透明性は常に高い方が良いのか？情報歪曲を伴うサプライチェーンにおけるAI活用ESG開示のジレンマ
Is More Transparency Always Better? The Dilemma of AI-enabled ESG Disclosure in Supply Chains with Information Distortion (原題)
Xiutian Shi, Yanan Chen, Shuai Liu
🤖 gxceed AI 要約
日本語
本論文は、責任投資・情報歪曲・消費者プライバシー懸念を特徴とするサプライヤー・小売業者間のサプライチェーンにおいて、AI活用ESG管理が事業意思決定をどう変えるかをゲーム理論モデルで分析する。サプライヤーのグリーンウォッシングやブラウンウォッシングの程度がAI導入効果を左右し、歪曲が軽微な場合はAIが透明性・需要・責任投資を高めるが、深刻なグリーンウォッシングは効果を弱め逆転させ得ることを示す。小売業者のAI導入インセンティブは歪曲と罰則配分の相互作用に依存し、規制環境に応じた導入領域が生じる。消費者プライバシー感度と情報歪曲が消費者余剰・社会厚生へのAI影響を共に規定する。
English
This paper uses a game-theoretic model to examine how AI-enabled ESG management reshapes operational decisions in a supplier-retailer supply chain with responsibility investment, information distortion, and consumer privacy concerns. The supplier's greenwashing or brownwashing behavior moderates AI adoption effects: mild distortion lets AI enhance transparency, demand, and responsible input, while strong greenwashing weakens or reverses these gains. The retailer's AI adoption incentive depends on the interaction between disclosure distortion and penalty allocation, yielding distinct adoption regions under different regulatory exposures. Consumer privacy sensitivity and information distortion jointly shape AI's impact on consumer surplus and social welfare.
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日本では、サプライチェーン上のScope 3情報の信頼性確保が課題。AI活用ESG開示の有効性と限界を示す本論文は、日本企業がAI導入と罰則設計を検討する際の理論的指針を提供する。
In the global GX context
As global disclosure frameworks (ISSB, CSRD) push for supply-chain transparency, this paper cautions that AI-enabled ESG reporting is not a panacea: its value hinges on the severity of greenwashing and the penalty regime. It contributes to the debate on data governance and assurance in sustainable supply chain management.
👥 読者別の含意
🔬研究者:AIとESG開示の相互作用をゲーム理論で分析する新規モデルを提供し、情報歪曲と規制設計の研究に貢献する。
🏢実務担当者:AIによるESG開示導入の効果は自社のグリーンウォッシング度と罰則環境に依存するため、技術導入前に情報ガバナンスを整備すべき。
🏛政策担当者:AI活用ESG開示の便益を最大化するには、情報歪曲の程度に応じた罰則設計とデータガバナンス規制が必要。
📄 Abstract（原文）
This paper investigates how AI-enabled ESG management reshapes operational decisions in a supplier–retailer supply chain characterized by responsibility investment, information distortion, and consumer privacy concerns. We develop a game-theoretic model in which the supplier determines responsible input with a certain disclosure strategy, while the retailer decides whether to adopt AI for ESG reporting. The analysis shows that the supplier’s greenwashing or brownwashing behavior critically moderates the impact of AI adoption: when disclosure distortion is mild, AI enhances transparency, stimulates demand, and increases responsible input, whereas strong greenwashing weakens or even reverses these effects. The retailer’s AI adoption incentive depends on the interaction between disclosure distortion and penalty allocation, generating distinct adoption regions under different regulatory exposures. From the stakeholder perspective, consumer privacy sensitivity and information distortion jointly affect the impacts of AI on consumer surplus and social welfare. Overall, the results highlight the contingent value of AI-enabled ESG and offer managerial guidance on technology adoption, penalty design, and data-governance strategies in sustainable supply chain management.
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- openalex https://doi.org/10.1142/s0217595926400130first seen 2026-10-02 04:56:20
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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。