論文・プレプリント

F. A. Samiul Islam

本研究は、AI、LSTM、NSGA-II、デジタルツイン、ブロックチェーンを統合したスマート廃棄物発電フレームワーク（AI-CIR-WtE）を提案。ダッカを対象に、廃棄物発生予測、ルート最適化、GHG排出削減、エネルギー回収をシミュレーションし、循環資源回収率27～35%向上、ライフサイクル排出量41%削減、エネルギー収量18%増加を達成。気候正義と社会的包摂も考慮。

WenYi Li, Wenyu Liu, Mengya Deng +2

本論文は、大規模言語モデル（LLM）が会計実務に与える変革的影響を体系的にレビューし、将来の応用シナリオを探る。財務報告、ESG開示、リスク管理などの分野で効率性・透明性・革新性を高める可能性を示す一方、データ品質やプライバシー、ドメイン適応などの課題を指摘する。LLMの会計統合に向けた戦略的ロードマップを提供する。

Jan-Erik Schirmer

本稿は、人工知能（AI）が気候変動において二面性を持つことを論じる。一方で、AIの広範な利用は大きなカーボンフットプリントをもたらす気候リスクを伴う。他方で、特にCSRDなどの規制枠組みや投資家圧力が高まる中、AIは企業の気候報告や気候計画の効率性・正確性を向上させ、情報過多を軽減する可能性がある。

Thong Hoang, Mykhailo V. Klymenko, Xiwei Xu +6

本研究は、ESG報告ライフサイクル管理のためのAIエージェントフレームワークを提案する。複数のエージェントが情報抽出、検証、報告書更新を自動化し、静的な報告プロセスを動的で適応的なシステムに変革する。技術要件と品質属性を定義し、単一モデル、単一エージェント、マルチエージェントの3つのアーキテクチャを提示する。

Muhammad Usman, Yongming Huang, Muhammad Sohail Amjad Makhdum

本研究は、BRICS-T諸国を対象に、人工知能（AI）、グリーンファイナンス、環境技術、再生可能エネルギーが温室効果ガス（GHG）排出に与える影響を分析。第2世代の計量経済手法を用いた結果、AI、グリーンファイナンス、再生可能エネルギーは排出削減に寄与するが、環境技術は長期的に排出を増加させる可能性が示された。AIとグリーンファイナンスの相乗効果は環境質を向上させる一方、AIと環境技術の相互作用は排出を悪化させる。

M. Wheeler, Brandi Everett, Victor R. Prybutok

本論文は、AI導入がもたらす環境便益と資源消費のトレードオフを体系的に評価する「環境資産コストフレームワーク」を提案。73の実証研究のレビューから、AIの環境影響はS字カーブを描き、初期削減（0-2年）、中期的リバウンド（2-5年）、長期的最適化（5年超）の段階を経ることを示す。地理的条件により成果は10-60倍変動し、再生可能エネルギー比率の高い地域では早期に純便益が得られる。戦略的介入によりリバウンド効果は制御可能であり、再生可能エ…

R. Santos, María Isabel Casal Reyes

本レビューは、デジタル技術（AI、分析、プラットフォーム）がグリーン経済に与える影響と、環境制約・ガバナンスがデジタル普及に与えるフィードバックを整理。労働市場、スキルミスマッチ、グリーンファイナンスとコンピューティングの融合、持続可能インフラ（水素、データセンター）の4領域を検討。デジタルツールは強固な基準・監査・クリーン電力・人材育成と組み合わさればグリーン革新を促進できるが、欠如すると電力需要増大や格差拡大のリスクがある。AIガバ…

Md Arafat Rahman, Sazzad Hossain Shaon

本研究は、バングラデシュの434名を対象とした調査に基づき、AI統合がESG開示を強化し、持続可能性文化と気候レジリエンスを促進することを実証。ステークホルダーの認識が媒介し、組織のイノベーション能力が調整効果を持つ。エマージング経済におけるAIとESG会計の統合モデルを初めて検証。

Vibhavari Prasad Mane

本レビューは、AI（機械学習、NLP、予測分析）がESG評価、ポートフォリオ管理、リスク分析、情報開示をどう改善するかを体系的に整理。同時に、データ品質、アルゴリズムバイアス、規制遵守といった課題を指摘し、信頼できるAIと持続可能なデジタル金融エコシステムの必要性を論じる。

Filippo di Pietro, Pilar Giráldez‐Puig, P. Palos-Sanchez +1

本論文は、気候関連の金融課題に対する機械学習技術の応用を体系的文献レビューと計量書誌分析で調査。排出予測、グリーン投資、サステナビリティ報告でのAI採用拡大を示す一方、データ品質、解釈可能性、アルゴリズムバイアスの課題を指摘。AIが持続可能な移行を促進するには、堅牢なガバナンスと規制監督が必要と結論。

