論文・プレプリント

Twinamatsiko E.

機械学習を用いてESG要素を投資意思決定に組み込む手法を提案。持続可能な投資のためのフレームワークを構築し、責任ある投資判断を支援する。

Poorvika N.

本論文は、ネットゼロ資産の予知保全にAIデジタルツインとゼロトラストセキュリティを統合するフレームワークを提案する。グリッド信頼性向上と再生可能エネルギー資産の運用最適化を目指す。

Leong W.Y.

本研究はAI技術を用いて再生可能エネルギーの最適配置と運用を実現し、温室効果ガス排出削減のための経路を提案する。機械学習モデルによりエネルギー需給を予測し、コスト効率の高い脱炭素戦略を策定する。

Leng J.

本論文は、メキシコ湾岸の枯渇油ガス貯留層を対象としたCO2地中貯留サイト選定に、データ解析と機械学習を適用する手法を提案。脱炭素社会実現に向けたCCUSの効率的な展開に貢献し、AI技術の活用により評価の精度と迅速性を向上させる。

Meng-Sian Chen, Jing Wang, Mengfei Peng

仮想発電所（VPP）の計画・運用において、経済性と低炭素性の両立を図るため、NSGA-IIアルゴリズムを用いたバイオブジェクト最適化モデルを提案。風力・太陽光・蓄電池・ガス発電機を含むVPPを対象に、総コスト最小化と炭素排出最小化のトレードオフを解析。ケーススタディにより、適切な重み設定で両立可能な構成案が得られることを実証。

Aryaman Ahuja, Aryan Dutta

本論文は、極端な気候条件における炭素回収・貯留（CCS）にAI強化デジタルツインを適用する手法を提案し、バーレーンを事例として検証している。デジタルツイン技術とAIの組み合わせにより、厳しい環境下でのCCS運用最適化を図る。

Yun-Kae Kiang, King H. Lam

本論文は、気候シナリオ分析をマルチエージェントシステムとして捉え、IFRS S2/TCFD報告に対応する手法ReGMSを提案。検索型エージェントが公開シナリオを取得し、設計・定量化・コンプライアンス検証の各エージェントが協調してシナリオを構築する。NGFS経路とNASA気候データを用いた実験で、内部一貫性と基準適合性を確認した。

Xiaoqian Liu, Gazi Md. Nurul Islam, Xuelian Bai

本論文は、風力・太陽光発電所の大規模運転データ（8億件超）を統合し、AI時系列モデルとゲーム理論加重TOPSIS法を組み合わせた動的信用評価システムを開発。従来の専門家スコアリングに比べリスク識別精度が約40%向上し、承認時間を約半分に短縮。さらに「データ強化信用＋多様な融資＋リスク軽減」メカニズムを設計し、金利を従来比120～150ベーシスポイント低減。肇慶市でのパイロットでは156企業のデジタルカーボン口座を構築し、データ収集から金…

D. Anjaneyalu, M. V. Subramanyam, A. K. N. Rani +3

本論文は、ESG債発行が企業の信用格付けと資本コストに与える因果効果を、パネルデータ分析と機械学習（勾配ブースティング、説明可能AI）を組み合わせて推定した。ESG債発行企業は格付け改善と資本コスト低減を達成することを実証し、特に移行リスク低減と開示品質向上が寄与する。説明可能AIにより、サステナビリティスコア、レバレッジ、債券満期が重要予測因子であることを明らかにした。

Chong Zhang

本論文は、クラウド・エッジ・エンドの分散アーキテクチャを採用し、IoTとAI技術を統合することで、企業の炭素排出データの自動集約、精密計算、インテリジェント分析を実現するデジタル管理プラットフォームを提案する。複数産業に適用可能な炭素会計モデルシステムを構築し、従来のデータ散在や基準不統一の問題を解決する。グリーン・低炭素転換のためのデジタルツールを提供する。

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。

Chunli Wang, Zhijiao Chu

本研究は、説明可能な時系列注意機構を組み込んだBPニューラルネットワークを提案し、炭素資産の価値評価と予測を行う。AIの説明可能性を確保しつつ、炭素価格変動の予測精度向上を目指す。

Seyed Alireza Mousavian Anaraki, Danilo Croce, Roberta Costa +3

本論文は、GRIとTCFDの枠組みを教師なしで整合させる手法を提案し、LLMによる検証を活用して気候関連開示の品質評価とグリーンウォッシュリスク分析を行う。実データでの有効性を示し、開示の自動監査への応用可能性を提示する。

Taneja S.

本論文は、化学業界におけるSDG-12（責任ある消費と生産）の達成を加速するためのAI駆動型グリーンファイナンス手法を提案する。AIを用いてサステナビリティデータを分析し、融資判断やコンプライアンス評価を自動化することで、企業の環境対応を促進する。

Bashar A.

本研究は、サステナブルファイナンスに関する文献に対しトピックモデリングを適用し、グリーンボンドやESG投資、気候リスクなどの主要テーマを特定した。研究動向を体系的に俯瞰するものである。

Das P.

本論文は、ネットゼロエネルギービル（NZEB）向けに機械学習モデルを用いた太陽光発電量予測手法を提案する。予測精度向上により再生可能エネルギーの効率的な利用とビルのエネルギーマネジメント最適化を実現し、脱炭素社会への貢献が期待される。

Leong W.Y.

生成AIを活用した都市計画手法を提案。土地利用や交通、エネルギーシステムを最適化し、ネットゼロ排出を実現する方法を探る。シミュレーションにより効率的な都市設計が可能。

Chhatwal M.

本論文は、生成AIとデジタルトランスフォーメーションが企業の持続可能性目標、特にネットゼロ達成にどのように貢献するかを検討する。AI技術を活用したエネルギー最適化、サプライチェーン管理、排出量追跡などの可能性を探る。ビジネスプロセスへのAI統合が持続可能性パフォーマンスを向上させる枠組みを提案する。

R. Thendral, M. Abinanthida

CarbonSense360は、AIとブロックチェーンを統合したWebプラットフォームで、OCR・NLPによる自動データ取得、AIによる排出予測とパーソナライズド推奨、ブロックチェーンによる透明な活動検証を実現。ゲーミフィケーションで持続可能な行動を促進。

C. Rao, Praveen Kumar Naidu Rayanki, Polepalli Rajeev Meenon +2

本論文は、中国の自動車・エネルギー分野を対象に、RFIDによる排出データ収集、IBCによるクロスチェーン相互運用、DP-FLによる不正検知・価格予測を統合したプライバシー保護型ブロックチェーンIoTフレームワークを提案。実験では、インター検証遅延を74.8%削減、不正検出率を93.5～96.8%に向上、取引コストを52.4%削減、市場流動性を35.6%改善した。