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コードからカーボンへ

From Code to Carbon (原題)

Ahmed K. Elnagar, E. Álvarez, Abdelkader Mohamed Sghaier Derbali

Advances in computational intelligence and robotics book seriesジャーナル2026-10-29#AI×ESGOrigin: Global経営インパクト: 資金調達対象セクター: finance
DOI: 10.4018/979-8-2600-5002-6.ch012
原典: https://doi.org/10.4018/979-8-2600-5002-6.ch012

🤖 gxceed AI 要約

日本語

クラウド基盤・AI分析・ESG統合の相互作用を2018〜2025年の文献で系統的にレビューした研究。AI/MLがESG格付けやリスク評価、持続可能投資判断の精度を高め、クラウドがグリーンファイナンスの拡張性とエネルギー効率を支えることを示す。一方でデータ分断、グリーンウォッシング、アルゴリズムバイアス、規制の分断、AIインフラの環境負荷といった課題が残ると指摘する。

English

A systematic literature review (2018–2025) on how cloud infrastructure, AI analytics, and ESG integration interact. It finds AI/ML improves ESG scoring, risk assessment, and sustainable investment decisions, while cloud enables scalability and energy efficiency for green finance. Persistent issues include data fragmentation, greenwashing, algorithmic bias, regulatory fragmentation, and AI's own ecological footprint.

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・有報開示やESG格付け活用が進む日本企業にとって、AI活用時のグリーンウォッシングやアルゴリズムバイアス管理の論点を整理する材料になる。デジタル基盤を通じたESG統合は統合報告書や投資家対応の高度化にも示唆を与える。

In the global GX context

Speaks directly to ISSB/CSRD-era disclosure infrastructure, where AI-driven ESG scoring and regtech are increasingly embedded in financial institutions' frameworks. It flags governance gaps—greenwashing, algorithmic bias, regulatory fragmentation—that global disclosure standard-setters and assurance providers must address.

👥 読者別の含意

🔬研究者:AI×ESG分野の研究クラスターと未解明領域を俯瞰する出発点として有用。

🏢実務担当者:ESGデータ基盤やAI格付け導入時のバイアス・グリーンウォッシング管理の留意点を得られる。

🏛政策担当者:AI活用ESG評価の規制分断やアルゴリズム透明性に関する政策課題を整理する参考になる。

📄 Abstract（原文）

Th⁠i⁠s study offers a systematic liter⁠ature review analyzing th⁠e i⁠nt⁠erplay between cloud c⁠omputin⁠g infrastructures, AI-driven analytics, and ESG integration. Utilizing peer-reviewed and bibliometric papers a⁠nd⁠ empirical investigations published mostly from 2018 to 2025, the study delineates significant topic clust⁠ers, research deficiencies, and theoretical frameworks tha⁠t support this interdisciplinary domain. The results show that AI and machine learning significantl⁠y improve the precis⁠ion of ESG grading, risk evaluation, and⁠ sustainable investment⁠ decisions, while cloud computing facilitates the sca⁠lability and energy efficie⁠n⁠cy required for data-intensive green finance appl⁠ication⁠s. E⁠SG integration, enabled by digital platforms and regulatory technology, is being included into the operational⁠ and stra⁠tegic framework⁠s of financ⁠ial institutions⁠. Notwithstandi⁠ng substanti⁠al advanceme⁠nts, enduring difficulties linger, such as data⁠ fragment⁠ation, greenwashing, algor⁠ithmic bias,⁠ regulatory fragmentation, and the ecologica⁠l impact of AI infrastructure.

🔗 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。