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生成AIはサステナビリティ報告をどう変えるか：アクション・デザイン・リサーチからの知見

How generative AI reshapes sustainability reporting: Insights from an action design research study (原題)

Niclas Brune, Miriam Gräf, Philipp Walter, Peter Buxmann

Electronic Markets📚 査読済 / ジャーナル2026-11-10#AI×ESG経営インパクト: 調達リスク対象セクター: cross_sector
DOI: 10.1007/s12525-026-00943-7
原典: https://doi.org/10.1007/s12525-026-00943-7

🤖 gxceed AI 要約

日本語

本論文は、生成AIをサステナビリティ報告ワークフローに組み込み、組織のセンスメイキングを支援・変容させる設計を検討したアクション・デザイン・リサーチである。SME向けのGenAI報告アシスタントを開発・反復改善し複数事例で評価した結果、情報構造化や文脈的助言により認知的障壁を下げる支援効果に加え、新たな視点の提示や人間とAIの共同解釈を通じてセンスメイキングを能動的に触発する効果が示された。一方で、AI出力がユーザーの関与の深さを減じ、どのサステナビリティ・フレーミングが支配的になるかを左右しうる点も明らかにした。GenAI報告アシスタントの設計原則を導出し、実務への含意と今後の研究課題を提示している。

English

This action design research study develops and iteratively refines a GenAI-enabled sustainability reporting assistant for SMEs and evaluates it across organizational cases. Findings show GenAI supports sensemaking by structuring information and lowering cognitive barriers, and can also actively trigger sensemaking through new perspectives and joint human-AI interpretation. However, GenAI outputs can reduce engagement depth and shape which sustainability framings prevail. The authors derive design principles for GenAI reporting assistants and discuss practical implications.

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

SSBJ基準・有報でのサステナビリティ開示が本格化する中、開示ノウハウや人材が限られる日本の中堅・中小企業にとって、GenAI報告支援の設計原則は実務的な示唆が大きい。統合報告書作成や投資家対応の効率化と、AI依存による開示の深み低下というリスクの両面を日本企業は考慮すべきである。

In the global GX context

As ISSB/CSRD and SEC climate disclosure raise reporting complexity, this paper speaks directly to the global disclosure-infrastructure agenda by showing how GenAI can be embedded into reporting workflows—and where it risks shallow engagement or biased framings. It adds design principles relevant to assurance, materiality judgment, and the human oversight expected under emerging disclosure regimes.

👥 読者別の含意

🔬研究者:GenAIを開示・センスメイキング支援システムとして捉える設計原則と、AIが関与深度やフレーミングに与える影響の実証的枠組みを提供する。

🏢実務担当者:限られたサステナビリティ人材で報告業務を進める企業は、GenAIアシスタント導入時の情報構造化・文脈支援の便益と、過度な依存による開示の浅薄化リスクを踏まえた運用設計に活用できる。

🏛政策担当者:AI支援による開示作成が広がる中、開示の質・真正性・人間による監督をどう確保するかの規制設計に示唆を与える。

📄 Abstract（原文）

Abstract This paper examines how generative artificial intelligence (GenAI) can be designed and embedded into sustainability reporting workflows to support and transform organizational sensemaking. Small and medium-sized enterprises (SMEs) often struggle with complex reporting requirements and limited sustainability expertise, creating a need for digital support systems. Following an Action design research (ADR) approach, we developed and iteratively refined a GenAI-enabled sustainability reporting assistant and evaluated it across multiple organizational cases. Our findings show that GenAI can support traditional sensemaking activities by structuring information, offering contextual guidance, and lowering cognitive barriers. Beyond this supportive role, GenAI can also actively trigger sensemaking by introducing new perspectives, prompting reflection, and facilitating joint human-AI interpretation. At the same time, GenAI outputs can reduce the depth of users’ engagement and shape which sustainability framings prevail. We contribute to digital sustainability and sensemaking support system literature by deriving design principles for GenAI-enabled sustainability reporting assistants and demonstrating their influence on sustainability reporting practices. The study offers practical implications for integrating GenAI into reporting workflows and highlights avenues for future research.

🔗 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。