論文・プレプリント

Kokubu, Hiroyuki

CDP質問書モジュール7を「制度計算装置」として分析し、2024〜2026年の3サイクルにわたり2,958データポイントを構造化。各データポイントをCDP-SNE v1.0（実質・物語・強制可能性）で分類し、6つの構造指標を算出。AI支援によるレビューを含むが、人間による承認を基本とし、不確実性を明示。企業回答データは使用せず、公開文書のみに基づく権利安全なリリース。

Chuanzhu Sun, Weiguang Zhang, Leixiang Peng +6

産業用屋上太陽光発電パネルの汚損を画素単位でセグメンテーションする初の公開データセットIRPVSを構築。中国の工業団地でUAV撮影した8,012枚の画像に、ダスト・赤ペイント・ススの3クラスの汚損をポリゴン注釈。YOLO26-segでベンチマークし、ススでmAP50 97%と高精度を達成。予知保全や物理モデルとの統合に活用可能。

Francisco Climent, Pedro Carmona, Alexandre Momparler

本データセットは、欧州のグローバル株式型リテール投資信託を対象に、2020年から2024年までの5年間のデータをRefinitiv Eikonから収集したものである。機械学習を用いてESGスコア（環境・社会・ガバナンス）がファンドのリターン予測に有用かどうかを検証するための変数（リターン、ESGスコア、TER、アルファ、ベータ等）を含む。

Xie, Tengyue

国際再生可能エネルギープロジェクトの緊急意思決定を支援するシステムを提案。構造化指標と非構造化テキストをコンフリクト対応Dempster-Shafer法で融合し、非対称誤分類コストを考慮したケースベース検索でリスクタイプを診断する。13事例の検証でTop-1一致率53.8%（ランダム14.1%）を達成し、コスト行列の摂動に対して頑健。

Xuanye Cai, Jie Zhang, Jian Yu +2

中国31省級地域のエネルギー転換政策強度（ETPI）を年次で公開するデータセット。DeepSeek支援のテキスト解析とバイナリコーディングにより1万1399件の政策文書を評価し、政策目標・手段・対象の3つの下位指標を提供。806の省・年観測値(2000–2025年)を収録する。

Suryawinata, Bonny, Darmadi, Herru, Mansuan, Melki

本論文は、生成デザイン（GD）手法を用いた建物エネルギー消費、日射、温熱環境最適化に関する系統的文献レビュー（2019-2025年、47編）である。Rhino/Grasshopperと多目的遺伝的アルゴリズムが主流（87.2%）だが、GANや機械学習サロゲートモデル（17%）が急速に普及。熱帯・亜熱帯気候への適用が僅か8.5%と地理的偏在を指摘。

Zheng Liang, Li Shenshen, Hu Xuefei +2

本データセットは、2019年から2024年までの北京及び周辺地域の月次0.01度分解能の炭素排出予測と不確実性推定を提供する。弱教師ありニューラルネットワーク（CCFI-Net）を用いて、リモートセンシング、気象、人間活動のプロキシ変数を統合し、粗い解像度のMEICインベントリからダウンスケーリングした。これにより、都市排出パターン、ホットスポット、季節変動の分析が可能となる。

Aditya Narayan, Arghya Chakraborty, Santosh Kumar Mishra +1

ClimateBERTとSentence Transformerを用いて、企業の気候開示品質を評価するフレームワークガイド付きアプローチを提案。気候開示品質指数（CDQI）を定義し、開示の透明性とコンプライアンスを自動的にスコアリングするためのデータセットを提供する。

Anuj Pal

本研究は、大規模言語モデル（LLM）がESG開示におけるシンボリック（表面的）なコミュニケーションと実質的なコミュニケーションを識別できるかを評価する。公開企業の年次・サステナビリティ報告書から抽出したESG開示データセットを構築し、LLMの性能を検証した。結果は、LLMが実質的な開示を高い精度で識別できることを示す一方、シンボリックな開示の識別には課題が残る。

Run Liu

本データセットは、北京・湖北・深圳の3つの炭素市場パイロットからの多変量時系列データを提供し、欠損値補完済みの統合結果データセットを含む。付属コードには、クロス市場相関分析、非線形因果分析、および提案されたMIMO-BiLSTM-Attention-GARCH統合予測フレームワークの完全実装が含まれている。

