ネットゼロ・サプライチェーン管理の推進：持続可能な開発目標に沿った機械学習駆動型レビュー

日本語

機械学習を用いてネットゼロ・サプライチェーン管理（NZS CM）に関する研究動向を体系的にレビューした論文。SDGsとの整合を軸に、脱炭素化に向けたサプライチェーン可視化・排出削減手法を整理する。AI活用がScope3排出把握や調達先の脱炭素評価にどう貢献するかを示す点が特徴。

English

A machine-learning-driven review of net-zero supply chain management (NZS CM) research, organized around alignment with the SDGs. It maps how AI/ML methods support supply-chain decarbonization, emissions visibility, and supplier-level net-zero evaluation. Useful for understanding the AI×Scope 3 intersection.

日本のGX文脈において

Scope3排出が企業開示の焦点となる中、SSBJ・有報でのサプライチェーン排出把握や調達先エンゲージメントにAI/MLをどう活用するかの示唆を提供。日本企業のサプライチェーン全体での脱炭素対応を検討する際の参照枠となる。

In the global GX context

As Scope 3 emissions dominate corporate footprints under ISSB/CSRD and TCFD-aligned disclosure, this review speaks to how ML can operationalize supply-chain decarbonization and supplier engagement. It adds to the growing AI×ESG disclosure-infrastructure literature.