論文・プレプリント

(著者不明)

本論文は、ESG格付けのためのベンチマークデータセット作成において、人間とAI（LLM）の協調フレームワークを提案する。従来の手法より効率的で高品質なデータセット構築を実現し、ESG評価の標準化に貢献する。

(著者不明)

本論文は、金融機関がNLPを用いて各種報告書やニュースから非構造化ESGデータを抽出する手法の産業調査を提供する。データ抽出と価値創出の可能性を概観し、実務上の課題と機会を整理する。

(著者不明)

本研究は大規模言語モデル(LLM)を用いて企業のESGパフォーマンスを体系的に評価し、株価との関係を分析した。LLMの適用可能性を示す。

(著者不明)

本論文は、石油・ガスセクターのESG開示を自動分析する手法を提案する。大規模な開示文書から洞察を抽出するスケーラビリティと適応性を示し、実務への応用可能性を強調する。

(著者不明)

本論文は、ESG開示とパフォーマンススコアのギャップ（GAP）をナラティブ操作の代理変数として用い、LLMを活用してグリーンウォッシュを検出する手法を提案する。大規模言語モデルを用いたテキスト分析により、企業の持続可能性報告書における虚偽または誇張された主張を特定する。実証実験により、提案手法が従来のルールベース手法よりも高精度でグリーンウォッシュを識別できることを示す。

Peng Gao, Kunpeng Zhang, Zongchuan Liu

本論文は、ダブル機械学習を用いて中国都市のエネルギーリバウンド効果（ERE）を測定し、国家ビッグデータ総合実験区と新エネルギー模範都市の二重政策の影響を評価。結果は、二重政策が特に資源都市や旧工業都市でEREを抑制し、産業構造最適化、グリーン技術革新、エネルギー消費転換を通じて効果を発揮することを示す。

O. Issah, Mutala Zubeiru, Samuel Anaba

本研究は、50カ国5000社のデータを用いて、ESG報告品質を機械学習（ランダムフォレスト、XGBoost）で予測。XGBoostはR²0.78とパネル回帰の0.62を上回り、SHAP分析で企業規模、ガバナンススコア、取締役会独立性が重要と判明。取締役会独立性は65～70％超で効果が頭打ちになる閾値効果も確認。

Xiaonan Dong, sungjin son

本論文は、AI導入が企業のカーボンニュートラル性能に与える影響を、資源オーケストレーション理論（ROT）に基づき分析。2018～2023年の中国A株製造業のパネルデータを用いた実証分析の結果、AI活用はカーボンニュートラル性能を有意に向上させることが示された。その効果は、資金調達制約の緩和、研究開発活性化、グリーンパテント増加を通じて発現する。グリーン技術効率とグリーンファイナンスの発展度合いが正の調整効果を持つ。

A. Sunitha, K. Srinivas, T.Radhika, B.Chandrakala Naik, P. Sandya Rani

AI、ビッグデータ、フィンテックがESG報告の質と企業透明性に与える影響を、312名の専門家調査とPLS-SEMで検証。デジタル技術採用は報告品質と透明性を高め、透明性がESGパフォーマンスの媒介要因となることを示した。企業規模がAIとESG成果の関係を調整する。GRI、IFRS S1/S2、CSRD等の新興基準に対応。

A. Sunitha, K. Srinivas, T.Radhika, B.Chandrakala Naik, P. Sandya Rani

本論文は、AI、ビッグデータ、フィンテックがESG開示の質と企業透明性に与える影響を、312名の専門家を対象にPLS-SEMで分析。3つのデジタル要素すべてが開示品質と透明性を向上させ、透明性がESGパフォーマンスを媒介することを実証。企業規模がAIとESGの関係を調整する。

Abdullah Albizri, Ahmad Jumah

本研究は、大規模言語モデル（LLM）を用いて企業のサステナビリティ報告書からTCFDフレームワークへの準拠度を測定する手法を開発。米国上場企業を対象に分析した結果、TCFD準拠度が高い企業ほどESG格付けが高く、将来のESG格付けも予測できることが明らかになった。透明性が高く拡張可能な手法を提供する。

