論文・プレプリント

Xiao Qin, Quan Fang, Yuan Virtanen

本研究は、2016年から2025年までの中国A株上場企業を対象に、気候政策の不確実性が企業の持続可能性（ESGスコア）に与える影響を実証分析した。二方向固定効果モデルを用いた結果、気候政策の不確実性は企業の持続可能性を向上させることが示された。この効果は、南部地域、産業政策支援セクター、大企業で特に顕著である。

Jinqi Jiang, Zhijing Wu, guosen zhang +9

廃水処理プラントのGHG排出を予測するMLフレームワークWaterMAPを提案。中国5155プラントの4万件超のデータで検証し、Scope1/2/3排出量を推定。2060年までに9.6〜34.0%の削減可能性を示した。

Mengqi Yuan, Wenfei Zang, Guangchong Chen

中国の省別データ（2012-2022年）を用いて、AIと高品質エネルギー発展（HED）の結合調整度（AHCC）を分析。両者は進展したが、AIは低水準で地域格差が大きく、空間的自己相関が強まっている。技術革新や経済発展はAHCCを促進する一方、環境規制や政府介入は抑制する。デジタルとエネルギー転換の協調政策に示唆を与える。

Michael Padget, Gregg Furie, Dionne Kringos +2

本論文は、医療機関の環境持続可能性を評価するための指標を、品質測定基準に基づいて体系的に評価した初の研究である。温室効果ガス排出量、水使用量、エネルギー使用量、旅行、固形廃棄物の6つの指標を評価し、スコープ1・2排出量、水使用量、固形廃棄物を調整済み患者日数で標準化した最小セットを提案している。

Mehrdad Taghipour, Sina Rostami, Muhammad Bilal

本スコーピングレビューは、手術室の電力消費と炭素排出削減のための技術・運用戦略を体系的に整理し、AI駆動管理システムを含む既存手法を評価する。その上で、運動エネルギー回収の方法論的ギャップを特定し、AI対応のエネルギー回収型スマートフローリングという新たな概念枠組みを提案する。

Rufaizal Che Mamat, Azuin Ramli, M. N. A. Ghani +3

本研究は、住宅建設の4段階（生産、輸送、運用、解体）におけるカーボンフットプリント予測に、ファインツリー回帰とANFISを適用し比較した。2000件のデータを用いた結果、ANFISが全段階で優れた精度を示し、特に運用段階でRMSEが大幅に改善された。持続可能な建設のための効率的な予測ツールを提供する。

Christian‐Oliver Ewald, Yaoyu Li

本研究は、FinBERTによるニュース感情分析とPCA次元削減を組み合わせたテキストベースの枠組みでEU炭素価格を予測する。2020〜2024年の週次データを用い、CNN-LSTMモデルが従来モデルより優れ、RMSEを約33%削減した。深層学習と次元削減の組み合わせが炭素市場予測に有効であることを示す。

Sébastien Houde, Wenjun Wang

中国企業のミクロデータを用いて、AI導入が炭素排出強度を低下させることを実証。効果は大企業、AIハブ所在企業、高炭素強度産業で顕著。エネルギー管理、グリーンイノベーション、在庫効率、生産性向上などがメカニズムとして示唆される。

Can Hankendi, Ayse K. Coskun, Benjamin K. Sovacool

本論文は、AIの炭素排出に留まらず、データセンターのエネルギー消費と環境持続可能性を全システム的に分析する。デンマーク、ドイツ、ノルウェーを対象に、再生可能エネルギーの利用可能性や冷却技術などが環境負荷に与える影響を評価し、AIの環境影響を包括的に捉える枠組みを提供する。

Yao Lv, Jincheng Mu, Kanglei Du +2

本研究は機械学習を用いて再生骨材コンクリートの配合設計を最適化し、炭素隔離能力を最大化する手法を提案する。低炭素設計と炭素固定の両立を目指し、建設分野の脱炭素に貢献する。

Ye Duan, Minghan Yang, Zhaowei Hou +3

中国の19都市圏（2006-2023年）を対象に、空間統計と機械学習（ランダムフォレスト、SHAP）を組み合わせ、炭素排出の時空間パターンと要因を分析。産業構造と経済発展が主要因で、5つの発展タイプを特定し、EKC分析により段階別のガバナンス戦略を提案。

