論文・プレプリント

Yun Zhu, Qinghan Chen, Ma Zhong

本研究は、化学企業の環境情報開示品質を評価するための枠組みを提案し、生成AI（DeepSeek-V3.2）を用いた自動スコアリングシステムを開発。2020～2024年の中国化学企業38社のESG報告書190件を分析し、開示品質が向上傾向にあること、AIスコアが専門家評価と高い一致を示すことを確認した。

Elham Jahanbakhsh

本研究は、米国企業の年次報告書やサステナビリティ報告書からAI・IoT導入開示指数（AIDI）を開発し、EPA温室効果ガス報告プログラムの排出原単位や労働安全指標との関連を検証。固定効果モデルにより限定的な関連性を確認し、開示に基づく説明責任の限界を指摘する。

Pratiti Nayak, Bhavya Tondon, Raushan Tara Jaswal

本論文は、AIがサステナブルファイナンスに統合されることで、ESG指標の意思決定への組み込みやSDGs達成に貢献する可能性を論じる。一方で、データ品質、規制順守、倫理的課題などの課題も指摘する。

Santosh Kumar, Rashi Gupta

本論文は、グリーンファイナンス分野におけるAIと自動化の役割を考察。機械学習を用いたESGスコアリング、グリーンウォッシュ検出、動的ポートフォリオ最適化（グリーンボンドやインパクトファンドへのシフト）等を紹介し、SDGs達成への貢献可能性を示唆。

(著者不明)

本論文は、グリーンファイナンスとESG分野におけるAIのガバナンス、法律、政策、倫理の枠組みを検討する。AI技術の活用とそれに伴う規制や倫理的課題について論じている。

Nur Muhammad Fadilah, Binastya Anggara Sekti

本論文は、ESG分析におけるAIの活用方法を包括的に探る。機械学習や自然言語処理を用いた予測モデリング、客観的スコアリング、継続的なモニタリングの可能性を示す。銀行、フィンテック、サプライチェーンなどの分野での応用と、アルゴリズムのバイアスや透明性などの課題も議論する。

Hardini Ariningrum, Elsa Fitriandini, Choirunnisa Ramadhani +1

本論文は、AIとESGの統合が現代の会計システムにもたらす影響を文献レビューにより分析した。2021～2025年の20件の査読付き論文を対象に、AIがESG報告の効率性、正確性、透明性を向上させることを示した。結論として、AI-ESG統合は会計システムを戦略的持続可能性ツールへと変革する。

Yamin Qiao, Xiaoyu Min, Sijia Ge +2

本論文は、人工知能（AI）がカーボンニュートラル達成に果たす二重の役割を検討する。排出予測、エネルギー消費最適化、持続可能な戦略策定におけるAI活用の可能性と課題を分析。具体的な事例やデータは不明だが、AIと気候変動対策の連携を示唆。

Kun Luo, Jiale Xue, Puspavathy Rassiah +1

本論文は、AI技術を活用してESG開示と実際の企業活動との整合性を高める方法を探る。特に、自然言語処理や機械学習を用いて開示内容の信頼性を向上させる手法を提案している。

Muhammad Muhitur Rahman, Abdulaziz I. Almulhim, Bijoy Mitra +4

本研究は固形廃棄物処理からのGHG排出をモデル化し、因果関係に基づくAI手法をUAEケースに適用して排出削減可能性を示す。

Tai Mule

本研究は、中国A株上場企業のESG開示データを用いて、生成AIによる開示の信頼性と監査可能性を評価するモデルを提案。ERNIE、DeBERTa、SLCIモデルを統合し、新たなGAI-CN指標を導入した結果、信頼性が21%向上し、監査可能性とガバナンス品質に強い正の相関（R=0.63）が見られた。

Ari Wibowo

本論文は、AIが企業統治における説明責任、透明性、ESGコンプライアンスをどのように変革するかを法と経済学の観点から分析する。EUの事前安全策、米国の開示・事後責任、ASEANの原則ベースなど各国の枠組みを比較し、AIのグリーンウォッシングリスクと制度的対応を検討する。AIを統治メカニズムとして位置づけ、検証可能性や独立保証の必要性を提言する。

Boni Benyamino Lumban Tobing

本系統的レビューは、AIがESG開示の精度・透明性・信頼性を強化する役割を35のScopus査読論文から分析。AIによる異常検知・自動処理・検証可能性向上がグリーンウォッシュを抑制し、真正性と消費者信頼・ロイヤルティに正の影響を与える5つのテーマを特定。新興市場でのAIガバナンスと倫理のギャップも指摘。

Jianxian Wu

本稿は、人工知能（AI）が循環型バイオ経済の脱炭素化可能性を向上させるかどうかを、準実験的手法を用いて検証する。結果は、AIが資源効率とプロセス最適化を通じて有意な脱炭素効果をもたらすことを示唆する。

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。

Chabot M.

本論文は、欧州エネルギー企業の気候関連開示をテキスト分析とAI手法で解析。開示内容のパターンや透明性を評価し、AIの有効性を示す。

Ene Yalçın S.

本研究は、機械学習を用いた温室効果ガス排出量の予測フレームワークを提案する。タイトルから具体的な手法や結果は不明だが、排出量予測の高度化を目指す方法論的研究である。