論文・プレプリント

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…

Francisco-Jose Alvarado-Alcon, Rafael Asorey-Cacheda, Antonio-Javier García-Sánchez +1

本データセットは、LoRaベースのマルチホップIoT網における炭素フットプリント（CF）を考慮したゲートウェイ配置を近似するニューラルモデルの訓練・検証・評価用データを提供する。各レコードは30台の端末を配置したインスタンスを記述し、端末座標・トラフィック重み・空間サンプリング領域ごとの端末数・CF推定値を入力、年間CFを最小化するゲートウェイ位置をターゲットとする。整数線形計画法で最適解を求めた単一ゲートウェイ事例のみを収録し、正規化…

Er.Lavanya Sivaramakrishnan

生成AI推論の環境フットプリント推定値は、ワークロードや報告指標、インフラ会計境界の違いにより単純比較が困難である。本稿は、公表値を直接比較可能・条件付き比較可能・比較不能に分類する保守的スクリーニング手順を提案する。機能単位・ワークロード・報告統計・境界・電力会計・水消費範囲の整合を要求し、一見矛盾する公表値が測定慣行の非互換から生じることを示す。

Muhammad Umar Farooq, Daniel Cooper

新規材料・工程のカーボンフットプリントを予測する際、既存製造データの無差別な再利用は負の転移を招く。本研究は強化学習により転移の可否を選択する手法を提案し、検証ゲートで改善時のみ転移予測を採用する。材料押出AM5材料729実験で検証し、RMSE 5.2 g CO2e/部品を達成、ターゲット単独学習比20%改善、無差別プーリング比10.3%改善を示した。

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。

Arslan M.

本論文はサステナブルファイナンス領域におけるブロックチェーンとAIの応用をテーマ分析する。グリーンボンド、ESG評価、透明性確保などへの技術活用の傾向と研究動向を整理する。AI×ESGの交差領域として、開示・評価インフラの将来像を議論する基礎的貢献。

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。

Hemendra Kumar R R, Jayanthi P

本研究は、食事画像から炭素フットプリントを自動推定するAIフレームワークを提案する。YOLOv8mベースの物体検出モデルをインド料理31カテゴリ・7,438枚の画像で訓練し、mAP@50で90.4%の高精度を達成した。検出した食品をLCA排出係数にマッピングすることで、食事単位のGHG排出量を自動算定する。将来的にモバイル・Webアプリでのリアルタイム推定や低炭素食事推薦への応用が期待される。

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。

Ahmad, Iftikhar

認知AIによる推薦がカーボンニュートラル消費を促すかを、AI推薦品質・炭素リテラシー・グリーン信頼・持続可能購買意図の関係から検証する研究。AIの推薦品質が消費者の炭素リテラシーとグリーン信頼を介して持続可能な購買意図に影響する経路を想定している。AI×ESG接点として、消費段階の脱炭素（Scope 3下流）と行動変容の設計に示唆を与える。

Pei-Xuan Wu

本論文は、主権国家間で企業ESGデータを集約する際のプライバシー保護と相互運用性の欠如という基盤的課題に対し、マルチパーティ計算（MPC）と許可型ブロックチェーンを統合した枠組みを提案する。中国人民銀行のグリーンボンド登録やCBIRCのグリーンクレジット基盤を参照し、8者計算で99.99%のプライバシー保護と700ms未満の遅延、従来の二国間データ共有協定比48%のコンプライアンスコスト削減を実証する。中国を軸とした代替的グリーンファイ…

Shi-Hong Wei, Kai-Ming Tan

中国A株上場企業の財務・ガバナンス指標から高ESG企業を予測する二値分類モデルを構築。2014〜2020年で学習し2021〜2022年で検証した結果、ランダムフォレストが正解率0.6734・F1 0.6186・ROC-AUC 0.7824でロジスティック回帰を上回った。機械学習がESG評価の識別と持続可能投資の意思決定支援に有効であることを示す。

Juan-Juan Luo, Yu-Ru Zong, Di-Yu Ou Yang

本研究は、LLM（Claude 3.5 Sonnet）を用いたESGデータ分析パイプラインを構築し、中国の物流大手3社（SF Express、Cainiao、JD Logistics）のESG報告書から6指標を自動抽出した。94.7%の一致率（κ=0.89）を達成し、LLMによるESG分析の信頼性を実証。各社のビジネスモデルに応じた3つの異なるデジタル活用グリーン移行経路を明らかにした。

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。