論文・プレプリント

Simona Fioretto, Elio Masciari, Enea Vincenzo Napolitano

本論文は、公共部門の機関報告書にAI技術を適用し、ESG情報の抽出・分析を試みるケーススタディである。AIを活用したESG評価の可能性と課題を示し、開示情報の活用に新たな視点を提供する。

Kokubu, Hiroyuki

東証プライム上場企業の統合報告書等からAIで機械抽出したGX開示指標の四半期スナップショット。Scope1/2/3排出量、SBT、TCFD、CDPスコア、再エネ比率、社内炭素価格、購入炭素クレジットを収録し、原典URL・抽出信頼度・レビュー状態を付与。未収録企業は未抽出であり未開示ではないこと、正規化排出量は単位確定時のみ収録することを明示し、データの透明性を重視。

Sara Sghiouri, Mohamed Bezza, H. Sabir +2

本レビューは、風力タービンの予知保全におけるAI技術の応用を体系的に整理し、低排出エネルギーへの移行における信頼性向上とコスト削減の可能性を示す。AIによる故障予測は、風力発電の稼働率向上とメンテナンス費用の最適化に寄与し、再生可能エネルギーの競争力を高める。脱炭素社会の実現に向けた重要な技術基盤を提供する。

Meng-Ying Ma, Palida Tuersun, Gulijiang Kuerban +2

本論文は、複数の炭素市場データを統合し、構造化クロスマーケット注意機構を用いて炭素価格を予測する手法を提案する。ステップ感応型の設計により、価格変動の急激な変化を捉えることを目指す。AI技術を気候関連の金融指標に応用した点で、GX分野への貢献が期待される。

Avuzwa Lerotholi, Ibidun Christiana Obagbuwa, Olaperi Okuboyejo

本論文は、機械学習と説明可能AI（XAI）を用いてESGリスクスコアを予測する手法を提案する。透明性の高い予測モデルを構築することで、投資家や企業がESG評価の根拠を理解できるようにする。南アフリカの研究機関からの発表であり、新興市場におけるESG評価の高度化に貢献する可能性がある。

Ruosong Hou, Wei Guo, Ziheng Zhao +2

製造パークの仮想発電所（VPP）を対象に、データ駆動とモデル駆動を融合した多時間スケールの低炭素経済運用手法を提案。不確実性シナリオを実データから生成し、生産制約を考慮した3段階確率計画モデルを解く。ケーススタディでは運用コスト22.6%削減、炭素排出18.0%削減、再エネ吸収率94.8%を達成。

Turgay Battal

本リポジトリは、Transportation Research Part D掲載論文（TRD-D-26-01334）の再現用コード・学習済みモデル・計算ワークブックを提供する。気象不確実性を考慮した低炭素船舶運航ルーティングに分布的強化学習を適用し、表1〜4と図3〜S4を再現可能。再学習不要で結果を検証できる。

Suliman Khan, Safat Al-Deen, Chi King Lee

超低炭素コンクリートの実験データセットを構築し、機械学習による性能予測への応用を提案する。建設分野の脱炭素化に資するデータ基盤を提供し、材料設計の効率化とCO2排出削減に貢献する。

Suliman Khan, Safat Al-Deen, Chi King Lee

本論文は、超低炭素コンクリートの性能予測と機械学習応用のための実験データセットを提供する。このデータセットは、建設分野における脱炭素化を支援し、低炭素材料の性能評価と最適化に貢献する。機械学習モデルのトレーニングに利用可能で、持続可能な建設材料の開発を促進する。

Shuangyang Zhai, Zishan Zhang, Haoyu Hou +2

中国の炭素排出権取引（CET）パイロット政策が監査人の業界専門性に与える影響を、2010〜2022年のA株企業データと段階的導入を利用した自然実験で検証。差の差分析により、CETへの曝露が監査人の専門性を高めることを示した。資金調達制約とレバレッジ経路が整合的で、持続可能性政策が専門サービス基盤を再形成することを示唆する。

Tamara Menichini, Stefania Roberta Miccoli, Nicoletta Maria Strollo

本論文は、ESG報告におけるAIの役割を知識管理の観点から体系的にレビューし、SARへの9つの肯定的影響カテゴリを特定。SECIモデルを用いてAIが知識変換プロセスを強化し、開示の一貫性・追跡可能性・堅牢性を向上させることを示す。GRIやCSRD/ESRSなどの基準への準拠支援にも言及。

Yelmen B.

