企業サステナビリティの手段としてのAI：エネルギー効率と廃棄物管理のための予測モデル
AI AS AN INSTRUMENT OF CORPORATE SUSTAINABILITY: PREDICTIVE MODELS FOR ENERGY EFFICIENCY AND WASTE MANAGEMENT (原題)
Pedro Henrique da Silva Ferreira, Wesley Soares Ramos Ramos
🤖 gxceed AI 要約
日本語
本論文は、予測AIモデルを企業サステナビリティの手段として、エネルギー効率と廃棄物管理の二領域で分析する。AI自体の電力・水消費という物理的フットプリントも勘定に入れ、「正味バランス原則」——モデルが生む物理的削減が追加フットプリントを上回る場合のみ正当化される——を提示する。ブラジルの新規制環境（国家固形廃棄物政策、排出量取引制度、気候計画）を背景に、信頼できる計測データ、経営統合、人材、外部検証可能性という組織条件を整理し、アルゴリズム的グリーンウォッシュのリスクと大企業・中小企業間のアクセス非対称性を論じる。
English
This paper examines predictive AI models as instruments of corporate sustainability in energy efficiency and waste management. It incorporates AI's own electricity and water footprint, proposing a 'net balance rule': a model is justified only when physical savings exceed its added footprint. Set in Brazil's new regulatory context (National Solid Waste Policy, emissions trading system, Climate Plan), it identifies organizational prerequisites—reliable measurement data, management integration, skilled people, external verifiability—and discusses algorithmic greenwashing and access asymmetry between large and small firms.
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
日本ではSSBJ基準や有報でのサステナビリティ開示が進み、AIを用いた環境データの信頼性・検証可能性が重要課題となる。本論文の「正味バランス原則」と外部検証の強調は、日本企業がAI導入効果を統合報告書やTCFD開示で説明する際の実践的枠組みを提供する。
In the global GX context
As global disclosure frameworks (ISSB, CSRD, SEC climate) demand verifiable climate data, this paper's 'net balance rule' and emphasis on external verifiability offer a timely framework for assessing AI's role in corporate sustainability. It also highlights algorithmic greenwashing risks and access asymmetry, relevant to just-transition debates in both developed and emerging markets.
👥 読者別の含意
🔬研究者:AIの環境フットプリントと削減効果を統合的に評価する「正味バランス原則」は、AI×ESG研究の新たな分析枠組みを提供する。
🏢実務担当者:AI導入による省エネ・廃棄物削減効果を主張する際、AI自体のフットプリントと外部検証可能性を考慮すべき実務的チェックリストとして活用できる。
🏛政策担当者:AI政策と気候政策を単一のインセンティブ生態系として設計し、検証済み予測を促進する規制枠組みの必要性を示唆する。
📄 Abstract（原文）
This article analyzes the use of predictive artificial intelligence models as an instrument of corporate sustainability, focusing on two operational fronts, energy efficiency and waste management, under a double requirement of analytical honesty: examining what the models actually deliver, beyond discourse, and incorporating into the balance the physical footprint of artificial intelligence itself, whose electricity and water consumption recent literature has begun to quantify. The research, qualitative, documentary and bibliographic, situates the question in Brazil's new regulatory environment, in which the National Solid Waste Policy, the Brazilian Emissions Trading System and the Climate Plan convert sustainability from voluntary commitment into priced obligation, and examines documented predictive applications: in energy, demand and load forecasting, predictive maintenance of motors and climate systems, and process optimization; in waste, generation forecasting, intelligent collection routing, computer-vision-assisted sorting and waste valorization within the circular economy logic. The results systematize the net balance rule, a model is only justified when the physical savings it produces exceed the footprint it adds, and the organizational conditions without which the tool does not deliver: reliable measurement data, integration with management, prepared people and external verifiability of the numbers generated, a condition that the regulated carbon market will make decisive. Finally, the article discusses the risk of algorithmic greenwashing, the green dashboard without corresponding physical reduction, and the asymmetry of access between large companies and small businesses, proposing that artificial intelligence policy and climate policy operate as a single ecosystem of incentives for verified prediction.
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- openalex https://doi.org/10.56238/sevened2026.030-047first seen 2026-09-23 04:52:55
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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。