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ESG報告における生成AI：ケーススタディとプロセスフレームワーク

Generative AI in ESG Reporting: A Case Study and Process Framework (原題)

Nitin Singh, Kee‐hung Lai, Zuopeng Zhang

Business Strategy and the Environment📚 査読済 / ジャーナル2026-11-01#AI×ESGOrigin: Global経営インパクト: 調達リスク対象セクター: cross_sector
DOI: 10.1002/bse.71795
原典: https://doi.org/10.1002/bse.71795

🤖 gxceed AI 要約

日本語

本論文は、企業がESG報告において生成AIをいかに活用し価値を生み出すかを検討する。自動データ抽出・分析加速・動的報告によるデジタル革新、多様なデータ統合によるステークホルダー・エンゲージメント向上、そしてデータガバナンスと人間-AI協働の課題という3点を明らかにする。加えて、デジタルESGプラットフォームへの生成AI導入フレームワークを提案する。

English

This study examines how firms can use generative AI to create value in ESG reporting. It finds GenAI drives digital innovation via automated data extraction, accelerated analytics and dynamic reporting, enhances stakeholder engagement by integrating diverse data sources, and surfaces challenges in data governance and human-AI collaboration. The authors propose a framework for adopting GenAI in digital ESG platforms.

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

SSBJ基準・有報開示の実務負荷が高まる日本企業にとって、生成AIによる開示作成の自動化・効率化は統合報告書や投資家対応の生産性向上に直結する。データガバナンスと人間-AI協働の課題は、開示の信頼性確保という日本特有の論点とも整合する。

In the global GX context

As CSRD, ISSB and SEC climate rules multiply disclosure obligations, this paper speaks directly to how GenAI can industrialize ESG report production while flagging governance and human-oversight risks that regulators and assurance providers must address.

👥 読者別の含意

🔬研究者:AI×ESG開示の導入プロセスと課題を整理した枠組みとして、実証・理論研究の出発点にできる。

🏢実務担当者:ESG開示業務への生成AI導入のユースケースとデータガバナンス上の留意点を実務設計に活かせる。

🏛政策担当者:AI生成開示の信頼性・監査可能性をどう担保するか、規制設計の論点を提示する。

📄 Abstract（原文）

ABSTRACT The emergence of generative artificial intelligence (GenAI) is found to have a remarkable impact on environmental, social, and governance (ESG) reporting. Although there is abundant literature on ESG reporting, very few studies have examined the adoption of GenAI in ESG reporting. As a result, this study examines how companies can use GenAI to generate value in ESG reporting. We obtain the following three findings that we articulate in this paper: (i) GenAI drives digital innovation in ESG reporting via automated data extraction, accelerated analytics, and dynamic reporting; (ii) GenAI‐powered platforms enhance stakeholder engagement by integrating diverse data sources and improving information accessibility; and (iii) organizations encounter significant challenges in data governance and human‐AI collaboration. We also propose a framework for adopting GenAI in digital ESG platforms.

🔗 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。