論文・プレプリント

Tufail Muhammad, Rubab Hafeez, Waqas Bin Khidmat +5

本論文は、仮説駆動型の責任あるAIフレームワークを提案し、RuleFitを用いた解釈可能なESG予測を実現する。ESGスコアリングの透明性を高める手法を提示している。

Yulong Geng, Qi Li, Aobo Guo +3

本研究は、BBE加重正例未学習フレームワークを用いて、中国の露天鉱山における太陽光発電の開発可能性と展開適性を評価・予測する手法を提案する。再生可能エネルギー導入のための鉱山跡地活用に資する。

Bo Zhang, Xiao‐Min Zou, Xin Wen +4

本レビューは、リチウムイオンおよびナトリウムイオン電池のサイクル寿命予測における機械学習（ML）手法の応用を包括的にまとめた。教師あり学習、教師なし学習、半教師あり学習、深層学習などのアルゴリズムの原理と性能を比較し、EVや再生可能エネルギー貯蔵におけるバッテリー最適化、安全性向上、二次利用の可能性を示す。低炭素移行の加速に貢献する。

KUROSAWA, ISAO

本論文は、EGS（地熱）やCCS（炭素回収貯留）での誘発地震監視向けに、わずか4〜8観測点から震源位置・CMT・PGA分布を17msで出力するエンドツーエンド深層学習パイプラインARGUSを提案。日本国内のK-NET・Hi-netデータ（熊本地震）で検証し、低遅延アーキテクチャの実現可能性を示した。

R. F. Ghanim, rd Murad, Ali Ahmad Al-Zaqeba

この研究は、AIが企業の持続可能性、特に会計とESGにどのように役立つかを過去の文献から体系的にレビュー。AIは透明性向上や財務報告の信頼性向上に貢献する一方、実装コストや組織の準備態勢の違いなど課題も指摘。研究のギャップを特定し、今後の研究の方向性を示した。

L L Sumbu, F G Chong, D B Enggong +8

Heart2Miss研究では、AI搭載の携帯型超音波診断装置と遠隔医療を活用した分散型トリアージ経路が、従来の専門病院経路と比較して患者移動距離とCO2排出量を有意に削減することを示した。716名の糖尿病患者のデータ分析により、分散型経路では移動距離中央値14.0km（2.89kgCO2e）で、従来経路の32.0km（5.37kgCO2e）より大幅に低減した。特に77.4%の患者が初回トリアージで正常と診断され、専門病院への不要な移動を…

Riddhi Mazumdar, Debashish Sakunia, Prof. Biswajita Parida

本稿は、消費者のカーボンフットプリント感度（CFS）に基づくセグメンテーション手法「EcoPersona AI」を提案する。ISO 14067準拠の製品CFPと行動シグナルを組み合わせ、適応型ペルソナを生成し、マーケティング戦略を最適化する。行動科学理論（VBN、TPB、CLT）を統合し、持続可能性データの理解と信頼を高める実践的フレームワークを提供する。

Bhatia, Tanvi

本研究は、再生可能エネルギー受容性の調査において、LLMを用いて生成した合成データと実際の人間の回答を比較し、構造方程式モデリング（SEM）を用いて両者の構造的一貫性、文脈的不確実性、予測限界を分析した。合成データは人間の回答パターンをある程度再現するが、文脈依存性の高い項目で乖離が見られることを明らかにした。これにより、再生可能エネルギー受容性研究におけるLLM活用の可能性と限界を示している。

Felix Kubler

本論文は、異質な主体からなる動学的経済モデルにおいて、気候変動を考慮した最適炭素税の計算にベイズ最適化を適用する。均衡多様体が低次元のNegishi加重パラメータ化を持つ場合、ベイズ最適化が高確率で近似解を発見し、候補解を検証できることを示す。現実的な被害関数のキャリブレーションでは、複数均衡の可能性は低いと結論づける。

Hongzhi Lu, Hongxue Lu

このスコーピングレビューは、環境管理におけるAIの利点（リアルタイム監視、LCA最適化）と欠点（計算エネルギー、電子廃棄物）を体系的に検討。AI導入には炭素会計プロトコルと規制が必要と結論。

