論文・プレプリント

Ellen Kulset, Charlotte Haugland Sundkvist, Tonny Stenheim

本研究は、CSRD/ESRSに基づく気候関連開示のトーン（感情）を辞書ベースのテキスト分析で調査。オスロ証券取引所上場企業の開示テキストを分析し、開示が中立ではなく、より肯定的・確実な表現が多いことを発見。ESGスコアが高い企業やスコアが低下した企業ほど肯定的な表現を使う傾向が見られた。強制的・詳細な報告要件下でも、企業が戦略的にトーンを調整する可能性を示唆。

Isaiah Oluwasegun Owolabi

本論文は、CSRDやSDR、SEC規制などのESG規制テキストを機械実行可能なコンプライアンスロジックに変換する「ESG-as-Code」フレームワークを提案。コンテナ化されたAIワークフローにより、監査可能でスケーラブルなESGコンプライアンスパイプラインを実現する。

Je Hyun BAE, JaeHo Lee, Eun-Chong Kim +1

本研究は、韓国企業の自主的なサステナビリティ報告書を対象に、Gemini 3 Flashを用いて開示品質を測定。自主報告企業は非報告企業よりESG評価が高く、テキスト品質や報告継続性が外部評価と関連することを実証。LLMが非英語環境でのESG情報評価に有効であることを示す。

Yanbing Zhang, Changzheng Zhang, Chengyu Li

本研究は、2016年から2023年までの中国の電力産業チェーン企業を対象に、グリーンイノベーションバブルの発生要因と抑制策を分析している。能力・動機・機会（AMO）フレームワークに基づき、ダブル機械学習（DDML）を用いて因果関係を特定し、勾配ブースティングツリー（GBT）とSHAP解釈可能性分析により非線形関係を明らかにした。省エネ政策とグリーン金融政策がバブル形成を抑制すること、またそのメカニズムとして技術スピルオーバーや同業模倣な…

Bartholomew Paudyn

本論文は、EUのESMA（欧州証券市場監督機構）の戦略2023-28に焦点を当て、AI・機械学習がESG格付けに与える影響を批判的に分析する。アルゴリズムによる意思決定が持続可能な金融や技術革新を阻害し、欧州のグリーン移行やSDGs達成を危険にさらすと主張。特にAIによる「グリーンウォッシュ」やデータ不足がシステム障害を引き起こすリスクを指摘する。

(著者不明)

本書は、気候変動対策のための金融、テクノロジー、ガバナンス、社会的行動の変革を包括的に探求する。特に、AI、ブロックチェーン、IoTが気候説明責任を再定義し、カーボンファイナンスの透明性を高める方法に焦点を当てている。また、グリーンラベリングの問題や、新興経済国が低炭素移行で果たす戦略的役割についても議論している。

Abhinav Mahajan

本論文は、企業の気候リスクを多領域の意思決定問題と捉え、AIを活用した意思決定支援のための統合的フレームワーク「CADS（Climate AI Decision System）」を提案する。物理リスク・移行リスク・GHG測定・サプライチェーン等を横断し、エビデンスに基づいたガバナンスと監査可能な設計を重視する。既存研究の体系的なレビューに基づき、信頼できる気候AIのための研究アジェンダを提示する。

Marcin Trybulec, Agnieszka Karman, Anna Sedlak +1

本論文は、ESG報告書のデータセットを提供する。自然言語処理や機械学習を用いたESG評価・分析のベンチマークとして利用可能であり、開示内容の自動抽出やグリーンウォッシング検出など幅広い応用が期待される。

Badescu, Luca Arthur

本論文は、都市型企業のESG評価におけるAIの可能性を文献レビューとS&P Global CSA 2024データ（約13,000社）に基づき分析。AI導入がESGパフォーマンス、特に環境側面を向上させることを示し、エネルギー消費最適化（36%）など主要な活用例を特定。48%の企業がAIガバナンス方針を欠き、CSRD対応の重要性を指摘。

