakers can understand industry barriers to Scope 3 reduction, informing supportive policies and standards.
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- crossref https://doi.org/10.1016/j.clman.2026.100006first seen 2026-07-10 06:06:26
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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。