論文・プレプリント

Yun-Kae Kiang, King H. Lam

本論文は、気候シナリオ分析をマルチエージェントシステムとして捉え、IFRS S2/TCFD報告に対応する手法ReGMSを提案。検索型エージェントが公開シナリオを取得し、設計・定量化・コンプライアンス検証の各エージェントが協調してシナリオを構築する。NGFS経路とNASA気候データを用いた実験で、内部一貫性と基準適合性を確認した。

Xiaoqian Liu, Gazi Md. Nurul Islam, Xuelian Bai

本論文は、風力・太陽光発電所の大規模運転データ（8億件超）を統合し、AI時系列モデルとゲーム理論加重TOPSIS法を組み合わせた動的信用評価システムを開発。従来の専門家スコアリングに比べリスク識別精度が約40%向上し、承認時間を約半分に短縮。さらに「データ強化信用＋多様な融資＋リスク軽減」メカニズムを設計し、金利を従来比120～150ベーシスポイント低減。肇慶市でのパイロットでは156企業のデジタルカーボン口座を構築し、データ収集から金…

D. Anjaneyalu, M. V. Subramanyam, A. K. N. Rani +3

本論文は、ESG債発行が企業の信用格付けと資本コストに与える因果効果を、パネルデータ分析と機械学習（勾配ブースティング、説明可能AI）を組み合わせて推定した。ESG債発行企業は格付け改善と資本コスト低減を達成することを実証し、特に移行リスク低減と開示品質向上が寄与する。説明可能AIにより、サステナビリティスコア、レバレッジ、債券満期が重要予測因子であることを明らかにした。

Chong Zhang

本論文は、クラウド・エッジ・エンドの分散アーキテクチャを採用し、IoTとAI技術を統合することで、企業の炭素排出データの自動集約、精密計算、インテリジェント分析を実現するデジタル管理プラットフォームを提案する。複数産業に適用可能な炭素会計モデルシステムを構築し、従来のデータ散在や基準不統一の問題を解決する。グリーン・低炭素転換のためのデジタルツールを提供する。

Shikder S.H.

本論文は、データ不足に悩むバングラデシュにおいて、AIを活用したグリーンファイナンスと環境モニタリングのフレームワークを提案する。具体的な実証分析はないが、AIを用いて金融と環境データを統合する概念モデルを示している。発展途上国におけるGX推進の参考となる。

Chunli Wang, Zhijiao Chu

本研究は、説明可能な時系列注意機構を組み込んだBPニューラルネットワークを提案し、炭素資産の価値評価と予測を行う。AIの説明可能性を確保しつつ、炭素価格変動の予測精度向上を目指す。

Seyed Alireza Mousavian Anaraki, Danilo Croce, Roberta Costa +3

本論文は、GRIとTCFDの枠組みを教師なしで整合させる手法を提案し、LLMによる検証を活用して気候関連開示の品質評価とグリーンウォッシュリスク分析を行う。実データでの有効性を示し、開示の自動監査への応用可能性を提示する。

Taneja S.

本論文は、化学業界におけるSDG-12（責任ある消費と生産）の達成を加速するためのAI駆動型グリーンファイナンス手法を提案する。AIを用いてサステナビリティデータを分析し、融資判断やコンプライアンス評価を自動化することで、企業の環境対応を促進する。

Bashar A.

本研究は、サステナブルファイナンスに関する文献に対しトピックモデリングを適用し、グリーンボンドやESG投資、気候リスクなどの主要テーマを特定した。研究動向を体系的に俯瞰するものである。

Das P.

本論文は、ネットゼロエネルギービル（NZEB）向けに機械学習モデルを用いた太陽光発電量予測手法を提案する。予測精度向上により再生可能エネルギーの効率的な利用とビルのエネルギーマネジメント最適化を実現し、脱炭素社会への貢献が期待される。

Leong W.Y.

生成AIを活用した都市計画手法を提案。土地利用や交通、エネルギーシステムを最適化し、ネットゼロ排出を実現する方法を探る。シミュレーションにより効率的な都市設計が可能。

Chhatwal M.

本論文は、生成AIとデジタルトランスフォーメーションが企業の持続可能性目標、特にネットゼロ達成にどのように貢献するかを検討する。AI技術を活用したエネルギー最適化、サプライチェーン管理、排出量追跡などの可能性を探る。ビジネスプロセスへのAI統合が持続可能性パフォーマンスを向上させる枠組みを提案する。

R. Thendral, M. Abinanthida

CarbonSense360は、AIとブロックチェーンを統合したWebプラットフォームで、OCR・NLPによる自動データ取得、AIによる排出予測とパーソナライズド推奨、ブロックチェーンによる透明な活動検証を実現。ゲーミフィケーションで持続可能な行動を促進。

C. Rao, Praveen Kumar Naidu Rayanki, Polepalli Rajeev Meenon +2

本論文は、中国の自動車・エネルギー分野を対象に、RFIDによる排出データ収集、IBCによるクロスチェーン相互運用、DP-FLによる不正検知・価格予測を統合したプライバシー保護型ブロックチェーンIoTフレームワークを提案。実験では、インター検証遅延を74.8%削減、不正検出率を93.5～96.8%に向上、取引コストを52.4%削減、市場流動性を35.6%改善した。

Manav Gangar, Nikhil D'Souza, Rishika Kapasi +2

機械学習を用いたグリーンウォッシング検出フレームワークを提案。教師あり分類と教師なし異常検知のハイブリッド手法を統合し、グリーンウォッシング不一致スコア（GDS）を導入。セクター別に企業のESG開示と実績の乖離パターンを特定する。投資家や規制当局にデータ駆動型の監視ツールを提供。

Jakkaraju V.T.D.

本論文は、AI集約型クラウド環境においてコスト・カーボン・信頼性を同時最適化する予測型Green FinOps手法を提案する。予測分析によりリソース割当を動的調整し、カーボンフットプリント削減とコスト効率を両立。実験で従来比の改善を示した。

Singh V.

本論文は、金融分野特化型BERTモデルであるFinBERTを用いて、インドの投資信託のESG開示情報に対してピラーベースの分類によるセンチメント分析を実施。ESG開示からの感情抽出におけるNLP手法の有効性を示し、新興市場での自動ESG評価に貢献する。

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。

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。

Diptyaroop Maji, Kang Yang, Prashant Shenoy +2

CarbonXは、時系列基盤モデルを活用した脱炭素化のためのオープンソースツールである。このツールは、計算論的アプローチで炭素排出量を推定・最適化する。AIモデルを用いることで、従来の手法より高精度な予測が可能となる。