論文・プレプリント

Yan Luo

本研究は、スライムモールドアルゴリズム（SMA）による特徴選択とランダムフォレスト回帰（RFR）を用いたAI駆動型ESGスコア予測フレームワークを提案。データ前処理を徹底し、RMSE 0.3649、MAE 0.2538、R² 0.9912と既存手法を上回る精度を達成。持続可能な投資判断を支援する意思決定ツールとしての有効性を示した。

Nyo Me Htun, Toshiaki Owari, Satoshi Suzuki +11

北海道の施業処理森林を対象に、UAVマルチスペクトル画像とLiDARデータを統合した機械学習フレームワークを開発し、現存量炭素ストックを高精度に推定した。XGBoostが最高性能（R2=0.88）を示し、マルチスペクトルとLiDARの相補的役割を実証した。

Chenyan Wang, Yingying Jiang

本研究は、コミュニティの低炭素リサイクル端末の設計における需要定量化とAI統合の課題に対し、K-meansクラスタリングとKano-AHPモデルを組み合わせたデータ駆動型設計フレームワークを提案。ユーザー需要を分類・優先順位付けし、視覚認識、圧縮、太陽光発電、満杯アラート、収集スケジューリング、炭素フットプリント可視化などの機能を備えた端末とプラットフォームを開発。設計プロセスを標準化し、主観性を排除する方法論を提供。

Kuanhou Tian, Le Sun

中国A株上場企業を対象に、機関投資家の所有が絶対排出量と排出原単位に与える影響を分析。機関所有は絶対排出量と正、排出原単位と負の関係にあり、サイトビジットが監視機能を強化することを示す。低炭素移行の評価には絶対負荷と相対効率の両方が重要と提言。

Zixin Ma, Daliang Xu, Bobo Yang +6

下水処理場における炭素排出と汚染物質除去の同時最適化に機械学習を適用。処理プロセスの効率化とGHG削減を両立する制御手法を提案し、カーボンニュートラル達成への貢献を示す。

Yang Wang, Wenhao Chen, Mengyi Di +3

海運業界の炭素排出規制の不十分さに対し、ブロックチェーンとゲーム理論を組み合わせた炭素取引メカニズムを提案。政府と企業の階層ゲームで動的基準価格を設定し、企業間の入札戦略をno-regret学習で解く。シミュレーションで排出削減と取引効率向上を実証。

Lintang Kurniawati, Nur Kholis, Katarina Yunita Riti +1

本研究は、ESG会計、データ分析能力、持続可能な価値創造の関係を機械学習（Random Forest, XGBoost）で分析。XGBoostが最高精度（R²=0.87）を示し、ESG会計はデータ分析能力を介して価値創造に影響。ガバナンスとデータ分析能力が主要予測因子で、閾値効果も確認。

Zhao H, Song A, Jin Y +1

本論文は、空画像と数値系列を統合したマルチモーダル深層学習フレームワークを提案し、超短期の太陽放射予測精度を向上させる。状態認識型の適応融合機構により、気象情報と過去の物理パターンを動的に統合し、従来の単一モーダル手法を上回る性能を示した。再生可能エネルギーの出力変動予測に貢献する。

Rouzbeh Haghighi, Ali Hassan, Sina Mohammadi +2

AIデータセンターの電力需要急増が米国の系統コストと炭素排出を押し上げる中、規制者・ISO・投資家の3層ゲームを構築。炭素税・再生可能エネルギー補助金・二次利用電池補助金が投資構成と排出に与える影響を定量化し、費用対効果の高い政策を比較する。AI負荷増を明示的にモデル化し、AI×ESGの交差を示す。

Chuanzhu Sun, Weiguang Zhang, Leixiang Peng +6

産業用屋上太陽光発電パネルの汚損を画素単位でセグメンテーションする初の公開データセットIRPVSを構築。中国の工業団地でUAV撮影した8,012枚の画像に、ダスト・赤ペイント・ススの3クラスの汚損をポリゴン注釈。YOLO26-segでベンチマークし、ススでmAP50 97%と高精度を達成。予知保全や物理モデルとの統合に活用可能。

Song C.

