査読済み論文🌍 ENジャーナルJournal of Economics Business and Accountancy Ventura2026#AI×ESGDOI
イスラム銀行における人工知能、ESG開示品質、企業サステナビリティ・パフォーマンス:シャリーア・ガバナンスの役割
Artificial Intelligence, ESG Disclosure Quality, and Corporate Sustainability Performance in Islamic Banking: The Role of Sharia Governance
Mutmainah _, Melinda Wijaya
インドネシア・マレーシアのイスラム商業銀行を対象に、AI能力・導入がESG開示品質と緑洗い、企業サステナビリティ性能に与える影響をパネル固定効果モデルで検証。AIはESG開示品質と正に関連するが緑洗いとは有意でなく、ESG開示品質はサステナビリティ性能と正に関連。シャリーア・ガバナンスはAIとESG開示品質の関係を強めるが、AIと緑洗いの関係は調整しない。技術能力と宗教的ガバナンスの統合が信頼性ある開示に重要と示す。
査読済み論文🌍 ENジャーナルInkubis Jurnal Ekonomi dan Bisnis2026#AI×ESGDOI
東南アジア銀行業におけるAI開示、ESGパフォーマンス、トービンのQ
AI Disclosure, ESG Performance, and Tobin’s Q in Southeast Asian Banking
Hugo Prasetyo Winotoatmojo, Meiryani Meiryani, Bambang Leo Handoko +1
東南アジア10カ国・205行の2020〜2025年パネルデータ(1,230観測)を用い、AI開示とESG性能、トービンのQの関連を検証。AI開示は同時点のESG性能(特に社会・ガバナンス)と正に関連するが、ラグ付き・1年先では有意でなく、トービンのQとの一貫した関連やESG経由の間接効果も確認されなかった。AI開示は「シグナル」に留まり、検証可能な成果連動型開示の必要性を示唆する。
査読済み論文🌍 ENジャーナルSymmetry2026#AI×ESGDOI
食品飲料セクターにおける参照食品カーボンフットプリント推計のためのガウス混合モデル基盤機械学習フレームワーク
A Gaussian Mixture Model-Based Machine Learning Framework for Reference-Food Carbon Footprint Estimation in the Food and Beverage Sector
Thing-Yuan Chang, Chien-Chih Chen, Chin-Hsien Hsu +2
食品飲料セクターの参照食品について、GMMで学習データを分割し近傍ルーティングで回帰器を切り替える機械学習フレームワークを提案。LEAF名称をAGRIBALYSEやCIQUAL栄養データと紐付け約47万件の観測を構築した。重み付きルーティングはRMSEを3.465から3.136 kg CO2e/kgへ低減するが、全体XGBoostが2.773と最小で、主要比較は統計的に有意でなかった。製品別LCAを代替せず、初期スクリーニング用途の限界…
査読済み論文🌍 ENジャーナルSensors and Materials2026#AI×ESGDOI
炭素フットプリント削減のための深層Qネットワーク強化学習に基づく経路調整メカニズム
Deep Q-network Reinforcement Learning-based Routing Adjustment Mechanism for Carbon Footprint Reduction
Tin-Yu Wu, Chu‐Fu Wang, Wei-Che Chien +2
深層Qネットワーク(DQN)強化学習を用いて配送・輸送経路を動的に調整し、炭素フットプリントを削減する経路調整メカニズムを提案した研究。AIが排出量を考慮した経路選択を最適化する点が特徴で、物流分野の脱炭素化に資する。詳細な評価結果は要旨未取得のため不明。
査読済み論文🌍 EN🇨🇳 CNジャーナルComputation2026#AI×ESGDOI
