論文・プレプリント

Sadhasivam Mohanadas, Leela Prasad Gorrepati

本論文は、AI駆動のクラウド自動スケーリング手法COSMOS-R2を提案。CMDP（制約付きマルコフ決定過程）制御を用い、リスク境界と炭素制約の下でクラウドリソースを最適化する。炭素排出量と性能・コストのトレードオフを扱い、グリーンクラウド運用に資する。

Bora ÖÇAL

ロジスティクスプロセスにおける炭素フットプリントを機械学習で推定する研究。実データが入手困難なため、輸送距離や貨物重量などの変数から合成データを生成し、6つのアルゴリズムを比較。XGBoostがR²=0.9945で最高性能を示した。合成データによる排出量推定が持続可能な物流の意思決定に寄与しうることを示した。

Ahmadinia M.

製造業におけるネットゼロ達成を支援する意思決定ツールの実践応用を報告。ユニパート社での導入事例を通じ、持続可能性経路の選択と実装を容易にする方法を示す。AI技術を活用し、複雑な脱炭素選択肢を整理・評価する可能性が高い。

Yang M.

本論文は、電動車両分野におけるデータマイニング技術の活用がネットゼロ排出目標の達成にどう貢献し得るかを論じる。EVのエネルギー管理や充電インフラ、ライフサイクル排出の最適化におけるデータ解析の課題と機会を整理し、データ駆動型の脱炭素戦略の可能性を示す。

Zheng Zhi, Guoqing Chen

本論文は、ESG開示とサステナブルファイナンスにおけるAIの活用を検討し、従来のナラティブ報告からデータ駆動型の透明性への移行を論じる。AIを用いたESG情報の抽出・分析・開示の自動化が、企業の開示品質向上と投資家の意思決定支援に寄与する可能性を示す。

Capt Yashodhan Mahajan

本稿は、サステナビリティ報告と監査の領域でAIが果たす役割を、単なるコンプライアンス充足から高付加価値なインテリジェンス創出へと転換させる観点から論じる。AI活用により開示データの分析・リスク評価が高度化し、報告の品質向上が期待される。

Dely Ramírez, Jonathan Muñoz Tabora, Ozy D. Melgar‐Dominguez

本研究は1990〜2023年のホンジュラスを対象に、k-means、PELT、Tapio指数、EKCモデル、Granger因果、ランダムフォレストを統合し、経済成長とCO2排出のデカップリングを検証。EKCの逆U字関係が確認されたが、再エネ比率は排出削減に寄与しておらず、GDPが支配的要因であることを示す。

Xuanye Cai, Jie Zhang, Jian Yu +2

中国31省級地域のエネルギー転換政策強度（ETPI）を年次で公開するデータセット。DeepSeek支援のテキスト解析とバイナリコーディングにより1万1399件の政策文書を評価し、政策目標・手段・対象の3つの下位指標を提供。806の省・年観測値(2000–2025年)を収録する。

Schimanski T.

本データセットは、企業の気候関連開示から関連情報を検索・抽出する情報検索システムの性能評価を目的としたベンチマークです。TCFDやISSB準拠の開示文書を対象に、質問応答やパッセージ検索の評価を可能にし、NLP技術の進展を促します。

Abdulsamed Güneş, Orhan Yaman, Elif Feyza Sari +1

2535都市を対象に、太陽光・風力などの再エネデータと水素生産能力データからMLPモデルでグリーン水素生産ポテンシャルを推定。SHAP分析で太陽放射や風速の影響を解釈し、Foliumで地理的可視化。高精度で有望地域を特定でき、ゼロカーボンに向けた持続可能エネルギー計画に貢献する。

Nguyễn Thị Hoa Hồng, Hoang Minh Hieu, Nguyen Tien Dat

気候リスクが起業家の持続可能な適応行動(SEA)に与える影響を、GEMデータと国別気候リスク指標を用いてMLモデルで分析。物理的気候リスクと適応準備性が主要な予測因子で、イノベーションとミッション志向が高リスク下の悪影響を緩和することを示す。

