論文・プレプリント

Joni Prasetiyanto, Mochammad Al Musadiеq, Muhammad Faisal Riza +1

本論文はデジタルイノベーションと企業サステナビリティの関係に関する実証研究を系統的にレビューした。Scopusから231件を抽出し、基準適用後49件を統合。デジタル化はESGパフォーマンスやサステナビリティ効率に概ね正の影響を与えるが、グリーンイノベーションや情報透明性等の媒介機構と、デジタル成熟度や制度的品質等の境界条件に依存することを示した。

Amit Aylani, Madhuri Rao

本研究は、ESG開示の取り込み・指標整合・異常検知・ガバナンス証跡生成を行う4エージェント構成の意思決定支援アーキテクチャ「AEIF」を開発・評価した。4カ国24社・6セクター・2005〜2024年の480社年報告、43指標を統合し、ルールベース手法と比較。コンプライアンス更新遅延を47.2日から12.4日へ、是正時間を16.2時間から3.5時間へ短縮し、適合率0.62→0.89、再現率0.58→0.86へ改善した。欠損30%時でも検知…

Alyaa Abdalhussein hamad

本研究はXGBoost・Random Forest・LSTMを統合し、SHAPによる説明可能性を備えた機械学習フレームワークでCO₂排出動向を予測し、SDG7・9・13への影響を評価する。世界180カ国以上のデータ（1990–2022年）を用い、XGBoostが最高精度（R²=0.974）を達成。イラク事例では石油依存・エネルギー強度・産業成長が主要排出要因と特定され、資源依存経済向けの再現可能な政策支援ツールを提供する。

Xingjun Ru, Yingying Lu, Shaofeng Chen +1

本論文は、1978年から2025年までの中国中央環境政策文書3460件を、LLMによる意味強化・動的トピックモデリング・多層検証を統合した計算枠組みで分析した。汚染対策から生態文明・デュアルカーボンへ至る5段階の累積的移行を定量的に示し、制度の層状化と循環経済言説の構造的統合を明らかにする。大規模政策テキスト分析の再現可能な枠組みを提示する。

M. A. F. Singh, Navjit Singh, Vikas Sharma +1

インドのIPO目論見書625件（2018-2024年）を用い、LLM生成ESGスコアと辞書ベーススコアの構成概念的一致を検証。環境次元では収束（κ=0.56）するが、社会・ガバナンスでは乖離し、全体的一致は31.7%に留まる。両手法はESGを異なる形で操作化しており、ESG分析の構成概念妥当性と透明性に示唆を与える。

Ioannis C. Ploumpis, Nikolaos Eriotis, A. Christopoulos +2

ESG監査におけるAI活用が効率性・説明責任・透明性に与える影響を、150名の実務家データとPLS-SEMで分析した研究。AI自動化とAI意思決定はいずれも3つの成果を有意に改善し、人的監督が部分的に媒介することが示された。技術的効率と説明責任のバランス、すなわち強固なガバナンスと人間の監督の重要性を実証的に示唆する。

Tamara Menichini, José María Fernández-Crehuet, Nicoletta Maria Strollo

本論文は、デジタル変革が企業のサステナビリティ開示の質をどう高めるかを検討し、「tech-quality reporting（TQR）」枠組みを提唱する。ブロックチェーンやAIなどの技術を動的な組織能力と捉え、ESGリスク特定と報告実務の変革を可能にすると論じる。GRIの報告品質原則と技術能力を整合させ、SRQを信頼性あるESG報告と説明責任の戦略的てことして位置づける。

Pavan Manjunath, Thomas

CarbonCreditBuyは、農家や研究者が地図上で土地を指定し、ESA WorldCoverやSentinel-2のNDVI/NDMIなどの地球観測データと設定駆動型パラメータを組み合わせ、IPCC 2006 Tier 1（Tier 2はChave et al. 2014の実測直径）に基づく炭素除去量を低・中・高レンジで推定するオープンソースの地理空間プラットフォームである。9つの決定論的エージェントが6つのガードレールの下で結果…

Hoko Energy and Projects, Siyabulela Hoko, Asithandile Mgweba

EGSISは南アフリカの小規模野菜生産者向けに開発された、太陽光駆動・AI活用型の低コスト灌漑・水管理システムである。土壌水分に応じた灌漑制御、LiFePO4バッテリー、機械学習による作物・成長段階・気象適応、Web/モバイルでのライブ監視とアラームを統合する。取得データは自動ESGレポートに変換され、資金・投資獲得に活用できる点が特徴である。

