論文・プレプリント

Sara; id_orcid 0000-0003-1053-1641 Tavakoli, Pedro Sampaio, Ali Hassanzadeh

本研究は、エネルギー貧困の要因を独立的に扱う従来の手法では脆弱性の形成を捉えきれないと指摘し、交差性を媒介構造とする3段階モデリングフレームワークを開発。イングランドの地域データに統計・機械学習を適用し、同程度のエネルギー貧困でも異なる条件の組み合わせから生じることを実証。place-based政策の基盤として、介入が異なる集団に与える影響を評価する政策ラボツールへの拡張を目指す。

L. Minh Dang, Sufyan Danish, Muhammad Fayaz +4

本論文は、気候変動の緩和と適応におけるAI技術の適用を7つの高インパクト領域にわたって構造的にレビューしている。各領域の手法、応用事例、研究ギャップを体系的に整理し、AIが気候変動対策に果たす役割を包括的に示す。

Murali Krishna Pasupuleti

本稿は、EV充電最適化を社会技術システムとして捉え、モデリング、因果推論、機械学習予測、信頼できるAI、MLOps、政策分析までを包括する枠組みを提示する。世界各地の事例をもとに、コスト・信頼性・排出削減・公平性等を考慮した充電インフラの設計・運用・ガバナンスを議論する。

Haixia Li, Qiang Liu, Xiaolin Tang +4

本研究は、中国79カ所の大規模水力発電貯水池を対象に、ランダムフォレストモデルを用いてGHG排出の15の環境要因を分析した。貯水池面積が最も支配的な要因であり、面積増加、NH4+濃度上昇、集水域拡大が排出を促進する一方、溶存酸素の増加や標高の上昇は抑制することを明らかにした。持続可能な水力発電計画にデータ駆動型の知見を提供する。

Butler T.

本稿は、EUのサステナビリティ報告を支援するために、AIを活用したISO準拠の上位オントロジーを提案する。このオントロジーは、企業の意思決定と報告の自動化・標準化を目指す。

Collin Smith, Huey Xin Loong, Oliver Cook +2

本論文では、深層学習（CNN・RNN）を用いて太陽光・風力発電の時系列パターンを学習し、Power-to-Xプロセス（グリーンアンモニア製造）の最適設計を実現する。設備容量（太陽光パネル、電解槽、水素貯蔵）をコスト最小化の観点から決定し、5-15%の誤差で経済的最適設計を予測可能。これにより、立地選定の初期スクリーニングが迅速化される。

Elinda Esa, Abdul Rahman Zahari

本論文は、マレーシア上場企業におけるグリーンウォッシング（持続可能性ウォッシング）問題に焦点を当て、取締役会のガバナンスメカニズムが象徴的なESGデカップリングを緩和する役割を概念的に検討する。NLPを用いて開示量と炭素強度などの実績指標を比較する手法を提案し、内部ガバナンスが実質的なESG統合を促進することを論じる。マレーシアのNSRFおよびMCCGに即した実務的示唆を提供する。

Weixuan Luo

本論文は、中国のダブルカーボン目標（2030年カーボンピーク、2060年カーボンニュートラル）達成に向け、高エネルギー消費・高排出プロセス産業（石油化学、電力、冶金など）におけるプロセス機器のグリーン変革にAIとデジタルツインを統合したインテリジェント管理制御手法を提案。実時間・予測・最適化・閉ループの省エネ・炭素削減を目指し、データ収集から統合エネルギー炭素管理プラットフォーム構築までの経路を示す。さらに、PINN活用、オープンなデジ…

Ritika Kanwar, Anant Bhatnagar

本論文は、個人のカーボンフットプリント削減を支援するエージェント型AIフレームワーク「AIサステナビリティコパイロット」を提案する。AIが行動パターンを分析し、カスタマイズされた削減策を提供することで、持続可能なライフスタイルへの移行を促進する。

Mohd ibrahim, Mohammed Abdullah, Mohammed Abdul Bari

本論文は、マルチエージェントAIフレームワークを提案し、IoTセンサー、衛星データ、ブロックチェーンを統合してカーボンクレジットの自律検証を行う。従来の手作業による検証の非効率性や不正リスクを軽減し、透明性と信頼性を向上させる。AIエージェント間の合意形成メカニズムにより、分散型の検証が可能となる。

