論文・プレプリント

Xiaoling Yang, Mohd Rahimie Abd Karim, B. Abdullah

本論文は、2014～2023年の中国A株上場企業データを用いて、AIが企業のグリーン競争力に与える影響を実証分析。AIはグリーン戦略・イノベーション・実践を通じて競争力を高め、グリーン全要素生産性の向上とグリーンウォッシュの抑制が経路であることを示す。環境規制やサプライチェーン・ファイナンスの調整効果も確認された。

Roberto Moro-Visconti

AIを企業統治に組み込むことで、情報の非対称性を減らし、ESG水準を8-15%向上させることを実証。450社のデータから、AI導入が資金調達コストの低下や企業価値の向上につながることを示す。メカニズムとして開示の質向上と戦略的補完性の抑制を特定。

M. Eraña-Díaz, Juana Enríquez-Urbano, B. Martínez-Bahena +3

本研究は、リマニュファクチャリング工程における製造ユニットの環境パフォーマンスの不均一性を捉えるために、K-Meansクラスタリングと二値ANN分類器を組み合わせた2段階の計算フレームワークを提案する。1000件の製造レコードを用いて6つの持続可能性プロファイルを特定し、高影響クラスタを75.4%の精度で識別した。Gradioベースのインターフェースにより、政策立案者がプログラミング知識なしで差別化されたインセンティブを割り当てることが…

Jayesh Rane

本論文は、産業システムにおけるグリーンAI導入の機会と課題をSWOT分析で評価。質問票とインタビューによる混合手法を用い、組織の意欲、技術的準備、規制基準が導入に正の影響を与えることを示した。エネルギー効率的なアルゴリズムや再生可能コンピューティングの機会を特定する一方、初期投資やスキル不足が障壁となる。

Fadi Alkaraan, Mahmoud Elmarzouky, V. G. Venkatesh +3

本研究は、AIを活用した第4次産業革命技術が循環型経済戦略の実践を促進し、ESGおよびエコシステムのパフォーマンスを向上させることを、英国の大規模データ（32,273社のイノベーション調査、FTSE全株式企業データ、年次報告書）を用いて実証。内部的・外部的ガバナンス構造がAIと循環型経済戦略の関係を調整することを発見。実務者向けにAI駆動のESG統合の具体的な道筋を提示。

Dr. Syed Shameel Ahmed Quadri, Dad Ansari, Zonaira Akbar +1

AIを活用したESGシグナル処理がグリーンファイナンス・インテリジェンスを向上させ、持続可能な資本配分と資本市場の効率性に与える影響を実証的に分析。312名の金融専門家への調査データを用いた回帰分析により、AI導入がESG情報処理を強化し、情報非対称性を低減することを確認。

Z. Baharom

本論文は、企業の財務的サステナビリティ（CFS）における機械学習（ML）の活用を批判的にレビューし、ESGスコアリングや予測分析でのML導入が「自動化されたグリーンウォッシング」や構造的不平等を強化するリスクを指摘する。透明性・説明可能性、バイアス監査、ESG-ML統合報告基準、ステークホルダー参加を含む４つの柱からなる責任あるML導入フレームワークを提案し、効果的なガバナンスの重要性を強調している。

Yasser Elouargui, Abdellatif Sassioui, M. Chergui +4

本論文は、ESGテキスト分類のための軽量かつ解釈可能なグラフベースフレームワークESG-Graphを提案する。ESRSベースのタクソノミーを利用し、グラフ注意ネットワークにより効率的な分類を実現。実験では、トランスフォーマーモデルと同等の性能を保ちながら、最大60倍の省エネを達成した。また、政策との整合性や解釈可能性の向上も示されている。

Siqi Sun, Ben Wu, Mali Jin +3

ESG報告書の解釈と自動分析の信頼性向上のため、ESG-Benchデータセットを提案する。人為アノテーションされたQAペアを用いて、大規模言語モデルの幻覚（ハルシネーション）を評価する。タスク固有のChain-of-Thought手法により、標準手法より大幅に幻覚を軽減できることを示した。

