サプライチェーン意思決定における人工知能：環境・社会・ガバナンスのトリガーと技術的阻害要因のプロトコル

Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.

🔬研究者:Provides a comprehensive taxonomy of AI adoption triggers and inhibitors in supply chains, useful for further empirical research.

🏢実務担当者:Offers a checklist of ESG-related triggers and technological barriers to consider when implementing AI in supply chain operations.

🏛政策担当者:Highlights the need for regulations and standards to address data security, ethics, and AI governance in supply chains.

目的 人工知能（AI）によって強化された意思決定は、サプライチェーン管理の領域において強力なツールになると予測されている。この主題の重要性を考慮し、本研究の目的は、AIの採用に影響を与える誘因と技術的阻害要因を探求することである。また、本研究は、環境・社会・ガバナンス（ESG）に関連するものに特に注目した三次元的な誘因と、技術的阻害要因を特定することを目指している。設計・方法論・アプローチ 系統的レビューおよびメタ分析のための優先報告項目（PRISMA）ガイドラインに従った6段階の系統的レビューに基づき、広範なジャーナル出版物が特定され、ESGフレームワークのレンズの下でのテーマ分析が行われ、サプライチェーンにおけるAI採用を誘発および阻害する要因に関する独自の視点が提供された。調査結果 環境的側面において、誘因には製品廃棄物削減と温室効果ガス排出削減が含まれ、持続可能性と環境責任を促進するAIの可能性が強調されている。社会的側面において、誘因には製品の安全性と品質、ならびに社会的幸福が含まれ、AIが安全で高品質な製品の確保と社会福祉の向上にどのように貢献できるかを示している。ガバナンス的側面において、誘因にはアジャイルおよびリーン実践、コスト削減、持続可能なサプライヤー選定、循環経済イニシアティブ、サプライチェーンリスク管理、知識共有、ならびに需要と供給の相乗効果が含まれる。技術的カテゴリーの阻害要因は課題を提示しており、規制および規則の欠如、データセキュリティとプライバシーへの懸念、責任ある倫理的なAIの考慮事項、パフォーマンスおよび倫理的評価の困難さ、データ品質の低さ、集団バイアス、ならびにAIと人間の意思決定者間の相乗効果を達成する必要性が含まれる。研究の限界と含意 PRISMAガイドラインを使用して包括的な検索およびスクリーニングプロセスを確保したにもかかわらず、他のデータベースや業界レポートにおける関連研究の一部が見落とされた可能性がある。この点を踏まえると、選択された研究が誘因と技術的阻害要因の多様性を完全に捉えていない可能性がある。選択された論文からのテーマの抽出は本質的に主観的であり、研究者の解釈に依存するため、バイアスが導入される可能性がある。独創性と価値 本研究は、AI採用を誘発または阻害する多様な要因の包括的分析を実施し、その影響に関する貴重な洞察を提供することで、この分野に貢献している。ESGプロトコルを組み込むことにより、本研究はサプライチェーンにおけるAI採用に関連する側面の総合的な評価を提供し、業界の専門家と研究者の両方に貴重な含意を示している。独創性は、AI採用の多面的な側面の詳細な検討にあり、この分野の知識を進展させるための貴重なリソースとなっている。

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。

Purpose Decision-making, reinforced by artificial intelligence (AI), is predicted to become potent tool within the domain of supply chain management. Considering the importance of this subject, the purpose of this study is to explore the triggers and technological inhibitors affecting the adoption of AI. This study also aims to identify three-dimensional triggers, notably those linked to environmental, social, and governance (ESG), as well as technological inhibitors. Design/methodology/approach Drawing upon a six-step systematic review following the preferred reporting items for systematic reviews and meta analysis (PRISMA) guidelines, a broad range of journal publications was recognized, with a thematic analysis under the lens of the ESG framework, offering a unique perspective on factors triggering and inhibiting AI adoption in the supply chain. Findings In the environmental dimension, triggers include product waste reduction and greenhouse gas emissions reduction, highlighting the potential of AI in promoting sustainability and environmental responsibility. In the social dimension, triggers encompass product security and quality, as well as social well-being, indicating how AI can contribute to ensuring safe and high-quality products and enhancing societal welfare. In the governance dimension, triggers involve agile and lean practices, cost reduction, sustainable supplier selection, circular economy initiatives, supply chain risk management, knowledge sharing and the synergy between supply and demand. The inhibitors in the technological category present challenges, encompassing the lack of regulations and rules, data security and privacy concerns, responsible and ethical AI considerations, performance and ethical assessment difficulties, poor data quality, group bias and the need to achieve synergy between AI and human decision-makers. Research limitations/implications Despite the use of PRISMA guidelines to ensure a comprehensive search and screening process, it is possible that some relevant studies in other databases and industry reports may have been missed. In light of this, the selected studies may not have fully captured the diversity of triggers and technological inhibitors. The extraction of themes from the selected papers is subjective in nature and relies on the interpretation of researchers, which may introduce bias. Originality/value The research contributes to the field by conducting a comprehensive analysis of the diverse factors that trigger or inhibit AI adoption, providing valuable insights into their impact. By incorporating the ESG protocol, the study offers a holistic evaluation of the dimensions associated with AI adoption in the supply chain, presenting valuable implications for both industry professionals and researchers. The originality lies in its in-depth examination of the multifaceted aspects of AI adoption, making it a valuable resource for advancing knowledge in this area.

• openalex https://doi.org/10.1108/jm2-01-2023-0009first seen 2026-08-02 17:36:10