論文・プレプリント

Sudha Rani P.R.

説明可能な機械学習（XAI）と環境ガバナンスの枠組みを組み合わせ、企業のグリーンウォッシュ（見せかけの環境対応）リスクを評価する手法を提示する研究。ESG開示情報のテキストや指標をMLで分析しつつ、判断根拠を可視化することで、規制・投資家双方が検証可能な形でのリスク評価を目指す。開示の信頼性検証というGX実務の重要課題に直結する。

Bo-Xuan Liu

中国の排出量取引市場拡大を背景に、LLM強化型エージェントベースシミュレーションで差別化された割当ベンチマークを評価した研究。企業の炭素開示情報と異質性を組み込み、5次元の炭素開示指数（CDI）で60社を分類。2025〜2030年を4シナリオで比較し、LLM強化CDI差別化方式が排出量を62.34%削減し、遵守率96.8%、限界削減費用52.3元/tCO2で最良となった。

Mahi Sharanya Sreedhar, Vaidehi V., Ashwini Patil

AIシステムの環境負荷をライフサイクル全体で測定・評価するための標準化枠組みを提示する論文。測定指標の設計と政策準拠のあり方を包括的に整理し、AIの環境説明責任を制度化する方向性を示す。AIとサステナビリティ評価の交差領域に位置づけられる。

Rebin Bilal Mohammed, Mohammed Mustafa Ahmad Alzrary

クルディスタン地域の中堅・大企業385社のサーベイにSEMを適用し、AI導入がサステナビリティ会計と報告品質を有意に高めることを示した。サステナビリティ会計がAIの報告品質への正の影響を部分的に媒介するという新規知見を提示。ステークホルダー理論・制度理論に基づき、支援的ガバナンスが新興国での信頼と正統性を高めることを論じる。規制当局・会計専門機関への政策含意も提示。

shihui miao, Liu Hongxun

本論文は機械学習を用いてESG開示の信頼性とグリーンファイナンスの誤配分（ミスアロケーション）の関係を分析する。開示情報の信頼性がグリーン資金の適切な配分にどう影響するかを定量的に検証し、グリーンウォッシングや資金配分の非効率性の検出に寄与する。要旨が未取得のため詳細な手法・結果は不明だが、AI×ESG×金融の交差点を扱う点でgxceedの重点テーマに合致する。

Zhang A.Y.

ESG研究に機械学習を応用する動向を扱った論文。ESG評価・スコアリングや開示情報の分析にAI/MLを活用する手法の刷新を論じる。ESGデータの大規模処理や評価精度向上への貢献が期待される。

Joni Prasetiyanto, Mochammad Al Musadieq, Muhammad Faisal Riza +1

本査読報告は、デジタルイノベーションと企業サステナビリティの関係を扱った実証研究を体系的にレビューした論文に対するものである。Scopusから231件を抽出し、2023〜2026年の英語オープンアクセス定量研究49件を統合。デジタル化はESGパフォーマンスやサステナビリティ効率に概ね正の影響を与えるが、グリーンイノベーションや情報透明性などの媒介要因と、デジタル成熟度や制度品質などの境界条件に依存すると報告している。

Sajead Mowafaq Alshdaifat

本稿は、人工知能能力（AIC）が財務報告品質（FRQ）とサステナビリティ報告品質（SRQ）に与える影響を、ヨルダンの中堅・大企業の会計・財務・サステナビリティ・コーポレートガバナンス担当者へのサーベイデータとSmartPLSによるPLS-SEMで分析した。AICはFRQとSRQの双方に正かつ有意な影響を与え、データ精度向上、異常検知、透明性、予測分析、リアルタイム洞察を通じて報告品質を高めることを示す。規制遵守の強化、誤りの削減、ステー…

Song Dongze

本論文は、ESG開示文書を細かいカテゴリへ自動分類するための機械学習手法「HiCon-ESG」を提案する。信頼度を考慮しつつESG項目の階層構造を正則化に組み込むことで、分類精度の向上を狙う。開示テキスト分析の自動化を通じ、TCFD・ISSB・CSRD対応の実務効率化に寄与しうる。

Burhanuddin

本研究は、機械学習を用いてデジタル廃棄物を自動分類する概念フレームワークADWCを提案する。5層アーキテクチャでメタデータを統合し、約30TBの想定コーパスで38.7%を削減可能な廃棄物として識別、炭素排出削減に寄与し得ると投影する。感度分析では電力網の炭素強度が環境便益を最も左右する要因と示された。ただし結果はすべてベンチマーク投影であり実証検証が必要である。

