論文・プレプリント

Damian Honey, Hussain Muhammad, Stefania Migliori

本研究はS&P500企業の10-K Item 1AをClimateBERTで物理的・移行リスク開示に分類し、監査委員会属性との関連を検証した。独立性・性別多様性・専門性は開示を高め、長期在任は低下させる。炭素集約産業で効果が強く、堅牢性も確認された。

Sonia Kundra, Mandeep Kaur, Parwinder Kaur Dhillon +5

インドNifty 50の50社の年次報告書（BRSR・統合報告書含む）を対象に、機械学習とテキストマイニングを用いて6次元のサステナビリティ開示を分析した研究。報告とガバナンスの開示量が最多で、バリューチェーンと第三者保証が最少だった。環境集約型セクターは環境開示が有意に高く、社会・ガバナンス開示はセクター不変であることを示した。再現可能な開示指標SDIDIを提案する。

Jiashu Ren, Ying Fang

下水処理場の温室効果ガス、特に直接N₂O排出を無視してきたIWA標準ベンチマークに、エネルギー・時間別排出係数・二段硝化N₂Oモデルを統合したオープンソースのデジタルツインカーネルを開発した。公式実装を再現しつつnumbaで18.4倍高速化し、261の設定点探索から199の実行可能点と11点のパレートフロントを導出。高硝酸設定では曝気増でN₂O排出係数が0.79%から0.58%へ低下することを示した。

Seyed Alireza Mousavian Anaraki, Danilo Croce, Roberta Martins da Silva Costa +3

ローマ・トル・ヴェルガータ大学による、持続可能性報告書を分析するための対話型ヒューマン・イン・ザ・ループ（HITL）システムの提案。AIによる自動抽出・分析に人間の検証を組み込むことで、分析結果の追跡可能性（トレーサビリティ）を確保する点が特徴。ESG開示テキストの信頼性向上に資する研究と位置づけられる。

Chengpei Wu, Chih-Ming Chen, Kuei-Ying Li +1

本論文はESG報告書から情報を抽出するための「変換・検索・抽出（CRE）」フレームワークを提案する。人間の判断を組み込んだ精緻化ループにより、LLMによる抽出精度の向上を図る構成とみられる。ESG開示データの自動処理基盤として実務応用が期待される。

Firas Zawaideh

BIMデータと説明可能な機械学習を統合し、高層建築の施工段階でコスト・工程・炭素リスクを同時に予測する手法を提示する研究。炭素排出をリスク指標として組み込む点が特徴で、建設分野の脱炭素意思決定を支援する可能性を示す。

Byungchae Kim, Hanjun Lee

造船企業のサステナビリティ報告書を対象に、SBERT（文埋め込みモデル）による意味的類似度分析を用いて、各社の戦略議題が経年でどう変化したかを定量的に捉える研究。テキストマイニングと自然言語処理をESG開示分析に応用する手法で、報告書間・時系列間の議題の類似性と変容を可視化する点に貢献がある。

Abhay Nimbalkar

船舶日報・燃料・機械時間・HSE・証明書・排出指標など分散した記録を、アクセス制御付きの海上ナレッジベースに統合するRAGフレームワークを提案。検証・メタデータフィルタ・ハイブリッド検索・再ランク・決定論的計算・根拠引用・人による確認を組み合わせ、異常消費やコンプライアンス期限、排出変動などの質問に追跡可能な形で回答する。実測ではなく、調査時間25〜35%削減・手作業25〜30%削減・検索精度90%以上・引用カバレッジ95%以上を試験の…

Giuseppe Spillo, Allegra De Filippo, Cataldo Musto +3

PCF-Scoutは、LangGraphのReActエージェントとWeb検索を用いて製品のカーボンフットプリント（PCF）を推定するオープンリソースである。電子機器・衣類・家庭用品の3領域で各194製品についてEPDベースの正解PCFを整備し、Gemini 2.5 FlashとOpenAI o3-miniによるゼロショット推定とエージェント呼び出しのログを公開している。各推定には値・出典・説明が付与され、持続可能な検索・推薦への応用が想…

Nitin Singh, Kee‐hung Lai, Zuopeng Zhang

本論文は、企業がESG報告において生成AIをいかに活用し価値を生み出すかを検討する。自動データ抽出・分析加速・動的報告によるデジタル革新、多様なデータ統合によるステークホルダー・エンゲージメント向上、そしてデータガバナンスと人間-AI協働の課題という3点を明らかにする。加えて、デジタルESGプラットフォームへの生成AI導入フレームワークを提案する。

Wu H.

