論文・プレプリント

Andreas Errikos Delegkos, Evangelia Arsenou, Dionisis Cavouras +2

欧州非金融企業を対象に、会計基礎数値・社会ガバナンス性能・イノベーション開示の価値関連性をOhlson枠組みで検証。パネル計量経済学とRandom Forestを併用し、社会ガバナンスと環境イノベーションは線形では企業価値と関連しないが、環境イノベーションはRFで最強の非財務予測因子となることを示す。開示タイプ・シグナル相互作用・非線形構造が市場価格形成を左右すると結論。

Hamdi Khalfaoui, Ameni Trabelsi

チュニジアのエネルギー多消費型タバコ工場を対象に、グリーンファイナンスとAIが気候リスクとエネルギー転換の関係をどう補完し合うかを質的ケーススタディで分析。経営層・技術者30名へのインタビューと外部機関データの三角検証により、気候危機への高い認識と実行の間に「認識・実行ギャップ」が存在することを明らかにした。技術的老朽化、資金障壁、人材スキル不足が実装を阻害し、グリーンファイナンスとAIは相互依存的イネーブラーとして理論的経路を示すもの…

Alessio Faccia

米国Inline XBRLの段階導入を250社・1450件の10-Kで検証。規制データ標準の導入がAI関連開示の広がりと関連するかを分析した。Holm補正後、4つの開示指標はいずれも仮説を支持せず、AI志向の調整効果も有意でなかった。開示の広さと実証された運用能力は区別すべきと結論づける。

Angga Eka Wahyu Ramadan, W. Widodo, Erick Abriandi +1

インドネシアのPertamina燃料ターミナルが西ジャワの2ヘクタールの生物多様性保全・植林プログラムを評価。AI・QRコード・ジオタギングを統合したARUNA Carbon Intelligenceで樹冠・苗木・下層植生・リターのバイオマスを計測し、二重計上を排除し空間解像度を向上。炭素インベントリ費用を75.6%削減（1回あたりIDR 22,500,000→5,500,000）した。

Jiyizhe Zhang, P. Yaseneva, Alexei A. Lapkin

本稿は、AIとデジタル化が化学産業のネットゼロ移行をどう加速するかを論じるAccount論文である。データマイニングによるバリューチェーン分析とネットゼロ原料の統合、AIによる触媒・溶媒・反応条件の探索加速、AIエージェントと知識グラフを用いたプロセス設計・LCA自動化の三領域を提示する。持続可能性は単一製品ではなくライフサイクル・公平性・生物多様性・サプライチェーンを含む複雑系として捉えるべきだと主張する。

Agus Munandar

Scopus収録の277本（2000〜2026年）をBibliometrixとVOSviewerで分析し、会計研究におけるAIの受容を書誌計量的にマッピングした研究。2021年以降に出版が急増し、監査・生成AI・LLM・ブロックチェーン・機械学習が中心テーマとなる一方、緑洗浄検出や開示品質、炭素報告といったサステナビリティ／ESG報告は引用構造にほぼ現れない。理論的基盤は制度理論と正当性理論に偏っている。基準設定主体はAIのサステナビリ…

Mansi Sudhir Kadam

本論文は、AIがESG情報と財務情報の収集・検証・分析・開示をどう強化できるかを検討する。IFRS S1・S2、IFRSサステナビリティ開示タクソノミー、インドのBRSRおよびBRSR Coreに着目し、AIが適時性・一貫性・拡張性・意思決定有用性を高める一方、データ品質・ガバナンス・説明可能性・人的監督・サイバーセキュリティに依存すると指摘する。AIは自律的代替ではなく、統制された報告技術として扱うべきだと結論づけ、データ系譜・モデル…

John Amoah-Nuamah, Emmanuel Yeboah Okyere, Osman Adams +1

2010年から2026年7月までの約95本の研究をPRISMA-S手法で統合レビューし、AI・機械学習・深層学習が森林炭素評価と気候緩和にどう使われているかを整理した。地上バイオマス推定や炭素フロー予測、森林減少・劣化モニタリング、デジタルMRVで能力が拡大する一方、独立した外部検証を完全に実施した研究はわずか9%にとどまり、確信度が高いと評価されたのは2%のみだった。マルチソース統合と地域キャリブレーションが精度向上に有効だが、深層学…

Xavier Martínez-Barbero, Ana Pastor-Merino, Josep Domènech

本論文は、企業ウェブサイトの開示情報と大規模言語モデル（LLM）を用いて、企業のエネルギー転換への取り組みを測定するスケーラブルな手法を提案する。省エネ、脱炭素・排出削減戦略、再生可能エネルギー利用をコード化する厳格なルーブリックを構築し、2023年と2025年のスペイン企業パネルに適用した。結果として、開示は増加傾向にあるが範囲は限定的で、再生可能エネルギーが支配的、省エネは少なく、脱炭素戦略は稀であることが示された。透明な意思決定ル…

