論文・プレプリント

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。

M. Sri, Mrs. A. V. Harshika, L. Nasreen +2

本論文は、AIと機械学習を活用した炭素取引プラットフォームを提案。リアルタイム価格予測、リスク評価、排出削減予測を行い、ブロックチェーンにより安全で改ざん防止の取引環境を実現する。炭素市場のガバナンスと規制遵守を強化するスケーラブルなアーキテクチャを提示している。

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…

Kalpana K, Backiyavathy M R, Chitdeshwari T +2

本レビューは、風化促進、合成微生物、ナノ材料、デジタル監視を統合したエンジニアード土壌炭素システム（ESCS）を提案。IoTセンサーや機械学習によるMRVの高度化を強調し、長期的な土壌炭素隔離の実現可能性を示す。環境・安全性・規制上の課題も指摘。

W. -J. Bai

本研究は、PCAによる次元削減と改良PSOで最適化したSVMを用いて、グリーン交通分野の金融リスク早期警戒システムを構築。財務・環境・政策・市場指標を統合し、94.2%の分類精度を達成。高次元データの特徴抽出と適応的最適化の有効性を示し、複雑な動的システムにおける監視・異常検知への応用可能性を提示。

K. K. Qin, Yu Zheng, Chao Zeng +1

本論文は、改良遺伝的アルゴリズム（IGA）、深層強化学習（DRL）、GRUニューラルネットワークを統合し、電力網建設機械の低炭素スケジューリングと炭素排出予測の枠組みを提案する。タスク依存関係、設備特性、排出係数に基づく多目的スケジューリングモデルを構築し、GRUでリアルタイム排出予測を行う。実験では、従来のGAやPSOと比較して平均スケジューリング時間を35.37%、総炭素排出量を24.69%削減し、GRUのRMSEは2.89 kgC…

Fu Jia, Yingjie Ju, Robert D. Klassen +2

中国の排出権取引制度（CETS）が企業の環境・社会（E&S）開示に与える影響を、制度理論に基づく圧力・能力・認知フレームワークで分析。2013～2024年の段階的導入を自然実験とし、2010～2024年の上場企業1,682社・16,348社年データを用いた多期間DID推定により、CETSがE&S開示を有意に増加させることを示した。強制的参加では社会的開示のみ促進（正当性補償メカニズム）、非強制的参加では環境・社会の両開示を促進（戦略的シ…

Mitch D

本論文は、AI駆動デジタルツインと電力系統資産管理を統合したOptimTwinフレームワークを提案し、長期的な系統投資計画を支援する。IRENA FlexToolと深層ニューラルネットワーク代理モデルを用い、IEEE/NREL 118バス系統で評価した結果、ライフサイクルコストを考慮した計画が高比率の変動再エネ導入と投資指標の改善を両立できることを示した。保守から計画へのパラダイム転換を提示する。

Simon Utsu-Ingwu, Lloyd Endurance Ogbondamati

本研究は、洋上風力、波力、浮体式太陽光を統合したハイブリッドシステムを提案し、AIベースの予測制御（モデル予測制御と強化学習）によりエネルギー供給の平滑化とコスト削減を実現。シミュレーションでは、出力変動を抑制し、平均1567kWを維持、LCOEは13.84〜39.15 $/MWh、GHG削減は626.93トンと試算された。再生可能エネルギーの統合とAI制御の有効性を示す実証研究である。

Ewees A.A.

本論文は、CO2-N2混合気体の粘度を予測するために、最適化されたデンドライトニューラルネットワーク（DNN）を提案する。CCUSプロセスの設計・運用に重要な熱物性データを高精度で提供し、AI技術を炭素回収技術に応用した点が特徴。実験データに基づく検証により、従来モデルより優れた予測精度を示す。

Kim H.

本論文は、BERTを用いたテキスト分析により、企業のESG開示が国連SDGsとどの程度整合しているかを評価する手法を提案している。開示テキストの自動分類により、企業のSDGsへの貢献度を定量的に測定し、開示の質と透明性の向上に寄与する。

Shu Li, Yu Song, Zhongli Bai

本論文は、再生可能エネルギーと蓄電池の併設システム（RES-BESS）が複数の電力市場に参加する際の入札戦略を、強化学習（SAC）と時系列特徴抽出（TCN）を用いて最適化する枠組みを提案する。固定アービトラージの制約を撤廃し、連続行動空間で充放電の方向・量・タイミングを自律決定する。アイルランドの実データに基づくシミュレーションで、年間利益がベースライン比14%向上し、堅牢性と解釈可能性も改善した。

Wattana Viriyasitavat, Phoranee Rhuwadhana, Ra-Pee Pattanapanyasat +5

本研究は、デジタル基盤（DI）を持続可能性を事後評価するのではなく、設計段階で組み込む社会技術的設計空間と捉え、ESG報告に代わる統治概念を提案する。PRISMAに基づく系統的レビューと現実的統合を用い、DIの5層にわたるメカニズム別設計パターンを分類し、検証層、サービス層、オーケストレーション層、CI/CDパイプラインにおける設計準拠の条件を明らかにした。持続可能性をサイバネティックな制御特性とし、設計準拠を検証可能な統治として提示す…

Olamide Efosa-Austin, Olajuwon Ifalade, C. Asuquo +2

ナイジェリアの石油・ガス上流事業における産出水管理のコストとESG課題に対し、Aqua Intel™はリアルタイムデータと線形計画法を用いて処理・再利用・処分の配分を最適化するデジタル層を提供する。パイロットシミュレーションではOPEXを最大53%削減し、年間2000万ドル以上の経済価値を創出する可能性を示す。

Kalyani Singh, Vaibhavi Shahane, Mrunalini Khandare

本研究は、ブロックチェーン技術を活用したグリーンファイナンスが企業の持続可能性と業績に与える影響を、インドの複数セクターのパネルデータを用いて定量的に分析する。ステークホルダー理論、制度理論、TOEフレームワークを統合し、環境パフォーマンス指標の継続的モニタリングの可能性を探る。グリーンウォッシング懸念の軽減と投資家信頼向上への示唆を提供する。

Xirong Gao, Shiwei Wei

本研究は、中国A株上場企業のデータを用いて、サプライチェーンファイナンス（SCF）が企業のグリーンイノベーションを促進するかどうかを実証的に検証した。特許データとテキスト分析を用いて、SCFがグリーンイノベーションに正の影響を与えることを示し、そのメカニズムとして資金制約の緩和とデジタル変革の加速を特定した。さらに、ESGパフォーマンスの高い企業で効果が顕著であり、SCFとグリーンイノベーションの間に逆U字型の関係があることを明らかにし…