論文・プレプリント

Ivan Savin (5189054), Mateo López Carel, Eva Schlindwein

欧州600社のESG報告書を自然言語処理で分析し、34の主要トピック（うち6つは環境関連）を特定。持続可能なバリューチェーンや再生可能エネルギーは環境KPI改善と関連するが、排出量や電気自動車は有意な関連を示さない。トピックモデルとKPI分析を組み合わせた手法が、ESG開示の実質性評価に貢献。

Laurence L. Delina, Johanne Rei R. Castro, Yuet Sang Marie Tung

本稿は、生成AIチャットボットを用いて脆弱なコミュニティから意見を収集し、AIが公正なエネルギー移行を促進する可能性を探る。エネルギー正義の枠組み、信頼できるデータセットの生成、コミュニティに焦点を当てた緩和戦略、参加型意思決定のプラットフォームを提唱する。AIは移行を強化できるが、社会的公平性を確保するには人間の関与が不可欠であると結論付ける。

Xavier Martínez-Barbero, Ana Pastor-Merino, Josep Domenech

本論文は、スペインの104,553社の企業ウェブサイトをLLMで解析し、エネルギー効率化、脱炭素、再生可能エネルギー導入の実践を州・産業別に集計したデータセットを紹介する。2023年と2025年の2時点での比較が可能で、企業のエネルギー転換の実態を大規模に捉える枠組みを提供する。

Mengxi Xie

本博士論文は、機械学習（NLP）と計量経済学を組み合わせ、環境政策の効果を実証的に分析する。前半3章ではEUの炭素国境調整メカニズム（CBAM）を取り上げ、メタ分析、米国株式市場の反応、中国企業の開示戦略を検証。第4章では中国の環境モニタリング制度改革がグリーンイノベーションに与える影響を分析する。

Susanna Ruth Gruyal

IMFが提案するAIの炭素排出への国際炭素価格下限（ICPF）を、法と政治経済学の観点から批判的に分析。市場効率性の想定が、中小企業やグローバルサウンドに不利に働く可能性を指摘し、より包摂的な気候政策を求める。

Ahmed G. Abo-Khalil

本論文は、AIによる再生可能エネルギー予測、グリッド経済、ライフサイクル評価を統合したフレームワークを提案。深層学習による予測で誤差を50%削減し、運用コストを18.7%低減。AIのエネルギー消費を考慮した実質的な便益評価も実施し、研究ギャップと解決策を体系的に提示。

Das N.

本論文は、IoT、AI、レイヤー2ブロックチェーンを統合したエンドツーエンドのフレームワークを提案し、産業用CCUSにおける排出削減のリアルタイムMRV（モニタリング・報告・検証）とカーボンクレジットの自律的なトークン化を実現する。AIはMRVデータの検証とクレジット発行の自動化に活用される。これにより、透明性と効率性が向上し、カーボンクレジット市場の信頼性強化が期待される。

Agraj Magotra, Md. Rafiqul Islam Rana, F. S. Shishir +1

本研究は、テキスタイル・アパレル産業のESG開示を分析する機械学習・NLPパイプラインを提案する。サプライチェーン全体の開示分析に応用可能。

Thi-Kien Dao, Trong-The Nguyen

本論文は、クラウドデータセンターのVM配置において炭素強度信号を考慮した多目的最適化フレームワークCASOを提案。適応型RBFサロゲートモデルと自己適応型PSO-DEハイブリッド最適化を統合し、炭素排出量、エネルギー消費、SLA違反率、ネットワークレイテンシを同時に最小化。Alibaba Cluster Traceデータセットを用いた実験で、炭素排出量を最大31.4%削減し、収束速度も3.8倍向上した。

Kálita Cristina Araújo, Ana Carolina Fernandes Maciel, Bruno B. F. da Costa

本レビューはPRISMAプロトコルに基づき、BIMとAIの統合によるCO2排出量自動計算が低炭素建築設計を支援できるかを検討した。2021～2025年の文献2567件から85件を抽出し、Core研究（BIM+CO2+AI）とBase研究に分類。60%が炭素定量化を行うが、設計代替案の提案・比較・最適化に活用したのは39%にとどまった。統合の標準化・相互運用性・検証・トレーサビリティの向上が課題。

