AIとサステナビリティ報告におけるマテリアリティの進化
AI and the Evolution of Materiality in Sustainability Reporting (原題)
Ivneet Kaur Walia, Aastha Tiwari, Aastha Tiwari
🤖 gxceed AI 要約
日本語
本稿は、AIがサステナビリティ報告におけるマテリアリティ評価をどう変容させるかを検討する。AIは従来の人手では見落とされがちなパターンやリスク、影響を特定し、選択的開示やグリーンウォッシュの検出に資する一方、アルゴリズムバイアスや不透明性、過度な依存のリスクも伴う。会計原則と開示枠組みを結びつけ、人間の監督を保ちつつ透明性と説明責任を高めるAI支援型マテリアリティ評価の枠組みを提案する。
English
This chapter examines how AI is reshaping materiality assessment in sustainability reporting. AI can surface patterns, risks and impacts missed by conventional review, helping detect selective disclosure and greenwashing, while raising concerns about algorithmic bias, opacity and over-reliance. It proposes a framework for AI-assisted materiality assessment that preserves meaningful human oversight while supporting transparency and accountability.
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基準や有報でのサステナビリティ開示が進む日本では、マテリアリティ評価の客観性・検証可能性が投資家対応の焦点となる。AI活用と人間の監督を両立させる本稿の枠組みは、開示ガバナンス整備を進める日本企業に実務的示唆を与える。
In the global GX context
As ISSB/CSRD and SEC climate rules push materiality toward greater rigor, AI-assisted assessment speaks directly to greenwashing enforcement and assurance debates. The proposed human-oversight framework adds to global disclosure-infrastructure scholarship on how automation can support—not replace—judgment.
👥 読者別の含意
🔬研究者:AIによるマテリアリティ評価の可能性と限界を、会計・開示枠組みと結びつけて整理する研究視点を提供する。
🏢実務担当者:グリーンウォッシュ検出や開示の一貫性確認にAIを活用する際、人間の監督をどう組み込むかの実務指針になる。
🏛政策担当者:AI支援の開示評価を規制・監査に取り込む際のバイアス・透明性・説明責任の論点を提示する。
📄 Abstract（原文）
Materiality determines what information an organisation must disclose in financial and sustainability reporting. Traditionally, such assessments relied on human judgement and fixed thresholds. However, AI is reshaping this process by identifying patterns, risks and impacts that may remain unnoticed through conventional review. This is especially relevant to ESG reporting, where corporate discretion may lead to selective disclosure, omission, or greenwashing. This chapter examines AI's potential as a forensic tool for identifying inconsistencies, misleading claims and hidden sustainability risks. It also considers the risks of algorithmic bias, opacity and over-reliance on automated outputs. Using an interdisciplinary approach, the chapter connects accounting principles, and sustainability-reporting frameworks. It proposes a framework for AI-assisted materiality assessment that supports transparency and accountability while preserving meaningful human oversight.
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- openalex https://doi.org/10.4018/979-8-2600-0873-7.ch008first seen 2026-11-07 05:07:30
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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。