arXiv、Jxiv、Zenodo、SSRN、J-STAGE 等から GX・脱炭素関連の論文を収集し、 AI 関連度スコアと日英の編集解説付きで一覧化します。 原典 DOI と provenance trail を併記し、利用者は元の論文に戻れます。
要約は AI 支援で生成されています。最終的な解釈・検証は利用者が原典に基づいて行ってください。
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PEMANFAATAN GENERATIVE DESIGN DALAM OPTIMASI KINERJA ENERGI BANGUNAN
Suryawinata, Bonny, Darmadi, Herru, Mansuan, Melki
本論文は、生成デザイン（GD）手法を用いた建物エネルギー消費、日射、温熱環境最適化に関する系統的文献レビュー（2019-2025年、47編）である。Rhino/Grasshopperと多目的遺伝的アルゴリズムが主流（87.2%）だが、GANや機械学習サロゲートモデル（17%）が急速に普及。熱帯・亜熱帯気候への適用が僅か8.5%と地理的偏在を指摘。
Monthly 0.01 Degree Carbon Emission Predictions and Uncertainty Estimates for Beijing and Surrounding Regions from 2019 to 2024
Zheng Liang, Li Shenshen, Hu Xuefei +2
本データセットは、2019年から2024年までの北京及び周辺地域の月次0.01度分解能の炭素排出予測と不確実性推定を提供する。弱教師ありニューラルネットワーク（CCFI-Net）を用いて、リモートセンシング、気象、人間活動のプロキシ変数を統合し、粗い解像度のMEICインベントリからダウンスケーリングした。これにより、都市排出パターン、ホットスポット、季節変動の分析が可能となる。
A Framework-Guided Approach for Assessing Corporate Climate Disclosure Quality and Sustainability Reporting using ClimateBERT and Sentence Transformer Embeddings
Aditya Narayan, Arghya Chakraborty, Santosh Kumar Mishra +1
ClimateBERTとSentence Transformerを用いて、企業の気候開示品質を評価するフレームワークガイド付きアプローチを提案。気候開示品質指数（CDQI）を定義し、開示の透明性とコンプライアンスを自動的にスコアリングするためのデータセットを提供する。
Dataset for: Artificial Intelligence and ESG Disclosure: Evaluating Large Language Models for Identifying Symbolic and Substantive Sustainability Communication
Anuj Pal
本研究は、大規模言語モデル（LLM）がESG開示におけるシンボリック（表面的）なコミュニケーションと実質的なコミュニケーションを識別できるかを評価する。公開企業の年次・サステナビリティ報告書から抽出したESG開示データセットを構築し、LLMの性能を検証した。結果は、LLMが実質的な開示を高い精度で識別できることを示す一方、シンボリックな開示の識別には課題が残る。
China Carbon Emission Trading Market Multivariate Time Series Dataset (2014–2022)
Run Liu
本データセットは、北京・湖北・深圳の3つの炭素市場パイロットからの多変量時系列データを提供し、欠損値補完済みの統合結果データセットを含む。付属コードには、クロス市場相関分析、非線形因果分析、および提案されたMIMO-BiLSTM-Attention-GARCH統合予測フレームワークの完全実装が含まれている。
gxceed GX Disclosure Dataset v0.1 (2026Q3)
Kokubu, Hiroyuki
東証プライム上場企業の統合報告書からAIを用いてGX開示指標（Scope1/2/3排出量、SBT、TCFD、CDPスコア、再エネ比率、内部炭素価格、購入クレジット）を機械抽出したデータセットのv0.1リリース。現時点でプライム200社中73社102レポートを収録し、抽出信頼度とレビューフラグを付与。正規化済み排出値は単位確定観測のみ収録しており、空欄は未開示ではなく単位未確定である点に注意。
Dataset for: Multi-Data Source-Based Machine Learning Modelling Framework for Remote Estimation of Soil Organic Carbon and Carbon Credits Validation
Marco Fiorentini, Matteo Francioni, Stefano Zenobi +9
本研究は、リモートセンシングデータと機械学習（線形、XGBoost、ランダムフォレスト）を用いて土壌有機炭素（SOC）を推定するフレームワークを提案。人工的な「圃場管理ゾーン」変数を追加することで、精度が平均40%向上。カーボンクレジット検証への応用が期待される。
Dataset and R Script: Decoupling Economic Growth from CO2 Emissions in Honduras, 1990-2023
Ramirez, Dely, Muñoz Tabora, Jonathan, Melgar Dominguez, Ozy Daniel
ホンジュラス1990～2023年の年次パネルデータを用い、GDPとCO2排出のデカップリングを機械学習（k-means, Random Forest）や計量経済手法で分析した研究のデータセットとRスクリプトを提供。タピオ指数、環境クズネッツ曲線、構造ブレイク検出などを含む。GX研究の再現性向上に寄与。
Dataset for 'Existing hydropower can firm large low-carbon capacity for datacenters'
Cheng Feng, Fengqi You
