論文・プレプリント

Surathunmanun, Surasak, Ongsakul, Weerakorn, Singh, Jai Govind +1

本論文は、センサー制約のあるマイクログリッド向けに、衛星画像の雲頂温度とVision Transformerを組み合わせた短期太陽光発電予測フレームワーク（CTT–ViT–Transformer）を提案。実運用データで評価し、MAE 15.99 kW、R² 0.97と高い精度を達成。地上センサー不要で導入障壁を低減し、再生可能エネルギーの統合と化石燃料削減に貢献する。

Ghasemzadeh, Nima, Javaherian, Amirreza, Yari, Mortaza +3

本研究は、バイオガスを燃料とするガスタービンを用いた中規模分散型電源システムを提案し、電力・熱・冷房・水供給を同時に供給する。機械学習とグレイウルフ最適化を組み合わせた多目的最適化により、効率と経済性、環境負荷のバランスを向上させた。基本条件で発電1372kW、熱246.2kW、冷房293.3kW、造水4.1kg/sを達成し、CO2排出原単位0.778kgCO2/kWh、投資回収期間4年と試算された。

Meng X.

本論文は、ファジィAHPとファジィWASPASを用いてESG基準を評価し、グリーンファイナンス投資戦略を策定する手法を提案する。多基準意思決定分析により、投資家がESG要素を考慮した投資判断を行うための定量的枠組みを提供する。

Nguyen Q.

本論文は、スコープ3排出量のデータ品質が機械学習による予測精度に与える影響を分析する。データ品質のばらつきが予測モデルの性能に及ぼす影響を評価し、企業の排出量推定におけるML活用の可能性と限界を示す。

Huilu Jiang, He-Liang Zhu, Zichen Xu +1

本論文は、中国のグリーン工場認証が企業のデジタル化とグリーン化の協調変革に与える影響を、2012年から2022年のA株上場企業のパネルデータを用いて多期間差分の差法で分析した。認証はデジタル・グリーン相乗効果を平均2.07%有意に向上させ、グリーン技術革新、環境意識向上、ESGパフォーマンス改善、資金調達制約緩和の4経路で効果を発揮する。地域や企業特性による異質性も明らかにした。

Yukun Sang, Kannan Loganathan, Lu Lin

中国のAIパイロットゾーン政策を自然実験として、上場企業の持続可能な発展パフォーマンス（SDP）への影響をDID法で検証。政策はSDPを有意に向上させ、イノベーション・適応・吸収能力などの動的ケイパビリティが媒介することを示した。AI政策が企業のESG成果に与える影響の実証的証拠を提供。

Suganthi Pais

本研究は、AIを活用したFinTechイノベーションが循環経済移行（CET）に与える影響を、持続可能な消費行動（SCB）を媒介変数として定量的に検証した。384名の回答者から得たデータをSEMで分析し、AI能力、持続可能な金融包摂、デジタル信頼と透明性がCETの重要な決定要因であることを示した。AI能力が最も強い予測因子であり、SCBが媒介経路として機能することを確認した。

Li Zhang, Jinsong Deng

中国の火力発電部門を対象に、地理検出器と機械学習モデルを統合し、炭素排出シナリオを分析。地域特性と主要因子を特定し、排出削減の政策的示唆を提供する。AIと気候変動緩和の交差領域に位置づけられる。

Stephen Oko Gyan Torto, Rupendra Kumar Pachauri, Jai Govind Singh +4

本レビューは、マルチベクター・マルチエージェントエネルギーシステム（MMV-ES）における取引エネルギー管理（TEM）を体系的に分類し、市場トポロジー、エージェント相互作用、ゲーム理論モデル、実装課題を分析する。さらに、AIを活用した混雑価格設定と公平性に基づくインセンティブを組み合わせたハイブリッドモデルTE-RMを提案し、従来の集中管理やDSMと比較する。スケーラビリティ、規制適合性、AI解釈可能性などの研究ギャップを指摘し、将来の…

Hina Ahmad, Kinza Kamran, Fizzah Muhammad

本研究は、AIと気候行動の融合が国際関係を再構築する「AI-気候ネクサス」を分析する。127の政策・学術資料の文書分析と4つの比較事例研究により、AIが排出検証や再生可能エネルギー系統最適化を強化する一方、デジタルインフラのロックインや計算の炭素フットプリントなどの脆弱性を生むことを示す。また、計算能力と重要鉱物サプライチェーンを巡る地政学的再編を引き起こし、グローバルサウスへのデータ植民地主義のリスクを指摘する。多中心的ガバナンス体制…

(著者不明)

本論文はAI技術を用いたESG評価とリスク分析の手法を扱う。具体的な内容は不明だが、AIとESGの交差領域に焦点を当てており、企業の持続可能性評価や気候リスクの定量化に応用可能である。

Wang J.