Marwa S. Hassan, Shymaa Khamis, Ahmed Barakat +4

本研究は、飲料用ストロー代替品の選択を支援する解釈可能なAIベースの意思決定ワークフローを開発した。文献から得られた使用当たりGHG指標と、自然言語処理により抽出したオンラインレビューからのユーザー体験エビデンスを統合。5素材を比較した結果、シリコーンが全シナリオで最高評価を得た。

Pablo Catret Ruber, David Garcia-Rodriguez, Domingo Jose Iglesias Fuente +3

本論文は、機械学習モデルを用いてICOS観測サイトにおける温室効果ガス（GHG）濃度を予測する手法を提案する。生態系タイプごとに特化した分析を行い、予測精度を向上させる。気候変動モニタリングと炭素会計への応用が期待される。

Kozol E.

本論文は、サステナブルファイナンス分野におけるAIの活用、特にESG評価を基盤とした金融商品の設計や投資意思決定への応用について論じている。AIによるESGデータ分析やスコアリングが、グリーンボンドやサステナビリティリンクローンなどの金融商品の開発にどのように寄与するかを検討する。

Liu Q.

本論文は、AI駆動のデジタルツイン技術を用いて空港のエネルギー消費を最適化し、ネットゼロ目標達成を目指すケーススタディを提示している。AIとシミュレーションを組み合わせることで、運用効率向上と炭素排出削減の可能性を示す。

Bingwen Zhao, Luchan Xu, 郑振海 +2

本研究は、SSA-LSTMハイブリッドモデルを用いて地域暖房システムの熱負荷と電力負荷を高精度に予測し、炭素会計と3つの政策シナリオの下で炭素ピーク時期と排出削減ポテンシャルを評価した。その結果、中程度および理想的な改修シナリオでのみ2023-2024暖房期に炭素ピークを達成し、2031-2032年までに累積削減量138.19トンおよび254.2トンを見込む。家庭用熱量計が全体削減の28%を占める。

Dimitris Bakalbasis, Dimitris Karadimas, Anastasia Vassilakopoulou

本論文は、CCSバリューチェーン全体の統合的監視・訓練・運用支援を目的としたインダストリアルメタバースプラットフォーム（COREuプロジェクト）の設計・実装・初期検証結果を報告する。デジタルツイン、AI分析、IoTモニタリング、AR/VR/MRインターフェースを統合し、CO₂モニタリングダッシュボードやVR操作ウォークスルーを開発した。Prinos貯留サイトの地震ベースラインデータセットを統合し、実運用への応用可能性を示した。

Abdul-Hussein Aziz A, Abbas IT

本研究は、ハイブリッド多集団カッコー探索（HMPCS）アルゴリズムとLSTM・LightGBMなどの機械学習モデルを組み合わせて太陽光発電予測精度を向上させる手法を提案。実験では、HMPCS最適化によりRMSE 0.139、R² 0.93を達成し、ベースライン比で誤差23%削減。再生可能エネルギー予測とスマートグリッド応用への可能性を示す。

Louzada RO, Silva RHd, Correia SAC +6

UAV-LiDARと機械学習を用いた炭素貯留量推定では、空間的自己相関を無視したバリデーションが精度を過大評価することを実証。ブラジルのサバンナで98通りのシナリオを検証した結果、単一分割では見かけ上の精度が高いが、複数の空間分割では予測力がほぼゼロに低下。バリデーション戦略が精度評価の主要因であることを示唆。

Suryawinata, Bonny, Darmadi, Herru, Mansuan, Melki

本論文は、生成デザイン（GD）手法を用いた建物エネルギー消費、日射、温熱環境最適化に関する系統的文献レビュー（2019-2025年、47編）である。Rhino/Grasshopperと多目的遺伝的アルゴリズムが主流（87.2%）だが、GANや機械学習サロゲートモデル（17%）が急速に普及。熱帯・亜熱帯気候への適用が僅か8.5%と地理的偏在を指摘。