Kokubu, Hiroyuki

東証プライム上場企業の統合報告書からAIを用いてGX開示指標（Scope1/2/3排出量、SBT、TCFD、CDPスコア、再エネ比率、内部炭素価格、購入クレジット）を機械抽出したデータセットのv0.1リリース。現時点でプライム200社中73社102レポートを収録し、抽出信頼度とレビューフラグを付与。正規化済み排出値は単位確定観測のみ収録しており、空欄は未開示ではなく単位未確定である点に注意。

Marco Fiorentini, Matteo Francioni, Stefano Zenobi +9

本研究は、リモートセンシングデータと機械学習（線形、XGBoost、ランダムフォレスト）を用いて土壌有機炭素（SOC）を推定するフレームワークを提案。人工的な「圃場管理ゾーン」変数を追加することで、精度が平均40%向上。カーボンクレジット検証への応用が期待される。

Ramirez, Dely, Muñoz Tabora, Jonathan, Melgar Dominguez, Ozy Daniel

ホンジュラス1990～2023年の年次パネルデータを用い、GDPとCO2排出のデカップリングを機械学習（k-means, Random Forest）や計量経済手法で分析した研究のデータセットとRスクリプトを提供。タピオ指数、環境クズネッツ曲線、構造ブレイク検出などを含む。GX研究の再現性向上に寄与。

Cheng Feng, Fengqi You

本研究のデータセットは、既存水力発電所がデータセンターに対して確実な低炭素電源を供給できる可能性を示した論文を支えるものです。全球81地域のSWAT+モデル、LSTM-Transformerによる機械学習流量予測、4193ユニットの水力発電所データベースが含まれ、AIを用いた水力発電の柔軟性評価を可能にします。

Onur Sevli

本論文は、機械学習モデルの学習時のカーボンフットプリントを分類するためのベンチマークデータセット（1,000レコード、12特徴量、3クラス均衡）を提供する。Green AI文献の排出式に基づき、対数空間でガウスノイズを加えて実際の報告不確実性を模倣し、分位点閾値でLow/Medium/Highに分類している。

Jiapeng Dai

本研究は、グローバル・バリューチェーンへの前方統合がエネルギー貧困に与える影響を、ガバナンスが調整することを検証。2005-2022年の57カ国のパネルデータと二重機械学習等の手法を用い、ガバナンスが弱い国では統合が貧困を悪化させ、強い国では中立化することを発見。約11億人を抱える11の脆弱国では、ガバナンス向上が統合を変えずに貧困を軽減できると示す。

Hasitha Priyashantha, Imasha S. Jayathissa, Janak K. Vidanarachchi +3

本論文は、南アジアの畜産システムにおける気候変動適応と緩和戦略を統合的にレビュー。AIやセンサーを活用した精密畜産、伝統的知識、政策提言を包含。ケーススタディと地域協力の枠組みを提示。

HONGZHI LU, Mohamad Anuar Kamaruddin

本論文は、AIデータセンターの立地選定において、炭素と水の両方の影響を考慮した評価モデルを提案する。デジタルカーボン・ウォーターアービトラージの概念を用いて、環境負荷を最小化する最適な配置を検討する。

Hoeser, Thorsten, Bachofer, Felix, Kuenzer, Claudia

DeepOWTは、深層学習を用いて衛星データから洋上風力発電所の位置と時間的変化をグローバルに抽出したデータセット。最新版v4.25.1では、1D SARプロファイル時系列に深層学習によるイベント予測（展開開始・終了など）を追加し、機械学習用の訓練データも公開している。これにより、洋上風力インフラの展開と運用の動態を高分解能で把握できる。

Bhatia, Tanvi

本研究は、再生可能エネルギー受容性の調査において、LLMを用いて生成した合成データと実際の人間の回答を比較し、構造方程式モデリング（SEM）を用いて両者の構造的一貫性、文脈的不確実性、予測限界を分析した。合成データは人間の回答パターンをある程度再現するが、文脈依存性の高い項目で乖離が見られることを明らかにした。これにより、再生可能エネルギー受容性研究におけるLLM活用の可能性と限界を示している。