AI-enhanced tokenization of carbon footprint and ESG metrics for net-zero transitions
AIを活用したカーボンフットプリントとESG指標のトークン化によるネットゼロ移行 (AI 翻訳)
Lim C.S.
🤖 gxceed AI 要約
日本語
本稿は、AIとトークン化技術を活用して炭素排出量やESG指標を管理し、ネットゼロ移行を促進する手法を提案する。具体的な実装例やケーススタディは示されていないが、データの透明性と追跡可能性を高める可能性がある。
English
This paper proposes using AI and tokenization to manage carbon footprints and ESG metrics for net-zero transitions. While lacking empirical data, it highlights potential improvements in data transparency and traceability for corporate sustainability.
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
日本では、カーボンクレジット市場やサプライチェーン排出量の可視化が進む中、トークン化技術は新たな開示インフラとして注目される。ただし、実用化には規制や標準化の課題がある。
In the global GX context
Globally, tokenization of ESG data aligns with digitalization trends in disclosure frameworks like ISSB and CSRD, offering potential for verifiable, tamper-proof reporting. However, scalability and integration with existing systems remain key challenges.
👥 読者別の含意
🔬研究者:Explores intersection of AI, tokenization, and carbon accounting; useful for scholars in digital sustainability.
🏢実務担当者:Could guide pilot projects for tokenized carbon tracking, but lacks concrete implementation guidance.
🏛政策担当者:Highlights need for regulatory frameworks around digital ESG tokens to ensure credibility and interoperability.
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- scopus https://api.elsevier.com/content/abstract/scopus_id/105037980683first seen 2026-05-24 05:02:45
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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。