AIを用いた気候意思決定支援システムにおける説明責任のギャップ

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

🔬研究者:This paper provides a governance-focused framework for analyzing accountability in AI-supported climate decision-making, useful for scholars in climate policy and AI ethics.

🏢実務担当者:Corporate sustainability teams using AI tools for emissions estimation or scenario analysis should assess whether their systems meet explainability and contestability standards to maintain credibility.

🏛政策担当者:Regulators and standard-setters (e.g., ISSB, SSBJ) should consider institutionalizing transparency requirements for AI systems in climate governance to prevent accountability deficits.

人工知能を活用した意思決定支援システムは、現在、気候政策、計画、国際報告において日常的に使用され、パリ協定の下での排出量推計、緩和経路、適応優先事項、透明性評価を形成している。この影響力の高まりにもかかわらず、これらのシステムは引き続き制度的アクターではなく技術的ツールとして統治されており、気候ガバナンスの枠組みが管理する能力を持たない説明責任の欠如を生み出している。本稿は、AIを活用した気候意思決定支援システムが事実上のガバナンス基盤として機能し、その出力が政治的、分配的、説明責任上の帰結を伴うという立場を取る。これらを中立的な分析補助手段として扱うことは、アルゴリズム設計上の選択がどのように仮定をコード化し、政策オプションに優先順位を付け、気候レジーム内で認識論的権威を再配分するかを曖昧にする。その結果、出力と方法論の開示を中心とした既存の透明性慣行は、説明責任と制度的信頼性を維持するには不十分である。 本稿は、AIを活用した気候ガバナンスにおける透明性を、説明可能性、追跡可能性、異議申立可能性に基づく執行可能な制度的条件として再構築する。明示的な権限、責任配分、または気候報告アーキテクチャとの整合なしにアルゴリズムシステムが展開されることから生じる構造的ガバナンスのギャップを特定する。対処されないまま放置されれば、このギャップは国家報告の信頼性を損ない、適応計画を歪め、集団的な気候プロセスへの信頼を弱めるリスクがある。分析は、気候意思決定における人工知能の正当性を形成する決定的要因として、イノベーションではなくガバナンスを確立し、AIを活用したシステムが気候の透明性と説明責任の基盤を損なうことなく統合され得る最小限の制度的条件を明示する。

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。

Artificial intelligence–enabled decision-support systems are now routinely used in climate policy, planning, and international reporting, shaping emissions estimates, mitigation pathways, adaptation priorities, and transparency assessments under the Paris Agreement. Despite this growing influence, these systems continue to be governed as technical tools rather than as institutional actors, creating accountability deficits that climate governance frameworks are not equipped to manage. This paper takes the position that AI-enabled climate decision-support systems function as de facto governance infrastructures whose outputs carry political, distributive, and accountability consequences. Treating them as neutral analytical aids obscures how algorithmic design choices encode assumptions, prioritize policy options, and reallocate epistemic authority within climate regimes. As a result, existing transparency practices, centered on disclosure of outputs and methodologies, are insufficient to sustain accountability and institutional credibility. The paper reframes transparency in AI-enabled climate governance as an enforceable institutional condition grounded in explainability, traceability, and contestability. It identifies a structural governance gap arising from the deployment of algorithmic systems without explicit mandates, responsibility allocation, or alignment with climate reporting architectures. Left unaddressed, this gap risks undermining national reporting credibility, distorting adaptation planning, and weakening trust in collective climate processes. The analysis establishes governance, rather than innovation, as the decisive factor shaping the legitimacy of artificial intelligence in climate decision-making and delineates the minimum institutional conditions under which AI-enabled systems can be integrated without eroding the foundations of climate transparency and accountability.

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