論文・プレプリント

Jianhua Ma, Yongzhang Zhou, Xian Liu +2

本論文は、炭素中立エンジニアリングにおける環境意思決定を支援するため、資源効率の高い知識拡張型LLMフレームワーク「Mini-CarbonLLM」を提案する。大規模モデルに依存せず、専門知識を外部から拡張することで、計算資源を抑えつつ炭素関連の意思決定支援を実現する点が特徴である。中国の研究機関が主導し、炭素中立分野へのLLM応用の実用性を示す。

A. Masum, Md. Abul Kalam Azad, Najmus Saadat +5

AIとサステナブルファイナンスに関する388件の文献レビューと39件の実装研究の体系的分析。構造化データにはツリーベースモデル、非構造化テキストにはTransformer/LLM、信用リスクやサプライチェーンにはGNNが台頭。SHAPやLIMEなどのXAIが規制透明性要件への対応とグリーンウォッシュ抑制に不可欠と指摘する。

Atul S. Kurzekar, Khalid S. Ansari, Mukhtar Hamid Abed +5

大理石粉を活用したジオポリマーコンクリートの性能とカーボンフットプリントを評価し、CNNによるひび割れ分類フレームワークを組み合わせた研究。セメント代替によるCO2削減とAI品質管理を両立する点が特徴。建設分野の脱炭素とデジタル検査の融合事例。

Congmin Zhu, Esperanza Deigo

AI気候ソリューションの気候価値は、AIシステムのライフサイクル排出を差し引かずに報告されがちである。本研究は、回避排出量・運用排出・ハードウェア由来の embodie 排出を統合し、異常検知でデータ品質を担保する再現可能な純削減便益評価フレームワークを提案する。太陽光・需要側管理、エネルギーシステム最適化、EVルーティングの3事例で実証し、展開規模と系統炭素強度が純便益を大きく左右することを示した。

Ziru Bao, Xiaowen Zhang, Chengcheng Lu +1

ESG報告書のテキストに含まれるトピックの複雑さが、ESG評価スコアにどう影響するかを検証する研究。開示文書の内容特性と格付・評価結果の関係に着目し、テキスト分析手法を用いて評価機関のスコア形成メカニズムを探る。企業の開示戦略とESG評価の連動性を考える上で示唆を与える。

(著者不明)

タイトルのみで抄録がなく詳細は不明だが、大規模言語モデル（LLM）をエネルギー消費やカーボンフットプリントの評価に応用する研究とみられる。AIを用いた炭素・エネルギー会計の自動化はgxceedが重視するAI×ESGの交点に位置し、開示データ処理の効率化や算定支援への貢献が期待される。

D'Adamo I.

排出量取引制度（ETS）と炭素リーケージの関係を、ニューラルネットワークと多基準意思決定分析を組み合わせて評価する手法を提案した研究。炭素価格政策が産業競争力や排出移転に与える影響を、機械学習の予測力と多基準評価の透明性で捉えようとする点が特徴。ETS設計や国境調整措置の議論に定量的手法を提供する。

Hong Viet Le

S&P500の500社・5年パネルとSustainalytics ESGリスク格付けを用い、Light GBMでESGリスクと株式リターンの関係を検証。結果は単調ではなくU字型で、高リスク企業が最高リターン（年率28.33%、Sharpe1.19）、低リスク企業が最大の下落保護を示した。ESGは単一の品質指標ではなく、セグメント化されたリスクシグナルとして機能することを示唆する。

Rabia Akram, Hafiz Muhammad Naveed, Muhammad Usman Anwer +4

RCEP15カ国の2000〜2024年データを四半期化・ICEEMDAN分解し、15種のニューラルネット／深層学習モデルでCO2排出を予測。RBFネットワークがMAE0.028等で最高性能を示した。SHAP分析により技術革新・R&D・特許は排出低減と、グリーンファイナンスは文脈依存的に関連することが示された。解釈可能なAIによる炭素管理の意思決定支援ツールを提案する。

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…

Bondinuba, Francis Kwesi

生成AIによる建築設計は建物の炭素削減を目的とするが、EN 15978やRICS全ライフサイクル炭素基準はAIモデルの学習・運用に伴うエネルギーを算定対象外としている。本概念ノートは、AI設計のエネルギー使用量を地域の電力炭素強度で換算し、設計段階の全ライフサイクル炭素評価に組み込む「計算炭素会計（CCA）」枠組みを提案する。AI最適化設計が正味の炭素便益をもたらすかも検証し、ガーナ・南アフリカ・英国での測定・ケーススタディ計画を示す。

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。