論文・プレプリント

Dr. Anjana Kumari, Arnav Raviraj, Arya

AIは森林破壊追跡や気候モデリングで環境便益をもたらす一方、LLMの学習・運用に伴う膨大な電力消費と炭素排出が新たな環境負荷を生む「グリーンAIのパラドックス」を比較レビューする。EUのAI法やエネルギー効率指令は透明性報告を義務化するが、越境的な炭素会計基準の欠如と規制裁定により、地域の便益がLLM開発のグローバル排出で相殺されると指摘。アルゴリズム効率だけでなく、拘束力ある国際的なエネルギー基準とデジタルインフラの炭素会計の統一が必…

Bhagyashri K Kulkarni, Shashank Urs H P, Vinod V +2

物流向けカーボンフットプリント追跡システム「CarbonTrack」の実装を、ソースコード・学習済みモデル・テストスイートに照らして評価した論文。113のRESTエンドポイントと6つのMLモデル（Random Forest/XGBoost）を備え、予知保全87.5%、ルート推薦91.0%の精度を再現。一方で学習ターゲットが実測データではなく決定論的式由来であり、排出量予測機能は未実装であることを開示し、過大評価を避けている。

Neema Mwita Kinyasi, Amina Juma Msuya, Baraka Mwinyi Hamisi

マングローブ再生型炭素クレジットの永続性控除が、段階的登録と未観測のベースライン損失の下で偏りを持つ条件を理論的に導出した研究。潜在アウトカムモデルと隠れマルコフ表現を組み合わせ、登録時期とベースライン脅威の相関が高いほど永続性リスクが過大評価されることを示す。新規フィールドデータなしで既存レジストリに適用できる診断手法を提供する。

Shirin Saiyed, Made Ratih Nurmalasari

本論文は、データ駆動型意思決定（DDDM）がカーボンニュートラル移行期の企業環境パフォーマンスをどう高めるかを統合的にレビューする。影響の可視化、分析的診断、業務最適化、部門間調整、説明責任に基づく学習という5つのメカニズムを特定する一方、データ品質の低さ、システム分断、Scope 3推計の不確実性、リバウンド効果、クレジットによる実排出削減の代替といった弱化条件も示す。データ基盤・分析能力を意思決定ルーティン、実施介入、検証済み環境成…

Culasso F.

統合報告書をトピックモデリングで分析し、業界横断的な開示テーマの傾向とグローバルな視点を整理した研究。AI手法を開示分析に応用し、企業の統合報告がどのような主題群で構成されているかを可視化する。開示インフラの実証的理解に資する。

DIVYANSHU PRADHAN Divyanshu pradhan, Sanchit Sanchit

インドの家計消費に着目し、個人のライフスタイル炭素と製品別炭素を統合追跡するフェデレーテッド型UCFMポータルを提案。12種の回帰モデルを比較しMLPが最高精度（R²=0.8963）を達成。製品側はLLMによる原材料解析とBi/Cross-Encoderの意味的マッピング、XGBoost補完でR²=0.9410を実現し、ISO 14067準拠の監査可能な算定基盤を構築する。

Inez Permatasari, Noer Sasongko

インドネシアIDX上場エネルギー企業46社・138観測（2022〜2024年）を対象に、AIとビッグデータ分析（BDA）がサステナビリティ報告監査品質（SRAQ）に与える影響を、ESG開示と業務複雑性の調整効果とともに検証した。BDAはSRAQに有意な正の影響を与える一方、AIは有意な影響を示さず、ESG開示・業務複雑性の調整効果も確認されなかった。技術的成熟度の不足からAI活用が限定的である一方、BDAはサステナビリティ監査で実効的に…

Tizian Latzka

製品の環境影響の最大80%は開発初期段階で確定するが、詳細なBOMを要する従来LCAは設計者にとって使いにくいという「エコデザインのパラドックス」がある。本報告はPRISMA準拠のAI支援文献レビューと8種のツール実証評価（ステンレス水筒を参照製品）を通じ、専門LCAソフトのユーザビリティ欠陥（SUS≤42.5、180分以上）と手動LCI代理マッピングのボトルネックを特定した。これを14の要件に落とし込み、LLM対話・マルチエージェント…

Rajesh Kumar, L. Malusare, Farhan Alam +2

本論文は、AIが財務報告・監査にもたらす変革を、自動記帳・不正検出・継続的監査・ブロックチェーン保証・AIベースのサステナビリティ報告まで幅広く概観する。アルゴリズムバイアス、透明性・説明可能性、サイバーセキュリティ、倫理、規制の不確実性といった課題を整理し、会計事務所・監査人・規制当局への戦略的含意を示す。生成AIや統合ESG報告、自律型会計の将来動向を挙げ、技術革新と倫理ガバナンス・人間の専門的判断の均衡が持続的導入に不可欠と結論づ…

Yi-Kang Ji, Tian-Zhen Li, Meng-Di Liu

本論文は、LLMを活用して炭素価格の要因分解を平易な言語クエリで自動化するフレームワーク「AutoCarbonVAR」を提案・検証する。湖北パイロットETSと全国電力部門ETSの日次データで検証し、専門家主導の分析と整合する結果を再現した。実証的には為替ショックが炭素価格変動の最大の外部要因であり、外部要因全体の寄与は約5.5%とEU ETSより低く、中国電力部門の石炭価格規制と燃料転換の制約を反映している。

