論文・プレプリント

(著者不明)

この研究は、LSTM（Long Short-Term Memory）モデルを結合し、気候変動下の熱帯沿岸湿地におけるブルーカーボン貯留と水産資源動態を予測する手法を提案する。ブルーカーボンは気候変動緩和に重要であり、水産資源は地域経済に直結する。AI技術を環境管理に応用する好例である。

Soufiane El Khiam, Lampros Litos

本稿は製造業におけるスコープ3排出削減の業界視点を整理し、データ収集やサプライヤー連携の課題、AI技術による排出トラッキング最適化の可能性を論じる。実務的な課題とデジタルソリューションの接点を提示する。

Mahdi IBRAHIM, Fatima HARKOUSS, Pascal BIWOLE

気候変動下でネットゼロエネルギーを達成するための建物改修戦略に機械学習モデルを応用した研究。改修オプションの評価と最適化をデータ駆動で行う手法を提案し、将来の気候シナリオ下での有効性を示す。

Pattanaporn Chatjuthamard, Pandej Chintrakarn, P. Jiraporn

本論文は、Earnings Callのテキスト分析から得られた気候変動感情指標を用いて、企業の気候変動に対する楽観性の経時変化と独立取締役の影響を分析。楽観性は時間とともに上昇傾向にあり、独立取締役は当初楽観性を抑制するが、その効果は減少する。気候関連の企業コミュニケーションが戦略的・経済的考慮に基づくようになっていることを示唆。

Mohd Nadeem, Ankit Singh, Shreya Yadav +1

本論文は、AIを用いてカーボンフットプリントを評価し、グリーンAIライフサイクルを管理するフレームワークを提案する。持続可能なAIの実現に向けた方法論を提示している。

Yuliana Susilowati, Ayubella Anggraini Leksono, Elsa Rakhmi Dewi +5

マングローブはブルーカーボン生態系として重要だが、その動態把握は難しい。本研究はリモートセンシングとAIを統合し、インドネシア・スマラン沿岸のマングローブ変化と炭素貯留潜在性を解析した。AIによる画像分類と推定により、効率的なモニタリング手法を示した。

Talemwa Byomutonzi Johansen, Mwema Felix Mwema, Silas Mirau +1

本研究は、回帰、時系列、機械学習を統合したハイブリッドフレームワークを提案し、タンザニアの土地利用に伴うCO2排出量の分析を行った。ランダムフォレストやXGBoostが高い予測精度を示す一方、結果はモデル構造や仮定に依存することに注意が必要。シナリオ分析では、農地から森林への転換が排出削減に有効であることが示唆された。

Shadfar Davoodi, Mohammad Moosazadeh, Geovanny Branchiny Imasuly +3

本レビューは、地下CCUSシステムにおける説明可能なAI（XAI）の応用を包括的に概説する。XAIは複雑な地下プロセスの解釈可能性を向上させ、CCUSの安全性と効率性を高める。この分野の研究動向と将来展望を提供する。

G Li, Hongxin Guo, Jian Kang +5

本論文（正誤表）は、都市ブロック内のマルチスケール空間形態を機械学習で最適化し、低炭素性能を向上させる設計支援フレームワークを提案する。建築形態とエネルギー消費の関係を解析し、設計段階での炭素排出削減に寄与する。

Nivetha Martin, Rajkumar S, Said Broumi

本研究は、電気自動車（BEV）用Liイオン電池の選択において、ニュートロソフィックMCDM手法とAI（ランダムフォレスト、SHAP）を統合したフレームワークを提案。従来の単純な加重和法に代わり、複数のMCDM法で基準重みとランキングを決定し、一貫性を検証。製造業者の意思決定を支援し、カーボンニュートラル達成に貢献する。

