論文・プレプリント

Hebbar K.S.

本論文は、グリーン投資の規制コンプライアンス向上におけるAI活用レポートの可能性を探る。AI技術により環境報告の精度と効率が向上し、グリーンウォッシングリスクの低減が期待される。持続可能性基準への準拠を支援するフレームワークを提案する。

Manu K.S.

本論文は、AI技術が持続可能な金融に与える影響を探る。具体的な要約は提供されていないが、タイトルからAIによるESGデータ分析や気候リスク評価の可能性が示唆される。

Baplawat A.

本稿は、ESG規制やグリーンファイナンス法の文脈で人工知能がどのように活用され得るかを論じる。AIによるデータ分析や自動化が、持続可能性開示やグリーンウォッシング対策に寄与する可能性を提示するが、具体的な実証や制度分析は含まれていない。

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。

Akhil Shaikh

本論文は、気候変動対策におけるAIの応用可能性を包括的にレビューする。農業用温室を事例に、IoT、衛星データ、AIアルゴリズムを統合したBPMNフレームワークを提案し、リアルタイムモニタリングや政策立案支援を目指す。公平性・透明性などの倫理的課題にも言及し、エネルギー消費増加やデータ不足などの課題を指摘する。

Yilei Zhao, Wentao Zhang, Lei Xiao +3

本論文は、ESG分析のための階層型マルチエージェントシステム「ESGAgent」を提案する。リトリーバル拡張やウェブ検索などの専門ツールを備え、310社のサステナビリティ報告書から構築した3レベルのベンチマークで評価した結果、原子質問で84.15%の精度を達成し、プロフェッショナルなレポート生成においても優れた性能を示した。

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。

Jan-Erik Schirmer

本稿は、人工知能（AI）が気候変動において二面性を持つことを論じる。一方で、AIの広範な利用は大きなカーボンフットプリントをもたらす気候リスクを伴う。他方で、特にCSRDなどの規制枠組みや投資家圧力が高まる中、AIは企業の気候報告や気候計画の効率性・正確性を向上させ、情報過多を軽減する可能性がある。

Thong Hoang, Mykhailo V. Klymenko, Xiwei Xu +6

本研究は、ESG報告ライフサイクル管理のためのAIエージェントフレームワークを提案する。複数のエージェントが情報抽出、検証、報告書更新を自動化し、静的な報告プロセスを動的で適応的なシステムに変革する。技術要件と品質属性を定義し、単一モデル、単一エージェント、マルチエージェントの3つのアーキテクチャを提示する。

Muhammad Usman, Yongming Huang, Muhammad Sohail Amjad Makhdum

本研究は、BRICS-T諸国を対象に、人工知能（AI）、グリーンファイナンス、環境技術、再生可能エネルギーが温室効果ガス（GHG）排出に与える影響を分析。第2世代の計量経済手法を用いた結果、AI、グリーンファイナンス、再生可能エネルギーは排出削減に寄与するが、環境技術は長期的に排出を増加させる可能性が示された。AIとグリーンファイナンスの相乗効果は環境質を向上させる一方、AIと環境技術の相互作用は排出を悪化させる。

M. Wheeler, Brandi Everett, Victor R. Prybutok

本論文は、AI導入がもたらす環境便益と資源消費のトレードオフを体系的に評価する「環境資産コストフレームワーク」を提案。73の実証研究のレビューから、AIの環境影響はS字カーブを描き、初期削減（0-2年）、中期的リバウンド（2-5年）、長期的最適化（5年超）の段階を経ることを示す。地理的条件により成果は10-60倍変動し、再生可能エネルギー比率の高い地域では早期に純便益が得られる。戦略的介入によりリバウンド効果は制御可能であり、再生可能エ…

R. Santos, María Isabel Casal Reyes

本レビューは、デジタル技術（AI、分析、プラットフォーム）がグリーン経済に与える影響と、環境制約・ガバナンスがデジタル普及に与えるフィードバックを整理。労働市場、スキルミスマッチ、グリーンファイナンスとコンピューティングの融合、持続可能インフラ（水素、データセンター）の4領域を検討。デジタルツールは強固な基準・監査・クリーン電力・人材育成と組み合わさればグリーン革新を促進できるが、欠如すると電力需要増大や格差拡大のリスクがある。AIガバ…

Md Arafat Rahman, Sazzad Hossain Shaon

本研究は、バングラデシュの434名を対象とした調査に基づき、AI統合がESG開示を強化し、持続可能性文化と気候レジリエンスを促進することを実証。ステークホルダーの認識が媒介し、組織のイノベーション能力が調整効果を持つ。エマージング経済におけるAIとESG会計の統合モデルを初めて検証。

Vibhavari Prasad Mane

本レビューは、AI（機械学習、NLP、予測分析）がESG評価、ポートフォリオ管理、リスク分析、情報開示をどう改善するかを体系的に整理。同時に、データ品質、アルゴリズムバイアス、規制遵守といった課題を指摘し、信頼できるAIと持続可能なデジタル金融エコシステムの必要性を論じる。

Filippo di Pietro, Pilar Giráldez‐Puig, P. Palos-Sanchez +1

本論文は、気候関連の金融課題に対する機械学習技術の応用を体系的文献レビューと計量書誌分析で調査。排出予測、グリーン投資、サステナビリティ報告でのAI採用拡大を示す一方、データ品質、解釈可能性、アルゴリズムバイアスの課題を指摘。AIが持続可能な移行を促進するには、堅牢なガバナンスと規制監督が必要と結論。