Hind Gatoi, Islam Belhaoua, Kashf Akhtar +3

本研究は、AI駆動型ESG分析が持続可能な投資パフォーマンス向上に寄与するかを検証。従来のESG格付けの問題点を克服し、AIを用いたポートフォリオは高リターンと低リスクを実現。AI由来のESGスコアが超過リターンと強く関連することを示した。

H. Akula

本論文は、AI・リモートセンシング・貿易政策を統合した新しい気候ガバナンス枠組みを提案する。EUのカーボンボーダー調整メカニズム（CBAM）の事例を踏まえ、発展途上国への悪影響を緩和するための普遍的で条約ベースの制度設計を議論。歴史的炭素負債の定量化や衛星による排出監視、分散型台帳による透明性確保などの要素を組み合わせ、段階的貿易制限の経済影響をシミュレーションする手法を提示している。

Yassine Charabi

本論文は、AIインフラの急速な拡大に伴う即時的な排出と、システム全体での遅延した排出削減との間の時間的不一致を定量化するシステムダイナミクスモデルを提示する。国際エネルギー機関（IEA）のシナリオに基づき、累積炭素債務を計算し、運用柔軟性や政策手段の効果を分析する。

Junkai Chen

本研究は、米国・欧州・中国の上場企業のESG報告書におけるAI情報開示の現状を分析。ESG報告がAI開示の主要経路であること、AI関連4領域（開発・応用・製造・消費）で開示レベルに大きな差があること、E・S・G各次元で開示密度が異なりGが最も網羅的であることを示す。さらに「コンプライ・オア・エクスプレイン」とダブルマテリアリティに基づくESG-AI開示最適化案を提案し、中国の事例として全国企業信用情報公開システムを通じた集中開示を提言。

Emmanuel Ohimai Ojo, Prince Michael Akwabeng, Gloria Opoku Darkoh +1

本論文は、炭素排出モニタリングとグリーン投資判断におけるAI技術の応用に関する系統的レビューである。2021～2025年に発表された55件の研究を分析し、機械学習・深層学習・ハイブリッドアルゴリズムが排出量推定の精度向上、リアルタイムモニタリング、排出ホットスポットの特定に有効であることを示した。また、AIが環境・社会・ガバナンス（ESG）報告や気候整合的な投資判断、規制遵守を促進する方法を明らかにした。一方で、データ品質不足、モデル解…

Lars Wilhelmi, Christian Bruns, Matthias Schumann

本研究では、ビジョン言語モデル（VLM）を用いてサステナビリティ報告書からESG指標、特にGHG排出削減目標を抽出する手法を検討した。デザインサイエンスリサーチ手法に基づき、ページレベルのデータセットと評価パイプラインを構築し、テキスト、画像、およびテキスト+画像の組み合わせ入力モダリティを比較した。その結果、Mistral Small 3.2モデルを使用したテキスト+画像モダリティが最高性能（F1=0.82）を示した。視覚的に密なレイ…

Kunj Modh, Varun Patel, Vivek Devani

本論文は、ESG報告書の自動分析のためのAIプラットフォーム「ESG Analytics」を提案する。RAGアプローチを用いてテキスト・表形式データからESG指標を抽出し、FinBERT-ESGで分類、LLMで文脈に応じた抽出を行う。リスクスコアとインパクトスコアの二重評価、グリーンウォッシュ検出機能を備え、透明性とスケーラビリティを向上させる。

Dr.Rachana Saxena, Hashim Khan, Dr.Mohsina Hayat

本論文は、AIが企業のサステナビリティ報告やグリーン会計をどのように変革しているかを批判的に検討する。GRI基準やIFRS S1/S2などの規制枠組みに対応するため、AIによる炭素会計の自動化、環境フットプリント分析、リアルタイム環境モニタリング、AI支援保証などの応用を分析。AIは情報の正確性・適時性・意思決定有用性を向上させるが、データ品質、アルゴリズムの透明性、倫理的リスク、ガバナンスの課題が残る。

Tianyi Ren

本論文は、AIを活用したカーボンフットプリント追跡が、特にScope 3排出量のほぼリアルタイムかつ高解像度な推定を可能にし、グリーン投資の意思決定を変革する可能性を検討する。NLP、IoTテレメトリ、衛星リモートセンシングを組み合わせた手法を整理し、グリーンウォッシュ検出や移行リスクモデリングの強化を示す。同時に、標準化、データ検証可能性、アルゴリズムの透明性、AI自体の環境負荷といった課題を指摘し、相互運用可能なデータ基盤と独立した…

Junying Fan, Daojuan Wang, Yuhua Zheng

本論文は、新興市場におけるESG投資判断を支援するAI駆動型フレームワークFinATGを提案する。FinATGは、ESG報告書やグリーンボンド開示などの英文財務テキストから持続可能性関連情報を自動抽出し、炭素排出データやグリーン投資関係の抽出に優れた性能を示す。実験では、エンティティF1スコア88.5、REL F1スコア80.2を達成し、持続可能性特化データセットでも高い性能を発揮した。