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サステナビリティ保証における人工知能：会計上の課題、監査リスク、ESG検証のための概念枠組み

Artificial Intelligence in Sustainability Assurance: Accounting Challenges, Audit Risks and a Conceptual Framework for ESG Verification (原題)

Radosveta Krasteva-Hristova, Vanya Georgieva

Preprints.orgプレプリント2026-07-16#AI×ESGOrigin: EU経営インパクト: 資金調達対象セクター: cross_sector
DOI: 10.20944/preprints202607.1236.v1
原典: https://doi.org/10.20944/preprints202607.1236.v1

🤖 gxceed AI 要約

日本語

本概念研究は、CSRD、ESRS、ISSA 5000、EU AI Actを背景に、AIがESG保証業務をどのように支援できるかを検討する。開示特定、ESRSマッピング、異常検知、グリーンウォッシュリスクスクリーニング、外部データ三角測量などの応用とともに、ハルシネーションや説明可能性などの保証リスクを分析。人間参加型の責任あるAI支援サステナビリティ保証フレームワークを提案する。

English

This conceptual article examines how AI can support sustainability assurance under CSRD, ESRS, ISSA 5000, and the EU AI Act. It explores applications such as disclosure identification, ESRS mapping, anomaly detection, greenwashing risk screening, and external data triangulation. It also analyzes assurance risks including hallucination and explainability. The article proposes a Responsible AI-Assisted Sustainability Assurance Framework with human-in-the-loop.

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

日本のSSBJ対応でも、AIを用いた保証業務の効率化やリスク管理が重要になりつつある。本フレームワークは日本企業の有報・統合報告書における内部統制や第三者保証に応用可能な示唆を与える。

In the global GX context

As sustainability assurance becomes mandatory under ISSB and CSRD globally, this framework offers a structured approach for integrating AI into verification processes. It is particularly relevant for practitioners dealing with ESRS and for standard-setters like IAASB.

👥 読者別の含意

🔬研究者:Provides a conceptual foundation for studying AI in sustainability assurance; identifies key risks and a framework for empirical testing.

🏢実務担当者:Offers a practical framework for deploying AI in ESG verification while managing risks such as hallucination and bias, with a human-in-the-loop approach.

🏛政策担当者:Highlights regulatory implications for AI use in assurance under CSRD and the EU AI Act, informing standard-setting for assurance engagements.

📄 抄録（日本語訳）

本概念論文は、任意のESG開示から規制され保証指向のサステナビリティ報告への移行において、人工知能がどのようにサステナビリティ保証を支援できるかを検討する。本研究は、コーポレート・サステナビリティ報告指令、欧州サステナビリティ報告基準、ISSA 5000、およびEU人工知能法の文脈に位置づけられる。本論文は、AIが開示の識別、ESRSマッピング、異常検知、整合性チェック、グリーンウォッシングリスクのスクリーニング、外部データのトライアンギュレーション、および監査調書の文書化を支援することにより、ESG検証を強化できると主張する。同時に、AIはデータ品質リスク、信頼性および幻覚リスク、説明可能性リスク、バイアスリスク、過度な依存リスク、文書化リスク、機密性リスク、境界および重要性リスク、説明責任リスクを含む特定の保証リスクを導入する。本論文は、ESGデータ入力、AI分析手続、保証リスク評価、人間の専門的判断、検証管理、および文書化された保証成果を統合する、責任あるAI支援サステナビリティ保証フレームワークを開発する。中心的な結論は、AIは人間が関与する保証プロセス内の分析支援層として使用されるべきであり、保証結論の自律的な源泉として使用されるべきではないということである。

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。

📄 Abstract（原文）

This conceptual article examines how artificial intelligence can support sustainability assurance in the transition from voluntary ESG disclosure to regulated, assurance-oriented sustainability reporting. The study is situated in the context of the Corporate Sustainability Reporting Directive, the European Sustainability Reporting Standards, ISSA 5000 and the EU Artificial Intelligence Act. It argues that AI can strengthen ESG verification by supporting disclosure identification, ESRS mapping, anomaly detection, consistency checks, greenwashing risk screening, external data triangulation and working-paper documentation. At the same time, AI introduces specific assurance risks, including data quality risk, reliability and hallucination risk, explainability risk, bias risk, overreliance risk, documentation risk, confidentiality risk, boundary and materiality risk, and accountability risk. The article develops a Responsible AI-Assisted Sustainability Assurance Framework that integrates ESG data inputs, AI analytical procedures, assurance risk assessment, human professional judgement, validation controls and documented assurance outputs. The central conclusion is that AI should be used as an analytical support layer within a human-in-the-loop assurance process, not as an autonomous source of assurance conclusions.

🔗 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。