Invisible footprints, visible insights: machine learning reveals Scope 3 emissions
見えないフットプリント、可視化された洞察：機械学習が明かすスコープ3排出量 (AI 翻訳)
Wang S.Y.
🤖 gxceed AI 要約
日本語
本論文は機械学習を活用してスコープ3排出量を推定する手法を提案。データが不足しがちな間接排出の可視化を可能にし、企業の脱炭素戦略や開示の精度向上に貢献する。実データに基づく検証を通じて手法の有効性を示す。
English
This paper proposes a machine learning approach to estimate Scope 3 emissions, addressing the challenge of data-scarce indirect emissions. It enables better visibility for corporate decarbonization strategies and improves disclosure accuracy. The method is validated using real-world data.
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基準に基づくスコープ3開示の義務化が進む中、機械学習による効率的な推定手法は実務上のニーズが高い。本論文はAI×ESG開示の実装例として日本企業にも示唆を与える。
In the global GX context
With global frameworks like ISSB and CSRD pushing for Scope 3 disclosure, machine learning offers a scalable solution to a persistent data challenge. This paper contributes practical insights for both researchers and practitioners seeking to enhance supply chain emissions accounting.
👥 読者別の含意
🔬研究者:Provides a novel ML methodology for Scope 3 estimation that can be extended or compared with other data-driven approaches.
🏢実務担当者:Offers a data-efficient way to estimate Scope 3 emissions using machine learning, useful for corporate disclosure and hotspot analysis.
🏛政策担当者:Demonstrates how AI can support regulatory compliance on Scope 3, informing potential guidance on acceptable estimation methods.
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- scopus https://api.elsevier.com/content/abstract/scopus_id/105016819219first seen 2026-05-14 20:25:00
🔔 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。