中小企業の持続可能な循環型サプライチェーン管理におけるAIの実現要因：ネットゼロ経済への変革のためのソリューション・ベースのフレームワーク

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

🔬研究者:The mixed-method approach combining BWM and F-DEMATEL offers a replicable methodology for studying AI enablers in SCSCM.

🏢実務担当者:SMEs can use the identified enablers to prioritize AI investments for circular supply chain transformation.

🏛政策担当者:Policymakers can reference this framework to design support programs that build AI readiness among SMEs for net-zero goals.

抄録 持続可能な循環型サプライチェーン管理（SCSCM）は、近年、ネットゼロ排出への不可欠な経路となっており、中小企業（SMEs）はその移行において重要でありながら十分に研究されていない役割を担っている。しかし、SMEsは限られたリソースと技術的能力により、SCSCM実践の実施において大きな課題に直面している。本論文は、SMEsがAIを活用してSCSCMを変革する準備を整える、人工知能（AI）レディネス、組織的、技術的、戦略的レディネス条件の実現要因を探求する。この課題に対処するため、本研究はこれらの実現要因を、運用最適化による排出削減、組み込まれた炭素を最小化する循環型資源フロー、脱炭素進捗の強化されたモニタリングと検証を含むネットゼロメカニズムに明示的に結び付ける。文献レビュー、理論的枠組み（「リソース・ベースド・ビュー理論」[RBV]、「ダイナミック・ケイパビリティ理論」[DCT]、「イノベーション普及理論」[IDT]）、および専門家フィードバックからなる混合手法アプローチを用いて、重要な実現要因を特定し分類する。ここでは、「Best-Worst-Method」（BWM）を用いて優先順位付けを行い、「Fuzzy Decision-Making-Trial and Evaluation-Laboratory」（F-DEMATEL）を用いて特定された実現要因間の「因果関係」を構築した。本研究の結果は、主要カテゴリーの中では「スキルと戦略に関連する実現要因」が、サブカテゴリーの中では「データ処理のための技術とアルゴリズム」が主要な実現要因であることを示唆している。また、分析により、「データとインフラ」、「スキルと戦略」、「組織的受容と管理戦略」は原因グループに属し、「組織的受容と管理戦略」と「財務戦略」は結果グループの実現要因に属することが示された。本研究の知見は、SMEsがAI主導の持続可能な循環型サプライチェーン実践を戦略的に実施し、運用効率を向上させ、ネットゼロ経済への移行に具体的に貢献するための実行可能な指針を提供する。

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。

ABSTRACT Sustainable circular supply chain management (SCSCM) has become an essential channel to net zero emissions in recent years, and small and medium‐sized enterprises (SMEs) have a substantial but understudied role in the shift. However, SMEs face substantial challenges in implementing SCSCM practices due to limited resources and technological capabilities. This paper explores the enablers of artificial intelligence (AI) readiness, organizational, technological, and strategic readiness conditions that ready SMEs to utilize AI to transform SCSCM. To address this the study explicitly links these enablers to net zero mechanisms including emissions reduction through operational optimization, circular resource flows that minimize embodied carbon, and enhanced monitoring and verification of decarbonization progress. The mixed method approaches, that is, literature reviews, theoretical frameworks (“resource‐based view theory” [RBV], “dynamic capability theory” [DCT], and “innovation diffusion theory” [IDT]), and expert feedback, are used to identify and categorize the critical enablers. Here, “Best‐Worst‐Method” (BWM) was used to prioritize, and “Fuzzy Decision‐Making‐Trial and Evaluation‐Laboratory” (F‐DEMATEL) was utilized to make a “causal relationship” among the identified enablers. The outcomes of this study suggest that among the main category “skill and strategy‐related enablers” and among the sub‐category “technology and algorithms for processing data,” are the key enablers. And the analysis show that “data and infrastructure,” “skill and strategy,” and “organizational acceptance and management strategy” are in the cause group, whereas “organizational acceptance and management strategy” and “financial strategy” are in the effect group enablers. The findings of this research offer actionable guidance for SMEs to strategically implement AI‐driven sustainable circular supply chain practices, enhancing their operational efficiency and contributing tangibly to the transition toward a net‐zero economy.

• crossref https://doi.org/10.1002/bsd2.70351first seen 2026-05-14 22:34:54 · last seen 2026-05-27 05:08:07
• scopus https://api.elsevier.com/content/abstract/scopus_id/105038656295first seen 2026-05-23 06:00:53 · last seen 2026-06-14 04:37:21