Sejal Jain, Pranav Singh, Sachin kushwaha +1

本論文では、個人の二酸化炭素排出量を監視・削減するためのAI駆動プラットフォームCarbonLensを提案する。React.js、Node.js、Express.js、MongoDB、Ollamaベースの大規模言語モデル（LLM）を統合し、ユーザーの日常活動（交通、エネルギー消費、食習慣など）から排出量を自動推定する。インタラクティブなダッシュボードでリアルタイム可視化、カーボンスコア、週間トレンド、カテゴリ別分析を提供し、持続可能な行…

Petteri Siitonen, Samuli Honkapuro, Salla Annala +1

本研究は、2022年のエネルギー危機前後におけるフィンランド消費者のエネルギー技術と行動に対する意識と態度の変化を、BERTを用いた機械学習ベースの感情分析とテーマ分析により調査した。結果、危機により意識は高まったが感情は悪化し、意識の変化は一時的で感情の変化は長期化することが示唆された。これらの知見は、危機時のエネルギー移行に関する世論形成の理解を深める。

Li Y.

本研究は、サステナビリティ報告書の分析においてLLMが人間の読解を代替可能かを検証する。実証実験により、精度や効率の面でLLMが有効であることを示す。AIとESG評価の交差点に位置する重要な研究。

Kongthon A.

本論文は、トランスフォーマーモデルと生成AIを用いて銀行セクターの気候リスク開示を分析する手法を提案している。具体的には、NLP技術を活用して開示文書から気候リスク関連情報を抽出し、その質や網羅性を評価する。銀行の気候リスク管理やTCFD/ISSB対応の高度化に貢献する研究である。

Martillano D.A.

本論文は、自己校正アルゴリズムとクラスタリングを用いたゾーンベースデータ解析を備えたボアホール・地表近傍GHG排出モニタリングシステムを提案する。正確で局所的なGHG測定を可能にする。

Zhenchen Sun, Min Xiao, D Zhang +3

本研究は、炭素価格予測のためのCaStNetフレームワークを提案。Granger因果関係を用いた2次分解モジュールと、LSTMのセル状態を活用した注意機構を導入。上海市場でRMSE=0.8326を達成し、湖北市場でも高い一般化性能を示した。

Bangtong Huang, Dongfang Niu, Qi Xu +1

本論文は、ディープラーニングを用いて低炭素な積層造形におけるリソースとキャパシティ管理を最適化する手法を提案する。AIによりエネルギー消費と材料使用を削減し、カーボンフットプリント低減を目指す。持続可能な製造へのAI適用事例。

Yiming Peng, Minfei Liang, Cise Unluer

本レビューは、機械学習（ML）が低炭素コンクリートの開発にどう貢献できるかを包括的に分析。セメント生産の最適化、混合設計、代替材料、再生骨材コンクリートへの適用を整理し、プロセス制御と多目的最適化の強化を示す。データの不均一性や解釈可能性の課題も指摘。

Seon Joo Kim, Hyo Jin Park

本研究は、韓国4港湾公社のサステナビリティ報告書からテキストマイニングを用いて社会（S）関連テキストを抽出し、頻度分析、N-gram、トピックモデリング、ネットワーク分析により開示の特徴を分析した。GRI 400社会基準に基づく開示項目との関連を検討し、港湾の役割や地域特性による戦略的差異や開示項目の偏りを明らかにした。この結果に基づき、公共機関のサステナビリティ報告に関する示唆を提供し、ESGテキストマイニング研究を民間から公共部門へ…

Jonas Rieger, Felipe Muñoz, Lars Grönberg +11

本論文は、チリにおけるエネルギー転換に関連する社会環境紛争のナラティブを時空間的に分析するため、動的トピックモデル（RollingLDA）を1996件のニュース記事に適用した。12のトピックを抽出し、HidroAysénダムやDominga鉱山などの紛争の時間的変遷、および地域別のトピック分布を明らかにした。再現可能なフレームワークを提供し、グリーン水素やリチウム関連の新たな紛争ナラティブの台頭を捉えている。