← 論文一覧に戻る

生産・消費システムの持続可能性評価のための人間監査可能AI：世界銀行プロジェクトポートフォリオからの循環性・脱炭素エビデンス

Human-auditable AI for sustainability assessment in production and consumption systems: Circularity and decarbonization evidence from World Bank project portfolios (原題)

Shuai Lu, Qiangqiang Tao, Li Wang, Yuhe Bai, Aixin Zhang, Kang Li, Ning Hu

Sustainable Production and Consumption📚 査読済 / ジャーナル2026-12-01#AI×ESG対象セクター: cross_sector
DOI: 10.1016/j.spc.2026.10.019
原典: https://doi.org/10.1016/j.spc.2026.10.019

🤖 gxceed AI 要約

日本語

生産・消費システムの持続可能性評価に、人間が検証可能なAI（human-auditable AI）を適用する手法を提示する研究。世界銀行のプロジェクトポートフォリオを対象に、循環性と脱炭素の観点から実証的なエビデンスを示す。AIによる評価の透明性・監査可能性を重視する点が特徴で、ESG評価や開示の信頼性確保に資する。

English

Proposes a human-auditable AI approach for sustainability assessment of production and consumption systems. Using World Bank project portfolios as evidence, it examines circularity and decarbonization outcomes. The emphasis on transparency and auditability of AI-driven evaluation speaks to trustworthiness in ESG assessment and disclosure.

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・有報開示やESG評価の信頼性確保が課題となる日本企業にとって、AI評価の監査可能性を担保する設計思想は、第三者検証や統合報告書での説明責任に直結する示唆を持つ。

In the global GX context

As ISSB/CSRD and assurance regimes demand verifiable sustainability data, human-auditable AI offers a governance model for AI-assisted ESG assessment and disclosure integrity—relevant to global standard-setters and assurance providers.

👥 読者別の含意

🔬研究者:Provides a framework for making AI-based sustainability assessment transparent and auditable, with a large multi-sector project dataset.

🏢実務担当者:Suggests how AI-assisted sustainability and circularity evaluation can be structured to withstand audit and assurance scrutiny.

🏛政策担当者:Highlights auditability requirements for AI tools used in sustainability assessment and disclosure oversight.

🔗 Provenance — このレコードを発見したソース

🔔 こうした論文の新着を逃したくない方は キーワードアラート に登録（無料・3キーワードまで）。

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。