論文・プレプリント

Ram Chandra Chaurasia Ram Chandra Chaurasia, Rajshekhar Singh Rajshekhar Singh

インドの地下炭鉱におけるメタン排出をAI-IoT統合フレームワークでリアルタイム監視・予測・削減する研究。LSTMモデルが93%超の精度を達成し、換気最適化によりメタン排出35%削減、エネルギー消費27%削減を実証。石炭鉱業の持続可能性とインドのネットゼロ目標に貢献。

Lei Wang, Zheng Wang, Maolin Fang +4

本論文は、経済・技術・グリーンの3次元からサプライヤーのグリーン性能評価システムを構築し、カーボンフットプリントの算定方法を定義。改良AHP-SVRモデルを提案し、変電ボックスプロジェクトで検証した結果、予測誤差±4.2%（従来AHPは±8.7%）と優れた性能を示した。

Abdul Rauf Agbor Seidu

本論文は、感情分析を用いてガーナのグリーンエネルギー移行におけるエネルギー不安と再生可能エネルギー導入に対する一般の認識をモデル化する。機械学習手法によりソーシャルメディアや調査データから感情を抽出し、政策立案やコミュニケーション戦略に示唆を与える。ガーナの文脈に特化しているが、手法は他国にも応用可能。

Zhouyi

本論文は、LLMを用いたESG開示のコーディング研究における検証と報告の実践を、新興の一般用途基準（GUIDE-LLM、TRIPOD-LLM）に照らして監査するPRISMA-ScRスコーピングレビューのプロトコルである。また、視覚的 impression management、ESGフレームワークの構成概念マッピング、グリーンウォッシング、新興市場の開示状況など、基準がカバーしないESG固有の拡張項目を統合する。

Güven Korkut, Murat Emeç, Muzaffer Ertürk

本研究は、IFCMA気候政策データベースを用い、K-Meansクラスタリング、主成分分析、ランダムフォレスト分類を統合したAIフレームワークを開発。新興国と先進国の政策ポートフォリオを比較し、新興国では性能基準や取引制度の過小利用、エネルギー安全保障目的への偏重、税制への過度な依存を発見。ランダムフォレストは83.1%の精度で新興国を識別し、3つの政策体制アーキタイプを特定した。

Saleh Mohammed Baqader

サウジアラビア・タダウル上場企業の年次報告書を対象に、バイリンガル（英・アラビア語）NLPでESG開示の質を測定するフレームワーク「ESG-C」を提案。検証可能性、セクター特異性、定量性、基準整合性の4指標で加重評価。50社250報告書を収集し、文レベル分類器でF1=0.87を達成。ただし全体パイプラインの実証検証は未完了。

Huijuan Sun, Ning Bai

エネルギー転換が企業のESGパフォーマンスに与える因果効果を、ダブル機械学習（DML）を用いて推定。政策の因果メカニズムを明らかにし、企業の持続可能性戦略への示唆を提供。

Metin Katlav, Kazim Turk

本論文では、説明可能なスタッキングアンサンブル学習と多目的最適化を用いて、グリーンで低炭素なジオポリマーコンクリートの知的設計手法を提案。環境性能と力学性能を両立する配合の効率的な探索を可能にし、セメント代替によるCO2削減に貢献する。

Basaula Pululu Jordan, Xinyu Yang, Y Shi +5

建築設計段階での低炭素化に向けて、BIMとLCAを統合し、不確実性を考慮した機械学習最適化手法を提案。中国重慶の中層住宅を事例に、A1-A5のGWPを38.13%削減。SHAP分析により材料再利用割合とコンクリート組成が重要因子と特定。再現可能な意思決定支援フレームワークを提供。

Wanqiao Che, Weimin Zhuang

本論文は、建築設計の初期段階においてAIを活用し、建物の空間形態をカーボンフローに基づいて最適化する手法を提案する。低炭素建築を実現するための新たな設計アプローチであり、自動化により設計者の意思決定を支援する。

