人工知能、企業情報ガバナンス、そして環境・社会・ガバナンス（ESG）パフォーマンス：システマティックレビュー

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

🔬研究者:Provides a consolidated framework for future research on AI-ESG governance and identifies gaps such as algorithmic bias and sustainability analytics.

🏢実務担当者:Highlights how AI can improve ESG reporting quality and the need for robust governance to mitigate greenwashing risks.

🏛政策担当者:Offers insights into regulatory challenges of AI in ESG disclosure, relevant for shaping guidelines on RegTech and accountable AI.

ビジネス意思決定における人工知能（AI）の発展は、企業の情報ガバナンス、規制遵守、および環境・社会・ガバナンス（ESG）パフォーマンスに新たなリスクをもたらし、透明性、説明責任、責任あるイノベーションの問題が懸念事項となっている。AIガバナンス、持続可能な企業ガバナンス、ESG開示への関心は高まっているものの、文献は依然として統合されておらず、データガバナンス、アルゴリズムの説明責任、デジタル持続可能性は一貫した構造として可視化されていない。このギャップを埋めるため、提案される研究は、AI主導のガバナンス、ESG報告、責任あるAI、企業の持続可能性パフォーマンスに関する系統的文献レビューである。本レビューは、AI導入、情報ガバナンスメカニズム、倫理的AI、グリーンイノベーション、AI対応ESG報告、デジタル企業ガバナンスに関する最近の研究を、説明可能なAI、規制技術（RegTech）、持続可能な金融分析、AIリスク管理、ステークホルダー中心のガバナンスモデルという新興テーマとともに構文的に検討する。結果は、企業の情報ガバナンスフレームワークと適切に調整されたAIガバナンスシステムが、ESGパフォーマンス、開示の質、予測的持続可能性分析、および組織の説明責任の大幅な向上をもたらす可能性があることを示している。それにもかかわらず、文献はまた、アルゴリズムのバイアス、データプライバシー、グリーンウォッシングとしての自動報告、およびAI監視の不十分なフレームワークの危険性を指摘しており、強固なガバナンス構造の確保の必要性が強調されている。本レビューは、責任あるデジタルガバナンス、持続可能性を重視したイノベーション、規制との整合に基づく人工知能、企業情報ガバナンス、ESGパフォーマンス間の統合的アプローチを示唆し、AI倫理、持続可能なデジタル変革、ガバナンス自動化、ESGインテリジェントシステムに関する将来の研究課題を提示して、学者、政策立案者、企業リーダーに情報を提供する。

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。

The development of Artificial Intelligence (AI) in business decision-making has posed new risks to corporate information governance, regulatory compliance, and Environmental, Social, and Governance (ESG) performance, making transparency, accountability, and responsible innovation issues a concern. Though there is an increasing interest in AI governance, sustainable corporate governance, and ESG disclosure, the literature is still not synthesized, and data governance, algorithmic accountability, and digital sustainability have not been visualized in a coherent structure. To fill this gap, the proposed study is a systematic literature review on AI-driven governance, ESG reporting, responsible AI, and corporate sustainability performance. The review syntactically examines recent studies on the topic of AI adoption, information governance mechanisms, ethical AI, green innovation, AI-enabled ESG reporting, and digital corporate governance with the emergent themes of explainable AI, regulatory technology (RegTech), sustainable finance analytics, AI risk management, and stakeholder-centric governance models. Results show that properly-coordinated AI governance systems with corporate information governance frameworks can produce a substantial increase in ESG performance, quality disclosure, the predictive sustainability analytics, and organizational accountability. Nevertheless, the literature also points to the dangers of algorithmic bias, data privacy, automated reporting as greenwashing, and poor frameworks of AI oversight, so the need to ensure strong governance architectures. The review suggests an integrative approach between Artificial Intelligence, Corporate Information Governance and ESG performance based on responsible digital governance, sustainability-minded innovation, and regulatory alignment to present a future research agenda on AI ethics, sustainable digital transformation, Governance automation, and ESG intelligent systems to inform scholars and policymakers, as well as corporate leaders.

• openaire https://doi.org/10.70593/deepsci.0202035first seen 2026-05-14 22:08:25 · last seen 2026-09-23 04:47:31
• semanticscholar https://doi.org/10.70593/deepsci.0202035first seen 2026-05-15 18:19:31 · last seen 2026-09-23 05:33:28