本論文はCEEMDANとLSTMを組み合わせたハイブリッドモデルでグリーンボンド指数を予測する。AI技術をESG金融商品の価格変動分析に応用し、グリーンボンド市場の投資判断やリスク管理に有用な知見を提供する。

He Jiang, Rongyu Cao

本論文は、EU ETSの炭素価格予測に説明可能な時変特徴量選択手法を提案する。AI/MLを用いて炭素価格の変動要因を動的に特定し、予測精度と解釈可能性を両立させる。EU ETSデータに基づく実証分析により、提案手法の有効性を示す。

Chao He, Yunjie Su, Sirui Zhang +2

本レビューは、低炭素スマートエネルギーシステムにおけるLLMの活用を、電力IoTのクラウドエッジ環境に焦点を当てて体系的に整理。タスクオフローディング、動的エッジリソース割り当て、低遅延通信、セキュリティ、グリーンコンピューティングの5テーマを分析し、LLMは直接制御ではなく、運用エビデンスと検証済みツールの間で判断支援に用いる実用的パターンを提示。低炭素効果は性能・信頼性・セキュリティ・エネルギー消費・炭素排出の総合評価に基づくべきと…

Archie Nathanael Mulyawan, Nataniella Eva Kezia, Verena Jesslyn Utama +1

本研究は、IoTとAI技術を統合したSusteineriシステムを用いて、会計士がESGアナリストおよび戦略的リーダーとしてサステナビリティ報告の透明性を高める役割を質的手法で分析する。リアルタイムデータ収集により、炭素排出、水使用、廃棄物管理、従業員満足度のモニタリングが可能となり、SDGs達成とコスト効率に寄与する。

Jason Chen

本研究は、香港の物流・交通ネットワークにおける温室効果ガス排出削減のための最適化フレームワークを提案する。18の行政区を動的トポロジカルグラフとしてモデル化し、A*探索アルゴリズムにリアルタイム交通情報、地形要因、排出密度を統合する。局所的な排出スパイクに対応する環境ストレス指数を導入し、適応的経路変更を実現する。都市規模のカーボンニュートラル目標に向けた実践的ツールを提供する。

J. Taborda, Cesar Enrique Polo Castro, Alexander Armando Bustamante +1

再生可能エネルギー導入の影響監視における信頼性問題に対し、VSM（Viable System Model）を基盤にブロックチェーン・IoT・LCAを統合したガバナンス枠組みを提案。コロンビアの風力・太陽光プロジェクトで実装し、高い性能と参加型検証を達成。ただし、計量トレーサビリティは保証しないと明言。

Fausania Hibatullah, Rico Dwi Firmansyah, D. Kusrini

本研究は、インドネシアのESG株価指数（IDX ESG Leaders）を対象に、FinBERTによる感情分析とDBSCANクラスタリングを組み合わせたポートフォリオ最適化手法を提案する。感情スコアを組み込んだクラスタリングにより、従来の平均分散最適化よりもリスク調整後リターンが向上することを実証した。

I. Ferdiyansyah, R. Masman

本研究は、インドネシアのテクノロジー企業8社（2019-2024年、39企業年）を対象に、デジタルESGリーダーシップ（DEL）とESG開示の質、戦略的統合、ESGパフォーマンスとの関連を分析した。辞書ベースのスコアリングとパネルデータ回帰を用い、DELがこれらすべてに正の関連を持つことを示した。

Fnu Aishwariya Kannan R. Uma, Nandini Jagannarayan

本レビューは、グリーンフィンテックの経済的視点からの最新研究を整理する。AI、ブロックチェーン、ビッグデータなどのデジタル技術が、環境リスク評価、炭素市場の透明性向上、グリーン投資の民主化にどう貢献するかを論じる。インドのデジタル金融エコシステムを事例に、新興国での気候金融への応用可能性を示す。学際的な研究の不足を指摘し、今後の研究課題を提示する。