Adil Husain Rather, Inam UL HAQ, Irfan RASOOL

本稿は、気候レジリエンスと持続可能性に向けた国際政策におけるAI活用の枠組みを評価。欧州グリーンディールやパリ協定などと連動し、予測分析やリアルタイム監視による意思決定支援を考察。エネルギーシステムのスマート化・脱炭素化におけるAIの役割を整理。

Minh Phuoc Bui, Mien Thi Ngoc Nguyen

本論文は、PhoBERTを用いたテキストマイニングにより、ベトナム商業銀行のサステナビリティ報告書におけるESG開示パターンを分析。25報告書をMSCIベースのESGテーマと比較し、ガバナンス柱、特にコーポレートガバナンスへの集中が明らかに。社会的柱では人的資本が顕著。ベトナム語NLPのESG分析への応用を示す実証研究。

Salil Seth, Mohd Irfan Pathan, Lokesh Tomar

本論文は、BERTモデルを用いて消費者のレビューやSNS投稿から、小売業における脱炭素・持続可能性・廃棄物管理に対する感情を分析する。オフラインでは廃棄物管理への批判が強い一方、オンラインでは脱炭素と持続可能性への肯定的な感情が高い。グリーンウォッシュや過剰な廃棄物戦略は否定的感情を引き起こすが、透明なコミュニケーションと消費者参加は肯定的感情を生む。小売業のエコ中心主義への示唆を与える。

Zhai G.

本論文は、機械学習とGARCH-MIDASモデルを用いて、グリーンボンドにおける気候不確実性の影響を定量分析する。気候リスク指標を考慮したモデルにより、グリーンボンドの収益率変動に対する気候要因の寄与を推定する。結果は、気候不確実性がグリーンボンドのスプレッドに有意な影響を与えることを示す。

Kumar S.

本論文は機械学習を用いてサステナブルファイナンスに関する学術研究のビッグデータを分析し、研究テーマの変遷と今後の方向性を明らかにする。持続可能な金融の進化を俯瞰し、ESG投資や気候関連財務開示などの重要トピックを抽出する。

Ayodele O.F.

本論文は、炭素税、CO2排出量、およびガス火力発電所パラメータ間の関係をニューラルネットワークでモデル化する際、活性化関数の選択がモデルの精度や解釈性に与える影響を分析する。AIを用いて炭素税政策の効果を評価する手法に貢献する。

Gunasiri B.D.T.S.

本論文は、ビーチホテルを対象に、AIを活用したESG開示分析手法を提案している。自然言語処理や機械学習を用いて、ESG報告書から環境・社会・ガバナンス情報を抽出・評価する。観光業におけるESG実践の自動化に貢献する。

Nikhil Jarunde

本論文は、大規模言語モデル（LLM）と生成モデルを活用し、ESG情報を統合した透明で規制対応可能な取引戦略フレームワークを提案する。LLMによるESGセンチメント抽出、生成シナリオによるポートフォリオ最適化、EUタクソノミー準拠のコンプライアンス層を実装し、バックテストで静的なESGスコアを上回るパフォーマンスを示した。

Vinuri Nilanika Goonetilleke, Muditha K. Heenkenda, K. Zaniewski

本レビューは、屋内マッピング技術（LiDAR、SLAM、深層学習によるフロアプラン抽出など）が、建物からの温室効果ガス排出削減にどのように貢献できるかを総合的に検討。デジタルツイン、BIM、GIS、IoTとの統合により、エネルギー効率の向上やリアルタイム管理が可能となり、データに基づく排出削減戦略を強化する。特に、物理空間と仮想レイヤーの統合不足という課題を指摘し、時空間的意思決定を支える中間解析レイヤーとしての空間モデリングの重要性を…

Abdullah Kursat Merter, Yavuz Selim Balcıoğlu

本研究は、TabTransformerを用いてエネルギーセクターのM&Aにおける環境成果を予測するフレームワークを提案。1000件の取引データを分析し、ESG要素が予測力の3分の1以上を占めることを発見。政策安定性や炭素強度が重要な予測因子であり、環境パフォーマンスと財務リターンに正の相関があることを示した。