arXiv、Jxiv、Zenodo、SSRN、J-STAGE 等から GX・脱炭素関連の論文を収集し、 AI 関連度スコアと日英の編集解説付きで一覧化します。 原典 DOI と provenance trail を併記し、利用者は元の論文に戻れます。
要約は 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に基づいて行ってください。
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<p>AI for Climate Stabilization: Forecasting, Optimization, and Autonomous Mitigation Systems</p>
Hunter Hughes
AIが地球システムモデルを置き換え、ニューラルオペレータや基盤気候モデルで1万倍高速な予測を実現する動向を整理。深層強化学習とモデル予測制御による系統平衡や産業最適化で再エネ抑制を最大87%緩和し、難脱炭素部門で15〜30%の省エネを達成。生成材料モデルによるMOF探索でDAC再生エネルギーを1200→650kWh/tCO₂に低減、衛星IoT・MRVで検証可能な炭素会計を提示。2030年に4.8〜6.2Gt、2040年に12.8Gtの削…
An AI-Enabled Ontology-Driven Metric System for Automated Environmental, Social, and Governance Management and Reporting
Yu, Mingqin
本論文はESG指標をドメイン知識表現とシステム設計の問題として再定義し、3つの成果物を開発する。指標・算定ロジック・依存関係・出典を第一級概念としてモデル化したESG指標ナレッジグラフ、それを実行可能な報告に落とすオントロジー駆動型システム、規制文書からLLMで指標知識を自動構築する枠組みである。意味仕様・運用・自動構築を分離することで、透明で統治可能かつ適応的なESG指標システムを実現する。
AI and ESG Disclosure in Indian Listed Companies | Submission-oriented draft ARTIFICIAL INTELLIGENCE AND THE QUALITY OF ESG DISCLOSURE: EVIDENCE FROM INDIAN LISTED COMPANIES
Garv Nijhara
AI能力がESGデータ分析能力を介してESG開示の品質（完全性・比較可能性・検証可能性・意思決定有用性）を高める統合モデルを提示する。取締役会の技術ガバナンスを調整変数とし、インド上場企業を対象にSmartPLSによる高次PLS-SEMとパネル固定効果で検証する設計。SEBIのBRSR義務化・BRSR Core保証制度を背景に、開示の「量」ではなく「質」に着目する点が貢献。
Sustainable Development Goals Omission and Environmental Sentiment Metric for Greenwashing and ESG Controversies Alert in Green Bonds
Andrea Nicolodi, Sandra Paterlini, Monica Gentile +2
グリーンボンド発行体のサステナビリティ報告書を対象に、辞書ベース手法とドメイン特化BERTを組み合わせ、SDGs情報の省略と環境関連文言の量・トーンを分析した。新指標SDGOIは、機会志向の環境記述が多いほどSDGs省略が増える傾向を示し、緑洗浄リスクの特徴となりうる。さらに環境センチメント指標ESMを開発し、高スコアがESG論争や緑洗浄告発と有意に関連することを示した。開示の信頼性リスクを警告する実用的ツールとして、投資家・規制当局の…
Vague Environmental Disclosure and Capital Market Responses in High-Pollution Industries: Evidence from Large Language Models
Xiaoli Li, Yiliang Song, Baicun Shen
中国の高汚染A株企業1016社のMD&Aテキストから、LLMを用いた曖昧開示指数（GFIX）を構築。GFIXが高い企業は発表四半期の株価リターンが有意に低く、機関投資家保有もその後減少することを示す。曖昧な環境ナラティブは情報リスクのシグナルとして投資家に割り引かれ、環境規制の節目後にGFIXが上昇する点も確認。開示の検証可能性がグリーン移行リスクの価格形成を左右することを示唆する。
Closing the Information Gap: AI Scope 3 Emissions Disclosure
Michael P. Vandenbergh, Ethan Ickovics Thorpe
AIデータセンターの電力需要と排出増に対し、公的規制の空白を民間開示制度で埋める改革を提案する論考。S&P500企業の2024・25年報告書のいずれもAI利用の炭素足跡を開示していないと指摘。GHGプロトコルScope 3の明確化、CDP質問項目追加、SBTiガイダンス、サプライチェーン契約拡充の4施策を提言し、AI企業の顧客である企業が削減を促す市場シグナルを強化すべきとする。