Siavash Ghorbany, Ming Hu, Siyuan Yao +2

本研究は、建物レベルの炭素評価と緩和策分析を自動化するスタンドアロンソフト「EcoSphere」を提示する。National Structure Inventoryデータ、コンピュータビジョン、LLMをGoogle Street Viewや衛星画像に適用し、建物別の炭素ベースラインを構築。ニューヨークでのケーススタディで、改修・建替・解体シナリオの比較により炭素とコストの削減効果を示した。

Abdubannonova Khonzodabonu, Worldly Knowledge Publishing Centre

本稿は、AIと知的エネルギー管理システムが産業企業の脱炭素化に与える経済効果を、ドイツとウズベキスタンの比較で分析する。AIを環境ではなく経済の道具と位置づけ、エネルギー原単位と炭素原単位への効果を分解する。ドイツは炭素価格と移行金融が機能し、ウズベキスタンは効率改善余地は大きいが価格シグナルと測定基盤が不足していると論じる。

Wang C.

欧州の先進国（スマート国家）を対象に、人工知能とグリーンファイナンスの関係を分析した研究とみられる。AIがグリーンファイナンスの拡大や環境評価にどう寄与するかを扱う可能性が高いが、要旨がなく具体的な手法・データ・結論は不明。gxceedのAI×ESG重点テーマに合致する候補として要精読。

Yi-Ning Ding

ESG評価と財務パフォーマンスの関係をデータマイニングで分解・予測する研究。業種・地域・時間で層別化し、グリーンイノベーションを定量化する枠組みを提示する。ESGスコアと財務指標の連動性を機械的に抽出する点が特徴。

Xiao-Xi Chen, Saira Kharuddin, Jalila Johari

生成AIが作成したESGナラティブ（開示文書）をテキスト分析で検出し、その企業の利益の質との関係を探るパイロット研究。AI生成の「見かけ上の透明性」が投資家判断やESG評価を歪めるリスクを示唆し、開示の真正性検証という新たな課題を提起する。

Bei-Ning Han

大規模言語モデル（LLM）と因果推論を組み合わせ、ESG情報開示の分析と企業の社会的責任（CSR）評価を行うAI駆動型フレームワークを提案する研究。ESG開示テキストの解析に生成AIを用い、因果推論で評価と企業行動・成果の関係を推定する点が特徴。開示情報の自動評価・格付高度化に関わる基盤的手法を提示する。

Llopis, Guillermo

SOMA AIが公開するAI推論の排出・資源係数データセットのv2版。組込ハードウェアと学習負荷の償却項を追加し、フランス・フィンランドの電力グリッド行、商用モデルクラス対応表、整合性チェッカーを新たに収録した。企業がAI利用をScope 3カテゴリ1として算定するための係数を、地域・モデルクラス別に提供する。

E. Tenakwah, B. Otchere-Ankrah, E. Tenakwah

本論文は、AI・予測分析とESG戦略、持続可能な価値創造の交差点をナラティブレビューとして整理する。機械学習やビッグデータが資源配分最適化、リスク予測、データ駆動型意思決定を通じてESGパフォーマンスと財務価値を結びつける仕組みを、ステークホルダー理論等を用いて分析。データ品質や組織能力、デジタル格差などの課題とリスクも検討し、今後の因果研究の必要性を提示する。

W. Lin

AI・サプライチェーン管理・サステナビリティの交差点にある53研究を系統的にレビュー。AIを技術の集合ではなく、データ・モデル・意思決定ルーチン・責任体制が連動する「統治された能力システム」として概念化する。Plan-Source-Make-Deliver-Returnと sensing・予測・最適化・調整を結ぶ分類体系と、6層のガバナンス構造を提案し、絶対的サステナビリティ改善や生成AI主張の保証を研究課題に据える。

Loso Judijanto

本稿は、AIが財務機能を取引・報告中心から戦略的インテリジェンスへと変容させる可能性を、インドネシアのパーム油サプライチェーンを事例に検討する定性的文献レビューである。資金計画、キャッシュフロー予測、リスク管理、小規模農家の与信、トレーサビリティ、サステナビリティ連動型意思決定などに機会を見出す一方、データ品質・説明可能性・アルゴリズム排除への懸念を指摘。財務をAI知能と資本配分・リスク統治・持続可能なサプライチェーン成果をつなぐ「オー…