論文・プレプリント

NOUNANGNONHOU CT, DIDAVI KBA, AZA-GNANDJI MR

本論文は、CEEMDANとVMDの二重分解およびGRU-Attentionを用いたハイブリッド深層学習モデル（B6）を提案し、7つの風力発電所のデータで評価した。1時間、4時間、24時間先予測において、従来手法と比較してMAEとRMSEを25-35%削減し、100MWグリッドの予備力要件を26-30%低減することを示した。

Maataoui, Wijdane El, Abounada, Abdelouahed

本論文は、風力発電システムにおいて仮想同期発電機(VSG)の制御を深層ニューラルネットワーク(DNN)で完全に置き換える手法を提案。従来のVSG制御と比較して、周波数・電圧安定性の向上、有効電力追従の改善、および高調波歪率(THD)を0.04%に低減（従来0.51%）する成果を得た。再エネ系统の知的制御へのAI応用の可能性を示す。

Somasundaram, Deepa, Krishnamoorthy, N., Anand, J. Vijay +3

本論文は、LSTMによる時空間需要予測、GA-PSOによる多目的最適化、深層強化学習による適応的レジリエンスを統合したAI駆動型EV充電ステーション配置フレームワークを提案する。評価の結果、従来手法と比較してレジリエンス指数0.92、移動距離54%削減、設置コスト16%削減、ピークグリッド依存度18%低減を達成した。

Yantong Li, Taoyu Chen, Yajie Guo +3

本研究は、突発的な外部刺激（猛暑・石油価格変動）に対する都市住民の交通行動変化を、自然言語処理（NLP）とXGBoost-SHAPを用いて分析。中国Sina Weiboデータから、猛暑時は移動削減（52.4%）と自動車依存（24.6%）が生じ、気温38-39℃が低炭素移動から高炭素移動への転換点であることを発見。石油価格上昇時は新エネルギー車志向が64.4%を占め、コスト主導の低炭素代替が促進された。

Siyi Wang

本論文は、航空宇宙用炭素繊維複合材料の加工における低炭素化を目的とし、遺伝的アルゴリズムを用いた知的経路計画手法を提案する。実際の加工データを用いた実験では、経路長、加工時間、エネルギー消費、CO2排出量をそれぞれ約5～15%削減し、表面粗さは変わらないことを確認した。

Yaping Luo, Jianxian Wu

本稿は、AI技術が輸送部門の炭素排出削減に果たす役割を探る。最適化、自動化、データ駆動型意思決定により、交通システムを低炭素化へ導く可能性を検討する。

Amal Alharthi, Ahmad Alomari, Fawwaz Alrwabdah +3

本稿は、ヨルダンのアンマン証券取引所上場企業を対象に、ERP、クラウド、IoT、AIなどのグリーンデジタル技術（GDT）がESG開示の質向上に与える影響を分析。制度同型化理論に基づき、30社のパネルデータを用いて、GDT指数とESG開示スコアの正の関係を確認。環境側面への影響が最も顕著であり、CEOの二重性は開示の質に負の影響を与える。

Mohsin Khan, Wendy Ashurst

本論文は、ESG報告の品質向上におけるAIの役割を検討し、セクター別のハイブリッドガバナンスフレームワークを提案する。環境指標はAI検証に適しているが、社会・ガバナンス報告では人間の判断が重要であると論じる。AIは補完的なガバナンスメカニズムとして位置づけられる。

Qiao Wang, Bin Li, Shaojie Kong +1

この研究は、中国の都市データと二重機械学習を用いて、デジタルガバナンスの政策アップグレード（情報恵民からインターネット+政务服务へ）が炭素中立に及ぼす動的な効果を実証した。政策アップグレードにより環境効果が増幅されることを示し、そのメカニズムとして政府の注意力構造最適化、行政効率向上、市民参加促進を特定した。

Hieu Thanh Nguyen, Hoa Minh Pham, Anh Thao Nguyen +3

本研究は、ベトナムの非金融上場企業118社を対象に、ESGパフォーマンスが税回避行動に与える影響を分析。ランダム効果モデルにより、ESG開示の質（個別E,S,Gおよび複合指標）が実効税率で測った税回避と負の相関があることを確認。特にS（社会）柱の効果が顕著だが、複合指標の影響が最も強い。また、財務制約や国有企業ではこの軽減効果が弱まる。機械学習（CatBoost）を用いた分析では、ESG変数を組み込むことで税回避の予測精度が52.92%…