Closing the Information Gap: AI Scope 3 Emissions Disclosure
Michael P. Vandenbergh, Ethan Ickovics Thorpe, Emily Moberg
AIデータセンターの電力需要と排出増に対し、公的規制の空白を民間開示制度で補う改革を提案。S&P500企業の2024・2025年サステナビリティ報告書のいずれもAI利用の炭素足跡を開示していないと指摘。GHGプロトコルScope 3の明確化、CDP質問項目追加、SBTiガイダンス、サプライチェーン契約での要求拡大の4点を即時実施可能な方策として提示する。
Audit committees and climate risk disclosure: a transformer-based textual analysis approach
Damian Honey, Hussain Muhammad, Stefania Migliori
本研究はS&P500企業の10-K Item 1AをClimateBERTで物理的・移行リスク開示に分類し、監査委員会属性との関連を検証した。独立性・性別多様性・専門性は開示を高め、長期在任は低下させる。炭素集約産業で効果が強く、堅牢性も確認された。
AN APPLIED MACHINE LEARNING AND TEXT MINING FRAMEWORK FOR CORPORATE SUSTAINABILITY ANALYSIS: A STUDY OF NIFTY FIFTY ANNUAL REPORTS (2025–26)
Sonia Kundra, Mandeep Kaur, Parwinder Kaur Dhillon +5
インドNifty 50の50社の年次報告書（BRSR・統合報告書含む）を対象に、機械学習とテキストマイニングを用いて6次元のサステナビリティ開示を分析した研究。報告とガバナンスの開示量が最多で、バリューチェーンと第三者保証が最少だった。環境集約型セクターは環境開示が有意に高く、社会・ガバナンス開示はセクター不変であることを示した。再現可能な開示指標SDIDIを提案する。
Net-carbon intelligent control for water-energy-carbon synergy in wastewater treatment plants - an accelerated digital-twin kernel
Jiashu Ren, Ying Fang
下水処理場の温室効果ガス、特に直接N₂O排出を無視してきたIWA標準ベンチマークに、エネルギー・時間別排出係数・二段硝化N₂Oモデルを統合したオープンソースのデジタルツインカーネルを開発した。公式実装を再現しつつnumbaで18.4倍高速化し、261の設定点探索から199の実行可能点と11点のパレートフロントを導出。高硝酸設定では曝気増でN₂O排出係数が0.79%から0.58%へ低下することを示した。
UniTor ESG Insights: An Interactive Human-in-the-Loop System for Traceable Sustainability Report Analysis
Seyed Alireza Mousavian Anaraki, Danilo Croce, Roberta Martins da Silva Costa +3
ローマ・トル・ヴェルガータ大学による、持続可能性報告書を分析するための対話型ヒューマン・イン・ザ・ループ（HITL）システムの提案。AIによる自動抽出・分析に人間の検証を組み込むことで、分析結果の追跡可能性（トレーサビリティ）を確保する点が特徴。ESG開示テキストの信頼性向上に資する研究と位置づけられる。
ESG-CRE: A Convert-Retrieve-Extract Framework with a Human-Guided Refinement Loop for ESG Reports
Chengpei Wu, Chih-Ming Chen, Kuei-Ying Li +1
本論文はESG報告書から情報を抽出するための「変換・検索・抽出（CRE）」フレームワークを提案する。人間の判断を組み込んだ精緻化ループにより、LLMによる抽出精度の向上を図る構成とみられる。ESG開示データの自動処理基盤として実務応用が期待される。
BIM-integrated explainable machine learning for cost, schedule, and carbon risk prediction in high-rise building construction
Firas Zawaideh
BIMデータと説明可能な機械学習を統合し、高層建築の施工段階でコスト・工程・炭素リスクを同時に予測する手法を提示する研究。炭素排出をリスク指標として組み込む点が特徴で、建設分野の脱炭素意思決定を支援する可能性を示す。
