論文・プレプリント

Insyirah Putikadea, Ambar Kusumaningsih, Cantika Sari Siregar +2

本論文は、環境管理会計（EMA）における炭素会計へのAIデータ駆動型手法の応用をレビューする。PRISMAフレームワークとScopusの文献計量・テーマ分析により、機械学習・ビッグデータ・ブロックチェーン・データ駆動型会計枠組み・炭素管理システムの5類型を整理。AI統合により事後的な炭素報告から、運用・戦術・戦略各層の意思決定支援を伴う適応的炭素ガバナンスへ移行しつつあると結論づける。

Huan Chen

中国のカーボンニュートラル目標を背景に、広東省の上場製造企業3社（美的・格力・TCL）の年報と政策文書を分析し、AIがグリーン規制対応コストを競争優位へ転換する仕組みを検討した研究。AIによるエネルギー予測・工程最適化が廃棄削減と効率向上をもたらし、グリーン工場との統合が納期・トレーサビリティ改善を通じて受注や価格プレミアムにつながることを示す。効果はR&D・データ資源・組織調整力に依存し、美的南沙工場で営業コスト23%減・生産効率36…

Yichen Wu, Shanyue Jin

中国A株上場企業の2009〜2023年パネルデータを用い、Word2VecとTF-IDFを組み合わせた企業レベルの気候リスク開示（CRD）指標を構築。CRDがESGパフォーマンスと有意に正相関することを示し、グリーンイノベーションとメディア・アナリストの外部ガバナンスがこの関係を正に調整することを明らかにした。規制当局の開示枠組み設計と企業のSDG13対応に実務的示唆を与える。

Hasnain Ahmad Saddiqi, Nasser Ahmed Al-Azri, Muhammad Abdul Qyyum

本論文はAIサロゲートモデルを用いて世界のLNG運搬船隊の温室効果ガス排出を定量化し、標的型の脱炭素化経路を検討する。船隊全体の排出把握と効率的な削減策の特定を両立させる手法を提示し、海運ロジスティクスのクリーン化に貢献する。

Zeyu Wang

本論文は、炭素データ提供企業ClimatiqのAI炭素計算能力が、Celonisプラットフォームを介して顧客企業thyssenkrupp Rasselsteinの輸送・調達プロセスにどのように組み込まれ、Scope 3排出削減ポテンシャルの特定を支援するかを分析する。Climatiqは物理的排出を直接変えるのではなく、断片的な輸送データをkgCO2e情報資産に変換し、ERP/TMSやプロセスインテリジェンスに埋め込むことで意思決定変数化…

Youbi D.

AIとサステナブルファイナンスの交差領域をTCCM（理論・文脈・特性・方法論）枠組みで整理した書誌分析。既存研究の潮流を可視化し、AIがESG評価やグリーンファイナンスにどう応用されるかを概念フレームワークとして提示する。今後の研究課題と実務応用の方向性を示す。

Pelumi Damola Adeyinka, Oluwadayo Mafolasere Olaniyi, Valerie Ojinika Ejiofor +2

S&P500企業500社のForm 10-Kをテキスト解析し、AI・ESG・サイバーセキュリティ開示の統合状況を分析。LDAと潜在プロファイル分析で4つの開示類型を抽出し、fsQCAで統合的AIガバナンス開示への2つの等価経路を特定した。Item 1Cサイバーガバナンスは主経路に入らず、NIST AI RMFの4機能を3領域横断で適用する統合フレームワークを提唱する。

Fu-Yang Deng, Peng Wang, Xin-Yao Liang +1

中国上場企業と社債を対象に、都市別の日次気象データと年次報告書テキスト（MacBERT）を統合し、物理的気候リスクの曝露と経営者の注意の乖離を測定した。相対的な乖離が大きい上位層では信用スプレッドが高く、高乖離状態が持続する企業ほどスプレッドが高い。キャッシュフローの変動性が高く取締役会が小さい企業でこの関連が強い。投資家が物理リスクと経営者の注意を同時に評価していることを示す。

(著者不明)

バングラデシュ上場金融機関62社・1,178社年を対象に、知的資本・人的資本・自然資本の各開示がサステナビリティ・パフォーマンスに与える影響を検証。パネル回帰とシステムGMMに加え多層パーセプトロン深層学習を補完的に用い、3種開示すべてが1%水準で正に有意、知的資本開示が最大の予測因子であることを示した。開示の質がグリーン融資量よりもサステナビリティ成果を規定することを示唆する。

