論文・プレプリント

Ghasemzadeh, Nima, Javaherian, Amirreza, Yari, Mortaza +3

本研究は、バイオガスを燃料とするガスタービンを用いた中規模分散型電源システムを提案し、電力・熱・冷房・水供給を同時に供給する。機械学習とグレイウルフ最適化を組み合わせた多目的最適化により、効率と経済性、環境負荷のバランスを向上させた。基本条件で発電1372kW、熱246.2kW、冷房293.3kW、造水4.1kg/sを達成し、CO2排出原単位0.778kgCO2/kWh、投資回収期間4年と試算された。

Meng X.

本論文は、ファジィAHPとファジィWASPASを用いてESG基準を評価し、グリーンファイナンス投資戦略を策定する手法を提案する。多基準意思決定分析により、投資家がESG要素を考慮した投資判断を行うための定量的枠組みを提供する。

Nguyen Q.

本論文は、スコープ3排出量のデータ品質が機械学習による予測精度に与える影響を分析する。データ品質のばらつきが予測モデルの性能に及ぼす影響を評価し、企業の排出量推定におけるML活用の可能性と限界を示す。

R.Kaladevi, V.Umarani, V. N +1

本研究は、機械学習と説明可能AIを用いてグリーンローン適格性を判定するシステムを構築。合成データで複数モデルを評価し、勾配ブースティングが高精度を示した。SHAP分析により、信用スコアやエネルギー効率などが重要特徴と判明。モデルの透明性向上が投資信頼醸成に寄与する。

Huilu Jiang, He-Liang Zhu, Zichen Xu +1

本論文は、中国のグリーン工場認証が企業のデジタル化とグリーン化の協調変革に与える影響を、2012年から2022年のA株上場企業のパネルデータを用いて多期間差分の差法で分析した。認証はデジタル・グリーン相乗効果を平均2.07%有意に向上させ、グリーン技術革新、環境意識向上、ESGパフォーマンス改善、資金調達制約緩和の4経路で効果を発揮する。地域や企業特性による異質性も明らかにした。

Yukun Sang, Kannan Loganathan, Lu Lin

中国のAIパイロットゾーン政策を自然実験として、上場企業の持続可能な発展パフォーマンス（SDP）への影響をDID法で検証。政策はSDPを有意に向上させ、イノベーション・適応・吸収能力などの動的ケイパビリティが媒介することを示した。AI政策が企業のESG成果に与える影響の実証的証拠を提供。

Suganthi Pais

本研究は、AIを活用したFinTechイノベーションが循環経済移行（CET）に与える影響を、持続可能な消費行動（SCB）を媒介変数として定量的に検証した。384名の回答者から得たデータをSEMで分析し、AI能力、持続可能な金融包摂、デジタル信頼と透明性がCETの重要な決定要因であることを示した。AI能力が最も強い予測因子であり、SCBが媒介経路として機能することを確認した。

Li Zhang, Jinsong Deng

中国の火力発電部門を対象に、地理検出器と機械学習モデルを統合し、炭素排出シナリオを分析。地域特性と主要因子を特定し、排出削減の政策的示唆を提供する。AIと気候変動緩和の交差領域に位置づけられる。

Stephen Oko Gyan Torto, Rupendra Kumar Pachauri, Jai Govind Singh +4

本レビューは、マルチベクター・マルチエージェントエネルギーシステム（MMV-ES）における取引エネルギー管理（TEM）を体系的に分類し、市場トポロジー、エージェント相互作用、ゲーム理論モデル、実装課題を分析する。さらに、AIを活用した混雑価格設定と公平性に基づくインセンティブを組み合わせたハイブリッドモデルTE-RMを提案し、従来の集中管理やDSMと比較する。スケーラビリティ、規制適合性、AI解釈可能性などの研究ギャップを指摘し、将来の…

Hina Ahmad, Kinza Kamran, Fizzah Muhammad

本研究は、AIと気候行動の融合が国際関係を再構築する「AI-気候ネクサス」を分析する。127の政策・学術資料の文書分析と4つの比較事例研究により、AIが排出検証や再生可能エネルギー系統最適化を強化する一方、デジタルインフラのロックインや計算の炭素フットプリントなどの脆弱性を生むことを示す。また、計算能力と重要鉱物サプライチェーンを巡る地政学的再編を引き起こし、グローバルサウスへのデータ植民地主義のリスクを指摘する。多中心的ガバナンス体制…

