論文・プレプリント

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。

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。

Nguyen Tan Dat, Nguyen Ngọc Quang, Nguyen Thi Phuong Dung +1

ベトナム上場製造業199社の2016〜2024年次報を用い、辞書ベースのESG開示強度（1000 n-gramあたり出現数）を構築。ROA・ROE・Tobin's Qとの関連を二方向固定効果と動学システムGMMで検証した。ESG開示強度とROEの負の関連のみが両モデルで頑健に残り、ROA・Tobin's Qの正の関連は動学モデルで確認されなかった。開示強度の財務的含意は成果指標とモデル仕様に依存することを示す。

Meiwen Bu, Siyi Zhang, Wanlu Wang

デジタル知能技術が「専精特新（SRDI）」企業の企業免疫（抵抗力・適応力・回復力）に与える影響を、中天科技を事例に分析した研究。デジタル知能技術はESG情報開示品質の向上を媒介経路として、リスク識別とステークホルダー対応の仕組みを強化し、企業免疫を高めることを示す。

Rasmi M

AIのエネルギー消費推計が大きく食い違う理由を、何を数えるか（学習か推論か、運用か embodied か、炭素か水か）とどう数えるか（メーター、ソフトウェア追跡、計算ツール、LCA）に分解して整理したレビュー。有名な初期推計が運営者により88分の1とされた事例や、境界を広げると待機電力と製造が学習のフットプリントを約2倍にする測定研究、推論エネルギーがタスク間で3桁ばらつくことを示す。小規模モデル・ハード改善・時間立地別スケジューリング…

Leevesh Kumar

建設ライフサイクル（資材製造・輸送・現場活動・運用）全体の炭素排出予測に機械学習を適用する手法を概観する章。回帰・ANN・SVM・アンサンブル学習を比較し、非線形データへの適応性を検討。BIM・IoT・デジタルツインとの統合によるリアルタイム監視と意思決定支援の枠組みを提示し、ケース例と今後の課題を示す。

Ahmed K. Elnagar, E. Álvarez, Abdelkader Mohamed Sghaier Derbali

クラウド基盤・AI分析・ESG統合の相互作用を2018〜2025年の文献で系統的にレビューした研究。AI/MLがESG格付けやリスク評価、持続可能投資判断の精度を高め、クラウドがグリーンファイナンスの拡張性とエネルギー効率を支えることを示す。一方でデータ分断、グリーンウォッシング、アルゴリズムバイアス、規制の分断、AIインフラの環境負荷といった課題が残ると指摘する。

Bama Raja Segaran

本資料は炭素クレジットの整合性スクリーニングと監査可能性を扱う論文の補足パッケージである。Sentinel-2の処理スクリプト、NDVI集計、統計スクリーニング、Random Forest設定、相関分析コード、ブロックチェーン実証の記録を含む。Verra登録簿やPlanetScope画像は再配布許諾未確立のため除外され、部分的な再現性にとどまる。

and Dr. Akula Srinivas Dr. Gunda Srinivas

本論文は、AI技術とESG要因が今後の財務報告の枠組みにどのような影響を及ぼすかを検討する研究である。ESG情報の開示拡大とAI活用の進展が財務報告のあり方を変えうる点を論じる。要旨がなく、実証手法や知見の詳細は不明である。

Ratnakar Radheyshyam Pandey

本論文は、断片化し拡張性に乏しい従来のESGデータ収集・報告体制の課題を整理し、クラウドプラットフォームがサプライチェーン・財務システム・環境モニタリングなど多様なソースの構造化・非構造化ESGデータを統合し、リアルタイム分析を可能にする点を論じる。データ駆動型のサステナビリティ意思決定と報告フレームワークの高度化におけるクラウド活用の役割を提示する。