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会計研究における人工知能：書誌計量マッピングとサステナビリティ・ESG報告の位置づけ

Artificial Intelligence in Accounting Research: A Bibliometric Mapping and the Positioning of Sustainability and ESG Reporting (原題)

Agus Munandar

Journal of Intelligent Decision Making and Information Science📚 査読済 / ジャーナル2026-09-26#AI×ESG経営インパクト: 調達リスク対象セクター: finance
DOI: 10.17762/jidmis.v3.4155
原典: https://doi.org/10.17762/jidmis.v3.4155

🤖 gxceed AI 要約

日本語

Scopus収録の277本（2000〜2026年）をBibliometrixとVOSviewerで分析し、会計研究におけるAIの受容を書誌計量的にマッピングした研究。2021年以降に出版が急増し、監査・生成AI・LLM・ブロックチェーン・機械学習が中心テーマとなる一方、緑洗浄検出や開示品質、炭素報告といったサステナビリティ／ESG報告は引用構造にほぼ現れない。理論的基盤は制度理論と正当性理論に偏っている。基準設定主体はAIのサステナビリティ保証への役割を、実務家は自動化ESG報告ツールの信頼性を検討すべきと指摘する。

English

A bibliometric mapping of 277 Scopus-indexed articles (2000-2026) using Bibliometrix and VOSviewer traces how AI entered accounting research. Publication surged after 2021 around auditing, generative AI/LLMs, blockchain, and machine learning, yet sustainability and ESG reporting themes—greenwashing detection, disclosure quality, carbon reporting—remain nearly absent from the citation structure. The field leans on institutional and legitimacy theory. The authors urge standard-setters to address AI's role in sustainability assurance and practitioners to question automated ESG reporting tools.

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日本では、AIによるESG報告の自動化・保証の信頼性が実務課題となる。本論文は、AI研究とESG開示研究の断絶を可視化し、日本企業の開示プロセス高度化や保証業務へのAI活用を検討する際の基礎資料となる。

In the global GX context

As ISSB/CSRD/SEC climate disclosure regimes expand, this paper exposes a critical gap: AI accounting research has largely bypassed sustainability and ESG reporting. It signals to global standard-setters and assurance providers that AI's role in sustainability assurance and greenwashing detection remains under-theorized, and offers a research agenda for aligning AI methods with disclosure infrastructure.

👥 読者別の含意

🔬研究者:AIとESG開示研究の接合が未開拓であることを示す書誌計量エビデンスとして、今後の研究設計に活用できる。

🏢実務担当者:自動化ESG報告ツールの信頼性と限界を理解し、導入判断や内部統制設計に活かせる。

🏛政策担当者:AIを用いたサステナビリティ保証・開示の基準整備が国際的に遅れている点を認識すべき。

📄 Abstract（原文）

This paper examines how artificial intelligence has entered the accounting literature on sustainability and ESG reporting. It maps that literature by identifying the major research themes, conceptual relationships, and theoretical gaps, drawing on 277 articles indexed in Scopus between 2000 and 2026 and analyzed through bibliometric performance analysis and science mapping in Bibliometrix and VOSviewer. Citation analysis, keyword co-occurrence networks, and thematic clustering are used to trace the direction of the field's growth. The analysis shows that publication activity has accelerated sharply since 2021, concentrated on auditing, generative AI and large language model applications, blockchain, and machine learning. On the other hand, research on sustainability and ESG reporting including greenwashing detection, disclosure quality, and carbon reporting, remains almost absent from the field's citation structure. The literature's theoretical base rests heavily on institutional theory and legitimacy theory. These findings are limited by the database coverage and search string used. Standard-setters should recognize the role of AI in sustainability assurance, and practitioners should consider how far to trust automated ESG reporting tools. Unlike prior bibliometric reviews of AI in accounting, this study focuses on sustainability and ESG reporting.

🔗 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。