Mutmainah _, Melinda Wijaya

インドネシア・マレーシアのイスラム商業銀行を対象に、AI能力・導入がESG開示品質と緑洗い、企業サステナビリティ性能に与える影響をパネル固定効果モデルで検証。AIはESG開示品質と正に関連するが緑洗いとは有意でなく、ESG開示品質はサステナビリティ性能と正に関連。シャリーア・ガバナンスはAIとESG開示品質の関係を強めるが、AIと緑洗いの関係は調整しない。技術能力と宗教的ガバナンスの統合が信頼性ある開示に重要と示す。

Hugo Prasetyo Winotoatmojo, Meiryani Meiryani, Bambang Leo Handoko +1

東南アジア10カ国・205行の2020〜2025年パネルデータ（1,230観測）を用い、AI開示とESG性能、トービンのQの関連を検証。AI開示は同時点のESG性能（特に社会・ガバナンス）と正に関連するが、ラグ付き・1年先では有意でなく、トービンのQとの一貫した関連やESG経由の間接効果も確認されなかった。AI開示は「シグナル」に留まり、検証可能な成果連動型開示の必要性を示唆する。

Thing-Yuan Chang, Chien-Chih Chen, Chin-Hsien Hsu +2

食品飲料セクターの参照食品について、GMMで学習データを分割し近傍ルーティングで回帰器を切り替える機械学習フレームワークを提案。LEAF名称をAGRIBALYSEやCIQUAL栄養データと紐付け約47万件の観測を構築した。重み付きルーティングはRMSEを3.465から3.136 kg CO2e/kgへ低減するが、全体XGBoostが2.773と最小で、主要比較は統計的に有意でなかった。製品別LCAを代替せず、初期スクリーニング用途の限界…

Tin-Yu Wu, Chu‐Fu Wang, Wei-Che Chien +2

深層Qネットワーク（DQN）強化学習を用いて配送・輸送経路を動的に調整し、炭素フットプリントを削減する経路調整メカニズムを提案した研究。AIが排出量を考慮した経路選択を最適化する点が特徴で、物流分野の脱炭素化に資する。詳細な評価結果は要旨未取得のため不明。

Yi Yang

本論文は、マルチモーダル衛星データ・LiDAR点群・ドメイン特化型大規模言語モデルを組み合わせ、都市緑地の3D空間評価と景観工事のライフサイクル炭素会計を統合する理論的枠組みを提案する。樹木単位と地域単位の階層的算出ワークフローを設計し、炭素源・吸収源の算定境界を明確化した上で、低炭素維持管理案を知的に提示する人間協働型意思決定フレームを構築する。実証はシミュレーションによる技術的実現可能性の確認にとどまる。

Funmilayo C. Jayeola, Masengo Ilunga

本論文はPRISMA 2020に基づき2015〜2026年のScopus文献を系統的・計量書誌学的にレビューし、建築材料のエンボディドカーボン（EC）評価と脱炭素化におけるAI・説明可能AI（XAI）の活用動向を整理した。2023年以降研究が急増し、ニューラルネットやランダムフォレスト等がEC予測や材料最適化に用いられているが、XAI適用は限定的で予測精度に偏重している。地域データの空白やモデル移転性・実証検証の不足を指摘し、地域LCA…

Zhu J.

中国企業のグリーンボンド発行を、ESGスコアと決定木系機械学習モデル（Random Forest等）で予測する実証研究。ESG評価がグリーンボンド発行行動の有力な予測因子となるかを検証し、発行予測におけるESG情報の有用性を示す。AIとESG評価の交差領域に位置する。

Hairin Nisa Meor Nordin, Zamri Miskan, Anis Shafiqah Mohd Saidun +2

RBVと動的ケイパビリティ理論に基づき、AI主導の業務統合が環境パフォーマンスに与える因果関係をUnilever・Amazon・Teslaの事例で検証。予測的ロードプーリングで物流CO₂64%削減、専用ハードで計算エネルギー29%削減、画像認識リサイクルで金属92%回収などの効果を示す。一方、AI運用自体の電力消費が便益を相殺しうる「AI-サステナビリティ・パラドックス」を指摘し、Scope 3報告の分断解消には業界横断のデータ基盤が必…

Aditya Ravindra Pawar, A. Zuting, Arjun Dhanjay Shedage +2

建設分野のembodied carbon（建材由来排出）に着目し、建材の組合せを炭素影響カテゴリに分類する機械学習フレームワークを提案。ICEデータベースとインド・プネー地域の建設パラメータを統合した520シナリオでXGBoost、Random Forest、Decision Treeを比較し、XGBoostが精度94.2%・マクロF1 0.942で最高性能。SHAP分析で壁材・セメント種別・構造システムが最重要因子と判明。Power …

Mariem Mrad, M. Frikha

AIとロボティクスによるサプライチェーン脱炭素の研究を体系的に整理したスコーピングレビュー。Scopus収録の23件（2013〜2024年）を分析し、AI物流最適化が輸送排出削減で最多、倉庫ロボット自動化がエネルギー効率改善に寄与することを示す。一方でAI計算の高電力消費やデータ統合の複雑さが障壁となる。実装指針となるフレームワークと標準検証ベンチマークの必要性を提示する。