論文・プレプリント

Francesco Sotti, Elettra Giulia Beatrice Bandi, Patrizia Tettamanzi

本研究は、イタリア上場企業を対象に、サステナビリティ報告のデジタル化が非財務情報のテキスト品質（明確性、簡潔性、トーン）に与える影響を実証分析した。CSRDなどの規制強化を背景に、デジタルツールの活用が開示の物語的側面に複雑な影響を与えることを示し、企業・規制当局・研究者への示唆を提供する。

Ahlam El Ferrad, Aya Klaffa, Mohamed Oudgou +1

PRISMAガイドラインに基づく系統的書誌計量レビューで、デジタル化・AIとESG開示の関連文献をScopusから分析。年56%の成長、中国への研究集中、アフリカの過少代表を指摘。デジタル化とAIはESG開示に正の影響を与え、情報品質・透明性向上や情報非対称性の低減が要因とされる。

Okon Udo Frank, Julius U. Akpabio, Aniefiok Livinus

本研究は、AI（ANNおよびSVR）を用いてCO2トラップ効率を高精度に予測するモデルを開発。ニジェールデルタのガスフレアサイトの260データで検証し、ANNモデルはR2=0.9993と優れた性能を示した。パラメータ重要度ではCO2質量分率が最大の影響を持つ。これにより、CCSプロジェクト初期の複雑なシミュレーションを不要にし、リアルタイムの現場判断を可能にする。

Caixuan Zhan

本論文は、EUのCBAM規制下で、ブロックチェーン技術、排出削減の垂直スピルオーバー、消費者の低炭素選好を統合した2層サプライチェーンモデルを構築。集中・分散意思決定のStackelbergゲームを比較し、CBAM炭素税、スピルオーバー、消費者選好が排出削減と利益に正の相乗効果をもたらすことを示した。集中意思決定が分散より優れ、炭素税とスピルオーバー率が高いほどその差が拡大する。

Guorui Wang, Liang Zhong, Yixuan Zeng

本レビューは、進化ゲーム理論（EGT）とAI（深層強化学習、連合学習、ブロックチェーン）の融合を、企業間産業共生、スマートエネルギー運用、炭素市場の3スケールで体系的に整理。数値ケーススタディでは、産業共生における協力創発の閾値、AI学習の収束速度と安定性のトレードオフ、炭素価格閾値による排出者行動の不連続な転換を示す。初期条件、アンカー主体、制度設計、AI統合の4メカニズムがスケール横断的に重要と結論。

Lu Wang, Chunyan Sun, Xiaoyu Wang

本レビューは、石油・ガス産業におけるAI活用低炭素技術の研究動向と応用状況を概観する。低炭素変革の核心的ニーズを整理し、主要な産業プロセスでの応用、代表的なAI手法の比較、課題と将来展望を示す。研究者や技術者に有用な参考情報を提供する。

Jiamin Zhang, Yang Qian, Christina W.Y. Wong +1

本研究は、制度的圧力の構成が企業の低炭素行動（ハード・ソフト）に与える影響と、AI能力の調整効果を検証。中国A株上場企業のパネルデータ（2007-2022）を用い、クラスター分析、ANOVA、OLS回帰を実施。3つの企業クラスターを特定し、圧力が強いほどハードな低炭素行動が促進される一方、ソフトな行動は抑制されることを発見。AI能力がこの関係を調整することを示した。

Sheikh Ali Tanzil, Kishor Chandra Meher

フィジーの上場企業がグローバルなESG基準と現地の制度的制約の間でどのように対応しているかを、経営者のセンスメイキング理論を用いて質的に分析。デジタル技術が透明性の促進ではなく象徴的な資源として使われ、表面的なデジタル開示と実態の乖離（デジタル・デカップリング）が生じていることを明らかにした。また、欺瞞的なグリーンウォッシングと実用的なスケーリングを区別し、小島嶼開発途上国におけるESG実践の複雑さを示す。

Thi Loan Bui, Oanh Thi Tran, Nguyen Thi Kim Oanh +2

本論文は、ベトナム企業の年次報告書に自然言語処理（NLP）を適用し、ESG関連情報を自動分類する手法を提案する。これにより、開示情報の分析効率化とESG評価の自動化を目指す。AIとESGの交差領域に位置する研究である。

İlker Mert, Hüseyin Yağlı, J. Costa +1

本研究は、NLPと確率的経済モデルを組み合わせ、トルコの国家水素戦略文書を定量的に分析。LCOHのベースラインは4.89 €/kgで、電力価格が主要因。政策介入により2050年までに競争力のあるLCOH達成確率が17.8%から78.4%に上昇。

