論文・プレプリント

Sharif Mohd., Mohammad Fakhrul Islam, R. Ramachandran +1

本論文は、2015年から2024年までのSCOPUSデータを用いた計量書誌学的分析により、持続可能な開発におけるAIと機械学習の研究動向を明らかにした。エネルギー・排出管理、環境モニタリング、気候変動緩和、精密農業、水資源管理などへの応用が進み、中国と米国が研究を主導している。理論から実用へのシフトが確認された。

Furong Cai, E. Bolisani, M. Nakash +1

本論文は、AIが知識経営（KM）を強化し持続可能な企業変革を支援する仕組みを、80文献の系統的レビューで分析。ビブリオメトリクスと質的分析を組み合わせ、AI-KM-サステナビリティの三要素がモーター・テーマであること、グリーン・イノベーションとサーキュラー・エコノミーが重要なフロンティアであることを示す。加えて、成熟度モデルや意思決定フレームワークを提供し、倫理ガバナンスの課題も指摘する。

(著者不明)

本論文は、ネットゼロ移行に対応するため、職業大学におけるグリーンマーケティング人材の育成に焦点を当て、AIを活用した能力フレームワークと開発経路を提案している。教育と実践のギャップを埋めることを目的とし、持続可能なマーケティングスキルの体系化を試みている。

Ma W.

本論文は、AI、クラウドコンピューティング、ブロックチェーンがグリーンファイナンスにどのような相乗的な波及効果をもたらすかを探る。これらの技術が環境投資の効率性と透明性を高める可能性を示唆するが、具体的な実証分析は限定的。

(著者不明)

本論文は、新興技術（AI、ブロックチェーンなど）とESGの交差点に関する文献を体系的にレビューし、中国、米国、イタリアなどの研究動向を分析。規制圧力やESG開示の増加が研究を促進していることを示唆。

Ibrokhimjon U. Tursunaliev, Abrorbek X. Kozimjonov, Jaloliddin U. Suyunov +2

本論文は、気候問題の悪化に伴い、財務的意思決定に生態学的要素を組み込む必要性が高まっている中で、AIが環境監査とグリーン会計をどのように強化するかを探る。システマティックレビューと国際規制枠組み分析に基づき、ESG報告の普及とAI活用の急速な進展を指摘し、継続的監査や標準化ガイドラインの必要性を提言する。

Akey Sungheetha, Kayapati Rajagopal

本論文は、クラウドコンピューティング環境におけるエネルギー消費とカーボンフットプリントを最適化するEnergy-Aware Explainable AI (EA-XAI)フレームワークを提案する。SHAP値を用いたリアルタイムの説明可能性と、動的リソース割り当てにより、エネルギー消費を34.7%削減し、CO2排出量を月2.1トン削減、運営コストを41.6%削減する。モデル精度94.2%を維持しつつ、モデルサイズを67.8%圧縮する。

Hao Wang

本研究は、中国の上場製造企業2,334社(2015-2024年)のデータを用いて、AIアフォーダンス(AIA)がデジタル・グリーン相乗的変革(DGST)を促進することを二重機械学習モデルで実証。技術革新の多様化、内部統制の質、市場競争力が媒介効果を持つ。AIAの閾値効果も確認された。

Ghaprial E.A.A.

ESG報告の質と効率を向上させるAI・デジタルツールの統合的活用について検討。データ収集・分析・開示プロセスの自動化、グリーンウォッシュ防止、ステークホルダーエンゲージメント向上に寄与する手法を提示。実務への適用事例と課題を考察。

Avtar Singh, Dalwinder Kaur Dhillon

本稿は、人工知能（AI）が環境ガバナンスに果たす役割を考察。森林伐採の監視、温室効果ガスの追跡、再生可能エネルギーの最適化、精密農業、異常気象の監視などへの応用を紹介し、気候変動の緩和・適応・レジリエンス向上に貢献する可能性を示す。同時に、AIのエネルギー消費やバイアス、透明性・説明責任の問題を指摘し、責任ある持続可能なAI利用の必要性を強調する。

Huajian Jiang

本データセットは、企業のESG報告書に基づく質問応答（QA）ベンチマークであるESG-DocQAの完全な提出パッケージです。300サンプルの検証済みベンチマーク、アノテーションガイドライン、実験結果、補足資料を含みます。書類画像の根拠付けに焦点を当てています。

Huajian Jiang

本論文では、企業のESG報告書に対する根拠に基づく質問応答のためのベンチマークデータセットESG-DocQAを提案する。300サンプルから成り、検証、比較、推論の3種類の質問を含む。3名のアノテーターによる検証で高い信頼性を達成。環境（E）145、社会（S）91、ガバナンス（G）64の分布。リポジトリには完全なメタデータと再現可能なスクリプトが含まれる。

G. Silambarasan, Gautam Shivaraj

AIは気候変動対策に有望だが、大規模モデルの訓練・運用による電力消費、水使用、電子廃棄物などの環境負荷も大きい。本論文はAIの二面性を批判的に検討し、ライフサイクル評価やリバウンド効果分析を統合した評価枠組みを提案する。

M. B. Danbatta

本研究では、モノエタノールアミン（MEA）を用いた向流回転充填塔（RPB）でのCO2吸収を実験的に検討し、93%の除去効率を達成した。さらに、生成AI（GenAI）フレームワークを利用して、異なる溶媒や操作条件でのRPB性能の外挿とシミュレーションを探求し、炭素回収技術の迅速なシナリオ分析と設計最適化への道筋を示した。

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…

(著者不明)

本論文はスコープ3排出量のデータ品質問題に焦点を当て、機械学習を用いた予測手法を提案している。サプライチェーン全体の排出量推定の精度向上を目指す。

(著者不明)

本論文は機械学習を用いたESG格付け予測手法を提案している。企業の公開データからESGスコアを推定するモデルを構築し、従来手法との比較を行っている。ESG評価の自動化と精度向上に貢献する研究である。

(著者不明)

本研究は、機械学習を用いて企業の気候関連開示を分析する手法を提案・検証している。開示内容の質やコンプライアンス評価にAIを活用する点が特徴。

Zhang Y.

本論文は、人工知能技術を火力発電所の運用最適化に適用し、二酸化炭素排出量の削減を実現する方法を提案する。AIを活用することで、燃焼効率の向上や予知保全によるダウンタイム削減が可能となり、低炭素化に貢献する。

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。