持続可能インフラのMRVに向けたAI支援型環境データガバナンス・アーキテクチャ
An AI-Assisted Environmental Data Governance Architecture for MRV in Sustainable Infrastructure (原題)
Wusu G.
🤖 gxceed AI 要約
日本語
持続可能インフラにおけるMRV（測定・報告・検証）を対象に、AIを活用した環境データガバナンスのアーキテクチャを提案する論文。データの品質・透明性・検証可能性を高め、開示基盤の信頼性向上を狙う。要旨が未取得のため詳細な手法・成果は不明だが、AIとESG評価の交差領域として注目度が高い。
English
Proposes an AI-assisted environmental data governance architecture for MRV (monitoring, reporting, verification) in sustainable infrastructure. Aims to strengthen data quality, transparency, and verifiability underpinning disclosure systems. No abstract available, so methods and results remain unverified, but it sits squarely at the AI × ESG intersection.
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基準や有報でのサステナビリティ開示が進む中、MRVのデータガバナンスとAI活用は日本企業の開示信頼性・第三者検証対応に直結する。インフラ事業者のScope3・環境データ整備の実務指針として参考になる。
In the global GX context
As ISSB/CSRD and assurance requirements tighten, AI-assisted MRV and data governance address the reliability gap in reported environmental data. Relevant to global disclosure-infrastructure debates on verifiability and auditability of sustainability metrics.
👥 読者別の含意
🔬研究者:AI×ESGの交差領域におけるMRVデータガバナンス設計の研究課題を提示する。
🏢実務担当者:インフラ・建設企業の環境データ整備と第三者検証体制の設計に活用できる。
🏛政策担当者:開示データの検証可能性・監査可能性を高める制度的枠組みの参考になる。
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- scopus https://api.elsevier.com/content/abstract/scopus_id/105048957940first seen 2026-09-19 06:02:17
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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。