論文・プレプリント

Nicolas van der Nest

シンガポール上場企業30社の報告書をAI支援で分析し、サプライヤー持続可能性ガバナンスの開示と実装の乖離を実証。Scope3開示は100%だが、強制力のあるサプライヤー管理は限定的。

Shunhao Mai, Zenglu Zhang, Jie Zhu +2

本論文は、企業の開示する環境コミットメントと検証済み排出実績の乖離（カーボンウォッシング）を検出するための新しい指標DEG Indexを提案する。FinBERTを基に中国の気候開示データで事前学習したCarbonBERT-CNと、階層的マルチタスク学習、知識グラフ、ゲート付きクロスアテンションを組み合わせ、中国上場企業3,124件のサステナビリティ報告書で評価し、高い精度を達成した。SHAP分析によりテキスト、知識グラフ、排出データの寄…

Zeqi Zhang, Yingjie Li, Danhui Lai +2

本論文は、大規模言語モデル（LLM）とマルチエージェント協調を用いて、計算エネルギー園区の低炭素運用を最適化する手法を提案する。動的炭素排出係数（DCEF）を導入し、複数エージェントが炭素状況、タスク柔軟性、リソース可用性を認識し、LLM駆動のコーディネータが解釈可能なスケジューリング決定を生成する。シミュレーションでは、従来のDCEF閾値法と比較して炭素排出量を2.20%削減し、有効性を示した。

Tong Qian, Yang Liu, Yunlin Huang +2

本レビューは、データセンターの電力消費増大に対し、AIが再生可能エネルギーの予測精度向上と計算タスクの柔軟なスケジューリングを通じて電力系統の安定化と低炭素化に貢献する可能性を論じる。深層学習と深層強化学習の応用が従来手法より優れるとし、将来の研究方向として物理融合AIやマルチエージェント学習を挙げる。

Chandrani Ray Chowdhury

本稿は、再生可能エネルギー発電の不確実性に対処するため、生成モデルを用いた確率的予測手法を概説する。従来のML/DLの限界を克服し、マイクログリッドの安定運用や経済性向上に寄与する。実践的なケーススタディと将来の研究方向も提示する。

Wiem Dridi, Saliha Theiri

フランスSBF120企業の2018-2024年データを用い、炭素排出量と監査報酬の関係を分析。炭素排出が多い企業ほど監査報酬が高く、監査市場の集中度と地域の環境炭素曝露がこの関係を強めることを実証。炭素リスクが監査リスクとして価格設定されることを示す。

Nhat‐Luong Nhieu, Hoang‐Kha Nguyen

本研究は、データセンターの低炭素冷却・エネルギー管理技術を評価するためのT-SFVNSベースのMEREC-EDASフレームワークを開発。30名の専門家評価に基づき、9技術を10基準で評価し、炭素削減ポテンシャル、電力需要削減、運用コスト効率などを重視。直接チップ液冷と液浸冷却が最有力と判明。

Zhengjiao Qi, Yukuan Wang, Jingxian Liu +1

港湾進入水路での船舶交通整理に、風を考慮したパレート多目的強化学習（Pareto MO-PPO）を適用。風速を排出要因かつスケジューリング制約として組み込み、効率と排出のトレードオフを学習。曹妃甸港のシナリオで、FCFS比で排出11.41%削減、システム時間7.49%増加を実現し、運航者に明示的な選択肢を提供する。

Y. D. Bao, Yiyi Lu, C. Liu +5

データセンターの電力消費をLSTMで予測し、二酸化炭素排出削減（デュアルカーボン）目標達成を支援する枠組みを提案。注意機構付きスタックLSTMとPUE同時予測により、ARIMAなどと比較して予測誤差を最大34.6%削減。炭素データ管理パイプラインとCBAM対応への応用も議論。

Tariq Muhammad Hussein Al-Zoubi, Odai Al-Hailat, A. Alomar +1

AIがESG情報の収集・分析・開示を変革する一方、透明性や検証、AIによるグリーンウォッシングの新たな課題を生む。本研究は法的・比較規制分析により、AIガバナンスとサステナビリティ報告の統合枠組みを提案し、人間の監督、AI監査、検証、説明責任の明確化を求める。規制当局や保証提供者への実践的指針を提供する。