Thuy Duong Phan, Thi Thanh Hoang

ベトナム上場エネルギー企業30社・2015〜2024年の年次報告書をOCRとLLMでE・S・Gに分類しESGスコアを定量化。FGLS回帰でESG開示とROA・Tobin's Q・ROSの間に逆U字関係を確認。EピラーはROA・ROSと非線形、GピラーはTobin's Qとより強い関連を示した。

Karol Skiba, Aleksandra Mach, Joanna Sagan +1

EPDの資源使用・廃棄物指標から、建材の生産段階（A1–A3）とモジュールDの地球温暖化係数を機械学習で予測した研究。XGBoostがA1–A3でR2=0.963、モジュールDで0.791を達成。非再生可能一次エネルギー（PENRT）が生産段階を支配し、モジュールDでは放射性廃棄物や二次材料利用が重要となった。EPDの妥当性検証や欠損値補完への活用が期待される。

Ceren Kına, Harun Tanyıldızı

ジオポリマーコンクリートのCO2フットプリントをハイブリッド深層機械学習モデルで予測する研究。配合や材料特性から炭素排出量を高精度に推定し、設計段階での脱炭素最適化を可能にする。建設分野のカーボン会計と低炭素材料選定を支援する手法を提示する。

Roni Yunis, Irpan Adiputra Pardosi

本論文は2018〜2024年の査読文献を対象に、カーボンフットプリント予測モデルを体系的にレビューした。プロセスベース、産業連関、ハイブリッド、グレーシステム、AIベースの各手法を整理し、データ品質・モデル複雑性・拡張性・透明性の課題を指摘する。AI・ビッグデータ・IoT・ブロックチェーンによる精度向上の可能性と、標準化手法や説明可能AI（XAI）の重要性を強調している。

Damian Honey, Hussain Muhammad, Stefania Migliori

本研究はS&P500企業の10-K Item 1AをClimateBERTで物理的・移行リスク開示に分類し、監査委員会属性との関連を検証した。独立性・性別多様性・専門性は開示を高め、長期在任は低下させる。炭素集約産業で効果が強く、堅牢性も確認された。

Sonia Kundra, Mandeep Kaur, Parwinder Kaur Dhillon +5

インドNifty 50の50社の年次報告書（BRSR・統合報告書含む）を対象に、機械学習とテキストマイニングを用いて6次元のサステナビリティ開示を分析した研究。報告とガバナンスの開示量が最多で、バリューチェーンと第三者保証が最少だった。環境集約型セクターは環境開示が有意に高く、社会・ガバナンス開示はセクター不変であることを示した。再現可能な開示指標SDIDIを提案する。

Jiashu Ren, Ying Fang

下水処理場の温室効果ガス、特に直接N₂O排出を無視してきたIWA標準ベンチマークに、エネルギー・時間別排出係数・二段硝化N₂Oモデルを統合したオープンソースのデジタルツインカーネルを開発した。公式実装を再現しつつnumbaで18.4倍高速化し、261の設定点探索から199の実行可能点と11点のパレートフロントを導出。高硝酸設定では曝気増でN₂O排出係数が0.79%から0.58%へ低下することを示した。

Seyed Alireza Mousavian Anaraki, Danilo Croce, Roberta Martins da Silva Costa +3

ローマ・トル・ヴェルガータ大学による、持続可能性報告書を分析するための対話型ヒューマン・イン・ザ・ループ（HITL）システムの提案。AIによる自動抽出・分析に人間の検証を組み込むことで、分析結果の追跡可能性（トレーサビリティ）を確保する点が特徴。ESG開示テキストの信頼性向上に資する研究と位置づけられる。

Chengpei Wu, Chih-Ming Chen, Kuei-Ying Li +1

本論文はESG報告書から情報を抽出するための「変換・検索・抽出（CRE）」フレームワークを提案する。人間の判断を組み込んだ精緻化ループにより、LLMによる抽出精度の向上を図る構成とみられる。ESG開示データの自動処理基盤として実務応用が期待される。

Firas Zawaideh

BIMデータと説明可能な機械学習を統合し、高層建築の施工段階でコスト・工程・炭素リスクを同時に予測する手法を提示する研究。炭素排出をリスク指標として組み込む点が特徴で、建設分野の脱炭素意思決定を支援する可能性を示す。

Byungchae Kim, Hanjun Lee

造船企業のサステナビリティ報告書を対象に、SBERT（文埋め込みモデル）による意味的類似度分析を用いて、各社の戦略議題が経年でどう変化したかを定量的に捉える研究。テキストマイニングと自然言語処理をESG開示分析に応用する手法で、報告書間・時系列間の議題の類似性と変容を可視化する点に貢献がある。