論文・プレプリント

Muhammad Muhitur Rahman, Abdulaziz I. Almulhim, Bijoy Mitra +4

本研究は固形廃棄物処理からのGHG排出をモデル化し、因果関係に基づくAI手法をUAEケースに適用して排出削減可能性を示す。

Tai Mule

本研究は、中国A株上場企業のESG開示データを用いて、生成AIによる開示の信頼性と監査可能性を評価するモデルを提案。ERNIE、DeBERTa、SLCIモデルを統合し、新たなGAI-CN指標を導入した結果、信頼性が21%向上し、監査可能性とガバナンス品質に強い正の相関（R=0.63）が見られた。

Ari Wibowo

本論文は、AIが企業統治における説明責任、透明性、ESGコンプライアンスをどのように変革するかを法と経済学の観点から分析する。EUの事前安全策、米国の開示・事後責任、ASEANの原則ベースなど各国の枠組みを比較し、AIのグリーンウォッシングリスクと制度的対応を検討する。AIを統治メカニズムとして位置づけ、検証可能性や独立保証の必要性を提言する。

Boni Benyamino Lumban Tobing

本系統的レビューは、AIがESG開示の精度・透明性・信頼性を強化する役割を35のScopus査読論文から分析。AIによる異常検知・自動処理・検証可能性向上がグリーンウォッシュを抑制し、真正性と消費者信頼・ロイヤルティに正の影響を与える5つのテーマを特定。新興市場でのAIガバナンスと倫理のギャップも指摘。

Jianxian Wu

本稿は、人工知能（AI）が循環型バイオ経済の脱炭素化可能性を向上させるかどうかを、準実験的手法を用いて検証する。結果は、AIが資源効率とプロセス最適化を通じて有意な脱炭素効果をもたらすことを示唆する。

Ida Ayu Putu Ayunda Aprilia Sugiantari

本研究は、ESG開示におけるAI活用の可能性を探る。AIはリアルタイムデータ収集・分析を通じて透明性と効率を向上させるが、導入コストやデータ品質、倫理的問題が課題として残る。結論として、AIはESG報告を変革する可能性があり、堅牢なデータ基盤と能力構築への投資が必要である。

Percy Antonio Vilchez Olivares, Brandelt Jesús Artorga de la Cruz

本系統的文献レビューは、ESG開示におけるAIとデータ分析の活用を、2020〜2025年の45件の査読付き論文から分析した。4つの主要テーマ（NLP・テキストマイニング、MLによるESGスコアリング、AI保証・監査、規制・デジタル変革）を抽出し、AIがESG開示をデータ駆動型の検証可能なシステムに変革しつつあることを示している。

Przemysław Pluskota, Kamila Słupińska, Agata Wawrzyniak +1

本論文は、銀行がデジタル・モバイルバンキングにおいてAIを活用し、ESG戦略（特に環境側面）を実施・伝達する方法を理論的・実証的に分析する。混合手法を用い、欧州の規制枠組みや事例研究から、グリーン投資推奨、カーボンフットプリント分析、自動化されたサステナビリティ報告、倫理的コミュニケーションにおけるAIの有効性を示す。一方で、アルゴリズムの透明性やデータバイアスなどの課題も指摘する。

Boutahir Omar, Lahlou-Kassi Habiba

本レビューは、人工知能（AI）がESG評価、リスク検出、投資戦略にどう活用されているかを40の研究から分析。機械学習や自然言語処理による透明性向上と、アルゴリズムバイアスやデータ不均一性といった課題を指摘。責任あるAIと標準化の必要性を強調。

Chabot M.

本論文は、欧州エネルギー企業の気候関連開示をテキスト分析とAI手法で解析。開示内容のパターンや透明性を評価し、AIの有効性を示す。

Ene Yalçın S.

本研究は、機械学習を用いた温室効果ガス排出量の予測フレームワークを提案する。タイトルから具体的な手法や結果は不明だが、排出量予測の高度化を目指す方法論的研究である。

Hebbar K.S.

本論文は、グリーン投資の規制コンプライアンス向上におけるAI活用レポートの可能性を探る。AI技術により環境報告の精度と効率が向上し、グリーンウォッシングリスクの低減が期待される。持続可能性基準への準拠を支援するフレームワークを提案する。

Manu K.S.

本論文は、AI技術が持続可能な金融に与える影響を探る。具体的な要約は提供されていないが、タイトルからAIによるESGデータ分析や気候リスク評価の可能性が示唆される。

Baplawat A.

本稿は、ESG規制やグリーンファイナンス法の文脈で人工知能がどのように活用され得るかを論じる。AIによるデータ分析や自動化が、持続可能性開示やグリーンウォッシング対策に寄与する可能性を提示するが、具体的な実証や制度分析は含まれていない。

Yao Wang, Yitao Li, Zhen Ruan +2

本論文は、中国A株上場企業の2010～2022年のデータを用い、「国家ビッグデータ総合試験区」政策を自然実験として、ビッグデータが企業のグリーン発展に与える因果効果を検証。結果、同政策は資源配分の改善とエージェンシーコスト削減を通じて持続可能な事業慣行を促進し、特に東部・中部地域や大企業で効果が顕著であることを示した。

Akhil Shaikh

本論文は、気候変動対策におけるAIの応用可能性を包括的にレビューする。農業用温室を事例に、IoT、衛星データ、AIアルゴリズムを統合したBPMNフレームワークを提案し、リアルタイムモニタリングや政策立案支援を目指す。公平性・透明性などの倫理的課題にも言及し、エネルギー消費増加やデータ不足などの課題を指摘する。

Yilei Zhao, Wentao Zhang, Lei Xiao +3

本論文は、ESG分析のための階層型マルチエージェントシステム「ESGAgent」を提案する。リトリーバル拡張やウェブ検索などの専門ツールを備え、310社のサステナビリティ報告書から構築した3レベルのベンチマークで評価した結果、原子質問で84.15%の精度を達成し、プロフェッショナルなレポート生成においても優れた性能を示した。

Dikarev, Evgeny

本論文は、レストラン業界における食品廃棄物削減と持続可能性向上のためのAI活用を探る。予測分析、スマート在庫管理、コンピュータビジョン技術が資源効率を改善し、ESG目標達成に貢献することを示す。北米、欧州、アジアの事例を基に、AI導入が戦略的必須事項であると主張する。

(著者不明)

本研究は、AI、ML、DLTなどの新技術が持続可能な金融とグリーン経済への移行をどのように支援できるかを文献レビューと専門家インタビューにより探求。これらの技術がリスク管理の改善、透明性の向上、意思決定の効率化に貢献し、ESG考慮事項を投資計画に組み込むことを容易にすることを示唆。実務的には、ソフトウェア開発者、金融機関、政策立案者に持続可能な開発の促進に向けた示唆を提供。

Shuying Gao, Meifang Zhou

本論文は、グリーン移行リスクのモニタリングに必要なデータ要件が不明確であると指摘し、AI大規模モデルとデジタルツイン技術を用いた能動的診断・精密識別・知的政策立案を提案する。従来の経験的リスク分析からデータ駆動型意思決定へのパラダイムシフトを促す。