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サプライチェーンにおけるインテリジェント炭素管理：Scope 3排出量における人工知能の役割のマッピング

Intelligent carbon management in supply chains: Mapping the role of artificial intelligence in Scope 3 emissions (原題)

Manisha Maddel, Trupti Joshi, Padmashree Chandak

International Journal of Research in Management📚 査読済 / ジャーナル2026-11-01#AI×ESG経営インパクト: 調達リスク対象セクター: cross_sector
DOI: 10.33545/26648792.2026.v8.i11a.89838
原典: https://doi.org/10.33545/26648792.2026.v8.i11a.89838
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🤖 gxceed AI 要約

日本語

本論文は、AIを活用したサプライチェーンの炭素管理に関する研究動向を文献計量分析で整理した。Dimensionsから320件を抽出し、VOSviewerで共起・共著・引用・書誌結合分析を実施。AI・持続可能なサプライチェーン管理・環境パフォーマンスの交差点で研究が発展し、排出削減、予測分析、サプライチェーン透明性が主要テーマであることを示す。

English

This bibliometric study maps research on AI-enabled carbon management in sustainable supply chains, analyzing 320 articles from Dimensions using VOSviewer co-occurrence, co-authorship, citation, and bibliographic coupling analyses. Findings show the field emerging at the intersection of AI, sustainable supply chain management, and environmental performance, with key themes of emission reduction, predictive analytics, and supply chain transparency.

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

Scope 3算定はSSBJ・有報開示で日本企業の最重要課題であり、AI活用による多階層サプライヤーのデータ可視化・排出推測は実務対応の方向性を示す。研究潮流の俯瞰として、日本企業のScope 3開示高度化やデジタル炭素管理投資の検討材料になる。

In the global GX context

Scope 3 remains the hardest disclosure frontier under ISSB/CSRD, and this mapping of AI-driven transparency and predictive analytics speaks directly to how firms may operationalize multi-tier supplier emissions accounting. It offers a research-landscape baseline for the emerging AI×carbon-accounting intersection.

👥 読者別の含意

🔬研究者:AI×Scope3炭素管理の研究潮流・主要テーマ・研究ギャップを俯瞰する出発点となる。

🏢実務担当者:多階層サプライヤーの排出可視化にAI・予測分析をどう活用しうるかの方向性を得られる。

🏛政策担当者:Scope 3開示高度化に向け、デジタル技術活用の研究動向を政策検討の参考にできる。

📄 Abstract（原文）

The increasing complexity of global supply chains and growing pressure for carbon neutrality have highlighted the importance of effective carbon management strategies. Scope 3 emissions remain a major challenge due to their indirect nature, multi-tier supplier networks, limited data visibility, and measurement difficulties. Artificial Intelligence (AI) provides new opportunities through predictive analytics, intelligent decision-making, real-time monitoring, and enhanced supply chain transparency. This study examines the evolving research landscape of AI-enabled carbon management in sustainable supply chains using bibliometric analysis. A dataset of 320 research articles was retrieved from the Dimensions database using title and abstract-based search criteria. The collected publications were analysed using VOSviewer through text co-occurrence analysis, country and author co-authorship analysis, citation analysis, and bibliographic coupling analysis. The findings reveal that AI-driven carbon management research is developing at the intersection of artificial intelligence, sustainable supply chain management, and environmental performance. Key themes include emission reduction, digital technologies, predictive analytics, supply chain transparency, and resource-efficient operations. The study provides insights into emerging research directions and highlights the role of AI in building transparent, resilient, and sustainable supply chain ecosystems.

🔗 Provenance — このレコードを発見したソース

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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。