本研究は、トルコのオレンジ生産におけるエネルギー使用と温室効果ガス排出を人工ニューラルネットワーク（ANN）を用いてモデル化した。農業分野でのAI適用により、排出量の予測とエネルギー効率の改善可能性を示す。日本の農業GXやスマート農業への示唆を含む。

Wang H.

本論文は、AI予測を用いてクラウドコンピューティング資源を炭素中立に管理する手法を提案する。ネットゼロ目標達成に向け、エネルギー効率と炭素排出削減を最適化する。AI技術を気候・持続可能性課題に応用した点が特徴的である。

Imad Ud Din Durrani, Hassan Raza

本研究は、パキスタンの非金融企業を対象に、開示トーン（ポジティブ、ネガティブ、不確実性）を機械学習モデルに統合し、財務業績予測を向上させる。年次報告書からテキストデータを抽出し、財務トーン辞書で分析。SVM、ANN、RF、LSTMを比較し、RFが最高精度（EPS:0.82, ROA:0.82, ROE:0.85）を達成。定性情報と定量データの統合が予測精度を高めることを示した。

Ritwick Boyra, Rajesh Bose, A. Khan +5

本論文は、ワクチンサプライチェーンの課題（コールドチェーン破綻、トレーサビリティ断片化、データ主権、エネルギー消費）に対し、クロスチェーンブロックチェーン、フェデレーテッドGNN、エッジAIを統合したCrossChain‐VaxTraceを提案。PoAコンセンサスと太陽光エッジノードにより従来比67%の省エネを実現し、需要予測とルート最適化を両立。シミュレーションで99.2%のトレーサビリティ精度、43%のワクチン廃棄削減を達成。

Marisol Coba-Martínez, Jarniel García-Morales, G. Guerrero-Ramírez +4

再生可能エネルギーの変動性に対応するため、水素製造を需要に応じて制御するインテリジェント制御戦略を提案。アルカリ水電解のANNモデルを構築し、PSOとGAで最適化した逆ニューラルコントローラが、メタノール合成の化学量論比を維持しながら水素供給を追従。応答時間は約1秒で、脱炭素化に寄与する。

Nicolas van der Nest

シンガポール上場企業30社の報告書をAI支援で分析し、サプライヤー持続可能性ガバナンスの開示と実装の乖離を実証。Scope3開示は100%だが、強制力のあるサプライヤー管理は限定的。

Shunhao Mai, Zenglu Zhang, Jie Zhu +2

本論文は、企業の開示する環境コミットメントと検証済み排出実績の乖離（カーボンウォッシング）を検出するための新しい指標DEG Indexを提案する。FinBERTを基に中国の気候開示データで事前学習したCarbonBERT-CNと、階層的マルチタスク学習、知識グラフ、ゲート付きクロスアテンションを組み合わせ、中国上場企業3,124件のサステナビリティ報告書で評価し、高い精度を達成した。SHAP分析によりテキスト、知識グラフ、排出データの寄…

Jinpeng Dai, Fanghui Lu, Riccardo Maddalena +2

本研究は、石灰石煆焼粘土セメント（LC3）の圧縮強度をCPO-XGBoost機械学習モデルで予測し、低炭素配合の最適化を図る。LC3はセメント製造のCO2排出削減に有効であり、建設分野の脱炭素に貢献する。データ駆動による材料設計は、持続可能な建設材料の普及を促進する。

Zeqi Zhang, Yingjie Li, Danhui Lai +2

本論文は、大規模言語モデル（LLM）とマルチエージェント協調を用いて、計算エネルギー園区の低炭素運用を最適化する手法を提案する。動的炭素排出係数（DCEF）を導入し、複数エージェントが炭素状況、タスク柔軟性、リソース可用性を認識し、LLM駆動のコーディネータが解釈可能なスケジューリング決定を生成する。シミュレーションでは、従来のDCEF閾値法と比較して炭素排出量を2.20%削減し、有効性を示した。