コーポレート・ファイナンシャル・サステナビリティにおける機械学習：モデルのバイアスと結果の批判的評価

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

🔬研究者:Highlights underexplored ML risks in ESG and provides a framework for empirical testing of bias and governance mechanisms.

🏢実務担当者:Offers a checklist (four pillars) for corporate teams deploying ML in sustainability reporting to avoid greenwashing and ensure accountability.

🏛政策担当者:Supports the case for regulation of AI in financial sustainability, including audit standards and transparency requirements.

機械学習（ML）の企業の財務的持続可能性（CFS）への統合は両刃の剣である：予測分析、リスクモデリング、報告効率に対する変革的潜在力を提供する一方で、アルゴリズムバイアス、不透明性、説明責任の侵食という重大なリスクも導入する。本批判的文献レビューは、査読付き論文31件を統合し、CFSの文脈におけるMLの役割を評価し、技術楽観主義を超えて倫理的およびガバナンス上の課題に焦点を当てる。我々の分析は、ESGスコアリング、予測的CFS分析、自動化された報告などの現在の応用が、妥当性、公平性、実質的なパフォーマンスよりも拡張性と効率性を優先することが多く、それによって「自動化されたグリーンウォッシング」を招き、構造的不平等を強化するリスクがあることを明らかにする。これに対応して、我々は責任あるML展開のための統合的かつ4つの柱からなる枠組みを提案し、透明で説明可能なモデル、バイアス監査と倫理的ガバナンス、統合されたESG-ML報告基準、ステークホルダー参加型のML展開を強調する。制度的、技術的、文化的文脈がこれらの柱の有効性を調整する。我々は、意図的なガバナンスがなければ、MLはそれが推進しようとする持続可能な価値創造のまさにその目標を損なう可能性があると主張する。本レビューは、MLの革新をCFSの長期的な要請と整合させるために、学際的協力、標準化された監査プロトコル、および積極的な規制を求める。

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。

The integration of machine learning (ML) into corporate financial sustainability (CFS) is a double-edged sword: while offering transformative potential for predictive analytics, risk modeling, and reporting efficiency, it also introduces significant risks of algorithmic bias, opacity, and erosion of accountability. This critical literature review synthesizes 31 peer-reviewed articles to evaluate ML's role in CFS contexts, moving beyond techno-optimism to foreground ethical and governance challenges. Our analysis reveals that current applications, such as ESG scoring, predictive CFS analytics, and automated reporting, often prioritize scalability and efficiency over validity, equity, and substantive performance, thereby risking “automated greenwashing” and reinforcing structural inequalities. In response, we propose an integrative, four-pillar framework for responsible ML deployment, emphasizing Transparent and Explainable Models, Bias-Audit and Ethical Governance, Integrated ESG-ML Reporting Standards, and Stakeholder-Inclusive ML Deployment. Institutional, technological, and cultural contexts moderate the effectiveness of these pillars. We argue that without deliberate governance, ML may undermine the very goals of sustainable value creation it seeks to advance. This review calls for interdisciplinary collaboration, standardized auditing protocols, and proactive regulation to align ML innovation with the long-term imperatives of CFS.

• semanticscholar https://doi.org/10.54536/ajarai.v1i1.6814first seen 2026-05-15 18:46:55 · last seen 2026-06-26 05:39:59