緩和か悪化か？DMLに基づくAI応用がサプライチェーン炭素フットプリントに与える影響の実証

Mitigation or Exacerbation ? Evidence from the impact of AI applications on supply chain carbon footprint based on DML (原題)

Kaiwei Jia, Wenhua Wang

International Review of Economics & Finance📚 査読済 / ジャーナル2026-10-01#AI×ESGOrigin: CN経営インパクト: 調達リスク対象セクター: cross_sector

DOI: 10.1016/j.iref.2026.105850

原典: https://doi.org/10.1016/j.iref.2026.105850

🤖 gxceed AI 要約

日本語

AI応用がサプライチェーンの炭素フットプリントを緩和するのか悪化させるのかを、二重機械学習（DML）による因果推論で検証した実証研究。AI導入の環境効果が一方向でない可能性を示唆し、Scope 3管理やサプライチェーン脱炭素政策に因果的エビデンスを提供する。

English

An empirical study using double machine learning (DML) to causally test whether AI adoption mitigates or exacerbates supply chain carbon footprints. It offers causal evidence on the ambiguous environmental effects of AI, relevant to Scope 3 management and supply-chain decarbonization policy.

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

Scope 3・サプライチェーン排出量の把握はSSBJ基準や有報での気候関連開示で日本企業の重要課題。AI導入が排出量を増減どちらに作用するかの因果的知見は、脱炭素投資とDX投資の整合を図る日本企業の意思決定に示唆を与える。

In the global GX context

Speaks to the global debate on whether digitalization/AI is a decarbonization lever or a new emissions source, feeding into Scope 3 accounting under ISSB/CSRD and corporate net-zero transition planning.

👥 読者別の含意

🔬研究者:AI導入とサプライチェーン排出の因果関係をDMLで識別する手法と知見を提供。

🏢実務担当者:AI/DX投資が自社Scope 3排出を増減させうる点を踏まえた脱炭素戦略の検討材料。

🏛政策担当者:AI普及の環境影響を織り込んだ産業・気候政策設計の参考になる。

🔗 Provenance — このレコードを発見したソース

openalex https://doi.org/10.1016/j.iref.2026.105850first seen 2026-10-05 05:26:33

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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。