The Role of Artificial Intelligence in ESG Analytics
ESG分析における人工知能の役割 (AI 翻訳)
Nur Muhammad Fadilah, Binastya Anggara Sekti
🤖 gxceed AI 要約
日本語
本論文は、ESG分析におけるAIの活用方法を包括的に探る。機械学習や自然言語処理を用いた予測モデリング、客観的スコアリング、継続的なモニタリングの可能性を示す。銀行、フィンテック、サプライチェーンなどの分野での応用と、アルゴリズムのバイアスや透明性などの課題も議論する。
English
This chapter comprehensively explores the application of AI in ESG analytics, including machine learning, NLP, and automation for predictive modeling, objective scoring, and continuous monitoring. It covers applications in banking, fintech, and supply chain, as well as ethical and regulatory issues like bias and transparency.
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や有報でのESG情報開示が進む中、AIを活用した分析の高度化は投資家対応や統合報告書の質向上に寄与する可能性がある。ただし、本論文はインドネシア発で日本の制度には直接触れていない。
In the global GX context
Globally, AI-driven ESG analytics is gaining traction to address data fragmentation and subjectivity in ESG assessments. This paper provides a useful overview of methodologies and applications relevant to TCFD, ISSB, and CSRD frameworks, though it lacks empirical validation.
👥 読者別の含意
🔬研究者:AIとESGの交差点を俯瞰的に理解するための良質なレビューとして活用できる。
🏢実務担当者:ESGデータ分析の自動化やAI導入の検討において、応用事例の参考になる。
🏛政策担当者:AIによるESG評価の規制課題（バイアス・透明性）を検討する際の基礎資料として有用。
📄 Abstract（原文）
This chapter explores how Artificial Intelligence (AI) transforms Environmental, Social, and Governance (ESG) analytics into a data-driven framework for sustainable finance. Traditional ESG assessments face challenges of fragmented data, subjectivity, and limited real-time visibility. AI addresses these limitations through machine learning, natural language processing, and automation, enabling predictive modeling, objective scoring, and continuous sustainability monitoring. The chapter examines AI-driven methodologies, integration of big data and IoT for ESG analysis, and applications in sectors such as banking, fintech, and supply chain management. It also discusses ethical and regulatory issues including bias, transparency, and accountability in algorithmic decision-making. By bridging technology and sustainability objectives, this chapter highlights AI's potential to create a more transparent, equitable, and intelligent ecosystem for responsible investment and climate-focused financial strategies.
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- crossref https://doi.org/10.4018/979-8-3373-7138-2.ch015first seen 2026-05-14 23:51:11
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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。