論文・プレプリント

Erica Mascarenhas, Oluseyi A Fayanju, Anna Arroyo +1

米国医療部門は世界最大の一人当たり温室効果ガス排出量を有し、連邦規制緩和により自主的な削減が急務となっている。インフラ、サプライチェーン、運用の3分野で削減可能であり、再生可能エネルギー転換や医療廃棄物削減などの既存策に加え、医療会議やAIのエネルギー需要など新興の排出源への対応が重要である。削減は大気質改善やコスト削減などの共便益をもたらす。

Mahmoud Elmarzouky, Sabrina Khemiri, Doaa Shohaieb

本研究は、英国の非金融企業を対象に、取締役会のジェンダー多様性が気候関連開示の質に与える影響を検証。テキスト分析に基づく新しい指標を開発し、年次報告書の気候開示の深さを測定。女性取締役が4人以上いる場合に開示の質が最も高まることを発見。IFRS S1/S2などの枠組みに関連する。

Courtney Bower, Farzin Lotfi-Jam, Jennifer S. Minner +2

本研究は、エージェントベースモデリング（ABM）を用いて、ニューヨーク州イサカ市における建物再利用と解体の選択が都市全体の体化炭素排出に与える影響をシミュレーションした。4つのシナリオを比較し、既存建物の保存を最大化するシナリオが最も低い体化炭素排出を達成することを示した。また、解体インセンティブと材料再利用義務化が開発者の投資収益率を高め、都市開発の持続可能性を向上させる可能性を示した。ABMとグラフィカルインターフェースは公開されて…

W. Wardhiah, Maimoona Majid, Said Musnadi +1

本研究は、インドネシアのLQ45低炭素リーダーズ指数に連なる30社（2020〜2025年）のパネルデータを用い、デジタルトランスフォーメーション（DX）が企業のエネルギー移行戦略を財務価値に変換する能力を検証した。30項目のDX指数を構築し、固定効果モデルで分析した結果、クリーンエネルギー利用はROA・ROE・Tobin's Qに正の影響を与え、DXはこれらの効果を戦略・成果に応じて選択的に強化することが示された。DXは普遍的な業績増幅…

Sensheng Li, Minjun Huang, Fuping Wang +3

中国6つの排出権取引制度（ETS）を対象に、ET-MVMD-GRUを組み合わせたハイブリッド炭素価格予測フレームワークを提案。特徴選択、マルチスケール分解、深層学習を統合し、10の競合モデルと比較してMAE、RMSE、MAPEで最良の性能を達成。政策立案者への示唆も提供。

I. Kravchuk, N. Valinkevych, O. Prysiazhniuk

本論文は、農業ビジネスの流通ネットワーク形成・発展のための投資管理の理論的・応用的基盤を提示する。従来の線形投資モデルに代わり、ポートフォリオ多様化、リアルオプション評価、行動ファイナンス、ESG指標、DeFiを統合し、AIとビッグデータによる階層的デジタル化モデルを提案。国家・地域・地方の3レベルで資本配分を最適化し、金融信用スコアとESGプロファイリングを組み合わせた「二因子バランス発展マトリクス」を導入。グリーントレードファイナン…

Faridah, Sitti Mujahida Baharuddin, Herminawaty +3

インドネシア証券取引所上場の非金融企業を対象に、デジタル変革、ESG開示、コーポレートガバナンスが財務危機に与える影響を、オペレーショナルリスクと資金調達制約を媒介変数として分析。固定効果回帰とブートストラップ媒介分析を用い、ESG開示とガバナンスは財務危機を直接的に軽減する一方、デジタル変革は初期導入コストにより直接的な正の効果を示すが、媒介経路を通じて間接的に財務安定性を向上させることを実証。新興市場における財務レジリエンス向上への…

Song Dongze

本論文は、ESG開示文書の細粒度分類を改善するための新しい学習手法HiCon-ESGを提案する。信頼度を考慮した階層正則化により、分類精度と解釈可能性を向上させる。ESG報告書の自動分析に有用で、開示情報の標準化と比較可能性を高める。

Murali Krishna Pasupuleti

本モノグラフは、炭素クレジット市場の高インテグリティ評価のための統合アーキテクチャを提案する。地理空間観測、トポロジー解析、統計推論、機械学習、量子支援計算を組み合わせ、不正、漏出、恒久性を異なるリスクプロセスとして扱う。空間・時間的不確実性を明示的にモデル化し、監査プロトコルやポートフォリオリスク管理への応用を重視する。南アジア、欧州、アフリカ、米州の多様な規制・監視環境への適応を想定している。

