技術革新と持続可能な財務報告
Technological Innovation and Sustainable Financial Reporting (原題)
Ekwuye, Ben Madu, Lawal I. Lamidi, Okoroiwu, Kemdi Lugard, K. Ume
🤖 gxceed AI 要約
日本語
本研究は、ブロックチェーン、AI、ビッグデータ、XBRLなどの技術が、ナイジェリアなどの新興市場における持続可能な財務報告に与える影響を検討する。ステークホルダー理論や技術受容モデルに基づき、ESGデータ収集の自動化や予測分析、統合監査の可能性を論じ、資本コストの10-15%削減などの利点を示す。規制当局への提言として、XBRL-ESGタグ付けの義務化やハイブリッド保証モデルを挙げる。
English
This study examines the impact of blockchain, AI, big data, and XBRL on sustainable financial reporting in emerging markets like Nigeria. Based on stakeholder theory and TAM, it discusses automation of ESG data collection, predictive analytics, and integrated audits, citing benefits like 10-15% reduction in capital costs. Recommendations include mandatory XBRL-ESG tagging and hybrid assurance models.
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開示が始まり、ESGデータの信頼性確保が課題。本論文の技術活用の議論は、日本の開示実務におけるAI・XBRL活用の参考になる。
In the global GX context
With ISSB and CSRD driving global disclosure, this paper offers insights on how emerging technologies can enhance ESG data quality and assurance, relevant for global standard-setting and fintech innovation.
👥 読者別の含意
🔬研究者:技術とESG報告の統合に関する理論的枠組みと新興市場の事例を提供。
🏢実務担当者:ESGデータ収集・保証プロセスへの技術導入のメリットと課題を理解できる。
🏛政策担当者:規制当局はXBRL-ESGタグ付けやハイブリッド保証モデルの提言を参考にできる。
📄 抄録(日本語訳)
本研究は、ブロックチェーン、人工知能、ビッグデータ分析、XBRLといった様々な現代技術が、ナイジェリアのような、経済的に目覚め始めたばかりの地域における持続可能な財務報告の状況に与える革命的な影響に焦点を当てている。そこでは、欧州連合のCSRDやISSBフレームワークといった国際的な規制も存在する。本研究は、ステークホルダー理論、正当性理論、および技術受容モデルに基づいている。これにより、データサイロ、手作業によるエラー、グリーンウォッシングのリスク、一貫性のないESG開示といった、従来の報告方法に特徴的な問題の核心を掘り下げており、これらは透明性の欠如を引き起こし、SDGsとの整合を妨げている。本研究は、上記の技術が、ESGデータ収集の自動化、分散型台帳による不変性の提供、予測的なサステナビリティ分析の作成、統合監査の実施といった様々な機能をどのように果たし得るかについて、徹底的な文献レビューを提供し、それによりステークホルダーの信頼を高め、規制への準拠を実現し、長期的価値の獲得につながることを示す。インフラが限られた地域では、相互運用性の問題、サイバーセキュリティの脆弱性、熟練した人材の不足、高額な実装コストが依然として存在するものの、世界のリーダーたちのベストプラクティスは、資本コストの10〜15%削減や、ダブルマテリアリティ評価のためのリアルタイムダッシュボードの利用可能性といった、測定可能な利点を示している。結果は、財務の不透明性と説明責任を調和させる上での技術の役割を強調し、規制当局に対して、義務的なXBRL-ESGタグ付け、官民連携によるトレーニングパートナーシップ、ハイブリッド保証モデルを優先事項として実行可能な勧告を提供する。理論的な観点からは、採用のダイナミクスを広げ、実践的な観点からは、フィンテック企業を、回復力があり透明な報告エコシステムの構築へと導く。
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 research focuses on the revolutionary impact of various modern technologies namely, blockchain, artificial intelligence, big data analytics, and XBRL on the sustainable financial reporting scenario in parts of the world that are just starting to be awakened financially, like Nigeria where there are also global regulations such as the European Union's CSRD and the ISSB frameworks. The research is based on stakeholder theory, legitimacy theory, and the Technology Acceptance Model. Thus it delves into the core of problems that are characteristic of the traditional way of reporting and that include data silos, manual errors, greenwashing risks, and inconsistent ESG disclosures that are causing a lack of transparency and preventing alignment with the SDGs. The research provides a thorough literature review on how the technologies mentioned above can perform different functions such as automating the collection of ESG data, providing immutability through distributed ledgers, creating predictive sustainability analytics, and conducting integrated audits, thus increasing the trust of stakeholders, compliance with regulations, and the obtaining of long-term value. Although there are still interoperability problems, cybersecurity weaknesses, a lack of skilled personnel, and expensive implementations in areas with limited infrastructure, the best practices of world leaders have shown measurable advantages, such as a decrease in capital costs by 10-15% and the availability of real-time dashboards for double materiality assessments. The results emphasize the role of technology in reconciling financial opacity with accountability and providing regulators with actionable recommendations such as obligatory XBRL-ESG tagging, public-private training partnerships, and hybrid assurance models as a priority. From a theoretical perspective, it broadens adoption dynamics; from a practical standpoint, it directs fintechs towards building resilient, transparent reporting ecosystems.
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- semanticscholar https://doi.org/10.58806/ijsshmr.2026.v5i1n17first seen 2026-05-15 18:43:34 · last seen 2026-09-22 05:18:26
🔔 こうした論文の新着を逃したくない方は キーワードアラート に登録(無料・3キーワードまで)。
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。