論文・プレプリント

Ellen Kulset, Charlotte Haugland Sundkvist, Tonny Stenheim

本研究は、CSRD/ESRSに基づく気候関連開示のトーン（感情）を辞書ベースのテキスト分析で調査。オスロ証券取引所上場企業の開示テキストを分析し、開示が中立ではなく、より肯定的・確実な表現が多いことを発見。ESGスコアが高い企業やスコアが低下した企業ほど肯定的な表現を使う傾向が見られた。強制的・詳細な報告要件下でも、企業が戦略的にトーンを調整する可能性を示唆。

Isaiah Oluwasegun Owolabi

本論文は、CSRDやSDR、SEC規制などのESG規制テキストを機械実行可能なコンプライアンスロジックに変換する「ESG-as-Code」フレームワークを提案。コンテナ化されたAIワークフローにより、監査可能でスケーラブルなESGコンプライアンスパイプラインを実現する。

Je Hyun BAE, JaeHo Lee, Eun-Chong Kim +1

本研究は、韓国企業の自主的なサステナビリティ報告書を対象に、Gemini 3 Flashを用いて開示品質を測定。自主報告企業は非報告企業よりESG評価が高く、テキスト品質や報告継続性が外部評価と関連することを実証。LLMが非英語環境でのESG情報評価に有効であることを示す。

Yanbing Zhang, Changzheng Zhang, Chengyu Li

本研究は、2016年から2023年までの中国の電力産業チェーン企業を対象に、グリーンイノベーションバブルの発生要因と抑制策を分析している。能力・動機・機会（AMO）フレームワークに基づき、ダブル機械学習（DDML）を用いて因果関係を特定し、勾配ブースティングツリー（GBT）とSHAP解釈可能性分析により非線形関係を明らかにした。省エネ政策とグリーン金融政策がバブル形成を抑制すること、またそのメカニズムとして技術スピルオーバーや同業模倣な…

Bartholomew Paudyn

本論文は、EUのESMA（欧州証券市場監督機構）の戦略2023-28に焦点を当て、AI・機械学習がESG格付けに与える影響を批判的に分析する。アルゴリズムによる意思決定が持続可能な金融や技術革新を阻害し、欧州のグリーン移行やSDGs達成を危険にさらすと主張。特にAIによる「グリーンウォッシュ」やデータ不足がシステム障害を引き起こすリスクを指摘する。

(著者不明)

本書は、気候変動対策のための金融、テクノロジー、ガバナンス、社会的行動の変革を包括的に探求する。特に、AI、ブロックチェーン、IoTが気候説明責任を再定義し、カーボンファイナンスの透明性を高める方法に焦点を当てている。また、グリーンラベリングの問題や、新興経済国が低炭素移行で果たす戦略的役割についても議論している。

Abhinav Mahajan

本論文は、企業の気候リスクを多領域の意思決定問題と捉え、AIを活用した意思決定支援のための統合的フレームワーク「CADS（Climate AI Decision System）」を提案する。物理リスク・移行リスク・GHG測定・サプライチェーン等を横断し、エビデンスに基づいたガバナンスと監査可能な設計を重視する。既存研究の体系的なレビューに基づき、信頼できる気候AIのための研究アジェンダを提示する。

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。

Li Y.

本研究は、サステナビリティ報告書の分析においてLLMが人間の読解を代替可能かを検証する。実証実験により、精度や効率の面でLLMが有効であることを示す。AIとESG評価の交差点に位置する重要な研究。

Kongthon A.

本論文は、トランスフォーマーモデルと生成AIを用いて銀行セクターの気候リスク開示を分析する手法を提案している。具体的には、NLP技術を活用して開示文書から気候リスク関連情報を抽出し、その質や網羅性を評価する。銀行の気候リスク管理やTCFD/ISSB対応の高度化に貢献する研究である。

Martillano D.A.

