論文・プレプリント

Hu P.

本論文は、ESG開示の可読性を分析することで企業のグリーンウォッシュを検出する手法を提案する。可読性の低い開示は情報隠蔽の兆候と関連し、投資家や規制当局にとって有用なシグナルとなる。テキスト分析を用いた実証研究であり、開示の質と企業行動の関連を明らかにする。

Jamil J. Jaber, A. A. Alkhawaldeh, Qusay Ayman Sulayman Mazahreh +3

本研究は、中東7カ国の商業銀行40行のパネルデータ（2014-2023年）を用いて、機械学習（XGBoost）とファジィルールベースモデル（SLAVE）を組み合わせ、ESGスコアを含む要因で信用リスクを予測する。回帰分析では収益性とESGスコアが信用リスクを有意に低下させ、SHAP分析ではESGスコアが最も影響力のある予測因子と判明。SLAVEモデルは80/20分割で最高精度を達成し、低リスク銀行の識別に優れる。持続可能な銀行業務と信用…

Amel Mahmood Ali Alobaidi

本研究は、気候リスク開示に加えた自主的な気候不安開示が投資家行動に与える影響を、テキスト分析、資本市場データ、行動実験の混合手法で検証。開示は投資家行動を有意に予測し、企業規模やCEOの環境背景が強化要因となる。開示は資本コストや流動性に負の影響を与え、投資家の意図や信頼を高める。

Sinhika Deshmukh, S. Karve

本研究は、タタ・スチールのサプライチェーンを対象に、ブロックチェーンを活用したトレーサビリティ・フレームワークを提案・評価する。シナリオモデリングにより、トレーサビリティ範囲を42%から98%へ、スクラップ再利用を60%から88%へ向上させ、年間約300万トンのCO2削減が可能と推定する。AIとIoTを統合したデジタル基盤が循環型鉄鋼生産と体化炭素削減に寄与する可能性を示す。

Wang-Chen Yang, H. Arian, Cui-Cui Luo

本論文は、中国と欧州の炭素市場におけるポートフォリオ最適化に、制約付き残差学習フレームワークを提案する。機械学習を用いて炭素価格の動きを捉え、リスクとリターンのバランスを最適化する手法を開発。炭素市場参加者の投資戦略向上に寄与する。

Samrana Afzal, Rimsha Kanwal, Habibullah +1

本研究は「アルゴリズム的権力」概念を導入し、AIがパキスタンの気候外交に与える影響を分析。データ・分析・外交の3容量から構成される枠組みを提案し、アルゴリズム準備指数(ARI)等の合成指標を用いてパキスタンの限定的な準備状況を評価。政策文書の質的分析から、AIへの明示的言及が少なく、データ駆動型気候レジームでの長期的影響力には投資と国際協力が必要と結論。

Hannes Cordes

サステナビリティ報告書や統合報告書の分析に用いられるNLPタスクの体系的レビュー。160件の研究を階層的に分類し、キーワード検索、内容分析、トピックモデリングが頻出であることを示す。言語・文化差、経年変化、バイアスなどの限界を指摘し、研究者・実務者向けのガイドラインと研究アジェンダを提案する。

Rongyu Ji

本研究は、AI企業におけるESG情報開示が資本市場のパフォーマンスに与える影響を、マイクロソフトの事例を通じて質的に分析した。ESG開示の完全性、開放性、AI固有のガバナンスが高いことを示し、責任あるAI、サイバーセキュリティ、データプライバシーなどが新たなESGリスクとして認識されていることを明らかにした。高品質なESG開示は情報の非対称性を減らし、投資家の信頼を高めることで市場パフォーマンスを向上させる。

Dara Ghahremani

欧州上場銀行を対象に、機関・国家・企業・外国所有がESGパフォーマンスと年次報告書のESG開示に与える影響を分析した博士研究の再現資料。PythonとStataコード、テキスト分析、質的抽出を含む。LSEG Workspaceの生データは商用ライセンスのため非公開。

Léo Staccioli, José Gallego, Milena Nasner +1

風車ブレード製造の欠陥修理に伴うCO2排出を、標準プロセス、最適化注入、センサー＋機械学習の3構成で評価。最適化注入はCO2を30.4%削減、機械学習構成は19.5%削減で、欠陥数削減効果(32.1%)ほどCO2削減に寄与しない。年間490枚生産で約900トンと580トンのCO2回避を見込む。

