論文・プレプリント

Michael Padget, Gregg Furie, Dionne Kringos +2

本論文は、医療機関の環境持続可能性を評価するための指標を、品質測定基準に基づいて体系的に評価した初の研究である。温室効果ガス排出量、水使用量、エネルギー使用量、旅行、固形廃棄物の6つの指標を評価し、スコープ1・2排出量、水使用量、固形廃棄物を調整済み患者日数で標準化した最小セットを提案している。

Mehrdad Taghipour, Sina Rostami, Muhammad Bilal

本スコーピングレビューは、手術室の電力消費と炭素排出削減のための技術・運用戦略を体系的に整理し、AI駆動管理システムを含む既存手法を評価する。その上で、運動エネルギー回収の方法論的ギャップを特定し、AI対応のエネルギー回収型スマートフローリングという新たな概念枠組みを提案する。

Rufaizal Che Mamat, Azuin Ramli, M. N. A. Ghani +3

本研究は、住宅建設の4段階（生産、輸送、運用、解体）におけるカーボンフットプリント予測に、ファインツリー回帰とANFISを適用し比較した。2000件のデータを用いた結果、ANFISが全段階で優れた精度を示し、特に運用段階でRMSEが大幅に改善された。持続可能な建設のための効率的な予測ツールを提供する。

Christian‐Oliver Ewald, Yaoyu Li

本研究は、FinBERTによるニュース感情分析とPCA次元削減を組み合わせたテキストベースの枠組みでEU炭素価格を予測する。2020〜2024年の週次データを用い、CNN-LSTMモデルが従来モデルより優れ、RMSEを約33%削減した。深層学習と次元削減の組み合わせが炭素市場予測に有効であることを示す。

Sébastien Houde, Wenjun Wang

中国企業のミクロデータを用いて、AI導入が炭素排出強度を低下させることを実証。効果は大企業、AIハブ所在企業、高炭素強度産業で顕著。エネルギー管理、グリーンイノベーション、在庫効率、生産性向上などがメカニズムとして示唆される。

Can Hankendi, Ayse K. Coskun, Benjamin K. Sovacool

本論文は、AIの炭素排出に留まらず、データセンターのエネルギー消費と環境持続可能性を全システム的に分析する。デンマーク、ドイツ、ノルウェーを対象に、再生可能エネルギーの利用可能性や冷却技術などが環境負荷に与える影響を評価し、AIの環境影響を包括的に捉える枠組みを提供する。

Paul Foulquier, Ryma Haddad, Ali Assem Mahmoud +4

本論文は、機械学習を用いて複雑・高エントロピー合金の設計を効率化し、低炭素エネルギー用途（原子力、高温電解など）向けの保護コーティング開発を加速する。フランスのDIADEMプロジェクトの取り組みを紹介し、AI駆動のPVDプロセスで合金組成と耐食性の関係をモデル化。実験によりその精度と実現可能性を示した。

Adrian Friday, Abdessalam Elhabbash, Ignatius Ezeani +3

本巻は、2026年9月に英国ランカスター大学で開催された低炭素コンピューティングに関する国際ワークショップの論文集である。炭素計測・報告、持続可能なソフトウェア工学、省エネルギー計算、カーボンアウェアシステム、ハードウェアの長寿命化、組み込み炭素、循環型コンピューティング、持続可能なAIなど、コンピューティングに伴う温室効果ガス排出削減に関する幅広いトピックを扱う。査読付きの論文とライトニングトークの抄録が収録されている。

Yao Lv, Jincheng Mu, Kanglei Du +2

本研究は機械学習を用いて再生骨材コンクリートの配合設計を最適化し、炭素隔離能力を最大化する手法を提案する。低炭素設計と炭素固定の両立を目指し、建設分野の脱炭素に貢献する。

Ye Duan, Minghan Yang, Zhaowei Hou +3

中国の19都市圏（2006-2023年）を対象に、空間統計と機械学習（ランダムフォレスト、SHAP）を組み合わせ、炭素排出の時空間パターンと要因を分析。産業構造と経済発展が主要因で、5つの発展タイプを特定し、EKC分析により段階別のガバナンス戦略を提案。

Bora DK

本レビューは、グリーン水素製造におけるPEM電解槽の大規模プラント管理に焦点を当て、デジタルツイン技術の限界を指摘する。受動的なデジタルツインは制御ループを自律的に閉じることができず、予測から行動までの遅延が30〜120分に及ぶ。これを解決するため、従来のDCS、デジタルツイン、AI意思決定層の3層構造と5つのAIアルゴリズムモジュールを提案し、研究課題と技術成熟度を評価する。

