論文・プレプリント

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。

Deepmala Suryavanshi

本レビューは、気候予測、大気・水質監視、生物多様性保全、精密農業、再生可能エネルギー最適化、炭素排出評価、廃棄物管理、災害リスク低減など、環境・気候課題へのAI応用を批判的に検討する。透明性・エネルギー効率・説明可能性を備えたAIシステムの必要性を指摘し、学際的協働と責任あるAIガバナンス、政策支援が環境便益の最大化に不可欠と結論づける。

Yu Z.

上場企業のESG開示データを入力とし、LightGBMで炭素排出リスクを予測するモデルを構築した研究。SHAPにより予測要因の解釈性を確保し、どの開示項目が排出リスクに寄与するかを可視化する。開示データから排出リスクを推定する実務的枠組みを提示する点が特徴。

Shivangi Agrawal, Neha Sarin

本研究はAIをグリーンファイナンスの投資戦略に統合し、再生可能エネルギー投資、ESG評価、ポートフォリオ最適化、リスク管理への応用を検討した。SVMやランダムフォレスト、回帰、センチメント分析、モンテカルロシミュレーションを用い、有望なグリーン投資機会の識別で98.65%の精度を達成した。ESG分類でも92.5%の精度を示し、AIが投資スクリーニングと低炭素移行を支え得ると結論づけている。

Zefree Lazarus Mayaluri

インドのBRSR開示データを用い、ESG開示品質フラグを弱ラベル分類する際の財務規模への依存性を検証した研究の再現性パッケージ。実行可能なPythonスクリプトとColabノートブック、モデルベンチマーク、特徴量アブレーション、ブートストラップ結果、原典照合記録、SHA-256チェックサムと再現手順を収録する。

Sumitra Nuanmeesri

地域観光の旅行単位炭素排出を予測するため、事前旅行代理変数34項目のみを用いた機械学習フレームワークを構築。650名の実証回答から生成した13,000件の合成トリップで5手法を比較し、CatBoostがMAE 1.28kgCO2e、R²0.948で最良。SHAPにより移動距離・滞在日数・予算・計画スコアが主要因と判明。LINE Mini Appで実装し、実地評価でCTR53.05%、受容率50.44%を達成した。

Seonghun Min

米英豪星日の上場REIT 641社・年を対象に、2020〜2025年のサステナビリティ報告の制度化を分析。報告書発行率は43.1%から63.9%へ上昇し、新規採用が廃止を大きく上回った。TF-IDF・構造トピックモデル・人手検証済みキーワード指標により、開示制度は「発行の有無」に、建物政策は「記載内容」に痕跡を残すことを示した。

Eric T. Sletten, Lenz Fiedler, Pooja Dwivedi +3

化学産業の環境影響を評価するため、ライフサイクル・サステナビリティ評価のデータ不足を自動化と機械学習で補う枠組みを論じる。自動実験とMLを組み合わせた閉ループ最適化により、高品質データを取得しつつプロセス設計にサステナビリティを組み込む。標準化されたデータワークフローの重要性を指摘する。

Nguyen Tan Dat, Nguyen Ngọc Quang, Nguyen Thi Phuong Dung +1

ベトナム上場製造業199社の2016〜2024年次報を用い、辞書ベースのESG開示強度（1000 n-gramあたり出現数）を構築。ROA・ROE・Tobin's Qとの関連を二方向固定効果と動学システムGMMで検証した。ESG開示強度とROEの負の関連のみが両モデルで頑健に残り、ROA・Tobin's Qの正の関連は動学モデルで確認されなかった。開示強度の財務的含意は成果指標とモデル仕様に依存することを示す。

Meiwen Bu, Siyi Zhang, Wanlu Wang

デジタル知能技術が「専精特新（SRDI）」企業の企業免疫（抵抗力・適応力・回復力）に与える影響を、中天科技を事例に分析した研究。デジタル知能技術はESG情報開示品質の向上を媒介経路として、リスク識別とステークホルダー対応の仕組みを強化し、企業免疫を高めることを示す。

Rasmi M

AIのエネルギー消費推計が大きく食い違う理由を、何を数えるか（学習か推論か、運用か embodied か、炭素か水か）とどう数えるか（メーター、ソフトウェア追跡、計算ツール、LCA）に分解して整理したレビュー。有名な初期推計が運営者により88分の1とされた事例や、境界を広げると待機電力と製造が学習のフットプリントを約2倍にする測定研究、推論エネルギーがタスク間で3桁ばらつくことを示す。小規模モデル・ハード改善・時間立地別スケジューリング…