Shaofei Wang, Ruyi Wei, Yuqi Li +4

本研究は、TCCON観測データを用いた温室効果ガス濃度予測のための新しい深層学習モデルReDP-VTを提案する。周波数領域の変数間依存性を利用し、Transformerの自己注意機構をガイドすることで、複数ガス間の動的依存関係を捉える。複数のTCCONサイトでの評価で既存手法を上回る予測精度を達成し、高精度な大気モニタリングやデータ駆動型の気候政策立案への応用が期待される。

Shoichiro Hosomi, Soichiro Yamamoto

本研究は、2018年から2023年の日本製造業企業のパネルデータを用いて、CDPスコア（気候変動、水セキュリティ、森林）と企業価値（Tobin's Q）および収益性（ROA、ROE）との関連を検証した。結果、総合CDPスコアはTobin's Qと正の関連を示すが、個別サブスコアの関連は弱く不安定である。これは、総合的なCDP評価が個別スコアよりも価値関連性が高いことを示唆する。

Michelle Doorasamy, O. Fapetu, Pelumi Abdulmalik Adewumi

ナイジェリアと南アフリカの非金融上場企業を対象に、気候ファイナンス（CF）、環境リスク会計（ERA）、企業価値の関係を2010〜2022年のパネルデータで分析。AIを用いたテキスト分析で気候財務エクスポージャーとグリーンウォッシング・ギャップを測定し、CFはERAの質が高い場合にのみ企業価値を高めること、グリーンウォッシングは価値を毀損することを実証。南アのKing IVコード導入が評価プレミアムをもたらすことも示した。

Oskars Bagants, Raita Rollande, Juris Klonovs

建設部門は世界のエネルギー関連CO₂排出の約34%を占めるが、炭素会計はコスト見積もりや調達に統合されていない。本研究は、LLM、オントロジー、ベクトル類似性を組み合わせたハイブリッドな意味処理パイプラインを備えたAI駆動の「EEBOQ」フレームワークを提案する。これは、スプレッドシートベースの調達文書を自動解釈し、ICEデータベースやEPDなどの標準化された体化炭素参照データセットと整合させる。さらに、ベイズフィードバック補正エンジン…

Tuğba Yeğin

本研究は、生成AIによる炭素フットプリント・フィードバック（AI-CFB）が消費者の再生可能エネルギー製品（REPP）購入意図に与える影響を、トルコの841人を対象にPLS-SEMで分析。AI-CFBがTPB次元の先行要因となり、環境関心と技術的自己効力感が動機付け要因として機能。消費者信頼がAI-CFBと購入意図の関係を強化することを示した。

Shawn Wang

中国266都市のパネルデータ（2011-2020）を用いて、AI発展と都市の炭素排出強度（CEI）の関係を実証分析。AIはCEIと逆U字型の関係にあり、初期は排出を増加させるが、転換点以降は削減効果を持つ。しかし2020年時点で多くの都市はまだ上昇局面にあり、ブレーキ効果は未だ広がっていない。メカニズムとしてエネルギー使用効率、グリーン技術革新、産業構造の高度化が関与。空間的波及効果も確認。

Chen Song, Zhihao Gao

本論文は、CEOと会長の方言的つながりが企業の炭素排出量に与える影響を実証分析した。結果、方言的つながりは炭素排出量を有意に増加させ、競争の激しい産業、非国有企業、非高汚染産業で顕著である。さらに、メディア報道が少ない企業や理解困難な方言で効果が強い。これは、会長のモニタリング機能の弱体化と認知バイアスによるもので、文化要因が環境説明責任に及ぼす影響を示す。

Wen Xiang, Jianzhong Gao

中国のキウイ農家10,057人を対象に、農家のデジタル能力が低炭素農業技術の初期採用と持続的採用に与える影響を機械学習（ランダムフォレスト、SHAP等）で分析。デジタルアクセスと取得能力が初期採用、処理と共有能力が持続的採用を促進することを示し、段階に応じた政策提言を行う。

Helena M. Ramos, Chetan Rishi, Óscar E. Coronado-Hernández +3

本研究は、太陽光・風力・水力・蓄電を統合したハイブリッド再生可能エネルギーシステム（HRES）の導入候補地を評価するため、機械学習（EL-SVM、決定木、ロジスティック回帰）とAHPを組み合わせたMCDAフレームワークを提案する。HY4RESプロジェクトの4つのパイロットサイト（農村、養殖、港湾、農業）を対象に、技術・環境・社会・経済のKPIを評価し、農村サイトが最適と判定された。MLはAHPの一貫性チェックと感度分析を効率化し、意思決…

Umesh Ganesh Iyer, Sukhpal Singh Gill

本論文は、AIを用いたクラウド資源管理がネットゼロ炭素排出目標にどう貢献するかを検討する。AIによる最適化でエネルギー消費を削減し、炭素排出量を低減する手法を提案する。クラウドデータセンターの持続可能性向上に寄与する。