José Alejandro Fernández Fernández, Renata Kubus, Inés Martín de Santos

米国5セクター・2612社年データ（Refinitiv、2019–2022）を用い、説明可能な機械学習（ランダムフォレスト、SHAP、部分依存）でESGスコアと財務健全性の関係を分析。企業規模が最も一貫した予測因子である一方、レバレッジ・収益性・投資の重要性は業種で大きく異なる。投資強度は必ずしもESGを高めず、ESGは規模共通成分と業種固有の財務パターンの複合であることを示す。

Andy Dwiki Iranda, M. Mujiya Ulkhaq

インドネシア証券取引所上場企業62社の2023年度サステナビリティ報告書を、Orange Data Miningによる単語頻度分析で解析した研究。CSR4次元（環境、社会・労働、社会・人権、社会・社会）に分類した結果、環境関連用語が54.6%と最も多く、次いで社会・労働28.7%、社会・人権9.6%、社会・社会7.1%であった。エネルギー・素材セクターで持続可能性関連用語の頻度が高い。ただしこれはテーマの強調の証拠であり、実際のパフォー…

Masradin Masradin, Syamsuddin Syamsuddin, Neks Triani +2

本論文はPRISMA 2020に沿った系統的文献レビューにより、資本市場ベース会計におけるビッグデータとAIの役割を検討した。29件の研究をデータ基盤・分析処理・開示報告・ガバナンス保証の4側面に分類し、AVC-GLモデルへ統合。AIは複雑データ処理と意思決定を支援し開示効率を高める一方、データ品質・ガバナンス・人的監督に依存し、生成AIはグリーンウォッシュ等の新リスクを伴うと指摘する。

Rinaldi Sinaga, Enny Susilowati Mardjono, Nila Tristiarini

本研究は、8カ国のパーム油プランテーション企業198社を対象に、企業のESG自己開示と外部メディア・NGO報道との乖離をNLPで定量化し、グリーンウォッシング深刻度指数（GSI）を構築した。ESG焦点度、感情分析、TF-IDF、トピックモデリングを統合し、規制成熟度やRSPO・ISPO・MSPO認証、上場の有無が乖離に与える影響を分析している。結果、グリーンウォッシングは中程度だが広範に存在し、RSPO認証企業や上場企業ほど叙述の整合性…

Dong-Xue Qiao

EV企業の競争がデータ駆動型へ移行する中、従来の「後方視的」マーケティングは需要予測の歪みや在庫不均衡、サプライチェーンの硬直化を招き、炭素排出増大の一因となっている。本論文はBYD・Tesla・Geelyの実証分析に基づき、リアルタイム需要予測・ESG組込み・サプライチェーン協調最適化を統合した持続可能マーケティング体系を構築。AI駆動プラットフォームでCRM・ERP・ESGデータを統合し、車両あたり製造コスト10%削減、在庫回転44…

Pouyan Mobaseri Abed

本論文は、製造業における産業廃棄物と炭素排出の削減に向けて、予測分析・機械学習・プロセス最適化などのAI手法を適用した包括的研究である。多様な製造シナリオで廃棄物とCO2排出の大幅な削減が示され、AIが産業オペレーションを変革する可能性を実証している。産業管理者と政策立案者向けに、持続可能な実践のための実践的示唆を提供する。

Kaiwei Jia, Wenhua Wang

AI応用がサプライチェーンの炭素フットプリントを緩和するのか悪化させるのかを、二重機械学習（DML）による因果推論で検証した実証研究。AI導入の環境効果が一方向でない可能性を示唆し、Scope 3管理やサプライチェーン脱炭素政策に因果的エビデンスを提供する。

Maciej M. Sokołowski

本稿は、AIが気候行動とエネルギー政策において果たす役割を検討する。エネルギー転換、送電網の近代化、エネルギー効率、再生可能エネルギー導入、排出削減への貢献可能性に着目し、EUと日本を比較分析する。両地域がAIを気候・エネルギー・産業戦略にどう統合しているか、またエネルギーガバナンスにおける規制上の含意を論じる。

Shen S.

本論文はLSTMとTransformerという深層学習モデルを組み合わせ、グリーンファイナンス市場の発展動向を予測する手法を提案する。時系列の長期依存と注意機構を活かし、市場指標の将来推移を高精度に推定することを狙う。グリーンボンドやESG投資の資金フロー予測に応用可能な点が実務的意義を持つ。

Chen W.

本論文は、デジタルアパレルエコシステムにおいて連合学習（Federated Learning）を活用し、ESGデータの真正性を検証・保証する分析手法を提案する。プラットフォーム・ガバナンスの観点から、分散したサプライチェーン上のESG情報の信頼性確保とデータ主権の両立を論じる。AI×ESG評価の交差領域に位置づけられる研究である。

Anis Omri, Fadhila Hamza

新興国23カ国・2015〜2023年のパネルデータを用い、AIがグリーン技術革新（GTI）を媒介して再エネ移行を促進する経路を検証。サイバーセキュリティとESGパフォーマンスがこの関係を強化する調整要因として機能することを示した。AI単独では再エネ進展は達成できず、制度・ESG整備が不可欠と結論づける。