中小企業のESG開示予測:ニューラルネットワークによるアプローチ
Predicting ESG disclosure in SMEs: a Neural Network Approach
Di Tollo G.D.
中小企業(SME)のESG開示をニューラルネットワークで予測する研究。大企業に比べ開示データが乏しいSME領域で、AIを用いて開示行動を推定・予測する点が特徴。開示インフラ整備やサプライチェーン上のScope 3把握への応用が期待される。
arXiv、Jxiv、Zenodo、SSRN、J-STAGE 等から GX・脱炭素関連の論文を収集し、 AI 関連度スコアと日英の編集解説付きで一覧化します。 原典 DOI と provenance trail を併記し、利用者は元の論文に戻れます。
要約は AI 支援で生成されています。最終的な解釈・検証は利用者が原典に基づいて行ってください。
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Predicting ESG disclosure in SMEs: a Neural Network Approach
Di Tollo G.D.
中小企業(SME)のESG開示をニューラルネットワークで予測する研究。大企業に比べ開示データが乏しいSME領域で、AIを用いて開示行動を推定・予測する点が特徴。開示インフラ整備やサプライチェーン上のScope 3把握への応用が期待される。
Opportunities and Practical Challenges of Risk Management for AI-Driven Financial Analysis Under the Background of Sustainable Finance Development
Guan-Jie Li
サステナブルファイナンスの制度基盤が原則から厳格な制約へ移行する中、AIによる財務分析・リスク管理の変化を論じる。ESGデータ統合、気候移行リスクの定量化、カーボンファイナンス価格付けへのAI適用を整理し、データ品質・モデル透明性・アルゴリズム収束・制度対応の遅延といった課題を指摘。データガバナンス、モデル規制、規制調整の三面から改善策を提言し、技術革新の促進とシステムリスク防止の動的均衡を求める。
From data to green value: AI-enabled accounting and reporting for sustainable enterprises
Iryna Spilnyk, Pavlo Spilnyk
本研究は、データ資産をデジタル技術とAIを通じて信頼性の高い財務・非財務情報へ変換し、グリーンビジネスの持続可能な価値を伝達する概念枠組み「From Data to Green Value」を提示する。AI活用会計を情報変換メカニズムとして位置づけ、データガバナンスや内部統制、保証、人間の監督を横断的條件として組み込む。既存研究の統合ギャップを埋め、グリーンバリュー情報という新概念を導入する。
Digital transformation, dynamic capabilities and ESG performance: post-TCFD UK evidence
Atia Alam, Myra Nadeem
TCFD後の英国FTSE非金融企業2020〜2024年パネルを用い、NLPとエントロピー法で開示文からデジタル変革(DT)とESG指標を構築。両利きのDT(活用型・探索型)がいずれもESGパフォーマンスと正に関連することを固定効果回帰で示した。CSRやTFPを介した媒介効果は弱く、DTとESGの連関は直接的なデジタル機構を通じる可能性を示唆する。
U-ESRS-ARI: Ukrainian Corporate ESRS Alignment and Readiness Index – dataset and coding scripts (2024–2025)
Zhyhlei, Iryna
ウクライナ主要24社・6セクターを対象に、ESRSの4次元37指標で2024〜2025年の開示整合性を評価したデータセット。1,776件のコーディング判断を根拠文書・頁・抜粋に紐付け、Pythonによるテキスト抽出・OCR・ルールベース判定のスクリプトも公開。生成AI支援で構築され、CSRD法的遵守ではなく公開情報での整合性を測定する。
Artificial Intelligence Readiness, Digital Infrastructure, and Sustainable Profitability: Evidence from Bank Syariah Indonesia
Mohammad Hatta Fahamsyah, Dian Sulistyorini Wulandari, Muhammad Najamuddin Dwi Miharja +3
インドネシアのイスラム商業銀行を対象に、AIレディネスとデジタルインフラが持続可能性パフォーマンスを介して収益性(ROA)に与える影響を2020〜2025年のパネルデータで検証。両者とも持続可能性パフォーマンスを高め、収益性にも正の有意な効果を持つことを示した。持続可能性パフォーマンスは部分的媒介変数として機能し、技術投資とサステナビリティの統合的戦略の重要性を裏付ける。
CarbonWise: An AI-Driven Framework for Carbon Footprint Estimation and Code Quality
Swati Dronkar, Sapana Choudhari, Shruti Wankhede +3
CarbonWiseはGitHubリポジトリを解析し、CI実行時間・ストレージ・ネットワーク活動からエネルギー消費とCO₂e排出を推計するAI駆動のグリーンソフトウェア工学プラットフォームである。炭素・CI/CD・依存関係・コードベース指標を統合した複合サステナビリティスコアを算出し、検証済み知見に基づくGemini API推薦モジュールで改善提案を行う。ダッシュボードやPDF/CSVレポートで可視化し、Green DevOps実践への…
MineClaim: A Benchmark for LLM-Based ESG Claim Verification and Greenwashing Detection in Australian Mining Reports
Lujia Yang, Yiheng Lu, Zherui Wang +4
本論文は、豪州鉱業企業の報告書を対象に、LLMを用いてESG主張の真偽を検証しグリーンウォッシュを検出するためのベンチマーク「MineClaim」を提案する。報告書中の定性的なESG主張と根拠データを照合するタスクを体系化し、LLMの検証性能を評価可能にする。開示の信頼性担保と自動監査への応用が期待される。
Netflix’s ESG Responsibility Boundaries and the AI Disclosure Gap: A Document-Based Quantitative Content Analysis of ESG Reports (2019-2025) and Shareholder Letters (2021-2025)
Youngju Han
NetflixのESGレポートと株主書簡を対象に、文書ベースの定量的内容分析を行った研究。ESG責任の境界設定と、AIに関する開示の欠落(AI開示ギャップ)を明らかにする。企業開示におけるAIガバナンスとESGの接点を定量的に捉える手法を提示する。
Empirical Modeling and Machine Learning Prediction of Operational Electrical Load, Power Quality, and Carbon Emissions in a Korean Steel Manufacturing Plant
Vishwakarma A, Guneja RK
韓国鉄鋼工場の2018年15分間隔メータデータ35,040件を分析。負荷変動と無効電力・力率の関係をパスモデルで示し、MLPが負荷予測でR²=0.72を達成。工場内対策は年440tCO₂の1.7%削減にとどまる一方、夜間シフトは夜間限界排出が高い場合に排出を増やし、昼間太陽光時間への移行は8〜25tCO₂削減した。Scope2会計下での需要シフト設計の重要性を示す。
AI-Driven Smart Haulage Technologies for Decarbonization and Sustainable Mine Transportation: A Comprehensive Review
Justina Senam Lotsu, Nana Yaa Damtewaa Anti, Gilbert Yaw Bimpong +1
鉱山の運搬トラックは直接排出の半分以上を占め、脱炭素化の鍵となる。本レビューは2017〜2026年の73件を統合し、経路最適化・電動化・予知保全・炭素削減・ESG性能を整理。強化学習配車で排出30%超減、トロリーアシストで燃料最大91%減などの報告を検証基盤別に格付けし、AI技術とESG成果を結ぶ枠組みを提示する。ただし多くはシミュレーション由来で実証が乏しい。
Empowering Sustainable Finance Through Education and Awareness: Fostering Responsible AI and Quantum Computing Usage for Enhanced ESG Analysis
Geetha N.
