サプライチェーン・デューデリジェンスのための Sovereign AI：ドイツLkSG準拠の標準化コンプライアンス・フレームワーク

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

🔬研究者:Provides a novel HRDD data model extension for WBCSD PACT and a DSR-based framework for sovereign AI in compliance.

🏢実務担当者:Offers a concrete, open-source-style framework for automating LkSG compliance with data sovereignty and auditability.

🏛政策担当者:Demonstrates how sovereign AI can support due diligence enforcement while addressing data privacy and sovereignty concerns.

背景と文脈 2023年1月に施行されたドイツのサプライチェーン・デュー・ディリジェンス法（Lieferkettensorgfaltspflichtengesetz, LkSG）は、従業員1,000人以上の企業に対し、サプライチェーン全体における人権および環境リスクを特定し、防止し、軽減することを義務付けている。 問題 この明確な規制上の義務にもかかわらず、業界のコンプライアンスへの取り組みは断片的なままである： サプライヤーは一貫性のない形式でデータを報告する。 リスクスコアは手作業で再現性のないプロセスを通じて算出される。 支配的なESGプラットフォームは、中央集権的なクラウドベースのアーキテクチャを通じてデータ主権のリスクを生み出している。 方法論と解決策 本論文は、再生可能エネルギーおよびグリーン水素セクターに特化した、主権的なAI駆動型コンプライアンス・フレームワークを設計、構築、検証することにより、これらの課題に対処する。Design Science Research（DSR）方法論（Peffers et al., 2007）に従い、提案するフレームワークは4層のヘッドレス・マイクロサービスとして動作する： 標準化されたJSON Schema： WBCSD PACTプロトコルをLkSG第4条～第10条のコンプライアンスデータで拡張する。 決定論的ルールエンジン： 透明性があり再現可能なリスクスコアを生成する。 主権的AIナラティブ層： Ollamaを介して完全にオフラインで動作するMistral 7Bを利用し、データプライバシーを確保する。 FastAPI監査証跡： 不変で法的に防御可能な評価成果物を生成する。 信頼性を確保するため、幻覚ガードとヒューマン・イン・ザ・ループ機構により、AIは補助的な役割に留まり、最終的な意思決定権限は人間のコンプライアンス責任者が保持することを保証する。 検証と影響 本フレームワークは、3つの異なるサプライヤーリスクプロファイルにわたる厳格な技術的テストを通じて検証された。さらに、DHL、DHL Supply Chain、DHL IT Services、およびその他の主要組織からの8人の業界実務者との構造化された協議を通じて改良された。 ステークホルダー影響分析は、複数の側面にわたる重要な価値創造を示している： 経済的： コンプライアンスコストの削減。 政治的： データ主権の強化。 社会的： 労働者保護の向上。 環境的： グリーン水素認証の執行。 主要な貢献 本論文は、WBCSD PACTエコシステム向けの最初のオープンな人権デュー・ディリジェンス（HRDD）データモデル拡張を提供する。最終的に、従来の中央集権的なESGコンプライアンスプラットフォームに代わる、主権的で透明性があり拡張可能な代替手段を提供する。 キーワード： LkSG、サプライチェーン・デュー・ディリジェンス、主権的AI、WBCSD PACT、JSON Schema、グリーン水素、コンプライアンス自動化、ヒューマン・イン・ザ・ループ、Design Science Research

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。

Background & Context The German Supply Chain Due Diligence Act (Lieferkettensorgfaltspflichtengesetz, LkSG), in force since January 2023, obligates companies with 1,000 or more employees to identify, prevent, and mitigate human rights and environmental risks across their supply chains. The Problem Despite this clear regulatory mandate, the industry's approach to compliance remains fragmented: Suppliers report data in inconsistent formats. Risk scores are calculated through manual and unreproducible processes. Dominant ESG platforms create data sovereignty risks through centralised, cloud-based architectures. Methodology & Solution This thesis addresses these challenges by designing, building, and validating a sovereign AI-driven compliance framework tailored for the renewable energy and green hydrogen sector. Following the Design Science Research (DSR) methodology (Peffers et al., 2007), the proposed framework operates as a four-layer headless microservice: Standardised JSON Schema: Extends the WBCSD PACT protocol with LkSG §4–§10 compliance data. Deterministic Rule Engine: Produces transparent, reproducible risk scores. Sovereign AI Narrative Layer: Utilizes Mistral 7B running entirely offline via Ollama to ensure data privacy. FastAPI Audit Trail: Generates immutable, legally defensible assessment artifacts. To ensure reliability, a hallucination guard and human-in-the-loop mechanism guarantee that the AI remains assistive while human compliance officers retain ultimate decision-making authority. Validation & Impact The framework was validated through rigorous technical testing across three distinct supplier risk profiles. It was further refined through structured consultations with eight industry practitioners from DHL, DHL Supply Chain, DHL IT Services, and other key organisations. A stakeholder impact analysis demonstrates significant value creation across multiple dimensions: Economic: Compliance cost reduction. Political: Enhanced data sovereignty. Social: Improved worker protection. Environmental: Enforcement of Green Hydrogen certifications. Key Contributions This thesis contributes the first open human rights due diligence (HRDD) data model extension for the WBCSD PACT ecosystem. Ultimately, it offers a sovereign, transparent, and extensible alternative to traditional, centralised ESG compliance platforms. Keywords: LkSG, supply chain due diligence, sovereign AI, WBCSD PACT, JSON Schema, Green Hydrogen, compliance automation, human-in-the-loop, Design Science Research

• Zenodo https://zenodo.org/records/20430699first seen 2026-05-29 04:12:47 · last seen 2026-06-11 04:26:55