arXiv、Jxiv、Zenodo、SSRN、J-STAGE 等から GX・脱炭素関連の論文を収集し、 AI 関連度スコアと日英の編集解説付きで一覧化します。 原典 DOI と provenance trail を併記し、利用者は元の論文に戻れます。
要約は AI 支援で生成されています。最終的な解釈・検証は利用者が原典に基づいて行ってください。
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Supplementary material, data and code for: Layered indicators for comparable and assurable aviation Scope 3 emissions
Erofeev, Yury, Majer, Stefan, Thrän, Daniela
本資料は、企業の航空Scope 3（カテゴリ6）報告における階層的指標仕様を検証した論文の補足資料・データ・コード一式である。2回の修正ポリシー・デルファイ（第1回N=211、第2回N=172）の匿名回答と、比較可能性・保証準備度指数（CARI）の全統計を再現するスクリプトを収録する。さらにFY2025のサステナビリティ報告書13件へのCARI適用を言語モデルで採点し、根拠引用・判定・整合性レビュー・外部専門家2名による5件の検証を公開…
An Explainable ESG Sentiment Analysis System Using FinBERT and RoBERTa Transformer Models: Implications for Financial Risk and Business Intelligence
Ispita Jahan, Sonia Nashid, Kaniz Sultana Chy +4
FinBERTとRoBERTaにSHAP・XLexの説明機構を組み合わせ、ESG開示の感情分類を解釈可能にした研究。米国上場150社・1,200件の開示（2018–2024）を分析し、ESGセンチメントと財務リスク指標の関係を固定効果パネル回帰とグレンジャー因果で検証。ポジティブなESGセンチメントと市場ボラティリティに有意な逆相関（R²=0.67）を確認し、将来リスクへの増分予測価値も示した。
A Two-Stage Hybrid Framework for Climate Risk Identification in Chinese ESG Disclosures
Jia-Ye Zhou, Jia-Xin Luo, Xin-Ying Shu
中国ESG開示に埋め込まれた気候関連情報を、ルールベースのフィルタリングと微調整済みRoBERTa分類器の二段階で抽出する枠組みを提案。ノイズの多い全文書でも推論コストを大幅に削減しつつ、物理的・移行リスクの識別精度を維持できることを示す。閉じた文単位分類から実運用志向のシステム設計へ転換すべきと論じる。
Digital innovation and corporate sustainability: how blockchain transparency and green finance drive ESG performance
Ismail Ibrahim Chacha, Zu-Quan Xiang
10主要経済圏の上場企業19,683社・年パネルデータ（2015-2025）を用い、グリーンファイナンスとブロックチェーン透明性がESGパフォーマンスを有意に高めることを示す。ブロックチェーン透明性はグリーンファイナンスとESGパフォーマンスの関係を部分的に媒介し、情報品質とステークホルダー信頼を強化する。モジュール型建造や知識共有を可能にするグループ技術が補完能力として効果を増幅する。
Replication Data for Predicting ESG scores from economic factors: A cross-market analysis
Alessandro Fulci
5市場を対象に、経済要因からESGスコアを予測する研究の再現データセット。データ取得、ランダムフォレスト、ブートストラップ推論、Shapley値分析のスクリプトを収録する。企業レベルのLSEG Workspaceデータはライセンス制約で除外され、完全再現には2025年9月17日時点の原データへの正規アクセスが必要となる。
The Green AI Paradox: A Comparative Analysis of AI's Environmental Benefits Vs. The Carbon Footprint of Large Language Models (LLMs)
Dr. Anjana Kumari, Arnav Raviraj, Arya
AIは森林破壊追跡や気候モデリングで環境便益をもたらす一方、LLMの学習・運用に伴う膨大な電力消費と炭素排出が新たな環境負荷を生む「グリーンAIのパラドックス」を比較レビューする。EUのAI法やエネルギー効率指令は透明性報告を義務化するが、越境的な炭素会計基準の欠如と規制裁定により、地域の便益がLLM開発のグローバル排出で相殺されると指摘。アルゴリズム効率だけでなく、拘束力ある国際的なエネルギー基準とデジタルインフラの炭素会計の統一が必…
Carbon FootPrint Tracking in Logistics System: AI-Based Logistics Management Platform
Bhagyashri K Kulkarni, Shashank Urs H P, Vinod V +2
