論文・プレプリント

Lira Luz Benites Lázaro, Rosie Day

本レビューは、エネルギー正義と公正なエネルギー移行におけるジェンダーの統合状況を、2,505件の学術文献の計量分析とBERTopicモデリングにより体系的にマッピングした。結果、正義と公平（11.2%）、エネルギーコミュニティ（9.1%）などのテーマが中心である一方、鉱物資源や先住民族の視点が欠落していることを明らかにした。ジェンダーは変革的な分析レンズとしてではなく、記述的変数として扱われることが多く、より交差的でフェミニストな枠組み…

Moreno C.S.

本論文では、ベイズ最適化を用いて低エネルギー金属有機構造体（MOF）を探索し、二酸化炭素回収に有望な材料を特定する手法を提案している。幾何学的記述子の部分空間を利用することで、効率的な探索を実現する。

Zhou Y.

本論文は、AIとグリーンファイナンスを組み合わせ、クリーンエネルギー生産におけるESG統合と気候変動対策のサステナビリティフレームワークを提案する。AI技術を活用したESG評価とグリーンファイナンスの連携により、企業の脱炭素化と持続可能なエネルギー転換を促進する。

Nicolodi A.

本論文は、グリーンボンドの発行体が開示書類においてSDGsへの言及を意図的に省略したり、楽観的な環境トーンを用いることでグリーンウォッシュを行っている可能性を検出する手法を提案する。自然言語処理を用いて開示テキストを分析し、投資家や規制当局がグリーンボンドの信頼性を評価するための新たな指標を提供する。

Binsaddig R.

本論文は、人工知能（AI）を活用した金融技術（フィンテック）がグリーンファイナンスと環境持続可能性の促進にどのように貢献するかを検討する。AIによるリスク評価や投資判断の最適化が、環境に配慮した資金供給を支援する可能性を探る。

Siddique M.A.

本論文はESG開示情報を用いて機械学習・深層学習モデルにより企業の炭素リスクを予測する可能性を検証。予測モデルの精度比較を通じて、ESG開示が炭素リスク評価に有効であることを示唆。

Luo X.

本論文は、CF-EEMD-LSSVRという機械学習モデルを用いて鉛製錬システムからの温室効果ガス排出量を評価・予測する手法を提案している。このモデルは複雑な排出データのパターンを捉えることで、高精度な予測を実現する。鉛製錬業界における排出管理と削減戦略の策定に貢献する。

Teri Grimmer, Wookyoung Kim, Harim Jung +1

本研究は、資源制約のある博物館においてAIがESG報告をどのように強化するかを検討。リソース・ベースド・ビューとダイナミック・ケイパビリティ理論に基づき、AI対応ESG報告を戦略的組織能力として概念化。東アジアの博物館の事例研究と米国の博物館の定量分析を組み合わせ、AIによるESG報告アーキテクチャを提案。

Warit Attharat, Kritsada Puangsuwan, Supattra Puttinaovarat

本研究は、教室の照明のオン/オフ状態を深層学習（CNN）とGISで検出し、リアルタイムに電力使用量と炭素排出量を可視化するウェブアプリケーションを提案。高い分類精度を確認し、教育機関の持続可能性管理に貢献する。

Zhiyong Wu, Yun Qiao, Youren Ma

本論文は、ASEAN地域の建物の省エネルギー性能を評価するためのAI・機械学習を活用した標準的枠組みを提案する。Energy Use Intensity（EUI）や気象データなどを統合し、従来の静的モデルより高精度なエネルギー削減量の定量化を実現する。商業・公共・複合用途の建物に適用可能で、グリーンファイナンスやデジタルMRVシステムとの連携も視野に入れている。

Yu Xing, Siyuan Zou, Guohua Liu

本論文は、中国7つの地域パイロット炭素市場における価格予測のための機械学習アンサンブルフレームワークを提案する。XGBoost、LightGBM、Random Forestを加重統合し、多様な説明変数を用いて高い予測精度（R² 0.92超）を達成。排出枠売却タイミングや洋上風力のコスト評価など実務応用も示し、断片化された炭素市場における情報構造不確実性の管理に貢献する。

Zesen Wang, Lijuan Lan, Yonggang Li +1

本論文は、カーボン排出時系列データの不足を解消するため、TriHead-GANというTransformerベースの敵対的生成ネットワークを提案。トリプルヘッド識別器が分布の真正性、変数間依存関係、時間的平滑性を同時に監視し、合成データの品質を向上。中国・米国の公共データセットで高い性能を示し、下流の予測精度も改善。

Xin-song Ma, Ren-wei Zhang

本研究は、グラフ畳み込みニューラルネットワークを用いたマルチスケール適応モデルを提案し、炭素価格の予測を行う。炭素市場における価格変動の複雑なパターンを捉える能力を示す。

Na Du, Baoyi Liu, Ao Gong +4

深層強化学習を用いて、炭素回収・貯留と炭素取引を組み込んだ地域統合エネルギーシステムの最適運用手法を提案。動的な炭素価格変動に対応可能で、経済性と環境性を両立する。シミュレーションによりコスト削減と排出削減効果を実証。

Huan Liu, Shaojun Bai

本研究は企業のESG報告書に多次元テキスト分析を適用し、ESGパフォーマンスの高い企業が特有の言語パターンを示すかを検証する。NLP手法を用いて開示テキストの質と企業業績の関係を明らかにし、サステナビリティ評価への応用可能性を示す。

Ahmed A. A. Abdel-Wareth, Ahmed A. Ahmed, Mohamed O. Taqi +2

気候変動と資源枯渇の中で、畜産の持続可能性向上にAI（機械学習、センサー技術等）が果たす役割を体系的にレビュー。温室効果ガス削減、飼料効率改善、疾病予防、福祉向上などへの応用を整理し、データ駆動型農場管理の可能性と課題を提示する。

Qina Zhu, Shanshan Jiang, A. Du

2010-2022年の中国A株企業2630社のデータを用い、AIがESGパフォーマンスを向上させることを実証。情報処理理論に基づき、グリーンイノベーション率向上、価格設定力向上、代理コスト低減の3チャネルを通じたメカニズムを解明。技術集約型・非高汚染・競争激しい産業で効果が顕著であり、外部資本市場の融資環境が効果を強化する。

K. Umer, Sajjad Ahmad, I. Raisani +5

本研究は、AIを活用した金融と持続可能なパフォーマンスの関係における透明性の影響を検討。アンケート調査に基づき、透明性がAI金融の持続可能性への正の影響を強化することを示す。AIガバナンスとサステナブルファイナンスの実践に示唆。

Wenze Wu, Mei Sun, Mark Goh

本研究は中国A株製造企業の年次報告書のテキスト分析により、サプライチェーンデジタル化（SCD）と企業のグリーン移行（CGT）の指数を構築し、SCDがCGTを有意に促進することを実証した。メカニズム分析では、グリーン継続的イノベーション、サプライチェーン安定性、資金調達制約が媒介効果を持つことを示した。また、気候政策の不確実性が低い地域やグリーンファイナンス改革実験区、国有企業で効果が顕著である。

Marina Nazir, Marina Nazir, Minhas Akbar +2

本論文は、人工知能と環境デジタル化が気候リスクの緩和と持続可能な発展にどのように貢献するかを、地政学的不確実性の文脈で探求する。AI技術を活用した気候リスク評価と適応戦略の可能性を検討し、政策立案への示唆を提供する。