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気候変動に対応した企業の持続可能性のための人工知能の活用：ESGフレームワーク、CSR義務、SDGsを統合して強靭な低炭素経済へ

Harnessing Artificial Intelligence for Climate-Aligned Corporate Sustainability: Integrating ESG Frameworks, CSR Mandates, and SDGs toward a Resilient Low-Carbon Economy (原題)

R Jayanthi, Aparna Sellam K M Aparna Sellam K M, Anusha Rajesh Anusha Rajesh

International Journal of Creative and Open Research in Engineering and Management📚 査読済 / ジャーナル2026-06-05#ESG
DOI: 10.55041/ijcope.v2i6.039
原典: https://doi.org/10.55041/ijcope.v2i6.039

🤖 gxceed AI 要約

日本語

本論文は、AIがESG報告、CSR義務、SDGsを統合することで気候変動に対応した企業の持続可能性を促進する可能性を探る。インドを中心とした新興経済国の政策状況を踏まえ、AIツールによる測定強化、開示の精緻化、サプライチェーン透明性向上を分析する一方、データ標準の断片化やアルゴリズムバイアスなどの障壁も指摘する。

English

This chapter explores how AI can enable climate-aligned corporate sustainability by integrating ESG reporting, CSR mandates, and SDGs, with a focus on emerging economies, particularly India. It analyzes AI's potential to strengthen measurement, sharpen disclosures, and enhance supply chain transparency, while identifying barriers such as fragmented data standards and algorithmic bias.

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

インドの規制環境を主な対象としており、日本のSSBJや有報との直接的な関連は薄いが、新興国におけるESG開示とAI活用の動向を知る上で参考になる。

In the global GX context

Focusing on India's evolving ESG/CSR landscape, this paper adds to the global discussion on AI's role in corporate sustainability disclosure, though it does not directly address established frameworks like TCFD or ISSB.

👥 読者別の含意

🔬研究者:Provides a conceptual framework for AI-ESG integration, useful for further empirical studies in emerging market contexts.

🏢実務担当者:Offers insights into how AI can enhance ESG reporting and supply chain transparency, with caution about data challenges.

🏛政策担当者:Outlines potential AI applications for climate governance, relevant for regulators designing sustainability disclosure mandates in developing economies.

📄 抄録（日本語訳）

気候変動の緊急性の高まりにより、企業、政策立案者、研究者は、企業業績を評価する際に従来の財務指標を超えて検討することを余儀なくされている。本章では、人工知能（AI）が、環境・社会・ガバナンス（ESG）報告フレームワーク、企業の社会的責任（CSR）義務、国連持続可能な開発目標（SDGs）の収束を促進することにより、気候志向の企業サステナビリティの有意義な実現要因としてどのように機能し得るかを調査する。新興経済圏の政策状況—特にインドの進化する規制アーキテクチャに注目して—を踏まえ、本章では、AIを活用したツールがどのようにサステナビリティ測定を強化し、ESG開示を精緻化し、サプライチェーンの透明性を高め、エビデンスに基づく気候ガバナンスを支援できるかを検討する。分析は、断片化されたデータ標準、アルゴリズムバイアス、不均一な制度的キャパシティを含む持続的な障壁を特定しつつ、パリ協定および持続可能な開発のための2030アジェンダの目的に沿った責任あるAI導入のための実践的な経路を概説する。本章は、気候コミットメントを検証可能で、説明責任があり、包摂的な企業行動に変換する上でのAIの役割に関する成長する議論に貢献する。キーワード：人工知能；ESG；気候サステナビリティ；CSR；SDGs；サプライチェーンの透明性；気候ガバナンス

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。

📄 Abstract（原文）

The mounting urgency of climate change has compelled businesses, policymakers, and researchers to look beyond conventional financial metrics when evaluating corporate performance. This chapter investigates how artificial intelligence (AI) can serve as a meaningful enabler of climate-oriented corporate sustainability by facilitating the convergence of Environmental, Social, and Governance (ESG) reporting frameworks, Corporate Social Responsibility (CSR) mandates, and the United Nations Sustainable Development Goals (SDGs). Drawing on the policy landscape of emerging economies—with particular attention to India's evolving regulatory architecture—the chapter examines how AI-powered tools can strengthen sustainability measurement, sharpen ESG disclosures, enhance supply chain transparency, and support evidence-based climate governance. The analysis identifies persistent barriers including fragmented data standards, algorithmic bias, and uneven institutional capacity, while outlining practical pathways for responsible AI deployment aligned with the objectives of the Paris Agreement and the 2030 Agenda for Sustainable Development. The chapter contributes to the growing discourse on AI's role in translating climate commitments into verifiable, accountable, and inclusive corporate action. Keywords: Artificial Intelligence; ESG; Climate Sustainability; CSR; SDGs; Supply Chain Transparency; Climate Governance

🔗 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。