人工知能（AI）によるサステナビリティ・ESG報告書の信頼性
Credibility of Sustainability and ESG Reports Through Artificial Intelligence (AI) (原題)
Joy Ndidiamaka Okoye, Chinyeaka Justine Igbokwe-Ibeto
🤖 gxceed AI 要約
日本語
本論文は、ESG開示の信頼性・一貫性・検証可能性に対する懸念を出発点に、AI（機械学習・自然言語処理）が開示の質をどう高められるかを概念的に検討する。グリーンウォッシュ、基準の不統一、監査困難な自己報告データという課題を整理し、体系的文献レビューとフレームワーク構築を通じて、保証・執行能力が異なる制度的文脈でのAI活用の可能性を示す。
English
This chapter examines how AI—machine learning and NLP—can improve the reliability and analytical quality of ESG disclosures amid greenwashing, inconsistent standards, and hard-to-audit self-reported data. Using a systematic literature review and framework development, it argues that digital innovation can support robust sustainability disclosure, especially where assurance and enforcement capacity vary.
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・有報開示・統合報告書の信頼性確保が課題となる日本企業にとって、AIによる開示検証・グリーンウォッシュ検出の枠組みは保証体制整備の示唆となる。保証・執行能力の差という視点は、日本を含む各国の開示規制設計にも示唆を与える。
In the global GX context
As ISSB, CSRD, and SEC climate rules push toward assured, machine-readable disclosure, this work speaks directly to how AI/NLP can bolster verification and greenwashing detection in disclosure infrastructure. Its focus on varying assurance and enforcement capacity is relevant to emerging-market and cross-jurisdiction disclosure debates.
👥 読者別の含意
🔬研究者:AI×ESG開示検証の研究課題とフレームワークの出発点として活用できる。
🏢実務担当者:ESG開示の信頼性向上やグリーンウォッシュ検出にAIをどう組み込むかの示唆を得られる。
🏛政策担当者:保証・執行能力が限られる文脈での開示監督にAIを活用する政策的視点を提供する。
📄 Abstract（原文）
The Environmental, and Social Governance (ESG) reporting has become central to corporate accountability and sustainability assessment. Yet, persistent concerns about the credibility, consistency, and verifiability of ESG disclosures limit their usefulness for investors, regulators, and civil society. Key challenges include the prevalence of green-washing, inconsistent reporting standards, and reliance on self-reported data that are difficult to audit. This chapter adopts a conceptual and integrative approach, combining systematic literature review with framework development, to examine how Artificial Intelligence (AI) techniques specifically machine learning and natural language processing can enhance the reliability and analytical quality of ESG disclosures. This study argues that understanding of how digital innovation can support robust sustainability disclosure practices, particularly in institutional contexts with varying capacities for assurance and enforcement
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- openalex https://doi.org/10.4018/979-8-2600-5223-5.ch004first seen 2026-11-15 05:01:27
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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。