持続可能なサプライチェーン管理のための統治された能力システムとしての人工知能：系統的レビュー、分類体系、研究アジェンダ
Artificial Intelligence as a Governed Capability System for Sustainable Supply‐Chain Management: A Systematic Review, Taxonomy and Research Agenda (原題)
W. Lin
🤖 gxceed AI 要約
日本語
AI・サプライチェーン管理・サステナビリティの交差点にある53研究を系統的にレビュー。AIを技術の集合ではなく、データ・モデル・意思決定ルーチン・責任体制が連動する「統治された能力システム」として概念化する。Plan-Source-Make-Deliver-Returnと sensing・予測・最適化・調整を結ぶ分類体系と、6層のガバナンス構造を提案し、絶対的サステナビリティ改善や生成AI主張の保証を研究課題に据える。
English
A systematic review of 53 studies at the intersection of AI, supply-chain management and sustainability. It reframes AI not as a set of techniques but as a governed capability system where data, models, decision routines and accountability jointly convert analytics into sustainability outcomes. It offers a process-mechanism taxonomy and a six-layer governance architecture, with a research agenda on absolute gains, evidence provenance and assurance of generative-AI claims.
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・Scope3開示やサプライヤー・エンゲージメントが焦点となる日本企業にとって、AIを用いたサプライチェーン排出把握とそのガバナンス設計は実務的示唆が大きい。生成AIによる開示主張の保証という論点は、有報・統合報告書の信頼性確保にも直結する。
In the global GX context
As ISSB/CSRD and Scope 3 disclosure push firms to evidence supply-chain claims, this review's governance architecture speaks to how AI-supported sustainability data can be assured and audited. It adds a governance lens to the fast-growing AI-for-ESG literature, relevant to TCFD/ISSB assurance debates.
👥 読者別の含意
🔬研究者:AI×サステナビリティ研究を能力システム論とガバナンス設計の観点で整理する枠組みを提供する。
🏢実務担当者:AI活用のサプライチェーン排出・サステナビリティ管理に、データ・モデル・責任体制を一体で設計する視点を与える。
🏛政策担当者:生成AI支援による開示主張の保証やサプライヤー包摂など、AIガバナンス規制の論点を提示する。
📄 Abstract（原文）
Artificial intelligence (AI) is increasingly used to forecast demand, evaluate suppliers, optimise production and logistics and support sustainability reporting. Yet much of the literature treats AI as a collection of techniques rather than as a capability embedded in organisational and interorganisational systems. This systematic review synthesises 53 studies at the intersection of AI, supply‐chain management and sustainability‐related outcomes. It separates three analytical products: descriptive findings from the corpus, an abductive theory‐building interpretation and a normative governance extension. The descriptive synthesis identifies a concentration in planning and tactical decision support, with limited attention to delivery, returns, social sustainability, resilience and implemented governance. The theory‐building contribution conceptualises AI‐enabled sustainable supply‐chain management as a governed capability system in which data, models, decision routines, cross‐tier coordination and accountability arrangements jointly shape the conversion of analytical outputs into sustainability outcomes. A process‐mechanism taxonomy links Plan–Source–Make–Deliver–Return activities to sensing, prediction, optimisation and coordination mechanisms. A six‐layer governance architecture is then proposed as a theory‐informed and testable extension rather than as a causal finding of the review. The resulting research agenda focuses on absolute rather than merely relative sustainability gains, evidence provenance, supplier inclusion, labour and distributional effects, resilience trade‐offs and the assurance of generative AI–supported claims.
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- semanticscholar https://doi.org/10.1002/bse.71494first seen 2026-09-15 05:13:32 · last seen 2026-09-21 05:19:13
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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。