本論文は、持続可能な金融を推進する上で、教育と意識啓発を通じて責任あるAIおよび量子コンピューティングの活用を促す方策を論じる。ESG分析の高度化にこれらの先端技術をどう位置づけるか、その可能性と課題を提示する。技術導入と人材・倫理面の両輪を重視する視点が特徴である。
Does green intellectual capital improve environmental, social and governance information disclosure? Textual analysis evidence from Chinese A-listed businesses
Fawad A.
中国A株上場企業を対象に、テキスト分析を用いてグリーン知的資本がESG情報開示の質に与える影響を検証した実証研究。開示文書の計量テキスト分析により、グリーン知的資本の蓄積がESG開示水準を高める関係を示唆する。AI的手法をESG開示評価に応用した点が特徴。
The role of institutions in ESG disclosure: A machine learning approach
Wang T.
本論文は、ESG開示の決定要因としての制度的要因に着目し、機械学習を用いて分析する。制度環境(規制・ガバナンス・法的枠組み)が企業のESG情報開示行動にどう影響するかを定量的に捉える試みである。開示インフラ設計や政策立案に示唆を与える。
Advancing net-zero supply chain management: a machine learning driven review aligned with the sustainable development goals
Raman R.
機械学習を用いてネットゼロ・サプライチェーン管理(NZS CM)に関する研究動向を体系的にレビューした論文。SDGsとの整合を軸に、脱炭素化に向けたサプライチェーン可視化・排出削減手法を整理する。AI活用がScope3排出把握や調達先の脱炭素評価にどう貢献するかを示す点が特徴。
Research on Enterprise Environmental, Social, and Governance Rating Prediction Model Integrating Financial Features and Random Forest
Liang-Shun Mo, Yu-Jiang Xie
財務特徴量とランダムフォレスト(RF)を組み合わせ、中国CSIのESG格付データで予測モデルを構築した研究。決定木数300・深さ10等の条件下で精度0.8414、AUC0.8971を達成し、LLR・SVM・XGBoostを上回った。独立取締役比率、グリーン特許数、情報開示違反、ROEが重要特徴量であり、財務特徴量の追加が予測性能を有意に向上させることをアブレーション実験で示した。
Optimal carbon quota allocation for power system decarbonization: a two-stage peer-to-peer market framework
Mengdie Li, Derong Yi, Tao Wu +3
本論文は、電力システム脱炭素化に向けた二段階の炭素割当配分フレームワークを提案する。第一段階で消費者の異質な低炭素ポテンシャルを考慮した割当戦略を導入し、第二段階でダブルオークションに基づくP2P炭素市場を構築する。参加者間の戦略的相互作用を捉える最適入札モデルを、集中型報酬機構を組み込んだ改良型マルチエージェント深層決定論的方策勾配アルゴリズムで解く。ケーススタディで有効性と優位性を検証している。
Digital Transformation, Carbon Disclosure, and Green Innovation in Energy Transition: Firm-Level Evidence from China’s Energy Sector
唐安宝, Zirui Wang
中国A株エネルギー企業914社の2020〜2025年データを用い、デジタル変革が炭素パフォーマンスに与える影響を検証。デジタル化はグリーン特許出願と炭素開示確率を有意に高める一方、開示炭素強度への直接効果は選択補正後も有意でなかった。ETS対象企業は政策節目で負の異常リターンを示し、規制エクスポージャーが価格付けされている。
Climate transition stress testing for corporate credit risk: A replicable data-mining pipeline using ESG risk scores
Huynh Long Hung NGUYEN, Alan Megargel, Rajesh Krishna Balan +1
ESGリスクスコアを入力としたデータマイニング・パイプラインを構築し、企業信用リスクへの気候移行ストレステストを再現可能な形で実施する手法を提案。AI/MLをESG評価と気候リスク分析に接続する研究で、金融機関の移行リスク管理や規制対応に実務的示唆を与える。
Peer Review Report For: How Does Digital Innovation Drive Corporate Sustainability? A Systematic Literature Review [version 1; peer review: 1 approved, 1 approved with reservations]
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。