Leevesh Kumar

建設ライフサイクル（資材製造・輸送・現場活動・運用）全体の炭素排出予測に機械学習を適用する手法を概観する章。回帰・ANN・SVM・アンサンブル学習を比較し、非線形データへの適応性を検討。BIM・IoT・デジタルツインとの統合によるリアルタイム監視と意思決定支援の枠組みを提示し、ケース例と今後の課題を示す。

Ahmed K. Elnagar, E. Álvarez, Abdelkader Mohamed Sghaier Derbali

クラウド基盤・AI分析・ESG統合の相互作用を2018〜2025年の文献で系統的にレビューした研究。AI/MLがESG格付けやリスク評価、持続可能投資判断の精度を高め、クラウドがグリーンファイナンスの拡張性とエネルギー効率を支えることを示す。一方でデータ分断、グリーンウォッシング、アルゴリズムバイアス、規制の分断、AIインフラの環境負荷といった課題が残ると指摘する。

Bama Raja Segaran

本資料は炭素クレジットの整合性スクリーニングと監査可能性を扱う論文の補足パッケージである。Sentinel-2の処理スクリプト、NDVI集計、統計スクリーニング、Random Forest設定、相関分析コード、ブロックチェーン実証の記録を含む。Verra登録簿やPlanetScope画像は再配布許諾未確立のため除外され、部分的な再現性にとどまる。

and Dr. Akula Srinivas Dr. Gunda Srinivas

本論文は、AI技術とESG要因が今後の財務報告の枠組みにどのような影響を及ぼすかを検討する研究である。ESG情報の開示拡大とAI活用の進展が財務報告のあり方を変えうる点を論じる。要旨がなく、実証手法や知見の詳細は不明である。

Ratnakar Radheyshyam Pandey

本論文は、断片化し拡張性に乏しい従来のESGデータ収集・報告体制の課題を整理し、クラウドプラットフォームがサプライチェーン・財務システム・環境モニタリングなど多様なソースの構造化・非構造化ESGデータを統合し、リアルタイム分析を可能にする点を論じる。データ駆動型のサステナビリティ意思決定と報告フレームワークの高度化におけるクラウド活用の役割を提示する。

Karmendra Pandey

本ホワイトペーパーは、単一モデル呼び出しの枠を超え、プランナー・検索・ツール呼び出し・リトライ・検証を含むAIエージェントのワークフロー全体に対し、タスク単位の炭素台帳を定義する。各ステップのエネルギー×PUE×系統炭素強度に償却済み内包炭素を加え、測定・モデル・開示・例示のラベルを付す。炭素予算をコスト予算のように配分するカーボンアウェア・オーケストレーションを提示し、地域別ルーティングだけで排出量が7倍変動する例を示す。EU AI …

Mori H.

炭素価格リスクの評価に人工ニューラルネットワーク（ANN）を適用する手法を提案する研究。炭素価格変動が企業・投資家に与えるリスクを機械学習で定量化する試みとみられる。詳細な実証結果は要旨未取得のため未確認。

Galina Bădicu, Svetlana Mihaila, V. Grosu

サステナビリティ報告書の保証業務にAIを組み込む際の効率性と倫理的整合性を、実務者サーベイとLLM/NLPによるESG報告書分析で検証した研究。倫理的 safeguard（バイアス検査・透明性・独立性）がステークホルダー信頼を高め、AI支援レビューが時間短縮とグリーンウォッシュ検出力向上を両立することを示す。ISSA 5000・IFRS S1/S2・ESRS・GRI準拠のワークフロー設計が証拠の追跡性とコンプライアンス認識を高めると結論…

V.Bakyalakshmi, S. M., Saranya P +3

本研究は、炭素排出・エネルギー・財務・ESGデータを統合し、機械学習・深層学習による排出予測と人間中心の推論、政策制約評価、適応的フィードバック学習、多目的最適化を組み合わせたHCAROフレームワークを提案する。2つの公開ベンチマークデータセットで評価し、炭素排出を最大95.4%削減できる可能性を示した。適応性・拡張性の高い炭素中立システム最適化手法として位置づけている。