AI-driven knowledge management for sustainable businesses: a comprehensive analysis

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

🔬研究者:The study provides a comprehensive synthesis of AI-KM-sustainability literature and a research agenda prioritizing longitudinal designs and ethical accountability.

🏢実務担当者:Presents maturity models and decision-support frameworks for integrating AI-KM into corporate sustainability strategies.

🏛政策担当者:Highlights sociocultural and ethical governance barriers that regulators may need to address in promoting AI-driven sustainability.

増大する環境的・社会的・経済的圧力に対処するため、本研究は、人工知能（AI）が知識管理（KM）をどのように強化し、持続可能なビジネス変革を支援するかを探求することを目的とする。特に、新興のIndustry 5.0の文脈に焦点を当てる。 系統的レビューおよびメタ分析のための優先報告項目ガイドラインに従い、本混合手法系統的レビューは、ScopusおよびWeb of Scienceから収集した80件の論文（2004年〜2025年）を分析する。本方法論は、記述的計量書誌学（例：出版動向）およびRベースのサイエンスマッピング（例：テーマネットワーク）と、質的内容分析を組み合わせ、AI–KM–持続可能性の関連性を解読する。 計量書誌学の結果は、2019年以降の指数関数的成長、アジア地域の優位性、横断的調査への依存を示す。テーママッピングは、KM、AI、持続可能性をアンカーモーターテーマとして特定し、グリーンイノベーションと循環型経済を重要な新興フロンティアとして示す。質的には、6つのコアテーマが三者構成の枠組みを形成する：技術的基盤、組織戦略、生態学的成果である。これは、AI–KM統合が動的能力をどのように強化するかを実証し、重要な社会文化的および倫理的ガバナンス障壁を浮き彫りにする。 本研究は、管理者に対し、企業の持続可能性戦略を運用化し、複雑なデジタル統合をナビゲートするための実践可能な成熟度モデルおよび意思決定支援枠組みを提供する。 Industry 5.0の文脈において、本研究は、人間とAIの協働エコシステムの必要性を強調し、技術の民主化、倫理的ガバナンス、包摂的な知識共有を提唱する。 知識基盤ビューを主要な分析的アンカーとして位置づけ、動的能力および社会技術システム理論を補完とすることで、本研究は、AI駆動型KMと持続可能性を結びつける包括的な枠組みを確立する。縦断的デザイン、グローバルな包摂性、倫理的説明責任を優先するターゲットを絞った研究アジェンダを提案する。

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。

To address mounting environmental, social and economic pressures, this study aims to explore how artificial intelligence (AI) enhances knowledge management (KM) to support sustainable business transformation, particularly within the emerging context of Industry 5.0. Following preferred reporting items for systematic reviews and meta-analyses guidelines, this mixed-methods systematic review analyzes 80 articles (2004–2025) from Scopus and Web of Science. The methodology combines descriptive bibliometrics (e.g. publication trends) and R-based science mapping (e.g. thematic networks) with qualitative content analysis to decode the AI–KM–sustainability nexus. Bibliometrics reveal exponential post-2019 growth, Asian geographic dominance and reliance on cross-sectional surveys. Thematic mapping identifies KM, AI and sustainability as anchor motor themes, with green innovation and circular economy as a critical emergent frontier. Qualitatively, six core themes form a tripartite framework: technological foundations, organizational strategy and ecological outcomes. It demonstrates how AI–KM integration enhances dynamic capabilities, while highlighting critical sociocultural and ethical governance barriers. This study provides managers with actionable maturity models and decision-support frameworks to operationalize corporate sustainability strategies and navigate complex digital integrations. Within the Industry 5.0 context, this research emphasizes the need for human–AI collaborative ecosystems, advocating for technological democratization, ethical governance and inclusive knowledge sharing. By positioning the knowledge-based view as the primary analytical anchor, supplemented by dynamic capabilities and socio-technical systems theory, this study establishes a comprehensive framework linking AI-driven KM with sustainability. It proposes a targeted research agenda prioritizing longitudinal designs, global inclusivity and ethical accountability.

• semanticscholar https://www.emerald.com/vjikms/article-pdf/doi/10.1108/VJIKMS-09-2025-0444/11653110/vjikms-09-2025-0444en.pdffirst seen 2026-06-02 05:09:26 · last seen 2026-08-11 04:55:57