Atul Khanna, Abhishek Shukla

AIワークロードの増大に伴い、データセンターの電力需要と炭素排出が急増する。本論文はハードウェア設計ではなく、運用視点から、ワークロード配置、エネルギー・炭素認識スケジューリング、適正化、インシデント管理、ガバナンス等の運用プラクティスが環境影響を大幅に削減できると論じる。企業の持続可能性戦略に示唆を与える。

Krishna Rao, Andrew Dumit, Shaena Ulissi +7

PCFBenchは、製品カーボンフットプリント（PCF）推定を6つの独立評価可能なタスクに分解した初のベンチマーク。614項目の専門家ラベル付きデータで、分解・検索・オントロジー照合・数値抽出を評価する。8つの最先端LLMを検証し、段階的生成では精度が低下し、質量保存違反も多いことを示した。AIによるPCF推定の信頼性向上に貢献する。

Junjie Cai, Xijian Li, Shoukun Chen

本研究は、貴州青龍炭鉱の採掘現場を対象に、COMSOLによる多物理場シミュレーションと機械学習モデルを組み合わせて炭層ガス抽出量を高精度に予測する手法を提案。XGBoost-LSTMハイブリッドモデルが最良で、R²=0.9998を達成し、誤差指標が大幅に改善。ガス抽出量には石炭層の浸透率と温度が特に影響することを特定し、低炭素生産戦略の科学的根拠を提供する。

Oyetola Ogunkunle, Emmanuel Uche, Kinsgley I. Okere +1

本論文は、低炭素エネルギー生産におけるAIの貢献を、計量書誌学的手法とSWOT分析を用いて体系的に評価する。研究のトレンド、主要な研究テーマ、強み・弱み・機会・脅威を明らかにし、持続可能な開発目標（SDGs）達成に向けたAI活用の現状と将来展望を示す。AIとエネルギー転換の交差点を俯瞰する上で有用な知見を提供する。

Bing Zou, Xiang Yang, Yuhan Jin +1

本研究は、産業用統合エネルギーシステムの低炭素ディスパッチにおいて、多重共線性を低減した条件付き変分オートエンコーダ（MCLRCVAE）を用いて風力・太陽光の結合シナリオを生成する手法を提案。確率距離法で代表シナリオを抽出し、低炭素ディスパッチモデルに組み込むことで、決定論的ディスパッチと比較して総コストとCO2排出量を削減できることを実証した。

Bilal M, Latif F, Hasnain M +3

本論文は、CO2回収用の金属有機構造体（MOF）設計における機械学習（ML）の役割を体系的にレビューする。プロセスレベル応用、機構的解釈モデル、物理的記述子、予測性能の4領域で最新モデルを評価し、機械学習原子間ポテンシャルが骨格柔軟性の重要性を明らかにした。強化学習やトランスフォーマーによる逆設計が有望で、物理情報に基づく記述子でR2=0.81-0.97を達成。今後の方向性はマルチスケール最適化と解釈可能な設計である。

Islam MS, Sarkar J

Eco-ITADは、オンプレミスでハードウェア診断を行い、S.M.A.R.T.テレメトリから健康スコアを算出し、DEFRA排出係数を用いてScope 3の回避排出量を算定するシステム。揮発メモリ上でコンプライアンス証明書を生成し、ストレージへの永続的書き込みを排除。50回の実行で平均0.322秒の高速処理を実現。

Karli Eka Setiawan, Marvel Martawidjaja, Hayyun Lisdiana

本研究は、太陽光パネルの故障を自動検出するためのCNNベースの画像分類手法を提案する。Kaggleの公開データセットを用いて6クラスの分類を行い、Inception-V3が91%の精度で最も優れていた。深層学習による太陽光パネルの保守・監視システムの実用化可能性を示す。

Sahrin, Alfin, Utami, Erna, Shoffiana, Nur +1

本研究はLSTMを用いて多結晶太陽光パネルの発電量を予測するモデルを開発。環境データを入力し、純LSTM、CNN-LSTM、LSTM-AE、GWO-LSTMの各モデルを比較した。GWO-LSTMが最高精度（R²=0.98、MAPE=4.3%）を示し、メタヒューリスティック最適化の有効性を実証。再生可能エネルギーの効率的な管理に貢献する。

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。