論文・プレプリント

Marcin Trybulec, Agnieszka Karman, Anna Sedlak +1

本論文は、ESG報告書のデータセットを提供する。自然言語処理や機械学習を用いたESG評価・分析のベンチマークとして利用可能であり、開示内容の自動抽出やグリーンウォッシング検出など幅広い応用が期待される。

Badescu, Luca Arthur

本論文は、都市型企業のESG評価におけるAIの可能性を文献レビューとS&P Global CSA 2024データ（約13,000社）に基づき分析。AI導入がESGパフォーマンス、特に環境側面を向上させることを示し、エネルギー消費最適化（36%）など主要な活用例を特定。48%の企業がAIガバナンス方針を欠き、CSRD対応の重要性を指摘。

S. Saranya, K. Chandrasekar

本レビューは、AI技術（機械学習、予測分析、IoT等）がサプライチェーンの持続可能性（炭素排出削減、廃棄物削減）と運用効率向上に寄与する点を体系的に整理。需要予測、在庫管理、物流最適化、トレーサビリティ強化等の事例を基に、統合フレームワークを提案。AI×GXの実務応用に示唆を与える。

Xiyue Cao, Xujiang Qin, Yanqiu Zuo +2

本レビューは、炭素排出管理におけるAIの活用を、モニタリング（衛星・センサー・ML）、予測（深層学習・アンサンブル・統計学習）、削減（産業最適化・エネルギー転換・交通・建設・CCUS）に分けて包括的に整理。データ、モデル、応用各層の課題と解決策を分析し、政策・実務に資する統合的フレームワークを提案する。

Dileep G. Menon, Sangeetha Gunasekar, Badri Narayanan Gopalakrishnan

本論文はテキストマイニングを用いてインドのホスピタリティ企業のESG開示を分析し、財務パフォーマンスとの関係を調査する。結果はESG開示と財務指標の正の関連を示唆する可能性が高い。

Chenyao Duan, Yuanfang Chen, Junlin He +1

中国最大の炭素市場である広東省の炭素価格を、CNN+LSTMのハイブリッドモデルで予測。外生変数（原油価格、取引量）の寄与を分析し、ラグ付き日中価格が最も重要であることを示した。

Fengsheng Chien, Muhammad Sadiq, Atif Aziz +1

本論文は、中国の低炭素移行の文脈において、AIがSDG7（エネルギー）およびSDG9（産業・インフラ）達成を促進するサステナビリティ能力として機能するかを検証。2007～2022年の上場企業パネルデータ分析の結果、AI能力の高い企業ほどエネルギー技術革新（ETI）が有意に多いことが示された。特に低炭素戦略を公約する企業や資源集約的地域の企業で効果が強く、AIが環境複雑性の解釈と移行圧力の革新転換を支援することを示唆する。

HONGZHI LU, Mohamad Anuar Kamaruddin

本論文は、AIデータセンターの立地選定において、炭素と水の両方の影響を考慮した評価モデルを提案する。デジタルカーボン・ウォーターアービトラージの概念を用いて、環境負荷を最小化する最適な配置を検討する。

Marwane Boussetta, Mawouto HOEDEGBE, Mohamed Amine ERROCHDI

本研究は、AIをカーボンアカウンティングに統合する研究の計量書誌学的分析を行い、ScopusデータベースとVOSviewerを用いて2000年から2023年の出版動向を調査した。結果は、排出規制の強化と企業の持続可能性目標により研究が急増していることを示し、スケーラブルな炭素会計フレームワークへのAI適用に研究ギャップがあることを明らかにした。

Qingwen Zeng, Hanlin Xu, N. Xu +5

本レビューは、AIを用いた炭素クレジットのエンジニアリング手法を体系的に整理。炭素価格予測や企業排出量予測アルゴリズムが、非開示リスクの軽減や戦略的なクレジット調達に貢献することを示す。将来的には企業レベルの炭素管理コスト予測への展開を提案。

Hui Li, Mingyue Chen, Xin Kang

この論文は、物理法則に基づく生成逆設計手法を用いて、低炭素コンクリートの組成を最適化する。複数の目的を同時に達成する潜在空間最適化により、強度を維持しつつCO2排出を削減する。

