AI活用による気候・環境ESG保証：デジタル監査証拠、保証品質、ガバナンスに関する系統的文献レビュー
AI-Enabled Climate and Environmental ESG Assurance: Digital Audit Evidence, Assurance Quality and Governance A Systematic Literature Review (原題)
Fu-Rong Zhang
🤖 gxceed AI 要約
日本語
気候・環境ESG報告の保証業務にAIがどう寄与するかを2020〜2025年の19研究でレビュー。衛星観測、NLP抽出開示、Scope 3データ、ブロックチェーン記録などがデジタル処理可能な監査証拠を生み出し、保証の証拠構造を変えつつあると示す。保証品質は特性・能力・内容・裏付けの「4つのC」で決まり自動化だけでは不十分と論じ、Evidence-to-Assurance-to-Governance枠組みを提示する。
English
Systematic review of 19 studies (2020-2025) on AI-enabled climate and environmental ESG assurance. AI most reshapes assurance by transforming its evidentiary architecture: satellite data, NLP-extracted disclosures, Scope 3 value-chain data, blockchain traces and AI textual diagnostics create digitally processable audit evidence. Assurance quality hinges on the 'four Cs' (characteristics, competence, content, corroboration); automation alone is insufficient. Proposes an Evidence-to-Assurance-to-Governance framework.
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・有報でのサステナビリティ保証の議論が本格化する日本では、保証水準の引上げと第三者保証の質的担保が焦点となる。本レビューはAI活用時の証拠品質とガバナンス統制の論点を整理し、監査法人・企業の保証実務設計に示唆を与える。
In the global GX context
As ISSB/CSRD and SEC climate rules push assurance from voluntary to mandatory, this review maps how AI-generated evidence (satellite, NLP, blockchain) can meet assurance-grade standards and where governance controls must sit. It directly informs the global debate on assurance quality, greenwashing detection and the audit profession's AI adoption.
👥 読者別の含意
🔬研究者:AI×ESG保証の証拠アーキテクチャと4C品質基準を統合した枠組みは、保証研究の新たな分析軸を提供する。
🏢実務担当者:AI生成証拠を保証に使う際の品質・裏付け・統制要件を把握し、保証準備と内部統制設計に活かせる。
🏛政策担当者:保証制度の高度化に向け、デジタル証拠の受容と品質基準・ガバナンス要件の整備を検討する材料になる。
📄 Abstract（原文）
Climate and environmental ESG reports have been released at a faster rate than assurance work for these reports. Review of 19 studies published from 2020 to 2025 on AI-enabled climate and environmental ESG assurance. Assurance, audit evidence, verification, quality of assurance and governance are the subjects of this paper, not general ESG disclosures or sustainable finance. The synthesis shows that AI is most impactful when altering the evidentiary architecture of assurance; satellite observations, NLP-extracted disclosures, Scope 3 value-chain data, blockchain traces, and AI-based textual diagnostics are creating new forms of digitally processable audit evidence. According to the above, the quality of assurance is determined by the 'four Cs': characteristics, competence, content and corroboration; automation is insufficient. The paper builds an Evidence-to-Assurance-to-Governance framework and links the antecedent pressures, digital audit evidence, AI-enabled assurance procedures, assurance outcomes and governance controls. It is to provide an impetus for the discussion of general AI-for-ESG in the audit and assurance field.
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- semanticscholar https://drpress.org/ojs/index.php/jid/article/download/36099/35252first seen 2026-11-08 05:49:14 · last seen 2026-11-14 06:07:10
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