論文・プレプリント

Ida Ayu Putu Ayunda Aprilia Sugiantari

本研究は、ESG開示におけるAI活用の可能性を探る。AIはリアルタイムデータ収集・分析を通じて透明性と効率を向上させるが、導入コストやデータ品質、倫理的問題が課題として残る。結論として、AIはESG報告を変革する可能性があり、堅牢なデータ基盤と能力構築への投資が必要である。

Percy Antonio Vilchez Olivares, Brandelt Jesús Artorga de la Cruz

本系統的文献レビューは、ESG開示におけるAIとデータ分析の活用を、2020〜2025年の45件の査読付き論文から分析した。4つの主要テーマ（NLP・テキストマイニング、MLによるESGスコアリング、AI保証・監査、規制・デジタル変革）を抽出し、AIがESG開示をデータ駆動型の検証可能なシステムに変革しつつあることを示している。

Przemysław Pluskota, Kamila Słupińska, Agata Wawrzyniak +1

本論文は、銀行がデジタル・モバイルバンキングにおいてAIを活用し、ESG戦略（特に環境側面）を実施・伝達する方法を理論的・実証的に分析する。混合手法を用い、欧州の規制枠組みや事例研究から、グリーン投資推奨、カーボンフットプリント分析、自動化されたサステナビリティ報告、倫理的コミュニケーションにおけるAIの有効性を示す。一方で、アルゴリズムの透明性やデータバイアスなどの課題も指摘する。

Boutahir Omar, Lahlou-Kassi Habiba

本レビューは、人工知能（AI）がESG評価、リスク検出、投資戦略にどう活用されているかを40の研究から分析。機械学習や自然言語処理による透明性向上と、アルゴリズムバイアスやデータ不均一性といった課題を指摘。責任あるAIと標準化の必要性を強調。

Gao Yi, Chen Yuan, Chao Su +4

本論文は、環境科学における識別型AI（DAI）と生成型AI（GAI）の応用、限界、相乗効果を体系的に比較する。気候変動や資源管理における伝統的手法の限界を指摘し、AIがもたらす効率性と精度の向上を評価する。

Yao Wang, Yitao Li, Zhen Ruan +2

本論文は、中国A株上場企業の2010～2022年のデータを用い、「国家ビッグデータ総合試験区」政策を自然実験として、ビッグデータが企業のグリーン発展に与える因果効果を検証。結果、同政策は資源配分の改善とエージェンシーコスト削減を通じて持続可能な事業慣行を促進し、特に東部・中部地域や大企業で効果が顕著であることを示した。

Dikarev, Evgeny

本論文は、レストラン業界における食品廃棄物削減と持続可能性向上のためのAI活用を探る。予測分析、スマート在庫管理、コンピュータビジョン技術が資源効率を改善し、ESG目標達成に貢献することを示す。北米、欧州、アジアの事例を基に、AI導入が戦略的必須事項であると主張する。

(著者不明)

本研究は、AI、ML、DLTなどの新技術が持続可能な金融とグリーン経済への移行をどのように支援できるかを文献レビューと専門家インタビューにより探求。これらの技術がリスク管理の改善、透明性の向上、意思決定の効率化に貢献し、ESG考慮事項を投資計画に組み込むことを容易にすることを示唆。実務的には、ソフトウェア開発者、金融機関、政策立案者に持続可能な開発の促進に向けた示唆を提供。

Shuying Gao, Meifang Zhou

本論文は、グリーン移行リスクのモニタリングに必要なデータ要件が不明確であると指摘し、AI大規模モデルとデジタルツイン技術を用いた能動的診断・精密識別・知的政策立案を提案する。従来の経験的リスク分析からデータ駆動型意思決定へのパラダイムシフトを促す。

F. A. Samiul Islam

本研究は、AI、LSTM、NSGA-II、デジタルツイン、ブロックチェーンを統合したスマート廃棄物発電フレームワーク（AI-CIR-WtE）を提案。ダッカを対象に、廃棄物発生予測、ルート最適化、GHG排出削減、エネルギー回収をシミュレーションし、循環資源回収率27～35%向上、ライフサイクル排出量41%削減、エネルギー収量18%増加を達成。気候正義と社会的包摂も考慮。

WenYi Li, Wenyu Liu, Mengya Deng +2

本論文は、大規模言語モデル（LLM）が会計実務に与える変革的影響を体系的にレビューし、将来の応用シナリオを探る。財務報告、ESG開示、リスク管理などの分野で効率性・透明性・革新性を高める可能性を示す一方、データ品質やプライバシー、ドメイン適応などの課題を指摘する。LLMの会計統合に向けた戦略的ロードマップを提供する。

Kunj Modh, Varun Patel, Vivek Devani

本論文は、ESG報告書の自動分析のためのAIプラットフォーム「ESG Analytics」を提案する。RAGアプローチを用いてテキスト・表形式データからESG指標を抽出し、FinBERT-ESGで分類、LLMで文脈に応じた抽出を行う。リスクスコアとインパクトスコアの二重評価、グリーンウォッシュ検出機能を備え、透明性とスケーラビリティを向上させる。

Dr.Rachana Saxena, Hashim Khan, Dr.Mohsina Hayat

本論文は、AIが企業のサステナビリティ報告やグリーン会計をどのように変革しているかを批判的に検討する。GRI基準やIFRS S1/S2などの規制枠組みに対応するため、AIによる炭素会計の自動化、環境フットプリント分析、リアルタイム環境モニタリング、AI支援保証などの応用を分析。AIは情報の正確性・適時性・意思決定有用性を向上させるが、データ品質、アルゴリズムの透明性、倫理的リスク、ガバナンスの課題が残る。

Tianyi Ren

本論文は、AIを活用したカーボンフットプリント追跡が、特にScope 3排出量のほぼリアルタイムかつ高解像度な推定を可能にし、グリーン投資の意思決定を変革する可能性を検討する。NLP、IoTテレメトリ、衛星リモートセンシングを組み合わせた手法を整理し、グリーンウォッシュ検出や移行リスクモデリングの強化を示す。同時に、標準化、データ検証可能性、アルゴリズムの透明性、AI自体の環境負荷といった課題を指摘し、相互運用可能なデータ基盤と独立した…

Junying Fan, Daojuan Wang, Yuhua Zheng

本論文は、新興市場におけるESG投資判断を支援するAI駆動型フレームワークFinATGを提案する。FinATGは、ESG報告書やグリーンボンド開示などの英文財務テキストから持続可能性関連情報を自動抽出し、炭素排出データやグリーン投資関係の抽出に優れた性能を示す。実験では、エンティティF1スコア88.5、REL F1スコア80.2を達成し、持続可能性特化データセットでも高い性能を発揮した。