arXiv、Jxiv、Zenodo、SSRN、J-STAGE 等から GX・脱炭素関連の論文を収集し、 AI 関連度スコアと日英の編集解説付きで一覧化します。 原典 DOI と provenance trail を併記し、利用者は元の論文に戻れます。
要約は AI 支援で生成されています。最終的な解釈・検証は利用者が原典に基づいて行ってください。
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金融におけるグリーンインテリジェンス：人工知能駆動型ESG分析と持続可能な投資パフォーマンス
Hind Gatoi, Islam Belhaoua, Kashf Akhtar +3
本研究は、AI駆動型ESG分析が持続可能な投資パフォーマンス向上に寄与するかを検証。従来のESG格付けの問題点を克服し、AIを用いたポートフォリオは高リターンと低リスクを実現。AI由来のESGスコアが超過リターンと強く関連することを示した。
グローバルAI-ESG：持続可能なガバナンスと条件付き貿易枠組みのための数理・技術的基盤
H. Akula
本論文は、AI・リモートセンシング・貿易政策を統合した新しい気候ガバナンス枠組みを提案する。EUのカーボンボーダー調整メカニズム（CBAM）の事例を踏まえ、発展途上国への悪影響を緩和するための普遍的で条約ベースの制度設計を議論。歴史的炭素負債の定量化や衛星による排出監視、分散型台帳による透明性確保などの要素を組み合わせ、段階的貿易制限の経済影響をシミュレーションする手法を提示している。
AI移行期における時間的炭素債務：カーボンバレーモデルとIEA軌道の処理
Yassine Charabi
本論文は、AIインフラの急速な拡大に伴う即時的な排出と、システム全体での遅延した排出削減との間の時間的不一致を定量化するシステムダイナミクスモデルを提示する。国際エネルギー機関（IEA）のシナリオに基づき、累積炭素債務を計算し、運用柔軟性や政策手段の効果を分析する。
グリーンAIへの道筋：商業組織のESGフレームワークにおける人工知能の情報開示
Junkai Chen
本研究は、米国・欧州・中国の上場企業のESG報告書におけるAI情報開示の現状を分析。ESG報告がAI開示の主要経路であること、AI関連4領域（開発・応用・製造・消費）で開示レベルに大きな差があること、E・S・G各次元で開示密度が異なりGが最も網羅的であることを示す。さらに「コンプライ・オア・エクスプレイン」とダブルマテリアリティに基づくESG-AI開示最適化案を提案し、中国の事例として全国企業信用情報公開システムを通じた集中開示を提言。
人工知能技術を用いた炭素排出モニタリングとグリーン投資判断の支援
Emmanuel Ohimai Ojo, Prince Michael Akwabeng, Gloria Opoku Darkoh +1
本論文は、炭素排出モニタリングとグリーン投資判断におけるAI技術の応用に関する系統的レビューである。2021～2025年に発表された55件の研究を分析し、機械学習・深層学習・ハイブリッドアルゴリズムが排出量推定の精度向上、リアルタイムモニタリング、排出ホットスポットの特定に有効であることを示した。また、AIが環境・社会・ガバナンス（ESG）報告や気候整合的な投資判断、規制遵守を促進する方法を明らかにした。一方で、データ品質不足、モデル解…
ビジョン言語モデルを用いたサステナビリティ報告書からのGHG排出削減目標抽出の高度化
Lars Wilhelmi, Christian Bruns, Matthias Schumann
本研究では、ビジョン言語モデル（VLM）を用いてサステナビリティ報告書からESG指標、特にGHG排出削減目標を抽出する手法を検討した。デザインサイエンスリサーチ手法に基づき、ページレベルのデータセットと評価パイプラインを構築し、テキスト、画像、およびテキスト+画像の組み合わせ入力モダリティを比較した。その結果、Mistral Small 3.2モデルを使用したテキスト+画像モダリティが最高性能（F1=0.82）を示した。視覚的に密なレイ…
Sustainalyze: ESG報告におけるAIを活用した透明性
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。
グリーン会計とサステナビリティ報告の強化におけるAIの活用
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。
AIを活用したカーボンフットプリント追跡がグリーン投資の意思決定を再定義する
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…
スマートマネー、より環境に優しい未来：ESG投資判断のためのAI強化型英文財務テキスト処理
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。
気候変動対策のための拡張金融：持続可能な金融におけるAI、IoT、ブロックチェーン応用の系統的レビュー
Nadia Mansour
本論文は、持続可能な金融におけるAI、IoT、ブロックチェーンの役割を系統的にレビューし、環境影響の測定・報告・検証（MRV）、物理的・移行リスクの制御、ESG分析とグリーンウォッシュ検出における技術の可能性を明らかにした。情報非対称性や透明性ギャップの解消に寄与する一方、アルゴリズムバイアスやデータガバナンス、規制の遅れなどの課題も指摘。将来の研究課題として影響評価、アルゴリズム透明性、金融安定性への影響を提案している。