論文・プレプリント

Aisu Mustafaevna Bodur, Victor Sergeevich Tokarev, Alexander Sergeevich Nevzorov

本論文は、農業分野における炭素フットプリント削減と持続可能な発展に向けたデジタル技術の可能性を分析する。世界およびロシアの温室効果ガス排出動向を概観し、スマート温室やスマート農業、IoT・AI・ビッグデータなどの要素技術をレビューする。これらの技術が水・エネルギー・肥料の利用を最適化し、農業フードチェーンのGHG排出を削減しうると論じる。

Jinglong Chen, Qinyi Gu, Wencheng Lin +1

本論文は大規模言語モデル（LLM）を用いて中国の低炭素政策の拡散過程をマルチトピック分析した研究である。政策文書のテキストをAIで解析し、政策テーマの伝播・普及パターンを定量的に可視化する手法を提示する。AI技術を気候・エネルギー政策分析に応用する先駆的事例として、政策モニタリングとGX政策評価に新たな分析基盤を提供する。

S. Nawazish, Serish Umer, T. Jabeen

本論文は、AI・フィンテック・気候リスク評価の交差点を2022〜2026年の文献・規制・実務から整理したレビューである。物理的リスク・移行リスク・シナリオ分析・グリーンウォッシュ検出・与信・ロボアドバイザリーへのAI応用を分類し、TCFD・ISSB・CSRD・NGFSの規制枠組みに対応づける。AIは持続可能金融の分析能力を拡張する一方、データ品質・ESG格差・説明可能性・「AIウォッシング」・新興国格差・AI自体の炭素フットプリントとい…

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機械学習ワークロードのエネルギー消費を、モデル実行前に評価するゼロショットLCAフレームワークを提案。DAG走査とトポロジカル深度抽出により、運用炭素・Scope3組込炭素・ネットワーク伝送炭素・水フットプリントを統合的に推算する。実測テレメトリとの順位相関は高く、無線伝送の負荷がエッジ推論炭素を大幅に上回る場合があることを示した。

Funny Chibwe, Tendai James Mapanga

ジンバブエを対象に、AIを活用したESG炭素会計・報告の可能性と課題を専門家の視点から検討した研究。AIによる炭素データの自動計測・報告の効率化が期待される一方、データ基盤や制度整備の不足が導入障壁となることを示す。新興国における開示インフラ構築の方向性を提示する。

Danqing Lin, Dan He, Yu Zhao

本研究は、LLMを活用したマルチエージェント・フレームワークにより、約50のグローバル銀行の7年分・数百件の年次報告書からESGおよび財務指標を直接抽出する手法を提示する。カテゴリ別プロンプト設計で同義語や単位・尺度の差異を吸収し、異質な開示情報を比較可能な構造化データへ変換する。指標レベルでの相関分析の結果、環境指標がROA・ROEと比較的強く一貫した関連を示すことを明らかにした。商用格付に依存しない、拡張可能で再現可能なESG・財務…

Felix Maximilian Kania

本研究は、米国GHGRPの自己申告排出量とClimate TRACEの衛星推定値を施設レベルで突合し、その乖離の要因を機械学習とベイズ推論で分析した。乖離の大半は施設固有の要因で説明され、親会社や地理的要因は二次的、業界全体の影響は最小であった。報告年や総排出量は有意な影響を持たず、誤差は体系的でなく個別の不正確さに起因することが示唆される。ボトムアップの自己申告とトップダウンの衛星監視を統合するハイブリッド検証枠組みの必要性を強調して…

Elsa Manora Simamora

本研究は、インドネシア最大の国有銀行BRIを対象に、ESG原則とAI能力がデジタル変革戦略の中でいかに統合されているかを、2021〜2023年の年次報告書・サステナビリティ報告書・規制文書47件の質的分析により検討する。AIによるデータ基盤がESGガバナンスを強化し、AI支援の与信審査がMSME向けESG社会目標と結びつき、独自AIエコシステムがデータ資産とネットワーク効果を通じて競争優位を生む一方、ESG–AIナラティブは規制当局・投…

S. B., Vijaya Maheswari Velala, Ahmad Azhar +2

インドの商業銀行を対象に、コーポレートガバナンス、内部監査品質、AI導入が持続可能な財務報告の品質に与える影響を階層回帰分析で検証した。内部監査品質とガバナンスは報告品質と正に相関し、AI導入は異常検知・予測分析・リアルタイム監視を通じて透明性とデータ完全性を高める。さらにAIは内部監査とガバナンスの補完関係を強化し、報告品質が相乗的メカニズムから生じることを示した。

B. T, Sabarigiri Selvaraj, Tamil Priyan R. K. B +3

建設廃棄物であるセラミックタイルと粉末を粗骨材（0-100%）およびセメント（0-35%）の代替として用いたコンクリートの持続性を評価した。28日圧縮強度はセメント35%代替で約2.5%の低下にとどまる一方、CO₂排出量は約32%削減され、持続性・性能指数（SPI）は最大44%向上した。SHAPを用いた解釈可能な機械学習により、セメント関連パラメータが強度に強く影響することを示し、許容可能な機械的性能を維持する廃棄物利用範囲を特定した。

