Conceptualization of Artificial Intelligence Use for GHG Scope 3 Emissions Measurement, Reporting, Monitoring, and Assurance: A Critical Systems Perspective
温室効果ガスScope 3排出量の測定・報告・モニタリング・保証における人工知能活用の概念化：批判的システム視点 (AI 翻訳)
Khan T.
🤖 gxceed AI 要約
日本語
本論文は、Scope 3排出量の測定・報告・モニタリング・保証におけるAI活用の概念フレームワークを批判的システム視点から提案する。AIによるデータ品質向上や自動化の可能性と限界を整理し、実務への示唆を与える。
English
This paper proposes a conceptual framework for using AI in Scope 3 GHG emissions measurement, reporting, monitoring, and assurance from a critical systems perspective. It examines AI's potential to improve data quality and automation while addressing limitations, offering practical insights.
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Scope 3開示が迫られており、サプライチェーン排出量の把握は喫緊の課題。本概念はAI活用による効率的なデータ収集・検証の方向性を示し、実務者・規制当局双方に示唆を与える。
In the global GX context
Globally, ISSB S2 and CSRD require Scope 3 disclosure, but data quality remains a challenge. This conceptual work on AI for measurement and assurance aligns with emerging best practices and could inform standard-setters and corporate adopters.
👥 読者別の含意
🔬研究者:Provides a critical systems framework for studying AI in Scope 3 accounting, useful for further empirical research.
🏢実務担当者:Offers a structured view of AI applications for Scope 3 data collection, verification, and reporting, aiding technology adoption decisions.
🏛政策担当者:Highlights regulatory implications of AI assurance for Scope 3 disclosures, relevant for standard-setting bodies like ISSB and SSBJ.
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- scopus https://api.elsevier.com/content/abstract/scopus_id/105023101836first seen 2026-06-20 06:19:28 · last seen 2026-06-21 05:35:06
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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。