ジンバブエにおける人工知能活用型ESG炭素会計・報告：機会・課題・今後の方向性に関する専門家の視点

日本語

ジンバブエを対象に、AIを活用したESG炭素会計・報告の可能性と課題を専門家の視点から検討した研究。AIによる炭素データの自動計測・報告の効率化が期待される一方、データ基盤や制度整備の不足が導入障壁となることを示す。新興国における開示インフラ構築の方向性を提示する。

English

This study examines expert perspectives on AI-enabled ESG carbon accounting and reporting in Zimbabwe. It highlights AI's potential to automate carbon measurement and disclosure while identifying data infrastructure and institutional gaps as key barriers. It offers directions for building disclosure capacity in emerging economies.

日本のGX文脈において

新興国でのAI×炭素会計の実装課題は、日本企業がサプライチェーン上流のScope 3データを取得する際の示唆に富む。SSBJ・有報での開示高度化を進める日本にとって、データ品質・制度整備の論点は参考になる。

In the global GX context

Adds an emerging-economy perspective to the global AI×ESG disclosure agenda, complementing TCFD/ISSB/CSRD debates that are largely framed around advanced economies. Relevant to Scope 3 data quality and disclosure capacity in developing markets.