AI強化型デジタルプロダクトパスポート：インダストリー5.0におけるESG透明性の実現
Perspective Chapter: AI-Enhanced Digital Product Passports: Enabling ESG Transparency in Industry 5.0 (原題)
Hans-Dieter Wehle
🤖 gxceed AI 要約
日本語
本稿は、AIで強化されたデジタルプロダクトパスポート（DPP）がインダストリー5.0におけるESG透明性をどう支援するかを論じる。機械学習による炭素排出予測や異常検知、言語モデルによる持続可能性文書の解釈を組み合わせたモジュール型ソフトウェアアーキテクチャを提案し、CSRDや欧州グリーンディールなどの規制動向とサプライチェーン統合の課題を考察する。責任あるデータエージェントを通じた自然言語でのデータ対話と説明可能性を重視し、製造企業のコンプライアンス効率化と持続可能な実践を支援する。
English
This chapter examines how AI-enhanced Digital Product Passports (DPPs) can support ESG transparency in Industry 5.0. It proposes a modular software architecture combining machine learning for carbon forecasting, anomaly detection, and impact prediction with language models for interpreting sustainability documents. It discusses EU regulatory drivers like CSRD and the European Green Deal, and highlights challenges in supply-chain data integration. A focus on responsible data agents enables natural-language interaction with transparent, traceable explanations, helping manufacturers manage compliance efficiently and advance sustainable practices.
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、サプライチェーン排出量の可視化や開示義務が強化される中、DPPとAIを組み合わせた本提案は、SSBJ開示やScope 3算定の実務に示唆を与える。特に、自然言語でデータを照会できるデータエージェントは、日本企業の開示負担軽減に寄与する可能性がある。
In the global GX context
Globally, this chapter aligns with the EU's CSRD and the push for digital product passports as part of the European Green Deal. It offers a practical architecture for integrating AI into sustainability data management, which is relevant for companies facing mandatory disclosure and supply-chain transparency requirements. The focus on explainable AI and responsible data agents addresses growing demands for traceability in ESG reporting.
👥 読者別の含意
🔬研究者:AIとESGデータ統合のアーキテクチャ設計と実装課題に関する知見を提供する。
🏢実務担当者:DPP導入やCSRD対応を検討する企業が、AI活用の具体的な枠組みを参考にできる。
🏛政策担当者:デジタル製品パスポートとAI活用の政策設計における課題と機会を示す。
📄 抄録（日本語訳）
本章では、Industry 5.0の文脈において、人工知能（AI）によって強化されたデジタルプロダクトパスポート（DPP）が、環境・社会・ガバナンス（ESG）の透明性をどのように向上させ得るかを探求する。本章では、持続可能性管理のための機械学習技術（炭素排出量の予測、異常検知、環境影響の予測など）と、持続可能性文書の解釈のための高度な言語モデルを組み合わせたモジュール式ソフトウェアアーキテクチャを紹介する。また、企業持続可能性報告指令（CSRD）や欧州グリーンディールを含む現在の欧州規制動向についても議論し、複雑なサプライチェーン全体で持続可能性データを統合する際に企業が直面する実際的な課題を強調する。特に注目するのは、責任あるデータエージェントであり、これは人間のユーザーが自然言語クエリを通じて持続可能性データと対話し、透明で追跡可能な説明を受け取ることを可能にするAI搭載インターフェースである。応用研究とパイロット実装から得た知見に基づき、提案するフレームワークは、製造企業がデジタルツールとAIベースの意思決定支援を用いてコンプライアンスをより効率的に管理し、持続可能な産業慣行を推進する方法を示す。
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 chapter explores how digital product passports (DPPs), enhanced by artificial intelligence (AI), can support greater environmental, social, and governance (ESG) transparency in the context of Industry 5.0. It introduces a modular software architecture that combines machine learning techniques for sustainability management – such as forecasting carbon emissions, detecting anomalies, and predicting environmental impacts – with advanced language models for interpreting sustainability documentation. The chapter also discusses current European regulatory drivers, including the Corporate Sustainability Reporting Directive (CSRD) and the European Green Deal, and highlights the practical challenges companies face in integrating sustainability data across complex supply chains. A special focus is placed on responsible data agents, which are AI-powered interfaces that allow human users to interact with sustainability data through natural language queries and receive transparent, traceable explanations. Drawing from applied research and pilot implementations, the proposed framework demonstrates how manufacturing companies can use digital tools and AI-based decision support to manage compliance more efficiently and advance sustainable industrial practices.
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- openalex https://doi.org/10.5772/intechopen.1012331first seen 2026-08-02 19:19:51
🔔 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。