Chen Wang, Songyuan Liu, Guoqing Li +5

本研究は、電力系統プロジェクト(PGP)を11の標準モジュールに分解し、改良PSO-DRESNモデルを用いてモジュール別の炭素クォータを高精度に決定する枠組みを提案。500kV PGPのライフサイクル排出量は13,569.1 tCO2eで、運用保守段階が54.4%を占める。高容量導体や低損失変圧器が最も炭素弾力的な介入策と特定され、断片的なエンジニアリングデータを標準化されたモジュールクォータに変換することで、系統管理者にライフサイクル…

Solomon Oisasoje Ayo-Odifiri, Andrew Ebekozien, Clinton Aigbavboa +1

本研究は、スマートビルにおけるカーボンニュートラル達成のために、AI技術を活用した都市緑地インフラ（UGI）の統合を探求する。ナイジェリアの3都市の30名のステークホルダーへのインタビューを通じ、AIがメンテナンス予測やエネルギー最適化に有効であること、また課題としてスキル不足や資金制約があることを明らかにした。技術受容モデル等の枠組みを用いて、AIを活用したグリーンデザインと炭素管理の実現可能性を示した。

Sara; id_orcid 0000-0003-1053-1641 Tavakoli, Pedro Sampaio, Ali Hassanzadeh

本研究は、エネルギー貧困の要因を独立的に扱う従来の手法では脆弱性の形成を捉えきれないと指摘し、交差性を媒介構造とする3段階モデリングフレームワークを開発。イングランドの地域データに統計・機械学習を適用し、同程度のエネルギー貧困でも異なる条件の組み合わせから生じることを実証。place-based政策の基盤として、介入が異なる集団に与える影響を評価する政策ラボツールへの拡張を目指す。

L. Minh Dang, Sufyan Danish, Muhammad Fayaz +4

本論文は、気候変動の緩和と適応におけるAI技術の適用を7つの高インパクト領域にわたって構造的にレビューしている。各領域の手法、応用事例、研究ギャップを体系的に整理し、AIが気候変動対策に果たす役割を包括的に示す。

Murali Krishna Pasupuleti

本稿は、EV充電最適化を社会技術システムとして捉え、モデリング、因果推論、機械学習予測、信頼できるAI、MLOps、政策分析までを包括する枠組みを提示する。世界各地の事例をもとに、コスト・信頼性・排出削減・公平性等を考慮した充電インフラの設計・運用・ガバナンスを議論する。

Haixia Li, Qiang Liu, Xiaolin Tang +4

本研究は、中国79カ所の大規模水力発電貯水池を対象に、ランダムフォレストモデルを用いてGHG排出の15の環境要因を分析した。貯水池面積が最も支配的な要因であり、面積増加、NH4+濃度上昇、集水域拡大が排出を促進する一方、溶存酸素の増加や標高の上昇は抑制することを明らかにした。持続可能な水力発電計画にデータ駆動型の知見を提供する。

Butler T.

本稿は、EUのサステナビリティ報告を支援するために、AIを活用したISO準拠の上位オントロジーを提案する。このオントロジーは、企業の意思決定と報告の自動化・標準化を目指す。

Collin Smith, Huey Xin Loong, Oliver Cook +2

本論文では、深層学習（CNN・RNN）を用いて太陽光・風力発電の時系列パターンを学習し、Power-to-Xプロセス（グリーンアンモニア製造）の最適設計を実現する。設備容量（太陽光パネル、電解槽、水素貯蔵）をコスト最小化の観点から決定し、5-15%の誤差で経済的最適設計を予測可能。これにより、立地選定の初期スクリーニングが迅速化される。

Elinda Esa, Abdul Rahman Zahari

本論文は、マレーシア上場企業におけるグリーンウォッシング（持続可能性ウォッシング）問題に焦点を当て、取締役会のガバナンスメカニズムが象徴的なESGデカップリングを緩和する役割を概念的に検討する。NLPを用いて開示量と炭素強度などの実績指標を比較する手法を提案し、内部ガバナンスが実質的なESG統合を促進することを論じる。マレーシアのNSRFおよびMCCGに即した実務的示唆を提供する。