気候政策ガバナンスにおける人工知能：証拠の限界、持続可能性リスク、制度的セーフガード
Artificial Intelligence in Climate Policy Governance: Evidence Boundaries, Sustainability Risks and Institutional Safeguards (原題)
魏通
🤖 gxceed AI 要約
日本語
気候政策におけるAI活用の121文献を構造的にレビューし、情報生成から実際の政策行動・成果への移行がなぜ困難かを検討。排出モニタリング、ターゲティング、炭素市場、気候金融では検証基準が課題ごとに異なり、技術性能から政策成果は推測できないと指摘する。信頼できる情報・実行可能な行動・権限と検証可能性・ワークフロー全体の説明責任という4つのガバナンス基準を提示する。
English
A structured critical review of 121 sources on AI in climate policy, tracing why information production rarely translates into policy action and outcomes. Validation is task-specific across emissions monitoring, targeting, carbon markets and climate finance, and technical performance cannot proxy for policy results. The authors propose four governance tests: credible information, feasible action, authorised and reviewable use, and whole-workflow accountability.
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
AI活用の炭素市場・気候金融・排出モニタリングは、SSBJ開示やScope 3算定の自動化・検証可能性と直結する。日本企業がAIベースの排出推計やESGデータ処理を開示に用いる際の「監査可能な利用」の基準として読める。
In the global GX context
Speaks directly to ISSB/CSRD assurance debates: as AI enters emissions accounting and climate-finance workflows, regulators need reviewable-use and whole-workflow accountability standards, not just model accuracy. Useful framing for disclosure infrastructure and greenwashing-risk oversight.
👥 読者別の含意
🔬研究者:AIの技術性能と政策成果の乖離を、タスク別検証基準と制度条件から整理する分析枠組みを提供する。
🏢実務担当者:AIによる排出推計・ESGデータ処理を開示や保証対応に使う際、監査可能性と説明責任の観点で何を確認すべきかの指針になる。
🏛政策担当者:AI利用の認可・検証・ワークフロー全体の説明責任という4つのガバナンス基準を、気候政策の調達・監督ルール設計に活用できる。
📄 Abstract（原文）
Artificial intelligence (AI) supplies increasingly sophisticated information for climate policy, yet its decision value depends on how institutions use that information. This structured critical review compares 121 sources across policy analysis, emissions monitoring, targeting, carbon markets and climate finance. It examines study designs, comparators and institutional settings to explain the transition from information production to action and outcomes. Validation is task-specific: document coverage, emission detection and policy interpretation require different benchmarks. Targeting gains depend on the capacity to reallocate resources, while more detailed monitoring leaves counterfactual, eligibility and accounting judgements unresolved. Few sources document AI use in a climate policy workflow, and observed policy outcomes cannot be inferred from technical performance alone. The review connects these findings to four governance tests: credible information, feasible action, authorised and reviewable use, and whole-workflow accountability. The resulting conceptual framework provides a guide to AI adoption and evaluation, with its applicability across institutional settings awaiting empirical validation.
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- openalex https://doi.org/10.3390/su182211505first seen 2026-11-13 05:24:42 · last seen 2026-11-14 05:22:54
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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。