ショート動画AIの隠れた炭素コスト：ソーシャルメディアマーケティングにおける持続可能性のパラドックス
The Hidden Carbon Cost of Short-Form Video AI: Examining the Sustainability Paradox in Social Media Marketing (原題)
Krisztina Finta, Csaba Dezső Dér, Klaudia Gabriella Horváth, Edward Jay Mansarate Quinto
🤖 gxceed AI 要約
日本語
本研究は、AI駆動のショート動画マーケティングにおける持続可能性のパラドックスを調査。生成ツールの急速な採用がネットゼロ目標と相反することを示し、動画生成が画像生成の約30倍のエネルギーを消費することを明らかにした。さらに、新たな指標C-CPM（Carbon Per Mille）を提案し、EU CSRDのスコープ3開示要件に応える。
English
This study investigates the sustainability paradox in AI-driven short-form video marketing, revealing that video generation consumes ~30x more energy than image creation. It models that a mid-sized team producing 2,500 AI videos annually emits up to 325.5 kg CO₂. The paper introduces the Carbon Per Mille (C-CPM) indicator to address Scope 3 reporting gaps under the EU CSRD and proposes algorithmic greenwashing as a conceptual lens.
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SSBJのスコープ3開示対応が進む中、AIツール利用に伴う間接排出の計測は未整備。本論文のC-CPM指標は、広告・マーケティング業界のカーボンアカウンティング実務に示唆を与える。
In the global GX context
As the EU CSRD expands Scope 3 disclosure requirements, this paper addresses a blind spot: the carbon footprint of AI-generated video content. It offers a practical metric (C-CPM) for firms to integrate carbon-aware strategies into marketing operations, relevant for global corporate sustainability reporting.
👥 読者別の含意
🔬研究者:Provides initial carbon modeling for AI video generation and introduces algorithmic greenwashing as a framework for further study.
🏢実務担当者:Marketing and sustainability teams can use the C-CPM indicator to measure and reduce hidden Scope 3 emissions from AI video production.
🏛政策担当者:Highlights the need for AI-specific sustainability metrics in reporting frameworks like CSRD and potential regulation of AI energy use.
📄 抄録（日本語訳）
本研究は、AI駆動型ショートフォーム動画マーケティングに内在する持続可能性のパラドックスを調査するものである。そこでは、生成ツール（例：Runway、Pika、Sora）の急速な採用が、企業のNet Zeroコミットメントとますます衝突している。AI倫理、環境科学、マーケティングの交差点における系統的文献レビュー（2019-2026年）と、シナリオベースの炭素モデリングに基づき、分析は動画生成が画像生成よりも約30倍のエネルギーを消費することを実証している。推定によれば、中規模のマーケティングチームが年間2,500本のAI動画を生成する場合、最大325.5 kg CO₂を排出し得る——これは、分散化された「シャドウAI」慣行と、現在のKPIにおけるAI固有の持続可能性指標の欠如によって、主に覆い隠されている隠れた環境コストである。この報告ギャップに対処するため、特にEU CSRDに基づくScope 3開示要件の拡大を踏まえ、本論文はCarbon Per Mille（C-CPM）指標を導入する。アルゴリズム的グリーンウォッシングを概念的なレンズとして提案することにより、本研究はAI動画生成の炭素フットプリントに関する初期の学術的評価を提供し、炭素認識型の運用戦略の統合を提唱する。
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）
This study investigates the sustainability paradox inherent in AI-driven short-form video marketing, where the rapid adoption of generative tools (e.g., Runway, Pika, Sora) increasingly conflicts with corporate Net Zero commitments. Drawing on a systematic literature review (2019-2026) at the intersection of AI ethics, environmental science, and marketing, alongside scenario-based carbon modeling, the analysis demonstrates that video generation consumes approximately 30 times more energy than image creation. Estimates indicate that a mid-sized marketing team generating 2,500 AI videos annually can emit up to 325.5 kg CO₂ - a hidden environmental cost largely obscured by decentralized "shadow AI" practices and the lack of AI-specific sustainability metrics in current KPIs. To address this reporting gap, particularly in light of expanding Scope 3 disclosure requirements under the EU CSRD, the paper introduces the Carbon Per Mille (C-CPM) indicator. By proposing algorithmic greenwashing as a conceptual lens, this research provides an initial academic assessment of the carbon footprint of AI video generation and advocates for the integration of carbon-aware operational strategies.
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- openalex https://doi.org/10.18690/um.epf.7.2026.38first seen 2026-07-26 04:54:47
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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。