論文・プレプリント

Felix Kubler

本論文は、異質な主体からなる動学的経済モデルにおいて、気候変動を考慮した最適炭素税の計算にベイズ最適化を適用する。均衡多様体が低次元のNegishi加重パラメータ化を持つ場合、ベイズ最適化が高確率で近似解を発見し、候補解を検証できることを示す。現実的な被害関数のキャリブレーションでは、複数均衡の可能性は低いと結論づける。

Hongzhi Lu, Hongxue Lu

このスコーピングレビューは、環境管理におけるAIの利点（リアルタイム監視、LCA最適化）と欠点（計算エネルギー、電子廃棄物）を体系的に検討。AI導入には炭素会計プロトコルと規制が必要と結論。

Sampada G. Kulkarni, S. Harshitha, Asish Kumar Yeleti +4

本論文は、クイックコマース向けにAIを活用したサステナビリティ評価システム「GreenScore」を提案する。ISO14040/44準拠のLCAに基づき、炭素排出、水使用、包装、輸送、季節調達の5指標で製品をスコアリング。消費者向けには代替製品推奨、製造業者向けにはグリーンプレミアム分析と投資最適化を提供する。

Brett Duane, Paul Ashley, James Larkin

本研究は、ChatGPTを活用して歯科医院向けの簡易炭素足跡計算機を開発し、プロンプト戦略の違いが推定精度と改善提案に与える影響を検証した。構造化プロンプトにより信頼性の高い結果が得られ、非専門家でも環境データへのアクセスが向上する可能性を示した。ただし、誤情報や地域一般化のリスクも指摘されている。

Quang Minh Nguyen, Xinglin Li

本研究は、米国上場企業の2001～2023年のパネルデータを用いて、生物多様性リスクへのエクスポージャーが企業業績に与える影響を検証。Giglioら（2023）の10-K報告書のテキスト分析に基づく負の生物多様性スコアを物理的リスクの代理変数として使用。固定効果回帰では、高いリスクがROAなどの会計ベースの業績を有意に低下させる一方、トービンのQへの影響は有意でないことを発見。

A. Mikhaylov, S. Barykin, D. Dinets +9

本論文は、最適化されたGrokアルゴリズムを用いて時系列分析の精度を向上させ、気候変動の動態を理解する手法を提案する。沿岸洪水リスクの多期間予測に適用し、適応計画のための資源配分や避難計画の最適化を図る。AIにより気候変動の監視・評価・管理能力を拡大する。

Haylee Massaro

本稿は、学校における生成AI（GenAI）導入に伴う環境・気候影響（データセンターの電力・水消費、炭素排出）に注目し、気候説明責任を教育AIガバナンスに組み込む必要性を論じる。気候情報開示、持続可能な調達基準、子ども中心の環境影響評価を政府および多国間機関が導入すべきと提言する。

Qi Cheng, Licheng Liu, Yao Zhang +3

農業生態系からの温室効果ガス排出の正確な定量化は重要だが難しい。この研究では、物理モデルシミュレーションと実観測を統合した初の時空間ベンチマークデータセット「AgroFlux」を構築し、LSTM、CNN、Transformerなどの深層学習モデルで炭素・窒素フラックス予測を評価した。転移学習によりシミュレーションデータの有効性も確認。AI駆動の農業生態系モデル開発に貢献。

Wenwen Liu

本研究は、AI・クラウドサービスの拡大に伴い年間19%増加するデータセンターの炭素排出を高精度に推定する階層結合炭素排出推定モデル（HCCEEM）を提案。グラフニューラルネットワーク（GNN）と物理モデルを統合し、チップからデータキャンパスまでの4層のトレーサビリティチェーンを構築。14ヶ月の実データ検証で95.7%の推定精度を達成し、LLM訓練/推論時の高負荷シナリオで従来比30%以上の誤差低減を実現。階層的な貢献度定量化により、企業…

F. Lin, Chin-Chiu Lee, Te-Nien Chien

本研究は、機械学習を用いて台湾企業の環境開示データを分析し、高・低ESGパフォーマンス企業の開示特性を分類・比較する。CatBoostなどのアンサンブルモデルが従来手法を上回る性能を示し、炭素排出、エネルギー効率、廃棄物管理が主要な特徴であることが明らかになった。再生可能エネルギー変数の重要性が時間とともに増加していることも示され、環境開示の非線形・多次元的性質が確認された。

