人工知能と持続可能なサプライチェーン管理の統合に関する動向と洞察
Trends and Insights in Integrating Artificial Intelligence with Sustainable Supply Chain Management (原題)
Mariem Mrad, M. Frikha
🤖 gxceed AI 要約
日本語
AIとロボティクスによるサプライチェーン脱炭素の研究を体系的に整理したスコーピングレビュー。Scopus収録の23件（2013〜2024年）を分析し、AI物流最適化が輸送排出削減で最多、倉庫ロボット自動化がエネルギー効率改善に寄与することを示す。一方でAI計算の高電力消費やデータ統合の複雑さが障壁となる。実装指針となるフレームワークと標準検証ベンチマークの必要性を提示する。
English
A systematic scoping review of 23 Scopus studies (2013–2024) on AI and robotics for low-carbon supply chains. AI-driven logistics optimization is the most reported transport-emission strategy, while robotic automation improves warehousing energy efficiency. Key barriers include AI's high energy demand and data-integration complexity. The authors propose an implementation framework and call for standardized validation benchmarks.
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
Scope 3排出の大部分を占める物流・調達排出の削減にAIを活用する視点は、SSBJのScope 3開示や有報でのサプライチェーン対応を進める日本企業に実務的示唆を与える。AI導入自体の電力消費というトレードオフも脱炭素計画に織り込む必要がある。
In the global GX context
Directly relevant to global Scope 3 disclosure under ISSB/CSRD and to transition-planning debates on how digitalization (AI, robotics) can be credited in corporate decarbonization pathways. It also flags the rebound/energy-cost caveat of AI compute, an emerging issue for CSRD-aligned energy reporting.
👥 読者別の含意
🔬研究者:AI×サプライチェーン脱炭素の研究ギャップ（標準ベンチマーク、検証手法）を整理する出発点となる。
🏢実務担当者:物流最適化AIと倉庫自動化をScope 3削減策として評価する際の便益と導入障壁の整理に使える。
🏛政策担当者:AI活用の脱炭素効果を主張する際の標準検証基準整備の必要性を示唆する。
📄 Abstract（原文）
Background: Artificial intelligence (AI) and robotics are increasingly pivotal for reducing carbon emissions in supply chain management (SCM), yet research exploring their com-bined potential from a sustainability perspective remains fragmented. This study aims to systematically map the research landscape and synthesize evidence on their applications, benefits, and challenges. Methods: A systematic scoping review was conducted on 23 peer-reviewed studies from the Scopus database, published between 2013 and 2024. Data were systematically extracted and analyzed for publication trends, application domains (e.g., transportation, warehousing), specific AI and robotic technologies, emissions reduc-tion strategies, and implementation challenges. Results: The analysis reveals that AI-driven logistics optimization is the most frequently reported strategy for reducing transportation emissions, while robotic automation is commonly associated with im-proved energy efficiency in warehousing. Despite these benefits, the reviewed literature consistently identifies significant barriers, including the high energy demands of AI computation and complexities in data integration. Conclusions: This review confirms the transformative potential of AI and robotics for developing low-carbon supply chains. An evidence-based framework is proposed to guide practical implementation and identify critical gaps, such as the need for standardized validation benchmarks, to direct future research and accelerate the transition to sustainable SCM.
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- semanticscholar https://journal.oscm-forum.org/publication/pdf/oscm-2026-trends-insights-integrating-artificial-intelligence-sustainable-supply-chain-managementfirst seen 2026-10-21 05:01:17 · last seen 2026-11-06 05:15:31
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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。