Xinxiu Liu

ESG格付けは資本市場で重要だが、開示データ量の増加が透明性データバイアスを引き起こし、格付けの信頼性を損なう可能性がある。本研究はインタビュー調査により、このバイアスの認識と影響、その原因（データ品質、収集プロセス、方法論）を明らかにした。AI（NLP含む）はデータ収集に有望だが、格付け機関での応用は未開拓であり、実践的な推奨事項を提供する。

Farinu Uthman, Philip Edward, Adekola Priscilla

本研究は、機械学習（ランダムフォレスト、LSTM、勾配ブースティング）を統合したハイブリッドモデルを開発し、植林プロジェクトの炭素吸収量と財務的収益性を予測する。衛星データ、土壌炭素、炭素クレジット価格、気候予測、コストデータを統合し、30年間の確率的予測を生成。熱帯の湿潤地域で高い炭素吸収が期待される一方、干ばつリスクが大きいことを示し、機械学習が従来法より予測誤差を40%以上削減することを実証。炭素クレジット価格が動的閾値を超える場…

Saeed Askary, Davood Askarany, Hassan Yazdifar +3

欧州18カ国を対象に、AI関連の環境認識、ESG報告の任意・義務導入のタイミング、CDP開示品質の関係を分析。義務報告はCDP開示品質をわずかに向上させるが、炭素強度への効果は一貫しない。AI認識と実際の開示品質の相関は弱く、認識と実践のギャップが明らかになった。CSRDやAI法の地域差を考慮した実装への示唆を提供。

Arpit Darbari

製造業向けに、CSRD/ESRS準拠、GHGプロトコルに基づく排出量算定、SDGs整合を統合したデジタルESGフレームワーク（UDEF）を提案。スマートメータリング、IIoT、クラウドEMS、AI支援意思決定を活用し、継続的なESGパフォーマンス測定を実現する。デジタルESG成熟度モデルも導入し、規制遵守と運用管理の橋渡しを目指す。

Nihad Isgandarov

本論文は、AI導入と脱炭素化の同時進行がもたらす複合的な経済変動のリスクを理論化し、測定する枠組みを提案する。イスガンダロフ適応移行理論（IATT）に基づき、8次元の脆弱性指標からなるイスガンダロフ移行脆弱性指数（ITFI）を開発。合成データによる実証で、指数の頑健性とシナリオ判別力を示し、マクロプルーデンスや移行リスク評価への応用可能性を提示する。

Makhrus Ali, Amin Zaki, Zain Nizam

本論文は、金融テクノロジーと持続可能性の交差点であるグリーンフィンテックの役割を検討し、デジタル決済、持続可能な投資プラットフォーム、気候リスク分析などの応用を分析。ビッグデータ、AI、ブロックチェーンが情報非対称性と取引コストを削減し、持続可能な金融への移行を加速することを示す。規制支援と制度的準備が有効性に重要と結論。

Hermanus, Davy Ronald

本研究は、都市全体のエネルギーガバナンスを強化するAI駆動の状況認識アーキテクチャを提案する。デジタルツインとマルチドローン検証を統合し、リスク優先の異常確認を実現。シミュレーションにより、誤検知率を16%から6%に低減し、状況認識指数を0.79から0.92に向上、応答遅延を50分から19分に短縮することを示した。

Wang J.

本論文はCEEMDANとLSTMを組み合わせたハイブリッドモデルでグリーンボンド指数を予測する。AI技術をESG金融商品の価格変動分析に応用し、グリーンボンド市場の投資判断やリスク管理に有用な知見を提供する。

He Jiang, Rongyu Cao

本論文は、EU ETSの炭素価格予測に説明可能な時変特徴量選択手法を提案する。AI/MLを用いて炭素価格の変動要因を動的に特定し、予測精度と解釈可能性を両立させる。EU ETSデータに基づく実証分析により、提案手法の有効性を示す。

Chao He, Yunjie Su, Sirui Zhang +2

本レビューは、低炭素スマートエネルギーシステムにおけるLLMの活用を、電力IoTのクラウドエッジ環境に焦点を当てて体系的に整理。タスクオフローディング、動的エッジリソース割り当て、低遅延通信、セキュリティ、グリーンコンピューティングの5テーマを分析し、LLMは直接制御ではなく、運用エビデンスと検証済みツールの間で判断支援に用いる実用的パターンを提示。低炭素効果は性能・信頼性・セキュリティ・エネルギー消費・炭素排出の総合評価に基づくべきと…