GX・脱炭素 論文ハブ

論文・プレプリント

arXiv、Jxiv、Zenodo、SSRN、J-STAGE 等から GX・脱炭素関連の論文を収集し、 AI 関連度スコアと日英の編集解説付きで一覧化します。 原典 DOI と provenance trail を併記し、利用者は元の論文に戻れます。

要約は AI 支援で生成されています。最終的な解釈・検証は利用者が原典に基づいて行ってください。

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種別:全種別プレプリントジャーナル学会データセットレポート
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941 件中 781–800 件

🌍 EN🌍 GlobalデータセットZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research)2026#AI×ESGDOI

KenyaESG: A Sentence-level ESG Disclosure Classification Dataset for Nairobi Securities Exchange Corporate Reports

KenyaESG: ナイロビ証券取引所の企業報告向け文書レベルESG開示分類データセット

Joseph Agossa

本論文は、ナイロビ証券取引所上場企業の年次報告書・統合報告書・サステナビリティ報告書(2010-2024年)から構築された、文書レベルでのESG開示分類データセット「KenyaESG」を紹介する。環境・社会・ガバナンスの3軸それぞれに対し、3,900文の微調整セットと100文の評価セットを提供し、高いアノテーター間一致率を達成した。特に、キーワードベースのフィルターと単一レビューによるラベル付与手法を採用し、OCR劣化やスワヒリ語を含む…

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査読済み論文🌍 ENジャーナルTEM Journal2026#AI×ESGDOI

A Sustainability-Oriented Platform for Monitoring Electricity Usage and Carbon Footprint in Educational Institutions Using Deep Learning and GIS

深層学習とGISを用いた教育機関における電力使用量とカーボンフットプリント監視のための持続可能性指向プラットフォーム

Warit Attharat, Kritsada Puangsuwan, Supattra Puttinaovarat

本研究は、教室の照明のオン/オフ状態を深層学習(CNN)とGISで検出し、リアルタイムに電力使用量と炭素排出量を可視化するウェブアプリケーションを提案。高い分類精度を確認し、教育機関の持続可能性管理に貢献する。

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査読済み論文🌍 ENジャーナルSpringer Link (Chiba Institute of Technology)2026#AI×ESGDOI

An Artificial Intelligence–Enabled Assessment Framework for Energy Conservation in Retrofitted and Operational Buildings

人工知能を活用した改修および運用中の建物における省エネルギー評価フレームワーク

Zhiyong Wu, Yun Qiao, Youren Ma

本論文は、ASEAN地域の建物の省エネルギー性能を評価するためのAI・機械学習を活用した標準的枠組みを提案する。Energy Use Intensity(EUI)や気象データなどを統合し、従来の静的モデルより高精度なエネルギー削減量の定量化を実現する。商業・公共・複合用途の建物に適用可能で、グリーンファイナンスやデジタルMRVシステムとの連携も視野に入れている。

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査読済み論文🌍 EN🇨🇳 CNジャーナルEntropy2026#AI×ESGDOI

A Machine Learning Ensemble Framework for Carbon Price Prediction and Decision Support Under Information Structure Heterogeneity in Regional Carbon Markets in China

中国の地域炭素市場における情報構造の異質性を考慮した炭素価格予測と意思決定支援のための機械学習アンサンブルフレームワーク

Yu Xing, Siyuan Zou, Guohua Liu

本論文は、中国7つの地域パイロット炭素市場における価格予測のための機械学習アンサンブルフレームワークを提案する。XGBoost、LightGBM、Random Forestを加重統合し、多様な説明変数を用いて高い予測精度(R² 0.92超)を達成。排出枠売却タイミングや洋上風力のコスト評価など実務応用も示し、断片化された炭素市場における情報構造不確実性の管理に貢献する。

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査読済み論文🌍 EN🇨🇳 CNジャーナルarXiv (Cornell University)2026#AI×ESG

TriHead-GAN: A Generative Adversarial Network with Triple-Head Discriminator for Carbon Emission Time Series Generation

TriHead-GAN: カーボン排出時系列生成のためのトリプルヘッド識別器を備えた生成敵対ネットワーク

Zesen Wang, Lijuan Lan, Yonggang Li +1

本論文は、カーボン排出時系列データの不足を解消するため、TriHead-GANというTransformerベースの敵対的生成ネットワークを提案。トリプルヘッド識別器が分布の真正性、変数間依存関係、時間的平滑性を同時に監視し、合成データの品質を向上。中国・米国の公共データセットで高い性能を示し、下流の予測精度も改善。

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査読済み論文🌍 EN🇨🇳 CNジャーナルJournal of Cleaner Production2026#AI×ESGDOI

A multi-scale adaptive graph convolution-based carbon price prediction model

マルチスケール適応グラフ畳み込みに基づく炭素価格予測モデル

Xin-song Ma, Ren-wei Zhang

本研究は、グラフ畳み込みニューラルネットワークを用いたマルチスケール適応モデルを提案し、炭素価格の予測を行う。炭素市場における価格変動の複雑なパターンを捉える能力を示す。

