気候変動対策のための拡張金融：持続可能な金融におけるAI、IoT、ブロックチェーン応用の系統的レビュー

Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.

🔬研究者:Provides a comprehensive synthesis of AI/IoT/blockchain in climate finance, identifying research gaps and future directions.

🏢実務担当者:Offers practical insights into deploying technology for MRV, risk management, and ESG analysis to improve transparency and compliance.

🏛政策担当者:Highlights regulatory challenges and the need for governance frameworks to address algorithmic bias and data quality in climate finance.

人工知能（AI）、モノのインターネット（IoT）、およびブロックチェーンの拡張ファイナンスにおける役割を評価することにより、気候変動に伴う複雑な金融課題に対処するための文献の批判的統合が提供される。本系統的レビューは、既存文献を統合し、これらの技術が持続可能なファイナンスの文脈においてどのように役立つかを特定する。系統的レビューおよびメタ分析のための優先報告項目（PRISMA）ガイドラインに従い、2018年から2025年の間に発表された42件の査読付き研究をレビューおよび分析した。我々の結果は、以下の3つの一般的な領域に適用可能である：(1) IoTとブロックチェーンを活用した環境影響の測定・報告・検証（MRV）の向上による透明性とトレーサビリティの確保、(2) 予測的AIモデリングを用いた物理的リスクおよび移行リスク管理の改善、(3) 代替データを用いた環境・社会・ガバナンス（ESG）分析の向上、グリーンウォッシングの検出、およびリスク低減。我々は、影響連鎖における情報の非対称性や透明性のギャップといった問題に対処するこれらの技術の力を強調する。しかしながら、アルゴリズムバイアス、データガバナンスに関連する困難、規制の遅延といった重大な課題が引き続き存在する。本研究は、拡張ファイナンスの状況を一貫した概要に証拠を統合し、将来の研究のための主要な課題と優先事項を特定することにより、この重大なギャップに対処するものである。また、影響評価、アルゴリズムの透明性、および金融安定性への影響に重点を置いた将来の研究課題を提案する。

AI 翻訳（deepseek-v4-flash）。 正確を期す場合は下の原文を参照してください。

Through assessing the roles of artificial intelligence (AI), Internet of Things (IoT), and blockchain in augmented finance, a critical synthesis of the literature for addressing the complex financial challenges that accompany climate change is provided. This systematic review synthesizes the existing literature to identify how these technologies may help in the context of sustainable finance. Following the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA) guidelines, we reviewed and analyzed 42 peer-reviewed studies published between 2018 and 2025. Our results are applicable in three general areas: (1) increased measurement, reporting, and verification (MRV) of environmental impacts through employing IoT and blockchain to ensure transparency and traceability; (2) better physical and transition risk control using predictive AI modeling; and (3) better environmental, social, and governance (ESG) analysis and detection of greenwashing and risk reduction via alternative data. We highlight the power of these technologies to address problems such as information asymmetry and transparency gaps in impact chains. However, significant challenges such as algorithmic bias, difficulties associated with data governance, and regulatory delays persist. This study addresses this critical gap by synthesizing the evidence into a cohesive overview of the augmented finance landscape, identifying key challenges and priorities for future research. It also proposes a future research agenda with emphasis on impact assessment, algorithmic transparency, and impact on financial stability.

• semanticscholar https://doi.org/10.3390/ijfs14040091first seen 2026-05-06 00:31:17 · last seen 2026-09-23 05:39:08