Analysis of Changes in Strategic Agendas in Shipbuilding Companies’ Sustainability Reports Using SBERT-Based Semantic Similarity
Byungchae Kim, Hanjun Lee
造船企業のサステナビリティ報告書を対象に、SBERT（文埋め込みモデル）による意味的類似度分析を用いて、各社の戦略議題が経年でどう変化したかを定量的に捉える研究。テキストマイニングと自然言語処理をESG開示分析に応用する手法で、報告書間・時系列間の議題の類似性と変容を可視化する点に貢献がある。
AI-Enabled Maritime Operations: Transforming Safety, Efficiency, and Decarbonization Through Real-Time Fleet Intelligence
Abhay Nimbalkar
船舶日報・燃料・機械時間・HSE・証明書・排出指標など分散した記録を、アクセス制御付きの海上ナレッジベースに統合するRAGフレームワークを提案。検証・メタデータフィルタ・ハイブリッド検索・再ランク・決定論的計算・根拠引用・人による確認を組み合わせ、異常消費やコンプライアンス期限、排出変動などの質問に追跡可能な形で回答する。実測ではなく、調査時間25〜35%削減・手作業25〜30%削減・検索精度90%以上・引用カバレッジ95%以上を試験の…
PCF-Scout: Agentic Product Carbon Footprint Estimation for Sustainable Retrieval and Recommendation
Giuseppe Spillo, Allegra De Filippo, Cataldo Musto +3
PCF-Scoutは、LangGraphのReActエージェントとWeb検索を用いて製品のカーボンフットプリント（PCF）を推定するオープンリソースである。電子機器・衣類・家庭用品の3領域で各194製品についてEPDベースの正解PCFを整備し、Gemini 2.5 FlashとOpenAI o3-miniによるゼロショット推定とエージェント呼び出しのログを公開している。各推定には値・出典・説明が付与され、持続可能な検索・推薦への応用が想…
Generative AI in ESG Reporting: A Case Study and Process Framework
Nitin Singh, Kee‐hung Lai, Zuopeng Zhang
本論文は、企業がESG報告において生成AIをいかに活用し価値を生み出すかを検討する。自動データ抽出・分析加速・動的報告によるデジタル革新、多様なデータ統合によるステークホルダー・エンゲージメント向上、そしてデータガバナンスと人間-AI協働の課題という3点を明らかにする。加えて、デジタルESGプラットフォームへの生成AI導入フレームワークを提案する。
A Unified Framework for Industrial Scope 1 and Scope 2 Emission Estimation Using Multidevice MMT-UNet and Marginal Emission Factors
Wu H.
産業施設のScope 1・Scope 2排出量を、マルチデバイス対応のMMT-UNetと限界排出係数を組み合わせて統合的に推計するフレームワークを提案する研究。深層学習による画像・データ解析と排出係数モデルを融合し、企業のGHG算定を精緻化する狙いがある。抄録がないため詳細な検証結果は不明だが、AIを炭素会計に応用する試みとして注目される。
Artificial Intelligence and the Prospects for Net-Zero Energy and Net-Zero Carbon Buildings: A Science Mapping Analysis Using Digital Twins and Geographic Information Systems
Tushar Q.
本論文は、AI・デジタルツイン・GISを建築分野のネットゼロエネルギーおよびネットゼロカーボン実現にどう活用できるかを、科学マッピング（書誌計量分析）で俯瞰する。研究動向のクラスターやテーマの広がりを可視化し、建築脱炭素におけるAI応用の全体像と今後の研究方向を示す。
Assessing Accounting Students’ Readiness for Sustainability Reporting in the Age of Artificial Intelligence: Evidence from Albania
Indrit Ago, Sotiraq Dhamo
アルバニアの会計・ビジネス学生108名を対象に、AIリテラシーとサステナビリティ報告知識を含む9次元の準備度を調査した量的研究。AI関連能力（M=3.98）とAIリテラシー（M=3.84）は比較的高い一方、サステナビリティ報告知識は低く（M=3.08）、大学の準備は最低評価（M=2.72）だった。デジタル準備がサステナビリティ準備に自動的には結びつかないことを示し、CSRD・ESRS対応を含むカリキュラム統合の必要性を指摘する。