Kui Hu, Wenhui Chen, Kunpeng Zhang +3

本研究は機械学習を用いて、再生コンクリート骨材を用いた低炭素アスファルト混合物の設計を最適化する。工学的制約を考慮し、炭素排出削減と性能維持を両立する配合を提案する。建設部門の脱炭素化に寄与する。

Yan Liang

低炭素目標下の生態ガバナンスにおいて、多源データの統合と異常排出の識別を目的としたインテリジェント管理プラットフォームを提案。エッジクラウド連携、時空間グラフネットワーク、マルチモーダル異常検出、多目的最適化を組み合わせ、状態認識からフィードバックまでの閉ループを実現。生態ガバナンスのスマート化・低炭素化を支援する。

Fang Qi

都市生鮮物流の低炭素配送を目的に、総配送コストと総炭素排出量を双目的とする多目的最適化モデルを構築。フェロモン更新機構とヒューリスティック関数重みを改良したアリコロニーアルゴリズムを提案し、シミュレーションでコスト8.2%削減、炭素排出量11.5%削減を実証。経済性と環境性の両立を図る。

Zhuo Chen, Baihe Gu, Xiong Qiyang +2

本論文は、AIデータセンターの電力需要の柔軟性を活用して、中国の低炭素電力システムへの移行を支援する可能性を検討する。データセンターの負荷シフトや調整能力が再生可能エネルギーの統合を促進し、系統の安定性を向上させることを示す。AI技術とエネルギー移行の交差領域に貢献する。

Zhiyi Ye, Xiang Yuan

EU ETSが海運に拡大される中、ベイズ最適化と混合整数計画を組み合わせた二段階最適化フレームワークを開発。アジア・欧州ケースで累積排出量を28.39%削減しつつ資源コスト増は0.213%に抑え、政策設計への実践的示唆を提供。

Sunxu Liu, Yue Hu, Xiangyu Hua

中国A株非金融上場企業（2009-2024年）を対象に、ESG格付の不一致がSA指数で測った資金調達制約と関連するかを検証。5機関の格付分散を用い、固定効果回帰で正の関連を確認。株式回転率の部分媒介効果は統計的に有意だが経済的には小さい。デジタル変革がこの関連を弱めることを示した。

Lei Lin, Zhi Zhong, Chenglong Li +5

本研究は、3D Swin Transformerを基盤とする半教師あり基盤モデルSS-UNETRを提案し、地震画像から断層・河道・空洞などの複数地質特徴を同時に高精度で識別する。75,651枚の実地震画像での事前学習と2,860枚の合成画像での微調整により、少ないラベルで従来法を上回る性能を示し、CCUSサイト選定や地質解釈の効率化に貢献する。

A. Pournaghshband, F. Piadeh, Mohsen Ahmadi +1

建設部門の環境負荷低減に向け、AI駆動の意思決定支援フレームワークを開発。LCAモデリング、材料代替シナリオ、混合専門家ニューラルネットワークによる予測、持続可能性最適化を統合し、英国のオフィスビルを対象に1500シナリオを評価。環境・循環性・コストのバランスを効率的に実現する材料構成を特定した。

Vlatka Bilas, Tomislav Radoš, Lana Frkovic

本研究は、新興EU加盟国であるクロアチアの企業データを用いて、ESG格付けが信用リスク評価に有用な情報を提供するかを検証した。2024-2025年のデータを分析し、記述統計、計量経済モデル、ランダムフォレストによる予測を行った結果、ESGスコアと信用格付けの間の関係は弱く不安定であり、ESG変数の予測価値は限定的であることが示された。ESG格付けは企業規模やセクター、報告能力を反映する傾向がある。

Rongchen Zou

本論文は、AI駆動の投資システムや信用評価アルゴリズムなどのFinTechツールに組み込まれたESG評価枠組みを検討する。ESG採用は透明性と長期的リスク監視を向上させる一方、評価機関間の不一致、データ品質の低さ、アルゴリズムバイアス、グリーンウォッシュのリスクが残る。実証分析では、ESGデータの乖離と不完全な開示が誤った投資判断や構造的不平等を強化する可能性を示し、新興市場で特に顕著である。標準化、データ信頼性、アルゴリズム規制の必要…

Shuangxiang Zeng, Lisha Dong, Jingtao Shao +2

アルミニウム製造で発生する有害廃棄物である廃カソード炭素（SCC）からの炭素精製を、機械学習を用いて最適化した研究。6種のアルゴリズムを比較し、LightGBMをRSM・直交実験計画・局所パラメータ最適化で調整し、R2=0.8015を達成。SHAP分析により、初期アルカリ濃度、液固比、撹拌速度、浸出時間が主要因子であることを特定。試薬利用効率と流体力学的条件の改善が熱入力よりも重要であると示唆し、限られたデータでの廃棄物リサイクル最適化…