マルチモーダル大規模モデルによる都市3D緑地算出と低炭素緑地管理手法
Multimodal Large-Model-Driven Method for Urban 3D Green-Space Calculation and Low-Carbon Green-Space Management
Yi Yang
本論文は、マルチモーダル衛星データ・LiDAR点群・ドメイン特化型大規模言語モデルを組み合わせ、都市緑地の3D空間評価と景観工事のライフサイクル炭素会計を統合する理論的枠組みを提案する。樹木単位と地域単位の階層的算出ワークフローを設計し、炭素源・吸収源の算定境界を明確化した上で、低炭素維持管理案を知的に提示する人間協働型意思決定フレームを構築する。実証はシミュレーションによる技術的実現可能性の確認にとどまる。
査読済み論文🌍 ENジャーナルAsian Journal of Water, Environment and Pollution2026#AI×ESGDOI
建築材料のエンボディドカーボン評価と脱炭素化のための説明可能・解釈可能な人工知能:PRISMAに基づく系統的・計量書誌学的レビュー
Explainable and interpretable artificial intelligence for embodied carbon assessment and decarbonization of building materials: A PRISMA-based systematic and bibliometric review
Funmilayo C. Jayeola, Masengo Ilunga
本論文はPRISMA 2020に基づき2015〜2026年のScopus文献を系統的・計量書誌学的にレビューし、建築材料のエンボディドカーボン(EC)評価と脱炭素化におけるAI・説明可能AI(XAI)の活用動向を整理した。2023年以降研究が急増し、ニューラルネットやランダムフォレスト等がEC予測や材料最適化に用いられているが、XAI適用は限定的で予測精度に偏重している。地域データの空白やモデル移転性・実証検証の不足を指摘し、地域LCA…
査読済み論文🌍 EN🇨🇳 CNジャーナルSustainable Futures2025#AI×ESGDOI
ESGスコアは中国企業のグリーンボンド発行予測に有効か:決定木系学習モデルによる実証
The role of ESG score in forecasting China corporate green bond issuance: Evidence from tree-based learning models
Zhu J.
中国企業のグリーンボンド発行を、ESGスコアと決定木系機械学習モデル(Random Forest等)で予測する実証研究。ESG評価がグリーンボンド発行行動の有力な予測因子となるかを検証し、発行予測におけるESG情報の有用性を示す。AIとESG評価の交差領域に位置する。
査読済み論文🌍 EN🇨🇳 CN学会Lecture Notes in Networks and Systems2026#AI×ESGDOI
機械学習アルゴリズムに基づくグリーンファイナンス・リスク評価モデルの構築と実証研究
Construction and Empirical Study of Green Finance Risk Assessment Model Based on Machine Learning Algorithm
Jiang Y.
機械学習アルゴリズムを用いてグリーンファイナンスのリスク評価モデルを構築し、実証的に検証した研究。グリーン融資・投資に伴うリスクをデータ駆動型で定量化する手法を提示する。要旨が未取得のため詳細な手法・データは不明だが、AIとESG金融評価の交差領域に位置づけられる。
査読済み論文🌍 EN学会Icaif 2025 6th ACM International Conference on AI in Finance2025#AI×ESGDOI
TCFD開示の解明:透明性と信頼性を高めるAI活用フレームワーク
Demystifying TCFD Disclosures: An AI-Powered Framework for Enhanced Transparency and Trust
Yim T.Y.