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🌍 EN🇪🇺 EU2026#AI×ESG

Trustworthy Smart Fabs via Professional Proxies: Scaling Safe and Sustainable by Design (SSbD) through Industrial Data Spaces

信頼できるスマートファブのためのプロフェッショナルプロキシ:産業データスペースを通じたSafe and Sustainable by Design (SSbD)の拡大

H. Liao, Chang-Yi Kao, K. Ang

スマートファブ向けSSbDフレームワーク:ゼロトラスト環境でプロフェッショナルプロキシが稼働。FMLとTEEにより、データ主権を維持しつつCBAM等の規制遵守を自動化する5段階リレー方式を実装。半導体サプライチェーンのガバナンスボトルネック解消に貢献。

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査読済み論文🌍 ENジャーナルInternational Journal of Hydrogen Energy2026#AI×ESGDOI

Deep reinforcement learning for optimal dispatch of regional integrated energy systems with carbon capture and trading

炭素回収と取引を考慮した地域統合エネルギーシステムの最適運用のための深層強化学習

Na Du, Baoyi Liu, Ao Gong +4

深層強化学習を用いて、炭素回収・貯留と炭素取引を組み込んだ地域統合エネルギーシステムの最適運用手法を提案。動的な炭素価格変動に対応可能で、経済性と環境性を両立する。シミュレーションによりコスト削減と排出削減効果を実証。

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査読済み論文🌍 ENジャーナルEnglish for Specific Purposes2026#AI×ESGDOI

Do high performers write differently? A multidimensional analysis of corporate ESG reports

高業績企業は異なる書き方をするか?企業ESG報告書の多次元分析

Huan Liu, Shaojun Bai

本研究は企業のESG報告書に多次元テキスト分析を適用し、ESGパフォーマンスの高い企業が特有の言語パターンを示すかを検証する。NLP手法を用いて開示テキストの質と企業業績の関係を明らかにし、サステナビリティ評価への応用可能性を示す。

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🌍 EN🇨🇳 CNデータセットZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research)2026#AI×ESGDOI

Processed Chinese Regional Carbon Market Dataset for AMST-Pyraformer

AMST-Pyraformer向け処理済み中国地域炭素市場データセット

Zhaoshuai Dang

本データセットは、中国の湖北省、広東省、北京市、上海市の地域炭素市場の価格データを収録。AMST-Pyraformerと呼ばれるマルチスケール時系列モデルを用いた炭素価格予測に使用される。多変量・単変量予測実験に対応。

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査読済み論文🌍 EN🌍 GlobalジャーナルAgriculture2026#AI×ESGDOI

Artificial Intelligence Applications in Animal Production Systems for Climate Resilience and Sustainability: A Comprehensive Review

気候レジリエンスと持続可能性のための畜産システムにおける人工知能応用:包括的レビュー

Ahmed A. A. Abdel-Wareth, Ahmed A. Ahmed, Mohamed O. Taqi +2

気候変動と資源枯渇の中で、畜産の持続可能性向上にAI(機械学習、センサー技術等)が果たす役割を体系的にレビュー。温室効果ガス削減、飼料効率改善、疾病予防、福祉向上などへの応用を整理し、データ駆動型農場管理の可能性と課題を提示する。

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プレプリント🌍 EN🌍 GlobalarXiv2026#AI×ESG

To Share or Not to Share: Orchestrating Trustworthy Data in Global Value Chains

共有するかしないか:グローバルバリューチェーンにおける信頼できるデータのオーケストレーション

Han-Teng Liao, Chang-Yi Kao

CBAM(国境炭素調整)の施行に向け、グローバル半導体・石油化学バリューチェーンにおけるデータ主権と規制透明性の両立を図る。国際データスペース(IDSA)フレームワークを基盤に、SBTiやSafe-and-Sustainable-by-Design(SSbD)要件を統合したRegTechアーキテクチャを提案。台北・ペナン回廊を事例に、デジタルプロダクトパスポート(DPP)とAgentic AIによる自律コンプライアンスが、グリーンファイ…

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査読済み論文🌍 EN🇨🇳 CNジャーナルInternational Journal of Finance & Economics2026#AI×ESGDOI

How Does AI Empower Corporate ESG Practices? Mechanisms Based on Information Processing Theory

AIはどのように企業のESG実践を強化するのか:情報処理理論に基づくメカニズム

Qina Zhu, Shanshan Jiang, A. Du

2010-2022年の中国A株企業2630社のデータを用い、AIがESGパフォーマンスを向上させることを実証。情報処理理論に基づき、グリーンイノベーション率向上、価格設定力向上、代理コスト低減の3チャネルを通じたメカニズムを解明。技術集約型・非高汚染・競争激しい産業で効果が顕著であり、外部資本市場の融資環境が効果を強化する。

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査読済み論文🌍 ENジャーナルACADEMIA International Journal for Social Sciences2026#AI×ESGDOI

