世界的に、企業は持続可能性の目標達成に向けて複雑な報告構造に取り組んでいます。 コーポレート・サステナビリティ・レポーティング指令（CSRD） 非財務情報に関する広範な開示義務が伴う。 環境、社会、ガバナンス（ESG） CSRD は、欧州連合内または欧州連合と連携して事業を展開する企業に特に適用される、財務情報開示に関する規制です。CSRD の施行は 2024 年に開始され、11,000 社を超える企業が非財務情報を公開する必要があります。欧州連合内で設立または取引を行う 50,000 社がさらにこの規制の対象となると予測されています。ただし、CSRD コンプライアンスに必要な時間とリソースを見つけることは、企業にとって大きな課題となっています。

CSRD 要件の範囲を理解する

CSRDは前身である 非財務報告指令（NFRD）より包括的かつ標準化された報告慣行を義務付けることで、以下の詳細な開示が含まれます。

• 環境要因: 気候変動の緩和、資源の利用、生物多様性への影響。
• 社会的要因: 労働力の多様性、労働慣行、地域社会の関与。
• ガバナンス: 汚職防止対策、内部統制、取締役会の多様性。

さらに、CSRDは、ESGレポートの第三者監査と、 欧州サステナビリティ報告基準（ESRS）この厳格な監視により、業界間の透明性と比較可能性が確保されますが、企業の報告負担は大幅に増加します。

手動CSRDコンプライアンスの課題

多くの組織にとって、CSRD への準拠には次のことが含まれます。

• サプライ チェーン、運用、財務システムなどのさまざまなソースからデータを集約します。
• 複数の ESG メトリックにわたってデータの正確性と一貫性を確保します。
• 進化する規制や基準を常に最新の状態に保ちます。

これらのタスクは、手作業で処理すると時間がかかり、エラーが発生しやすくなります。専任の ESG チームを持たない小規模企業や、広範な業務を管理する大企業は、CSRD コンプライアンスの課題に対して特に脆弱です。さらに、ESG レポートから実用的な洞察を得ることへの需要が高まっており、複雑さがさらに増しています。

AI が CSRD コンプライアンスに革命をもたらす方法

人工知能 (AI) は、CSRD コンプライアンスに取り組む企業にとって、ゲームチェンジャーとなることが証明されています。AI は効率性、正確性、拡張性を高め、ESG 報告に伴う特有の課題に対処します。以下は、AI がコンプライアンスを促進する主な方法です。

1. AIを活用したデータ統合と調和

CSRD コンプライアンスの主な課題の 1 つは、金融システム、IoT デバイス、サプライ チェーンなど、複数のソースからの多様なデータ ストリームを集約することです。AI を活用したツールは、これらのデータセットの統合と標準化に優れています。主な機能は次のとおりです。

• ERP、CRM、その他のシステムからデータを自動的に抽出します。
• PDF や電子メールなどの非構造化テキスト ソースから NLP を利用して ESG メトリックを抽出します。
• データ サイロを特定し、ギャップを埋めて完全性を確保します。

2. 機械学習によるデータ精度の向上

手動でのデータ入力と集計では、不正確な結果になることがよくあります。機械学習 (ML) アルゴリズムは、次の方法でデータの品質を向上させます。

• 重複したエントリや不自然な数字などの異常や矛盾を検出します。
• 予測分析を使用して、欠落しているデータ ポイントを埋めます。
• 履歴データから学習することで、時間の経過とともに精度を継続的に向上させます。

3. 積極的なコンプライアンスのためのリアルタイム監視

IoT 統合機能を備えた AI システムにより、ESG 指標のリアルタイム監視が可能になります。AI 搭載のダッシュボードでは、次のことが可能です。

• エネルギー消費、廃棄物の発生、サプライチェーンの効率に関する最新の洞察を提供します。
• 排出基準の超過などのコンプライアンスリスクを自動的にフラグ付けします。
• 実用的なアラートを送信し、企業が監査前に問題を修正できるようにします。