Chen Wang, Songyuan Liu, Guoqing Li +5

本研究は、電力系統プロジェクト(PGP)を11の標準モジュールに分解し、改良PSO-DRESNモデルを用いてモジュール別の炭素クォータを高精度に決定する枠組みを提案。500kV PGPのライフサイクル排出量は13,569.1 tCO2eで、運用保守段階が54.4%を占める。高容量導体や低損失変圧器が最も炭素弾力的な介入策と特定され、断片的なエンジニアリングデータを標準化されたモジュールクォータに変換することで、系統管理者にライフサイクル…

Solomon Oisasoje Ayo-Odifiri, Andrew Ebekozien, Clinton Aigbavboa +1

本研究は、スマートビルにおけるカーボンニュートラル達成のために、AI技術を活用した都市緑地インフラ（UGI）の統合を探求する。ナイジェリアの3都市の30名のステークホルダーへのインタビューを通じ、AIがメンテナンス予測やエネルギー最適化に有効であること、また課題としてスキル不足や資金制約があることを明らかにした。技術受容モデル等の枠組みを用いて、AIを活用したグリーンデザインと炭素管理の実現可能性を示した。

Siddique AB

本論文は、CO2貯留における溶解トラップ評価に重要な塩水へのCO2溶解度予測に対し、熱力学情報を組み込んだグラフ学習手法を提案する。3323の実験データでテストし、グラフベースの記述子が相対誤差を改善することを示したが、高精度な予測にはさらなる改良が必要である。

Wu J, Zhong S, Lian X +5

本研究は、適応型信号制御（ATSC）と自動運転車（AV）の協調導入が交通渋滞とCO2排出に与える影響を、実都市 corridor と中国100都市のシミュレーションで評価。協調戦略は単独技術より優れ、旅行時間32%減、CO2排出36%減を達成。年間約70億ドルの時間価値、461億ドルの環境便益、506億ドルの燃料節約が見込まれる。

D'Césares, Isaac

GreenRiskは、企業の気候関連開示文書に対して0～100のグリーンウォッシングリスクスコアを付与するシステム。ClimateBERTとファジィルールベースを組み合わせ、各スコアに監査可能なルール活性化トレースとW3C PROV-O由来の証明グラフを提供する。説明可能性を重視したAI手法により、ESG評価の透明性向上に貢献する。

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。

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。

Murali Krishna Pasupuleti

本書は、気候変動と炭素制約下でのインフラ運用を支える「グリーンインテリジェンスデジタルツイン」の枠組みを提示する。不確実性の定量化、因果推論、信頼性のある機械学習、ライフサイクル工学を統合し、リスク登録や炭素会計プロトコル、監査証跡などのガバナンス成果を生み出す設計手法を提案。南アジア、欧州、アフリカ、米州での適用を想定している。

Yu Nie, Ting Mao, Yupeng Liu +3

本研究は機械学習と衛星画像を用いて、中国・厦門市の30年にわたる都市代謝（建築ストックの増加、材流入・廃棄フロー、体化排出、セメント炭酸化による炭素吸収）をボトムアップで定量化した。建築物の高さ推定R²=0.81、建設・解体年のF1スコア0.89・0.81と高精度で、移転可能なフレームワークを提供する。

Rakesh Dondapati

本研究は、ESG開示のナラティブ（NAS）と実績（PI）のギャップ（GGS）を、6つのデータモダリティ（テキスト、排出データ、衛星観測、論争記録、財務開示、サプライチェーンリスク）を統合したマルチモーダルAIシステム（GIS）で測定する。46カ国・6セクターの4,642社を分析し、GGSが株価下落・訴訟リスク・メディア評判と有意に関連することを実証。特にエネルギー・素材セクターでギャップが大きく、Scope 3での虚偽主張が目立つ。フィ…

Haoyuan Deng, Yihong Zhou, Thomas Morstyn +1

本論文は、分散型エネルギーリソース（DER）の協調制御のために、教師あり強化学習（SRL）フレームワークを提案。教師あり学習による事前学習とオフライン・オンラインRLによる微調整の2段階で、従来手法を上回るコスト効率を達成。DERの不確実性対応に有効で、送電網の脱炭素化に寄与する。