持続可能性報告のための人工知能統合：ESG開示への将来的アプローチ

Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.

🔬研究者:Provides a literature-based overview of AI applications in ESG reporting, highlighting research gaps and future directions.

🏢実務担当者:Offers insights into how AI can automate data collection and reporting, but notes implementation barriers such as cost and data quality.

🏛政策担当者:Suggests the need for standardized AI frameworks and cross-sector collaborations to support effective AI integration in ESG disclosure.

人工知能（AI）のサステナビリティ報告への統合は、環境・社会・ガバナンス（ESG）報告を前進させる変革的アプローチを表している。本研究は、AIがサステナビリティ開示における透明性、正確性、効率性をどのように向上させ得るかを探求することを目的としており、ESG開示における説明責任に対する世界的な高まりつつある要求に対処するものである。AIはリアルタイムのデータ収集と分析を可能にし、企業が環境影響を追跡し、資源利用を最適化し、炭素排出を削減することを可能にする。社会的には、AIは偏りのない採用アルゴリズムを通じて労働力の多様性と包摂性を促進し、労働安全衛生における予測分析によって職場の安全性を向上させる。ガバナンスにおいては、AI駆動型のリスク管理ツールとブロックチェーン技術が、サプライチェーンと財務報告におけるコンプライアンスと透明性を確保することにより、コーポレートガバナンスを強化する。本研究の新規性は、データ収集を合理化し、報告プロセスを自動化し、環境的・社会的影響を予測するための予測分析を可能にするAI駆動型イノベーションに焦点を当てている点にある。質的研究方法論を用いて、本研究は広範な文献レビューと、学術ジャーナル、企業のサステナビリティ報告書、規制関連出版物を含む二次データの分析に基づいている。調査結果は、AIがデータの正確性と報告効率を大幅に向上させ、組織がコンプライアンス基準を効果的に満たすことを可能にすることを明らかにしている。しかしながら、高い導入コスト、データ品質要件、倫理的考慮事項は、解決されるべきいくつかの課題である。本研究は、組織が堅牢なデータインフラと能力構築イニシアティブに投資することを条件として、AIがESG報告に革命をもたらす可能性を有すると結論づけている。将来の研究では、サステナビリティ報告のための標準化されたAIフレームワークの開発と、実装上の課題に対処するためのセクター横断的連携の役割を探求すべきである。

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。

The integration of Artificial Intelligence (AI) in sustainability reporting represents a transformative approach of advancing Environment, Social, Governance (ESG) reporting. This study aims to explore how AI can enhance transparency, accuracy, and efficiency in sustainability disclosures, addressing increasing global demands for accountability in ESG disclosure. AI enables real-time data collection and analysis, allowing companies to track environmental impacts, optimize resource use, and reduce carbon emissions. Socially, AI promotes workforce diversity and inclusion through unbiased recruitment algorithms and improves workplace safety with predictive analytics in occupational health and safety. In governance, AI-driven risk management tools and blockchain technologies strengthen corporate governance by ensuring compliance and transparency in supply chains and financial reporting. The novelty of this study lies in its focus on AI-driven innovations that streamline data collection, automate reporting processes, and enable predictive analytics for anticipating environmental and social impacts. Using a qualitative research methodology, the study is grounded in an extensive literature review and analysis of secondary data, including academic journals, corporate sustainability reports, and regulatory publications. The findings reveal that AI significantly improves data accuracy and reporting efficiency while enabling organizations to meet compliance standards effectively. However, high implementation costs, data quality requirements, and ethical considerations are several challenges that should resolved.  The study concludes that AI has the potential to revolutionize ESG reporting, provided organizations invest in robust data infrastructures and capacity-building initiatives. Future research should explore the development of standardized AI frameworks for sustainability reporting and the role of cross-sector collaborations in addressing implementation challenges.

• openaire https://doi.org/10.31763/iota.v5i4.1038first seen 2026-05-14 22:07:16 · last seen 2026-09-21 04:31:20