Md Qamruzzaman, Abdulrahman Alomair, Mohammed Alomair

新興国金融機関を対象に、フィンテック採用、知的資本、ESG開示、配当政策が企業価値に与える影響を検証。固定効果モデルや深層ニューラルネットワークなど多様な計量手法を用い、ESG開示が配当政策と企業価値に有意な正の影響を及ぼし、財務パフォーマンスが調整効果を持つことを確認。

Zaidoon Alhatabat, Diala Ershaid, Nashat Ali Almasria +1

本論文は、ESG、デジタル変革、インダストリー5.0の文脈における統合報告（IR）の最新動向をレビューする。AI、NLP、ブロックチェーンなどの技術が報告の正確性と適時性を向上させる一方、倫理的・規制的課題も生じることを指摘。ガバナンスの質や取締役会の多様性がIRの信頼性に重要であり、IRはコンプライアンスから戦略的ツールへと移行している。

S. Saranya, K. Chandrasekar

本レビューは、AI技術（機械学習、予測分析、IoT等）がサプライチェーンの持続可能性（炭素排出削減、廃棄物削減）と運用効率向上に寄与する点を体系的に整理。需要予測、在庫管理、物流最適化、トレーサビリティ強化等の事例を基に、統合フレームワークを提案。AI×GXの実務応用に示唆を与える。

Xiyue Cao, Xujiang Qin, Yanqiu Zuo +2

本レビューは、炭素排出管理におけるAIの活用を、モニタリング（衛星・センサー・ML）、予測（深層学習・アンサンブル・統計学習）、削減（産業最適化・エネルギー転換・交通・建設・CCUS）に分けて包括的に整理。データ、モデル、応用各層の課題と解決策を分析し、政策・実務に資する統合的フレームワークを提案する。

Dileep G. Menon, Sangeetha Gunasekar, Badri Narayanan Gopalakrishnan

本論文はテキストマイニングを用いてインドのホスピタリティ企業のESG開示を分析し、財務パフォーマンスとの関係を調査する。結果はESG開示と財務指標の正の関連を示唆する可能性が高い。

Chenyao Duan, Yuanfang Chen, Junlin He +1

中国最大の炭素市場である広東省の炭素価格を、CNN+LSTMのハイブリッドモデルで予測。外生変数（原油価格、取引量）の寄与を分析し、ラグ付き日中価格が最も重要であることを示した。

Fengsheng Chien, Muhammad Sadiq, Atif Aziz +1

本論文は、中国の低炭素移行の文脈において、AIがSDG7（エネルギー）およびSDG9（産業・インフラ）達成を促進するサステナビリティ能力として機能するかを検証。2007～2022年の上場企業パネルデータ分析の結果、AI能力の高い企業ほどエネルギー技術革新（ETI）が有意に多いことが示された。特に低炭素戦略を公約する企業や資源集約的地域の企業で効果が強く、AIが環境複雑性の解釈と移行圧力の革新転換を支援することを示唆する。

Marwane Boussetta, Mawouto HOEDEGBE, Mohamed Amine ERROCHDI

本研究は、AIをカーボンアカウンティングに統合する研究の計量書誌学的分析を行い、ScopusデータベースとVOSviewerを用いて2000年から2023年の出版動向を調査した。結果は、排出規制の強化と企業の持続可能性目標により研究が急増していることを示し、スケーラブルな炭素会計フレームワークへのAI適用に研究ギャップがあることを明らかにした。

Qingwen Zeng, Hanlin Xu, N. Xu +5

本レビューは、AIを用いた炭素クレジットのエンジニアリング手法を体系的に整理。炭素価格予測や企業排出量予測アルゴリズムが、非開示リスクの軽減や戦略的なクレジット調達に貢献することを示す。将来的には企業レベルの炭素管理コスト予測への展開を提案。

Hui Li, Mingyue Chen, Xin Kang

この論文は、物理法則に基づく生成逆設計手法を用いて、低炭素コンクリートの組成を最適化する。複数の目的を同時に達成する潜在空間最適化により、強度を維持しつつCO2排出を削減する。