Fatma Bennaceur, Ali Bendob, Anwar Hasan Abdullah Othman

UAEのイスラム銀行と従来型銀行のESG報告品質をAI・NLPで評価。従来型銀行が気候変動リスク開示などで高得点、イスラム銀行は一貫性と倫理重視。ポジティブ開示に偏り、グリーンウォッシュの懸念。AIによる監視強化の示唆。

Andreja Primec, Jernej Belak, Matic Čufar

本論文は、AIリスクが企業のサステナビリティ報告において重要な課題となりつつあることを指摘し、CSRD/ESRS、GRI、ISSB、SASBといった主要な報告基準がAIリスクをどの程度扱っているかを分析する。20社の報告書の内容分析と法的分析を通じて、AIリスクの開示が浅く、標準化されておらず、法的説明責任と結びついていないことを明らかにする。持続可能性報告の枠組みがAIリスクを明示的に取り込む必要性を提言する。

Fiona Magee

本稿は、大規模言語モデル（LLM）を用いて企業のESG報告書を自動的に要約・分析・比較するウェブアプリケーションを開発した。これにより、利害関係者は手動での分析負担を軽減し、トレンド把握やベンチマーキングが容易になる。AIによる透明性向上の可能性を示す。

Amani Ebnaoof

本研究は、サウジアラビアの非金融上場企業におけるAI導入とESG開示の関係を2020～2024年のパネルデータに基づき分析。AI導入がESG開示スコアを有意に向上させることを発見し、新興市場でのESG報告におけるAIの変革的影響を示唆。

C. Kim, H. Na

本研究は韓国企業を対象に、ESG評価データを用いたAIベースの排出量予測モデルを開発。機械学習と深層学習を比較し、CatBoost・GAN・Transformerのハイブリッドアンサンブルが最高性能を示した。ESG情報が排出量予測に有用であることを実証。

W. Okere, Cosmas Ambe, Sanele Phumlani Vilakazi

本レビューは、新興市場におけるAIを用いたグリーンファイナンス及びESG報告の質向上に関する実証的エビデンス（2015-2025）を系統的に統合した。機械学習や自然言語処理が主流であり、炭素関連開示分析、ESGスコアリング、グリーンボンド検証に活用されている。主な障壁はデータ品質、標準化不足、コストであり、IFRS S1/S2やTCFDとの整合性が促進要因とされる。

Claire Monteleoni, Lawrence A. Palinkas, Michalle Mor Barak +6

本論文は、気候変動による移住における公平性の問題に人工知能がどのように関与するかを探る。AI技術が気候移住の意思決定や資源配分に与える影響を分析し、倫理的・社会的課題を考察する。

Jinguo Li

本研究は、中国の家具製造業において、AI対応の動的ケイパビリティ、グリーンサーバントリーダーシップ、Industry 4.0技術がグリーン・サービタイゼーションを通じてネットゼロ生産に貢献することを実証した。313名の調査データを用いたPLS-SEM分析により、グリーン・サービタイゼーションの完全媒介効果と変革能力の調整効果が確認された。

Zaheda Daruwala

本論文は、ESG投資に人工知能（AI）を統合した新たなパラダイム「ESGI（ESG with Intelligence）」を提案する。自然言語処理や説明可能AIなどの手法を用い、静的なESG評価をデータ駆動型の動的システムへ変革する概念フレームワークを提供する。

Raghuveeran, Preethi

本論文は、大規模言語モデル（LLM）の推論における炭素排出を削減するためのリアルタイムフレームワークCAIRを提案する。各推論リクエストを精度とレイテンシ要件を満たす最小のモデルにルーティングし、炭素強度と予算制約を考慮する。1日100万プロンプトのワークロードで約62%の炭素削減が見込まれ、CSRDやEU AI Actへの準拠も想定している。

Sandeep Garg, Aadil Naved Khan, Amit Sharma

本稿は、AIを活用したグリーン投資が環境と社会正義を両立させる可能性を論じる。気候リスク評価や再生可能エネルギー最適化に加え、労働者や脆弱コミュニティへの影響監視を通じた公正な移行を促進する。