Vijay Kumar

本稿は、AIによる資源効率最適化やグリーン経済への移行促進と、AI自体のエネルギー・資源消費拡大というパラドックスを論じる。グリーンAI運動が示す、生の性能指標よりエネルギー効率的アルゴリズムを優先するパラダイムシフトを分析し、技術革新と生態学的限界の調和を提唱する。

Deepak Gupta, Ziyodullayev Sodiq, Matkarimov Mansur +4

本論文は、人工知能（AI）が気候リスク評価と倫理的ポートフォリオ管理にどのように活用されるかを包括的に分析する。機械学習による気候リスクモデリング、深層学習によるESG評価の精度向上、自然言語処理による気候関連開示の抽出、予測モデルによる移行リスク評価などを検討。さらに、AIによるポートフォリオ最適化や気候ストレステスト、炭素リスクの価格付けに関する実証的証拠を提示し、アルゴリズムの透明性やデータバイアスなどの倫理的課題にも言及している…

Pradnyesh Khairnar , Karishma Rathod and Asst. Prof. Dineshwari Bisen

本論文は、再生可能エネルギー、高度な熱管理、AI駆動のリソース最適化を統合したグリーンデータセンター・フレームワークを提案する。3つのパイロットサイトでの実証により、PUE1.2、再エネ率75%、サーバー消費電力50%削減を達成し、平均3年で投資回収が可能であることを示した。

Hafiane, Doha El, Magri, Abdelmounime El, Myasse, Ilyass El +2

本論文は、マルチエージェントシステム（MAS）を用いたハイブリッド低圧マイクログリッドのリアルタイムエネルギー管理フレームワークを提案。JADEとMATLAB/Simulinkによる協調シミュレーションにより、系統連系・独立両モードで再生可能エネルギー利用率を10%向上、総エネルギーコストを7.6%削減することを実証。MASの分散制御が変動電源や負荷変動に対して堅牢であることを示した。

Han-Teng Liao, Karen Ang

生成AIの拡大に伴う環境負荷（Scope3排出、電子廃棄物）に対し、IEEE IRDSの持続可能性基準を統合した「再生型社会技術ロードマップ」を提案。資源節約と惑星アカウンタビリティに基づく新しいアーキテクチャが、デジタル循環経済における規制対応と産業レジリエンスを可能にする。

Xueyang Li, Jin Ma

本研究は、中国285都市のデータを用いて、グリーンファイナンスが炭素排出強度に与える影響を、計量経済モデルと機械学習（SHAP分析）により検証した。グリーンボンドとグリーン投資が特に効果的であり、その効果は都市の開発段階に応じて異なり、第4・5線都市で最大となる。また、エネルギー構造の最適化が主要な伝達経路であることが示された。これらの結果は、地域差に配慮したグリーンファイナンスシステム構築への政策示唆を提供する。

Rimi Gusliana Mais, Munir Munir

本研究は、AIをカーボンアカウンティングや排出モニタリング、気候金融に統合し、公共部門の説明責任と気候ガバナンスを強化するフレームワークを提案する。インドネシアの事例を通じて、リアルタイムデータと金融フローを連携させるAI駆動型の仕組みが効果的であることを示す。

Fateh Belaïd

本論文は、クリーンクッキングと電力へのアクセスに関する1200以上の査読研究を計算論的トピックモデリングで分析。アクセス指標に加えて健康・福祉・排出量の成果を定量化した研究は57.6%にとどまり、気候変動対策資金を動員できるのは健康・家庭内大気汚染テーマのみであることを明らかにした。標準化されたインパクト指標の導入が、投資家にとって実行可能なエビデンスへの転換を促進する。

Saqib Munir, Mushab Rashid, Abdul Ghaffar

1999年から2023年の中国データを用い、環境会計指標や政府R&D支出と再生可能エネルギー導入の関連をARDLと機械学習で分析。規制の質は長期的に正の関連があるが、R&D支出は負の関連を示し、制度改革なしでは投資が導入に結びつかないことを示唆。