論文・プレプリント

Wai Yie Leong

本論文は、マレーシアの不動産開発業者を対象に、BIM（Building Information Modeling）を活用した自動サステナビリティ報告システムにESG指標とGBI（Green Building Index）評価指標を統合する手法を提案する。これにより、報告プロセスの効率化とデータの一貫性向上を目指す。AI技術を用いた自動化がESG報告の信頼性と透明性を高める可能性を示す。

Weina Zhu, Jiaxin Shen, Yixin Li +2

本研究は、LDAトピックモデルとfsQCA構成分析を用いて、中国のグリーンビルディングにおける炭素排出削減の経路を解明する。複数の要因の組み合わせが炭素削減に与える影響を分析し、効果的な政策・設計戦略を示唆する。AI手法と炭素削減の交差領域に貢献する。

Mega Silvia, Deyan Zhao, Donghuan Bai +11

本研究は、Fortune Global 500の非金融企業239社（2018-2023年、1,126企業年）を対象に、気候移行計画の信頼性とその後の炭素パフォーマンス（Scope 1・2排出量の変化）との関連を検証した。移行計画の信頼性指数を6次元で構築し、固定効果回帰分析により、信頼性の高い計画はその後の排出削減と有意に関連することを示した。外部保証がこの関連を強化し、強制的な開示環境は緩やかな調整効果を持つ。

Abdul Kadar Muhammad Masum, Md. Abul Kalam Azad, Najmus Saadat +3

本研究は、ツリーベースのロジックと深層学習を統合したDeep-Tree Fusion（DTF）フレームワークを提案し、ESGスコア予測の精度向上を目指す。2015-2025年の11,000社年のデータを用いて、DTFはR²=0.97866を達成し、10のベースラインモデルを上回った。投資家や政策立案者に信頼性の高い診断ツールを提供する。

Rejaul Karim, Md. Mustaqim Roshid, Bablu Kumar Dhar +1

本研究は、気候金融、デジタルイノベーション、環境ガバナンスに焦点を当て、グリーンフィンテックの研究動向を計量書誌学的手法で分析した。2019年から2024年のScopus収録論文72件を対象に、ブロックチェーン型炭素市場、AI駆動のESG分析、グリーンデジタル決済などの技術領域がSDGsと関連付けられていることを示す。制度的・ステークホルダー理論を用いて、グリーンフィンテックの普及とガバナンスにおける政策革新と調和のとれたESG基準の重…

Inyangala¹ A, Waswa¹ AK, Angeyo² HK

再生可能エネルギー技術やEVに不可欠な希土類元素（REE）の探査を目的に、ケニアのルリ炭酸塩岩コンプレックスで説明可能なスタック型アンサンブル機械学習を開発。地質・地球化学・放射能データを統合し、SVMとRFをベース学習器、XGBoostをメタ学習器とするモデルで95.6%の精度とROC-AUC 0.97を達成。SHAP分析によりTREOやLREE/HREE比などが重要予測因子と特定され、有望地域をマッピングした。

A Joy and Yasmin Shaik F

本論文は、AI開発と大規模展開が環境に与える影響（エネルギー消費、炭素排出、水使用、電子廃棄物、鉱物採掘）を批判的に検討する。2024年のデータセンター電力消費は415TWhに達し、AIワークロードは2025年に50%急増、2030年には945〜1300TWhに達すると予測。グリーンAIの緩和戦略（アルゴリズム効率化、再生可能エネルギー調達、炭素認識スケジューリング、透明な報告基準）を評価し、即時のシステム的持続可能性介入を提言する。

Fiona Lippert, Andrew Gerald Barr, Marcos Herreras-Giralda +7

温室効果ガス（GHG）リトリーバルは計算コストの高い物理モデルに依存し、リアルタイム処理が困難。本研究では、ニューラルネットワークによるエミュレータを開発し、Sentinel-5ミッションのXCO2・XCH4リトリーバルを高速化。ハイブリッド手法が精度と速度のバランスに優れ、高排出シナリオでも堅牢であることを示した。

