論文・プレプリント

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。

Shukai Zhang, Chengzhi Yu, Shuang Liang

本研究は、街路の活性度と低炭素性能の調整を都市再生の課題と捉え、マルチソースデータと解釈可能な機械学習を用いた診断フレームワークを提案。成都市の事例分析により、活性度と低炭素性能は空間的に不均一でしばしばミスマッチが生じること、調整された状態は個別指標の最大化ではなくバランスの取れた環境条件に依存することを明らかにした。

Abdul Rehman, Suyang Zhou, Sheeraz Iqbal +3

本論文は、低炭素CCHPシステム向けに適応型量子インスパイア深層強化学習（AQ-DRLMO）フレームワークを提案。二酸化炭素排出量40.08%削減、一次エネルギー34.04%節約、コスト24.44%削減を実現。量子進化アルゴリズムにより遺伝的アルゴリズム比67.3%高速な収束。デジタルツインとカーボンフロー追跡を統合。シミュレーションに基づく実証。

Rency Dayne Duque, John Rein Vinuya, Kristenz Mingoy +2

フィリピンのパンパンガ州において、AIを活用したフードロス削減プラットフォーム「Cravely」を設計・開発。食品事業者が余剰食品を割引価格で再分配し、購入によるメタン排出削減量を推定する。ユーザビリティと有効性で高評価を得た。

Human Sciences Research Council

本章では、従来の静的で時間のかかる政策策定プロセスに代わり、自然システムから着想を得た動的な政策策定・実施システムを提案。AIとビッグデータを用いて気候変動指標を監視し、フィードバックループで政策を自動更新する。

Yantong Li, Taoyu Chen, Yajie Guo +3

本研究は、突発的な外部刺激（猛暑・石油価格変動）に対する都市住民の交通行動変化を、自然言語処理（NLP）とXGBoost-SHAPを用いて分析。中国Sina Weiboデータから、猛暑時は移動削減（52.4%）と自動車依存（24.6%）が生じ、気温38-39℃が低炭素移動から高炭素移動への転換点であることを発見。石油価格上昇時は新エネルギー車志向が64.4%を占め、コスト主導の低炭素代替が促進された。

Siyi Wang

本論文は、航空宇宙用炭素繊維複合材料の加工における低炭素化を目的とし、遺伝的アルゴリズムを用いた知的経路計画手法を提案する。実際の加工データを用いた実験では、経路長、加工時間、エネルギー消費、CO2排出量をそれぞれ約5～15%削減し、表面粗さは変わらないことを確認した。

Yaping Luo, Jianxian Wu

本稿は、AI技術が輸送部門の炭素排出削減に果たす役割を探る。最適化、自動化、データ駆動型意思決定により、交通システムを低炭素化へ導く可能性を検討する。

Qiao Wang, Bin Li, Shaojie Kong +1

この研究は、中国の都市データと二重機械学習を用いて、デジタルガバナンスの政策アップグレード（情報恵民からインターネット+政务服务へ）が炭素中立に及ぼす動的な効果を実証した。政策アップグレードにより環境効果が増幅されることを示し、そのメカニズムとして政府の注意力構造最適化、行政効率向上、市民参加促進を特定した。

Peng Gao, Kunpeng Zhang, Zongchuan Liu

本論文は、ダブル機械学習を用いて中国都市のエネルギーリバウンド効果（ERE）を測定し、国家ビッグデータ総合実験区と新エネルギー模範都市の二重政策の影響を評価。結果は、二重政策が特に資源都市や旧工業都市でEREを抑制し、産業構造最適化、グリーン技術革新、エネルギー消費転換を通じて効果を発揮することを示す。

O. Issah, Mutala Zubeiru, Samuel Anaba

本研究は、50カ国5000社のデータを用いて、ESG報告品質を機械学習（ランダムフォレスト、XGBoost）で予測。XGBoostはR²0.78とパネル回帰の0.62を上回り、SHAP分析で企業規模、ガバナンススコア、取締役会独立性が重要と判明。取締役会独立性は65～70％超で効果が頭打ちになる閾値効果も確認。

Xiaonan Dong, sungjin son

本論文は、AI導入が企業のカーボンニュートラル性能に与える影響を、資源オーケストレーション理論（ROT）に基づき分析。2018～2023年の中国A株製造業のパネルデータを用いた実証分析の結果、AI活用はカーボンニュートラル性能を有意に向上させることが示された。その効果は、資金調達制約の緩和、研究開発活性化、グリーンパテント増加を通じて発現する。グリーン技術効率とグリーンファイナンスの発展度合いが正の調整効果を持つ。

A. Sunitha, K. Srinivas, T.Radhika, B.Chandrakala Naik, P. Sandya Rani

AI、ビッグデータ、フィンテックがESG報告の質と企業透明性に与える影響を、312名の専門家調査とPLS-SEMで検証。デジタル技術採用は報告品質と透明性を高め、透明性がESGパフォーマンスの媒介要因となることを示した。企業規模がAIとESG成果の関係を調整する。GRI、IFRS S1/S2、CSRD等の新興基準に対応。

A. Sunitha, K. Srinivas, T.Radhika, B.Chandrakala Naik, P. Sandya Rani

本論文は、AI、ビッグデータ、フィンテックがESG開示の質と企業透明性に与える影響を、312名の専門家を対象にPLS-SEMで分析。3つのデジタル要素すべてが開示品質と透明性を向上させ、透明性がESGパフォーマンスを媒介することを実証。企業規模がAIとESGの関係を調整する。

Abdullah Albizri, Ahmad Jumah

本研究は、大規模言語モデル（LLM）を用いて企業のサステナビリティ報告書からTCFDフレームワークへの準拠度を測定する手法を開発。米国上場企業を対象に分析した結果、TCFD準拠度が高い企業ほどESG格付けが高く、将来のESG格付けも予測できることが明らかになった。透明性が高く拡張可能な手法を提供する。

Vijay Kumar

本稿は、AIによる資源効率最適化やグリーン経済への移行促進と、AI自体のエネルギー・資源消費拡大というパラドックスを論じる。グリーンAI運動が示す、生の性能指標よりエネルギー効率的アルゴリズムを優先するパラダイムシフトを分析し、技術革新と生態学的限界の調和を提唱する。