Auditing Smart and Sustainable Supply Chains: The Role of Assurance in AI-Driven Decision Systems

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

🔬研究者:This paper contributes to audit theory by extending assurance concepts to AI-driven and sustainability-oriented supply chain contexts.

🏢実務担当者:Corporate sustainability and audit teams can use the framework to design assurance processes for AI-driven supplier evaluation and carbon estimation systems.

🏛政策担当者:Regulators can consider the assurance challenges identified for algorithmic decision systems in sustainability reporting standards.

人工知能、ビッグデータ分析、ブロックチェーン対応トレーサビリティ、スマートコントラクト、プラットフォームベースの調整、ロボティック・プロセス・オートメーション、およびリアルタイムデジタルシステムは、現代のサプライチェーンのガバナンス構造を再形成している。スマートで持続可能なサプライチェーン環境において、調達、サプライヤー評価、物流最適化、企業の社会的責任報告、サステナビリティ報告、炭素排出量推定、およびリスク監視に関する経営判断は、データ駆動型およびアルゴリズムベースのシステムによって媒介されている。この発展は、従来の財務諸表監査を超える新たな保証課題を生み出している。本章は、データ–ブロックチェーン–アルゴリズム–ガバナンス保証フレームワークを開発・提案し、保証機能が取引検証からブロックチェーンのトレーサビリティ、アルゴリズム意思決定システム、およびガバナンスの説明責任へとどのように拡大しているかを説明する。このフレームワークは、デジタル接続されたサプライチェーンエコシステム内で、取引証拠、ブロックチェーン対応トレーサビリティ、AI関連リスク評価、およびガバナンス監視を結びつける階層構造として保証を概念化する。その中心的貢献は、従来の監査推論をAI駆動型およびサステナビリティ志向の環境に変換し、ガバナンス統制逸脱、重要な意思決定エラー、およびアルゴリズム保証などの概念を導入することにある。従来の監査原則に基づき、本章はさらに、ブロックチェーンと人工知能の補完的でありながらも明確に区別される保証役割を区別する。ブロックチェーン技術は、トレーサビリティ、透明性、監査可能性、および証拠の完全性を強化する一方、人工知能は、自動化された意思決定システムの信頼性、説明可能性、公平性、およびガバナンスに関する保証上の懸念を提起する。企業の社会的責任報告、サステナビリティ保証、AI駆動型サプライヤー評価、およびデジタル媒介ガバナンスを統合された保証の視点に組み込むことにより、本章は監査を、従来の保証分野とスマートで持続可能なサプライチェーンの新たな説明責任要求との間の進化する架け橋として位置づけている。

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。

Artificial intelligence, big data analytics, blockchain-enabled traceability, smart contracts, platform-based coordination, robotic process automation, and real-time digital systems are reshaping the governance architecture of contemporary supply chains. In smart and sustainable supply chain environments, managerial decisions concerning procurement, supplier evaluation, logistics optimization, corporate social responsibility reporting, sustainability reporting, carbon estimation, and risk monitoring are mediated by data-driven and algorithmic systems. This development creates new assurance challenges that extend beyond traditional financial statement auditing. This chapter develops and proposes a Data–Blockchain–Algorithm–Governance Assurance Framework to explain how assurance functions are expanding from transaction verification toward blockchain traceability, algorithmic decision systems, and governance accountability. The framework conceptualizes assurance as a layered structure connecting transaction evidence, blockchain-enabled traceability, AI-related risk assessment, and governance oversight within digitally connected supply chain ecosystems. Its central contribution is to translate traditional audit reasoning into AI-driven and sustainability-oriented environments while introducing concepts such as governance-control deviation, material decision error, and algorithmic assurance. Building on traditional auditing principles, the chapter further distinguishes between the complementary yet distinct assurance roles of blockchain and artificial intelligence. Blockchain technology strengthens traceability, transparency, auditability, and evidential integrity, whereas artificial intelligence raises assurance concerns regarding the reliability, explainability, fairness, and governance of automated decision systems. By integrating corporate social responsibility reporting, sustainability assurance, AI-driven supplier evaluation, and digitally mediated governance into a unified assurance perspective, the chapter positions auditing as an evolving bridge between conventional assurance disciplines and the emerging accountability demands of smart and sustainable supply chains.

• openalex https://doi.org/10.5772/intechopen.1016235first seen 2026-07-15 05:14:00