本論文は、自己校正アルゴリズムとクラスタリングを用いたゾーンベースデータ解析を備えたボアホール・地表近傍GHG排出モニタリングシステムを提案する。正確で局所的なGHG測定を可能にする。

Zhenchen Sun, Min Xiao, D Zhang +3

本研究は、炭素価格予測のためのCaStNetフレームワークを提案。Granger因果関係を用いた2次分解モジュールと、LSTMのセル状態を活用した注意機構を導入。上海市場でRMSE=0.8326を達成し、湖北市場でも高い一般化性能を示した。

Bangtong Huang, Dongfang Niu, Qi Xu +1

本論文は、ディープラーニングを用いて低炭素な積層造形におけるリソースとキャパシティ管理を最適化する手法を提案する。AIによりエネルギー消費と材料使用を削減し、カーボンフットプリント低減を目指す。持続可能な製造へのAI適用事例。

Yiming Peng, Minfei Liang, Cise Unluer

本レビューは、機械学習（ML）が低炭素コンクリートの開発にどう貢献できるかを包括的に分析。セメント生産の最適化、混合設計、代替材料、再生骨材コンクリートへの適用を整理し、プロセス制御と多目的最適化の強化を示す。データの不均一性や解釈可能性の課題も指摘。

Seon Joo Kim, Hyo Jin Park

本研究は、韓国4港湾公社のサステナビリティ報告書からテキストマイニングを用いて社会（S）関連テキストを抽出し、頻度分析、N-gram、トピックモデリング、ネットワーク分析により開示の特徴を分析した。GRI 400社会基準に基づく開示項目との関連を検討し、港湾の役割や地域特性による戦略的差異や開示項目の偏りを明らかにした。この結果に基づき、公共機関のサステナビリティ報告に関する示唆を提供し、ESGテキストマイニング研究を民間から公共部門へ…

Jonas Rieger, Felipe Muñoz, Lars Grönberg +11

本論文は、チリにおけるエネルギー転換に関連する社会環境紛争のナラティブを時空間的に分析するため、動的トピックモデル（RollingLDA）を1996件のニュース記事に適用した。12のトピックを抽出し、HidroAysénダムやDominga鉱山などの紛争の時間的変遷、および地域別のトピック分布を明らかにした。再現可能なフレームワークを提供し、グリーン水素やリチウム関連の新たな紛争ナラティブの台頭を捉えている。

Ram Chandra Chaurasia Ram Chandra Chaurasia, Rajshekhar Singh Rajshekhar Singh

インドの地下炭鉱におけるメタン排出をAI-IoT統合フレームワークでリアルタイム監視・予測・削減する研究。LSTMモデルが93%超の精度を達成し、換気最適化によりメタン排出35%削減、エネルギー消費27%削減を実証。石炭鉱業の持続可能性とインドのネットゼロ目標に貢献。

Lei Wang, Zheng Wang, Maolin Fang +4

本論文は、経済・技術・グリーンの3次元からサプライヤーのグリーン性能評価システムを構築し、カーボンフットプリントの算定方法を定義。改良AHP-SVRモデルを提案し、変電ボックスプロジェクトで検証した結果、予測誤差±4.2%（従来AHPは±8.7%）と優れた性能を示した。

Abdul Rauf Agbor Seidu

本論文は、感情分析を用いてガーナのグリーンエネルギー移行におけるエネルギー不安と再生可能エネルギー導入に対する一般の認識をモデル化する。機械学習手法によりソーシャルメディアや調査データから感情を抽出し、政策立案やコミュニケーション戦略に示唆を与える。ガーナの文脈に特化しているが、手法は他国にも応用可能。

Zhouyi

本論文は、LLMを用いたESG開示のコーディング研究における検証と報告の実践を、新興の一般用途基準（GUIDE-LLM、TRIPOD-LLM）に照らして監査するPRISMA-ScRスコーピングレビューのプロトコルである。また、視覚的 impression management、ESGフレームワークの構成概念マッピング、グリーンウォッシング、新興市場の開示状況など、基準がカバーしないESG固有の拡張項目を統合する。