論文・プレプリント

Fatma Bennaceur, Ali Bendob, Anwar Hasan Abdullah Othman

UAEのイスラム銀行と従来型銀行のESG報告品質をAI・NLPで評価。従来型銀行が気候変動リスク開示などで高得点、イスラム銀行は一貫性と倫理重視。ポジティブ開示に偏り、グリーンウォッシュの懸念。AIによる監視強化の示唆。

Andreja Primec, Jernej Belak, Matic Čufar

本論文は、AIリスクが企業のサステナビリティ報告において重要な課題となりつつあることを指摘し、CSRD/ESRS、GRI、ISSB、SASBといった主要な報告基準がAIリスクをどの程度扱っているかを分析する。20社の報告書の内容分析と法的分析を通じて、AIリスクの開示が浅く、標準化されておらず、法的説明責任と結びついていないことを明らかにする。持続可能性報告の枠組みがAIリスクを明示的に取り込む必要性を提言する。

Fiona Magee

本稿は、大規模言語モデル（LLM）を用いて企業のESG報告書を自動的に要約・分析・比較するウェブアプリケーションを開発した。これにより、利害関係者は手動での分析負担を軽減し、トレンド把握やベンチマーキングが容易になる。AIによる透明性向上の可能性を示す。

Amani Ebnaoof

本研究は、サウジアラビアの非金融上場企業におけるAI導入とESG開示の関係を2020～2024年のパネルデータに基づき分析。AI導入がESG開示スコアを有意に向上させることを発見し、新興市場でのESG報告におけるAIの変革的影響を示唆。

C. Kim, H. Na

本研究は韓国企業を対象に、ESG評価データを用いたAIベースの排出量予測モデルを開発。機械学習と深層学習を比較し、CatBoost・GAN・Transformerのハイブリッドアンサンブルが最高性能を示した。ESG情報が排出量予測に有用であることを実証。

W. Okere, Cosmas Ambe, Sanele Phumlani Vilakazi

本レビューは、新興市場におけるAIを用いたグリーンファイナンス及びESG報告の質向上に関する実証的エビデンス（2015-2025）を系統的に統合した。機械学習や自然言語処理が主流であり、炭素関連開示分析、ESGスコアリング、グリーンボンド検証に活用されている。主な障壁はデータ品質、標準化不足、コストであり、IFRS S1/S2やTCFDとの整合性が促進要因とされる。

Claire Monteleoni, Lawrence A. Palinkas, Michalle Mor Barak +6

本論文は、気候変動による移住における公平性の問題に人工知能がどのように関与するかを探る。AI技術が気候移住の意思決定や資源配分に与える影響を分析し、倫理的・社会的課題を考察する。

Jinguo Li

本研究は、中国の家具製造業において、AI対応の動的ケイパビリティ、グリーンサーバントリーダーシップ、Industry 4.0技術がグリーン・サービタイゼーションを通じてネットゼロ生産に貢献することを実証した。313名の調査データを用いたPLS-SEM分析により、グリーン・サービタイゼーションの完全媒介効果と変革能力の調整効果が確認された。

Zaheda Daruwala

本論文は、ESG投資に人工知能（AI）を統合した新たなパラダイム「ESGI（ESG with Intelligence）」を提案する。自然言語処理や説明可能AIなどの手法を用い、静的なESG評価をデータ駆動型の動的システムへ変革する概念フレームワークを提供する。

Raghuveeran, Preethi

本論文は、大規模言語モデル（LLM）の推論における炭素排出を削減するためのリアルタイムフレームワークCAIRを提案する。各推論リクエストを精度とレイテンシ要件を満たす最小のモデルにルーティングし、炭素強度と予算制約を考慮する。1日100万プロンプトのワークロードで約62%の炭素削減が見込まれ、CSRDやEU AI Actへの準拠も想定している。

Sandeep Garg, Aadil Naved Khan, Amit Sharma

本稿は、AIを活用したグリーン投資が環境と社会正義を両立させる可能性を論じる。気候リスク評価や再生可能エネルギー最適化に加え、労働者や脆弱コミュニティへの影響監視を通じた公正な移行を促進する。

Yun Zhu, Qinghan Chen, Ma Zhong

本研究は、化学企業の環境情報開示品質を評価するための枠組みを提案し、生成AI（DeepSeek-V3.2）を用いた自動スコアリングシステムを開発。2020～2024年の中国化学企業38社のESG報告書190件を分析し、開示品質が向上傾向にあること、AIスコアが専門家評価と高い一致を示すことを確認した。

Elham Jahanbakhsh

本研究は、米国企業の年次報告書やサステナビリティ報告書からAI・IoT導入開示指数（AIDI）を開発し、EPA温室効果ガス報告プログラムの排出原単位や労働安全指標との関連を検証。固定効果モデルにより限定的な関連性を確認し、開示に基づく説明責任の限界を指摘する。

Pratiti Nayak, Bhavya Tondon, Raushan Tara Jaswal

本論文は、AIがサステナブルファイナンスに統合されることで、ESG指標の意思決定への組み込みやSDGs達成に貢献する可能性を論じる。一方で、データ品質、規制順守、倫理的課題などの課題も指摘する。

Santosh Kumar, Rashi Gupta

本論文は、グリーンファイナンス分野におけるAIと自動化の役割を考察。機械学習を用いたESGスコアリング、グリーンウォッシュ検出、動的ポートフォリオ最適化（グリーンボンドやインパクトファンドへのシフト）等を紹介し、SDGs達成への貢献可能性を示唆。

(著者不明)

本論文は、グリーンファイナンスとESG分野におけるAIのガバナンス、法律、政策、倫理の枠組みを検討する。AI技術の活用とそれに伴う規制や倫理的課題について論じている。

Nur Muhammad Fadilah, Binastya Anggara Sekti

本論文は、ESG分析におけるAIの活用方法を包括的に探る。機械学習や自然言語処理を用いた予測モデリング、客観的スコアリング、継続的なモニタリングの可能性を示す。銀行、フィンテック、サプライチェーンなどの分野での応用と、アルゴリズムのバイアスや透明性などの課題も議論する。

Hardini Ariningrum, Elsa Fitriandini, Choirunnisa Ramadhani +1

本論文は、AIとESGの統合が現代の会計システムにもたらす影響を文献レビューにより分析した。2021～2025年の20件の査読付き論文を対象に、AIがESG報告の効率性、正確性、透明性を向上させることを示した。結論として、AI-ESG統合は会計システムを戦略的持続可能性ツールへと変革する。

Yamin Qiao, Xiaoyu Min, Sijia Ge +2

本論文は、人工知能（AI）がカーボンニュートラル達成に果たす二重の役割を検討する。排出予測、エネルギー消費最適化、持続可能な戦略策定におけるAI活用の可能性と課題を分析。具体的な事例やデータは不明だが、AIと気候変動対策の連携を示唆。

Kun Luo, Jiale Xue, Puspavathy Rassiah +1

本論文は、AI技術を活用してESG開示と実際の企業活動との整合性を高める方法を探る。特に、自然言語処理や機械学習を用いて開示内容の信頼性を向上させる手法を提案している。