4. 報告プロセスの合理化

CSRD コンプライアンスの報告プロセスは非常に詳細で、欧州持続可能性報告基準 (ESRS) などの特定のフレームワークに準拠する必要があります。AI ソリューションは、次の方法で報告ワークフローを合理化します。

• 複数のフレームワークに合わせてデータを構造化する。 GRI そして TCFD.
• 組み込みのアップデートを通じて規制遵守を保証します。

5. より良い意思決定のためのシナリオ分析

AI は、シナリオ分析を使用して持続可能な戦略を計画することで、コンプライアンスを超えた企業を実現します。デジタル ツインなどのツールは、次のようなさまざまな運用上の決定の影響をシミュレートします。

• 再生可能エネルギー源への切り替え。
• 物流を最適化して二酸化炭素排出量を削減します。
• 気候変動に関連する長期的な財務リスクの評価。

これらの洞察は、企業が持続可能性の取り組みを成長目標と一致させるのに役立ちます。

6. ステークホルダーとのコミュニケーションの強化

ESG パフォーマンスの明確かつ効果的なコミュニケーションは、CSRD における重要な要件です。AI ツールは、次の方法でステークホルダーのエンゲージメントを向上させることができます。

• ターゲットを絞った洞察と動的な視覚化を通じて、投資家、規制当局、顧客などの特定の対象者に合わせて ESG レポートをカスタマイズします。
• 自然言語処理を使用して技術的な ESG データをわかりやすい言語に翻訳し、専門家以外の利害関係者にとってレポートを理解しやすくします。
• 関係者が ESG 指標をリアルタイムで調査できるインタラクティブなダッシュボードを開発し、透明性と信頼性を促進します。

AI は、コミュニケーション プロセスを簡素化およびパーソナライズすることで、企業がさまざまな利害関係者の期待に応えながら、持続可能性に対する説明責任と取り組みを示すことができるようにします。

CSRDのAIによる二重の重要性評価

CSRDの中心となる原則は、 二重の重要性評価このフレームワークでは、組織は、財務と影響の重要性という 2 つの相補的な観点から持続可能性のパフォーマンスを分析する必要があります。財務の重要性は、環境、社会、ガバナンス (ESG) 要因が企業の財務状況とパフォーマンスにどのように影響するかを調べ、影響の重要性は、組織の業務が環境、社会、経済にどのように影響するかを評価します。両方の側面に対処することで、企業は社内の ESG リスクと持続可能性イニシアチブの外部効果の両方を反映した包括的な情報開示を行うことができます。

人工知能 (AI) は、組織が二重の重要性評価に取り組む方法を変革し、その精度、効率、深さを向上させています。財務の重要性については、AI 駆動の予測モデルが ESG データを分析し、異常気象がサプライ チェーンにどのような混乱をもたらすか、排出規制の強化が運用コストにどのような影響を与えるかなどのリスクを予測できます。

影響の重要性については、NLP などの AI ツールは、ステークホルダーのフィードバックを処理し、ポリシーの傾向を分析し、環境または社会の指標を大規模に評価できます。機械学習アルゴリズムは、運用慣行と環境悪化の相関関係など、大規模なデータセット内の隠れたパターンも特定できるため、組織は外部への影響をより適切に定量化して開示できます。AI の機能により、企業は静的でコンプライアンス主導のレポートから、CSRD 要件を満たしながら現実世界の持続可能性の向上を推進する動的なデータに基づく戦略に移行できます。

CSRDのデジタルタグ付けとAI

CSRDは、 デジタルタグ付け 必須要件として、報告された持続可能性データが機械可読で簡単にアクセス可能であることを保証する。欧州単一電子フォーマット（ESEF）[1]を活用して、企業は標準化された分類法を使用して開示情報をタグ付けし、ステークホルダーが業界間で持続可能性のパフォーマンスをシームレスに分析および比較できるようにする必要があります。このアプローチは透明性を促進するだけでなく、報告されたデータを規制の期待と市場のニーズに合わせることでコンプライアンスを簡素化します。