TCFD開示の内容分析をAIで支援するフレームワークを提示する研究。開示の透明性と信頼性を高め、投資家や規制当局が比較・検証しやすい情報基盤の構築を狙う。気候関連開示の質的評価を自動化・高度化する点が特徴。
査読済み論文🌍 EN🌍 GlobalジャーナルInternational Journal of Innovation and Industrial Revolution2026#AI×ESGDOI
グリーン・アルゴリズム:リーンオペレーションと環境サステナビリティを橋渡しする人工知能
THE GREEN ALGORITHM: ARTIFICIAL INTELLIGENCE AS A BRIDGE BETWEEN LEAN OPERATIONS AND ENVIRONMENTAL SUSTAINABILITY
Hairin Nisa Meor Nordin, Zamri Miskan, Anis Shafiqah Mohd Saidun +2
RBVと動的ケイパビリティ理論に基づき、AI主導の業務統合が環境パフォーマンスに与える因果関係をUnilever・Amazon・Teslaの事例で検証。予測的ロードプーリングで物流CO₂64%削減、専用ハードで計算エネルギー29%削減、画像認識リサイクルで金属92%回収などの効果を示す。一方、AI運用自体の電力消費が便益を相殺しうる「AI-サステナビリティ・パラドックス」を指摘し、Scope 3報告の分断解消には業界横断のデータ基盤が必…
査読済み論文🌍 ENジャーナルMultidisciplinary journal of research in engineering and technology2026#AI×ESGDOI
大規模住宅建設における炭素フットプリント最小化のためのグリーン建材選定への機械学習適用
Machine Learning for Green Building Material Selection to Minimize Carbon Footprint in Large Residential Construction
Aditya Ravindra Pawar, A. Zuting, Arjun Dhanjay Shedage +2
建設分野のembodied carbon(建材由来排出)に着目し、建材の組合せを炭素影響カテゴリに分類する機械学習フレームワークを提案。ICEデータベースとインド・プネー地域の建設パラメータを統合した520シナリオでXGBoost、Random Forest、Decision Treeを比較し、XGBoostが精度94.2%・マクロF1 0.942で最高性能。SHAP分析で壁材・セメント種別・構造システムが最重要因子と判明。Power …
査読済み論文🌍 ENジャーナルOperations and Supply Chain Management An International Journal2026#AI×ESGDOI
人工知能と持続可能なサプライチェーン管理の統合に関する動向と洞察
Trends and Insights in Integrating Artificial Intelligence with Sustainable Supply Chain Management
Mariem Mrad, M. Frikha
AIとロボティクスによるサプライチェーン脱炭素の研究を体系的に整理したスコーピングレビュー。Scopus収録の23件(2013〜2024年)を分析し、AI物流最適化が輸送排出削減で最多、倉庫ロボット自動化がエネルギー効率改善に寄与することを示す。一方でAI計算の高電力消費やデータ統合の複雑さが障壁となる。実装指針となるフレームワークと標準検証ベンチマークの必要性を提示する。
🌍 EN🌍 GlobalジャーナルZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research)2026#AI×ESGDOI
【コード】従業員福祉開示を測定する意味埋め込みフレームワークとESGパフォーマンスとの関係評価
Code for: A Semantic Embedding Framework for Measuring Employee Welfare Disclosure and Evaluating its Relationship with ESG Performance
Chang Shu, Xiao Kang
本リポジトリは、トランスフォーマー型意味埋め込み・コサイン類似度・top-K集約を用いて従業員福祉開示スコア(EWS)を構築・検証するPythonコードを公開する。EWSと環境・社会・ガバナンス・総合ESGリスクスコアとの関連をOLS回帰・二方向固定効果モデル・頑健性検証で分析する手順を含み、計算プロセスの再現性を担保する。
査読済み論文🌍 EN🇨🇳 CNジャーナルInternational Journal of Global Warming2026#AI×ESGDOI
ニューラルネットワークに基づく低炭素プロジェクト融資のリスク評価モデルとその応用
Risk Assessment Model and Its Application in Low-Carbon Project Financing Based on Neural Networks
Chanjuan Zhang, Yuee Guo
ニューラルネットワークを用いて低炭素プロジェクト融資のリスク評価モデルを構築し、その応用を論じた研究。低炭素・脱炭素事業への資金供給における信用リスクやプロジェクトリスクの定量評価を狙う。要旨未取得のため詳細な手法・検証結果は不明だが、AIを気候金融リスク評価へ応用する試みとして位置づけられる。
