論文・プレプリント

Nik Abdullah Bin Rozali, Amli Omar Bin Ismail, Sherry Ameera Binti Mustaffa @ Sulaiman +1

本研究は、デジタル変革に伴うScope 3排出を含むカーボン排出を企業アーキテクチャに組み込むための社会技術的フレームワーク「Green by Design」を提案する。設計科学研究とテーマ分析に基づき、ガバナンス、データ透明性、資産最適化、ライフサイクル検証を統合し、デジタルツインとRAGを活用した炭素会計を実現する。結果、データインフラのカーボンフットプリントを最大56%削減し、報告精度を90%以上向上させ、グリーンウォッシュ回避に…

Enmin Zhang, Jianmin Wang, Juanjuan Chen +1

本研究は、中国A株企業のパネルデータを用いて、支配株主の株式質入れが企業のグリーン転換に逆U字型の影響を与えることを実証。初期段階では流動性制約を緩和しグリーン投資を促進するが、閾値を超えると支配権リスクが高まり短期的行動に陥る。資金調達制約とデジタル変革が媒介要因である。

Marco Cucculelli, Noemi Giampaoli, Matteo Renghini

本論文は、EUのネットゼロ産業法（NZIA）の技術枠組みを企業レベルで運用し、大規模ウェブスクレイピングで企業ウェブサイトから非構造化情報を抽出して、イタリア企業のネットゼロ技術の採用と開発をマッピングする。特許データと組み合わせることで、採用企業と開発企業を識別し、地理的・セクター別分布と企業レベルの要因を分析。ウェブデータは採用の識別に有効だが、技術開発の捕捉には特許情報の補完が必要と結論付ける。

Dharni Patel, Urvi Deore, Y. A. Vishwa Priya +3

インドの炭素クレジット取引制度（CCTS）に対応するため、機械学習を用いた炭素排出監視・クレジット定量化フレームワークVayuCreditを提案。3つのMLモデル（傾向予測、異常検出、回帰）を組み合わせ、企業レベルの排出量を予測し、CCTS準拠の推奨と罰則・利益計算を提供。1990-2022年の235カ国・7,748件のデータで訓練し、GroupKFoldで汎化性能を確保。セメント等7業種のGEI目標達成を支援する。

Yan Luo

本研究は、スライムモールドアルゴリズム（SMA）による特徴選択とランダムフォレスト回帰（RFR）を用いたAI駆動型ESGスコア予測フレームワークを提案。データ前処理を徹底し、RMSE 0.3649、MAE 0.2538、R² 0.9912と既存手法を上回る精度を達成。持続可能な投資判断を支援する意思決定ツールとしての有効性を示した。

Nyo Me Htun, Toshiaki Owari, Satoshi Suzuki +11

北海道の施業処理森林を対象に、UAVマルチスペクトル画像とLiDARデータを統合した機械学習フレームワークを開発し、現存量炭素ストックを高精度に推定した。XGBoostが最高性能（R2=0.88）を示し、マルチスペクトルとLiDARの相補的役割を実証した。

Chenyan Wang, Yingying Jiang

本研究は、コミュニティの低炭素リサイクル端末の設計における需要定量化とAI統合の課題に対し、K-meansクラスタリングとKano-AHPモデルを組み合わせたデータ駆動型設計フレームワークを提案。ユーザー需要を分類・優先順位付けし、視覚認識、圧縮、太陽光発電、満杯アラート、収集スケジューリング、炭素フットプリント可視化などの機能を備えた端末とプラットフォームを開発。設計プロセスを標準化し、主観性を排除する方法論を提供。

Kuanhou Tian, Le Sun

中国A株上場企業を対象に、機関投資家の所有が絶対排出量と排出原単位に与える影響を分析。機関所有は絶対排出量と正、排出原単位と負の関係にあり、サイトビジットが監視機能を強化することを示す。低炭素移行の評価には絶対負荷と相対効率の両方が重要と提言。

Zixin Ma, Daliang Xu, Bobo Yang +6

下水処理場における炭素排出と汚染物質除去の同時最適化に機械学習を適用。処理プロセスの効率化とGHG削減を両立する制御手法を提案し、カーボンニュートラル達成への貢献を示す。

Yang Wang, Wenhao Chen, Mengyi Di +3

海運業界の炭素排出規制の不十分さに対し、ブロックチェーンとゲーム理論を組み合わせた炭素取引メカニズムを提案。政府と企業の階層ゲームで動的基準価格を設定し、企業間の入札戦略をno-regret学習で解く。シミュレーションで排出削減と取引効率向上を実証。

Lintang Kurniawati, Nur Kholis, Katarina Yunita Riti +1

本研究は、ESG会計、データ分析能力、持続可能な価値創造の関係を機械学習（Random Forest, XGBoost）で分析。XGBoostが最高精度（R²=0.87）を示し、ESG会計はデータ分析能力を介して価値創造に影響。ガバナンスとデータ分析能力が主要予測因子で、閾値効果も確認。

Song C.

