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炭素会計とAI駆動型環境モニタリング

Carbon Accounting and AI-Driven Environmental Monitoring (原題)

Bayu Tri Cahya, Dwi Putri Restuti, A Okfitasari, Wulan Suci Rachmadani

Advances in computational intelligence and robotics book seriesジャーナル2026-09-30#AI×ESG経営インパクト: 調達リスク対象セクター: cross_sector
DOI: 10.4018/979-8-2600-0403-6.ch010
原典: https://doi.org/10.4018/979-8-2600-0403-6.ch010

🤖 gxceed AI 要約

日本語

GHGプロトコルを基盤に、AI・機械学習・デジタルツイン・リモートセンシング・リアルタイムMRVを統合した炭素会計の枠組みを論じる。CSRDやIFRS S2、炭素価格制度を踏まえ、事後的な排出報告を超えた企業気候ガバナンスの変革を提示。データ品質、技術格差、アルゴリズム説明責任、サイバーセキュリティの課題も整理する。

English

This chapter examines how AI-driven tools—machine learning, digital twins, remote sensing, and real-time MRV—can transform carbon accounting beyond retrospective emissions reporting. Grounded in the GHG Protocol and Legitimacy/Stakeholder Theory, it maps the CSRD, IFRS S2, and carbon pricing landscape while flagging data quality, adoption gaps, algorithmic accountability, and cybersecurity challenges.

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基準や有報でのサステナビリティ開示が進む日本企業にとって、AI活用型MRVはScope3算定の精度向上と保証対応の鍵となる。炭素会計のデジタル化は統合報告書の信頼性向上にも直結する。

In the global GX context

As ISSB (IFRS S2) and CSRD raise the bar for assurance-ready disclosure, AI-enabled MRV offers a path to real-time, verifiable emissions data. This chapter bridges the gap between disclosure frameworks and the technological infrastructure needed to operationalize them globally.

👥 読者別の含意

🔬研究者:AIと炭素会計の統合に関する理論的枠組みと課題を整理した研究出発点として有用。

🏢実務担当者:AI・MRV導入によるScope算定精度向上と開示保証対応の方向性を検討する材料になる。

🏛政策担当者:炭素価格・CSRD・IFRS S2下でのデジタルMRV標準化とアルゴリズム説明責任の論点を提供。

📄 Abstract（原文）

The integration of carbon accounting and Artificial Intelligence (AI)-driven environmental monitoring as a transformative framework for corporate climate governance. Grounded in the Greenhouse Gas Protocol and informed by Legitimacy Theory and Stakeholder Theory, the analysis explores how organisations can transcend conventional retrospective emissions reporting through the deployment of advanced technologies including Machine Learning, Digital Twins, remote sensing, and real-time Monitoring, Reporting, and Verification (MRV) systems. The chapter further addresses the regulatory landscape encompassing CSRD, IFRS S2, and carbon pricing mechanisms, as well as persistent challenges related to data quality, technology adoption disparities, algorithmic accountability, and cybersecurity. Collectively, the findings underscore that achieving credible, equitable, and strategically meaningful carbon disclosure requires not merely technological advancement but a holistic reorientation of governance frameworks toward transparency, accuracy, and long-term climate accountability.

🔗 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。