論文・プレプリント

Jian Xu, Jie Song, Yifan Yan +3

本研究は、黄河流域のエネルギー生産革命指数（EIT）を構築し、スタッキングアンサンブルモデルとLasso-STIRPAT回帰を用いて2025-2045年の炭素排出とEITの推移を予測した。シナリオ分析により、最適経路は地域によって異なり、全流域と風力資源地域では構造シナジー、水力・太陽光地域では基盤革新が最適とされた。カーボンピークは2027-2030年に達成見込みで、2045年にはEITが大幅に向上する。

Chuanchao Li, Yuanhe Du, Shuangyang Zhai

中国284都市の2012-2023年データを用い、気候レジリエント都市政策を自然実験として、二重機械学習と空間ラグモデルで気候リスクガバナンスが都市のグリーンエネルギー効率に与える因果効果を検証。政策はグリーンファイナンス、技術革新、産業高度化を通じて効率を向上させ、地域間の正の波及効果も確認。

Xiao Zhang, Zhaoqiao Ding

本論文は、IoTセンサーと機械学習を統合したスマート冷鎖システムを提案し、全チェーンにわたる炭素フットプリントの動的監視と評価を実現する。リアルタイムデータ収集と予測モデルにより、冷鎖のエネルギー消費と排出を最適化し、持続可能性を向上させる。日本企業の冷鎖物流における脱炭素化に貢献する。

Shaohuai Feng

本リポジトリは、炭素価格予測のための再現性駆動型変数スクリーニング手法「SCOPEフレームワーク」に関する論文の補足データを提供する。生データ、処理済みデータ、追加分析、補足図表、関連文書が含まれ、査読プロセスでのコメントに対応して追加された。研究の再現性を高め、結果の検証を支援することを目的とする。

Anonymous

本データは、2026年のオムニバスによる適用範囲縮小前後のCSRD開示品質を、凍結したLLMプロンプトと10次元のコーディング手法で評価した188社・376報告書の再現データです。人間の一致度、ページ引用検証、ClimateBERTなどの検証結果を含みます。

H. T. Dinh, Hà Thị Thu Bùi, H. Nguyen +3

本研究は、ベトナムのホテル853名の調査データを用いて、AIとCSRが従業員のグリーン行動（EGB）、グリーンファイナンス（GF）、グリーンパフォーマンス（GP）に与える影響をPLS-SEMで分析。AIはCSRとEGBを媒介してGFとGPを向上させることを実証し、持続可能な成長におけるAIの触媒的役割を強調。

Mohamed Vajeebu Mohamed Hussain Pareeth

本レビューは、サウジアラビアの産業都市（NEOM、ヤンブー、ジュベイル等）におけるグリーン水素生産ネットワークのAI駆動最適化を提案する。機械学習、デジタルツイン、確率的最適化、説明可能な意思決定システムを統合し、コスト削減、水ストレス緩和、再生可能エネルギー出力抑制の低減、電解槽劣化の抑制、オフテイク不確実性の低減を目指す。再生可能エネルギー予測、淡水配分、電解槽スケジューリング、貯蔵サイズ、アンモニア転換、港湾輸出計画、ESG報告を…

Liu Na, Wan Nordin Wan‐Hussin, Chin Sok Fun

本研究は、中国A株上場企業を対象に、ESG連動役員報酬が炭素開示の質に与える影響と、取締役会の気候監視がその媒介要因となるかを検証した。2021年から2023年のパネルデータ分析により、ESG連動報酬は炭素開示の信頼性と透明性を高め、気候監視の設置を促進することが示された。さらに、気候監視が報酬と開示の関係を媒介することを明らかにした。投資家や規制当局は、気候関連の規制要件に応じて報酬とガバナンスの設計を見直す示唆を得られる。

Luana Serino, Manlio Del Giudice, Francesco Campanella +1

米国企業を対象に、AI関連開示がESG成果に与える影響を実証分析した研究。AI技術の活用がESGパフォーマンス向上に寄与するか、開示内容と成果の関連を検証する。企業の持続可能性報告におけるAIの役割を評価する先駆的な試み。

Sanjana Kewalramani, Sharvari Nimje, Tanishq Rajpuria +2

本レビューは、KubernetesクラスタのスケジューリングにAI/MLを適用し、エネルギー効率向上と炭素排出削減を図る研究を体系的に整理する。機械学習によるワークロード配置最適化がデータセンターの環境負荷低減に有効であることを示し、今後の研究課題を提示する。

