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Greenscore: Sustainability Scoring and Effective Environmental Management System for Quick-Commerce

Greenscore: クイックコマースのためのサステナビリティスコアリングと効果的な環境マネジメントシステム (AI 翻訳)

Sampada G. Kulkarni, S. Harshitha, Asish Kumar Yeleti, Disha A., D. Patankar, Jyoti Shetty, Vinod A.R.

IEEE Access📚 査読済 / ジャーナル2026-01-01#AI×ESG経営インパクト: 資金調達対象セクター: retail
DOI: 10.1109/access.2026.3701784
原典: https://doi.org/10.1109/access.2026.3701784

🤖 gxceed AI 要約

日本語

本論文は、クイックコマース向けにAIを活用したサステナビリティ評価システム「GreenScore」を提案する。ISO14040/44準拠のLCAに基づき、炭素排出、水使用、包装、輸送、季節調達の5指標で製品をスコアリング。消費者向けには代替製品推奨、製造業者向けにはグリーンプレミアム分析と投資最適化を提供する。

English

This paper introduces GreenScore, an AI-based sustainability intelligence system for quick-commerce. It uses an ISO 14040/44 compliant LCA scoring engine with five weighted measures (carbon, water, packaging, transport, seasonal sourcing). The platform offers consumer recommendations for greener alternatives and a manufacturer module for green premium analysis, risk assessment, and investment optimization.

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

日本でもクイックコマースの拡大に伴い、環境負荷評価と開示(SSBJ等)の重要性が増している。本フレームワークは、LCAとAIを組み合わせた実践的な意思決定支援ツールとして、小売・物流業界の脱炭素施策の優先順位付けに貢献し得る。

In the global GX context

Under global frameworks like ISSB and CSRD, companies need data-driven tools linking sustainability to financial performance. GreenScore provides a practical, AI-powered approach for quick-commerce to measure environmental impact and align investments with ROI, addressing the growing demand for integrated ESG reporting.

👥 読者別の含意

🔬研究者:Provides a novel integration of AI, LCA, and portfolio optimization for sustainability scoring in retail.

🏢実務担当者:GreenScore can help sustainability managers identify cost-effective green investments and communicate environmental performance to stakeholders.

🏛政策担当者:Demonstrates how AI can operationalize SDG 13 and support regulatory compliance through measurable environmental metrics.

📄 抄録(日本語訳)

日用消費財(FMCG)セクターは、環境持続可能性と収益性を一致させるようますます圧力を受けており、その一因は、データを用いて選択を導く実践的かつ意思決定に焦点を当てた枠組みが不足していることにある。現在の多くの持続可能性指標は、意思決定に対する明確な指針を提供しておらず、持続可能性への取り組みに関連する財務的リターンを測定していない。本稿では、クイックコマースシステムにおける消費者および製造業者の環境性能の測定と管理を支援する、AIベースの持続可能性インテリジェンスシステムであるGreenScoreを紹介する。GreenScoreは、ISO 14040/14044準拠のライフサイクルアセスメント(LCA)に基づくスコアリングエンジンを提示する。これは、炭素フットプリント、水使用量、包装の持続可能性、輸送排出量、季節調達の5つの重み付けされた環境指標を用いて製品を評価する。このプラットフォームには、より環境に優しい代替品や代替案をリアルタイムで特定し、ユーザーの好みに基づいて持続可能な製品を提案する消費者向けレコメンデーションシステムが含まれる。また、グリーンプレミアムの機会を推定し、競争リスクを評価し、期待投資収益率によって持続可能性投資をランク付けする製造業者向けインテリジェンスモジュールも含まれる。多目的ポートフォリオ最適化や予測需要モデルなどの分析手法により、製造業者は予算とスケジュールの制約を考慮しながら、潜在的な行動をランク付けできる。GreenScoreは、持続可能性への支出を収益成長と一致させることが可能であり、それにより環境要件の達成が測定可能な競争優位性の源泉となり、国連の持続可能な開発目標13「気候変動対策」を支援することを示唆している。

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。

📄 Abstract(原文)

The fast-moving consumer goods (FMCG) sector is under increasing pressure to align environmental sustainability with profitability, in part because it lacks practical, decision-focused frameworks that use data to guide choices. Many current sustainability metrics do not provide clear guidance for decision-making and do not measure the financial returns linked to sustainability efforts. This paper introduces GreenScore, an AI-based sustainability intelligence system that supports measuring and managing environmental performance across consumer and manufacturer settings for Quick-Commerce Systems. GreenScore presents a scoring engine based on an ISO 14040/14044 compliant life cycle assessment (LCA). It rates products using five weighted environmental measures: Carbon Footprint, Water Use, Packaging Sustainability, Transport Emissions, and Seasonal Sourcing. The platform includes a consumer recommendation system that identifies greener alternatives and substitutes in real time and suggests sustainable products based on user preferences. It also includes a manufacturer intelligence module that estimates green premium opportunities, assesses competitive risk, and ranks sustainability investments by expected return on investment. Analytic methods such as Multi-objective Portfolio Optimization and Predictive demand models allow manufacturers to rank potential actions while accounting for budget and schedule limits. GreenScore suggests that spending on sustainability can be aligned with revenue growth, so that meeting environmental requirements becomes a measurable source of competitive advantage and supports UN Sustainable Development Goal 13, Climate Action.

🔗 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。