論文・プレプリント

Sudhanwa Purandare, Sumanth Banakar, Venkatesh Ankarla Sri Ramuloo +1

本論文は、認知デジタルツインと深層強化学習を組み合わせ、炭素排出を考慮しつつ強靱性も備えたサプライチェーン管理の枠組みを提案する。炭素制約下での意思決定とリスク対応を両立させる点が貢献。要旨が入手できないため詳細な実証結果は不明だが、AIを炭素会計・サプライチェーン脱炭素に応用する先端事例として注目される。

Wusu G.

持続可能インフラにおけるMRV（測定・報告・検証）を対象に、AIを活用した環境データガバナンスのアーキテクチャを提案する論文。データの品質・透明性・検証可能性を高め、開示基盤の信頼性向上を狙う。要旨が未取得のため詳細な手法・成果は不明だが、AIとESG評価の交差領域として注目度が高い。

Mahi Sharanya Sreedhar, Vaidehi V., Ashwini Patil

AIシステムの環境負荷をライフサイクル全体で測定・評価するための標準化枠組みを提示する論文。測定指標の設計と政策準拠のあり方を包括的に整理し、AIの環境説明責任を制度化する方向性を示す。AIとサステナビリティ評価の交差領域に位置づけられる。

M. Arunakumari, Rajesh Mattaparthi, S. Kothuri +3

本論文は、住宅の在室・エネルギー使用・再生可能エネルギー発電と環境品質を統合的にモデル化するAIベースの意思決定フレームワークを提案する。フランス領レユニオン島のオフグリッドマイクログリッドデータセット（1,732時間観測）を用い、CO2排出量・再生可能エネルギー比率（RER）・都市持続可能性指数（USI）の3指標を4種のAIモデルで予測・比較した。Gradient BoostingはRER予測でR²=0.9996、Random For…

Telukdarie A.

ESG報告の作成・開示プロセスをAIで自動化する取り組みを扱う研究。ESGデータの収集・集計・報告書作成の効率化を通じ、開示負担の軽減と品質向上を狙う。AIとESG評価が交差するgxceed重点テーマに合致するが、抄録がなく手法・検証の詳細は不明。

Costache I.

本論文は、生産プロセスにおける温室効果ガス排出管理にプロセスマイニング手法を適用するためのガイドラインを提示する。製造工程のイベントログから排出源と非効率を可視化し、Scope 1・2排出の算定・削減に資する分析枠組みを体系化する。AIによる業務プロセス分析とGHG会計を接続する実務指針として位置づけられる。

David S.

サステナブルファイナンス分野の新興トレンドをリアルタイムで発見するため、AIを活用したウェブクローラーを提案する研究。ESG・気候関連情報の収集・解析を自動化し、開示情報インフラの高度化に寄与する可能性を示す。抄録がなく、手法や精度の詳細は不明。

(著者不明)

会計データに偏りがちな従来の財務危機予測に、ESGスコア・炭素強度・企業規模・監査意見といった非財務指標を融合したハイブリッド予測枠組みを中国上場企業向けに提案。XGBoostとRandom Forestを予測エンジンとし、不均衡データをオーバーサンプリングで補正、SHAPで各特徴量の寄与と方向性を解釈。ESG≥6.25かつCI<1.24で危機確率が有意に低下することを示した。

(著者不明)

異種データ融合・時系列残差補正・制約付き多目的最適化を組み合わせ、サプライチェーン炭素排出の算定と削減戦略生成を統合したモジュール型意思決定システムを提案。2段階推定で排出量・コスト予測の精度と追跡性を高め、2万件超の企業イベントでMAE/RMSEを改善、炭素強度を13.4%削減した。

Qi Chen

本論文は、サプライチェーンの混乱（港湾閉鎖、異常気象、供給者障害）に対応するため、コスト・強靭性・炭素排出を同時に最適化する動的再ルーティング手法RADR-MOを提案する。グラフアテンションネットワークとメタ強化学習を統合し、未知の混乱シナリオにも迅速に適応する。実データでの評価では、強靭性スコア0.943、コスト33.7%削減、再計画遅延5.1倍高速化を達成。

Athira K.

本論文はAI技術を用いてグリーンボンドのパフォーマンスを予測する手法を提案。ESG評価や気候関連金融への応用が期待される。具体的な手法や結果は要旨がなく不明だが、AI×ESGの交差領域として重要。

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。

Meng-Ying Ma, Palida Tuersun, Gulijiang Kuerban +2

本論文は、複数の炭素市場データを統合し、構造化クロスマーケット注意機構を用いて炭素価格を予測する手法を提案する。ステップ感応型の設計により、価格変動の急激な変化を捉えることを目指す。AI技術を気候関連の金融指標に応用した点で、GX分野への貢献が期待される。

Youbi D.

本論文は、サステナブルファイナンスにおけるAIの応用に関する文献を系統的にレビューし、研究の現状と今後の課題を整理する。AIがESG評価や気候関連開示、投資判断に与える影響を分析し、新たな研究の方向性を提示する。

Gupta U.

本稿はAIラボの計算資源調達における環境負荷低減政策を提案する。具体的には、最低限の環境情報開示、エネルギー計測、排出削減目標の設定を求める。AIの急速な普及に伴う計算資源のエネルギー消費増大に対応し、持続可能なAI開発を促進する。

Chethan K Murthy, Prateek Verma, Subhash Mondal

本論文は、CSRDやBRSRなどの規制に対応するため、プライバシー保護型のローカルRAGシステムを用いたエージェント型AI ESGコンサルタントを提案する。反復検証と負の制約メカニズムにより、企業開示と法規制のギャップ分析を自動化し、業界特異性と引用トレーサビリティで有意な改善を示した。RAGAS評価で忠実度0.92を達成し、コンシューマー向けハードウェアで動作する。

Haibo Du, Youping Zhao

ESG格付け機関間の乖離を、マルチエージェント・シミュレーションで生成機構から解明。CSI300企業を対象に、重み付け・データ源・評価ルールの違いが乖離を生むことを実証し、開示品質の低さが乖離を19.4%増幅、環境感受性産業では13.6%乖離が高いこと、指標定義の標準化で36.6%乖離が減少することを示した。政策の反実仮想テストに有用。

M. Sri, Mrs. A. V. Harshika, L. Nasreen +2

本論文は、AIと機械学習を活用した炭素取引プラットフォームを提案。リアルタイム価格予測、リスク評価、排出削減予測を行い、ブロックチェーンにより安全で改ざん防止の取引環境を実現する。炭素市場のガバナンスと規制遵守を強化するスケーラブルなアーキテクチャを提示している。

Shu Li, Yu Song, Zhongli Bai

本論文は、再生可能エネルギーと蓄電池の併設システム（RES-BESS）が複数の電力市場に参加する際の入札戦略を、強化学習（SAC）と時系列特徴抽出（TCN）を用いて最適化する枠組みを提案する。固定アービトラージの制約を撤廃し、連続行動空間で充放電の方向・量・タイミングを自律決定する。アイルランドの実データに基づくシミュレーションで、年間利益がベースライン比14%向上し、堅牢性と解釈可能性も改善した。

Olamide Efosa-Austin, Olajuwon Ifalade, C. Asuquo +2

ナイジェリアの石油・ガス上流事業における産出水管理のコストとESG課題に対し、Aqua Intel™はリアルタイムデータと線形計画法を用いて処理・再利用・処分の配分を最適化するデジタル層を提供する。パイロットシミュレーションではOPEXを最大53%削減し、年間2000万ドル以上の経済価値を創出する可能性を示す。