Nik Abdullah Bin Rozali, Amli Omar Bin Ismail, Sherry Ameera Binti Mustaffa @ Sulaiman +1

本研究は、デジタル変革に伴うScope 3排出を含むカーボン排出を企業アーキテクチャに組み込むための社会技術的フレームワーク「Green by Design」を提案する。設計科学研究とテーマ分析に基づき、ガバナンス、データ透明性、資産最適化、ライフサイクル検証を統合し、デジタルツインとRAGを活用した炭素会計を実現する。結果、データインフラのカーボンフットプリントを最大56%削減し、報告精度を90%以上向上させ、グリーンウォッシュ回避に…

Enmin Zhang, Jianmin Wang, Juanjuan Chen +1

本研究は、中国A株企業のパネルデータを用いて、支配株主の株式質入れが企業のグリーン転換に逆U字型の影響を与えることを実証。初期段階では流動性制約を緩和しグリーン投資を促進するが、閾値を超えると支配権リスクが高まり短期的行動に陥る。資金調達制約とデジタル変革が媒介要因である。

Marco Cucculelli, Noemi Giampaoli, Matteo Renghini

本論文は、EUのネットゼロ産業法（NZIA）の技術枠組みを企業レベルで運用し、大規模ウェブスクレイピングで企業ウェブサイトから非構造化情報を抽出して、イタリア企業のネットゼロ技術の採用と開発をマッピングする。特許データと組み合わせることで、採用企業と開発企業を識別し、地理的・セクター別分布と企業レベルの要因を分析。ウェブデータは採用の識別に有効だが、技術開発の捕捉には特許情報の補完が必要と結論付ける。

Dharni Patel, Urvi Deore, Y. A. Vishwa Priya +3

インドの炭素クレジット取引制度（CCTS）に対応するため、機械学習を用いた炭素排出監視・クレジット定量化フレームワークVayuCreditを提案。3つのMLモデル（傾向予測、異常検出、回帰）を組み合わせ、企業レベルの排出量を予測し、CCTS準拠の推奨と罰則・利益計算を提供。1990-2022年の235カ国・7,748件のデータで訓練し、GroupKFoldで汎化性能を確保。セメント等7業種のGEI目標達成を支援する。

Yan Luo

本研究は、スライムモールドアルゴリズム（SMA）による特徴選択とランダムフォレスト回帰（RFR）を用いたAI駆動型ESGスコア予測フレームワークを提案。データ前処理を徹底し、RMSE 0.3649、MAE 0.2538、R² 0.9912と既存手法を上回る精度を達成。持続可能な投資判断を支援する意思決定ツールとしての有効性を示した。

Nyo Me Htun, Toshiaki Owari, Satoshi Suzuki +11

北海道の施業処理森林を対象に、UAVマルチスペクトル画像とLiDARデータを統合した機械学習フレームワークを開発し、現存量炭素ストックを高精度に推定した。XGBoostが最高性能（R2=0.88）を示し、マルチスペクトルとLiDARの相補的役割を実証した。

Chenyan Wang, Yingying Jiang

本研究は、コミュニティの低炭素リサイクル端末の設計における需要定量化とAI統合の課題に対し、K-meansクラスタリングとKano-AHPモデルを組み合わせたデータ駆動型設計フレームワークを提案。ユーザー需要を分類・優先順位付けし、視覚認識、圧縮、太陽光発電、満杯アラート、収集スケジューリング、炭素フットプリント可視化などの機能を備えた端末とプラットフォームを開発。設計プロセスを標準化し、主観性を排除する方法論を提供。

Kuanhou Tian, Le Sun

中国A株上場企業を対象に、機関投資家の所有が絶対排出量と排出原単位に与える影響を分析。機関所有は絶対排出量と正、排出原単位と負の関係にあり、サイトビジットが監視機能を強化することを示す。低炭素移行の評価には絶対負荷と相対効率の両方が重要と提言。

Zixin Ma, Daliang Xu, Bobo Yang +6

下水処理場における炭素排出と汚染物質除去の同時最適化に機械学習を適用。処理プロセスの効率化とGHG削減を両立する制御手法を提案し、カーボンニュートラル達成への貢献を示す。