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ESG開示を通じたグリーンウォッシュのガバナンス：人工知能の二面性

Greenwashing Governance through ESG Disclosure: A Double Face for Artificial Intelligence (原題)

Hanwen Zhang

Exploring Science Academic Conference Seriesジャーナル2026-07-30#AI×ESGOrigin: Global対象セクター: cross_sector
DOI: 10.70267/icfmb.202619387395
原典: https://doi.org/10.70267/icfmb.202619387395

🤖 gxceed AI 要約

日本語

本レビューは、AIがESG開示の質とグリーンウォッシュのガバナンスに与える影響を検討する。AIは開示メカニズム、監査手段、規範的行動の促進という三重の役割を持つとし、自動処理と監視で開示を改善する一方、生成AIが象徴的なコンプライアンスを可能にするリスクを指摘する。実際の効果は組織のインセンティブと説明責任に依存する。

English

This narrative review examines how AI influences ESG disclosure quality and greenwashing governance. It proposes a three-level framework where AI serves as disclosure mechanism, audit instrument, and promoter of normative behavior. AI can improve disclosure through automation and anti-greenwashing monitoring, but generative AI may enable symbolic compliance. Actual effects depend on organizational incentives and accountability.

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開示義務化が迫る中、AI活用による開示品質向上とグリーンウォッシュ防止は実務上の重要課題。本稿の枠組みは、有報・統合報告書でのAI利用を検討する企業や監査人に示唆を与える。

In the global GX context

Globally, with ISSB and CSRD mandating detailed sustainability disclosures, AI's role in ensuring credibility is critical. This framework helps regulators and standard-setters understand AI's dual potential to enhance and undermine disclosure integrity, informing future assurance standards.

👥 読者別の含意

🔬研究者:AIとESG開示の交差領域における研究枠組みとして、三重の役割モデルを提示しており、今後の実証研究の基盤となる。

🏢実務担当者:自社のESG開示プロセスにAIを導入する際のリスクと機会を理解し、グリーンウォッシュ防止策を設計するための示唆を得られる。

🏛政策担当者:AIを活用した開示監視の可能性と限界を認識し、効果的な規制・監査基準の策定に役立つ。

📄 抄録（日本語訳）

環境・社会・ガバナンス（ESG）情報の作成、解釈、検証における人工知能（AI）の利用が拡大している。企業は、広範で、有用で、信頼性が高く、比較可能で、意思決定に有用なESG情報を報告するよう、ますます圧力を受けている。しかしながら、ESG開示の増加は、より高い透明性を保証するものではない。むしろ、それは象徴的な開示、物語の膨張、およびグリーンウォッシングのリスクを増大させてきた。この文脈において、AIは魅力的なガバナンス技術として浮上しているが、同時に報告リスクの新たな源泉ともなっている。本ナラティブレビューでは、AIがESG開示の質、あるいはグリーンウォッシングのガバナンスにどのように影響し得るかを議論する。ここで我々は、AIを、持続可能性情報を処理するための技術的解決策としての利用を超えて、持続可能性に関する主張の作成、評価、および異議申し立てを変容させる社会技術的なガバナンスの形態として理解する必要があると主張する。ESG開示、グリーンウォッシング、計算論的テキスト分析、サステナビリティ報告、およびESG保証に関する文献から導き出し、我々の貢献は、AIが開示メカニズムと監査手段の両方として使用され得る3レベルの枠組みを開発することであり、間接的な規範的行動を促進する可能性も有する。ここで提示する研究は、このAIの三重の役割に基づいている。我々は、AIが自動処理とアンチグリーンウォッシング監視を通じてESG開示を改善し得る一方で、生成AIが巧妙な象徴的コンプライアンスを可能にする可能性があることを見出す。AIはESG開示とガバナンスに機会を提供するが、その実際の効果は、組織的インセンティブ、開示環境、および説明責任メカニズムに依存する。

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。

📄 Abstract（原文）

The growing use of artificial intelligence (AI) in producing, interpreting, and verifying information on the environmental, social, and governance (ESG) information. Companies are under increasing pressure to report on ESG information that is extensive, useful, credible, comparable, and decision-useful. However, the proliferation of ESG disclosure does not guarantee more transparency. Rather, it has increased the risk of symbolic disclosure, narrative inflation, and greenwashing. In this context, AI is emerging as an attractive governance technology but also as a new source for reporting risk. In this narrative review, we discuss how AI could influence ESG disclosure quality, or even the governance of greenwashing. Here, we argue that we need to understand AI beyond its use as a technological solution to process sustainability information, but also as a socio-technical form of governance that transforms the production, evaluation, and contestation of sustainability claims. Drawing from the literature on ESG disclosure, greenwashing, computational text analysis, sustainability reporting and ESG assurance, our contribution is to develop a three-level framework in which AI can be used both as a disclosure mechanism and as an audit instrument, with the potential of also promoting indirect normative behavior. The work presented here builds on this triple role of AI. We find AI can improve ESG disclosure through automated processing and anti-greenwashing monitoring, yet generative AI may enable sophisticated symbolic compliance. AI offers opportunities for ESG disclosure and governance, but its actual effects depend on organizational incentives, disclosure environments, and accountability mechanisms.

🔗 Provenance — このレコードを発見したソース

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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。