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ESG報告の完全性向上のためのAI強化ガバナンス：セクター別枠組みとアルゴリズム検出と人間判断のバランス

AI-Enhanced Governance for ESG Reporting Integrity: A Sector-Specific Framework Balancing Algorithmic Detection and Human Judgment (原題)

Mohsin Khan, Wendy Ashurst

Crossrefプレプリント2026-01-01#AI×ESG
DOI: 10.2139/ssrn.6681979
原典: https://doi.org/10.2139/ssrn.6681979

🤖 gxceed AI 要約

日本語

本論文は、ESG報告の品質向上におけるAIの役割を検討し、セクター別のハイブリッドガバナンスフレームワークを提案する。環境指標はAI検証に適しているが、社会・ガバナンス報告では人間の判断が重要であると論じる。AIは補完的なガバナンスメカニズムとして位置づけられる。

English

This paper examines the role of AI in enhancing ESG reporting quality, proposing a sector-specific hybrid governance framework. It finds environmental metrics are more amenable to AI verification, while social and governance disclosures require human judgment. AI is reconceptualized as a complementary governance mechanism, not a substitute.

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

日本ではSSBJ基準の導入が進む中、ESG報告の信頼性向上が課題となっている。本論文のフレームワークは、AIと人間判断のバランスを提示し、日本の開示実務に示唆を与える。

In the global GX context

Globally, with mandatory ESG disclosure regimes like CSRD and ISSB, ensuring reporting integrity is paramount. This paper offers a practical hybrid model balancing algorithmic efficiency with human oversight, relevant for companies and assurance providers.

👥 読者別の含意

🔬研究者:Provides a conceptual framework situating AI within governance theory for ESG reporting.

🏢実務担当者:Offers guidance on how to deploy AI for ESG verification while retaining board oversight and expert judgment.

📄 抄録（日本語訳）

目的：本論文は、ESG報告の質を高めるための人工知能の応用を理解するためのセクター別ガバナンス枠組みを開発することを目的としており、高リスクの開示環境における人間の判断の価値を認識するものである。設計/方法論/アプローチ：本概念論文は、理論主導の定性的アプローチを用いる。文献の批判的レビューと、エネルギー、金融サービス、消費財産業からの120件の企業サステナビリティ報告書の言説分析に基づいている。調査結果：環境開示は、指標がよりベンチマーク可能で標準化されているため、AIによる検証可能性が最も高い。社会的およびガバナンス報告においては、文脈におけるナラティブ解釈と判断が重要であり、その価値は低下する。また、セクター別の条件が役割を果たしており、運営上測定可能な産業は、財務志向のナラティブ報告と比較して、AIベースのレビューの対象としやすいことも明らかになった。独自性/価値：本論文は、AIを技術的解決策としてではなく、正当性、ステークホルダー、およびエージェンシー理論に基づく限定的なガバナンスメカニズムとして再概念化する。アルゴリズムによる検出が、ESG報告における取締役会の監視、保証、および判断を補完し、代替しないために使用される、実行可能なハイブリッドアプローチを提供する。

AI 翻訳（deepseek-v4-flash）。 正確を期す場合は下の原文を参照してください。

📄 Abstract（原文）

Purpose: This paper aims to develop a sector-specific governance framework to understand the application of artificial intelligence in enhancing the quality of ESG reporting, while recognizing the value of human judgement in high-risk disclosure environments. Design/methodology/approach: This conceptual paper uses a theory-driven qualitative approach. It draws on a critical review of the literature and discourse analysis of 120 corporate sustainability reports from the energy, financial services and consumer goods industries. Findings: Environmental disclosures have the highest verification potential on AI since metrics are more benchmarkable and standardized. It's worth is reduced in social and governance reporting where narrative interpretation and judgement in context are vital. It is also revealed that sectoral conditions have their role as operationally measurable industries would be easier to place under AI-based review as compared to financially oriented narrative reporting. Originality/value: The paper re-conceptualizes AI not as a technical solution but as a limited governance mechanism based on legitimacy, stakeholder and agency theory. It offers a workable hybrid approach where algorithmic detection is used to complement, not substitute for, board oversight, assurance and judgement in ESG reporting.

🔗 Provenance — このレコードを発見したソース

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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。