金融における人工知能と気候リスク：新興トレンドと分析フロンティアの文献計量学的レビュー

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

🔬研究者:Provides a structured map of the AI-for-climate-risk literature, highlighting dominant methods (NLP, ML) underexplored areas (double ML) and regional disparities.

🏢実務担当者:Helps identify which AI tools (e.g., NLP for disclosure analysis) are gaining traction for climate risk management and their implications for greenwashing detection.

🏛政策担当者:Highlights the data infrastructure gap in emerging markets that may hinder global climate risk comparability and suggests policy attention to AI-driven transparency.

本研究は、気候リスクに関する金融文献の進化を分析し、その測定と管理への人工知能技術の統合を検討するものである。この目的のため、Bibliometrixパッケージを用いて、Web of Science Core Collectionに収録された221件の論文に基づく計量書誌学的アプローチを採用している。ESGおよびグリーンファイナンスに関する既存の記述的な計量書誌学的レビューを超えて、本論文の新規性は、金融科学が気候移行リスクを資産およびポートフォリオ評価に価格付けし統合するために、定量的なAIメカニズムをどのように運用化するかに焦点を当てた分析にある。構造分析により、自然言語処理（NLP）とデジタルトランスフォーメーションが推進力となるモーターテーマとして機能していることが明らかになり、レビュー対象文献がAIイノベーション政策を企業のグリーンウォッシングの緩和と情報透明性の向上に関連付けていることが示唆される。さらに、機械学習アルゴリズムがリスク評価のための横断的な予測基盤を確立する一方で、実証的証拠は、伝統的な「財務業績」が衰退象限へ向かうという重要な学術的シフトを明らかにしており、実証研究が、リスク技術への多段階投資が即時の財務的リターンをもたらさないことを頻繁に発見していることを示している。最後に、本研究は、新興市場が先進経済圏のデータインフラを欠いているという持続的な地理的ギャップを、ダブル機械学習のような孤立した高次元の因果計量経済学的ニッチとともにマッピングしている。この分析的なマッピングは、グローバルなリスク管理と将来の定量的研究の方向性に重要な示唆を提供する。

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。

This study analyses the evolution of the financial literature on climate risk, examining the integration of artificial intelligence techniques into its measurement and management. To this end, a bibliometric approach is employed based on 221 articles indexed in the Web of Science Core Collection, using the Bibliometrix package. Moving beyond existing descriptive bibliometric reviews on ESG and green finance, the novelty of this paper lies in its analytical focus on how financial science operationalises quantitative AI mechanisms to price and integrate climate transition risk into asset and portfolio valuation. The structural analysis reveals that natural language processing (NLP) and digital transformation acting as driving motor themes, suggesting that the reviewed literature associates AI innovation policies with the mitigation of corporate greenwashing and enhance information transparency. Furthermore, while machine learning algorithms establish the cross-cutting predictive foundation for risk assessment, empirical evidence unveils a critical academic shift of traditional ‘financial performance’ towards a declining quadrant, indicating that empirical studies frequently find that that multi-phase investments in risk technologies do not yield immediate financial returns. Finally, the study maps a persistent geographical gap where emerging markets lack the data infrastructure of advanced economies, alongside isolated high-dimensional causal econometric niches like double machine learning. This analytical mapping provides key implications for global risk management and future quantitative research avenues.

• semanticscholar https://www.mdpi.com/1911-8074/19/7/537/pdf?version=1784528409first seen 2026-07-24 06:32:30 · last seen 2026-09-11 05:39:06