人工知能技術を用いた炭素排出モニタリングとグリーン投資判断の支援
Artificial Intelligence Techniques for Monitoring Carbon Emissions and Supporting Green Investment Decisions (原題)
Emmanuel Ohimai Ojo, Prince Michael Akwabeng, Gloria Opoku Darkoh, Adetomiwa Adesokan
🤖 gxceed AI 要約
日本語
本論文は、炭素排出モニタリングとグリーン投資判断におけるAI技術の応用に関する系統的レビューである。2021～2025年に発表された55件の研究を分析し、機械学習・深層学習・ハイブリッドアルゴリズムが排出量推定の精度向上、リアルタイムモニタリング、排出ホットスポットの特定に有効であることを示した。また、AIが環境・社会・ガバナンス（ESG）報告や気候整合的な投資判断、規制遵守を促進する方法を明らかにした。一方で、データ品質不足、モデル解釈可能性の低さ、Scope 3排出量推定の障壁、技術アクセス格差などの課題も指摘している。
English
This systematic review examines AI applications in carbon emission monitoring and green investment decisions, analyzing 55 studies from 2021-2025. It finds that machine learning, deep learning, and hybrid algorithms significantly improve emission estimation accuracy, enable near-real-time monitoring, and identify emission hotspots. AI-derived insights help inform ESG reporting, climate-aligned investments, and regulatory compliance. Challenges include data quality, model interpretability, Scope 3 estimation barriers, and technology access disparities.
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基準への対応や有報開示における炭素排出量の正確な計測・報告が求められており、AIによるMRV（測定・報告・検証）の高度化は実務上有用な知見を提供する。また、グリーン投資判断へのAI活用は、日本の投資家向け開示の質向上に寄与する可能性がある。
In the global GX context
Globally, AI-driven carbon monitoring aligns with ISSB and TCFD frameworks by improving MRV accuracy and enabling real-time data for disclosure. The review highlights AI's role in bridging environmental monitoring and sustainable finance, supporting regulatory compliance (e.g., CSRD, SEC climate rule) and informed investment decisions.
👥 読者別の含意
🔬研究者:This review provides a comprehensive map of AI techniques for carbon monitoring, highlighting gaps in Scope 3 estimation and model interpretability for future research.
🏢実務担当者:Corporate sustainability teams can identify AI tools for enhancing emission monitoring accuracy and integrating insights into ESG reporting and green investment strategies.
🏛政策担当者:Policymakers can consider AI-supported MRV systems to strengthen regulatory frameworks and promote green finance certification.
📄 抄録（日本語訳）
人工知能（AI）は、炭素排出モニタリングのための革新的なツールとして導入され、環境に優しく持続可能な投資判断を行う上で役立っている。本系統的レビューは、測定・報告・検証（MRV）スキームを用いた炭素排出量推定におけるAI応用と、それらの環境・社会・ガバナンス（ESG）格付けおよびグリーンファイナンスプログラムへの組み込みに関する既存のエビデンスを要約するものである。本系統的レビューには、2021年から2025年の間に産業、エネルギー、運輸、農業、および複数部門の文脈で発表された55件の研究が含まれた。機械学習、深層学習、およびハイブリッドアルゴリズムが、排出量推定の精度向上、ほぼリアルタイムのモニタリングの促進、および排出ホットスポットの特定において有意に効果的であることが示されている。本レビューはまた、AIから得られる洞察が、ESG報告への情報提供と気候整合的な投資判断の両方に役立ち、規制遵守を促進する方法を明らかにしている。しかしながら、データ品質の不足、モデルの解釈可能性の低さ、Scope 3排出量の推定における障壁、そして現在は技術アクセスの格差といった継続的な課題が存在する。本論文は、環境モニタリングと持続可能な金融の間のギャップを埋めるという文脈におけるAIの戦略的重要性を強調し、研究者、投資家、および政策立案者に対し、世界の脱炭素化のペースを加速するためのエビデンスに基づく提案を提供するものである。
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）
Artificial Intelligence (AI) has been introduced as a revolutionary tool for carbon emission monitoring, and helps in making investment decisions that are both environmentally friendly and sustainable. The systematic review summarises the existing evidence regarding AI applications in estimating carbon emissions, using Measurement, Reporting and Verification (MRV) schemes and their incorporation into Environmental, Social and Governance (ESG) ratings, as well as green finance programs. The systematic review included 55 studies that were published between 2021 and 2025 in the industrial, energy, transportation, agricultural, and multisectoral contexts. It is shown that machine-learning, deep-learning, and hybrid algorithms are significantly more effective in enhancing the accuracy of emission estimation, promoting close to real-time monitoring, and helping locate hotspots of emissions. The review also clarifies how AI-derived insights can help to both inform ESG reporting and make climate-aligned investment decisions, and facilitate regulatory compliance. However, there are ongoing issues of data quality shortages, poor model interpretability, barriers to the estimation of Scope 3 emissions, and now disparities in technological access. The paper highlights the strategic importance of AI in the context of filling the gap between environmental monitoring and sustainable finance, providing researchers, investors, and policymakers with evidence-based suggestions to increase their pace of decarbonisation in the world.
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- semanticscholar https://doi.org/10.9734/ijecc/2026/v16i25278first seen 2026-05-05 22:08:40 · last seen 2026-09-23 05:26:09
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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。