AI駆動のカーボンフットプリントおよびESG報告プラットフォーム

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

🔬研究者:This paper offers a system architecture and evaluation of AI methods for carbon accounting, useful for researchers in sustainability informatics.

🏢実務担当者:Corporate sustainability teams can adopt this platform to streamline data collection, improve emission estimates, and generate compliant ESG reports.

🏛政策担当者:Policymakers may consider the platform's capabilities as a reference for voluntary or mandatory disclosure standards.

持続可能性は現代の組織にとって戦略的な優先事項となっており、炭素フットプリント測定と環境・社会・ガバナンス（ESG）報告は、気候および規制上の目標を達成する上で極めて重要な役割を果たしている。しかし、従来の持続可能性評価アプローチは、手動によるデータ収集、断片的なシステム、不完全な記録に大きく依存しており、正確性と拡張性を制限している。本論文は、エネルギー消費、従業員の通勤、サプライチェーン活動、プロジェクトレベルの資源利用を含む複数の組織ソースからのデータを統合し、統一された包括的な持続可能性プロファイルを生成する、AIベースの炭素フットプリントおよびESG報告プラットフォームを提示する。提案するプラットフォームは、人工知能技術を適用して、自動データ検証、インテリジェントな欠落補完、および標準化された排出係数を用いた直接・間接・サプライチェーン排出量の正確な推定を実現する。定量的評価は、従来の報告方法と比較して、推定信頼性の向上とデータ不整合の低減を示している。さらに、持続可能性スコアリングメカニズム、インタラクティブなダッシュボード、予測分析は、長期的な戦略的意思決定を支援する実用的な洞察を提供する。リアルタイムのデータ統合とAI駆動型分析を可能にすることにより、プラットフォームは透明性、運用効率、およびグローバルな持続可能性フレームワークへの準拠を強化し、それによって組織が測定可能な排出削減と責任ある持続可能性管理を達成することを支援する。

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。

Sustainability has become a strategic priority for contemporary organizations, with carbon footprint measurement and Environmental, Social, and Governance (ESG) reporting playing a crucial role in achieving climate and regulatory objectives. However, conventional sustainability assessment approaches rely heavily on manual data collection, fragmented systems, and incomplete records, which limit accuracy and scalability. This paper presents an AI-based Carbon Footprint and ESG Reporting Platform that integrates data from multiple organizational sources, including energy consumption, employee commuting, supply chain activities, and project-level resource utilization, to generate a unified and comprehensive sustainability profile. The proposed platform applies artificial intelligence techniques for automated data validation, intelligent gap filling, and accurate estimation of direct, indirect, and supply chain emissions using standardized emission factors. Quantitative evaluation demonstrates improved estimation reliability and reduced data inconsistency when compared with traditional reporting methods. Additionally, sustainability scoring mechanisms, interactive dashboards, and predictive analytics provide actionable insights to support long-term strategic decision-making. By enabling real-time data integration and AI-driven analysis, the platform enhances transparency, operational efficiency, and compliance with global sustainability frameworks, thereby supporting organizations in achieving measurable emission reduction and responsible sustainability management.

• semanticscholar https://doi.org/10.1109/icauc68182.2026.11441120first seen 2026-05-05 22:13:49 · last seen 2026-09-22 04:54:02