Sampada G. Kulkarni, S. Harshitha, Asish Kumar Yeleti +4

本論文は、クイックコマース向けにAIを活用したサステナビリティ評価システム「GreenScore」を提案する。ISO14040/44準拠のLCAに基づき、炭素排出、水使用、包装、輸送、季節調達の5指標で製品をスコアリング。消費者向けには代替製品推奨、製造業者向けにはグリーンプレミアム分析と投資最適化を提供する。

Brett Duane, Paul Ashley, James Larkin

本研究は、ChatGPTを活用して歯科医院向けの簡易炭素足跡計算機を開発し、プロンプト戦略の違いが推定精度と改善提案に与える影響を検証した。構造化プロンプトにより信頼性の高い結果が得られ、非専門家でも環境データへのアクセスが向上する可能性を示した。ただし、誤情報や地域一般化のリスクも指摘されている。

Quang Minh Nguyen, Xinglin Li

本研究は、米国上場企業の2001～2023年のパネルデータを用いて、生物多様性リスクへのエクスポージャーが企業業績に与える影響を検証。Giglioら（2023）の10-K報告書のテキスト分析に基づく負の生物多様性スコアを物理的リスクの代理変数として使用。固定効果回帰では、高いリスクがROAなどの会計ベースの業績を有意に低下させる一方、トービンのQへの影響は有意でないことを発見。

A. Mikhaylov, S. Barykin, D. Dinets +9

本論文は、最適化されたGrokアルゴリズムを用いて時系列分析の精度を向上させ、気候変動の動態を理解する手法を提案する。沿岸洪水リスクの多期間予測に適用し、適応計画のための資源配分や避難計画の最適化を図る。AIにより気候変動の監視・評価・管理能力を拡大する。

Haylee Massaro

本稿は、学校における生成AI（GenAI）導入に伴う環境・気候影響（データセンターの電力・水消費、炭素排出）に注目し、気候説明責任を教育AIガバナンスに組み込む必要性を論じる。気候情報開示、持続可能な調達基準、子ども中心の環境影響評価を政府および多国間機関が導入すべきと提言する。

Qi Cheng, Licheng Liu, Yao Zhang +3

農業生態系からの温室効果ガス排出の正確な定量化は重要だが難しい。この研究では、物理モデルシミュレーションと実観測を統合した初の時空間ベンチマークデータセット「AgroFlux」を構築し、LSTM、CNN、Transformerなどの深層学習モデルで炭素・窒素フラックス予測を評価した。転移学習によりシミュレーションデータの有効性も確認。AI駆動の農業生態系モデル開発に貢献。

Wenwen Liu

本研究は、AI・クラウドサービスの拡大に伴い年間19%増加するデータセンターの炭素排出を高精度に推定する階層結合炭素排出推定モデル（HCCEEM）を提案。グラフニューラルネットワーク（GNN）と物理モデルを統合し、チップからデータキャンパスまでの4層のトレーサビリティチェーンを構築。14ヶ月の実データ検証で95.7%の推定精度を達成し、LLM訓練/推論時の高負荷シナリオで従来比30%以上の誤差低減を実現。階層的な貢献度定量化により、企業…

F. Lin, Chin-Chiu Lee, Te-Nien Chien

本研究は、機械学習を用いて台湾企業の環境開示データを分析し、高・低ESGパフォーマンス企業の開示特性を分類・比較する。CatBoostなどのアンサンブルモデルが従来手法を上回る性能を示し、炭素排出、エネルギー効率、廃棄物管理が主要な特徴であることが明らかになった。再生可能エネルギー変数の重要性が時間とともに増加していることも示され、環境開示の非線形・多次元的性質が確認された。

Said Zulfigarzada, Fatulla Alizade

本レビューは、気候中立都市の実現に向け、統合エネルギーシステムの強靱化におけるAIの役割を体系的に整理。需要予測、再生可能エネ発電予測、故障診断、サイバー防御など多岐にわたる応用を網羅し、物理モデルとのハイブリッド活用が有効と指摘。さらに、レア事象データ不足や解釈可能性といった課題を踏まえた研究ロードマップを提示している。

Roberto Spacey Martín, Nicola Ranger, T. Schimanski +1

本論文は、大規模言語モデル（LLM）を用いてS&P500企業のサステナビリティ報告書から適応とレジリエンス（A&R）関連情報を抽出・分析した。開示フレームワークを構築し、リスクや目標に関する情報が不足していることを実証した。投資家や規制当局が企業の気候変動適応力を評価する際の課題を明らかにした。