論文・プレプリント

Huajian Jiang

ESG報告書に対する質問応答ベンチマークデータセットを発表。300サンプルを3人のアノテーターで検証。文書画像を用いた根拠付き回答を可能にする。

Manoj Govindaraj, S. Shafik, Jenifer Lawrence

本論文は、気候変動対策におけるAIの役割を理論的に整理し、エネルギー、運輸、産業、農業、都市システム等の分野での脱炭素化に向けたフレームワークを提案する。システム理論、社会技術遷移論、エコロジカル近代化、デジタルサステナビリティのパラダイムを基盤に、機械学習やIoT、デジタルツイン技術が排出削減や再生可能エネルギー統合、気候リスク管理に貢献する経路を描く。

Percy Antonio Vílchez Olivares, Barbara Braga Cruz

本論文は、CSRDやISSBの拡大するESG開示義務に対応するため、AIとデータ分析の活用に関する文献をPRISMAに従い系統的にレビューした。45件の査読論文を分析し、NLP、機械学習、AI保証、規制枠組みの4つのテーマを特定。年率91.9%で成長する分野を示し、AIがESG開示をデータ駆動型で検証可能な透明システムに変革しつつあると結論付ける。

Chi Wei Su, Weiyi Liu, Meng Qin +1

本論文は中国を対象に、人工知能（AI）がカーボンニュートラル達成に与える影響を実証分析する。AIが省エネや排出削減に寄与する一方で、エネルギー消費増加のリスクも指摘。政策含意を示唆。

Nophea Sasaki

AIMERは、企業のサステナビリティ報告書から構造化されたESGデータを抽出するための再現可能なAI支援プロトコルを提案する。文書取得、前処理、AI抽出、コーディング、検証、エビデンス統合のワークフローを公開し、透明性と再現性を重視する。このプロトコルは、研究者や実務者がESG情報を分析し、意思決定に活用するための基盤を提供する。

Zhang L.

本論文は、中国の国家パイロットゾーンを対象に、AIがグリーンファイナンスに与える影響を実証的に分析する。AI技術の活用がグリーンファイナンスの普及・効率性に寄与する可能性を示し、政策への示唆を提供する。

Jian W.

本論文は、ESGフレームワークの下で自然言語処理（NLP）を活用したAI駆動型グリーンファイナンスの革新を提案する。具体的な手法や実証データは示されていないが、概念的にAIと金融の融合による脱炭素促進の可能性を論じている。

Bawack R.E.

本論文は、サステナブルファイナンスと会計における人工知能（AI）の研究を計量書誌学的に分析し、研究の最前線と将来の課題を明らかにする。

Xu T.

本論文は、従来の格付け手法を超え、AIと知識グラフを用いてESG開示情報をアクションレベルで分析する手法を提案する。これにより、企業の具体的な取り組みと開示の質を深く理解できる可能性を示す。

Olawade D.B.

本論文は、ネットゼロ目標達成における人工知能（AI）の役割を体系的にレビューする。AI技術が炭素排出削減、エネルギー効率向上、再生可能エネルギー統合に貢献する可能性を評価し、今後の研究と実装の方向性を示唆する。

Naveed K.

本研究は中国企業を対象に、AI導入がESG開示の質に与える影響を分析。サステナビリティ委員会の多様性がこの関係を強化することを示唆している。

Lesor Ikeh

本レビューは、気候変動緩和における人工知能（AI）の多様な応用を包括的に分析。省エネ、炭素貯留、天気・再エネ予測、スマートグリッド、スマート製造、交通、精密農業、森林減少抑制、強靭な都市設計などが対象。AI活用により、建物のエネルギー使用・廃棄物・炭素排出を30～50%削減、スマートグリッドで電気代5～10%低減、ITSでCO2排出70%削減などの効果が示された。

Madalina Ana BURDUJA, Dorel Mihai PARASCHIV

本研究は、AIと行動経済学・厚生経済学を統合した多層的脱炭素モデル（AEDM）を提案する。家庭・企業のミクロ行動、都市インフラの中間、ガバナンスのマクロの各レベルで政策評価を行い、マサチューセッツ州とソウル市の比較シミュレーションを通じて、AI適応的政策が炭素税や現状維持よりも排出削減・コスト・公平性で優れることを示した。アルゴリズム政策の倫理的課題も議論。

Dr. Honey Gupta, Ms. Shivangi Seth

本論文は、持続可能性報告と説明責任フレームワークへのAI統合を探求する。AIのデータ収集、ESG分析、保証、規制コンプライアンス、ステークホルダーエンゲージメントにおける役割を検討し、GRI、ISSB、CSRDなどのグローバル基準に準拠した効率的でスケーラブルな報告を可能にすることを示す。最終的に、倫理的で説明可能なAI導入のためのガバナンス原則と説明責任モデルを提示する。

Lin Li, Meng Li

本稿は、中国上場企業における人工知能（AI）指向と脱炭素効果の波及について実証分析を行う。AI活用が企業内の炭素排出削減だけでなく、サプライチェーンや業界全体へのポジティブなスピルオーバー効果を持つ可能性を示唆する。

Mohammad Ridwan, Jeremy Ko, C. Leung +1

本研究は、1996年から2024年の米国データを用いて、AIイノベーション、エネルギー消費、経済成長、産業化、人口増加がエコロジカルフットプリントに与える影響を分析した。ARDLモデルによる分析の結果、AIイノベーションは環境負荷を軽減する一方、その他の要因は負荷を増加させることが示された。AIがエネルギー効率の最適化やクリーン生産を促進する可能性を実証し、AI主導のグリーン戦略の重要性を提言している。

Gao Aixiong, Hong He, Quan Zhang

本研究は、2005～2019年の中国260都市のパネルデータを用いて、産業用人工知能（AI）が都市の炭素排出に与える影響を分析。産業AI発展指数を新たに構築し、因果推論により産業AIが炭素排出を有意に削減することを発見。主な経路はエネルギー効率向上とグリーン技術革新だが、規模拡大により一部相殺される。二次産業比率が高いと効果が弱まり、東部地域や大都市、高教育・高環境規制地域で効果が大きい。持続可能な産業近代化とカーボンニュートラルへの政…

Jess B. Kozman, Jack Bashian

本論文は、地熱や炭素回収などの低炭素エネルギー事業におけるAI/MLワークフローには高品質で整備された地盤データが必要であると指摘。現在の公開データセットはFAIR原則（検索可能、アクセス可能、相互運用可能、再利用可能）を満たすものが少なく、データの標準化・キュレーションが重要であると論じている。データ集約と品質管理により、AI/MLモデルの精度向上と事業判断の信頼性向上が期待できる。

Guangfan Sun, Song Yue, Jianqiang Xiao +1

本論文は、中国の航空機製造企業におけるAIのグリーンイノベーション促進効果を実証分析。技術促進、労働構造最適化、資金調達改善の3経路を特定し、経済発展地域や伝統的製造企業、アナリスト注目度の高い企業で効果が顕著であることを示す。

Aditya Tripathi, M. Machado, L. Spierdijk +1

本研究は、循環型ハブ（H4Cs）の実現に向けて、循環型ビジネスモデル、産業共生、エコ工業団地、閉ループサプライチェーンに関する文献を体系的にレビューした。AIやデジタル技術が運用効率やリスク低減、財務意思決定を支援する可能性を整理し、価値創造フレームワークと4段階の移行経路を提案している。