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人工知能における環境説明責任の標準化：ライフサイクル測定・指標・政策準拠のための包括的枠組み

Standardizing Environmental Accountability in Artificial Intelligence: A Comprehensive Framework for Lifecycle Measurement, Metrics and Policy Compliance (原題)

Mahi Sharanya Sreedhar, Vaidehi V., Ashwini Patil

2026 International Conference on Trends in Quantum Computing and Emerging Business Technologies (TQCEBT)学会2026-04-09#AI×ESG
DOI: 10.1109/tqcebt67648.2026.11681227
原典: https://doi.org/10.1109/tqcebt67648.2026.11681227

🤖 gxceed AI 要約

日本語

AIシステムの環境負荷をライフサイクル全体で測定・評価するための標準化枠組みを提示する論文。測定指標の設計と政策準拠のあり方を包括的に整理し、AIの環境説明責任を制度化する方向性を示す。AIとサステナビリティ評価の交差領域に位置づけられる。

English

Proposes a comprehensive framework for measuring and standardizing the environmental footprint of AI systems across their lifecycle. It organizes measurement metrics and policy-compliance requirements, advancing institutionalized environmental accountability for AI. Sits at the AI × sustainability-evaluation intersection.

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

AI利用拡大に伴う電力・資源消費は日本企業のGX開示でも論点化しつつあり、SSBJ・有報でのAI関連環境負荷の説明責任を検討する際の基礎的枠組みとして参照価値がある。

In the global GX context

As AI's energy and resource footprint draws regulatory attention, this framework speaks to emerging disclosure expectations (CSRD, ISSB-adjacent) around digital infrastructure and could inform how AI-related environmental impacts enter corporate reporting.

👥 読者別の含意

🔬研究者:AIの環境影響評価指標とライフサイクル手法の設計論点を整理する基礎資料となる。

🏢実務担当者:自社のAI利用・開発に伴う環境負荷をどう測定・開示すべきかの枠組み検討に活用できる。

🏛政策担当者:AIの環境説明責任を制度化する際の測定・準拠要件の設計に示唆を与える。

🔗 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。