産業施設のScope 1・Scope 2排出量を、マルチデバイス対応のMMT-UNetと限界排出係数を組み合わせて統合的に推計するフレームワークを提案する研究。深層学習による画像・データ解析と排出係数モデルを融合し、企業のGHG算定を精緻化する狙いがある。抄録がないため詳細な検証結果は不明だが、AIを炭素会計に応用する試みとして注目される。

Tushar Q.

本論文は、AI・デジタルツイン・GISを建築分野のネットゼロエネルギーおよびネットゼロカーボン実現にどう活用できるかを、科学マッピング（書誌計量分析）で俯瞰する。研究動向のクラスターやテーマの広がりを可視化し、建築脱炭素におけるAI応用の全体像と今後の研究方向を示す。

Indrit Ago, Sotiraq Dhamo

アルバニアの会計・ビジネス学生108名を対象に、AIリテラシーとサステナビリティ報告知識を含む9次元の準備度を調査した量的研究。AI関連能力（M=3.98）とAIリテラシー（M=3.84）は比較的高い一方、サステナビリティ報告知識は低く（M=3.08）、大学の準備は最低評価（M=2.72）だった。デジタル準備がサステナビリティ準備に自動的には結びつかないことを示し、CSRD・ESRS対応を含むカリキュラム統合の必要性を指摘する。

Deepmala Suryavanshi

本レビューは、気候予測、大気・水質監視、生物多様性保全、精密農業、再生可能エネルギー最適化、炭素排出評価、廃棄物管理、災害リスク低減など、環境・気候課題へのAI応用を批判的に検討する。透明性・エネルギー効率・説明可能性を備えたAIシステムの必要性を指摘し、学際的協働と責任あるAIガバナンス、政策支援が環境便益の最大化に不可欠と結論づける。

Yu Z.

上場企業のESG開示データを入力とし、LightGBMで炭素排出リスクを予測するモデルを構築した研究。SHAPにより予測要因の解釈性を確保し、どの開示項目が排出リスクに寄与するかを可視化する。開示データから排出リスクを推定する実務的枠組みを提示する点が特徴。

Shivangi Agrawal, Neha Sarin

本研究はAIをグリーンファイナンスの投資戦略に統合し、再生可能エネルギー投資、ESG評価、ポートフォリオ最適化、リスク管理への応用を検討した。SVMやランダムフォレスト、回帰、センチメント分析、モンテカルロシミュレーションを用い、有望なグリーン投資機会の識別で98.65%の精度を達成した。ESG分類でも92.5%の精度を示し、AIが投資スクリーニングと低炭素移行を支え得ると結論づけている。

Zefree Lazarus Mayaluri

インドのBRSR開示データを用い、ESG開示品質フラグを弱ラベル分類する際の財務規模への依存性を検証した研究の再現性パッケージ。実行可能なPythonスクリプトとColabノートブック、モデルベンチマーク、特徴量アブレーション、ブートストラップ結果、原典照合記録、SHA-256チェックサムと再現手順を収録する。

Sumitra Nuanmeesri

地域観光の旅行単位炭素排出を予測するため、事前旅行代理変数34項目のみを用いた機械学習フレームワークを構築。650名の実証回答から生成した13,000件の合成トリップで5手法を比較し、CatBoostがMAE 1.28kgCO2e、R²0.948で最良。SHAPにより移動距離・滞在日数・予算・計画スコアが主要因と判明。LINE Mini Appで実装し、実地評価でCTR53.05%、受容率50.44%を達成した。

Seonghun Min

米英豪星日の上場REIT 641社・年を対象に、2020〜2025年のサステナビリティ報告の制度化を分析。報告書発行率は43.1%から63.9%へ上昇し、新規採用が廃止を大きく上回った。TF-IDF・構造トピックモデル・人手検証済みキーワード指標により、開示制度は「発行の有無」に、建物政策は「記載内容」に痕跡を残すことを示した。

Eric T. Sletten, Lenz Fiedler, Pooja Dwivedi +3

化学産業の環境影響を評価するため、ライフサイクル・サステナビリティ評価のデータ不足を自動化と機械学習で補う枠組みを論じる。自動実験とMLを組み合わせた閉ループ最適化により、高品質データを取得しつつプロセス設計にサステナビリティを組み込む。標準化されたデータワークフローの重要性を指摘する。