査読済み論文🌍 ENジャーナルComputer and decision making.2026#AI×ESGDOI
マレーシアにおけるAI活用ESG報告と企業の経済的成果
Artificial Intelligence-Enabled ESG Reporting and Firm Economic Outcomes in Malaysia
Chua Shang Hu, Dr Chua Chong Keow
本論文は、AI支援型ESG報告が企業の収益性・企業価値・資本コストに与える影響を分析するマレーシア固有のフレームワークを提案する。AI能力を自動データ取得・分析高度化・保証支援・トレーサビリティ・ガバナンスの多次元構成として捉え、報告品質とステークホルダー信頼を媒介変数とする。ガバナンス品質がこの経路を強化し、グリーンウォッシング・モデル不透明性・データ管理の弱さを境界条件として組み込む。ブルサ・マレーシア上場企業を対象に、機械支援コン…
査読済み論文🌍 ENジャーナルZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research)2026#AI×ESGDOI
AIとESG報告の統合に関する研究
A Study on Integration of AI with ESG Reporting
Sandhya Rani, Rukmini Mythili
インドのBRSR(事業責任報告)を中心に、ESG報告へのAI統合の意義を論じた研究。従来の報告は部門横断の大量データ処理を要し、時間と誤りが課題となる。AI活用がこうした報告負担を軽減し得るとし、インド企業のESG報告準備状況とAI統合の可能性・課題を、DeloitteやSEBI等の二次データから示す。
🌍 ENジャーナルAdvances in computational intelligence and robotics book series2026#AI×ESGDOI
インテリジェント技術による気候行動のためのAI活用サステナビリティとグリーンイノベーション
AI-Enabled Sustainability and Green Innovation for Climate Action Through Intelligent Technologies
A. Rahmath Nisha, V. S. Deepthi, M. Ashwin Kumar
気候変動・資源枯渇への対応として、AIを活用したサステナビリティ転換とグリーンイノベーションの可能性を論じる書籍章。エネルギー最適化、気候モデリング、持続可能農業、循環経済、環境モニタリング、政策立案へのAI応用を概観する。倫理・エネルギー消費・技術格差・規制といった課題も指摘する。
🌍 EN🇺🇸 USデータセットZenodo2026#AI×ESGDOI
炭素貯留における将来のAI応用のためのマルチソースグラフベース地理空間データリソースを支えるデータと補足資料
Data and Supplementary Materials supporting "A Multi-Source Graph-Based Geospatial Data Resource for Future AI Applications in Carbon Storage"
Douthat, Thomas, Valladares-Castellanos, Mariam, Mukhopadhyay, Supratik
本研究は、CO₂貯留サイト選定のためのAI駆動型フレームワーク開発を支援する、グラフ構造の地理空間データリソースを提示する。ルイジアナ州の地質・環境・インフラ・社会経済データをノードとエッジで統合し、Graph Neural Network (GNN) などの機械学習応用を可能にする。これにより、空間的な相互接続性を考慮した貯留適地評価が可能となり、再現性のある意思決定支援が期待される。
プレプリント🌍 EN🌍 GlobalZenodo2026#AI×ESGDOI
企業のCSRイニシアチブにおける透明性と説明責任確保に対する人工知能の役割
The Role of Artificial Intelligence in Ensuring Transparency and Accountability in Corporate Social Responsibility Initiatives
Nainesh Patel
CSR報告のグリーンウォッシュや指標の不整合、事後的で自己利益的な保証慣行を課題とし、AIが透明性・説明責任をどう強化できるかを検討する。2011〜2024年の文献・機関報告の構造的レビューに基づき、NLP・機械学習による異常検知・ブロックチェーン・対話型AIの4能力を、開示検証・リアルタイム監視・トレーサビリティ保証・参加型ステークホルダー対話の4メカニズムに対応づけた概念枠組みを提示する。情報非対称性の低減、ESG格付けの調和、EU…
🌍 ENレポートGreen Horizons Role of AI in Sustainable Finance2025#AI×ESGDOI
サステナブルファイナンスとAI統合:序論
Sustainable Finance and AI Integration: An Introduction
Naseema N.
サステナブルファイナンスとAIの統合を概観する導入論文。ESGデータ分析や評価へのAI活用の可能性を提示するとみられるが、抄録がなく具体的知見は不明。AI×ESGの接点を論じる枠組みとして位置づけられる。