Chris Meniw

本稿は、AIが電力網最適化や再生可能エネルギー統合に貢献する一方、計算インフラのエネルギー・炭素フットプリントを増大させる二面性を分析する。スマートグリッドや産業最適化の事例を検討し、正味の影響を定量化。クリーンなエネルギー行列と水・鉱物資源に恵まれたイベロアメリカ地域が、エネルギー責任あるAIのモデルを主導するためのロードマップを提案する。

Lee H, Jung J, Roh J

本研究は、Residual U-Netを用いて波浪予測モデルWW3の有義波高を補正し、実船の燃料消費データで検証。補正予測は7-8日先まで観測に近い精度を示し、気象海象を考慮した航路選定による燃料削減と海運の脱炭素化に貢献可能。

Hanno Blankenstein

本論文は、エネルギー生産者向けにAI駆動のビジュアル分析とドローン検査自動化を組み合わせ、排出削減とエネルギー転換を実現する実践的アプローチを提案する。従来の手動検査の限界を克服し、高頻度なデータ収集と機械学習により異常検知、優先順位付け、不要な現地訪問削減を可能にする。物理資産と運用チームを統合し、規制・投資家対応の監査可能な報告を支援する。

Ünal Kızıl, Cafer Türkmen, Yakup Çıkılı +2

本研究は、低コストで携帯可能なAI強化電子鼻システムを開発し、施肥農地からのアンモニア(NH₃)揮発を定量化する。NH₃は非温室効果ガスだが、その揮発は強力な温室効果ガスである亜酸化窒素(N₂O)の間接排出に寄与する。機械学習アルゴリズム（特に勾配ブースティング）を用いて高精度（R²=0.84）でNH₃損失を予測し、デジタル窒素管理戦略を支援する。これにより、肥料由来の窒素損失を削減し、農業環境負荷を低減する精密農業ソリューションに貢献…

Zia U. Ahmed, Tek B. Sapkota, Md. Khaled Hossain +3

本研究は、バングラデシュの稲作システムにおいてAutoMLと説明可能AI（XAI）を適用し、収量予測因子を特定するとともに温室効果ガス排出量を推定した。機械学習モデルにより、気象・土壌データから収量と排出量の関係を解明し、農業の持続可能性向上に寄与する知見を提供する。

Graziano E.A.

本論文は、サステナブルファイナンスにおける人工知能（AI）の応用を包括的にレビューし、ESG評価、気候リスク分析、グリーンウォッシング検出などの分野におけるAI手法を整理する。さらに、AIを統合したサステナブルファイナンスの枠組みを提案し、今後の研究と実践の方向性を示す。

Yong Z.J.

本論文は、機械学習モデルを用いてグリーンファイナンスが温室効果ガス排出に与える影響をグローバルに分析した。グリーンファイナンス政策が排出削減に寄与する可能性を示唆する。

Kowalik R.

本論文は、太陽光発電統合建物における人工知能の応用を網羅的にレビューする。エネルギー予測、インテリジェント制御、ネットゼロ性能達成に焦点を当て、機械学習や最適化手法の有効性を示す。AIが建物のエネルギー効率向上と脱炭素化に果たす役割を総合的に評価する。

D. Hall

本エッセイは、AIを活用したカーボンインテリジェンスプラットフォームをスポーツ業界に導入することを提案する。このプラットフォームは、輸送ネットワーク、スタジアム運営、イベントサプライチェーンのデータをリアルタイムで分析し、排出量の追跡・予測・削減を可能にする。スポーツのグローバルなリーチと文化的影響力を活用し、気候イノベーションのリーダーとしての地位を確立する可能性を論じている。

Kanan Aliyev, Emre Artun, B. Kulga

シェール貯留層におけるCO2貯留の経済性と炭素削減効果を機械学習で定量化。CCUS導入判断に資する。