Essam AlArbed

米国企業100社・2016〜2025年のパネルデータを用い、AI導入がESG保証品質（ESGQUAL）に与える影響と、公認会計士（CPA）専門性の調整効果を検証した。AI導入とCPA専門性はいずれも保証品質を直接高め、両者の交互作用も有意に正であった。AIは保証の主観性を低減し、その効果はCPA専門性が高いほど増大する。技術補完モデルを支持する結果である。

Luis Martín-Domingo

本稿は、LLMを用いて航空会社のサステナビリティ報告書から排出関連KPIを自動抽出する研究（Martín-Domingoら2025）の6分ポッドキャスト要約である。NotebookLMで生成し著者が内容を確認。非構造化された開示文書から排出データを効率的に取り出す手法を示し、ESG開示分析の自動化可能性を提示する。

Isnaini Nuzula Agustin, Frendy Wijaya, Lusianus Heronimus Sinyo Kelen +1

インドネシア証券取引所の非金融企業を対象に、炭素リスクが株価パフォーマンスに与える影響とAIイノベーションの調整効果を2016〜2024年で検証。炭素リスクは株価リターンをわずかに低下させボラティリティを上昇させるが、AIイノベーションはボラティリティへの正の効果を有意に弱める。AIは炭素移行リスクの財務的影響を緩和する戦略的メカニズムとして機能することを示す。

Jianhua Ma, Yongzhang Zhou, Xian Liu +2

本論文は、炭素中立エンジニアリングにおける環境意思決定を支援するため、資源効率の高い知識拡張型LLMフレームワーク「Mini-CarbonLLM」を提案する。大規模モデルに依存せず、専門知識を外部から拡張することで、計算資源を抑えつつ炭素関連の意思決定支援を実現する点が特徴である。中国の研究機関が主導し、炭素中立分野へのLLM応用の実用性を示す。

A. Masum, Md. Abul Kalam Azad, Najmus Saadat +5

AIとサステナブルファイナンスに関する388件の文献レビューと39件の実装研究の体系的分析。構造化データにはツリーベースモデル、非構造化テキストにはTransformer/LLM、信用リスクやサプライチェーンにはGNNが台頭。SHAPやLIMEなどのXAIが規制透明性要件への対応とグリーンウォッシュ抑制に不可欠と指摘する。

Atul S. Kurzekar, Khalid S. Ansari, Mukhtar Hamid Abed +5

大理石粉を活用したジオポリマーコンクリートの性能とカーボンフットプリントを評価し、CNNによるひび割れ分類フレームワークを組み合わせた研究。セメント代替によるCO2削減とAI品質管理を両立する点が特徴。建設分野の脱炭素とデジタル検査の融合事例。

Congmin Zhu, Esperanza Deigo

AI気候ソリューションの気候価値は、AIシステムのライフサイクル排出を差し引かずに報告されがちである。本研究は、回避排出量・運用排出・ハードウェア由来の embodie 排出を統合し、異常検知でデータ品質を担保する再現可能な純削減便益評価フレームワークを提案する。太陽光・需要側管理、エネルギーシステム最適化、EVルーティングの3事例で実証し、展開規模と系統炭素強度が純便益を大きく左右することを示した。

Ziru Bao, Xiaowen Zhang, Chengcheng Lu +1

ESG報告書のテキストに含まれるトピックの複雑さが、ESG評価スコアにどう影響するかを検証する研究。開示文書の内容特性と格付・評価結果の関係に着目し、テキスト分析手法を用いて評価機関のスコア形成メカニズムを探る。企業の開示戦略とESG評価の連動性を考える上で示唆を与える。

D'Adamo I.

排出量取引制度（ETS）と炭素リーケージの関係を、ニューラルネットワークと多基準意思決定分析を組み合わせて評価する手法を提案した研究。炭素価格政策が産業競争力や排出移転に与える影響を、機械学習の予測力と多基準評価の透明性で捉えようとする点が特徴。ETS設計や国境調整措置の議論に定量的手法を提供する。

Hong Viet Le

S&P500の500社・5年パネルとSustainalytics ESGリスク格付けを用い、Light GBMでESGリスクと株式リターンの関係を検証。結果は単調ではなくU字型で、高リスク企業が最高リターン（年率28.33%、Sharpe1.19）、低リスク企業が最大の下落保護を示した。ESGは単一の品質指標ではなく、セグメント化されたリスクシグナルとして機能することを示唆する。

Rabia Akram, Hafiz Muhammad Naveed, Muhammad Usman Anwer +4

RCEP15カ国の2000〜2024年データを四半期化・ICEEMDAN分解し、15種のニューラルネット／深層学習モデルでCO2排出を予測。RBFネットワークがMAE0.028等で最高性能を示した。SHAP分析により技術革新・R&D・特許は排出低減と、グリーンファイナンスは文脈依存的に関連することが示された。解釈可能なAIによる炭素管理の意思決定支援ツールを提案する。