Nicholas Dietrich, David McShannon, Merel Huisman +2

本研究は、胸部X線画像分類のための深層学習モデルのトレーニング方針がCO2排出量と性能に与える影響を定量化した。早期打ち切り法は、固定エポック法と同等の性能を維持しつつ、排出量を最大38%削減し、炭素効率を最大76%向上させた。最適チェックポイント後に全排出量の最大84%が発生することが判明した。

Suhib O. A. Amro, Sepanta Naimi, Changiz Ahbab

建設部門の脱炭素化に向け、AI生成設計と機械学習サロゲートモデルを統合した最適化フレームワークを提案。20変数のパラメトリック設計空間でNSGA-IIIとPSOを併用し、物理シミュレーションを500〜850倍高速化しつつ95%以上の精度を維持。欧州7カ国の12の改修事例で検証し、運用エネルギー84.7%削減、材料効率20.1%向上、ネットゼロ達成を実証。気候条件による断熱要件の差も定量化。

Murali Krishna Pasupuleti

本モノグラフは、AI検証による炭素クレジットの信頼性向上のための統合アーキテクチャを提案する。不確実性を考慮した測定、因果的追加性分析、機械学習、地理空間分析、デジタルMRV、市場ガバナンスを組み合わせ、検証を多層的な推論問題として扱う。土地、エネルギー、産業、除去、金融ポートフォリオ、公共ガバナンスの各セクターに適用し、高インテグリティなネットゼロ市場設計のためのモデル、指標、監査プロトコルを提供する。

Gyamfi B.A.

本論文は、因果機械学習とベイズ統計を用いて、グリーンファイナンスが企業のレバレッジと配当政策に与える影響を分析する。グリーンボンドやサステナビリティ・リンク・ローンなどの資金調達手段が企業財務行動に及ぼす因果効果を推定し、政策含意を導出する。

Van Tam N.

本論文は、ネットゼロ建築環境の実現に向けた生成AI導入の因果関係を、専門家の知見とパラドックス理論を用いてマッピングする。導入に伴う機会と課題の複雑な相互作用を明らかにし、政策立案や実務への示唆を提供する。

Jing Song, Xiaoyu Xu, Qi Li +2

越境B2C ECプラットフォームの消費者信頼評価に、専門家知識と消費者データを統合した改良AHP-リッジ回帰モデルを提案。387件の調査データで検証し、既存手法より高い予測精度と解釈性を達成。プラットフォーム別の信頼プロファイルを特定し、持続可能なガバナンスとESG志向管理への示唆を提供。

F. Kelechi, A. Aribisala

ナイジェリアの先住民族石油・ガス企業向けに、ブロックチェーン（Hyperledger Fabric）を用いたScope 1・2排出量の自動追跡・報告システムを提案。手動報告の75%時間削減、エラー排除、IFRS S2準拠のESG報告を実現し、グリーン移行資金やサステナビリティ連動融資の獲得を支援する。

Yanan Li, Dan Shi, Xiaojiao Qiao +1

中国A株上場企業の2009-2023年のデータを用いて、焦点企業のデジタル変革が上流サプライヤーと下流顧客の炭素排出原単位を有意に削減することを実証。サプライチェーン集中度とパートナーのデジタル化が部分的な媒介効果を持ち、デジタル能力の波及が排出削減に寄与することを示す。効果は高生産性企業、汚染産業、小規模企業で顕著。

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。

Esther Curtin, Kerry A. Brown, Elizabeth McGill +3

AI対応の健康・ウェルビーイングアプリのレシピ205件の温室効果ガス排出量をライフサイクルアセスメントデータを用いて定量化。植物性レシピの排出量が最も低く、赤肉レシピは魚介類や鶏肉の4倍以上。夕食の多くが高排出で、LLMの改善が必要。

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。