Said Zulfigarzada, Fatulla Alizade

本レビューは、気候中立都市の実現に向け、統合エネルギーシステムの強靱化におけるAIの役割を体系的に整理。需要予測、再生可能エネ発電予測、故障診断、サイバー防御など多岐にわたる応用を網羅し、物理モデルとのハイブリッド活用が有効と指摘。さらに、レア事象データ不足や解釈可能性といった課題を踏まえた研究ロードマップを提示している。

Roberto Spacey Martín, Nicola Ranger, T. Schimanski +1

本論文は、大規模言語モデル（LLM）を用いてS&P500企業のサステナビリティ報告書から適応とレジリエンス（A&R）関連情報を抽出・分析した。開示フレームワークを構築し、リスクや目標に関する情報が不足していることを実証した。投資家や規制当局が企業の気候変動適応力を評価する際の課題を明らかにした。

Stefano Dell’Atti, Matteo Foglia, Grazia Onorato

本論文は、欧州の大手上場企業における気候リスク開示の質と量が企業価値に与える影響を分析。発行体の気候リスク曝露指数（CRE）を構築し、移行リスク・物理的リスク・排出・汚染の4カテゴリーで評価。高いCREは低い市場評価と関連し、開示のトーンが重要であることを示唆。また、SFDRの導入により早期開示企業がより有利な評価を得ている。

Meng Yuan, Ma Zhong

本研究は、中国のA株上場石油化学企業15社の炭素情報開示品質を、DeepSeek-V3.2大規模言語モデルを用いて評価した。7つの一次指標、15の二次指標、33の三次指標からなる枠組みを構築し、開示文書を自動スコアリング。手動評価とのICCは0.974と高い信頼性を示した。平均スコアは34.02点（理論最大66点）で全体的に低水準だが、2022年から2024年にかけて29.34%上昇した。企業間格差も顕著で、Sinopecが最高52.6…

Ning Wang, Fengjuan Wang, Yitian Li +1

気候リスクが高炭素企業の組織的レジリエンスを低下させるメカニズムを、中国A株上場企業のパネルデータとテキストベースの気候リスク指標を用いて分析。資金調達制約と内部資本配分のミスアロケーションによる二重の金融ロックイン効果が明らかになった。内部資本市場は短期的なショック緩和と長期的な移行リスク増幅の二面性を持ち、慢性的気候リスクが最も深刻な影響を与える。

Yuchen Du, Daniel Jacome, Jianghao Wang

本研究は、地球基盤モデル（Prithvi）の微調整を多次元ラテン超方格サンプリング（LHS）で最適化し、小規模火災跡の高精度識別を達成。LHSは単純無作為抽出より優れ、100サンプルでピーク精度の94.5%を維持。炭素会計やデータ不足地域での災害モニタリングに貢献。

Murali Krishna Pasupuleti

本研究は、気候リスク評価、排出モニタリング、意思決定支援のための環境インテリジェンス基盤としてAIを位置づける。公的データに基づく優先順位付けモデルを提案し、主要排出国の緩和優先度をランク付けする。AIをガバナンスの補完として透明性のある形で活用する枠組みを示す。

Claudia Banciu, Adrian Florea

本レビューは、AIとIoTを統合したAIoTがスマートシティにおける気候変動管理にどのように貢献するかを検討している。文献分析の結果、廃棄物管理や大気質監視が主要応用分野であり、エッジインテリジェンスや連合学習などの進展が見られる一方、スケーラビリティやプライバシーなどの課題も明らかになった。研究活動は急速に成長しており、持続可能な都市エコシステムの実現に向けた有望な方向性を示している。

Zhanyi Li, Zhanhong Liu, Chengping Zhou +2

本論文は、キャンパスエネルギーシステムの持続可能性と災害レジリエンスを両立するAI駆動フレームワークを提案する。改良型マルチスケールゲーテッドテンションネットワーク（MS-GTAN+）による気象ハザード予測、マルチインテリジェンス最適化による経済性と炭素削減のバランス、PageRankアルゴリズムによる重要負荷特定を実現。教育用デジタルツインで理論と実践を橋渡しする。

Vahit Çalışır

2023年トルコ地震によるイスケンデルン湾の港湾活動混乱がCO2排出に与えた影響を、AISデータとグラフニューラルネットワーク（GNN）で分析。地震後、1回の入港あたりCO2排出量が35.9％増加し、約27,574トンの余剰排出を推定。GNNモデルは平時の排出パターンを高精度で予測する一方、混乱期には予測不能となることを示した。