T. Sindhu, Dr. K. Sivakumar, Dr. D. Jayanthi +2

本レビューは、マンゴー果樹園の炭素貯留量を評価するための地理空間技術（GIS、リモートセンシング、UAV、LiDAR）と機械学習アルゴリズムの統合を検討する。衛星画像とMLモデル（ランダムフォレスト、SVM、ANN）の組み合わせにより予測精度が向上し、高解像度の3Dデータが個体レベルの評価を可能にする。今後の課題として、データ統合、モデルの転用性、標準化された測定プロトコルが挙げられる。

Jian-yun Lu, Qing-Yi Liu, Yu-Qi Wang +5

医薬品廃水処理におけるエネルギー・化学物質消費と間接排出を削減するため、ガウス過程回帰サロゲートモデルと不確実性を考慮したベイズ多目的最適化を構築。データ拡張とハイブリッドサンプリングにより、除去効率を10-15%向上させつつ、エネルギー・薬剤・CO2排出をそれぞれ約12%、15%、8-9%削減。オゾン処理がリスク低減に最も有効であることを示した。

Qian Ma, Chunxiao Liu, Kui Huang +6

本論文は、カーボン排出取引コスト、風力発電、エネルギー貯蔵を考慮した経済運用問題をリアルタイムで解くため、射影勾配法を深層学習に拡張したD-PGNetを提案する。物理制約を微分可能な射影層として組み込み、最適性ギャップ1.08%未満、カーボン排出偏差0.2%未満、最大64倍以上の高速化を達成した。

Le Sun, Jia Liu, Kuanhou Tian

中国A株上場企業2008-2024年のデータを用い、低炭素移行戦略の開示がアナリスト追随を増加させることを実証。投資家関係活動の増加と情報環境の改善がメカニズムとして働くが、経営者の近視眼がこの効果を弱める。資本市場における非財務情報開示の価値を示す。

Winda Wulandari, Sri Widyastuti, Harnovinsah Harnovinsah +1

本レビューは、財務報告の整合性を、ガバナンス、ESG開示、デジタル技術（AI、ブロックチェーン）の相互作用として再概念化する。2021～2025年のScopus収録論文をPRISMAに基づき系統的にレビューし、28件を分析。エージェンシー理論と定量研究が主流で、ESG開示、ブロックチェーン、AIが透明性の主要因として注目されている。グリーンウォッシングやデジタル報告倫理、ISSB基準と技術変革の相互作用に関する研究ギャップを指摘する。

Yaacob Ibrahim, Khaled Hussainey, Taghred Mokhtar Sayed Moawad

本研究は、MENA地域の上場非金融企業771社・年次のパネルデータを用いて、炭素強度が借入コストに与える影響を検証した。固定効果、操作変数、GMM、分位点回帰、機械学習を組み合わせた結果、炭素強度は借入コストに統計的に有意な影響を与えず、移行リスクがまだ価格設定されていないことを示唆する。ガバナンスの質が一部緩和効果を持ち、機械学習では非線形関係が検出された。

Cristian Valentin Hapenciuc, Daniela Mihaela NEAMTU, Teodora Cajvan +1

本研究は、金融ニュースのテキストデータにFinBERTを適用し、ESGナラティブが市場ボラティリティに与える影響を分析。東欧のテック・エネルギー・銀行セクターを対象に、ESGがリスク要因から価値要因へと変化した「レジームシフト」の兆候を発見。テクノロジー資産が伝統的な指標からデカップリングする「デジタルレジリエンス」効果も示唆。

D. Barro, A. Basso, M. Corazza +1

本研究は機械学習を用いて、エネルギー転換がユーロ圏ソブリン信用リスクに与える影響を分析。再生可能エネルギーへの移行が国債利回りやCDSスプレッドに与える影響を評価し、気候変動リスクが金融安定性に及ぼす含意を提示。政策立案者や投資家にとって重要な知見を提供する。

Simona Epasto, Maria Lúcia, Masiel Melissa Pereira

本論文は、営農型太陽光発電（アグリボルタイクス）におけるAI活用を、農村景観の社会・領土的影響の観点から考察する。欧州SYMBIOSYSTプロジェクトやGIS・UAVを用いた地理空間モニタリングの事例を通じ、予測モデルや3Dデジタルツイン、センサー統合型アグリテックが計画・ガバナンス・視覚表現を再形成する様を分析。AIは効率向上に寄与する一方、空間的不平等やアルゴリズムによる土地収奪、データ主権のリスクを生むと指摘し、参加型で場所に敏感…

Ke W

本論文は、環境モニタリングをESG・ネットゼロ政策下の協働ガバナンス基盤と捉え、量子最適化と量子機械学習を組み合わせた「量子インテリジェンス（QI）」が、データから意思決定、継続的改善に至る閉ループを再形成する可能性を探る。半導体排出、産業廃水、都市PM2.5、炭素インベントリの4事例を通じ、QIがガバナンスサイクル短縮や部門間連携向上に寄与することを示す。