Xiutian Shi, Yanan Chen, Shuai Liu

本論文は、責任投資・情報歪曲・消費者プライバシー懸念を特徴とするサプライヤー・小売業者間のサプライチェーンにおいて、AI活用ESG管理が事業意思決定をどう変えるかをゲーム理論モデルで分析する。サプライヤーのグリーンウォッシングやブラウンウォッシングの程度がAI導入効果を左右し、歪曲が軽微な場合はAIが透明性・需要・責任投資を高めるが、深刻なグリーンウォッシングは効果を弱め逆転させ得ることを示す。小売業者のAI導入インセンティブは歪曲と罰…

Bayu Tri Cahya, Dwi Putri Restuti, A Okfitasari +1

GHGプロトコルを基盤に、AI・機械学習・デジタルツイン・リモートセンシング・リアルタイムMRVを統合した炭素会計の枠組みを論じる。CSRDやIFRS S2、炭素価格制度を踏まえ、事後的な排出報告を超えた企業気候ガバナンスの変革を提示。データ品質、技術格差、アルゴリズム説明責任、サイバーセキュリティの課題も整理する。

Kenedy Alva, Brenda Morales, Paola Ovando

本論文は、主要なボランタリー炭素登録簿の森林プロジェクト記述の言語的内容が、クレジットの発行・償却を予測しうるかを検証する。レンマ化、バイグラム、意味ファミリー、ドメイン分類などの自然言語処理を適用し、ロジスティック回帰で分析した。結果、意味ドメインやレンマファミリーに基づくテキスト変数は発行・償却確率の説明に寄与するが、その効果は登録簿所属・検証機関・プロジェクト規模などの構造的要因より小さく、償却段階ではさらに限定的であった。プロジ…

Yo-Der Huang, Unaffiliated, Chun-Che Huang +1

カーボンニュートラル達成に向け、買い手と売り手を多目的にマッチングする排出量取引（ET）問題を扱う。進化的多目的最適化（EMO）に基づくEMOBETを提案し、買い手コスト最小化・売り手利益最大化・SD観点の評判最大化・マッチ数最大化を同時に探索する。ESGデータを用いた追跡可能な評判スコアにより、参加者と規制者が削減目標達成を信頼できる形で確認できる点が貢献。

Flávia Mendes de Almeida Collaço, Felipe Moura Oliveira, Thiago Costa Holanda +1

ブラジル主要紙G1とエスタダンが2020年1月〜2023年6月に掲載したグリーン水素関連記事286本を、BERTopicと教師ありLDAで分析。報道は資金調達・投資・生産コスト・規制・輸出機会を優先する一方、社会的アクセス、環境影響、領土紛争、水・土地利用の分配問題は周辺的だった。グリーン水素は包括的な社会生態学的転換ではなく、市場志向・輸出主導の機会として描かれがちだと示す。

Bharathi S., G. Poornima

本論文は、物流分野におけるAI活用が炭素排出削減と資源最適化にどう寄与するかを検討する。ルート・車両最適化、予知保全、需要予測、倉庫自動化、炭素会計などを対象に、二次資料と近年の研究を基に整理。AIは燃料消費・排出・廃棄物の削減に大きな可能性を持つが、その効果はデータ品質、インフラ、投資、組織変革への意欲に左右されると結論づける。

Sitabhra Majumder, Vrinda Venugopalan Nair, Mousomi Ghosh +1

本レビューは、わらすき込み水田における窒素最適化と土壌炭素隔離にエージェント型AIとデータ駆動型助言システムを適用する可能性を論じる。AIによる精密窒素管理とデジタル炭素会計により、土壌炭素増加のMRV精度を高め、農家が炭素市場から経済的便益を得る道筋を示す。インドの稲作を対象に、食料安全保障・気候レジリエンス・SDGs 2/12/13への貢献を強調する。

Mohd Kamil Vakil, Mohamed Yusuf Alkoheji, Shahrukh Ahmad

本論文は、AI駆動の自動LCAプラットフォームを都市デジタルツインの炭素データレイヤーとして統合する「フードシステム炭素データレイヤー」を提案する。境界整合、不確実性伝播、意味論的調和、人間中心の表現という4課題に対処し、公開インベントリデータによる4つの都市ユースケースで分析的可能性を示す。ただし実装済み都市デジタルツインでの実証検証は今後の課題と明記している。

Farah Nasri, Salim Ben Sassi

ESG開示テキストの単語頻度をNLPで定量化し、機械学習により米国株式市場のリスクを予測する研究。開示テキストの変化への適時な反応がリスク予測精度に寄与するかを検証する。ESG情報を市場リスク指標へ変換する手法を提示する点が特徴。

Jaehyung Bark, Xiaoying Du

中国A株上場企業の2020〜2023年の12,814社・年データを用い、ESG報告書テキストからAI戦略の明示とAIガバナンス開示の2指標を構築。ESG性能、特にガバナンス柱が両開示と有意に正の関連を示し、ラグ・PSM・Oster boundsでも頑健。AI開示が既存のサステナビリティ報告インフラに埋め込まれていることを示し、2022〜2023年に関連が顕著に強まる。