Rosella Castellano, Federico Cini, Annalisa Ferrari +1

本論文は、ESG格付機関間の乖離を利用して企業のサステナビリティ報告における過大報告・過小報告を検出する方法論的枠組みを提案する。格付乖離をシグナルとして解釈することで、報告の信頼性評価やグリーンウォッシュの識別に貢献する。

Ya-Ting Jhan, Sheng-Feng Hsieh

本論文は、大規模言語モデル（LLM）を用いてESGナarrativeを要約・感情分析し、その財務情報性を検証する。ESG開示テキストが投資判断に有用かどうかを実証的に明らかにする。

Jiayi Zhu, Lei Yang, Wenhui Zhou

本論文は、AI技術をリマニュファクチャリング（再製造）サプライチェーンに統合することで、環境負荷低減と知能化の普及を促進する可能性を探る。AIによる需要予測や品質管理が廃棄物削減と資源効率向上に寄与し、持続可能な生産システムへの移行を支援する。

Bushra Ansari, Amjid Khan, Raja Muhammad Usman

本研究は、AIが強靭で持続可能なサプライチェーン構築にどう貢献するかを複数ケーススタディで検証。最適化AIが6件中5件で排出削減や資源無駄削減に寄与し、予測分析とデジタルツインが混乱対応時間を短縮。パキスタン繊維輸出企業では材料廃棄物30%削減を確認したが、インフラ・コスト・スキル不足が恩恵を限定的にし、処方的分析能力が鍵と指摘。

Meiqin Jiang, Jinxing Che, Yaoxin Tan +1

本論文は、炭素価格予測におけるデータ不足問題に対処するため、大規模時系列モデル「CarbonTimer」を提案する。限られたデータでも高精度な予測を可能にし、炭素市場の価格変動リスク管理や政策立案に貢献する可能性がある。

Xiaobin Wang, Yuning Jiang, Zhihua Zhang +4

本論文は、石油・ガス田の電力システムをゼロカーボン化するための文脈情報を活用した分布ロバスト最適化手法を提案する。不確実性を考慮しつつ、再生可能エネルギーの統合と運用コスト削減を両立する。中国の石油・ガス田を対象に、脱炭素化の実現可能性と経済性を評価する。

Fan Zhang, Bo Wen, Ditao Niu +4

本研究は、ライフサイクル炭素会計、統計分析、モンテカルロシミュレーション、機械学習を統合し、鉄筋コンクリート建物の体化炭素排出量を評価する。陝西省の124建物のデータを用い、材料生産段階が総排出量の90.09%を占め、鋼材とコンクリートで87.38%を占めることを示した。床面積は総体化炭素と強い相関（R²=0.95）を持ち、構造タイプが炭素原単位を決定する。決定木モデルが最良の予測性能（R²=0.885）を示し、構造システム別の炭素原単…

Murali Krishna Pasupuleti

地球システムAI、気候テックモデリング、持続可能エネルギーインテリジェンスを統合する研究アーキテクチャを提示。不確実性を考慮した研究設計、物理誘導ML、MLOps、セクター戦略（エネルギー、都市、金融等）を扱い、ドメインシフトやデータ主権、制度学習に注目。地域適応可能な意思決定枠組みを提供。

Ömer Algorabi, Ersin Namlı

本研究は、トルコとドイツを対象に、深層学習（GRU）と勾配ブースティングを用いて電力生成量を予測し、2030年のBAU・ST・ECシナリオを評価した。GRUはトルコで、ブースティングはドイツで高い精度を示し、ST・ECシナリオが再生可能エネルギーへの移行を明確に示す一方、BAUは化石燃料依存が続くことを明らかにした。予測と長期計画を統合した枠組みを提供する。

Xie M.

本論文は、デュアル機械学習と空間計量経済モデルを用いて、グリーンファイナンスと金融テクノロジーが地域のグリーンエネルギー技術革新に与える影響を実証分析する。金融政策と技術の相互作用が地域の脱炭素化に与える効果を明らかにし、政策立案への示唆を提供する。