近年、技術は持続可能性に関する学術研究と教育の影響を測定する従来の方法に挑戦してきました。従来は、学術論文の価値はそれが掲載されるジャーナルの名声によって決定されてきました。しかし、人工知能（AI）モデルは、年々増加する数多くの記事の中で見過ごされる可能性のある様々な研究論文を発見するために使用されるようになっています。
Web of ScienceやScopusなどの学術出版統計の商業プロバイダー、およびセントジョセフ大学やその他の機関の研究者は、AIベースのアルゴリズムを開発し、国連の持続可能な開発目標（SDGs）とジャーナル記事の関連性を自動的に特定するために使用しています。同様に、ロッテルダム経営大学院の政策ディレクターであるウィルフレッド・マインハルト氏は、マシンラーニングツールを作成して、SDGsとの関連性に基づいて学術論文をスコアリングしています。
AIは見逃された論文を見つける上で有望な手法ですが、完璧ではありません。たとえば、AIアルゴリズムは、「気候」という言葉が関連性がない場合でも誤って論文をフラグ付けしてしまうことがあります。それにもかかわらず、AIは急速に進化し、特定の領域では人間の能力を上回っています。
フィナンシャル・タイムズとのパートナーシップを組んだマインハルト氏は、彼のAI分析をFT50のトップジャーナルリストとChartered Association of Business Schoolsリストの2つのセットの出版物に適用しました。2020年以降に発表され、気候変動SDGに関連する論文に焦点を当てることで、マインハルト氏のソフトウェアはいくつかの高得点論文を特定しました。ひとつの研究では、環境委員会、気候インセンティブ、持続可能性報告を行っている英国企業は、気候変動への取り組みと「エコイノベーション」の水準を高めています。
AIベースの手法に加えて、ビジネススクールの研究の影響を評価する別のアプローチとして、Social Science Research Networkなどのデータベースからのダウンロード数の分析があります。銀行、規制機関、政府機関などの影響力のあるユーザーによってダウンロードされた最も人気のある研究論文は、関心事の洞察を提供します。たとえば、非常にダウンロードされた1つの論文では、持続可能性リンク付きローンの不十分さと持続可能性改善への限定的な影響が強調されています。
さらに、テクノロジーはビジネススクールで教えられる科目の内容を追跡するためにも利用できます。デジタルのエグゼクティブ教育コンサルタントであるカーシャリティクスは、ウェブスクレイピングとシラバスの分析を活用してESG関連のコースを評価しました。調査結果は、企業ガバナンス、責任あるビジネスプラクティス、グリーンアジェンダに重点が置かれていることを明らかにしました。
AIやデジタルのサポートを含むテクノロジーは、ビジネススクールセクターの基準設定と活用にチャンスを提供しますが、最も意義のある貴重な研究と教育を評価するためには、人間の質的判断が不可欠であることを認識することが重要です。
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