人工知能は、データ処理と分析を自動化することで、デジタル タグ付けの有用性をさらに高めます。AI ツールは、タグ付けされたデータの正確性を迅速に検証し、不一致を特定し、レポートの品質を向上させる洞察を生成できます。さらに、AI 搭載プラットフォームは、タグ付けされたデータを外部データセットと統合し、企業にトレンド、リスク、機会に関する実用的な情報を提供します。デジタル タグ付けと AI を組み合わせることで、組織は持続可能性レポートをコンプライアンス タスクから戦略的利点へと高めることができます。

より広い視点：AIとESGの課題

2024年には、AIの台頭と主要ビジネスへの組み込みが顕著になります。AIの環境、社会、ガバナンスの要素に強い関心を持つこれらの企業は、多くの投資家とともに懸念を表明しています。これに対応して、世界中の組織は、AIプログラムに関連する潜在的な重大なリスクを軽減するために、徐々に慎重な行動を取っています[2]。

AIプラットフォームの作成と維持は決して簡単ではありません。学習アルゴリズムを実行し、データ収集を開発するには、かなりの電力が必要です。トップクラスのAI生成モデルであるChatGPTのトレーニングには、約1,300メガワット時の電力が必要と推定されています[3]。

AIの環境フットプリントは、Metaの主要AIベースモデルであるLlamaに代表されます。Llamaは、2023年だけで約300トンのCO2排出量を生み出しました[4]。これは、平均的な人間100人の炭素排出量とほぼ同じです。地球の人口80億人を考えると、これは莫大な量ではないように思えるかもしれませんが、特に他の多数の大規模言語モデルの開発を考えると、注目に値します。

AI の環境への影響、特にエネルギー消費と二酸化炭素排出量に対する懸念が高まっていることは明らかです。AI モデルのトレーニングと運用に必要な膨大なエネルギー量と、それに伴う二酸化炭素排出量は、これらのテクノロジーの持続可能性に疑問を投げかけています。AI はさまざまな分野で数多くのメリットと進歩をもたらすことは間違いありませんが、環境への影響に対処し、その影響を軽減することが不可欠です。業界は、よりエネルギー効率の高いアルゴリズムの開発、再生可能エネルギー源の探索、AI のエコロジカル フットプリントを最小限に抑えるための責任ある慣行の採用に努めなければなりません。テクノロジーの進歩と環境への責任のバランスを取ることは、AI と地球の両方にとって持続可能な未来を確保するために不可欠です。

結論

結論として、CSRD コンプライアンス プロセスへの AI の統合は、持続可能性報告義務の達成を目指す企業にとって変革の機会となります。AI は、データ収集の自動化、精度の向上、積極的なコンプライアンスの実現により、ESG 報告に固有の複雑さと課題に対処します。コンプライアンスを超えて、AI 主導のツールは、組織が実用的な洞察を獲得し、利害関係者とのコミュニケーションを強化し、持続可能性に対する前向きなアプローチを採用できるようにします。

ただし、組織が AI を活用して CSRD プロセスを合理化する際には、テクノロジーの環境的および社会的影響を常に念頭に置く必要があります。持続可能性というより広範な目標に沿うためには、AI の利点と、その環境負荷を軽減する取り組みとのバランスを取ることが不可欠です。

最終的に、AI を責任を持って活用することで、企業は CSRD コンプライアンスを簡素化できるだけでなく、環境と社会の意義ある変化に貢献し、利害関係者との信頼と透明性を促進し、持続可能な未来への道を切り開くことができます。

参考文献:

[1] https://www.esma.europa.eu/issuer-disclosure/electronic-reporting

[2] https://www.statista.com/topics/11077/esg-and-ai/#topicOverview

[3] https://www.statista.com/statistics/1465348/power-consumption-of-ai-models/

[4] https://www.statista.com/statistics/1465353/total-co2-emission-of-ai-models/