本論文は、プロセス産業における温室効果ガス排出量をリアルタイムで監視するための、材料追跡に基づくソフトセンサーを提案している。AI技術を活用し、従来のハードセンサーに依存せずに排出量を推定することで、コスト効率の高い排出管理を可能にする。製造現場での実装により、Scope 1排出量の正確な把握と削減に貢献する。

Sukanta Sarkar Prankrishna Debnath

本論文は、気候制御と持続可能な開発におけるAIの応用可能性を概観する。エネルギー最適化、気候モデリング、資源管理、スマート都市インフラなど多岐にわたる分野でAIが貢献し得るとし、再生可能エネルギーの需給予測や異常気象予測、炭素回収・貯留の効率化、材料発見の加速などを挙げる。AIによる環境モニタリングや農業最適化も論じ、気候変動緩和への期待を示す。

Abdelrehim Awad, Bshair Alharthi, Hiyam Abdulrahim +5

GCC諸国で急増するAIデータセンターの環境影響と、AIアプリケーションの持続可能性便益を統合評価するMCDAフレームワークを提案。BAUシナリオでは2035年までに排出量が大幅増加し、再生可能エネルギー調達、冷却技術、AI便益の検証が揃った場合のみネットプラスを達成。政策立案者や投資家向けの意思決定支援指標を提供。

AHMAD, HARDAN

本書は、AI技術（機械学習、NLP、RPA、生成AI）が会計業務（財務報告、監査、税務、意思決定）を根本的に変革する様を包括的に論じる。AIと会計の戦略的統合が精度・効率・洞察を向上させ、不正検知や規制遵守、リアルタイム分析を可能にすることを示す。さらに、AI導入のための戦略的枠組み、倫理的ガバナンス、2040年までのロードマップを提示し、会計専門職の未来像を描く。

Huang, Bo, Yan, Yan, Lu, Jianan +1

本論文は、TCFDに準拠したサステナビリティ報告書分析のための信頼できるLLMベースのフレームワークTASRを提案する。LLMによるスコアリング、第三者ESG評価とのベンチマーク、予測モデリングの3段階で構成され、米国の石油・ガス・鉱業企業100社の報告書で検証した結果、Bloombergの環境開示スコアと高い整合性を示し、スコアの安定性も確認された。LLMによるTCFDスコアは、持続可能性開示評価のスケーラブルで透明な代替手段となる可…

Syed Quaid Ali Shah, Walid Cheffi, Muhammad Nurul Houqe +1

本研究は、サウジアラビア上場銀行のコーポレート・ガバナンスがESG開示に与える影響を、フィンテック採用を媒介要因として検証した。2015年から2024年のパネルデータを用いた分析の結果、ガバナンスはESG開示全体と社会的・ガバナンスの柱に正の影響を与え、フィンテック採用はその媒介経路として機能することが示された。デジタル能力がガバナンスとESG報告の橋渡しとなるメカニズムを実証した点が貢献である。

Durga Prasad Samontaray, Randheer Kokku, Najeeb Muhammad Nasir +1

本研究は、サウジアラビアの非金融企業を対象に、フィンテック開示とESG報告の関係をテキスト分析で検証。2021〜2024年のデータを用い、フィンテック開示がESG開示、特に環境分野と正の相関を持つことを示した。デジタル変革と持続可能性開示が共進化することを示唆。

Priya Ranjan

本研究は、AI分析、ESG評価、気候リスク評価、炭素意識融資を統合したグリーンバンキング5.0フレームワークを提案する。インドの銀行顧客120人への調査と二次データを用い、顧客の認識と導入状況を分析。持続可能な金融意思決定へのAI活用の可能性を示す。

Poojary, Jyothi, Pathan, Afsha, Duste, Thaireem

本概念研究は、AI（機械学習、予測分析、NLP）が銀行のESGリスク評価、グリーン投資機会の特定、持続可能性フレームワークへの準拠をどのように支援できるかを検討する。AIを活用した信用スコアリングは環境リスクを組み込み、責任ある融資を可能にする。データ可用性や倫理的課題も指摘し、持続可能な金融への概念的基盤を提供する。

Kingsley Imandojemu, Samson Alika, Romanus Osabohien +4

本研究は、アフリカの主要な炭素排出国5カ国（南アフリカ、エジプト、アルジェリア、ナイジェリア、モロッコ）を対象に、AI特許活動と気候ファイナンスが包摂的グリーン成長に与える影響を2010〜2024年のパネルデータで分析。ベイズ固定効果モデル等の複数手法により、気候ファイナンスは一貫して正の効果を示し、AIイノベーションは累積的に成長を促進することを確認。炭素強度は構造的制約として残る。