ESG報告における人工知能の応用：課題・機会・リスク — 2024年および2025年の最新文献レビュー
APPLICATION OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN ESG REPORTING: CHALLENGES, OPPORTUNITIES, AND RISKS – A REVIEW OF THE LATEST LITERATURE FROM 2024 AND 2025 (原題)
Ana D. Anufrijev
🤖 gxceed AI 要約
日本語
2024〜2025年の最新文献を対象に、ESG報告へのAI応用の便益・課題・リスクをレビューした論文。AIはESG情報の正確性・網羅性・適時性を高め、コンプライアンスコストを削減し規制整合を促進する一方、モデルの不透明性、バイアス、入力データ品質のばらつき、AIによるグリーンウォッシング、プライバシー、基準の分断といったリスクを特定。データガバナンスや監査可能性、モデル文書化、バイアス管理のベストプラクティスを整理し、ESG報告におけるAIソリューション成熟度評価の枠組みを提案する。バルカン地域のESG基準導入のばらつきにも言及。
English
This review synthesizes 2024–2025 literature on AI in ESG reporting, covering benefits, challenges, and risks. AI improves accuracy, coverage, and timeliness of ESG data, lowers compliance costs, and aids regulatory alignment, but introduces model opacity, bias, inconsistent data quality, AI-driven greenwashing, privacy concerns, and fragmented standards. The authors compile best practices (data governance, auditability, model documentation, bias control) and propose a maturity framework for AI solutions in ESG reporting, with regional notes on the Balkans.
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
SSBJ基準の適用開始や有報でのサステナビリティ開示義務化を控える日本企業にとって、AIを用いたESGデータ収集・検証の効率化とグリーンウォッシング防止策は実務的示唆が大きい。特に監査可能性やモデル文書化の枠組みは、保証業務や内部統制の整備に直結する。
In the global GX context
As ISSB/CSRD and SEC climate disclosure raise the bar for ESG data quality and assurance, this review maps how AI can support—and undermine—credible reporting. Its maturity framework and emphasis on auditability and bias control speak directly to global debates on AI governance in sustainability disclosure and greenwashing detection.
👥 読者別の含意
🔬研究者:AI×ESG報告の研究動向を整理する際の出発点として、リスク分類と成熟度評価枠組みを参照できる。
🏢実務担当者:ESGデータ収集・検証へのAI導入時に、データガバナンスや監査可能性、バイアス管理のチェックリストとして活用できる。
🏛政策担当者:AI利用の透明性確保とグリーンウォッシング防止に向けた規制・ガイドライン設計の論点を提供する。
📄 Abstract（原文）
This paper presents a review of the most recent literature (2024–2025) on the application of Artificial Intelligence (AI) in ESG reporting, focusing on benefits, challenges, and risks for companies and decision-makers. Both academic and professional sources were analyzed, including international and regional examples, addressing automated data collection and verification, sustainability indicator modeling, and real-time performance monitoring. Findings indicate that AI improves the accuracy, coverage, and timeliness of ESG information, reduces compliance costs, and facilitates regulatory alignment. At the same time, key risks were identified: model opacity, bias and inconsistent input data quality, the risk of AI-driven greenwashing, privacy concerns, and fragmented standards. The paper synthesizes best practices for responsible AI use (data governance, auditability, model documentation, and bias control) and proposes a framework for evaluating the maturity of AI solutions in ESG reporting. Regional challenges, particularly in the Balkans, where ESG standard implementation still varies, are also discussed. In conclusion, AI can significantly enhance the credibility and usability of ESG metrics, but only with robust controls, transparency, and clear regulatory compliance, highlighting avenues for further research and practical improvement.
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- semanticscholar http://izdavastvo.alfa.edu.rs/wp-content/uploads/2026/04/254-265.pdffirst seen 2026-10-30 05:31:47 · last seen 2026-11-06 05:25:27
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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。