物流向けカーボンフットプリント追跡システム「CarbonTrack」の実装を、ソースコード・学習済みモデル・テストスイートに照らして評価した論文。113のRESTエンドポイントと6つのMLモデル（Random Forest/XGBoost）を備え、予知保全87.5%、ルート推薦91.0%の精度を再現。一方で学習ターゲットが実測データではなく決定論的式由来であり、排出量予測機能は未実装であることを開示し、過大評価を避けている。
Net carbon benefit of CO₂ curing of cement from coupled machine learning and process carbon accounting
Liyuan Chen, Jiaying Pan
セメントのCO₂養生プロセスについて、機械学習とプロセス炭素会計を組み合わせて正味の炭素便益を評価した研究。CO₂の固定・利用と排出を統合的に算定し、養生技術が実際に気候便益をもたらす条件を明らかにする。AIと炭素会計の融合により、CCUS・脱炭素技術の評価精度を高める手法を提示する。
Causal inference on mangrove-restoration carbon-credit additionality from Landsat time series under staggered enrollment: an artificial intelligence evaluation of permanence-risk overstatement
Neema Mwita Kinyasi, Amina Juma Msuya, Baraka Mwinyi Hamisi
マングローブ再生型炭素クレジットの永続性控除が、段階的登録と未観測のベースライン損失の下で偏りを持つ条件を理論的に導出した研究。潜在アウトカムモデルと隠れマルコフ表現を組み合わせ、登録時期とベースライン脅威の相関が高いほど永続性リスクが過大評価されることを示す。新規フィールドデータなしで既存レジストリに適用できる診断手法を提供する。
Navigating Carbon Neutrality Transitions: The Role of Data-Driven Decision Making in Corporate Environmental Performance
Shirin Saiyed, Made Ratih Nurmalasari
本論文は、データ駆動型意思決定（DDDM）がカーボンニュートラル移行期の企業環境パフォーマンスをどう高めるかを統合的にレビューする。影響の可視化、分析的診断、業務最適化、部門間調整、説明責任に基づく学習という5つのメカニズムを特定する一方、データ品質の低さ、システム分断、Scope 3推計の不確実性、リバウンド効果、クレジットによる実排出削減の代替といった弱化条件も示す。データ基盤・分析能力を意思決定ルーティン、実施介入、検証済み環境成…
Annotated Rhetoric in ESG Reports: Pilot Dataset
Marcin Trybulec, Barbara Konat, Anna Sędłak +2
ESG報告書の修辞戦略を分析するため、アリストテレスのエトス・パトス・ロゴスに基づくコーディング体系で人手注釈したパイロットデータセット。この参照データを用いてLLMのプロンプトと手順を開発・較正し、100件のESG報告書への大規模適用を目指す。企業のESG開示が純粋な情報伝達か説得かを区別する基盤を提供する。
Mapping the Landscape of Integrated Reporting: Cross-Industry Insights and Global Perspectives From a Topic Modeling Approach
Culasso F.
統合報告書をトピックモデリングで分析し、業界横断的な開示テーマの傾向とグローバルな視点を整理した研究。AI手法を開示分析に応用し、企業の統合報告がどのような主題群で構成されているかを可視化する。開示インフラの実証的理解に資する。
Federated Framework for Individual and Product-Level Carbon Footprint Tracking Using Deep Learning and Supply Chain AI
DIVYANSHU PRADHAN Divyanshu pradhan, Sanchit Sanchit
インドの家計消費に着目し、個人のライフスタイル炭素と製品別炭素を統合追跡するフェデレーテッド型UCFMポータルを提案。12種の回帰モデルを比較しMLPが最高精度（R²=0.8963）を達成。製品側はLLMによる原材料解析とBi/Cross-Encoderの意味的マッピング、XGBoost補完でR²=0.9410を実現し、ISO 14067準拠の監査可能な算定基盤を構築する。
Readability of Sustainability Reports, ESG Ratings and Financial Performance of European Companies (FY2024)
Lehenchuk, Serhii, Zhyhlei, Iryna
欧州上場企業101社（消費財56社・食品飲料45社）のFY2024サステナビリティ報告書について、5種の可読性指標と報告書ページ数、複合可読性指標（PC1）を収録したデータセット。LSEGのESG格付（総合およびE・S・Gピラー、0〜5段階）と、EUR建ての財務データおよびROA・ROE・ROS・レバレッジ等の派生指標を併せて提供する。可読性指標は生成AI（Claude Sonnet 5）を用いて算出され、ESGパフォーマンスと「難読化…
