人工知能によるサステナブルファイナンス：ESG統合とリスク検出フレームワークのマッピング

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

🔬研究者:Provides a structured overview of AI applications in sustainable finance, identifying key research clusters and gaps.

🏢実務担当者:Offers insights on AI tools for ESG risk assessment and reporting, with caveats on data quality and interpretability.

🏛政策担当者:Highlights regulatory needs for AI transparency and ESG data standardization in sustainable finance.

この系統的レビューは、人工知能（AI）がどのように持続可能な投資実践に組み込まれているかを探求し、特に意思決定プロセス、リスク評価、および環境・社会・ガバナンス（ESG）成果の向上への影響に焦点を当てている。2018年から2025年の間に発表された40件の査読付き研究を基に、本レビューは責任ある金融におけるAI応用の進化を統合し、5つの主要な研究クラスターを特定する：(1) AI駆動型ESGパフォーマンスと持続可能な金融統合、(2) グリーンファイナンスのためのAI、FinTech、およびブロックチェーン革新、(3) AI強化型リスク検出と金融レジリエンス、(4) 持続可能な金融におけるAIの体系的・理論的基盤、および(5) 倫理的・ガバナンス的・責任あるAIフレームワーク。調査結果は、機械学習、自然言語処理、およびビッグデータ分析が、ESG指標の評価、投資戦略の最適化、および持続可能性報告における透明性の向上にますます使用されていることを明らかにしている。しかしながら、アルゴリズムバイアス、データの不均一性、限定的なモデル解釈可能性、および標準化されたESG指標の欠如を含む、いくつかの課題が存続している。これらの限界は、より高いモデル透明性、倫理的説明責任、およびデータ科学者、金融実務者、政策立案者間の学際的協力の必要性を浮き彫りにしている。本レビューは、Resource-Based ViewおよびResponsible AIフレームワークを含む理論的視点によって枠組み付けられ、持続可能な投資におけるAIの役割を文脈化している。また、本レビューは、AIが単なる技術的ツールではなく、持続可能な投資実践の変革的推進要因であることを実証している。責任ある革新を促進し、データ信頼性を向上させ、証拠に基づく意思決定を支援することにより、AIはより透明で、回復力があり、包摂的な金融エコシステムを構築し、持続可能な開発への世界的移行を加速する可能性を有している。

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。

This systematic review explores how Artificial Intelligence (AI) is being incorporated into ‎sustainable investment practices, with a particular focus on its influence on decision-making ‎processes, risk assessment, and the enhancement of environmental, social, and governance ‎‎(ESG) outcomes. Drawing on 40 peer-reviewed studies published between 2018 and 2025, the ‎review synthesizes the evolution of AI applications in responsible finance and identifies five ‎major research clusters: (1) AI-driven ESG performance and sustainable finance integration, (2) ‎AI, FinTech, and blockchain innovation for green finance, (3) AI-enhanced risk detection and ‎financial resilience, (4) systematic and theoretical foundations of AI in sustainable finance, and ‎‎(5) ethical, governance, and responsible AI frameworks.‎ Findings reveal that machine learning, natural language processing, and big data analytics are ‎increasingly used to evaluate ESG indicators, optimize investment strategies, and improve ‎transparency in sustainability reporting. However, several challenges persist, including ‎algorithmic bias, data heterogeneity, limited model interpretability, and the absence of ‎standardized ESG metrics. These limitations highlight the need for greater model transparency, ‎ethical accountability, and interdisciplinary collaboration between data scientists, financial ‎practitioners, and policymakers.‎ The review is framed by theoretical perspectives, including the Resource-Based View and ‎Responsible AI frameworks, to contextualize AI’s role in sustainable investment. Also, this review ‎demonstrates that AI is not merely a technological tool but a transformative driver of sustainable ‎investment practices. By fostering responsible innovation, improving data reliability, and ‎supporting evidence-based decision-making, AI has the potential to build a more transparent, ‎resilient, and inclusive financial ecosystem, accelerating the global transition toward sustainable ‎development‎.

• openaire https://doi.org/10.14419/166t8v12first seen 2026-05-14 21:31:24 · last seen 2026-09-21 04:28:31