ABIR MAH, Paul B

水素電動航空機の概念設計において、空力・推進・熱管理・構造の4分野を統合したAI加速型MDOフレームワークを提案。物理情報ニューラルネットワーク（PINN）サロゲートをNSGA-II最適化ループ内で用い、MTOW・航続距離・熱管理抵抗のパレートトレードオフを高速探索する。既存デモ機（HY4、Do228、ZEROe）の公開データでベンチマークを構築し、再現性を重視したオープンソース設計を提示している。

Ziya07

本データセットは、ハイブリッド再生可能エネルギー貯蔵システム（HESS）の運用データを5分間隔で収録し、太陽光・風力発電、系統電力、蓄電池・スーパーキャパシタの状態、水素生成、負荷需要、供給電力、電力損失、効率クラスを含む。付属のJupyter Notebookは、LSTM-GRUによる多タスク学習（回帰と分類）とSHAP/LIMEによる説明可能性分析を実装している。合成データであり、個人情報を含まない。

ALPSALAZ, Feyyaz, Aslan, Emrah, Özüpak, Yıldırım +1

本リポジトリは、ハイブリッド再生可能エネルギー貯蔵システムにおける電力損失予測とエネルギー効率評価のための、説明可能なマルチタスクLSTM-GRUフレームワークのコードとデータセットを提供する。前処理、スライディングウィンドウ、モデル開発、SHAP/LIMEによる説明可能性分析を含む。再現性を重視した公開リソースである。

Kokubu, Hiroyuki

CDP質問書モジュール7を「制度計算装置」として分析し、2024〜2026年の3サイクルにわたり2,958データポイントを構造化。各データポイントをCDP-SNE v1.0（実質・物語・強制可能性）で分類し、6つの構造指標を算出。AI支援によるレビューを含むが、人間による承認を基本とし、不確実性を明示。企業回答データは使用せず、公開文書のみに基づく権利安全なリリース。

Nik Abdullah Bin Rozali, Amli Omar Bin Ismail, Sherry Ameera Binti Mustaffa @ Sulaiman +1

本研究は、デジタル変革に伴うScope 3排出を含むカーボン排出を企業アーキテクチャに組み込むための社会技術的フレームワーク「Green by Design」を提案する。設計科学研究とテーマ分析に基づき、ガバナンス、データ透明性、資産最適化、ライフサイクル検証を統合し、デジタルツインとRAGを活用した炭素会計を実現する。結果、データインフラのカーボンフットプリントを最大56%削減し、報告精度を90%以上向上させ、グリーンウォッシュ回避に…

Enmin Zhang, Jianmin Wang, Juanjuan Chen +1

本研究は、中国A株企業のパネルデータを用いて、支配株主の株式質入れが企業のグリーン転換に逆U字型の影響を与えることを実証。初期段階では流動性制約を緩和しグリーン投資を促進するが、閾値を超えると支配権リスクが高まり短期的行動に陥る。資金調達制約とデジタル変革が媒介要因である。

Marco Cucculelli, Noemi Giampaoli, Matteo Renghini

本論文は、EUのネットゼロ産業法（NZIA）の技術枠組みを企業レベルで運用し、大規模ウェブスクレイピングで企業ウェブサイトから非構造化情報を抽出して、イタリア企業のネットゼロ技術の採用と開発をマッピングする。特許データと組み合わせることで、採用企業と開発企業を識別し、地理的・セクター別分布と企業レベルの要因を分析。ウェブデータは採用の識別に有効だが、技術開発の捕捉には特許情報の補完が必要と結論付ける。

Dharni Patel, Urvi Deore, Y. A. Vishwa Priya +3

インドの炭素クレジット取引制度（CCTS）に対応するため、機械学習を用いた炭素排出監視・クレジット定量化フレームワークVayuCreditを提案。3つのMLモデル（傾向予測、異常検出、回帰）を組み合わせ、企業レベルの排出量を予測し、CCTS準拠の推奨と罰則・利益計算を提供。1990-2022年の235カ国・7,748件のデータで訓練し、GroupKFoldで汎化性能を確保。セメント等7業種のGEI目標達成を支援する。

Yan Luo

本研究は、スライムモールドアルゴリズム（SMA）による特徴選択とランダムフォレスト回帰（RFR）を用いたAI駆動型ESGスコア予測フレームワークを提案。データ前処理を徹底し、RMSE 0.3649、MAE 0.2538、R² 0.9912と既存手法を上回る精度を達成。持続可能な投資判断を支援する意思決定ツールとしての有効性を示した。