Application of Autodesk Insight and machine learning for optimizing and predicting building carbon emissions: A case study in Vietnam
Ngoc-Son Truong, T. Nguyen, T. Nguyen +2
本研究は6D BIM、Autodesk Insight、機械学習を統合し、ベトナム・ダナンの銀行建物を対象に建材由来のエンボディド炭素と運用炭素を合わせた総炭素排出量を分析・予測する手法を提案する。外皮システムの多シナリオシミュレーションでデータを生成し、Weka上で複数の機械学習モデルを訓練・検証、最も精度の高い予測アルゴリズムを特定した。熱帯気候に最適な材料組合せを明らかにするとともに、複雑なシミュレーションを繰り返さずに炭素排出量…
The Effect of Artificial Intelligence Integration and Big Data Analytics on Sustainability reporting Audit Quality with ESG Disclosure and Operational Complexity as Moderating Variables
Inez Permatasari, Noer Sasongko
インドネシアIDX上場エネルギー企業46社・138観測（2022〜2024年）を対象に、AIとビッグデータ分析（BDA）がサステナビリティ報告監査品質（SRAQ）に与える影響を、ESG開示と業務複雑性の調整効果とともに検証した。BDAはSRAQに有意な正の影響を与える一方、AIは有意な影響を示さず、ESG開示・業務複雑性の調整効果も確認されなかった。技術的成熟度の不足からAI活用が限定的である一方、BDAはサステナビリティ監査で実効的に…
Subproject Report 1: Methods and Tools for Assessing Sustainability Factors in Product Development
Tizian Latzka
製品の環境影響の最大80%は開発初期段階で確定するが、詳細なBOMを要する従来LCAは設計者にとって使いにくいという「エコデザインのパラドックス」がある。本報告はPRISMA準拠のAI支援文献レビューと8種のツール実証評価（ステンレス水筒を参照製品）を通じ、専門LCAソフトのユーザビリティ欠陥（SUS≤42.5、180分以上）と手動LCI代理マッピングのボトルネックを特定した。これを14の要件に落とし込み、LLM対話・マルチエージェント…
Artificial Intelligence in Financial Reporting and Auditing: Challenges and Future Opportunities
Rajesh Kumar, L. Malusare, Farhan Alam +2
本論文は、AIが財務報告・監査にもたらす変革を、自動記帳・不正検出・継続的監査・ブロックチェーン保証・AIベースのサステナビリティ報告まで幅広く概観する。アルゴリズムバイアス、透明性・説明可能性、サイバーセキュリティ、倫理、規制の不確実性といった課題を整理し、会計事務所・監査人・規制当局への戦略的含意を示す。生成AIや統合ESG報告、自律型会計の将来動向を挙げ、技術革新と倫理ガバナンス・人間の専門的判断の均衡が持続的導入に不可欠と結論づ…
An LLM-driven automated framework for carbon price factor decomposition: Design, validation, and evidence from China’s emissions trading markets
Yi-Kang Ji, Tian-Zhen Li, Meng-Di Liu
本論文は、LLMを活用して炭素価格の要因分解を平易な言語クエリで自動化するフレームワーク「AutoCarbonVAR」を提案・検証する。湖北パイロットETSと全国電力部門ETSの日次データで検証し、専門家主導の分析と整合する結果を再現した。実証的には為替ショックが炭素価格変動の最大の外部要因であり、外部要因全体の寄与は約5.5%とEU ETSより低く、中国電力部門の石炭価格規制と燃料転換の制約を反映している。
Forecasting corporate green innovation from ESG disclosures and mechanism-typed signed interfirm graphs under a point-in-time protocol
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本論文は、ESG開示テキストとメカニズム分類された符号付き企業間グラフを統合し、企業のグリーンイノベーション（グリーン特許）を予測する深層学習モデルCMP-DSTCLを提案する。グリーンウォッシング対比損失やエッジメカニズム分類器、ハードル負の二項分布ヘッドを組み込み、情報の入手可能日を厳密に扱うポイント・イン・タイム・プロトコルで評価する。中国A株4,186社・58,472社四半期のデータで18のベースラインを上回る性能を示す。