持続可能な金融のためのAI：新興技術、ESG統合、システミックリスクのビブリオメトリックマップ

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

🔬研究者:Provides a comprehensive overview of research themes and gaps at the AI–sustainable finance nexus, useful for identifying future research directions.

🏢実務担当者:Highlights how AI can improve ESG data processing, risk measurement, and fraud detection, but warns about algorithmic bias and greenwashing; can guide technology adoption and vendor evaluation.

🏛政策担当者:Emphasizes the need for responsible AI governance and interoperable sustainability disclosure standards to mitigate systemic risks from AI in finance.

機械学習、生成AI、エージェント型システムを含む人工知能（AI）の急速な普及は、FinTechプラットフォームやブロックチェーン基盤と並んで、金融における意思決定とサステナビリティ移行を再形成しつつある。しかし、AIが可能にするイノベーションがどのようにサステナブルファイナンスを前進させるかに関するエビデンスは、概念的に断片化されたままである。本研究は、Scopusに収録された3,180件の出版物（2006年〜2025年）の計量書誌学分析を通じて、金融におけるAIとサステナビリティの交差点に関する研究の知的構造とテーマの進化をマッピングする。結果は、2020年以降の顕著な急増と、以下の方向への明確なテーマ再編成を示している：(i) 気候および信用リスクのためのAI駆動型意思決定支援と予測分析、(ii) ESG報告における透明性とトレーサビリティを強化するデジタル基盤、(iii) サステナブル投資とグリーンイノベーション分析、(iv) ガバナンスと責任あるAIフレームワーク。重要なことに、マッピングされた文献は二重の効果に収斂している：AIは、リスク測定、開示処理、不正検出、および包摂性を改善することによりサステナビリティの成果を強化する一方で、モデルの不透明性、アルゴリズムバイアス、サイバーセキュリティ上のエクスポージャー、および情報非対称性を可能にするグリーンウォッシングを通じて、システム上の脆弱性を同時に増幅する。これらの知見に基づき、我々は、ストレステスト済みの責任あるAI、相互運用可能なサステナビリティ開示基準、およびデジタルサステナブルファイナンスアーキテクチャにおけるレジリエンス・バイ・デザインを優先する研究アジェンダを提案する。

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。

The accelerated diffusion of artificial intelligence (AI), including machine learning, generative AI, and agentic systems, alongside FinTech platforms and blockchain infrastructures, is reshaping financial decision making and the sustainability transition. Yet evidence on how AI enabled innovation advances sustainable finance remains conceptually fragmented. This study maps the intellectual structure and thematic evolution of research at the intersection of AI and sustainability in finance through a bibliometric analysis of 3,180 Scopus indexed publications (2006-2025). The results show a pronounced post 2020 surge and a clear thematic reordering toward (i) AI driven decision support and predictive analytics for climate and credit risk, (ii) digital infrastructures that enhance transparency and traceability in ESG reporting, (iii) sustainable investing and green innovation analytics, and (iv) governance and responsible AI frameworks. Importantly, the mapped literature converges on a dual effect: AI strengthens sustainability outcomes by improving risk measurement, disclosure processing, fraud detection, and inclusion, while simultaneously amplifying systemic vulnerabilities through model opacity, algorithmic bias, cybersecurity exposure, and greenwashing enabled information asymmetries. Building on these findings, we propose a research agenda that prioritizes stress tested responsible AI, interoperable sustainability disclosure standards, and resilience by design in digital sustainable finance architectures.

• semanticscholar https://doi.org/10.1109/ibi68858.2026.11604080first seen 2026-07-25 05:54:02 · last seen 2026-09-22 05:07:18