持続可能な投資意思決定のための人工知能によるグリーンファイナンスの推進
Advancing Green Finance through Artificial Intelligence for Sustainable Investment Decision-Making (原題)
Shivangi Agrawal, Neha Sarin
🤖 gxceed AI 要約
日本語
本研究はAIをグリーンファイナンスの投資戦略に統合し、再生可能エネルギー投資、ESG評価、ポートフォリオ最適化、リスク管理への応用を検討した。SVMやランダムフォレスト、回帰、センチメント分析、モンテカルロシミュレーションを用い、有望なグリーン投資機会の識別で98.65%の精度を達成した。ESG分類でも92.5%の精度を示し、AIが投資スクリーニングと低炭素移行を支え得ると結論づけている。
English
This study integrates AI into green finance investment strategies, covering renewable energy investment, ESG assessment, portfolio optimization, and risk management. Using SVM, Random Forest, regression, sentiment analysis, and Monte Carlo simulation, the model reached 98.65% accuracy in identifying profitable green investment opportunities and 92.5% accuracy in ESG classification. The authors argue AI can strengthen investment screening, ESG evaluation, and the scalability of green finance toward a low-carbon economy.
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
日本ではESG評価やグリーンボンドの投資判断にAI活用が模索される段階にあり、SSBJ開示情報を投資スクリーニングに接続する発想は実務者に示唆を与える。ただし精度の高さは検証設計の妥当性を含め慎重に読む必要がある。
In the global GX context
Amid ISSB/CSRD-driven demand for decision-useful ESG data, this paper illustrates how ML can operationalize ESG signals and climate-risk metrics for portfolio decisions. Its claims of near-perfect accuracy warrant scrutiny of validation design before informing disclosure-linked investment frameworks.
👥 読者別の含意
🔬研究者:AI×ESG評価の手法と評価指標の設計例として、検証手法の妥当性を批判的に検討する材料になる。
🏢実務担当者:ESGスクリーニングやグリーン投資案件の選別にAIを組み込む際の応用可能性と限界を把握できる。
🏛政策担当者:グリーンファイナンス拡大に向けたデータ基盤整備やAI活用の政策的支援の論拠として参照できる。
📄 Abstract（原文）
This study investigates the integration of Artificial Intelligence (AI) into green finance investment strategies, with emphasis on renewable energy investment, Environmental, Social and Governance (ESG) assessment, portfolio optimization, and risk management. Historical financial and environmental data were analysed using Support Vector Machine (SVM), Random Forest, regression, predictive analytics, sentiment analysis, and Monte Carlo simulation. The AI-based approach achieved 98.65% accuracy and 98.75% recall in identifying profitable green investment opportunities. For renewable energy investments, the model predicted an expected return of 7.8%, risk of 8.3%, and a Sharpe ratio of 0.94. ESG analysis reported 92.5% classification accuracy and 93.5% precision in identifying sustainable companies. Risk analysis indicated a 5.5% probability of significant loss and a 7.2% risk-adjusted return. The model also projected annual green finance investment growth of 9.3% and an increase of $120 billion over five years. These findings indicate that AI can strengthen investment screening, ESG evaluation, risk-adjusted portfolio decisions, and the scalability of green finance while supporting the transition toward a low-carbon economy.
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- semanticscholar https://mgmpublications.com/uploads/volume/1793124432.pdffirst seen 2026-11-01 05:34:38 · last seen 2026-11-04 05:40:31
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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。