グリーン会計とサステナビリティ報告の強化におけるAIの活用

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

🔬研究者:Provides a structured review of AI applications in green accounting and identifies key research gaps in governance and ethics.

🏢実務担当者:Offers practical insights on how AI can automate carbon accounting and improve reporting efficiency, but warns of data quality and transparency issues.

🏛政策担当者:Highlights the need for regulatory guidance on AI use in sustainability disclosures to ensure credibility and comparability.

人工知能（AI）は、企業のサステナビリティ報告、グリーン会計、そして環境・社会・ガバナンス（ESG）影響の測定、開示、保証を変革しつつある。Global Reporting Initiative（GRI）スタンダードやIFRSサステナビリティ開示基準（IFRS S1およびS2）などのグローバルな規制枠組みが、より高品質で、比較可能かつ検証可能なサステナビリティ情報をますます要求する中、組織は炭素会計、環境フットプリント分析、統合サステナビリティ報告を自動化するためにAIシステムを導入している。本稿は、気候関連開示の自動化、リアルタイム環境モニタリング、炭素フットプリント測定、AI支援による保証を含む、サステナビリティ報告とグリーン会計の強化におけるAIの役割を批判的に検討する。また、サステナビリティ報告における責任あるAIを取り巻く理論的基盤、技術的メカニズム、実務的応用、ガバナンス上の課題をレビューする。調査結果は、AIがサステナビリティ情報の正確性、適時性、意思決定有用性を大幅に向上させる一方で、AIを活用したサステナビリティ報告の信頼性と国際的な受容を確保するためには、データ品質、アルゴリズムの透明性、倫理的リスク、ガバナンスのギャップに関する懸念に対処しなければならないことを示している。

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。

Artificial Intelligence (AI) is reshaping corporate sustainability reporting, green accounting, and the measurement, disclosure, and assurance of Environmental, Social, and Governance (ESG) impacts. As global regulatory frameworks such as the Global Reporting Initiative (GRI) Standards and the IFRS Sustainability Disclosure Standards (IFRS S1 and S2) increasingly demand higher-quality, comparable, and verifiable sustainability information, organizations are turning to AI systems to automate carbon accounting, environmental footprint analysis, and integrated sustainability reporting. This paper critically examines the role of AI in enhancing sustainability reporting and green accounting, including the automation of climate disclosures, real-time environmental monitoring, carbon footprint measurement, and AI-assisted assurance. It reviews theoretical foundations, technological mechanisms, practical applications, and governance challenges surrounding responsible AI in sustainability reporting. The findings indicate that although AI significantly improves the accuracy, timeliness, and decisionusefulness of sustainability information, concerns regarding data quality, algorithmic transparency, ethical risks, and governance gaps must be addressed to ensure the credibility and global acceptance of AIenabled sustainability reporting.

• openaire https://doi.org/10.5281/zenodo.17926170first seen 2026-05-05 19:08:08 · last seen 2026-09-21 04:31:43