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Carbon Management Optimization for Marginalized Large ...

周辺化された大規模事業者向け炭素管理最適化 (AI 翻訳)

C Zhao

SSRNプレプリント#AI×ESG経営インパクト: 調達リスク対象セクター: cross_sector
原典: https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=6177962

🤖 gxceed AI 要約

日本語

本論文は、Scope 3排出量の透明性と追跡可能性を高めるため、ブロックチェーンを活用した炭素管理最適化手法を提案する。周辺化された大規模事業者に焦点を当て、データの改ざん防止と信頼性向上を図る。AI技術を組み合わせることで、排出量データの自動収集・分析を可能にし、効率的な炭素管理を実現する。

English

This paper proposes a carbon management optimization method using blockchain to enhance transparency and traceability of Scope 3 emissions, focusing on marginalized large-scale operators. It ensures tamper-proof data and improves reliability. By integrating AI, it enables automated collection and analysis of emission data, achieving efficient carbon management.

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

日本ではSSBJ開示が始まり、Scope 3算定の信頼性が課題となっている。本提案はブロックチェーンによるデータ改ざん防止が、投資家向け開示の信頼性向上に寄与する可能性がある。

In the global GX context

Globally, with ISSB and CSRD requiring Scope 3 disclosure, blockchain-based traceability can enhance data integrity, addressing greenwashing concerns and supporting transition finance.

👥 読者別の含意

🔬研究者:AIとブロックチェーンを組み合わせたScope 3データ管理の新たな手法を学べる。

🏢実務担当者:サプライチェーン排出量の透明性向上にブロックチェーンを活用する実践的知見が得られる。

🏛政策担当者:開示制度の信頼性向上に向けた技術的裏付けとして参考になる。

📄 Abstract（原文）

Carbon Management Optimization... Blockchain for tamper-proof carbon data traceability for Scope 3. by C Zhao

🔗 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。