AI予測値の透明性が鍵。クラウド炭素排出量算定ツールのガバナンス適合性ベンチマーク
AIによるクラウド炭素排出量予測は便利ですが、算定ロジックのブラックボックス化はガバナンスリスクを招きます。GHGプロトコル適合性と説明可能性（XAI）の観点から主要ツールを比較評価し、監査に耐えうる選定基準を提示します。
キーワード解説
AIによるクラウドインフラの炭素排出量予測とサステナビリティガバナンス
「AIによるクラウドインフラの炭素排出量予測とサステナビリティガバナンス」とは、人工知能（AI）を活用してクラウドコンピューティングインフラが排出する温室効果ガス（特に炭素）を予測し、その予測結果の信頼性、透明性、説明責任を確保するための管理体制および方針を指します。これは、広範な「クラウドガバナンス」の一環として、特に企業の環境（E）側面におけるサステナビリティ目標達成と規制遵守を支援します。排出量算定の国際基準であるGHGプロトコルへの適合性や、AIの判断根拠を明確にする説明可能性（XAI: Explainable AI）の導入が、ガバナンスリスクを低減し、監査に耐えうるデータ基盤を構築する上で極めて重要です。
1 関連記事
AIによるクラウドインフラの炭素排出量予測とサステナビリティガバナンスとは
「AIによるクラウドインフラの炭素排出量予測とサステナビリティガバナンス」とは、人工知能（AI）を活用してクラウドコンピューティングインフラが排出する温室効果ガス（特に炭素）を予測し、その予測結果の信頼性、透明性、説明責任を確保するための管理体制および方針を指します。これは、広範な「クラウドガバナンス」の一環として、特に企業の環境（E）側面におけるサステナビリティ目標達成と規制遵守を支援します。排出量算定の国際基準であるGHGプロトコルへの適合性や、AIの判断根拠を明確にする説明可能性（XAI: Explainable AI）の導入が、ガバナンスリスクを低減し、監査に耐えうるデータ基盤を構築する上で極めて重要です。