Exploring the Impact of Transparency on the Relationship Between AI-Driven Finance and Sustainable Performance

AI主導の金融と持続可能なパフォーマンスの関係における透明性の影響の探求

K. Umer, Sajjad Ahmad, I. Raisani +5

本研究は、AIを活用した金融と持続可能なパフォーマンスの関係における透明性の影響を検討。アンケート調査に基づき、透明性がAI金融の持続可能性への正の影響を強化することを示す。AIガバナンスとサステナブルファイナンスの実践に示唆。

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査読済み論文🌍 EN🇨🇳 CNジャーナルJournal of Environmental Management2026#AI×ESGDOI

Digital-driven green: Does supply chain digitalization accelerate corporate green transition?

デジタル主導のグリーン:サプライチェーンのデジタル化は企業のグリーン移行を加速させるか?

Wenze Wu, Mei Sun, Mark Goh

本研究は中国A株製造企業の年次報告書のテキスト分析により、サプライチェーンデジタル化(SCD)と企業のグリーン移行(CGT)の指数を構築し、SCDがCGTを有意に促進することを実証した。メカニズム分析では、グリーン継続的イノベーション、サプライチェーン安定性、資金調達制約が媒介効果を持つことを示した。また、気候政策の不確実性が低い地域やグリーンファイナンス改革実験区、国有企業で効果が顕著である。

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査読済み論文🌍 EN🌍 GlobalジャーナルJournal of the Knowledge Economy2026#AI×ESGDOI

Role of Artificial Intelligence and Environmental Digitalization in Mitigating Climate Risks for Sustainable Development amid Geopolitical Uncertainty

地政学的不確実性下の持続可能な発展のための気候リスク緩和における人工知能と環境デジタル化の役割

Marina Nazir, Marina Nazir, Minhas Akbar +2

本論文は、人工知能と環境デジタル化が気候リスクの緩和と持続可能な発展にどのように貢献するかを、地政学的不確実性の文脈で探求する。AI技術を活用した気候リスク評価と適応戦略の可能性を検討し、政策立案への示唆を提供する。

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査読済み論文🌍 EN🇨🇳 CNジャーナルSustainability2026#AI×ESGDOI

Street Vitality–Low-Carbon Coordination: Spatial Heterogeneity and Nonlinear Mechanisms from Interpretable Machine Learning

街路の活性度と低炭素の協調:解釈可能な機械学習による空間的不均質性と非線形メカニズム

Shukai Zhang, Chengzhi Yu, Shuang Liang

本研究は、街路の活性度と低炭素性能の調整を都市再生の課題と捉え、マルチソースデータと解釈可能な機械学習を用いた診断フレームワークを提案。成都市の事例分析により、活性度と低炭素性能は空間的に不均一でしばしばミスマッチが生じること、調整された状態は個別指標の最大化ではなくバランスの取れた環境条件に依存することを明らかにした。

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査読済み論文🌍 EN🇨🇳 CNジャーナルScientific Reports2026#AI×ESGDOI

Adaptive quantum inspired deep reinforcement learning for multi objective low carbon CCHP optimization

適応型量子インスパイア深層強化学習による多目的低炭素CCHP最適化

Abdul Rehman, Suyang Zhou, Sheeraz Iqbal +3

本論文は、低炭素CCHPシステム向けに適応型量子インスパイア深層強化学習(AQ-DRLMO)フレームワークを提案。二酸化炭素排出量40.08%削減、一次エネルギー34.04%節約、コスト24.44%削減を実現。量子進化アルゴリズムにより遺伝的アルゴリズム比67.3%高速な収束。デジタルツインとカーボンフロー追跡を統合。シミュレーションに基づく実証。

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査読済み論文🌍 ENジャーナルInternational Journal For Multidisciplinary Research2026#AI×ESGDOI

Cravely: An AI-Powered Food Waste Reduction Platform for Climate Change Mitigation and Sustainable Consumption

Cravely:気候変動緩和と持続可能な消費のためのAI駆動型フードロス削減プラットフォーム

Rency Dayne Duque, John Rein Vinuya, Kristenz Mingoy +2

フィリピンのパンパンガ州において、AIを活用したフードロス削減プラットフォーム「Cravely」を設計・開発。食品事業者が余剰食品を割引価格で再分配し、購入によるメタン排出削減量を推定する。ユーザビリティと有効性で高評価を得た。

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査読済み論文🌍 ENジャーナルHuman Science Research Council SA2026#AI×ESGDOI

Biomimicry, big data and artificial intelligence for a dynamic climate change management policy regime

動的な気候変動管理政策のためのバイオミミクリー、ビッグデータ、人工知能

Human Sciences Research Council

本章では、従来の静的で時間のかかる政策策定プロセスに代わり、自然システムから着想を得た動的な政策策定・実施システムを提案。AIとビッグデータを用いて気候変動指標を監視し、フィードバックループで政策を自動更新する。

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