本論文は、プロセス産業における温室効果ガス排出量をリアルタイムで監視するための、材料追跡に基づくソフトセンサーを提案している。AI技術を活用し、従来のハードセンサーに依存せずに排出量を推定することで、コスト効率の高い排出管理を可能にする。製造現場での実装により、Scope 1排出量の正確な把握と削減に貢献する。

Sukanta Sarkar Prankrishna Debnath

本論文は、気候制御と持続可能な開発におけるAIの応用可能性を概観する。エネルギー最適化、気候モデリング、資源管理、スマート都市インフラなど多岐にわたる分野でAIが貢献し得るとし、再生可能エネルギーの需給予測や異常気象予測、炭素回収・貯留の効率化、材料発見の加速などを挙げる。AIによる環境モニタリングや農業最適化も論じ、気候変動緩和への期待を示す。

Abdelrehim Awad, Bshair Alharthi, Hiyam Abdulrahim +5

GCC諸国で急増するAIデータセンターの環境影響と、AIアプリケーションの持続可能性便益を統合評価するMCDAフレームワークを提案。BAUシナリオでは2035年までに排出量が大幅増加し、再生可能エネルギー調達、冷却技術、AI便益の検証が揃った場合のみネットプラスを達成。政策立案者や投資家向けの意思決定支援指標を提供。

Wang K.H.

本論文は、中国のグリーンファイナンス市場とAI技術の間の動的な相互関係を分析し、AIがグリーンファイナンスの発展を促進するか、あるいは障壁となるかを検討する。動的モデルを用いて、両者の相互作用を明らかにする。

Cheryl O. Tayo

本研究は、ブルーカーボン生態系のモニタリングと管理におけるインテリジェント技術の世界的発展を、Scopus収録の7,054件の文献（1971-2026年）をBibliometrixとVOSviewerで分析した計量書誌学的研究である。2010年以降の研究成長の加速、リモートセンシングや機械学習、深層学習へのテーマ進化を明らかにし、今後の研究の方向性を示した。

Zhen Wang

本論文は、フェデレーテッドラーニング（FL）を用いて複数船舶の協調的な低炭素航行を実現する意思決定システムを提案する。船舶間でデータを共有せずにモデルを学習することで、燃料消費とCO2排出を削減しつつ、データプライバシーを保護する。海運業界の脱炭素化に寄与するAI応用研究である。

Supreetha HD, Punith Cariappa, Suresha B

本レビューは、IoT、AI、ビッグデータ解析などのIndustry 4.0技術と循環経済（CE）原則の統合が、産業企業のトリプルボトムライン（TBL）業績に与える影響を体系的に分析。環境持続可能性（排出削減、資源効率）、経済パフォーマンス（運用効率、価値回収）、社会的持続可能性（安全性、透明性）の向上を示す一方、技術的複雑性、サイバーセキュリティ、投資負担、人材ギャップなどの課題を指摘。将来の研究として実証的TBL評価やデジタルプロダク…

Anelia Kurteva, Carlo van der Valk, Kathleen McMahon +2

ICT機器の循環経済移行を促進するため、デジタルプロダクトパスポート（DPP）構築を支えるRePlanITオントロジーを提案。ノートPCとデータサーバを対象に、機器・部品・材料・循環経済の知識を統合する。実証では政府の持続可能なICT調達を支援し、知識グラフの有効性を確認した。

Nada Sahlab, Hossein Rimaz, Prerna Juhlin +2

本研究は、製品設計の初期段階で持続可能性基準を組み込むために、Asset Administration Shell（AAS）と知識グラフを活用する。EPDサブモデルをRDFベースで表現し、異なるAASインスタンス間の環境指標の直接比較を可能にする。持続可能な開閉器の設計に適用し、その有効性を示した。