本研究のデータセットは、既存水力発電所がデータセンターに対して確実な低炭素電源を供給できる可能性を示した論文を支えるものです。全球81地域のSWAT+モデル、LSTM-Transformerによる機械学習流量予測、4193ユニットの水力発電所データベースが含まれ、AIを用いた水力発電の柔軟性評価を可能にします。
Machine Learning Model Carbon Footprint Classification Dataset
Onur Sevli
本論文は、機械学習モデルの学習時のカーボンフットプリントを分類するためのベンチマークデータセット（1,000レコード、12特徴量、3クラス均衡）を提供する。Green AI文献の排出式に基づき、対数空間でガウスノイズを加えて実際の報告不確実性を模倣し、分位点閾値でLow/Medium/Highに分類している。
Ladder or Trap? GVC and EP
Jiapeng Dai
本研究は、グローバル・バリューチェーンへの前方統合がエネルギー貧困に与える影響を、ガバナンスが調整することを検証。2005-2022年の57カ国のパネルデータと二重機械学習等の手法を用い、ガバナンスが弱い国では統合が貧困を悪化させ、強い国では中立化することを発見。約11億人を抱える11の脆弱国では、ガバナンス向上が統合を変えずに貧困を軽減できると示す。
Supplementary file 1_Building resilient livestock systems for climate change adaptation and mitigation in South Asia: a structured narrative review.docx
Hasitha Priyashantha, Imasha S. Jayathissa, Janak K. Vidanarachchi +3
本論文は、南アジアの畜産システムにおける気候変動適応と緩和戦略を統合的にレビュー。AIやセンサーを活用した精密畜産、伝統的知識、政策提言を包含。ケーススタディと地域協力の枠組みを提示。
Spatial Siting of AI Data Centers and Digital Carbon-Water Arbitrage: An Evaluation Model Based on the Carbon-Water Nexus
HONGZHI LU, Mohamad Anuar Kamaruddin
本論文は、AIデータセンターの立地選定において、炭素と水の両方の影響を考慮した評価モデルを提案する。デジタルカーボン・ウォーターアービトラージの概念を用いて、環境負荷を最小化する最適な配置を検討する。
DeepOWT v4.25.1: Deep Learning Derived, Dense Sentinel-1 Time Series for Offshore Wind Infrastructure
Hoeser, Thorsten, Bachofer, Felix, Kuenzer, Claudia
DeepOWTは、深層学習を用いて衛星データから洋上風力発電所の位置と時間的変化をグローバルに抽出したデータセット。最新版v4.25.1では、1D SARプロファイル時系列に深層学習によるイベント予測（展開開始・終了など）を追加し、機械学習用の訓練データも公開している。これにより、洋上風力インフラの展開と運用の動態を高分解能で把握できる。
Construct Tables Excel with Prompts PDF, synthetic survey responses, robustness tests and prompts
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。
ML-Accelerated Quantum Variational Sampling for Carbon Capture Systems under Uncertainty
Jesús Pérez Expolio
本論文は、機械学習と量子変分サンプリングを組み合わせ、不確実性のある炭素回収システムの最適化を提案。AI/ML技術を応用し、CCUSプロセスの効率化とコスト低減を目指す。産業応用への貢献が期待される。
A probabilistic Carbon Valley dataset for AI-infrastructure pressure on global carbon budgets
Yassine Charabi
本データセットは、AIインフラ展開による累積炭素債務を評価するための確率的枠組み（Carbon Valley）を提供する。2024～2035年の4つの展開経路（Lift-Off、Base、Headwinds、High Efficiency）を対象とし、モンテカルロシミュレーションにより192万件の年次記録と累積債務記録を含む。ブレークイブン分析や感度分析も可能で、関連研究の再現性を担保する。
<p>Regression of environmental KPIs on topic prevalences in ESG reports.</p>
Ivan Savin (5189054), Mateo López Carel, Eva Schlindwein
ESG報告書から抽出したトピックの出現頻度と環境KPIとの関連を回帰分析で解析。自然言語処理と機械学習を活用し、報告書内容が実際の環境パフォーマンスにどう影響するかを定量的に評価する手法を提案。
Ivan Savin (5189054), Mateo López Carel, Eva Schlindwein
欧州600社のESG報告書を自然言語処理で分析し、34の主要トピック（うち6つは環境関連）を特定。持続可能なバリューチェーンや再生可能エネルギーは環境KPI改善と関連するが、排出量や電気自動車は有意な関連を示さない。トピックモデルとKPI分析を組み合わせた手法が、ESG開示の実質性評価に貢献。
Tracking the Energy Transition of Spanish Firms (2023–2025): A Large-Scale Web and LLM-Based [Dataset]
Xavier Martínez-Barbero, Ana Pastor-Merino, Josep Domenech
本論文は、スペインの104,553社の企業ウェブサイトをLLMで解析し、エネルギー効率化、脱炭素、再生可能エネルギー導入の実践を州・産業別に集計したデータセットを紹介する。2023年と2025年の2時点での比較が可能で、企業のエネルギー転換の実態を大規模に捉える枠組みを提供する。