Galina Lisa

本論文は、持続可能性報告におけるESG原則、デジタル技術、透明性メカニズムの統合を検討する。GRI、SASB、CSRD/ESRSなどの国際枠組みの比較分析と、EU諸国及び新興経済国の事例研究を組み合わせている。ビッグデータ、ブロックチェーン、AIの活用が開示の信頼性、比較可能性、適時性を向上させることを示す。総合的なフレームワークを提案し、持続可能性報告をコンプライアンスから戦略的競争力の源泉へと変革することを目指す。

Francisco Javier Rodríguez-Ruiz, Ana María García-Berbaneu, Alexsander Luiz Telpisow-Scheid

本研究は、NLP技術を用いて企業のサステナビリティ報告書からESG関連情報を自動抽出・分類・評価する手法を提案する。欧州の中小企業向けサステナビリティ報告基準に準拠したタクソノミーに基づき、スケーラブルで再現性のある評価を実現する。AI駆動型手法が開示の一貫性と信頼性を向上させる可能性を示す。

Amir Amel-Zadeh, Tami Dinh, Andreas Seebeck +1

本論文は、ディープラーニングを用いて3,923の欧州企業のサステナビリティ報告書（2013-2021年）を分析し、図表と写真の機能的役割の分離を実証した。ESGパフォーマンスの高い企業は図表を多く使用するが写真は使用せず、ESGパフォーマンスの低い企業は写真を戦略的に配置する傾向がある。図表の一致度は将来のESGインシデント減少と評価向上に関連する一方、写真は印象操作的な役割を果たす。

Mrs. Awantika Deshpande, Mr. Kiran More

本論文は、ESG報告の知識と一貫性を向上させるためのAI駆動教育システムを提案。NLP、機械学習、知識グラフを用いて、フレームワーク分析、適応的学習、リアルタイム報告支援を実現する。説明可能なAIによるフィードバックとギャップ分析により、報告の透明性と精度を高める。

Iulia Florentina Voicila Voicila, Elena UrquiaGrande

スペインと英国の87,225社の非上場企業データを用い、ESG指標が財務危機予測精度を向上させる条件を分析。英国では標準化された開示によりESG情報が予測力を高めるが、スペインでは不完全な開示のため効果なし。AI/MLモデルの優位性も実証。

Stefan Vieweg, Christoph Klein

本レビューは2022-2025年のAIとESGの研究を統合し、RESP-ESGフレームワークを提案。NLPや機械学習によるESGシグナル抽出、クレジット評価、気候分析の向上を示す一方、データの出所、モデルの不透明性、グリーンウォッシングなどの課題を指摘。政策・監督上の含意として、説明可能性や保証の必要性を強調。

Ambika Zutshi, Diane Zandee, Andrew Creed

本論文は、人工知能（AI）を循環経済（CE）への移行を促進する重要な手段と位置づけ、10Rフレームワークを用いて各循環度におけるAIの適用可能性を探る。AIは、材料削減、製品寿命延長、価値保持の機会を特定し、Scope 3 CO2排出削減や規制対応から価値創造への転換を支援する。

Parchami J, Darroudi A, Ali A +2

本論文は、変分モード分解（VMD）と適応学習率強化ゲート付き回帰ユニット（ALRE-GRU）を組み合わせ、強化動的バッタ最適化アルゴリズム（EDGOA）でハイパーパラメータを最適化する太陽光発電予測手法を提案。オーストラリアの実データで評価し、R²99.91%と高精度を達成。再生可能エネルギーの安定運用に貢献する。

(著者不明)

本研究は、大規模言語モデル（LLM）を金融、特に株価予測とESG評価に応用する方法を探る。人間の判断とLLMの比較を通じて、投資パフォーマンスへの影響を分析する。

(著者不明)

本論文は、企業財務におけるAI活用がガバナンスとサステナビリティの効率を向上させる手法を提案している。AIを用いたESG評価や開示の自動化により、企業の持続可能性実践を強化する可能性を示す。