Perspective Chapter: AI-Enhanced Digital Product Passports: Enabling ESG Transparency in Industry 5.0
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 (AI 翻訳)
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。
📄 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
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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。